Investigación de Mercados - Resumen (PDF)

PPT1 Investigación de mercados Identificación, recopilación, análisis, difusión y uso sistemático y objetivo de la información. Objetivos de identificar problemas y oportunidades; Dar solución a problemas. Ayuda en la toma de decisiones y de estrategias. Requiere un planteamiento metódico,...

PPT1 Investigación de mercados Identificación, recopilación, análisis, difusión y uso sistemático y objetivo de la información. Objetivos de identificar problemas y oportunidades; Dar solución a problemas. Ayuda en la toma de decisiones y de estrategias. Requiere un planteamiento metódico, anticipado y bien definido. Es objetiva y debe realizarse de forma imparcial. Proceso en la investigación de mercados 1\. Definición del problema 2\. Desarrollo Del enfoque del problema 3\. Formulación del diseño de investigación - - - - 4\. Trabajo de campo 5\. Preparación y análisis de datos 6\. Elaboración 1. Supone plantear con claridad el problema general e identificar los componentes específicos del problema. 2\. Desarrollo del enfoque del problema Componentes: 3\. Formulación del diseño de investigación Marco de referencia o plan de acción a seguir para llevar a cabo el proyecto de investigación, que permita dar respuesta al mismo. Exploratoria: - - - - - - - - Concluyente: - - - - - - - - 3\. Formulación del diseño de investigación Debe contener: +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ | | Datos primarios | Datos secundarios | +=======================+=======================+=======================+ | Propósito de la | Para el problema en | Para otros problemas | | | | | | recopilación | cuestión | (anteriores) | +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ | Proceso de | Muy complejo | Rápido y fácil | | recopilación | | | +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ | Costo de la | Alto (uno asume los | Bajo (por ya estar | | recopilación | costos) | | | | | recolectados) | +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ | Tiempo de la | Largo | Corto | | recopilación | | | | | Propia | Propia | | Responsable de | | (investigaciones | | | | | | recopilación | | anteriores) o ajena | +-----------------------+-----------------------+-----------------------+ PPT2 Cap 10 Cuestionario \* Instrumento de medición o de recolección. \* Técnica estructurada para recolección de datos que consiste en una serie de preguntas, orales o escritos, que responden los encuestados. Objetivos: \* Traducir en preguntas la información o variables. \* Motivar a los encuestados e incrementar la tasa de respuestas. \* Minimizar el error de respuesta Proceso de diseño de un cuestionario 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Especificar la info que se necesita \* ¿Qué info necesito? ¿Cuáles son los objetivos del cuestionario? \* Relacionado con los primeros dos pasos del proceso de investigación de mercado. Efecto del tipo de encuesta en el diseño de cuestionarios \* El método de contacto y recolección puede influir en el diseño del cuestionario. \* Su elección depende de factores como recursos disponibles, las ventajas y desventajas Tipo de Encuesta Efecto ----------------------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Personal - CAPI El participante interactúa con el encuestador y ve el cue. Pueden plantearse preguntas largas y complejas Telefónica (CATI-IVR) El participante interactúa con el encuestador, pero no ve el cue. Las preguntas deben ser cortas y sencillas. Correo Son autoadministradas. Las preguntas deben ser sencillas y tienen que darse instrucciones detalladas. Internet - CAWI Pueden incluirse patrones de salto complejos y orden aleatorio de preguntas o categorías para eliminar el sesgo de orden. Contenido de las preguntas \* ¿Es necesaria la pregunta? Debe poder obtener la información necesario de manera útil y ser clara \* ¿Se necesitan varias preguntas en vez de una? \* Pregunta doble: Pregunta que busca cubrir dos temas. Son confusas y llevan a respuestas ambiguas. Las respuestas afirmativas no provocan problemas, sí las negativas. \"¿Considera que Coca-Cola es una bebida refrescante y deliclosa?\" (Incorrecto) \"¿Considera que Coca-Cola es una bebida deliciosa?\" y \"¿considera que Coca-Cola es una bebida refrescante?\" (Correcto) Superar la incapacidad de responder \* ¿El encuestado está informado? \* Pregunta Filtro: están al inicio del cuestionario y filtran a los participantes para asegurarse de que cumplan con los criterios de inclusión. \* ¿El encuestado puede recordar? La incapacidad da errores por omisión. \* Abreviación: Fenómeno psicológico que tiene lugar cuando un individuo abrevia o comprime el tiempo, al recordar un evento como si hubiera ocurrido más recientemente de lo que en realidad sucedió. \* ¿El encuestado puede expresarse? Superar la renuencia a responder (1) \* El esfuerzo pedido a los encuestados debe minimizarse. \* Contexto: algunas preguntas pueden parecer adecuadas en ciertos contextos, pero no en otros. \* Propósito legítimo. Explicar por qué se le hacen ciertas preguntas que podrían no estar directamente relacionadas con el propósito del estudio hace que la petición parezca legítima. Superar la renuencia a responder (2) \* La información delicada incluye: dinero, vida