CAPÍTULO 1:
CONCEPTO Y APICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL
Marketing: función a largo plazo para la organización, marca el papel determinante de la investigación comercial. (Incremento de la competencia y avance tecnológico).
DEFINICIÓN DE INVESTIGACIÓN COMERCIAL:
-Proceso que permite la obtención y tratamiento de la información necesaria para la resolución de problemas y toma de decisiones de la dirección comercial.
-AMA: La investigación comercial es la función que enlaza el consumidor, cliente y público con los responsables de marketing a través de la información. (Fin último:) La información se utiliza para identificar y definir las oportunidades y los problemas comerciales; generar, adaptar y evaluar las acciones comerciales; controlar su desarrollo y fomentar el conocimiento del marketing como un proceso. (Etapas:) Especifica la información necesaria para tratar esos problemas, diseña el método de obtención de información, dirige y lleva a cabo el proceso de obtención de datos, analiza los resultados y los comunica a los interesados.
Características: sistemática (serie de etapas), fiabilidad (resultados fiables a través de una metodología rigurosa), objetiva, oportunidad (debe servir para resolver problemas y descubrir oportunidades comerciales) y relevancia (que justifique su coste).
Investigación de mercados =/= investigación comercial: investigación comercial, perspectiva más amplia, parte del marketing que se encarga de obtener información útil para la toma de decisiones; investigación de mercados: ámbito de aplicación más limitado, hace referencia al análisis o estudio del mercado (ad hoc).
PROCESO DE MARKETING DE LA EMPRESA: 3 FASES:
1-Marketing analítico: análisis interno (relativo a sus recursos y capacidades: capacidad productiva, calidad de los productos,, rrhh, recursos financieros, capacidad organizativa, experiencia, imagen dentro del mercado, etc.), permite definir puntos fuertes y débiles. Análisis externo (información del macroentorno: legal, económico, cultural, social, político…, aspectos más cercanos: consumidores, competidores, proveedores, intermediarios, permite definir amenazas y oportunidades.
2-Marketing estratégico: definir la estrategia, fijar objetivos. Se está produciendo una fragmentación del mercado, las empresas se dirigen a grupos definidos de clientes y deben determinar los criterios que van a emplear para segmentar su mercado, procurando que esos segmentos sean accesibles, medibles y homogéneos. (Selección del mercado meta: la empresa ha dividido su mercado y elige el segmento/s a los que va a dirigir sus productos.) Luego se posicionarán; el posicionamiento exige un análisis más continuo de las valoraciones de los consumidores, se buscan elementos de diferenciación frente a la competencia.
3-Marketing operativo: la acción, la estrategia se concreta en actuaciones específicas sobre las 4 variables básicas del marketing: precio, comunicación, producto y distribución. Ejecución de las acciones y control.
* Función de la investigación comercial en relación con el proceso de marketing:
La realidad empresarial exige que las organizaciones dispongan de un sistema de información de marketing (SIM). La investigación comercial es el eje de este sistema de información aportando metodología.
marketing: análisis y determinación de estrategias, determinación y ejecución de acciones concretas sobre las variables del marketing mix, así como control de las mismas.
SIM (sistema de información en marketing): conjunto de personas, equipos y procedimientos diseñados para recoger, clasificar, analizar, valorar y distribuir a tiempo la información demandada por los profesionales de marketing. 4 subsistemas:
-subsistema de datos interno (datos propios)
-subsistema de inteligencia de marketing (fuentes y procedimientos utilizados)
-subsistema de investigación de marketing (diseño, recogida, análisis de datos e información para resolver un problema)
-subsistema de apoyo a las decisiones de marketing (modelos y herramientas estadísticas)
La investigación comercial aporta metodología para acceder a la información, para tratar y analizar los datos obtenidos haciendo uso de herramientas informáticas y estadísticas.
Obtención de información primaria: diferentes procedimientos: cuantitativos (significatividad estadística), cualitativos (metodologías derivadas de la psicología), análisis exploratorios del problema.
Aplicaciones de la investigación comercial:
Mkt analítico: -Fase de análisis: análisis interno, la propia empresa (puntos débiles y fuertes; problemas de comunicación interna, comprender la situación de la empresa dentro del sector) el consumidor (motivaciones, actitud frente a productos o marcas, citerior con que juzga, identificar preferencias, entender el proceso de decisión, medir la influencia de grupos de referencia), la competencia (aspectos internos (productividad, financiación, ventas, costes…) proyección exterior (grado de satisfacción de los clientes, servicios postventa, negociación con proveedores, imagen, estrategias de mkt mix…) o el macroentorno (social, cultural, económico).
Mkt estratégico: estrategias de segmentación del mercado (determinación de criterios, mercados potenciales por segmentos, selección de mercados meta) y posicionamiento (imagen de marca, de producto, de empresa, diferenciación, reposicionamiento).
Mkt Mix: producto (nuevos productos, test de concepto, test de producto, test de mercado, modificación o eliminación de productos, test de marca, diseño de envases y etiquetas); precio (determinación de precios óptimos, sensibilidad de la demanda frente al precio, respuesta de las ventas frente a cambios en el precio, imagen en función del precio, precios psicológicos); comunicación (creatividad, selección y planificación de medios, medidas de audiencia, pretest publicitarios, nivel de recuerdo, eficacia de la publicidad, eficacia de las promociones); distribución (localización, áreas comerciales, merchandising, selección de canales, imagen del establecimiento comercial).
Control: seguimiento de las acciones comerciales (evolución de ventas y cuota de mercado, postest publicitario, nivel de recuerdo, grado de satisfacción de los consumidores).
El proceso metodológico de la investigación comercial:
* Malhotra, 6 Fases de la investigación comercial: definición del problema (conocerlo, profundizando en antecedentes y contexto ambiental; una buena comprensión del problema se debe plasmar en la determinación de una serie de objetivos específicos); determinación de objetivos; formulación de un diseño de investigación (2 tipos: exploratoria y concluyente, no son excluyentes); trabajo de campo o recopilación de datos (os errores producidos en el trabajo de campo pueden invalidar la investigación); preparación y análisis de datos y preparación y presentación del informe (los resultados deben plasmarse en un informe que debe contener: índices, presentación, objetivos, metodología, resultados, conclusiones, recomendaciones y anexos.)
Dos tipos de diseños de investigación:
Investigación exploratoria: permite definir con mayor profundidad aspectos del problema.
Investigación concluyente: permite, al realizar un análisis de datos de tipo cuantitativo, probar hipótesis específicas y utilizar los resultados en la toma de decisiones.
Las técnicas de análisis de datos se dividen en univariante, bivariante y multivariante.
FUENTES DE INFORMACIÓN:
Fuentes secundarias: han sido previamente elaboradas, con antelación al problema, pueden ser internas o externas. Coste inferior a las primarias. El problema se puede resolver a veces sólo con ellas.
Fuentes de información primarias: se elaboran para dar solución a un problema de decisión concreto al que se enfrenta la organización. La obtención de información la puede llevar a cabo la propia empresa o contratar a una empresa especializada (externalización).
Las técnicas de obtención de información primaria se clasifican en función del tiempo: procedimientos ad hoc y procedimientos continuos; y de las características que definen su proceso de aplicación: cualitativas, cuantitativas y mixtas.
-Procedimientos ad hoc: se produce un corte en le tiempo para resolver un problema concreto, analizando un colectivo concreto en un momento concreto.
-Procedimientos continuos: el tiempo se convierte en una variable básica: se analiza la evolución temporal del colectivo investigado con respecto a un determinado objeto de estudio (panel, tracking) o con respecto a múltiples objetos de estudio (ómnibus).
-Técnicas cualitativas: características: muestras pequeñas, no significativas estadísticamente; no se realiza un análisis de tipo numérico; la interpretación de los resultados se basa en la psicología, manteniendo cierta subjetividad.
-Técnicas cuantitativas: muestras grandes, significativas estadísticamente; tratamiento de datos numérico y medidos objetivamente.
-Técnicas mixtas: combinan.
LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL EN ESPAÑA
La industria de investigación comercial (institutos o empresas especializadas) está en crecimiento, mayor concienciación de las empresas de la importancia de la investigación, mayor confianza en la utilidad real de los resultados.
Dos asociaciones en España:
AEDEMO (Asociación española de estudios de mercado, marketing y opinión)revista: investigación y marketing, organiza cursos, promueve el rigor científico de la investigación de mercados y vela por el cumplimiento de los códigos éticos profesionales.
ANEIMO (Asociación nacional de empresas de investigación y de la opinión pública) garantiza la calidad en las investigaciones realizadas; ECIM (estándar de calidad en la investigación de mercados).
Europa:
Aspectos éticos y legales:
Implicados: investigadores, cliente y cada uno de los investigados. Una investigación debe tener en cuenta los derechos y obligaciones de cada una de las partes implicadas: investigadores, clientes e investigados.
CAPÍTULO 2:
EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
1-DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA:
Primeras fases de la investigación (cuando la empresa ya ha agotado la información ya elaborada).
Objetivo: proporcionar ideas.
Características: procesos más flexibles (permiten incorporar ideas o aspectos); muestras utilizadas pequeñas (es importante la selección, deben ser público objetivo), no son significativas en términos estadísticos; análisis de datos de tipo cualitativo.
Los resultados obtenidos suelen ir seguidos de una investigación concluyente, que es lo que va a permitir contrastar las ideas obtenidas.
Principales técnicas de investigación exploratoria: técnicas cualitativas
Se dividen en 2 grupos: Directas (el investigado conoce el objetivo de la investigación) e Indirectas (se le presentan estímulos ambiguos permitiendo que no conozca el objeto de la investigación).
Técnicas cualitativas directas: entrevista en profundidad y reunión de grupo. Técnicas cualitativas indirectas: técnicas proyectivas.
Técnicas cualitativas directas:
-ENTREVISTA EN PROFUNDIDAD: entrevista individual, no estructurada; entrevistador y entrevistado conversan sobre el tema objeto de estudio, de forma que dé la máxima información posible, es importante que esté libre y cómodo para hablar.
-REUNIÓN DE GRUPO: conjunto de personas que conversan y dan sus opiniones con ayuda y control de un moderador, que sigue un guión + o – estructurado.
Técnicas cualitativas indirectas:
-TÉCNICAS PROYECTIVAS: origen en la psicología clínica; se presentan, de forma individualizada, estímulos ambiguos a los que deben responder (palabras, fotos, imágenes, frases, historias, viñetas). La respuesta puede ser hablada o escrita. El sujeto desconoce el objeto de la investigación.
2-DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CONCLUYENTE:
Última fase de la investigación.
Objetivo: probar o contrastar hipótesis específicas.
Características: procesos más estructurados y formales (proceso riguroso); muestras grandes, son significativas en términos estadísticos (se extrapolan conclusiones toda la población analizada, es importante el tamaño y la selección de la muestra); análisis de datos de tipo cuantitativo (los datos tienen un tratamiento estadístico, con excepción de la observación). Los resultados obtenidos se utilizan en la toma de decisiones.
Tipos de diseños:
- Descriptivos, pueden ser transversales (encuestas, observación) o longitudinales (panel). - Causales: experimentación.
-ENCUESTA: es muy habitual, se distinguen: encuesta personal, postal y telefónica.
-OBSERVACIÓN:
Conjunto de técnicas que se pueden clasificar de múltiples formas. Las hay de tratamiento cualitativo y cuantitativo.
Características comunes: 1-existe una mínima, incluso nula interacción entre el investigador y el investigado; 2-es una técnica complementaria (puede aplicarse junto a otras); 3-la información que se puede obtener es limitada; 4-en determinadas ocasiones, se convierte en el único sistema para conseguir el tipo de información demandada.
La observación permite abordar problemas con + o – presupuesto, con herramientas sofisticadas o sin ellas, con un tratamiento cualitativo o cuantitativo y con una finalidad exploratoria o concluyente.
Clasificación (según sus características):
1- Secuencia temporal entre la observación y el sujeto investigado: directa (se observa el comportamiento de los sujetos investigados); indirecta (se observan las consecuencias del comportamiento de los sujetos investigados).
2- Grado de sistematización: estructurada (se definen previamente los patrones que se van a observar); no estructurada (no se definen totalmente los patrones que hay que observar).
3- Entorno: natural (la observación se produce en un entorno real); no natural (entorno artificial, parcialmente o totalmente).
4- Interacción entre el investigador y el investigado: encubierta (el investigado desconoce que le observan), no encubierta (lo sabe).
5- Procedimiento: humano (no se utilizan aparatos mecánicos); mecánica (se utilizan aparatos mecánicos durante la observación, pueden ser sencillos como el vídeo o más sofisticados, como la cámara de ojos o el pupilómetro, que permite hacer análisis muy precisos pero su coste es elevado).
Observación mecánica:
Vídeo. utilidad: grabar el comportamiento, aplicación: análisis del comportamiento de compra.
Pupilómetro. utilidad: medir variaciones en el diámetro de la pupila como respuesta favorable o no a un estímulo; aplicación: efecto de estímulos publicitarios sobre el consumidor.
Psicogalvanómetro: utilidad: mide variaciones de sudoración como respuesta favorable o no a un estímulo; aplicación: efecto de estímulos publicitarios sobre el consumidor. Taquistocopio: utilidad: mide umbrales de percepción, proyecta diapos a gran velocidad; aplicación: nivel de retención de estímulos publicitarios.
Cámara de ojos: utilidad: registra movimientos oculares; aplicación: se analizan los movimientos oculares cuando se observa un estímulo publicitario fijo (prensa, catálogo)
B*LA INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA LONGITUDINAL (el panel) permite medir el efecto del tiempo en cada una de las variables analizadas.
EL PANEL:
Lo realizan institutos expertos en investigación de mercados y una vez elaborado se convierte en una fuente secundaria de gran importancia.
Características: 1-lo desarrollan institutos de investigación especializados; 2-es una técnica de investigación longitudinal o continua (recogida de datos constante, continuada en le tiempo); la muestra utilizada es significativa estadísticamente; muestra constante, sus elementos no se cambian a no ser que dejen de permanecer a su público; es necesario que existan unidades muestrales de reserva.
Panel de detallistas:
-Objetivo: análisis de comportamiento de compra y consumo. -Muestra: establecimientos minoristas.
-Empresas: ACNielsen 8empresa líder, + de 80 países), EMER-GFK (productos de consumo duradero: electrodomésticos, foto, iluminación, herramientas eléctricas, tecnologías de la información, telecomunicaciones y óptica).
Recoge información sobre las compras realizadas en los puntos de venta minorista: cantidades compradas, frecuencia de compra, cuotas de mercado de las marcas y evolución, sensibilidad al precio o a promociones, grado de fidelidad de los consumidores.
Evolución: escáner en cajas de salida (antes audit manual), ahora audit con escáner, la información se recoge directamente del ordenador del punto de venta. Ventajas: mayor periodicidad en la obtención de información. Se puede emplear en puntos de venta de libreservicio; el audit. Manual en establecimientos de venta tradicional.
Panel de consumidores:
-Objetivo: Análisis de comportamiento de compra y consumo. -Muestra: consumidores o compradores del producto analizado. -Empresas: TNS Consumers Panel (Taylor Nelson Sofres)
Recoge la muestra directamente de los consumidores; hay diferentes tipos según el colectivo y producto analizado (baby panel, panel de automóviles). La información se recoge de diferentes formas: encuesta (postal, personal o Telef.nica); dustbin check, diario de compras o lector óptico (TNS Consumer Panels, códigos de barra).
Panel de audímetros:
-Objetivo: medición de audiencias. -Muestra: hogares y sus miembros.
-Empresas: Sofres Audiencia de Medios (Taylor Nelson Sofres) (audiencia de tv, 3000 hogares con audímetro, mide hábitos televisivos de cada miembro, que tienen códigos asignados). Seguimiento de la audiencia.
