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Questions and Answers
El diferencial semántico es una escala de clasificación que utiliza etiquetas bipolares con carácter semántico.
El diferencial semántico es una escala de clasificación que utiliza etiquetas bipolares con carácter semántico.
True (A)
La escala de Stapel utiliza un punto neutral (cero) en su rango de valores.
La escala de Stapel utiliza un punto neutral (cero) en su rango de valores.
False (B)
En la escala de diferencial semántico, se analiza el perfil de las respuestas a través del análisis de las respuestas a cada adjetivo.
En la escala de diferencial semántico, se analiza el perfil de las respuestas a través del análisis de las respuestas a cada adjetivo.
True (A)
Las escalas de clasificación por ítem, tanto el diferencial semántico como la escala Stapel, son comparativas.
Las escalas de clasificación por ítem, tanto el diferencial semántico como la escala Stapel, son comparativas.
Una escala balanceada es aquella que tiene el mismo número de categorías positivas y negativas.
Una escala balanceada es aquella que tiene el mismo número de categorías positivas y negativas.
En una escala no balanceada, se da más peso a un extremo de la escala que a otro.
En una escala no balanceada, se da más peso a un extremo de la escala que a otro.
La escala de diferencial semántico permite obtener una medida de la distancia entre dos conceptos.
La escala de diferencial semántico permite obtener una medida de la distancia entre dos conceptos.
En la escala Stapel, el rango de valores va desde -5 a +5, con un punto neutro en 0.
En la escala Stapel, el rango de valores va desde -5 a +5, con un punto neutro en 0.
La abreviación es un fenómeno psicológico donde un individuo recuerda un evento como si hubiera ocurrido más recientemente de lo que realmente sucedió.
La abreviación es un fenómeno psicológico donde un individuo recuerda un evento como si hubiera ocurrido más recientemente de lo que realmente sucedió.
Las preguntas delicadas se deben colocar siempre al final de un cuestionario para reducir la renuencia a responder.
Las preguntas delicadas se deben colocar siempre al final de un cuestionario para reducir la renuencia a responder.
Es recomendable usar preguntas estructuradas con opciones predefinidas en respuesta a temas sensibles para evitar sesgos en las respuestas.
Es recomendable usar preguntas estructuradas con opciones predefinidas en respuesta a temas sensibles para evitar sesgos en las respuestas.
Las preguntas cerradas, como las dicotómicas, son siempre la mejor opción para medir la opinión de los encuestados.
Las preguntas cerradas, como las dicotómicas, son siempre la mejor opción para medir la opinión de los encuestados.
Un sesgo del orden o la posición puede ocurrir cuando la posición de una opción en una lista influye en su elección por parte del encuestado.
Un sesgo del orden o la posición puede ocurrir cuando la posición de una opción en una lista influye en su elección por parte del encuestado.
Siempre es mejor usar palabras técnicas y específicas para que la pregunta sea más precisa.
Siempre es mejor usar palabras técnicas y específicas para que la pregunta sea más precisa.
Una pregunta bien formulada debe definir claramente el tema sin necesidad de proporcionar más contexto.
Una pregunta bien formulada debe definir claramente el tema sin necesidad de proporcionar más contexto.
Para determinar la normalidad de los datos, el valor de la prueba de normalidad debe ser menor a 0,05.
Para determinar la normalidad de los datos, el valor de la prueba de normalidad debe ser menor a 0,05.
Las preguntas de escala son siempre la mejor opción para medir la intensidad de una opinión.
Las preguntas de escala son siempre la mejor opción para medir la intensidad de una opinión.
El error tipo I también se conoce como potencia de una prueba.
El error tipo I también se conoce como potencia de una prueba.
Las hipótesis nula y alternativa siempre deben ser mutuamente excluyentes.
Las hipótesis nula y alternativa siempre deben ser mutuamente excluyentes.
Un p-valor de 0,03 sugiere una fuerte evidencia para rechazar la hipótesis nula.