familiar, política, religión, accidentes o delitos. Formas de relevar: \* Temas delicados al final del cuestionario. \* Establecer que la conducta de interés es común, comenzando con una afirmación que lo indique. Ejemplo: \* "Estudios recientes indican que la mayoría de los argentinos tienen deudas, ¿usted por qué decidió endeudarse?" Elección de la estructura del cuestionario Definir tipo de preguntas considerando ventajas, desventajas y fines del estudio. \* Preguntas no estructuradas: preguntas abiertas que los encuestados responden con sus propias palabras. Espontaneidad. \* Preguntas estructuradas: preguntas que especifican el conjunto de alternativas de respuesta y su formato (de opción múltiple, dicotómicas, escalas). Elección de la estructura del cuestionario: Consideraciones sobre preguntas cerradas \* Escala: esquema para asignar números con el objetivo de designar características de una variable. \* Pregunta dicotómica: pregunta estructurada con sólo dos alternativas de respuesta, por ejemplo, sí y no. \* Preguntas de opción múltiple, respuesta única. \* Preguntas de opción múltiple, respuesta múltiple. \* Sesgo del orden o la posición: tendencia a marcar una alternativa por estar listada en cierto orden. Elección de la redacción de la pregunta (1) \* Definir el tema. Una pregunta debe definir con claridad el tema abordado. \* Usar palabras comunes. Deben usarse palabras comunes que coincidan con el nivel de vocabulario de los encuestados. \*¿Considera que la distribución de refrescos es adecuada?\" (Incorrecta) \"¿Cree que siempre hay refrescos disponibles cuando desea comprarlos?\" (Correcta) Elección de la redacción de la pregunta (2) \* Evitar palabras ambiguas: Las palabras usadas en un cuestionario deben tener un solo significado que sea conocido por los encuestados. (Incorrecta) En un mes normal, ¿con qué frecuencia compra en tiendas departamentales? - - - - - (Correcta) En un mes normal, ¿con qué frecuencia compra en tiendas departamentales? - - - - Elección de la redacción de la pregunta (3) \* Evitar preguntas inductoras (o sesgadas). Se trata de preguntas que dan al encuestado una señal de cuál es la respuesta deseada o que lo lleva a contestar de cierta manera. (Incorrecto) ¿Considera que los ciudadanos patriotas que viven en este país deben comprar automóviles Importados, cuando esto deja sin empleo a sus compatriotas? - - - (Correcto) ¿Cree usted que las personas deben comprar automóviles Importados? - - - Elección de la redacción de la pregunta (4) \* Evitar alternativas implícitas 🡪 alternativas no expresadas explícitamente. 1\. ¿Le gusta volar cuando viaja distancias cortas? (Incorrecto) 2\. ¿Le gusta volar cuando viaja distancias cortas o preflere manejar? (Correcto) \* Evitar suposiciones implícitas 🡪 info necesaria que no se plantea en la pregunta. 1\. ¿Estaría usted a favor de un presupuesto equilibrado? (Incorrecta) 2\. ¿Estaría usted a favor de un presupuesto equilibrado, si éste produce un incremento en el impuesto sobre la renta personal? (Correcta) Elección de la redacción de la pregunta (5) \* Evitar generalizaciones y estimaciones. Las preguntas deben ser específicas, no generales. Deben redactarse de manera que los encuestados no tengan que hacer generalizaciones o estimaciones. \*¿Cuál es el gasto anual per cápita en comestibles en su hogar?\" (Incorrecto) (Correcto)\*¿Cuál es el gasto mensual (o semanal) en comestibles en su hogar? y \*¿cuántas personas viven en su casa?\". El investigador puede realizar luego los cálculos necesarios. Elección de la redacción de la pregunta (6) Utilizar enunciados dobles (positivos y negativos). Controla que la respuesta no se vea influenciada por un sesgo de la dirección del enunciado. Enunciados positivos. Enunciados negativos. Totalmente en desacuerdo En desacuerdo indiferente de acuerdo totalmente de acuerdo ---------------------------------------------------------------------------------------------- -------------------------- --------------- ------------- ------------ ----------------------- Sears vende mercancía de alta calidad 1 2X 3 4 5 Sears tiene un mal servicio en la tienda 1 2X 3 4 5 Me gusta comprar en Sears 1 2 3X 4 5 Sears no ofrece una buena variedad de marcas diferentes dentro de una categoría de productos 1 2 3 4X 5 Determinar el orden de las preguntas (1) Las preguntas iniciales deben ser interesantes, sencillas, motivadoras y no intimidatorias. \* Las preguntas que piden a los encuestados sus opiniones pueden ser buenas al principio, porque les suele gustar expresar sus puntos de vista. \* Cuando se necesita filtrar o calificar a los encuestados, las preguntas filtro y de clasificación sirven como preguntas iniciales. Determinar el orden de las preguntas (2) Tipo de información: \* Información de clasificación: Característica socioeconómicas y demográficas que se utilizan para clasificar a los encuestados. \* Información de identificación: Tipo de información obtenida en un cuestionario que incluye nombre, dirección, dirección electrónica y número telefónico. Preguntas difíciles: \* Las preguntas difíciles (las que son delicadas, vergonzosas, sensibles, complicadas o aburridas) deben colocarse al final de la secuencia Determinar el orden de las preguntas (3) \* Efecto sobre las preguntas