C*LA INVESTIGACIÓN CAUSAL es aquella que fundamenta su procedimiento en las relaciones causa-efecto.
La experimentación es una técnica causal que permite medir los efectos que sobre las ventas tienen determinadas variables comerciales como el precio, los regalos promocionales, diseños de envases…
Se buscan, si es posible, entornos reales y durante un tiempo se aplican las políticas de marketing, analizando las diferencias en las ventas y cuantificando a través de análisis estadísticos si se debe a causa-efecto o al azar.
D* OTRAS TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN:
Técnicas de creatividad: procesos de generación de ideas; aplicación por ejemplo, para el desarrollo de nuevos productos. Procesos flexibles, procedimientos cualitativos. Brainstorming.
Estudios ómnibus: los realizan empresas especializadas, en unas fechas fijas al año y a un mismo colectivo. Abarcan temas variados, generalmente la técnica es la encuesta. Cuestionario multitemático.
CAPÍTULO 3:
INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA:
PROCEDIMIENTOS DE INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
Las TÉCNICAS CUALITATIVAS se emplean en investigación exploratoria como complemento de la investigación concluyente.
Se dividen en:
-Directas (el objeto de la investigación no se oculta al sujeto investigado: reunión de grupo y entrevista en profundidad)
-Indirectas (el objeto de la investigación se oculta al investigado: técnicas proyectivas)
• TÉCNICAS CUALITATIVAS DIRECTAS:
REUNIÓN DE GRUPO:
Un conjunto de personas conversan y dan sus opiniones con la ayuda y control de un moderador.
Permite la interacción entre el comportamiento individual de los sujetos y el comportamiento social. Riqueza: participación activa, motivos, creencias y actitudes sobre un tema. (Ej. Comportamiento de compra y consumo).
Grupo de entre 6 y 12 personas, pretende reproducir y condensar la realidad de un colectivo.
Aplicaciones: actitudes del consumidor ante la compra de un producto, frenos, hábitos de compra y consumo, sacar ideas para nuevos productos, posicionamiento, análisis de temas controvertidos, preparar la investigación cuantitativa.
Debe guardar un equilibrio entre la homogeneidad (carac. sociodemográficas) y la heterogeneidad (ideas diferentes o puntos de vista).
Los miembros del grupo se reclutan telefónicamente y reciben una compensación económica. Evitar que tengan experiencia.
La sala debe ser cómoda para favorecer la integración.
La reunión se graba para hacer un análisis posterior (se informa de ello).
El moderador debe conseguir que todos los miembros participen. Ha de utilizar un guión flexible.
Duración aprox. entre 1 y 2 horas.
Se necesitarán varias reuniones de grupo para un mismo tema.
Tous, problemas de ineficacia: excesiva duración, reiteraciones, divagaciones, superficialidad, moderador poco hábil, falta de confianza de los miembros, el tema no les resulta importante, no se avanza ni concluye, existencia de subgrupos, condiciones no adecuadas del local.
ENTREVISTA EN PROFUNDIDAD:
Entrevista individual, no estructurada, en la que entrevistador y entrevistado conversan sobre el tema de estudio. Busca la mayor información posible, ha de estar libre y cómodo para hablar. Permite profundizar.
El entrevistador parte de un guión flexible, y va adaptando las preguntas a las respuestas.
Aplicaciones: descubrir las creencias, motivaciones y actitudes de los individuos frente a determinado comportamiento de compra o consumo.
Cuando se desea tratar un tema embarazoso o sobre el que existen normas socialmente respetadas, es preferible a la reunión de grupo.
El entrevistador tiene que tener una formación adecuada y debe cuidar su forma de vestir, gestos y actitud (comprensivo).
Debe grabarse para un análisis posterior, con consentimiento. Se da una contraprestación en dinero o en especie.
Duración: entre media hora y 2 horas.
Es normal hacer varias entrevistas en profundidad sobre un mismo tema.
• TÉCNICAS CUALITATIVAS INDIRECTAS:
Se oculta el objeto de la investigación al sujeto entrevistado.
TÉCNICAS PROYECTIVAS:
Se le presentan al individuo una serie de estímulos ambiguos (palabras, frases, imágenes…) que debe interpretar.
Bell, características generales: amplio nº de técnicas cuyo propósito es penetrar en la personalidad individual; es difícil generalizar, pero algunas características comunes son: la presencia de un estímulo que no manifiesta el verdadero propósito; variedad de las respuestas, cada sujeto es interesante, cada respuesta es interesante.
Tipos de técnicas proyectivas:
-Test de asociación de palabras: estímulos son palabras, responde con la primera que se le viene a la cabeza, rápidamente. Análisis: características de la palabra, repetición de la palabra en diferentes individuos, tiempo en responder, y falta de respuestas acabado el tiempo. Utilidades: en la creatividad publicitaria (spots, slogan), nivel de reconocimiento de las marcas.
-Test de asociación de productos y personas: fotos con diferentes prototipos o perfiles de personas y tarjetas con marcas, emparejar personas con marcas.
-Test de terminación de enunciados: o frases incompletas que tiene que finalizar, procedimiento escrito. Ventajas: + tiempo para contestar, + información. Inconvenientes: respuestas - espontáneas, + racionales, se puede adivinar el objeto de la investigación.
-Test de terminación de historias: estímulo: una historia que tiene que finalizar, delatará un determinado comportamiento de compra o consumo (fidelidad al establecimiento, fidelidad a la marca, importancia concedida a la publicidad, importancia del precio).
-Test de construcción de viñetas: un cómic donde debe completar las viñetas, proyectarán su personalidad y opinión.
-Test de respuesta a ilustraciones: estímulo son imágenes relacionadas con el tema de estudio, relata una historia con las mismas.
-Test de representación de papeles: asume o interpreta el rol de otra persona, proyectará sus sentimientos representando su ideal.
CAPÍTULO 4:
LA ENCUESTA
Obtención de información primaria.
Etapas en la elaboración: determinación de objetivos, determinación del tipo de encuesta (personal postal, telefónica), diseño del cuestionario (tipos de preguntas y de escalas), la codificación (asignar códigos numéricos identificando variables, hace posible la tabulación), muestreo, trabajo de campo (realización de encuestas), tabulación (creación de una base de datos) y análisis e informe.
ENCUESTA PERSONAL:
Entrevistador y entrevistado cara a cara (casa, lugar de trabajo o calle) rellenando el formulario.
Ventajas: es posible elaborar cuestionarios más complejos, permite ejercer un mayor control sobre la muestra (público objetivo), evita influencias externas, se pueden tomar datos por observación, menor presencia de errores, se puede realizar a cualquier persona con independencia de su nivel cultural, se puede usar material auxiliar (fotos, tarjetas, productos), elevado índice de respuestas.
Inconvenientes: procedimiento lento y coste elevado (desplazamiento), menor sinceridad (no adecuada para temas embarazosos o delicados), necesidad de adiestrar y controlar a los entrevistadores (hacen trampas, procedimiento de control mediante muestreo telefónico para verificar).
CAPI: encuesta personal asistida por ordenador. Formato electrónico, las respuestas se introducen directamente al ordenador, se integra el trabajo de campo con la tabulación de los datos.
ENCUESTA TELEFÓNICA:
Entrevistador y entrevistado conectan a través del teléfono. CATI: encuesta telefónica asistida por ordenador, el propio sistema informático se encarga de seleccionar aleatoriamente las llamadas telefónicas y el entrevistador introduce las respuestas al ordenador, se integra el trabajo de campo con la tabulación de los datos.
Ventajas: económica para muestras dispersas, método rápido, permite ejercer un control directo sobre los entrevistadores, índice de respuesta elevado.
Inconvenientes: cuestionario reducido, tipo de preguntas y escalas sencillas, no se puede usar material auxiliar, no se pueden utilizar preguntas abiertas, puede causar cierto recelo en el entrevistado.
ENCUESTA POSTAL:
Se envía por correo para que el entrevistado la cumplimente y la envíe de vuelta, acompañada de una carta de presentación. Alternativas: fax o correo electrónico.