Un p-valor de 0,03 sugiere una fuerte evidencia para rechazar la hipótesis nula.
El estadístico de prueba RCEP (regiones críticas del estadístico de prueba) se utiliza para determinar si hay una correlación significativa.
El estadístico de prueba RCEP (regiones críticas del estadístico de prueba) se utiliza para determinar si hay una correlación significativa.
La hipótesis de investigación siempre debe ser la hipótesis nula.
La hipótesis de investigación siempre debe ser la hipótesis nula.
El nivel de significancia (α) se establece antes de recopilar los datos.
El nivel de significancia (α) se establece antes de recopilar los datos.
La hipótesis nula (H0) establece que no hay diferencia o efecto.
La hipótesis nula (H0) establece que no hay diferencia o efecto.
El análisis conjunto es una técnica que se utiliza para determinar la importancia relativa que los consumidores asignan a los atributos sobresalientes.
El análisis conjunto es una técnica que se utiliza para determinar la importancia relativa que los consumidores asignan a los atributos sobresalientes.
Las "funciones de valor parcial" o de utilidad, en el análisis conjunto, describen el valor que los consumidores asignan a los niveles de cada atributo.
Las "funciones de valor parcial" o de utilidad, en el análisis conjunto, describen el valor que los consumidores asignan a los niveles de cada atributo.
Los "pesos de importancia relativa" permiten identificar qué atributos ejercen una influencia menor en la elección del consumidor.
Los "pesos de importancia relativa" permiten identificar qué atributos ejercen una influencia menor en la elección del consumidor.
Los "niveles de los atributos" denotan la cantidad de valores que asumen los atributos en el análisis conjunto.
Los "niveles de los atributos" denotan la cantidad de valores que asumen los atributos en el análisis conjunto.
Los "perfiles completos de las marcas" son una combinación de los distintos niveles de los atributos.
Los "perfiles completos de las marcas" son una combinación de los distintos niveles de los atributos.
Las "tablas por pares" permiten evaluar dos atributos a la vez con sus respectivos niveles en el análisis conjunto.
Las "tablas por pares" permiten evaluar dos atributos a la vez con sus respectivos niveles en el análisis conjunto.
Los "conjuntos ortogonales" son una clase de diseños fraccionales especiales en el análisis conjunto.
Los "conjuntos ortogonales" son una clase de diseños fraccionales especiales en el análisis conjunto.
En la evaluación de la confiabilidad y validez del análisis conjunto, se analiza R cuadrado y se realiza una división por mitades, pero no se evalúa la confiabilidad test-retest.
En la evaluación de la confiabilidad y validez del análisis conjunto, se analiza R cuadrado y se realiza una división por mitades, pero no se evalúa la confiabilidad test-retest.
Las encuestas online tienen una alta tasa de abandono y dificultad para ejercer un control durante la encuesta.
Las encuestas online tienen una alta tasa de abandono y dificultad para ejercer un control durante la encuesta.
El plan de análisis se denomina también 'Plan de Muestra'.
El plan de análisis se denomina también 'Plan de Muestra'.
El uso de muestras no probabilísticas puede incluir el muestreo por cuotas.
El uso de muestras no probabilísticas puede incluir el muestreo por cuotas.
A mayor edad, mayor importancia del precio como motivador de compra.
A mayor edad, mayor importancia del precio como motivador de compra.
La prueba T se utiliza para analizar la influencia de la pareja en las decisiones de compra de los hombres.
La prueba T se utiliza para analizar la influencia de la pareja en las decisiones de compra de los hombres.
El muestreo de bola de nieve es un método probabilístico.
El muestreo de bola de nieve es un método probabilístico.
El formato y la duración del cuestionario son consideraciones importantes en la realización de encuestas online.
El formato y la duración del cuestionario son consideraciones importantes en la realización de encuestas online.
