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Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio

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  • JuanJose
    Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 26/04/11 3:10
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    (1/0)
    ???

    Hola soy Quality Manager para un Contact Center y prestamos servicios, necesito que alguien me ayude a saber si hay alguna formula para calcular una muestra confiable, si tengo un universo de mas 2500 ususarios de del servicios, cual seria el porcentaje de muestra confiable para poder efectuar una encuesta de calidad del servicio.

    Si alguien me ayuda con esto se lo agradecere.

     saludos.

    Juan Jo. 

     

     

  • jatabla
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 26/04/11 13:20
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    (2/0)
    20.4%

    Buenos dias,

     Si lo que pretendes es hacer una serie de preguntas que puedas tomar como un muestreo por atributos (lo más sencillo), con un universo de unos 2500 clientes, para una inspección de caracter normal (ni rigurosa ni reducida) el tamaño de muestra es de 125. Dependiendo del nivel de calidad que consideres aceptable tendras que tener en cuenta más o menos respuestas "malas".

     

    Si por ejemplo quieres un nivel de bondad del 99% (es decir un NCA de 1,0), puedes admitir tres respuestas "malas". En cuanto tengas una cuarta no estas alcanzando ese 99%.

     

    Como guia puedes usar la norma de AENOR 66-020.

     

    Saludos 

  • JuanJose
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 26/04/11 21:47
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    (0/0)
    ???


    Gracias por tu apoyo, te comento que lo logre encontrar adjunto envio información. 

    Tamaño de las muestras

    Para calcular el tamaño de una muestra hay que tomar en cuenta tres factores:

    1. El porcentaje de confianza con el cual se quiere generalizar los datos desde la muestra hacia la población total.
    2. El porcentaje de error que se pretende aceptar al momento de hacer la generalización.
    3. El nivel de variabilidad que se calcula para comprobar la hipótesis.

    La confianza o el porcentaje de confianza es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un porcentaje del 100% equivale a decir que no existe ninguna duda para generalizar tales resultados, pero también implica estudiar a la totalidad de los casos de la población.

    Para evitar un costo muy alto para el estudio o debido a que en ocasiones llega a ser prácticamente imposible el estudio de todos los casos, entonces se busca un porcentaje de confianza menor. Comúnmente en las investigaciones sociales se busca un 95%.

    El error o porcentaje de error equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera, o la inversa: rechazar a hipótesis verdadera por considerarla falsa. Al igual que en el caso de la confianza, si se quiere eliminar el riesgo del error y considerarlo como 0%, entonces la muestra es del mismo tamaño que la población, por lo que conviene correr un cierto riesgo de equivocarse.

    Comúnmente se aceptan entre el 4% y el 6% como error, tomando en cuenta de que no son complementarios la confianza y el error.

    La variabilidad es la probabilidad (o porcentaje) con el que se aceptó y se rechazó la hipótesis que se quiere investigar en alguna investigación anterior o en un ensayo previo a la investigación actual. El porcentaje con que se aceptó tal hipótesis se denomina variabilidad positiva y se denota por p, y el porcentaje con el que se rechazó se la hipótesis es la variabilidad megativa, denotada por q.

    Hay que considerar que p y q son complementarios, es decir, que su suma es igual a la unidad: p+q=1. Además, cuando se habla de la máxima variabilidad, en el caso de no existir antecedentes sobre la investigación (no hay otras o no se pudo aplicar una prueba previa), entonces los valores de variabilidad es p=q=0.5.

    Una vez que se han determinado estos tres factores, entonces se puede calcular el tamaño de la muestra como a continuación se expone.

    Hablando de una población de alrededor de 10,000 casos, o mínimamente esa cantidad, podemos pensar en la manera de calcular el tamaño de la muestra a través de las siguientes fórmulas. Hay que mencionar que estas fórmulas se pueden aplicar de manera aceptable pensando en instrumentos que no incluyan preguntas abiertas y que sean un total de alrededor de 30.

    Vamos a presentar dos fórmulas, siendo la primera la que se aplica en el caso de que no se conozca con precisión el tamaño de la población, y es:

    file://C:\Documents and Settings\jjuarez.ASTGLOBAL1\Mis documentos\INFORMACION PARA CALCULAR MUESTRA PARA ENCUESTAS\Unidad 5 -- Teoría de muestreo.mht!http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/img/xu5301.gif" alt="" width="68" height="41" />

    donde:

    n   es el tamaño de la muestra;
    Z   es el nivel de confianza;
    p   es la variabilidad positiva;
    q   es la variabilidad negativa;
    E   es la precisión o error.

    Hay que tomar nota de que debido a que la variabilidad y el error se pueden expresar por medio de porcentajes, hay que convertir todos esos valores a proporciones en el caso necesario.

    También hay que tomar en cuenta que el nivel de confianza no es ni un porcentaje, ni la proporción que le correspondería, a pesar de que se expresa en términos de porcentajes. El nivel de confianza se obtiene a partir de la distribución normal estándar, pues la proporción correspondiente al porcentaje de confianza es el área simétrica bajo la curva normal que se toma como la confianza, y la intención es buscar el valor Z de la variable aleatoria que corresponda a tal área.

    Por ejemplo: Si se quiere un porcentaje de confianza del 95%, entonces hay que considerar la proporción correspondiente, que es 0.95. Lo que se buscaría en seguida es el valor Z para la variable aleatoria z tal que el área simétrica bajo la curva normal desde -Z hasta Z sea igual a 0.95, es decir, P(-Z<z<Z)=0.95.

    Utilizando las tablas, o la función
    DISTR.NORM.ESTAND.INV() del Excel, se puede calcular el valor de Z, que sería 1.96 (con una aproximación a dos decimales).

