El estudio Establishment Survey tiene como propósito fundamental proveer información para cumplir con los siguientes objetivos:
- Proporcionar las estimaciones de los universos para las variables de estratificación del Estudio People Meter.
- Generar las proporciones para el balance muestral del Panel del estudio.
- Constituir la Muestra Maestra del Estudio para que proporcione los hogares que se integrarán a la Muestra Panel del mismo, vía el proceso de instalación y mantenimiento de la muestra.
- Medir las variables de bienes y servicios con especial énfasis en el equipamiento comunicacional y calidad de señales de los servicios de televisión tanto abierta como pagada.
- Constituirse en la fuente de datos para el proceso de clasificación del Grupo Socioeconómico.
Frecuencia del estudio
El compromiso es efectuar un estudio tipo Establishment Survey con una frecuencia de dos años, período considerado como suficiente para actualizar los objetivos antes descritos. Sin embargo, en los años que no se efectúe Establishment Survey, se realizará un estudio para conocer la penetración del cable. La recolección de datos se realizará el mes de marzo de cada año, en el cual se efectúe el Establishment Survey y sus resultados se entregaran el mes de mayo.
Dimensiones y variables investigadas por el Establishment Survey
Información básica:
- Identificación de los hogares.
- Nivel socioeconómico observado de la vivienda, manzana y barrio.
- Número de hogares por vivienda.
Composición y Características del Hogar:
- Número de integrantes de los hogares entrevistados
- Rol y parentesco de las personas de los hogares
- Sexo de las personas
- Edad de las personas
- Actividad laboral del principal sostenedor del hogar
- Nivel educacional del principal sostenedor del hogar
- Lugar de trabajo de la dueña de casa
- Equipamiento de los hogares (Bienes y servicios)
La estimación de audiencia está basada en una muestra probabilística que presenta una fluctuación aleatoria, es decir, variaciones de las estimaciones que ocurren al depender de una muestra particular seleccionada de la población.
El error estándar permite medir la variabilidad de las estimaciones; por ejemplo, se puede afirmar que de 100 muestras, en 95 casos la diferencia por exceso o defecto entre la estimación (por ejemplo, proporción muestral) y el parámetro (por ejemplo, proporción poblacional) será menor dos veces el error estándar del estimador. Si el muestreo es probabilístico, el error estándar puede estimarse con la muestra seleccionada.
La capacidad para hacer afirmaciones como la del párrafo anterior, constituye la propiedad fundamental del muestreo probabilístico, esto es, establecer una relación de “proximidad” (con probabilidad) entre la estimación de una muestra y el valor del parámetro.