En el análisis de datos, se deben eliminar casos si estos no son representativos del grupo objetivo.
En el análisis de datos, se deben eliminar casos si estos no son representativos del grupo objetivo.
El enfoque directo en la obtención de datos de percepciones se basa en calificaciones de atributos.
El enfoque directo en la obtención de datos de percepciones se basa en calificaciones de atributos.
Los ordenamientos de preferencia deben incluir marcas de diferentes categorías.
Los ordenamientos de preferencia deben incluir marcas de diferentes categorías.
El conocimiento previo es un criterio considerado para decidir la cantidad de dimensiones en un EMD.
El conocimiento previo es un criterio considerado para decidir la cantidad de dimensiones en un EMD.
El diferencial semántico se usa más que las escalas Likert en la obtención de datos de percepciones.
El diferencial semántico se usa más que las escalas Likert en la obtención de datos de percepciones.
El análisis de un EMD es subjetivo y a menudo las dimensiones representan un único atributo.
El análisis de un EMD es subjetivo y a menudo las dimensiones representan un único atributo.
Las escalas de tipo Likert tienen cuatro categorías.
Las escalas de tipo Likert tienen cuatro categorías.
Una limitación del EMD es la dificultad para interpretar las dimensiones de manera objetiva.
Una limitación del EMD es la dificultad para interpretar las dimensiones de manera objetiva.
La asignación de etiquetas a las dimensiones debe basarse únicamente en las opiniones de los encuestados.
La asignación de etiquetas a las dimensiones debe basarse únicamente en las opiniones de los encuestados.
Flashcards
Abreviación del tiempo
Abreviación del tiempo
Fenómeno que ocurre cuando una persona recuerda un evento como si hubiera sucedido más recientemente de lo que realmente sucedió.
Minimizar el esfuerzo del encuestado
Minimizar el esfuerzo del encuestado
El cuestionario debe facilitar la respuesta del encuestado, evitando preguntas que lo incomoden o generen resistencia.
Propósito legítimo de la pregunta
Propósito legítimo de la pregunta
Explicar claramente el propósito de cada pregunta, incluso si no está directamente relacionada con el objetivo principal del estudio.
Preguntas no estructuradas
Preguntas no estructuradas
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Preguntas estructuradas
Preguntas estructuradas
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Escala en un cuestionario
Escala en un cuestionario
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Pregunta dicotómica
Pregunta dicotómica
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Sesgo del orden o la posición
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Tasa de Abandono
Tasa de Abandono
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Validez de la Muestra (Encuestas Online)
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Formato de la Encuesta Online
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Metodologías Mixtas (Encuestas Online)
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Preparación de Datos (Encuestas)
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Plan de Análisis de Datos (Encuestas)
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Revisión del Cuestionario (Encuestas)
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Prueba T (Análisis de Datos)
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Prueba de Normalidad: Valor p
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Error Tipo I
Error Tipo I
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Error Tipo II
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Nivel de Significancia (alpha)
Nivel de Significancia (alpha)
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Potencia de una Prueba (1-beta)
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P-valor
P-valor
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Hipótesis Nula (H0)
Hipótesis Nula (H0)
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Hipótesis Alternativa (H1)
Hipótesis Alternativa (H1)
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Diferencial Semántico
Diferencial Semántico
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Escala Stapel
Escala Stapel
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Escala no comparativa
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Escala Balanceada
Escala Balanceada
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Escala no balanceada
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Número de categorías
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Balance de la escala
Balance de la escala
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Naturaleza de la descripción verbal
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Mapa espacial
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Análisis de Mapas de Percepción (EMD)
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Obtención de datos de percepción: Enfoque directo
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Obtención de datos de percepción: Enfoque derivado
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Obtención de datos de preferencia: Ordenamientos de preferencia
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Alternativas para decidir la cantidad de dimensiones
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Asignación de etiquetas a las dimensiones
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Alternativas para nombrar las dimensiones
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Interpretación de las Configuraciones en Escalamiento Multidimensional
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Evaluación de la confiabilidad y validez en Escalamiento Multidimensional
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Análisis Conjunto
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Funciones de valor parcial o utilidad
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Pesos de importancia relativa
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Conjuntos ortogonales en análisis conjunto
Conjuntos ortogonales en análisis conjunto
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Evaluación de la confiabilidad y validez en análisis conjunto
Evaluación de la confiabilidad y validez en análisis conjunto
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Análisis Conjunto en SPSS
Análisis Conjunto en SPSS
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Study Notes
Introducción a la Investigación de Mercados
- La investigación de mercados implica la recopilación, el análisis y la utilización sistemática e objetiva de información para identificar problemas y oportunidades en el mercado, y para tomar decisiones estratégicas.