Ventajas: económica para muestras dispersas, aumenta la sinceridad del entrevistado, neutralidad.
CAPÍTULO 5: EL CUESTIONARIO
Proceso de diseño del cuestionario:
Los objetivos y el tipo de encuesta (postal, personal, telefónica, CATI y CAPI) marcan el proceso de diseño del cuestionario.
Diseño de un cuestionario: 1.objetivos y tipo de encuesta; 2.diseño del cuestionario (normas de redacción, tipos de preguntas, extensión, tipos de escalas, orden); 3.pretest (continuar o hacer modificaciones).
TIPOS DE PREGUNTAS:
* Primera clasificación:
Pregunta abierta: permite al entrevistado contestar libremente.
Pregunta cerrada: delimita las alternativas de respuesta. Van a permitir codificar, tabular e interpretar los resultados con un planteamiento cuantitativo.
Pregunta cerrada dicotómica: ofrece dos alternativas mutuamente excluyentes.
Pregunta cerrada de opción múltiple: más de dos alternativas de respuesta con carácter excluyente.
Pregunta cerrada de respuesta múltiple: distintas alternativas de respuesta, no excluyentes, se pueden seleccionar varias.
Pregunta de respuesta espontánea: pregunta abierta en la que el entrevistado debe indicar qué marcas o estímulos publicitarios recuerda sin que el entrevistador le ofrezca ninguna pista. Pregunta de recuerdo sugerido: pregunta cerrada, se les nombra a los entrevistados una serie de marcas o estímulos publicitarios y tiene que señalar si los conoce o no.
Pregunta mixta: ventajas de una pregunta cerrada y pregunta abierta, con opción otro/a.
* Segunda clasificación:
Pregunta filtro: permiten segmentar la muestra con la finalidad de realizar posteriormente preguntas diferentes a los distintos segmentos formados.
Preguntas de control: permiten comprobar la veracidad de las respuestas, estrategias de repetición del contenido.
Preguntas de clasificación: permiten segmentar la muestra atendiendo a variables capaces de influir en las respuestas a las cuestiones básicas de la encuesta. Variables sociodemográficas si el objeto de estudio son consumidores (edad, sexo, ocupación, nivel de estudios). Empresas (naturaleza jurídica, sector, nº de trabajadores). Se colocan al final del cuestionario.
TIPOS DE ESCALAS:
Escalas básicas: dos grupos: no métricas (nominales y ordinales) y métricas (intervalo y ratio).
No métricas:
Escala nominal: no métrica, permite asignar a los individuos entrevistados a una de las diferentes categorías de respuesta.
Escala ordinal: no métrica, permite establecer un orden en las preferencias de los individuos.
Métricas:
Escalas métricas: permiten realizar un mayor número de análisis estadísticos que las no métricas.
Escala de ratio: métricas, es una escala numérica que hace referencia a una característica real que interesa investigar.
Escalas de actitud: permiten medir el sentimiento (positivo o negativo) de los individuos frente a un producto o servicio. (Likert y diferencial semántico)
Escala de Likert: permite conocer la actitud de los individuos a partir de la generación de un conjunto de frases representativas del estímulo estudiado. Deben resaltar aspectos positivos/ negativos y el entrevistado indica el grado de acuerdo con cada frase (5 posiciones: totalmente de acuerdo, de acuerdo, dudoso, en desacuerdo y totalmente en desacuerdo). Se hace una criba eliminando las frases de menor dispersión, se dejan las que suscitan mayor diversidad de opiniones. Se calculan medianas, recorridos intercuartilíticos y promedio total, ofreciendo una medida global sobre la actitud ante el producto o servicio.
Escala de diferencial semántico: es una escala bipolar de 7 posiciones que permite medir la actitud de los consumidores frente a productos y marcas concretas siendo posible establecer comparaciones. Se genera una lista de atributos, para cada uno de ellos se define un polo o extremo negativo y positivo. Se pide a los entrevistados que evalúen los productos/marcas concretos dando una puntuación del 1 (polo negativo) al 7 (polo positivo). Se calculan las medianas o medias de cada atributo, elaborando el perfil de los productos/marcas.
Normas básicas de redacción y pretest:
Normas que debe cumplir cualquier cuestionario son: la claridad y sencillez (no tecnicismos, ni preguntas complejas, material auxiliar), la objetividad (evitar preguntas que mediaticen respuestas) y el establecimiento de un orden lógico de las preguntas (por temas, de lo + sencillo a lo + complicado).
El pretest consiste en realizar la encuesta a una pequeña muestra del público objetivo con la finalidad de detectar errores y poder subsanarlos. (Errores en la redacción, el orden, problemas de entendimiento y duración inapropiada).
Codificación del cuestionario:
La codificación es el procedimiento que permite dar un tratamiento cuantitativo al cuestionario para su posterior tabulación (grabación de los datos en un programa informático) y tratamiento estadístico. Permite dejar de hablar de “preguntas” y hablar de “variables”.
La codificación es una labor previa al trabajo de campo que permite la posterior tabulación de los datos.
Variable: decisión que debe tomar el entrevistado ante alternativas excluyentes. Nº de variables =/= nº preguntas. Dentro de una pregunta es posible identificar varias variables. En función del tipo de escala utilizada: variables nominales, ordinales, de intervalo y de ratio.
Preguntas cerradas dicotómicas de escala nominal o preguntas cerradas de opción múltiple: pregunta y variable coinciden. Preguntas cerradas de respuesta múltiple: el entrevistado ha de señalas varias respuestas, ha de tomar decisiones, cada una será una variable.
Escala ordinal: cada item que debe ordenar es una variable, cuyas alternativas de respuesta son los posibles números de orden.
Escala de intervalo: cada uno de los ítems que tiene que puntuar es una variable, siendo las alternativas de respuesta el rango de puntuaciones establecido.
TEMA 6: MUESTREO
En un procedimiento de muestreo hay que distinguir 2 etapas diferenciadas: le selección de un tipo de muestreo y el cálculo del tamaño de la muestra.
Los métodos de muestreo se dividen en probabilísticos y no probabilísticos.
Para calcular el tamaño de la muestra se aplicará un serie de fórmulas bajo es supuesto de selección probabilística de las unidades maestrales.
CONCEPTOS BÁSICOS:
Los conceptos básicos del muestreo son: población, marco, muestra, error de muestreo, dispersión y nivel de confianza.
• La población es el colectivo objeto del estudio. Universo. Pueden ser empresas, consumidores, familias, jóvenes…
• El marco son los elementos disponibles para el investigador a la hora de seleccionar las unidades maestrales.
• La muestra es el conjunto de elementos seleccionados mediante un procedimiento de muestreo. Son cuatro los aspectos que hay que considerar a la hora de determinar una muestra: la dispersión del colectivo analizado, el error de muestreo, el tiempo y el presupuesto. La investigación de mercados ad hoc debe resolver un problema concreto, hay que tener en cuenta el tiempo del que se dispone y que el coste de la investigación no puede superar el beneficio que aportará. El tiempo y el presupuesto pueden hacer que se utilice una muestra de menor tamaño de forma que se asegure la oportunidad y eficacia de la investigación.
• El error de muestreo es el error cometido y lo que es más importante, admitido por el investigador al extrapolar los datos de la muestra de la población. Es importante ver cómo influye el error en el tamaño de la muestra. Cuanto menos error acepte el investigador, mayor debe ser el tamaño de la muestra y viceversa.
• La dispersión se define como la variación en las respuestas del colectivo analizado. Cuando un colectivo es muy disperso será necesario tomar una muestra mayor, si es homogéneo se puede trabajar con muestras menores. Problema: ¿cómo medir la dispersión? Cómo vamos a saber si las respuestas son muy homogéneas o no si aún no hemos entrevistado. Se estima la dispersión: pretest (cuando los datos indican que el colectivo es bastante homogéneo), estudio previo sobre el mismo tema (cuando ese estudio tiene un enfoque similar y es reciente; estudios de tipo longitudinal, continuados en el tiempo) o ponerse en la situación más desfavorable y pensar que será lo más heterogéneo posible (se disminuye el margen de error realmente cometido).