posteriores. \* Enfoque de embudo: Estrategia para el ordenamiento donde la secuencia empieza con preguntas generales, que van seguidas por preguntas cada vez más específicas, para impedir que éstas sesguen las preguntas generales. Determinar el orden de las preguntas (4) \* Orden lógico. Las preguntas se deben ordenar por temas y usar frases de transición al cambiar de tema. \* Preguntas ramificadas (pases): Pregunta que guía al encuestado, dirigiéndolo a diferentes puntos del cuestionario, dependiendo de sus respuestas. Formato y distribución \* El formato, el espaciamiento y la ubicación de las preguntas pueden tener un efecto significativo en los resultados, principalmente para los cuestionarios autoaplicados. \* Codificación previa. Al diseñar el cuestionario, se asigna un código a cada respuesta posible antes de recabar los datos Prueba piloto \* Probar el cuestionario en una pequeña muestra de encuestados, con la finalidad de mejorarlo mediante la identificación y eliminación de problemas potenciales. Cap 13 Proceso del trabajo de campo y recolección de datos \* Asegurar que todos los entrevistadores apliquen el cuestionario de la misma forma para obtener los datos de manera uniforme, así evitar sesgos, errores de respuestas, cortes. 1. 2. 3. 4. 5. Capacitación de los trabajadores de campo - - - - - - - - Sondeo \* Técnica motivacional usada al formular las preguntas de la encuesta para inducir a los encuestados a ampliar, aclarar o explicar sus respuestas, y ayudarlos a que se concentren en el contenido específico de la entrevista. Sondeo\... ¿cómo hacerlo? - - - - - - Supervisión Implica: \* Asegurarse de que se sigan los procedimientos y las técnicas dictaminadas en las capacitaciones. \* Control de calidad y corrección. \* Control de muestreo, seguir en forma estricta el plan de muestreo, respetar aleatoriedad en vez de elegir las unidades de muestreo porque son convenientes o son accesibles. \* Control de fraudes. \* Control de la oficina central. PP3 Cap 8 Medición y escalamiento \* Medición: La asignación de números u otros símbolos a características de objetos de acuerdo con ciertas reglas preestablecidas. \* Escalamiento: Generación de un (orden) continuo sobre el que se localizan los objetos medidos. Escalas de medición (1) \* Escala nominal: Escala cuyos números sirven sólo como etiquetas o rótulos para identificar y clasificar objetos con una estricta correspondencia de uno a uno entre los números y los objetos. Por ejemplo, género. \* Escala ordinal: Escala de clasificación en la cual se asigna números a los objetos para indicar la medida relativa en que se posee una característica. Esto permite determinar si un objeto tiene más o menos de una característica que otros objetos. Por ejemplo, máximo nivel de estudios alcanzado. Escalas de medición (2) \* Escala de intervalo: Se utilizan los números para calificar objetos, de tal forma que las distancias numéricas en la escala representan distancias equivalentes en la característica medida. Por ejemplo, nivel de satisfacción. \* Escala de razón: La escala más alta. Permite al investigador identificar o clasificar objetos, jerarquizarlos, y comparar los intervalos o las diferencias. También es significativo calcular razones de los valores de la escala. Por ejemplo, cantidad de productos comprados. Escalas de medición - Resumen \* Categóricas: \* Nominales: etiqueta para clasificar objetos. \* Ordinales: nominales + tienen un orden. \* Métricas: \* Intervalo: ordinales + categorías equidistantes que representan la distancia real de lo que se mide. \* Razón: intervalo + existe un cero absoluto Técnicas de escalamiento \* Escalas comparativas: implica la comparación directa de los objetos estímulo entre sí (Ej.Preferis Coca o Pepsi?). Suelen tener características de rango ordinales. \* Escalas no comparativas: Cada objeto estímulo de escala se mide de forma independiente del resto de los objetos del conjunto de estímulos Clasificación de las técnicas de escalamiento - - - - - - - - - - - Escalas comparativas: Comparación pareada Se muestran al encuestado dos objetos al mismo tiempo, y se le pide que elija uno de acuerdo a ciertos criterios. Los datos obtenidos son de naturaleza ordinal. A continuación le presentamos diferentes pares de marcas de gaseosa. Para cada par, indique cuál es la marca que prefiere para su consumo personal. Coca Cola VS. Pepsi Coca Cola VS. Cunnington Pepsi VS. Cunnington Transitividad de la preferencia: Si se prefiere A sobre B y B sobre C, entonces A se prefiere sobre C. Convierte comparaciones pareadas en rangos ordenados a\>b\>c Escalas comparativas: Rangos ordenados Se presentan simultáneamente varios objetos a los encuestados, y se les pide que los ordenen o clasifiquen de acuerdo con ciertos criterios. Instrucciones Clasifique las diferentes marcas de dentífrico por orden de preferencia. Comience eligiendo la marca que más le guste y asígnele el número 1. Luego, encuentre marca que ocupe el segundo lugar en su preferencia y asígnele el número 2. Continúe con este procedimiento hasta que haya clasificado todas las marcas de dentífrico en orden de preferencia. La marca menos preferida debería clasificarse en el número 10. No debe clasificarse a dos marcas diferentes con el mismo número. Los