1. ¿Qué es una muestra?Una muestra es una cantidad de unidades tomadas de la población. Dicha muestra debe reunir dos condiciones principales: a)que las unidades estén tomadas al más riguroso azar, y b) que la cantidad a retirar sea una cantidad estadísticamente determinada.

2. ¿Qué es un plan de muestreo?Un plan de muestreo es un procedimiento de calificación de lotes, donde se toma

una muestra aleatoria de n partes y la disposición del lote es determinada

dependiendo de los resultados de la muestra, aceptándose si se encuentran hasta

c productos defectivos. Las muestras deben ser representativas del lote, no deben

tomarse sólo partes de las capas superiores, sino de preferencia numerar las

partes con un número y seleccionar con tablas de números aleatorios o también

se puede estratificar el lote.

FORMACIÓN DE LOTES

Para inspección de lotes, estos deben cumplir las características siguientes:

1. Deben ser homogéneos, las unidades deben ser producidas por las mismas

corridas de producción, en condiciones similares. Es difícil tomar acciones

correctivas para lotes mezclados.

2. Lotes grandes son preferibles a lotes pequeños, dado que la inspección es

más eficiente.

3. Los lotes deben manejarse en forma similar con el proveedor y con el

cliente, las partes deben estar empacadas adecuadamente para evitar riesgos

de daño y permitir la selección de muestra en forma sencilla.

3. Identifique los pasos que le permiten determinar un plan de muestreo.El plan de muestreo es el proceso de selección de las personas que participarán en la investigación de mercados y de las cuales se tomará la información requerida. Un plan de muestreo sigue un proceso de cinco pasos, estos son:

1. Definir la población objetivo.

 La población es la suma de todos los elementos que comparten un grupo de características comunes en el universo.  Cuando estas características son relevantes al problema que se resolverá a través de la investigación de mercados, se le denomina población objetivo, o aquellos elementos de la población que tienen la información que requiere conocer el investigador.  Se determina a partir del censo que es la enumeración completa de los elementos que conforman la población objeto de estudio.  Esta se presenta detallando sus características demográficas y socioeconómicas, así como particularidades del comportamiento del consumidor.

2. Identificar las unidades de prueba.

 La unidad de prueba es cada persona o elemento que conforma la muestra.  Una buena muestra reunirá unidades de prueba con las características relevantes de la población objetivo.  Por ejemplo cuando se requiere hacer una prueba de producto, se buscarán personas que efectivamente pueden y consumen el producto/servicio que será probado.  Este paso se cumple al especificar en el censo, la información de contacto de cada persona.

3. Seleccionar la técnica de muestreo.

 A continuación se presenta la clasificación de todas las técnicas de muestreo disponibles en investigación de mercados y se detallan las principales características de cada una.

 

El muestreo no probabilístico.

 Un muestreo no probabilístico quiere decir que el profesional de mercadeo involucra ciertos juicios de valor conscientes o arbitrarios durante la selección de la muestra.  Aunque favorece la operatividad, no es conveniente para el análisis estadístico.  Este tipo de muestreo no representa a la población, por lo que se considera una muestra homogénea, que se utiliza con frecuencia en las investigaciones exploratorias, sesiones de grupo, estudios piloto, prueba de cuestionarios y llamadas de opinión. 

 El muestreo probabilístico.

 Un muestreo probabilístico quiere decir que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para participar en el estudio.  Este tipo de muestreo favorece el análisis estadístico porque permite calcular el margen de error y el intervalo de confianza, y representa con mayor precisión a la población, por lo que se considera una muestra heterogénea.  Existen treinta y dos (32) variantes del muestreo probabilístico.

4. Calcular el tamaño de la muestra.

 Algunos autores recomiendan que la muestra alcance el 1% de la población objetivo.  En la vida real, el tamaño de la muestra depende del costo y la dificultad para acceder a las personas o los elementos que serán investigados.  Sin embargo, recordar que entre mayor la muestra, mayor será la representación de la población, con lo que disminuyen los errores por muestreo, y aumenta la confiabilidad de los datos.  En muchos casos, el éxito radica en recoger la información de múltiples grupos de personas, es decir diseñar una muestra heterogénea de la población objetivo.

5. Ejecutar el proceso de muestreo.

 El último paso, requiere contactar a los elementos seleccionados para la muestra, verificar que los criterios de selección se cumplan efectivamente, confirmar la participación en la investigación en la fecha y lugar programados, y verificar la asistencia a la prueba durante el proceso de inscripción.

4. Defina Probabilidad de Aceptación y Probabilidad de Rechazo.

5. ¿Qué es una curva característica?La curva característica es aquella que corresponde a un determinado plan de muestreo y nos indica la probabilidad de aceptar un lote en función del % de unidades defectuosas que realmente tiene el lote en inspección.Dicha curva se obtiene uniendo todos los puntos posibles de ubicar, para el mismo plan de muestreo. Esto puede verse en la figura siguiente.