• El nivel de confianza se define como la probabilidad con la que los resultados de la muestra se puede extrapolar al resto de la población, con el margen de error considerado. El más utilizado es el del 95%.
SELECCIÓN DE LAS UNIDADES MUESTRALES: TIPOS DE MUESTREO
En los métodos de muestreo probabilísticos, también denominados aleatorios, todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de salir escogidos como elementos muestrales. Nos permiten extrapolar, estadísticamente hablando, los resultados de la muestra a la población. Precisan de la existencia de censos completos y su procedimiento es costoso.
* Dentro de los MÉTODOS PROBABILÍSTICOS hay que distinguir: muestreo simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, polietápico y de rutas aleatorias. (Con respecto a cada uno de estos métodos debe quedar claro el procedimiento de ejecución, las ventajas e inconvenientes y la convivencia de su aplicación).
- Muestreo aleatorio simple: 1: se numera el censo del universo de estudio, 2: mediante sorteo se seleccionan las unidades muestrales.
Resulta indicado ante colectivos de estudio reducidos y homogéneos en relación con los aspectos que se desean estudiar.
- Método sistemático: 1: se enumera el censo de la población, 2: se calcula el coeficiente de elevación: cociente entre la población y el tamaño de la muestra. 3: se elige por sorteo un número inferior al coeficiente de elevación. El segundo elemento se consigue sumando al primer elemento el coeficiente de elevación y así sucesivamente. Este método es útil para colectivos pequeños y homogéneos, diferencia con el muestreo aleatorio simple: el cálculo del coeficiente de elevación nos asegura conseguir todos los elementos de la muestra de forma ordenada sin que se acabe el censo y realizando un único sorteo.
---Cuando la población es heterogénea es mejor un método de muestreo estratificado, hay tres: simple, proporcional y óptimo.
- Método estratificado simple: se numeran los censos de forma diferenciada, 2: se divide el tamaño de la muestra entre el número de segmentos o estratos existentes, 3: se seleccionan por sorteo. Problema: no se tiene en cuenta el peso de cada uno de los segmentos.
- Método estratificado proporcional: 1: se numeran los censos de forma diferenciada, 2: se hace un reparto proporcional teniendo en cuenta el peso de cada estrato, 3: se seleccionan por sorteo. Sí tiene en cuenta el peso de cada uno de los segmentos.
- Método estratificado óptimo: además de tener en cuenta el peso de cada estrato considera también la dispersión existente en cada uno de ellos. Si en uno de ellos la variabilidad es muy fuerte con respecto a las características que se desean estudiar, se realizan más encuestas en este grupo. Pero la dispersión real de cada estrato se desconoce a priori, por lo que se utiliza una dispersión estimada a partir de un pretest o de un estudio anterior. 1: se numeran los censos de forma diferenciada, 2: se obtiene la dispersión para cada estrato a partir de un pretest o los datos de un estudio anterior, 3: se hace un reparto proporcional teniendo en cuenta el peso de cada estrato y la dispersión estimada para cada uno de ellos, 4: se seleccionan por sorteo los que corresponden a cada censo. Pretende introducir una mejora estadística, sin embargo, no podemos conocer la dispersión real, por lo que el coste de tiempo de este método no lo hace útil en todas las situaciones. Es aconsejable cuando: hay importantes diferencias de dispersión entre los distintos estratos, algunos con variabilidad elevada; o cuando el colectivo se estudia de forma longitudinal, ya que se conoce la dispersión de los estudios anteriores.
- Muestreo por conglomerados: permite acceder a colectivos más numerosos, se seleccionan aleatoriamente grupos de unidades muestrales en vez de unidades. 1: se elabora un censo, ej. calles, 2: se seleccionan aleatoriamente las calles y se entrevista a las familias que hay en ellas hasta completar el tamaño muestral. Problema: no se puede conseguir que represente a los tres niveles sociales por lo que sería necesario combinarlo con una estratificación adecuada.
- Muestreo polietápico: permite acceder a poblaciones todavía más numerosas y dispersas que el muestreo por conglomerados. Se selecciona un conglomerado dentro de otro conglomerado, se buscan unidades de orden mayor. 1: se censan distintas zonas geográficas, 2: se selecciona aleatoriamente una zona geográfica, 3: dentro de ésta se censan las distintas localidades, 4: se selecciona aleatoriamente una localidad, 5: dentro de ésta se censan las calles, 6: se selecciona aleatoriamente una calle para entrevistas a las familias, 7: se repite el procedimiento hasta alcanzar la totalidad de la muestra. Casi seguro será necesario combinarlo con una estratificación previa que tenga en cuenta zonas geográficas representativas de diferentes niveles económicos.
instrucciones marcadas para seleccionar portales, pisos, puertas y personas. Se cuenta con tablas con números aleatorios para tomar las decisiones.
* Dentro de los MÉTODOS NO PROBABILÍSTICOS hay que distinguir: el muestreo por juicios, el muestreo por cuotas o estratificado, el muestreo en cadena o por bola de nieve y el muestreo de conveniencia. (Con respecto a cada uno de estos métodos debe quedar claro el procedimiento de ejecución, las ventajas e inconvenientes y la conveniencia de su aplicación).
- Muestreo por juicios: consiste en escoger las unidades que, a juicio del investigador, son más relevantes. Más que un método es un criterio de racionalidad u objetividad.
- Muestreo por cuotas: pretende paliar los defectos de un muestreo no probabilística teniendo en cuenta la presencia de diferentes subgrupos o segmentos dentro de la población analizada. 1: se calcula la proporción de encuestas que se necesitarían en cada estrato teniendo en cuenta el peso del mismo, y 2: así se selecciona la muestra.
- Muestreo bola de nieve o en cadena: se emplea con colectivos pequeños y especializados, donde no existen censos. Se localiza a uno de ellos y tras hacerle la entrevista se le pide que nos facilite información para encontrar a más y así sucesivamente. Ej: coleccionistas de discos country.
- Muestreo por conveniencia: el investigador selecciona las unidades muestrales por su comodidad. Su uso se justifica por razones de coste y tiempo.
CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL:
En el método aleatorio simple, son las más utilizadas porque: es el método más exigente para determinar el tamaño de la muestra y además su procedimiento es el más sencillo.
Lo primero es seleccionar el tipo de datos con que vamos a trabajar, que pueden ser de medias y totales o porcentajes.
Las fórmulas para calcular el tamaño de la muestra varían en función del tamaño de la población (mayor o menor de 100000).
Estas fórmulas tienen un nivel de confianza del 95%.
Porcentajes: N = población, K = error de muestreo, n = tamaño de la muestra, p = porcentaje de la población que posee la característica de interés, p(1-p) = dispersión.
Medias y totales: N = población, K = error de muestreo, n = tamaño de la muestra, V´= dispersión (cuasivarianza).
(fórmulas!)
FICHA TÉCNICA:
TEMA 7 ANÁLISIS UNIVARIANTE
VARIABLE: es una decisión que debe tomar el entrevistado entre alternativas excluyentes
- Hay cuatro tipos de variable: nominal, ordinal, intervalo y ratio.
o Tabla 1 Tipos de variables.
NOMINALES Se identifica la pertenencia a una categoría u otra. NO MÉTRICAS
ORDINALES Se establece un orden de preferencia.
INTERVALO Se valora una característica o atributo, asignando un valor dentro de un rango previamente establecido.
MÉTRICAS
RATIO Valor numérico real.
- La identificación de cada variable de un cuestionario (nominales, ordinales, intervalo y ratio) resultará imprescindible para determinar el análisis de datos posible y más adecuado.
- Una primera clasificación de las técnicas de análisis de datos permite distinguir entre investigación univariante, bivariante y multivariante.
- Las técnicas de análisis de datos se clasifican en: univariante, bivariante y multivariante.
• Univariante: técnicas de análisis de datos que se aplican sobre una variable de forma aislada.