criterios de preferencia dependen de usted. No hay respuestas correctas o equivocadas. Sólo trate de ser consistente. Marca 1\. Crest 2\. Colgate 3\. Aim 4\. Gleem 5\. Sensodyne 6\. Ultra Brite 7\. Close Up 8\. Pepsodent 9\. Plus White 10\. Stripe Escalas comparativas: Suma constante Requiere que los encuestados distribuyan una suma constante de unidades (como puntos, dólares, vales o fichas), entre un conjunto de objetos estímulo con respecto a un criterio. A continuación se presentan ocho atributos de los jabones de tocador. Por favor, distribuya 100 puntos entre los atributos de tal manera que su distribución refleje la importancia relativa que concede a cada atributo. Cuanto más puntos reciba un atributo, mayor será su importancia. Si un atributo no es importante en absoluto, asígnele cero puntos. Si el atributo es dos veces más importante que cualquier otro, deberá recibir el doble de puntos. Respuestas promedio de los tres segmentos Atributo Segmento I Segmento II Segmento III ------------------- ------------ ------------- -------------- Suavidad 8 2 4 Espuma 2 4 17 Disminución 3 9 7 Precio 53 17 9 Aroma 9 0 19 Empaque 7 5 9 Humectación 5 3 20 Poder de limpieza 13 60 15 Suma 100 100 100 Escalas comparativas: Clasificación Q \* Utiliza el procedimiento de rangos ordenados, para clasificar objetos en función de su similitud con respecto a cierto criterio. A continuación se presentan 20 afirmaciones relacionadas con su relación con su mascota. Por favor, agruparlas en 5 pilas que van de "completamente de acuerdo" a "completamente en desacuerdo". Cap 9 Escala no comparativa \* Una de las dos técnicas de escalamiento, en donde cada objeto estímulo se escala independientemente de otros objetos del conjunto de estímulos. Que tal estuvo tu conversación con Micaela? Y hay distintos emojis para elegir Escala no comparativa: Clasificación continua También conocida como escala de clasificación gráfica, los encuestados clasifican los objetos poniendo una marca en la posición apropiada sobre una línea que va de un extremo al otro de la variable criterio. Escala no comparativa Clasificación por ítem \* Escala de medición que asocia números y/o descripciones breves con cada categoría. Las categorías están ordenadas en términos de la posición de la escala y se pide a los encuestados que seleccionen la categoría específica que describa mejor al objeto. Escala no comparativa: Clasificación por ítem: Likert \* Escala de medición, en general con cinco categorías de respuesta que van de "totalmente en desacuerdo" a "totalmente de acuerdo", que los encuestados indiquen su grado de acuerdo con cada una de las afirmaciones relacionadas con un objetos estímulo. \* Análisis de perfil o por sumatoria / aditiva. Escala no comparativa: Clasificación por ítem: Likert - Ejemplo Totalmente en desacuerdo En desacuerdo Indiferente De acuerdo Totalmente de acuerdo ---------------------------------------------------------------------------------------------- -------------------------- --------------- ------------- ------------ ----------------------- Sears vende mercancía de alta calidad 1 2X 3 4 5 Sears tiene un mal servicio en la tienda 1 2X 3 4 5 Me gusta comprar en Sears 1 2 3X 4 5 Sears no ofrece una buena variedad de marcas diferentes dentro de una categoría de productos 1 2 3 4X 5 Las políticas de crédito de Sears son inadecuadas 1 2 3 4X 5 Sears es la tienda donde compran los estadounidenses 1X 2 3 4 5 No me gusta la publicidad de Sears 1 2 3 4X 5 Sears vende una amplia variedad de mercancías 1 2 3 4X 5 Sears cobra precios justos 1 2X 3 4 5 Escala no comparativa: Clasif. por ítem: Diferencial Semántico \* Escala de clasificación de 7 puntos cuyos extremos están asociados con etiquetas bipolares que tienen carácter semántico. \* Suele realizarse un análisis de perfil. Escala no comparativa: Clasif. por ítem: Diferencial Semántico - Ejemplo Escala de diferencial semántico Instrucciones Esta parte del estudio mide lo que significan para usted ciertas tiendas departamentales haciendo que las juzgue en una serie de escalas descriptivas ligadas en cada extremo a uno de dos adjetivos bipolares. Por favor marque con una (X) el espacio que indique mejor el grado con que uno u otro adjetivo describen lo que la tienda significa para usted. Por favor, asegúrese de marcar cada escala, no omita ninguna. Forma Sears es: Poderosa-X-:-:-: Débil Poco confiable -:-:-:-:-:-X-:-: Confiable Modernaーー-:-:-X-: Anticuada Fría-:-X-:-: Cálida Cuidadosa- \--:-X-:-Descuidada Escala no comparativa: Clasificación por ítem: Stapel \* Escala de clasificación unipolar, para medir actitudes que consiste en un solo adjetivo en el centro de un rango de valores de números de -5 a +5, sin un punto neutral (cero). \* Suele realizarse un análisis de perfil. Escala no comparativa: Clasificación por ítem: Stapel - Ejemplo  Comparación de las escalas no comparativas básicas Consideraciones sobre escalas no comparativas de clasificación por ítem \* El número de categorías que se usará en la escala. \* Escala balanceada o no balanceada. \* Número par o no de categorías. \* Elección forzada o no forzada. \* La naturaleza y el grado de la descripción verbal. \* La forma física de la escala. \* Veamos algunos ejemplos... Escala balanceada y no