Fonts de dades en investigació

• Chips Ahoy promoció: quantes persones recorden la frase "Siempre Coca Cola" - Anàlisi de funcionament de la mercadotatomia / comparació de quota de mercat anual

• Investigacions de mercat per identificar problemes/ocasions:

  • Investigació del potencial del mercat
  • Investigació de quota de mercat
  • Estudis d'imatge i posicionament
  • Estudis basats (estructura de mercat)
  • Anàlisi de vendes
  • Estudis de prevencions
  • Anàlisi de tendències

• Investigacions de mercat per solucionar problemes/ocasions:

  • Segmentació de mercat per a:
    • Determinar bases de segmentació
    • Establir el potencial de mercat per a diferents segments
    • Obtenir perfils detallats de segments identificats
  • Investigacions de producte per a:
    • Test de concepte
    • Determinar disseny òptim de producte
    • Test d'embalatge
    • Analitzar posicionament de producte
  • Anàlisi de possibles reposicions des de la posició actual:
    • Test de producte
  • Investigacions de promocions per a:
    • Obtenir el "millor" mix de promocions
    • Prendre decisions relacionades amb mitjans
    • Test de publicitat
    • Mesurar eficàcia de publicitat

• La investigació no pot substituir el decisor / limitacions de la investigació de mercats

  • La investigació no pot justificar decisions incorrectes
  • La investigació no ha de servir com a "parell de botes" per a decisions
  • La realització d'un estudi requereix justificació, no totes les decisions la justifiquen
  • L'estudi ha de fer-se abans de prendre decisions
  • La investigació no pot visionar el futur

• Obtenir informació:

  • No hi ha tècniques de recollida d'informació perfectes
  • Informació procedent de persones: limitacions basades en records i factors psicològics
  • Anàlisi d'informació: techniques no tan difoses com tècniques de recollida d'informació

• Comunicar resultats d'investigació: es requireixen esforços majors en la comunicació de resultats perquè si falla, el treball servirà poc

• Quan ha de fer-se una investigació de mercats:

  • Quan tenim temps abans de prendre una decisió de gestió
  • Quan la informació obtenida ajuda a prendre la decisió
  • Quan la decisió és de importància tàctica o estratègica
  • Quan el valor de la informació trobada és superior al cost de la recerca

• ICC/ESOMAR: primer codi ètic professional d'investigació, redactat per l'ESOMAR el 1948, i seguit per molts altres codis nacionals i internacionals.

• Codi Internacional CCI/ESOMAR de Pràctiques Legals en Matèria d'Investigació de Mercats i Opinió:

  • Transparència quan s'obtenen dades personals
  • Protecció de dades personals
  • Ètica en la recerca de mercats i opinaons.

• Objectiu d'investigació: conèixer el nivell de percepció de la societat sobre el canvi climàtic, els seus orígens i conseqüències.

• Objectius específics: determinar el grau de coneixement de la societat sobre el canvi climàtic, les seves fonts d'informació, prioritats ambientals, responsabilitats percebudes i actituds cap a la sostenibilitat.

• Informació necessària: coneixement del problema del canvi climàtic (origen i conseqüències), principals fonts d'informació i importància assignada a aquest tema.

• Hipòtesis: proposicions especulatives sobre el comportament de la població en relació al canvi climàtic i les seves conseqüències.

• Disseny de la investigació: decisió de metodologies d'investigació (exploratòria, descriptiva, causal), fonts d'informació (mitjans de comunicació, campanyes de sensibilització), eines d'obtenció d'informació i recursos necessaris.

• Fases del procés d'investigació: formulació del problema, disseny de la investigació, obtenció d'informació, anàlisi i interpretació, informe de conclusions.

• Fonts d'errors segons la fase: errors en el disseny de la investigació (elecció de metodologies, fonts d'informació i eines) i en les fases posteriors (obtenció, anàlisi i interpretació, informe de conclusions).