    Esto quiere decir que P(-1.96<z<1.96)=0.95.

    En el caso de que sí se conozca el tamaño de la población entonces se aplica la siguiente fórmula:

    file://C:\Documents and Settings\jjuarez.ASTGLOBAL1\Mis documentos\INFORMACION PARA CALCULAR MUESTRA PARA ENCUESTAS\Unidad 5 -- Teoría de muestreo.mht!http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/img/xu5304.gif" alt="" width="120" height="46" />

    donde

    n   es el tamaño de la muestra;
    Z   es el nivel de confianza;
    p   es la variabilidad positiva;
    q   es la variabilidad negativa;
    N   es el tamaño de la población;
    E   es la precisión o el error.

    La ventaja sobre la primera fórmula es que al conocer exactamente el tamaño de la población, el tamaño de la muestra resulta con mayor precisión y se pueden incluso ahorrarse recursos y tiempo para la aplicación y desarrollo de una investigación.

    Por ejemplo: En el Colegio de Bachilleres, una institución de nivel medio superior, se desea realizar una investigación sobre los alumnos inscritos en primer y segundo años, para lo cual se aplicará un cuestionario de manera aleatoria a una muestra, pues los recursos económicos y el tiempo para procesar la información resultaría insuficiente en el caso de aplicársele a la población estudiantil completa.

    En primera instancia, suponiendo que no se conoce el tamaño exacto de la población, pero con la seguridad de que ésta se encuentra cerca a los diez millares, se aplicará la primera fórmula.

    Se considerará una confianza del 95%, un porcentaje de error del 5% y la máxima variabilidad por no existir antecedentes en la institución sobre la investigación y porque no se puede aplicar una prueba previa.

    Primero habrá que obtener el valor de Z de tal forma que la confianza sea del 95%, es decir, buscar un valor de Z tal que P(-Z<z<Z)=0.95. Utilizando las tablas o las funciones de Excel se pueden obtener, o viendo (en este caso) el ejemplo anterior, resulta que Z=1.96.

    De esta manera se realiza la sustitución y se obtiene:

    file://C:\Documents and Settings\jjuarez.ASTGLOBAL1\Mis documentos\INFORMACION PARA CALCULAR MUESTRA PARA ENCUESTAS\Unidad 5 -- Teoría de muestreo.mht!http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/img/xu5305.gif" alt="" width="364" height="39" />

    Esto quiere decir que el tamaño de la muestra es de 385 alumnos.

    Supongamos ahora que sí se conoce el tamaño de la población estudiantil y es de 9,408, entonces se aplicará la segunda fórmula. Utilizando los mismos parámetros la sustitución queda como:

    file://C:\Documents and Settings\jjuarez.ASTGLOBAL1\Mis documentos\INFORMACION PARA CALCULAR MUESTRA PARA ENCUESTAS\Unidad 5 -- Teoría de muestreo.mht!http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/img/xu5306.gif" alt="" width="401" height="43" />

    Con lo que se tiene una cota mínima de 370 alumnos para la muestra y así poder realizar la investigación sin más costo del necesario, pero con la seguridad de que las condiciones aceptadas para la generalización (confiabilidad, variabilidad y error) se mantienen.

    ¿Quieres probar?

     

  • jatabla
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 26/04/11 22:39
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    65.7%

    Buenas noches

     Lo que expones es totalmente correcto, pero creo que asi te vas a complicar bastante. El planteamiento que haces es el de tratar las respuestas como si fueran variables y no se si te añade suficiente valor todo el trabajo de tratamiento de datos que vas a hacer.

    En mi opinión es mucho más facil que trates las preguntas de satisfacción a tus clientes como atributos y la propia norma te indica tamaño de muestra, NCA (nivel de Calidad Aceptable) y criterios de aceptación y/o rechazo.

     

    Como ejemplo, supon que en cada una de las preguntas que les haces a tus clientes les das las opciones "muy satisfecho, satisfecho, normal, insatisfecho, muy insatisfecho". Toma como atributo que la respuesta favorable son las dos mejores y que las otras tres son desfavorables (o rechazos).

     

    Supon que quieres un 99% de aceptación con tus 2500 clientes. Para garantizar ese 99% la propia norma, de una simple lectura de las tablas, te dice que la muestra es 125 clientes y la propia norma te dice que si tienes tres desfavorables o menos estas cumpliendo y que si tienes cuatro no estas alcanzando ese 99%.

     

    Como ves el tratamiento de datos es muy facil y la propia norma te garantiza el plan de muestreo.

     

    Saludos

  • FOrtiz
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 26/04/11 23:51
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    (0/0)
    ???

    Anexo dirección en la military standar por atributos, es facil de aplicar

     Saludos

    http://www.sqconline.com/mil-std-105.html

  • JuanJose
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 27/04/11 0:24
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    (1/0)
    ???
    La estuve revisando y me parecio muy interesante, voy a probar tambien con esta, si tenes razon es menos complicado, gracias.
  • JuanJose
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 27/04/11 0:26
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    (1/0)
    ???
    No logre localizar la información pero voy a seguir intentando, gracias por tu apoyo.
  • jatabla
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 27/04/11 21:45
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    (0/0)
    ???

     

    Las tablas y la forma de uso estan en la propia AENOR 66-020 o, si la usas en ingles, tienes la military standard "MIL-STD-105E", aunque creo que quedo derogada y sustituida por una ASTM equivalente.

     

    Saludos 

  • one
    Re: Como Calcular una muestra confiable de una encuesta de calidad de servicio
    • 2/05/11 20:13
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    (0/0)
    ???

    Sería interesante que pusieráis esa información en el área de documentos del foro. Resulta muy interesante.

    Saludos

    Rafael

    _________________

    Saludos

    Rafael

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