balanceada (1) \* Escala con un número igual de categorías favorables y desfavorables. Escala balanceada Jovan Musk para hombre es - - - - - - Escala no balanceada Jovan Musk para hombre es - - - - - - Escala balanceada y no balanceada (2) \* En las grandes empresas también puede fallar\... \* ¿Cómo podría arreglarse esta escala? ¿Qué te pareció tu experiencia en YouTube hoy? - - - - - Escala balanceada y no balanceada (2) Se dieron cuenta del error y lo arreglaron\... \* Bravo!! Valora la experiencia que has tenido con los anuncios en YouTube recientemente. - - - - - - Escala balanceada y no balanceada (3) \* Y ahora un ejemplo de lo que está bien! ¿Cuál es tu opinión sobre Head & Shoulders? - - - - Escalas forzadas frente a las no forzadas Una escala de clasificación forzada obliga a los encuestados a expresar una opinión porque no ofrece la opción de "sin opinión" o "no sabe". Resumen de consideraciones sobre las escalas de clasificación por ítem - - - - - - - - - - - - Algunas escalas de uso común en marketing Intención de Compra (1) La escala de intención de compra se utiliza para estimar la elección (compra) por el consumidor de productos de consumo duraderos y de adquisición frecuente. Se les pide a los consumidores emitir un juicio subjetivo de su probabilidad de comprar un nuevo producto. Si la app descripta anteriormente se ofreciera para iOS y Android a 2 dólares, considerando las preferencias que indicaste en las preguntas anteriores, vos... - - - - - Intención de Compra (2) Alternativas para incluir las estimaciones en un pronóstico de ventas (suele aplicarse sobre el top-two box --TTB, las dos categorías superiores): \* Asignación directa del porcentaje derivado de la encuesta. \* Promedio ponderado del TTB. Ajuste, combinar o agrupar las (dos) categorías más altas para crear un sólo valor, y analizar a partir de este (ej. 0,8 para "Definitivamente lo compraría" y 0,3 para "Probablemente lo compraría"). Experiencia del cliente \* Refiere a un conjunto de percepciones que surge de la interacción entre el cliente y (cada parte) de la organización al momento de proporcionar un producto/servicio. \* Esencialmente multidimensional, de naturaleza compleja e incluye aspectos no estructurados. \* "Momento de verdad" momentos de contacto entre el cliente y distintas partes de la organización/empres y define a las distintas experiencias. \* Principales indicadores: - - - - Net Promoter Score (NPS) Algunos hablan de la "lealtad", pero es un constructo más complejo\... Indicador que mide la predisposición a la recomendación de los clientes basándose en las potenciales recomendaciones. \* En líneas generales, un NPS positivo es bueno y uno mayor a 50% es excelente. \* Se construye con la siguiente fórmula (neto, diferencia entre promotores y detractores): NPS = % de Promotores -- % de Detractores \* Son detractores quienes contestaron 6 o menos, y son promotores quienes contestaron 9 y 10. Desarrollo de una escala de reactivos múltiples \* Requiere de mucha experiencia y conocimiento!! \* Requiere un análisis de teoría subyacente previa, para su elaboración, forma de aplicación y selección de estímulos  Exactitud en la medición: Error de medición \* Evitar factores que puedan provocar error de medición. \* La variación en la información buscada por el investigador y la información generada por el proceso de medición empleado. Exactitud en la medición: Fuentes potenciales de error \* Características relativamente estables del individuo (ej. inteligencia). \* Factores personales transitorios o de corto plazo (ej. salud). \* Factores situacionales (ej. otras personas en la sala, ruidos). \* Muestreo de los reactivos incluidos en la escala: adición, eliminación o cambios en los ítems de la escala (ej. modifico la escala porque encontré un error). \* Falta de claridad de la escala. \* Factores mecánicos (ej. mala impresión de los cuestionarios). \* Aplicación de la escala (ej. diferentes approaches de los trabajadores de campo). \* Factores de análisis, como el análisis estadístico. Exactitud en la medición: Error sistemático y aleatorio \* Error sistemático: afecta la medición de manera constante y representa factores estables que afectan la clasificación observada de la misma manera cada vez que se hace la medición. \* Error aleatorio: Surge de cambios aleatorios, diferencias en los encuestados o situaciones de medición. - - - - - - - - - - - - - Evaluación de las escalas: Confiabilidad \* Grado en que la escala produce resultados consistentes si se realizan mediciones repetidas de la característica. \* Alta confiabilidad 🡪 bajo error aleatorio. Evaluación de las escalas: Confiabilidad test-retest \* Capacidad del mismo instrumento para producir resultados congruentes cuando se aplica a los encuestados conjuntos idénticos de reactivos en dos momentos diferentes, en condiciones equivalentes Evaluación de las escalas: Confiabilidad de formas alternativas \* Capacidad de dos formas (alternativas) equivalentes de una escala en producir resultados estrechamente correlacionados, al aplicarlos a los mismos encuestados en dos momentos diferentes. Evaluación de las escalas: Confiabilidad de consistencia interna (1) \* Evaluación de la confiabilidad del instrumento cuando se suma un conjunto de