• Metodologies d'investigació: exploratòria, descriptiva, causal, quantitativa, qualitativa, segons objectiu i metode/tipus d'informació.

• Tipus de dades: en funció de la preexistència o no d'informació (nova o secundària) i la qualitat de la informació obtinguda.

• Recursos necessaris: humans, diners, infraestructures i cronograma, per al disseny i desenvolupament de l'estudi.

• Eines específiques d'obtenció d'informació: entrevistes, observació, etc., dissenyades per a obtenir informació detallada i rica en cada fase de l'estudi.

• Quan una persona infringueix normes, com ara voluntàriament o no, es genera en ella una sensació de culpabilitat, que la porta a buscar mecanismes per amagar els comportaments culpables. - Barrera de l'auto-acusació: Refereix-se a aspectes de la conducta o sentiments que poden reduir l'autoestima, com ara prejudicis racials, violació de tabús sexuals. Per exemple, quan es van introduir noves neteges per a homes, molts homes tenien por d'etiquetats d'homosexuals si utilitzaven. - Barrera de la cortesia: Les persones tenen tendència a callar qualsevol cosa que soviu negativa, desagradable o crítica, llevat que tinguin raons per fer-ho. Per contra, fan semblar que tot funciona perfectament.

• Test d'associació lliure de paraules: Llegeix-se una llista de paraules una a una, i es demana a la persona que responi amb la primera paraula que li passi per la ment. - Parte del test són paraules clau (aquelles que es desitja examinar) i paraules neutres o de farciment, que ajuden a disfressar el propòsit real de la investigació. - Test d'associació limitada o controlada, o de colors o paraules antònimes, etc. - Test de retrat: Associació successiva de paraules de l'Associació Lliure de Paraules.

• Frases incompletes (T. de conclusió): El subjecte ha de completar un conjunt de frases incompletes, generalment per escriptura, amb la primera paraula que li passi per la ment. - No hi ha un conjunt de frases estàndard, sinó que cada vegada la persona investigadora ha d'elaborar les seves pròpies frases segons el tema a estudiar. - En investigació de mercats, l'objectiu és saber les actituds individuals, els valors, creences o sentiments sobre un tema o producte determinat. Buscar motivacions o frens a determinats comportaments de compra.

• Test de vinyetes (T. construcció): S'utilitzen vinyetes com en còmics on es mostren uns personatges, on un personatge té una expressió o pregunta plena (entrepà ple), mentre que l'altre la té buida i l'entrevistat ha de completar-la ràpidament amb una resposta.

• Procediment d'administració: - S'han d'aplicar dins de la aplicació d'altres tècniques (principalment qualitatives). - Es poden aplicar individualment o en grup. - S'han de presentar de manera lúdica i desinhibida, de manera que l'individu / grup redueixi les resistències. - Es permet que les projeccions s'aflorin tranquil·lament, sense forçar l'individu / grup. - La primera interpretació de les projeccions s'ha de fer amb el dels subjectes.

• Avantatges i inconvenients: Avantatges: - Podem trobar respostes que no aconseguiríem amb altres tècniques. - Generen respostes que els subjectes no serien capaços o no estarien disposats a donar si sabessin el propòsit real de l'estudi. Inconvenients: - Anàlisi i interpretació de resultats complicats. - Complexitat a l'elecció de la tècnica a triar. - Validesa dels resultats condicionada al medi sociocultural dels entrevistats. - No permeten separar la informació de la qual el subjecte és conscient d'aquella que no ho és.

• Anàlisi de la informació qualitativa: Fases: - Fase prèvia: Transcriure la informació obtinguda juntament amb les notes de preanàlisi, que conformen la primera fase d'anàlisi global. - Categorització: Simplificar, fer accessible i manejable la informació obtinguda, i agrupar-la en categories que concentren les principals idees, conceptes, temes. - Classificació: Agrupar tots els comentaris sobre una mateixa categoria amb l'objectiu d'identificar tendències o patrons de resposta sobre temes comuns a tots els grups. - Estructuració: Definir la estructura que tindrà l'informe i reorganitzar el material en funció d'aquesta estructura.

