El mostreig es refereix a l'acte de seleccionar un nombre específic d'entrades a partir d'un gran conjunt de dades per a una posterior anàlisi. La investigació empresarial sovint genera grans quantitats de dades, especialment en investigacions centrades en el mercat, com ara dades demogràfiques. Les tècniques de mostreig en la investigació empresarial permeten als investigadors treballar amb un subconjunt de dades més manejable que creuen que representa amb precisió les tendències de la col·lecció més gran.
Investigació primària
Les empreses obtenen dades de recerca per prendre mostres de dues maneres distintes. La primera investigació primària consisteix a excavar dades de les seves fonts. Les enquestes són la forma més popular d'investigació primària, ja sigui presencialment, per telèfon, a través d'Internet o per qualsevol altre mitjà. Els resultats de la investigació primària són propietaris, el que significa que cap altra empresa té accés als resultats de la recerca primària, tret que estigui específicament atorgada per l'investigador o posada a disposició del públic.
Investigació secundària
Quan els resultats d'investigació primària es comparteixen amb altres investigadors, els altres investigadors realitzen investigacions secundàries. La recerca secundària es basa fonamentalment en els esforços d'altres que han pres el temps per compilar grans conjunts de dades rellevants i valuoses. Buscar un nombre mitjà d'ingressos de l'Oficina d'Estadístiques Laborals és un exemple de recerca secundària. Atès que l'oficina ja ha realitzat una àmplia prospecció i compilació de dades, altres investigadors empresarials poden aprofitar les dades amb pocs o cap cost.
Mostreig aleatori
El mostreig aleatori consisteix a triar un cert nombre d'elements de dades de forma aleatòria, i després utilitzar la mostra per a una anàlisi addicional. El mostreig aleatori pot ser una tècnica eficaç a l'hora d'analitzar conjunts de dades bastant homogenis. Imagina una empresa que busca determinar el percentatge de persones que són diagnosticades morbimament obeses en un estat particular. En comptes de treballar amb un conjunt de dades de diversos milions d'entrades, la companyia podria analitzar raonablement una mostra aleatòria de diversos centenars d'entrades per arribar a un número que s'aproxima a l'estadística de tot el conjunt de dades.
Nth Name Sampling
El mostreig de nombres de noms, també anomenat mostreig sistemàtic, és similar al mostreig aleatori, excepte que redueix la influència de la selecció de dades arbitràries. El mostreig sistemàtic implica la selecció de cada entrada de dades per a la seva inclusió en una mostra. Si tenies un conjunt de dades d'un milió de respostes d'enquestes, per exemple, pots seleccionar cada mil·lèsima entrada per incloure-la en una mostra, deixant-te una mostra més manejable de mil entrades.
Mostreig controlat
El mostreig controlat pren mostres altament específiques d'un conjunt de dades força heterogeni. El mostreig controlat és més valuós quan es realitzen investigacions secundàries, ja que la investigació primària es pot dissenyar per orientar només els enquestats específics si es desitja.
Imagineu una empresa que adquireixi un conjunt de dades que contingui informació sobre l'edat, l'ètnia, l'educació i els nivells d'ingressos dels enquestats. Si una empresa volia determinar els nivells de renda mitjana d'un determinat grup d'edat, l'empresa podria construir una mostra que consisteix únicament en entrades que compleixin els criteris d'edat específics abans de calcular la xifra d'ingressos.
