Sugerencias Para Resolver Problemas De Marketing En Caso De Errores De Muestreo Aleatorio

December 18, 2021 By David Serisier Off

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En esta publicación de blog de wordpress, analizaremos las diversas causas posibles que pueden ser la fuente de errores de marketing aleatorios y luego recomendaremos soluciones altamente potenciales que puede hacer un esfuerzo por resolver.

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Error de cata apareciendo en los casos en los que la muestra fue seleccionada al azar. Es una preparación común recompensar el sesgo de muestreo aleatorio fundamentalmente debido principalmente al “sesgo de muestreo”, del cual las cualidades aleatorias de la mayor parte del proceso de selección se identifican por supuesto.

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En la investigación de encuestas y promociones en Internet, los errores de muestreo se desarrollan porque medimos los componentes de manera similar a una muestra de una población, en lugar de estar vinculados a la población completa. Por ejemplo, si supone que midió el promedio de cuál es el mejor en un equipo de baloncesto, eso podría ser un poco más inteligente para ayudarlo a medir a cada jugador y también obtener una altura promedio precisa. Sin embargo, cuando quisiera medir el crecimiento por debajo del promedio para todos en el local de Atlanta, sería poco común (y el precio final realmente alto) esperar que todos estén presentes. Por lo tanto, puede tomar una miniatura intencionada de personas, medir sus mejores calificados y usar el promedio como todo el estimado de un nuevo producto para producir la población. Dado que continúa tomando muestras, existe el riesgo de que sus medidas sean inexactas.

Afortunadamente, gracias a la teoría estadística, de hecho es posible vivir la probabilidad y el grado de error de selección a para una población y así como el tamaño de una muestra necesaria de cada población. Cuanto mayor sea la muestra de la que está definitivamente compuesta (elena), menor será el error de muestreo disponible en las estimaciones.

La medida que usamos para medir el número de intentos de error cometidos se identifica como margen de error y generalmente se cita principalmente como un junto con o menos de cada una de nuestras estadísticas calculadas para el resultado deseado. nivel de tarifa, generalmente 95%. Este nivel, junto con la personalización, representa la probabilidad de que la tasa de error estadística estimada actual tenga un porcentaje “verdadero”.

Por ejemplo, si los clientes encuestaron a 250 millones de compradores, debería estimar un error de muestreo de +/- 6.2% con una intensidad de confianza del 95%. Si encuentra que el 50% de esta muestra es realmente conocido por su marca, eso significa que quizás esté un 95% seguro de que su base real de compradores se encuentra entre el 43,8% y, o el 56,2%.

El error de muestreo sería, por supuesto, la desviación del precio de mercado de la muestra para el valor real de los ciudadanos. Los errores de muestreo ocurren debido al hecho de que la muestra es realmente representativa de la población general; la tecnología de la información se puede distorsionar de alguna manera.

En la investigación de mercados, solemos cocinar comida china con un margen de error único para obtener un margen de error óptimo de 50%. Si estos porcentajes estimados se mejoran o son inferiores al 50%, entonces, por lo general, la muestra del intervalo de error debe ser solo un poco más reciente para el porcentaje. Por lo tanto, si ha utilizado nuestro ejemplo anterior, además, el puntaje de reconocimiento de marca es simplemente del 80%, con un nivel de confianza del 95%, obtendrá un error de muestreo conectado +/- 4.9%. Asimismo, la eficiencia del error tiende a aumentar a medida que disminuye la suma de las respuestas, en comparación y los subconjuntos de encuestados que responden a las preguntas de manera singular.

Categorías relacionadas con errores de muestra Por ejemplo, para cualquier encuesta sobre cereales para el desayuno, el crecimiento de la población puede ser para producir madres, hijos, toda la familia. Error de selección: se produce cuando el curador de la investigación es elegido por los encuestados en particular, lo que significa que solo aquellos que también estén interesados responderán.

Un concepto erróneo generalizado en la investigación de mercados es que, a su vez, debe seleccionar un porcentaje seguro (a menudo, el 10%) del pago. Este no es el caso: nuestra población no afecta la muestra más grande pronosticada (o tiene un margen de error) si o cuando el tamaño de la muestra no alcanza o supera el 5% de la población. Por ejemplo de este control 250, cuando la población supera honestamente 5000, el margen creado por error funciona como está. Si la población final es inferior a 5000, cualquiera debe agregar la variable de mejora al margen al calcular el error actual.

Entonces, puede decir que todo lo que tiene que hacer es usar una muestra realmente grande para minimizar el error de margen. Sin embargo, el muestreo está disponible a un costo. Siguiente Por lo tanto, necesita un saldo que refleje la tarifa del error de muestreo que tolerará sin esfuerzo para llegar a su conclusión, quienes tienen el costo de intentarlo por completo. Por ejemplo, digamos que sin duda está midiendo el conocimiento de su marca para confirmar cuánto dinero necesita y gasta en un nuevo marketing y publicidad de conocimiento. Si el conocimiento de su marca sigue leyendo en un 60%, definitivamente debería buscar una nueva campaña de correo de voz, que cuesta $ 250,000 y tiene un porcentaje de costo de responsabilidad de alrededor de 15,000 en efectivo. Limitar el margen relacionado con el error a +/- 4% requeriría una muestra completa de mil para mejorar el costo de nuestro proyecto. Un tamaño de muestra superior a los doscientos probablemente le dará la mayor precisión que necesita para tomar una decisión muy segura e informada sin estirar su presupuesto.

La conclusión puede ser que los errores de muestreo en la exploración de marketing son simplemente un hecho de su investigador principal y otro factor a través del cual tendrá que lidiar. Aún puede estimar la diferencia de manera efectiva y presentar los resultados de su negocio correctamente, ya que los errores de las muestras biológicas son cuantificables. Hay muchas, muchas fuentes de error que son menos importantes y menos manejables, ¡pero esa podría ser una idea para otro día!