• Diferències entre bucat literal i bucat no literal: Buidat literal: Transcriure de manera íntegra el contingut de la gravació, incloent les preguntes, les respostes, les pauses, les exclamacions, etc. Buidat no literal: Extraure les idees principals de les respostes a cadascuna de les preguntes.

• Mitjana poblacional (X), desviació poblacional (σ o S), i proporció poblacional (P) són paràmetres que estimadors intenten representar fidelment.

• Estimadors són quantitats numèricques calculades sobre mostres i esperen ser aproximacions de paràmetres amb el mateix significat a la població.

• Estimadors es distribueixen com una variable aleatòria, els resultats aproximaran el valor poblacional i es mouen en la distribució de la variable.

• Error mostral (per a les proporcions) és l'expressió del grau d'indeterminació dels resultats i depèn de la grandària de la mostra (n), la grandària de l'univers (N), el valor concret de l'estadístic (p), i el nivell de confiança que es vol establir (k).

• Els errors mostrals són més grans quan el percentatge de P és igual al percentatge de q (50%).

• Existeixen diferents mètodes de mostreig: probabilístics (com el mostreig aleatori simple o estratificat) i no probabilístics (com el mostreig no aleatori o de conveniència).

• Els mètodes de mostreig probabilístics, com el mostreig aleatori simple, consisteixen en l'extracció aleatòria de elements de la població, amb els elements ordenats i tants sorteigs com elements a extreure.

• Els mètodes de mostreig probabilístics, com el mostreig aleatori estratificat, consisteixen en la divisió de l'univers en estrats formats per elements homogenis, i l'extracció aleatòria de mostres dins de cada estrat amb les opcions de repartiment simple, proporcional o òptima.

• La estratificació requereix sempre tenir dades poblacionals sobre la distribució de l'univers en base a les variables que formen els estrats, i els resultats perden la seva representativitat estadística, per tant, requereixen un procés de ponderació.

• Els avantatges de l'estratificació inclouen major control de la mostra, millor representativitat de diferents perfils, i disposició de mostres mínimes en segments rellevants per a l'investigació.

• Els subjectes d'estudi no han de saber que oferint dades que affecten els seus comportaments davant d'actes concrets, sia estàtics o dinàmics en el temps.

• Observació: procediment o tècnica d'informació que requereix la percepció deliberada de comportaments emesos per una/es persona/es o elements que es volen mesurar.

• Mètodes d'observació:

  • Observació exploratòria: mètodes basats en el paradigma qualitatiu, no estructurats, exploratoris, amb possibilitat d'incloure aspectes no previstos.
  • Observació encoberta: observació on l'observat no és conscient que l'està observant.
  • Observació en laboratori: creació d'un medi específic a efectes de la investigació on es du a terme l'observació.
  • Observació participant: l'observador s'insereix en el grup a estudiar i participa en les seves activitats.

• Observació etnográfica: estudi directe de persones i grups durant un cert període, utilitzant l'observació participativa o entrevistes per conèixer el seu comportament social, registrant una imatge realista i fidel dels grups estudiat.

• Observacions mecàniques naturals:

  • Audímetres de televisió: aparell que obté dades sobre l'audiència de canals i programes de televisió.
  • Audímetres a internet: dispositiu que detecta si l'usuari de l'ordinador està connectat a internet i les pàgines web que està visitant.
  • Sistemes de codis de barres: obtenen informació sobre les compres de consumidors per categories de productes, marca, tipus d'establiment, preu i quantitat.
  • Comptadors de diversos tipus: controlen la quantitat de fenòmens observats per unitat de temps.

• Mystery shopping: mètode que es basa en fer que una persona es fa passar per comprador o potencial comprador mentre avalua el servei que rep, mitjançant una sèrie de punts d'una fitxa que ha de complir.