- Los objetivos de la investigación de mercados son identificar problemas, oportunidades y dar soluciones a los problemas, ayudar en la toma de decisiones estratégicas y obtener el uso efectivo de la información disponible.
Proceso de la Investigación de Mercados
- Definición del problema: Clarificación del problema general e identificación de sus componentes específicos. Esto implica comprender el contexto ambiental del problema.
- Desarrollo del planteamiento del problema: Se debe delimitar el problema y sus componentes, formular preguntas de investigación, objetivos (general y específicos), las variables a considerar (independientes, dependientes, extrañas, de confusión), e hipótesis, entre otros. Definir el alcance del estudio.
- Diseño de la investigación: Se establece un marco de referencia o un plan de acción para el desarrollo del proyecto de investigación. Esto incluye especificar los tipos de información requerida para obtener la respuesta a la problemática del estudio.
- Trabajo de campo: Recopilación de datos primaria y secundaria, y recopilación de la información necesaria para resolver las hipótesis.
- Análisis de datos: Procesamiento y análisis estadístico de las observaciones recolectadas durante el trabajo de campo.
- Elaboración del informe: Presentación formal de los resultados y conclusiones, incluyendo análisis descriptivos e interpretativos.
Tipos de Investigación
- Investigación exploratoria: Obtener información general sobre el tema o un problema específico. Se caracteriza por ser flexible, no estructurado y cualitativo.
- Investigación descriptiva: Describir las características de una población o fenómeno específico. Puede ser transversal o longitudinal. Se enfoca en el "qué, cómo y cuándo".
- Investigación causal: Identificar y analizar las relaciones causales entre variables. Es más completa y compleja que otros tipos. Busca entender el "por qué".
Datos
- Datos primarios: Recopilados directamente por el investigador. Son específicos, precisos, cuantitativos y/o cualitativos. Requieren recursos, tiempo y complejidad.
- Datos secundarios: Obtenidos de otras fuentes que el estudio. Son más accesibles, coste-efectivos, y pueden proveer información de amplia variedad como estudios anteriores. Pueden requerir evaluación del grado de veracidad y utilidad para el estudio.
Cuestionarios
- Los cuestionarios son instrumentos de recopilación de datos que constan de una serie de preguntas para obtener las respuestas de los encuestados
- Es importante el diseño (preguntas y orden) para asegurar consistencia eficiente y eficaz de las respuestas.
Tipos de Cuestionarios
- Cuestionario Personal: El encuestador interactúa directamente con el encuestado para formular las preguntas y recopilar las respuestas..
- Cuestionario Telefónico: El encuestador interactúa por teléfono con el encuestado.
- Cuestionario por Correo: El cuestionario se envía por correo a los encuestados para que los completen y lo devuelvan.
- Cuestionario Web: El cuestionario es completado por los encuestados a través de internet.
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Description
Este quiz explora diferentes escalas de clasificación semántica, incluyendo el diferencial semántico y la escala de Stapel. Se discuten sus características, aplicaciones y diferencias, así como el concepto de abreviación en la psicología. A través de preguntas específicas, podrás evaluar tu comprensión de estos conceptos clave.