reactivos para obtener una clasificación total de la escala. \* Dos formas de medir: Evaluación de las escalas: Confiabilidad de consistencia interna (2) \* Confiabilidad de división por mitades: Los reactivos que constituyen la escala se dividen en dos mitades y se correlacionan las puntuaciones resultantes de cada mitad. \* Coeficiente alfa (o alfa de Cronbach): Medida que calcula el promedio de todos los coeficientes posibles de división por mitades, que resultan de las diferentes maneras de dividir los reactivos de la escala. Varía entre 0 y 1. Un valor igual o menor a 0,6 por lo general indica una confiabilidad no satisfactoria de consistencia interna. [[Alfa de Cronbach, Análisis Factorial y Componentes Principales en SPSS \| Pablo Vailati 🙋🏼‍♂️]](https://www.youtube.com/watch?v=PjZZeajjZYU) Evaluación de las escalas: Validez \* Grado en que las diferencias en las puntuaciones obtenidas en la escala reflejan diferencias verdaderas entre los objetos en las características medidas, más que errores sistemáticos o aleatorios. \* Me ayuda a saber si consigo medir lo que realmente quiero medir Evaluación de las escalas: Validez de contenido (o aparente) \* Evaluación subjetiva pero sistemática de la representatividad del contenido de una escala para la tarea de medición actual. \* Grado en que la escala obtiene adecuadamente la información que se propone obtener. Relacionado con la relevancia, coherencia de los reactivos. Ejemplo: \* Aprobación por expertos. Evaluación de las escalas: Validez de criterio \* Examina si la escala de medición se desempeña según lo esperado en comparación con las otras variables seleccionadas como criterios significativos. \* Se basa en criterios externos, como otros instrumentos, variables, constructos, etc Evaluación de las escalas: Validez de constructo (1) \* Grado en que el instrumento representa y une lógicamente, vía la teoría subyacente, con el constructo teórico. \* Es muy compleja de medir: coherencia con el marco teórico, estructura del cuestionario (análisis factorial exploratorio y confirmatorio). \* Incluye: Evaluación de las escalas: Validez de constructo (2) \* Validez convergente: Mide el grado en que la escala se correlaciona positivamente con otras medidas del mismo constructo. \* Validez discriminante: Evalúa el grado en que una medida no se correlaciona con otros constructos de los que se supone debe diferir. \* Validez nomológica: Evalúa la relación entre constructos teóricos. Busca confirmar correlaciones significativas entre los constructos según lo pronosticado por la teoría. Relación entre confiabilidad y validez \* Si es perfectamente válido, entonces es perfectamente confiable. \* Si no es confiable, tampoco es perfectamente válido. \* Si es perfectamente confiable, puede o no ser perfectamente válida, porque puede haber error sistemático. Relación entre confiabilidad y validez  Capacidad de generalización \* Es el grado en que las observaciones realizadas en un estudio basado en una muestra, son aplicables a un universo. \* ¿Qué necesitamos para generalizar? \* Marco de muestreo (elementos). \* Procedimiento de muestreo probabilístico. \* Análisis estadístico inferencial. Consideraciones éticas \* El investigador tiene la responsabilidad ética de usar escalas cuya confiabilidad, validez y capacidad de generalización sean razonables. PPT4 Cap 11 y 12 Muestreo Proceso de diseño \* Población: Conjunto de elementos que comparten algún conjunto común de características. \* Muestra: Subgrupo de la población seleccionado para participar en el estudio. \* Censo: Implica enumerar todos los elementos de una población. 1. 2. 3. 4. 5. Definición de la población meta y marco del muestreo Población meta: \* Conjunto de elementos u objetos que poseen la información buscada y acerca del cual se harán inferencias. Marco del muestreo: \* Representación completa de los elementos de la población meta. \* Es un listado o conjunto de instrucciones para identificar a la población meta. \* Controlar/Evitar errores de criterio. Técnica de muestreo Decisiones al momento de decidir la técnica de muestreo: \* Tradicional o bayesiana/secuencial. \* Con reemplazo o sin reemplazo. \* Probabilístico o no probabilístico Tamaño de la muestra (n) \* Número de elementos que se incluirán en el estudio. \* Existen diferentes fórmulas para calcular el tamaño óptimo de una muestra, dependiendo si se analizarán proporciones o medias y si se trata de poblaciones finitas o infinitas. Ejemplo del diseño de un muestreo - - - - - - - - - - ¿Cómo saber qué fórmula utilizar?