• Dustbin check: metodologia que es basa en analitzar els comportaments de la població analitzant-ne els residus, estudiar les deixalles.

• Avantatges:

  • Impossibilitat de cansar el protagonista del fenomen observat.
  • Possibilitat d'una acció continuada.
  • Reducció del factor humà en la presa de dades.
  • Objectivitat total.
  • Realitat.
  • Espontaneïtat.
  • Reducció del risc de biaix.
  • Simplicitat.
  • Flexibilitat.
  • Immediatesa.
  • Prevenció.

• Inconvenients:

  • Limitacions del camp a observar.
  • Limitacions dels observadors (percepció selectiva).
  • Cost.
  • Eticitat.

• Esquema disseny investigació mitjançant observació:

  • A qui volem observar.
  • Què volem observar.
  • Concret què mesurarem.
  • Com recollirem la informació.
  • On la recollirem.

• Aquest neuromàrqueting s'uneix frequentment a una altra tècnica com l'eye tracking per obtenir informació emocional més precisa.

• Psicogalvanòmetre: mesura canvis en la resistència elèctrica de la pell en resposta a estímuls, com anuncis, envasos o eslògans. La transpiració varia amb les reaccions emocionals, augmentant la resistència de la pell.

• Anàlisi de to de veu: les variacions en la vibració de la veu són una altra mesura de reaccions emocionals.

• Ritme cardíac: el batec normalment es mesura en termes de temps entre batecs, i es descoberta que les desacceleracions en curt termini solen estar relacionades amb l'atenció incrementada, mentre que les acceleracions a llarg termini solen correspondre a una resposta emocional negativa (resposta defensiva).

• Encefalografia (EEG): mesura canvis elèctrics del cervell, és la tècnica més barata i accessible, amb pocs riscos i utilitzada per investigar els canvis de potencial elèctric en el cervell.

• Ressonància magnètica funcional (fMRI): monitoritza funcions fisiològiques mitjançant canvis en l'oxigenació de la sang i les alteracions de les propietats magnètiques que resulten d'aquests canvis.

• Magnetoencefalografia (MEG): mesura canvis magnètics que es produeixen en el cervell.

• Tomografia per emissió de positrons (PET): monitoritza funcions fisiològiques que poden patir alteracions per l'activitat cerebral: metabolisme, productes de metabolisme, flux de sang, volum de sang i oxigenació de la sang.

Future and Challenges of Neuromarketing:

• Afegeix valor: les dades obtingudes amb el neuromàrqueting no es poden obtenir de cap altra manera. Es poden utilitzar els coneixements per millorar la marca o el producte, la comunicació, l'experiència de compra, etc.
• Millora d'accessibilitat: els nous laboratoris que inclouen tecnologies senzilles, fàcils d'utilitzar, estudis pre-dissenyats i algorismes de descodificació poden ser utilitzats per qualsevol professional sense formació específica en neurociència.
• Ja no hi ha empreses B2C o B2B, només empreses H2H: el màrqueting es converteix en cada cop més humà, connectat no només amb el client, sinó amb la persona, les seves emocions i els seus valors.
• Innovació necessària: el client vol innovació i vol ser sorprès. El neuromàrqueting porta la innovació a la recerca de mercat i presenta reptes.
• Transmetre el valor del neuromàrqueting: Encara no hi ha consciència sobre el que pot oferir el neuromàrqueting. Es necessita una difusió rigorosa de les contribucions del neuromàrqueting.
• Lluita contra actituds poc ètiques que generen por al neuromàrqueting: el neuromàrqueting és un camp nou i hi ha notícies falses sobre neuromàrqueting i poca informació en general. Per exemple, alguns professionals defensen l'existència d'un botó de compra al cervell, que pot semblar un bon argument de vendes, però no és ètic, no és cert i genera rebuig per part de la societat.
• Buscant estàndards: com a camp nou, encara no hi ha mètriques estàndard, de manera que cada empresa de neuromàrqueting utilitza les seves pròpies mètriques. Això fa que els resultats siguin difícils de comparar si canvies de proveïdors.
• La revolució pot ser amb biosensors: Fitbit, Apple Watch, que es dirigeixen principalment al seguiment de l'activitat física (fitness), poden fer que el neuromàrqueting deixi d'utilitzar-se en contextos controlats i comenci a utilitzar-se massivament des de qualsevol lloc i per qualsevol persona gràcies a aquests dispositius.

