A medida que nos vamos enfrentando a desafíos más grandes en la interpretación del mercado; y pretendemos levantar un patrón de comportamiento del consumidor, se vuelve imprescindible comenzar a perfilar estrategas estadísticas.
Gracias a esta parte de la matemática, podemos evaluar una gran cantidad de datos y realizar proyecciones de lo que puede ocurrir en el futuro cercano. Pero para estructurar correctamente el panorama a analizar, debes manejar correctamente los conceptos de población, muestra y variable.
Después de todo, no se trata de pasar demasiado tiempo adivinando de qué se tratan los datos recogidos en la investigación; sino ajustar el análisis para ganar tiempo y tomar decisiones en el momento adecuado.
Cuál es la diferencia entre población y muestra
En primer lugar, debes tener en cuenta que cuando se pretende analizar un asunto en particular, existe un conjunto de cierta cantidad de sujetos. Tomemos por ejemplo la viabilidad de un proyecto de transporte público. En ese caso, los individuos a considerar, serían las personas del lugar que no tienen vehículo propio; es decir, esa sería la población a estudiar.
Para un proyecto de ese tipo, es de poca o nula relevancia la opinión de aquellas familias que no usan transporte público. Así que ya tenemos las primeras características de segmentación.
Ahora bien, en la mayoría de los casos, la población es demasiado grande como para realizar una investigación dedicada con todos los individuos. Por lo tanto, se extrae una porción de la población que cumpla con ciertas características; esta recibe el nombre de muestra y se convertirá en el centro del estudio.
En ese sentido, tenemos que la población es el conjunto general de individuos que son de relevancia para el caso de estudio. Mientras que la muestra es solo un fragmento de la población.
El uso de variables
Cabe destacar, que el proceso de muestreo (o selección e muestras) está condicionado por una serie de filtros que determinan las características más importantes de la población. Estos filtros se conocen como variables; y pueden ser consideradas como
La primera de ellas comprende una serie de rasgos descriptivos; es decir, criterios que responden a ciertas características no numéricas como: el nivel socioeconómico, gustos musicales, lugar de residencia u otros.
Mientras que las variables cuantitativas forman parte de los filtros estadísticos que se relacionan directamente con números. Por ejemplo, edad, peso, estatura, tiempo de residencia en el lugar, y demás.
En consideración a ello y tomando en cuenta la importancia de trabajar con un alto nivel de especificidad en el marketing; es fundamental detallar el tipo de variables que se usarán en la investigación. Mientras más detallado y minucioso seas en este aspecto, mejores resultados obtendrás.
Ahora bien, conociendo un poco sobre la aplicabilidad estadística de la población, muestra y variable, sé que se te hará más sencillo comenzar a utilizarlo en beneficio de tu negocio. Te invito a practicar con casos directamente relacionados con tu nicho; selecciona un tema en particular, determina la población y realiza el muestro para comenzar tu investigación.