\ Conocida significa que conozco N. / Finita significa que N \< 100.000 - - - Elementos: \* n = Resultado, tamaño de la muestra a calcular. \* N = Tamaño del universo o población (si se conoce). \* Z = Valor aceptado para lograr el nivel de confianza. \* e = Es el error máximo admitido. \* p y q= Es la proporción poblacional o qué esperamos o no encontrar. - - - Elementos: n = Resultado, tamaño de la muestra a calcular. N = Tamaño del universo o población (si se conoce). Z = Valor aceptado para lograr el nivel de confianza. e = Es el error máximo admitido. σ2 = Es la varianza poblacional o qué esperamos encontrar. Elevada a la 2. - - - - - - - - - - - - - - Muestreo No-Probabilístico \* Por conveniencia: Casos selección por encontrarse en un lugar y momento adecuados/conveniente. Unidades son accesibles. Encuestador como seleccionador. \* Por juicio: Muestreo por conveniencia, en el cual el investigador utiliza su juicio o experiencia para la selección. \* Por cuotas: Desarrollar categorías de control o cuotas de los elementos de la población según relevancia o distribución de la población meta, para luego efectuar una selección por conveniencia o el juicio. \* Bola de nieve: Selecciona de un grupo inicial de encuestados y luego se les solicita que identifiquen a otras personas que pertenezcan a la población meta. Muestreo Probabilístico \* Aleatorio simple: La muestra se extrae usando un procedimiento aleatorio (lotería). \* Sistemático: Se selecciona un punto de inicio aleatorio y luego se elige de manera sucesiva según cada cierto número. \* Estratificado: La población se divide en subpoblaciones o estratos y luego se seleccionan los elementos de cada estrato mediante un procedimiento aleatorio. Puede ser proporcional o no proporcional. \* Por conglomerados: La población meta se divide en subpoblaciones o conglomerados, luego se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados con base en una técnica de muestreo probabilístico. Otras técnicas de muestreo: por internet Es lugar de técnicas de selección, el encuestado completa la encuesta según su conveniencia: \* Intercepción en línea: se intercepta a los visitantes de un sitio Web y se les ofrece la oportunidad de participar en la encuesta. \* Reclutamiento (panel o no panel): los participantes se reclutan previamente en línea o por los medios tradicionales (correo o teléfono). Según el juicio del investigador, pueden introducirse ciertos criterios de calificación para preseleccionar a los encuestados. **Cap Arroyo Menéndez & Finkel Morgenstern (2019)** Muestreo en Encuestas Online Ventajas: \* Menores costos y mayor ahorro de tiempo. \* Facilidad y simplicidad logística. \* Apuntar a mayores n. Desventajas: \* Problemas de validez de la muestra y verificación de encuestados. \* Falta de respuestas. \* Tasa de abandono/corte. \* Dificultad para ejercer un control durante la encuesta. Consideraciones: \* Duración del cuestionario. \* Formato y plataforma utilizada. \* Posibilidad de metodologías mixtas (validez de convergencia). Muestreo en Encuestas Online: Principales Procedimientos (\* En ocasiones requieren ajustes por ponderación) Muestreos probabilísticos Mediante listados o bases de datos. Por panel. Muestreos no probabilísticos Bola de nieve. Por cuotas. Muestras que buscan similaridad distributiva: **Cap 14** Proceso de Preparación de Datos 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 1\. Plan de Análisis \* Se lo llama "Plan de Análisis" o "Plan de Cuadros". \* En la fase de diseño de investigación, el investigador define las variables que va a analizar y los cruces y análisis que se realizan luego de recolectar los datos. +-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+ | Objetivo / | Estadístico | Variables | Visualización | | Hipótesis | | | | +=================+=================+=================+=================+ | H1: Los hombres | Prueba T | Independiente: | Gráfico de | | se ven más | | Género. | barras | | influidos por | | | | | sus parejas en | | Dependiente: | | | sus decisiones | | Influencia de | | | de compra que | | la pareja en | | | las mujeres. | | las decisiones | | | | | de compra. | | +-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+ | H2: A mayor | Correlación de | Edad. | Pictograma | | edad, menor | Pearson | | | | importancia del | | Importancia del | | | precio como | | precio en la | | | motivador de | | decisión de | | | compra. | | compra. | | +-----------------+-----------------+-----------------+-----------------+ Revisión del Cuestionario: ¿Cuándo eliminar un caso? Implica verificar todos los cuestionarios en cuanto a la calidad de las respuestas y a si están terminados. - - - - - - 3\. Edición \* La revisión del cue. con el objetivo de incrementar la exactitud y la precisión. \* Identificar respuestas ilegibles, incompletas, incongruentes o ambiguas. Tratamiento de Respuestas Insatisfactorias Asignación de valores - - - 4\. Codificación \* La asignación de un código para representar cada respuesta específica a una pregunta concreta de un cuestionario. \* Los códigos de las categorías deben ser mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos 5\. Transcripción \* Transferir los datos codificados de los cuestionarios a la computadora (ordenamiento por columnas facilita la transcripción). \* No es necesario si se utilizan medios electrónicos como Google Forms en la toma de datos. 6\. Depuración de Datos \* Verificaciones minuciosas y exhaustivas de la congruencia y el tratamiento de las respuestas faltantes. Comprobación de Congruencia Identificación de datos fuera de rango, lógicamente incongruentes o con valores extremos. Respuestas Faltantes Valores de las variables que se desconocen porque los encuestados no dieron respuestas inequívocas a la pregunta. 