Questionnaire Methods. Remember: They are usually classified into Interrogative or Observational methods. Interrogative methods require "asking"; observational methods are limited to observing and collecting information without asking. The QUESTIONNAIRE: The questionnaire is a method of obtaining primary information, quantitative and descriptive, consisting of obtaining information:

• d'una mostra
• representativa de l'Univers d'Objecte d'Estudi
• mitjançant un qüestionari estructurat.

Design of a Research Study with a Questionnaire: In the process of designing a research study with questionnaires, efforts must be dedicated to designing the sample and on the other hand to designing the instrument, the questionnaire. At all times, the objectives must be kept in mind, as well as the relationship between respondents and the researcher.

Designing the Sample Plans:

• Size of the sample.
• Selection method of sampling.
• Composition of the sample.
• Selection method of sample members.

Designing the Collection Instrument:

• Determine the type of questionnaire.

• Determine the content of the individual questions.

• Determine the order of the questions.

• El qüestionari és un formulari estructurat amb preguntas i responses:

  • Ha de traduir necessitats d'investigació en preguntas.
  • Garantir homogeneïtat de preguntas.
  • Facilitar cooperació dels entrevistats.
  • Minimizar error de respuesta y recolección.
  • Facilitar tratamiento de datos.

• Elaboración de un questionario:

  • Determinar tipo (longitud, complexidad, tipos de preguntas, uso de material de apoyo, objeto de estudio).
  • Determinar contenido de las preguntas individuales.
  • Determinar orden de las preguntas.
  • Determinar forma de responder a cada pregunta.
  • Redactar cada pregunta.
  • Determinar características físicas del questionario y material de apoyo.
  • Pilotar esborrany del questionario.

• Determinar tipo de questionario:

  • Longitud y complexidad.
  • Tipos de preguntas.
  • Uso o no de material de apoyo.
  • Objeto de estudio.

• Determinar contenido de las preguntas individuales:

  • Cada pregunta ha de servir para responder a la informacion necesaria.
  • Eliminar preguntas innecesarias.
  • Algunas preguntas pueden tener varias partes para responder una necesidad de informacion unica.

• Determinar orden de preguntas:

  • Presentación.
  • Preguntas filtro.
  • Preguntas generales y senzillas.
  • Agrupar temas afines.
  • Preguntas concretas y sobre hechos y hábitos.
  • Preguntas sobre motivos espontáneos y suggeridos.
  • Preguntas de descompresión o relajación.
  • Preguntas sobre datos personales relacionadas con el entrevistado.
  • Gracias al final.

• Determinar forma de responder a cada pregunta:

  • Diferentes tipos de preguntas (abiertas, cerradas, escalas, etc.).
  • Tipo de escala para obtener la información (Likert, semántico, etc.).

• Redactar cada pregunta:

  • Fácil y atractiva.
  • Todos los entrevistados entiendan correctamente.
  • Sin ambigüedad.
  • Coherente con otras preguntas.

• Determinar características físicas del questionario y material de apoyo:

  • Formato, espaciado, posición de preguntas, etc.
  • Máximo facilidad para los entrevistados.
  • Adecuado para entrevistas auto-administradas.
  • Características del material de apoyo a las preguntas (targetas, fotografías, productos, tanto físicos como digitales, etc.).

• Pilotar esborrany del questionario:

  • Prueba antes de trabajos de campo.
  • Testear contenido y forma.
  • Corregir errores.