• Bivariante: técnicas de análisis de datos que se aplican sobre dos variables de forma conjunta.
• Multivariante: técnicas de análisis de datos que se aplican sobre más de dos variables de forma conjunta.
EL ANÁLISIS UNIVARIANTE se convierte en una herramienta básica para describir el comportamiento general de la muestra con respecto a cada uno de los aspectos contenidos en el cuestionario.
Análisis de frecuencias Valores absolutos
Valores relativos (porcentajes)
Medidas de tendencia central
Media Mediana Moda
Medidas de dispersión
Rango
Recorrido intercuartílico Varianza/Desviación
Medidas de forma de la distribución Asimetría Curtosis
Análisis de frecuencias:
- El análisis de frecuencias permite cuantificar las alternativas de respuesta de cada una de las variables consideradas en un cuestionario.
o Puede expresarse en valores absolutos o relativos
Valores absolutos: número de encuestados que han contestado las diferentes alternativas de respuesta.
Valores relativos: % de encuestados que han contestado las diferentes alternativas de respuesta.
o La encuesta es una técnica cuantitativa propia de los diseños de tipo concluyente.
Los resultados desean ser extrapolados a la población objeto de estudio , con lo que lo más adecuado es trabajar con valores relativos
Medidas de tendencia central:
- Permiten condensar, en un único valor, los resultados obtenidos para la totalidad de la muestra y en relación con cada una de las variables consideradas.
o Este valor pretende reproducir el comportamiento mayoritario de la muestra.
o Son tres las medidas de tendencia central: moda, mediana y media.
La moda es el valor que se repite con mayor frecuencia.
Si se dispone de forma ordenada un conjunto de observaciones, la mediana es el valor situado en el medio.
La media es la suma de los valores de la variable, dividida por el número de valores observados.
o Dependiendo del tipo de variable considerada, será posible el empleo de unas u otras medidas de tendencia central.
Con variables nominales, es la moda
Con variables ordinales, será moda y mediana.
Si la variable es de intervalo, será moda, mediana y media.
Con variables de ratio, se aplicará la media.
Medidas de dispersión:
- Es importante conocer el comportamiento mayoritario (medidas de tendencia central) como la variabilidad existente en las respuestas obtenidas.
- Cuando se trabaja con variables de intervalo o de ratio existe una serie de medidas (medidas de dispersión) que permiten evaluar precisamente esto:
o El grado de homogeneidad o heterogeneidad en las contestaciones de la muestra.
o Las medias de dispersión son: rango, recorrido intercuartílico, varianza y desviación típica.
Rango o recorrido: Diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo otorgado por los encuestados.
Recorrido intercuartílico: Diferencia entre el 3º cuartil y el 1º cuartil.(1)
Varianza: Suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores obtenidos y su media, dividiendo el resultado por el número de casos.
Desviación típica: raíz cuadrada de la varianza.
o (1) si se dispone de forma ordenada de un conjunto de observaciones, los cuartiles (1º, 2º, y 3º) dividen estas observaciones en cuatro partes.
- EL ANÁLISIS UNIVARIANTE SEGÚN EL TIPO DE VARIABLE
NOMINALES Frecuencias
Moda
ORDINALES Frecuencias
Moda/ mediana Cuartiles INTERVALO Frecuencia
Moda/ mediana/ media
RATIO Media.
Varianza / desviación típica.
Ejemplos de análisis univariante:
- Variables nominales:
o En las variables nominales los análisis univariantes indicados son: frecuencias y moda.
Se analizan frecuencias (absoluta y relativa) y moda.
Los <<valores válidos>> hacen referencia a aquellos individuos que contestaron
Los <<valores perdidos>> hacen referencia a aquellos individuos que no contestaron
En las variables nominales, el porcentaje acumulado no tiene ningún sentido de interpretación
(Nota: ver tablas pág.136, 137; 138, 139; 140 y 141)
- Variables ordinales:
o En las variables ordinales es posible realizar un mayor número de análisis.
o En las variables ordinales los análisis univariantes indicados son: frecuencia, moda mediana y cuartiles.
El % máximo del porcentaje válido nos permite conocer el valor que se corresponde con la moda.
El porcentaje acumulado nos permite conocer:
• La mediana: cuando igualamos o superamos el 50% de los datos acumulados
• Los cuartiles:
o 1º cuartil: igualamos o superamos el 25% de los datos acumulados.
o 2º cuartil: la mediana.
o 3º cuartil: igualamos o superamos el 75% de los datos acumulados.
o Cuanto mayor sea la diferencia entre el 3º cuartil y el 1º, mayor será la variabilidad o dispersión de las respuestas obtenidas.
Ver tablas pág. 143 y 144)
- Variables de intervalo:
o En las variables de intervalo los análisis univariantes indicados son: frecuencia, moda, mediana, media, rango, recorrido, intercuartílico, varianza y desviación típica.
La escala de intervalo de siete puntos, hay dieciocho variables en las que la alternativas de respuesta son: 1, 2,3,4, 5, 6 y 7 (ver tabla pág. 145)
o En las variables de intervalo se pueden realizar un mayor número de análisis estadísticos (más que con las ordinales y nominales).
o Los análisis a efectuar son: frecuencias, medidas de tendencia central (moda, mediana y media), y medidas de dispersión (desviación, varianza, rango y recorrido intercuartílico). (Ver tabla 18, pág. 146).
En esta tabla vemos que:
Las medidas de tendencia central para la variable limpieza son muy altas. Esto indica que los sujetos encuestados le dan mucha importancia a esta variable.
De las tres medidas de dispersión analizadas, es la desviación típica la más exacta, o mejor dicho, la más discriminante a la hora de comparara entre variables.
Es relativamente fácil que nos encontremos, al comparara entre dos variables, con que coincide el rango y/o el recorrido intercuartílico; en este caso, será la desviación típica la que permitirá identificar la variable con mayor dispersión.
- Variables de ratio:
o En las variables de ratio los análisis univariantes indicados son: media varianza y desviación típica.
MEDIDAS DE FORMA DE LA DISTRIBUCIÓN. ASIMETRÍA Y CURTOSIS.
- Cuando se trabaja con variables métricas puede resultar interesante analizar la forma en la que se distribuyen los datos.
- Las medidas de forma de la distribución son: el coeficiente de asimetría y el coeficiente de curtosis.
o el coeficiente de asimetría, nos indica si nuestros datos se comportan de forma asimétrica (a derechas o a izquierdas).
o El coeficiente de curtosis, permite conocer el grado de concentración en torno a la media que existe en nuestra distribución.
• > 0 (mayor que cero), mayores desviaciones a la media para valores superiores a la misma (asimetría hacia la derecha);
• < 0 (menor que 0), mayores desviaciones a la media para valores inferiores a la misma (asimetría hacia la izquierda).
El coeficiente de curtosis toma los siguientes valores:
• = 0 (cero), distribución normal;
• > 0 (mayor que cero, mayor concentración en torno a la media que en la distribución normal;
TEMA 8: ANÁLISIS BIVARIANTE
- Análisis bivariante es aquel que se realiza sobre dos variables de forma conjunta. La pretensión es la búsqueda de relaciones de asociación, dependencia o causa-efecto.
- Se clasifica teniendo en cuenta el tipo de variables consideradas:
- Dividiendo los tipos de variables en métricas (intervalo, ratio) y no métricas (nominales y ordinales),
o se pueden diferenciar tres tipos de análisis:
Análisis bivariante de medidas, cuando una de las variables es no métrica y la otra métrica.
análisis de tablas de contingencia, cuando las dos variables implicadas son no métricas.
análisis de correlación lineal, las dos variables son métricas.
- CLASIFICACION DEL ANÁLISIS BIVARIANTE
Variable 1 Variable 2 Tipo de análisis
No métrica Métrica Análisis Bivariante de Medias: medias, desviaciones, anova No métrica No métrica Tablas de contingencia: Chi Cuadrado
Métrica Métrica Correlación lineal
- BIVARIANTE DE MEDIDAS
Objetivo y tipo de variables utilizadas:
o El objetivo del análisis bivariante de medidas es el de segmentar una muestra con la finalidad de encontrar diferencias significativas en la respuesta a una variable entre los distintos grupos formados.
