EL CONCEPTO
DE MEDICIÓN
PROCESO DE MEDICIÓN
Medición es el proceso de asignar números o rótulos a personas, objetos o sucesos de acuerdo con reglas específicas para representar cantidades o cualidades de atributo.
es un procedimiento usado para asignar números que reflejen el monto de un atributo poseído por una persona, objeto o suceso.
Nótese que lo que se mide no es la persona, objeto o suceso, sino sus atributos.
PASOS
1. IDENTIFICAR EL CONCEPTO DE INTERÉS El proceso de medición comienza con la identificación del concepto de interés. Un concepto es una
idea abstracta generalizada desde hechos particulares. Se
trata de una categoría del pensamiento usada para agrupar datos sensoriales “como si fueran
lo mismo”.
2. DESARROLLAR UN CONSTRUCTO
Constructos: son tipos específicos de conceptos que existen en niveles más altos de abstracción que los
conceptos ordinarios.
Los constructos se inventan para su uso teórico, así que es probable que
abarquen varias categorías preexistentes del pensamiento. El
valor de constructos específicos depende de qué tan útiles sean para
explicar, predecir y controlar fenómenos, así como el valor de conceptos ordinarios depende de
qué tan útiles sean en asuntos ordinarios
3. DEFINIR EL CONCEPTO CONSTITUTIVAMENTE
Una definición constitutiva (o teórica o conceptual) es una formulación del significado de la idea o concepto central bajo estudio, estableciendo sus límites.
Igual que una definición en un diccionario, una definición constitutiva debe distinguir
completamente el concepto bajo investigación de todos los demás conceptos, volviendo al concepto en estudio fácilmente discernible de conceptos muy similares, pero diferentes. Una vaga definición
constitutiva puede causar una pregunta de investigación incorrecta por abordar.
4. DEFINIR EL CONCEPTO OPERATIVAMENTE
Una definición operativa especifica qué características observables se medirán y el proceso para asignar un valor al concepto.
Dado que es demasiado restrictivo en
marketing insistir en que todas las variables se definan operativamente en términos directamente mensurables, muchas variables se formulan en términos más abstractos y se miden indirectamente, con base en supuestos teóricos sobre su
naturaleza.
Una definición operativa sirve como puente entre un concepto teórico y sucesos o factores en el mundo real.
Constructos como “actitud” y “compras de alto involucramiento” son abstracciones que no se pueden observar. Las definiciones operativas transforman esos constructos en sucesos observables. Hay muchas posibles definiciones operativas de un concepto, independientemente de lo exacta que pueda ser su definición constitutiva. El investigador debe elegir la definición operativa que se ajuste más apropiadamente a los objetivos de la investigación.
La equivalencia de constructos trata con la forma en que la gente ve, entiende y desarrolla medidas de un fenómeno particular. El problema que confronta el investigador de mercados globales es que, a causa de diferencias socioculturales, económicas y políticas, las perspectivas de constructos pueden no ser idénticas ni equivalentes.
5. DESARROLAR UNA ESCALA DE MEDICIÓN
Escala: Conjunto de símbolos o números elaborado de tal manera que los símbolos o números puedan asignarse mediante una regla a los individuos (o sus conductas o actitudes) a los que se aplica la regla. La asignación en la escala está indicada por la posesión por el individuo de lo que se supone que la escala debe medir.
Crear una escala de medición comienza con la determinación del nivel de medición deseable o posible; existen 4 niveles básicos de medición:
nominal, ordinal, de intervalo y de proporción.
Escalas nominales: Escalas que dividen los datos en categorías mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas.
Escalas ordinales: Escalas que mantienen las características de rotulación de las escalas nominales y que tienen la capacidad
de ordenar datos.
Escalas de intervalos: Escalas que tienen las características de las escalas ordinales, más intervalos iguales entre los puntos para
indicar montos relativos; pueden incluir un punto cero arbitrario
Escalas de proporciones: Escalas que tienen las características de las escalas de intervalos, más un punto cero significativo de tal
manera que las magnitudes pueden compararse aritméticamente.
6. EVALUAR LA CONFIABILIDAD Y VALIDEZ DE LA MEDICIÓN
Un estudio ideal de investigación de mercados proporcionaría información exacta, precisa, lúcida y oportuna. Datos exactos implican una medición exacta, o M = A, donde M se refiere a medición y A significa exactitud total. En la investigación de mercados, es raro que se alcance este ideal, si acaso. Sin embargo, dado que los estudios de investigación de mercados nunca son perfectos ni exactos, se hace presente un nuevo integrante en la fórmula: M = A + E donde E son los errores.
Los errores pueden ser aleatorios o sistemáticos; Un error sistemático resulta en un sesgo constante en las mediciones causado por defectos en el instrumento o proceso de medición. Mientras que el error aleatorio es de naturaleza transitoria. Una persona puede no responder una pregunta sinceramente porque está de mal humor ese día.