• La transitativitat assumeix que si un individu prefa marca A a B i B a C, preferirà A a C, però en comparacions de parelles pot no obtenir-se el resultat esperat i l'entrevistat pot no preferir A a C. Si això passa de forma significativa, les dades es poden interpretar incorrectament.

• Les escales de classificació presenten a l'individu diferents objectes alhora i li demanen que els ordeni segons un criteri. El màxim nombre recomanat per ordenar és entre cinc i sis. Aquest tipus d'escales elimina els problemes de l'escala de comparació de parelles per la falta d'adequació al mercat real, ja que l'individu s'enfronta a tots els objectes alhora i desapareix el problema de la intransitivitat.

• Les escales de suma constant demanen als entrevistats que repartiscin un nombre determinat de punts entre diferents objectes segons un criteri concret. Aquest tipus d'escales presenta dos problemes principals: els entrevistats poden cometre errors i assignar un nombre superior o inferior de punts i requereixen un esforç important, especialment si el nombre d'atributs o variables considerats és alt.

• Les escales de classificació de grups donen a l'entrevistat un conjunt ampli d'objectes i li demanen que els classifiquin en un cert nombre de grups segons la seva similitud amb un criteri determinat. Es preten determinar grups d'individus que mostrin preferències similars. Originàriament, aquesta tècnica es va aplicar a la recerca de mercats per classificar productes, marques o frases en grups segons la preferència de l'entrevistat pel producte o la marca, o el seu grau d'acord amb la frase presentada. El nombre d'objectes que cal col·locar a cada grup estava prèviament determinat per adaptar-se a una distribució normal. Hi ha variants d'aquesta tècnica, on el nombre de grups és determinat lliurement per l'investigador segons les necessitats d'informació de cada estudi i l'entrevistat té llibertat per classificar el nombre d'objectes que vulgui a cada grup.

• Les escales d'actitud no comparatives són escales quantitatives que assignen a cada objecte una valoració determinada i independent de les restantes. Solen rebre el nom d'escales monàdiques. Hi ha diferents tipus d'escales no comparatives, entre elles destaquen les escales de classificació contínua i les escales de Likert.

• Les escales de classificació contínues permeten que l'entrevistat marqui la seva resposta en un punt qualsevol de la línia i l'investigador pot dividir la línia en tantes parts com consideri oportú i assignar les puntuacions a cada marca segons les divisions formades. Els principals avantatges d'aquesta escala són la seva facilitat de construcció i la seva capacitat per detectar les mínimes diferències respecte al tema d'estudi. El principal desavantatge és la dificultat de l'assignació de puntuacions, ja que es fa mesurant físicament i això es pot resoldre amb l'ús d'enquestes assistides per ordinador.

• Les escales de Likert permeten classificar un conjunt d'enunciats que reflecteixen una actitud davant d'un objecte o fenomen sotmès a anàlisi, utilitzant 5 o 7 punts d'acord/desacord. Els enunciats d'actituds que es mesuren han de descriure tant actituds favorables com desfavorables i el nombre d'uns i altres ha d'estar equilibrat per reduir la probabilitat de judicis d'aquiescència. Les resultats obtinguts mitjançant aquest tipus d'escala es codifiquen numèricament, per exemple: 1. Totalment en desacord; 2. En desacord; 3. Ni d'acord ni en desacord; 4. D'acord; 5. Totalment d'acord.

• Es potassignar el valor 9 a aquells que no han respongit, però values iguals a 0, 6, 7 i 8 són fora de rang.

• Els errors de filtres de construcció es poden comprovar més ràpidament mitjançant freqüències.

• Quan es fa servir un qüestionari en línia, aquests errors de filtres de construcció no es mostren, ja que el qüestionari està programat perquè cada individu responi només els blocs correspondents segons les seves respostes.

• En una tercera fase, cal comprovar la coherència lògica entre variables i trobar inconsistències entre respostes a preguntes.