Las diferencias se determinan a partir de la comparación entre las medidas.
Las variables empleadas deben cumplir las siguientes características:
• Una variable dependiente: tiene que ser una variable métrica, ya que vamos a calcular su medida.
• Una variable independiente: tiene que ser una variable no métrica que permita dividir la muestra.
En el análisis bivariante de medidas intervienen dos variables: una dependiente, que tiene que ser simétrica y una variable independiente que tiene que ser no métrica y que permita dividir la muestra.
Interpretación de las medidas y desviaciones típicas.
Existencia de diferencias significativas. Análisis de la varianza:
o El análisis bivariante de medidas nos permite identificar posibles diferencias entre los segmentos utilizados. Sin embargo, para saber si esas diferencias son significativas, estadísticamente hablando, es necesario un análisis de la varianza.
o El análisis de la varianza pretende analizar la dispersión existente con respecto a determinada variable dependiente
o El análisis de la varianza pretende analizar la variabilidad en las respuestas distinguiendo entre:
• Variabilidad Inter.-grupos o entre grupos: diferencias de opiniones del grupo de los hombres frente al grupo de mujeres.
• Variabilidad intra-grupos: diferencias de opiniones dentro del grupo.
• Variabilidad total: variabilidad Inter.-grupos más variabilidad intra-grupos.
Nomenclatura:
• Xij = valores que toma la variable dependiente.
• X = medida de la variable independiente
• Xj = medida de la variable dependiente para cada grupo
• n = número total de datos.
• g = número de grupos.
• nj = número de datos de cada grupo.
• SCT = suma de cuadrados totales.
• SCE = suma de cuadrados entre grupos.
• SCI = suma de cuadrados intra grupo.
• gl = grados de libertad.
o n-l = grados de libertad variabilidad total
o g-l = grados de libertad variabilidad entre grupos.
o (n-l) – (g-l) = grados de libertad intra grupos.
• S2 varianza entre grupos
• = S2 varianza intra grupos.
• F = test de la F
SCT = SCE + SCI = ……….
o NOTA ( ver datos en pág. en algunas letras faltan datos en X, S2,…..)
Lo que representa el cociente del test de la F: el numerador refleja Las diferencias entre grupos; el denominador representa las diferencias de opiniones dentro de cada grupo.
Si el cociente resultante es un valor alto, la variabilidad en las opiniones de los sujetos se debe principalmente a la pertenencia.
- TABULACIONES CRUZADAS
Objetivos y tipos de variables utilizadas
o El análisis de tabulaciones cruzadas permite la búsqueda de relaciones de asociación o dependencia entre dos variables, interpretando el sentido de dicha relación.
o El análisis de tabulaciones cruzadas permite trabajar con variables nominales.
o El contrates de la Chi cuadrado supone un media global, que hace posible, siempre que no haya problema de falta de datos, concluir a favor de la dependencia o independencia de las variables analizadas.
El contraste de la Chi cuadrado se va a convertir en la prueba que determine la existencia de dependencia entre las variables analizadas
Este contraste parte de la diferencia entre la frecuencia observada y la esperada.
Su valor debe ser alto para validar la relación de dependencia entre las dos variables.
Escribir fórmula
Siendo. r = filas c = columnas
fij = frecuencia observada Fij = frecuencia esperada
o Cuando se trabaja con un programa informático el valor de la Chi cuadrado aparece ya calculado.
Si el valor de la Chi cuadrado es alto y la significatividad asociada es inferior a 0,05: rechazamos la hipótesis nula. Las variables están relacionadas.
Si el valor de la Chi cuadrado es bajo y la significatividad asociada essuperiro a 0,05 aceptamos la hipótesis nula. Las variables no están relacionadas.
o Cuando el número de celdas con frecuencia esperada inferior a 5 supera el 20%, no es posible concluir por falta de datos. (ver tabla 7 pág. 173)
o El contraste de Chi cuadrado supone una medida global, que permite, siempre que no haya problema de falta de datos, concluir a favor de la dependencia o independencia de las variables analizadas.
Interpretación de los resultados: análisis de los residuos y de los porcentajes básicos.
o El residuo es igual al valor observado menos el valor esperado bajo el supuesto de independencia.
Esta diferencia debe ser grande para que exista relación entre las variables analizadas.
Problema: a partir de cuanto se considera que el residuo es lo suficientemente grande.
o El residuo es una medida individualizada que permite analizar el comportamiento e la tabla de contingencia celda por celda.
Lo primero que hay que comprobar es que el residuo ajustado o corregido sea significativo, es significativo siempre que su valor absoluto supere 1,96.
o Una vez comprobado, se analizan los residuos significativos interpretándolos en función de su signo.
Si el signo es positivo, indica que hay más valores observados que cumplen las características de esa celda que los que cabría esperar bajo el supuesto de independencia.
Si el signo es negativo, indica que hay menos valores observados que cumplen las características de esa celda que los que cabría esperar bajo el supuesto de intendencia.
o El signo de los residuos ajustados significativos sirve para interpretar la relación entre las variables.
o El contraste de la Chi cuadrado permite determinar si las variables están relacionadas o no; el análisis de los residuos (corregidos o ajustados) permite conocer el sentido de dicha relación.
o De cara a la elaboración de informes de investigación: En una tabla de contingencia, los porcentajes sintetizan, de una forma sencilla y gráfica, los resultados obtenidos. (pág,175).
- CORRELACIÓN LINEAL
Objetivos y tipos de variables utilizadas
o El análisis de correlación lineal permite determinar el grado de asociación entre dos variables. Se puede conocer la dirección de dicha asociación en función del signo del coeficiente de Pearson.
Este tipo de variables se aplica sobre dos variables métricas.
Se utiliza el coeficiente de correlación de Pearson.
• Su fórmula es el cociente entre la covarianza de las variables y el producto de sus desviaciones típicas
El coeficiente de correlación de Pearson toma valores entre -1 y 1:
• O implica ausencia de correlación
• Si es positivo implica una relación directa entre las dos variables
• Si es negativo implica una relación inversa entre las dos variables.
TEMA 9: ANALISIS MULTIVARIANTE
INTRODUCCIÓN:
- El análisis multivariante trabaja con más de dos variables.
- Los métodos multivariantes de dependencia estudian el efecto de una o varias variables independientes sobre una o más variables dependientes.
- Los métodos de interdependencia estudian las interrelaciones entre todas las variables analizadas.
Técnica Características y aplicación Ejemplo
Métodos de interdependencia
Escalas
multidimensionales no métricas
Percepciones frente a marcas, empresas,… Construcción de mapas de posicionamiento a partir del análisis de preferencias y similitudes. Permite determinar los criterios de evaluación de los individuos sin orientar sus contestaciones.
Posicionamiento de una serie de marcas de coche.
Análisis factorial
Variables métricas: intervalo y ratio. Permite establecer relaciones entre variables agrupándolas en varios factores. Con ello se reduce el número inicial de variables consideradas consiguiendo una base de datos más manejable de cara a la aplicación de nuevas técnicas. (ej: cluster)
Factores que influyen en la compra de un establecimiento especializado. Se parte de un listado amplio de variables que los consumidores deben valorar según su importancia en una escala, ej del 1 al 7. La aplicación de la técnica permite la agrupación de estas variables.
Análisis cluster
Se puede partir de un análisis factorial.
Variables de intervalo o ratio. Técnica de segmentación óptima: se agrupa a los individuos en función de una serie de variables. Los grupos deben ser homogéneos dentro de sí y heterogéneos entre sí.
Agrupar a los consumidores en función de la importancia que conceden a los distintos factores que influyen en la decisión de la compra.
Análisis discriminante
Técnica segmentación a priori. Una variable dependiente nominal (que permite dividir la muestra en grupos) y varias variables independientes (intervalo y ratio) Se puede predecir la probabilidad de pertenencia de un individuo cualquiera a un grupo u otro.