Dos puntajes en una escala de medición pueden diferir por varias razones:
●
Diferencias resultantes de variaciones en la administración de la encuesta: Los entrevistadores pueden hacer preguntas con distintas inflexiones de voz, causando variación en las respuestas. Y debido a factores como afinidad con el entrevistado, forma de vestir, sexo o raza, los entrevistadores pueden causar que las respuestas varíen. El sesgo del entrevistador puede ser tan sutil como una inclinación de cabeza.●
Diferencias debidas al muestreo de elementos incluidos en el cuestionario: Las escalas creadas por los investigadores reflejan su interpretación del constructo (calidad del servicio) y la forma en que es medida.●
Una diferencia real en la característica medida: Una diferencia perfecta de medición es resultado exclusivo de diferencias reales.●
Diferencias debidas a características estables de los individuos encuestados:como personalidad, valores e inteligencia
●
Diferencias debidas a factores personales de corto plazo: como temporales cambios anímicos, problemas de salud, restricciones de tiempo o fatiga.●
Diferencias causadas por factores situacionales: como distracciones u otros presentes en la situación de la entrevista.Diferencias debidas a falta de claridad en el instrumento de medición: Una pregunta podría ser ambigua, compleja o
incorrectamente interpretada.
Diferencias debidas a factores mecánicos o instrumentales:
Cuestionarios borrosos, falta de espacio para registrar completas las respuestas, páginas faltantes en un cuestionario, teclados incorrectos en una computadora o un pulgar que oprime el botón equivocado en un dispositivo móvil pueden resultar en diferencias en respuestas.
CONFIABILIDAD
Una escala de medición que proporciona resultados sistemáticos con el paso del tiempo es confiable.
Escalas, calibradores y otros dispositivos de medición confiables pueden usarse con confianza y con el
conocimiento de que factores transitorios y
situacionales no interfieren en el proceso de medición.
Instrumentos confiables ofrecen medidas estables en momentos diferentes y condiciones diferentes.
La confiabilidad es el grado en el que las medidas están
libres de error aleatorio y, por lo tanto, ofrecen datos
congruentes. Cuanto menos error haya, más confiable
será la observación.
Hay tres maneras de evaluar la confiabilidad: la repetición de prueba, el uso de formas equivalentes y la consistencia interna:
Confiabilidad de prueba repetida: Capacidad del mismo instrumento para producir resultados congruentes cuando se le usa una segunda vez en condiciones lo más similares posible a las originales.
Estabilidad: Ausencia de cambio en resultados de prueba repetida.
Confiabilidad de formas equivalentes: Capacidad de dos formas muy similares de un instrumento de producir resultados estrechamente correlacionados.
Confiabilidad de consistencia interna: Capacidad de un instrumento para producir resultados similares cuando se le usa en muestras diferentes durante el mismo periodo para medir un fenómeno.
Técnica de división a la mitad: Método para evaluar la confiabilidad de una escala dividiendo a la mitad la serie total de
elementos de medición y
correlacionando los resultados.
Grado en el que lo que el investigador intenta medir fue realmente medido. La validez de una medida se refiere al grado en el que el instrumento y procedimiento de medición están libres de error tanto sistemático como aleatorio. Una escala u otro dispositivo de medición es básicamente inútil para un investigador si carece de validez, porque no mide lo que se supone que debería.
La validez puede examinarse desde diferentes perspectivas, incluidas la validez frontal, del contenido, relacionada con un criterio y de constructos:
Validez frontal: Grado en el que una medición parece medir lo que
se supone que debe.
Validez del contenido:
Representatividad, o suficiencia muestral, del contenido del instrumento de medición.
VALIDEZ
Validez relacionada con un criterio: Grado en el cual un instrumento de medición puede
predecir una variable designada como criterio.
Dos subcategorías de la validez relacionada con un criterio son la validez predictiva y la validez concurrente.
Validez predictiva: Grado en el que un futuro nivel de una variable de criterio puede ser pronosticado por una escala presente de
medición.
Validez concurrente: Grado en el que otra variable, medida en el mismo punto en el tiempo que la variable de interés, puede ser predicha por el instrumento de medición.
Validez de constructos: Grado en el que un instrumento de medición representa y une lógicamente, vía la teoría subyacente, el fenómeno observado con el constructo. Los constructos ayudan a los científicos a comunicar y elaborar teorías para explicar fenómenos. La validez de constructos remite a la esencia misma de lo que se intenta medir. Dos medidas estadísticas de la validez de constructos son la validez convergente y la discriminante.
Validez convergente: Grado de correlación entre diferentes instrumentos de medición que pretenden medir el mismo constructo.
Validez discriminante: Medida de la falta de asociación entre constructos que supuestamente son diferentes.
Evidencias de validez de constructos existen si nuestra escala hace lo siguiente:
▪▪ Se correlaciona altamente con otras medidas de propensión a comprar en tiendas de descuento, como tiendas frecuentadas reportadas y clase social (validez convergente).
▪▪ Tiene una baja correlación con los constructos no afines de lealtad de marca y alto nivel de agresividad (validez discriminante).
La validez predictiva es obviamente muy importante en una escala para predecir si una persona comprará o no en una tienda de descuento. Un investigador que desarrolla una escala de frecuentación de tiendas de descuento probablemente intentaría comprender primeramente los constructos que sirven de base de predicción. El investigador propondría una teoría sobre frecuentación de tiendas de descuento; ese sería, desde luego, el fundamento de la validez de constructos. Posteriormente, el investigador se ocuparía de cuáles elementos específicos incluir en la escala de frecuentación de tiendas de descuento, y de si esos elementos se relacionan o no con todo el alcance del constructo.
Así, el investigador confirmaría el grado de validez de contenido. La cuestión de la validez relacionada con un criterio podría abordarse en una prueba preliminar midiendo puntajes en la escala de frecuentación de tiendas de descuento y en la frecuentación real de tiendas.