• Els errors es poden eliminar, eliminar tot el questionari o eliminar dades de tots els questionaris relacionats amb un mateix entrevistador.

• La informació val diners i es fa investigació amb dades falses és inútil.

• La verificació de consistència és una fase bàsica en tot el procés d'investigació descriptiva, i dedicar-hi més temps millora l'eficàcia.

• Les variables són característiques observables i mesurables que varien entre individus o subjectes d'una població.

• Les variables poden ser nominals, ordinals, intervalls o raó segons la seva escala de mesura.

• La forma de recollida de dades condiciona el mètode d'anàlisi.

• Les escales nominals permeten classificar objectes en categories i no es poden associar a un nombre.

• Les escales ordinals permeten classificar objectes i tenen un ordre, però no es poden comparar les diferències.

• Les escales nominals i ordinals són discretes, i es poden agrupar sota el nom de variables qualitatives.

• Un histogram is similar to a line and bar chart, but it does not show individual values (leaves). It displays the number of values in each class of the dataset (frequency). Histograms are more convenient when dealing with large datasets.

• The classes or intervals of a histogram cover the entire range of values of the variable.

• When deciding the classes for a line and bar chart, we are limited by the types of values we have; for example, for data on age, we often choose decades for the axis, making the classes 0-9, 10-19, 20-29, etc. For histograms, we have more freedom; for example, we could choose classes such as 6-15, 16-25, 26-35, etc.

• Important considerations when choosing irr classes or categories in a histogram:

  • All classes must have the same width.
  • The number of classes depends on the quantity of data and the level of detail desired to see the distribution.

• When creating a histogram:

  • The classes must be of equal width.
  • Each value must be assigned to a class.
  • The horizontal axis must be marked in units of the observed variable, with each bar covering a class of values, without spaces between adjacent bars.
  • The vertical axis must be marked in frequencies (or percentages, or both).

• Representation of categorical variables:

  • Example using the nationality of attendees at a market research conference in Paris.
  • The data are already collected in the form of frequency, with proportions and percentages calculated.
  • The categorical variable is country, with 17 European countries as categories.
  • The data can be represented in different ways: a bar chart with percentages or frequencies, and a column chart with frequencies or percentages.

• Difference between histogram and bar chart:

  • Both are similar systems for visualizing the distribution of a variable.
  • The only difference is that a histogram is constructed for a quantitative variable after deciding appropriate classes, while a bar chart is constructed for a categorical variable where the classes are already determined.

• Clarity in representation:

  • One of the principles when showing information is clarity and helping to understand that information.
  • Which of the two representations is clearer?

• Representation of categorical variables with sectors:

  • Another possible representation are sector charts (popularly called pie charts or pie graphs).
  • These charts can express frequencies or percentages.
  • To illustrate this type of chart, we can group countries into north (Sweden, Denmark, Norway, and Finland), center (France, United Kingdom, Luxembourg, Germany, Austria, Ireland, Switzerland, Belgium, and the Netherlands), and south (Spain, Italy, Portugal, and Greece), and create the corresponding frequency table and sector chart.

• Use sector charts for variables that are not ordered (nominal) and have few response options. More than 5 or 6 response options make reading these charts difficult.

• Bivariate analysis column charts compared – contingency tables:

  • Representing two categorical variables (ordinal or nominal) facilitates their reading.
  • In the example, we see where different supermarket customers buy from different chains.
  • We see that chain 5 has a higher loyalty rate, and chain 1 has the lowest.

• Comparison of means:

  • The following chart shows the evolution of a company's note from 0 to 10 in 9 consecutive quarters based on the age of the people who rate it.
  • We can see that there are significant differences at quarter 5 and that young people tend to rate higher, while those over 61 tend to rate lower.

• Scatter plot – correlations:

  • A scatter plot is a graphical representation that shows the relationship between two quantitative variables.
  • This representation is widely used to represent the relationship between two variables.

• Osgood semantic differential scales:

  • It is a widely used scale.