La probabilidad de aceptación de un lote en inspección disminuye a medida que aumenta su % real de unidades defectuosas.La curva característica tiene esa forma debido a que a medida que aumenta el porcentaje de defectuosos del lote, aunque a niveles muy bajos, la probabilidad de que se supere el Ac del plan de muestreo es tan baja que la probabilidad de aceptación sigue siendo alta (ver punto A de la figura anterior).Análogamente, a medida que aumenta la fracción defectuosa del lote comienza a ocurrir el fenómeno contrario, es decir, ya es tan alto el porcentaje de defectuosos que la probabilidad de aceptación será siempre muy baja (ver punto B de la figura anterior) debido a la alta probabilidad de encontrar una cantidad de unidades defectuosas mayores a Ac.

5. Mencione los elementos característicos de una curva característicaLa figura n°1, muestra los elementos representativos de una curva característica.

Fig. n° 1

En dicha figura, los elementos representativos son los siguientes:

a) Nivel de calidad aceptable (NCA).El nivel de calidad aceptable, conocido también como AQL (Aceptable Quality Level), corresponde al máximo % de defectuosos que admite el cliente. Este se calcula como el promedio de los % de defectuosos de los lotes que se reciban del proveedor.También es posible mencionar que el NCA coincide con la calidad media que el cliente admite en el caso más desfavorable.Por otro lado, el NCA corresponde al porcentaje de defectuosos que posee una alta probabilidad de aceptación (entre un 90% y un 100%).

b) Riesgo del proveedor (α)Corresponde a la probabilidad o riesgo de que el cliente rechace un lote que tiene un % de defectuosos igual al NCA.Esto significa que a pesar de que el proveedor envió lotes con un porcentaje de defectuosos igual (o inferior) al NCA del cliente, puede que éste rechace algunos lotes, la muestra podría contener una cantidad de unidades defectuosas superior aAc. Todo depende del plan de muestreo utilizado por el cliente.

El riesgo del proveedor es un valor cercano al 5%. Es decir, existe un 5% de probabilidad de rechazar lotes con un porcentaje de defectuosos menor o igual al

NCA del cliente.

c) Calidad Límite (CL).Hasta ahora se ha hablado de un porcentaje de defectuosos promedio (NCA) en una serie de lotes enviados por un proveedor a un cliente. Esto implica que algunos lotes tendrán un porcentaje de defectuosos superior al NCA del cliente y otros tendrán un porcentaje menor. Pero en promedio, se espera un porcentaje igual, o muy cercano, al NCA.No obstante lo anterior, al cliente no le consta que no existan lotes con porcentajes de defectuosos demasiado superiores al promedio, lo que obviamente, en caso de aceptar esos lotes, podría ocasionar grandes trastornos en sus procesos productivos, tales como:

Problemas en las cadenas de montaje. Alto nivel de desperdicios y reparaciones. La mezcla de lotes daría origen a una calidad media deficiente. Se haría necesaria la inspección 100% de los lotes, con los consecuentes

costos de este tipo de inspección. Productos deficientes en el mercado.

Para evitar esto, existe el concepto de calidad límite el cual corresponde al porcentaje máximo de defectuosos admisible en un lote aislado. De esta manera, el cliente establece una calidad límite de manera que sea muy poco probable que acepte lotes con un muy alto porcentaje de defectuosos (o porcentajes mayores a la calidad límite).

d) Riesgo del cliente (β).El riesgo del cliente corresponde a la probabilidad de aceptar un lote con un porcentaje de defectuosos mayor o igual a la calidad límite (CL).En general, el cliente elegirá un plan de muestreo que le otorgue un riesgo de aceptar un lote con porcentaje de defectuosos igual a CL, cercano al 10%.

e) Zona de incertidumbre.La zona de incertidumbre corresponde a aquélla entre el NCA y CL. Para porcentajes de defectuosos inferiores al NCA, la probabilidad de aceptar el lote es alta. Para porcentajes de defectuosos mayores a CL, la probabilidad de aceptar el lote es muy baja.Sin embargo, para porcentajes de defectuosos entre NCA y CL existe una incertidumbre con respecto a la probabilidad de aceptar o rechazar un lote (ver figura 2).

Figura 2. Zona de incertidumbre.

La idea es reducir al mínimo la zona de incertidumbre de manera de que el NCA y la CL se aproximen lo más posible, incluso hasta ser prácticamente iguales (ver figura 3).

Fig. N° 3

Figura 3. Reducción de la zona de incertidumbre.

Para obtener un NCA próximo a la CL, se requiere de muestras cuyo tamaño sea cercano al tamaño del lote. Si el NCA es igual a la CL, entonces el tamaño de la muestra es igual al tamaño del lote (n = N).

6. ¿Por qué existe el riesgo del proveedor?