Permite validar el análisis cluster.
Tenemos a los individuos analizados en dos grupos: los que consumen una marca y los que no (variable nominal dependiente). Comprobamos que posibles variables influyen en ello: ingresos, nº de hijos, importancia concedida a distintos atributos relacionados con la categoría de productos a los que hace referencia la marca….
Análisis conjunto Análisis de preferencias de los consumidores frente a una serie de atributos de un producto. Dentro de cada atributo se pueden determinar niveles de forma que el consumidor establezca sus preferencias teniendo en cuenta dichos niveles.
Preferencias a la hora de escoger un establecimiento comercial. Atributos (limpieza, surtido, localización, precio, calidad… Cada atributo podría tener varios niveles (bueno/a, medio/a, malo/a).
Se confeccionan tarjetas con posibles combinaciones de atributos y niveles y el consumidor las ordena, indicando con ello que estaría dispuesto a sacrificar (ej, una buena localización frente a una buena calidad)
Análisis de regresión múltiple
ANÁLISI FACTORIAL DE COMPONENTES PRINCIPALES
Objetivos y tipo de variables empleadas:
- El análisis factorial de componentes principales es una técnica que permite trabajar sobre un conjunto de variables métricas (intervalo y ratio) explorando la existencia de factores o dimensiones subyacentes. Las variables originales van a agruparse dentro de los factores obtenidos.
- El objetivo es encontrar relaciones entre las variables de tal manera que sea posible reducir las variables iniciales y sus valores a un número más manejable asumiendo una pérdida de información. Las variables originales van agrupándose en factores.
- La condición necesaria para la aplicación del análisis factorial es la existencia de correlaciones entre las variables originales.
- El tipo de variables utilizadas son métricas
Etapas del análisis factorial:
- La ejecución del análisis factorial se resume en tres etapas fundamentales:
o Calcular la matriz de correlaciones: Para todas las variables, con el fin de determinar la idoneidad del análisis factorial. La existencia de relaciones entre las variables es condición necesaria.
o Extracción de los factores. Que van a representar la totalidad de los datos sustituyendo y agrupando a las variables originales.
o Rotación de los factores: transformación de los factores con el fin de hacerlos más interpretables.
a)Pertenencia del análisis: Matriz de correlaciones:
o Las variables deben de estar relacionadas entre sí para que el modelo factorial sea apropiado. Por esta razón, la matriz de correlaciones constituye el primer paso para determinar la pertinencia del análisis: ésta debe ser distinta de una matriz identidad.
Por debajo de la diagonal los coeficientes de correlación son distintos de cero.
o El siguiente paso es contrastar los valores de una serie de Test de pertenencia:
Determinante de la matriz de correlaciones: tiene que ser un valor bajo distinto de cero.
Test de esfericidad de Bartlett: si las variables están relacionadas este Test, que se distribuye como una Chi cuadrado, tomará un valor alto y nivel de significación asociado pequeño (menor de 0,05)
Índice de Kaiser – Meyer – Olkin (KMO):éste índice compra los coeficientes de correlación simple con los coeficientes de correlación parcial. El coeficiente de correlación parcial mide la relación entre las variables aislando el efecto de las demás.
• El análisis factorial debe tomar valores bajos ya que lo que se busca son interpretaciones entre todas las variables.
• No interesa que dos variables tengan una correlación fuerte entre ellas, pero que estén incorrelacionadas con el resto.
• El KMO toma valores entre 0 y 1, siendo aceptable a partir de 0,5
Matriz de correlación anti-imagen: Los valores de la diagonal de esta matriz son medidas de adecuación muestral para cada una de las variables consideradas y su valor debe de ser alto.
• Estas medidas oscilan entre 0 y 1 siendo aceptables a partir de 0,5.
• Los valores que se sitúan por debajo de la diagonal son correlaciones parciales negativas (varían entre 0 y 1 en valor absoluto). Éstas deben ser bajas, distintas de cero.
El primer factor será la mejor combinación lineal entre las variables originales, para explicar la mayor cantidad de varianza posible (la mayor cantidad de información).
El segundo factor resultará de la segunda mejor combinación lineal de variables que explique la mayor cantidad de varianza residual no explicada por el primer factor. El segundo factor obtenido debe estar incorrelacionado con el primero (condición de ortogonalidad).
El proceso se repite para todos los factores posibles.
Inicialmente se extraen tantos factores como variables iniciales. El investigador debe seleccionar el número de factores.
o El número de factores a seleccionar se determina en función del porcentaje de varianza acumulado (información acumulada) por los sucesivos factores.
El nivel idóneo de varianza total explicada puede oscilar entre el 60% y el 85%.
Uno de los criterios más utilizados para seleccionar el número de factores es el de escoger aquéllos cuyo autovalor (eigenvalue) sea mayor de 1.
El valor expresa la cantidad de varianza explicada.
o Una vez decidida la extracción de factores es importante obtener una medida individualizada que exprese la cantidad de información de cada variable representada en los factores que quedan.
Esta medida es la Comunalidad
• Oscila entre 0 y 1: cuando más se acerque a 1 mejor estará representada la variable.
• Las comunalidades iniciales son 1 porque hay tantos factores como variables. Sin emvbargo, las comunalidades que hay que analizar son las que se calculan después de la extracción.
• En ocasiones, es conveniente eliminar del análisis aquéllas variables con una comunalidad muy baja (inferior a 0,5)
o La comunalidad es una medida individualizada que expresa la cantidad de información de cada variable representada en los factores que le quedan.
c) Agrupación de las variables y definición de los factores obtenidos:
o Una vez extraídos los factores el paso siguiente es identificarlos o definirlos, asociándolos con las variables originales.
o Esto es posible a través de La matriz factorial que muestra las correlaciones entre las variables iniciales y los factores.
o Antes de interpretar los factores obtenidos, hay que someter a la matriz factorial a un proceso de transformación denominado rotación. Este procedimiento facilita la interpretación de los factores. El resultado de esta transformación es la matriz factorial rotada.
o Después de la rotación se debe determinar con qué variables se correlaciona principalmente cada factor, con el fin de describirlo (definir, poner un nombre al factor).
TEMA 10. EL INFORME DE INVESTIGACIÓN
El informe de investigación pretende recoger los resultados obtenidos a lo largo el proceso de investigación. Hay que tener en cuenta el público de destino: informes técnicos, dirigidos a expertos en investigación de mercados y metodología; informes divulgativos: para un público interesado en los resultados pero no familiarizado con los aspectos metodológicos.
Muchas empresas contratan los servicios de un instituto de investigación. La empresa que ha encargado una investigación a un instituto de investigación buscará en el informe conclusiones que le posibiliten la toma de decisiones.
El informe de investigación culmina la relación establecida entre el instituto de investigación y su cliente, la empresa. Por lo general, la empresa no reclama un informe técnico, sino algo de fácil comprensión y rápida lectura, apoyado en gráficos y tablas y presentación oral del informe.
El informe de investigación debe contener información relevante, emplear un lenguaje claro, huir de tecnicismos estadísticos y apoyarse en tablas y gráficos.
ESTRUCTURA DEL INFORME DE INVESTIGACIÓN
El contenido básico de un informe de investigación englobaría los siguientes apartados: presentación, índices, objetivos, metodología, resultados, conclusiones y recomendaciones, anexos y bibliografía.
-Introducción: antecedentes del problema.
-índices paginados: permite visualizar el contenido y acceder rápidamente.
-Objetivos: la determinación de objetivos marca la elección de un diseño de investigación u otro. -Metodología: fuentes de información secundarias, técnicas de obtención de información primaria, procedimiento de muestreo y trabajo de campo, técnicas de análisis estadístico empleadas.
-Resultados: deben recogerse los datos más relevantes obtenidos en relación con los fines perseguidos. Carácter descriptivo.
-Conclusiones y recomendaciones: recomendaciones o sugerencias que puedan servir para resolver el problema.
-Anexos: cuestionarios, material auxiliar, cintas de audio o vídeo, tablas estadísticas y todas las herramientas utilizadas.