6\. Depuración de datos: Tratamiento de respuestas faltantes ❌Sustituir con un valor neutro, como la respuesta promedio. ❌Sustituir con una respuesta atribuida, en función del patrón de respuesta del participante. ✅Eliminación por casos: se descartan del análisis los casos con respuestas faltantes. ✅Eliminación por pares: para cada análisis sólo se consideran los casos con respuestas completas. Ajuste estadístico de datos Se utilizan procedimientos estadísticos para realizar ajustes\... - - - 7\. Ajuste Estadístico de Datos: Ponderación \* Ajuste estadístico de los datos donde a cada caso o encuestado de la base de datos se le asigna un peso, para reflejar su importancia en relación con otros casos o encuestados. 7\. Ajuste estadístico de datos: Ponderación (Ejemplo)  7\. Ajuste estadístico de datos: Redefinición de variables \* La transformación de los datos para crear nuevas variables o la modificación de las variables existentes para hacerlas más congruentes con los objetivos del estudio. \* Recodificación de variables. 7\. Ajuste estadístico de datos: Transformación de una escala \* Manipulación de los valores de la escala para asegurar que sea comparable con otras escalas o adecuar de otra manera los datos para el análisis. 8\. Elección de la Estrategia de Análisis de Datos \* ¿Cómo elegir la estrategia de análisis de datos? 1. 2. 3. 4. 5. 6. Análisis de Datos Cuantitativos \* Estadística: \* La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados. Estas dos son diferentes Descriptiva→Describir los datos, los valores, las puntuaciones obtenidas para cada variable Inferencial→ Probar hipótesis y estimar parámetros Técnicas estadísticas a utilizar cuando cada variable se analiza por separado. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Las Técnicas Univariadas se Clasifican según\... \* Datos métricos: que por naturaleza son de intervalo o de razón. \* Datos no métricos: derivados de una escala nominal u ordinal. \* Muestra independiente: Las muestras son independientes si se toman al azar de diferentes poblaciones. \* Muestra pareada / relacionada: Las muestras son pareadas cuando los datos de dos muestras/segmentos se relacionan con el mismo grupo de encuestados. Técnicas estadísticas a utilizar distintas variables se analizan en conjunto - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Las Técnicas Multivariadas se Clasifican según\... \* Técnicas de dependencia 🡪 Se usan cuando puede identificarse variables independientes y dependientes. \* Técnicas de interdependencia 🡪 Se enfocan en agrupar los datos en función de sus semejanzas subyacentes, para entender su estructura. \* Nosehaceningunadistinciónsobrequévariablessondependientesoindependientes. Examen de interdependencia. **Cap 15** Distribución de Frecuencias y Estadísticos Descriptivos Distribución de Frecuencias \* Distribución matemática cuyo objetivo es obtener un conteo (y proporción) del número de respuestas asociadas con distintos valores de una variable. \* Se considera una variable a la vez.  Distribución de Frecuencias: Estadísticos Asociados Son los estadísticos descriptivos... Medidas de localización o de tendencia central. Describen una ubicación dentro de un conjunto de datos (el centro de la distribución). - - - Medidas de variación - - - - - - Medidas de forma Permiten evaluar la forma de la distribución - - Distribución de Frecuencias: Estadísticos Asociados: Medidas de Localización \* Media: El promedio aritmético; valor que se obtiene al sumar todos los elementos de un conjunto y dividirlos entre el número de elementos. Ejemplo: 24 31 35 35 38 43 45 50 57 Media = 358/9 = 39.78 Distribución de Frecuencias: Estadísticos Asociados: Medidas de Localización \* Moda: Medida de tendencia central dada por el valor que ocurre con mayor frecuencia en una distribución muestral. Ejemplo: 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 Moda = 2 Distribución de Frecuencias: Estadísticos Asociados: Medidas de Localización \* Mediana: Medida de tendencia central definida como el valor (punto medio) que deja por arriba a la mitad de los datos y por debajo a la otra mitad. Distribución de Frecuencias: Estadísticos Asociados: Medidas de Variación \* Rango: La diferencia entre el valor más grande y el valor más pequeño de una distribución. Afectado por valores extremos. \* Rango intercuartílico: El rango de una distribución que abarca el 50% central de las observaciones. Diferencia (resta) entre el valor del 3Q y el valor del 1Q (del 75% al 25%). \* Varianza: La desviación promedio al cuadrado de todos los valores a partir de la media. \* Desviación estándar: La raíz cuadrada de la varianza. \* Coeficiente de variación: Expresión útil de la desviación estándar como un porcentaje de la media (CV=desvío/media). Distribución de Frecuencias: Estadísticos Asociados: Medidas de Forma \* Entender la naturaleza de la distribución. Se usan para conocer cuánto se parece la distribución de una variable a una distribución teórica (ej. Distribución Normal). \* También podemos usar pruebas de hipótesis (ej. Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk). Asimetría: Sesgo con respecto a la media.  Curtosis: Medida del pico o aplanamiento relativo de la curva, definido por la distribución de frecuencias. [[Asimetria, kurtosis en SPSS , INTERPRETACION DE RESULTADOS , EJEMPLO PRACTICO]](https://www.youtube.com/watch?v=Ae92Uv57Qu8) Comprobación de Supuestos  [[Comprobación de Supuestos en SPSS \| Pablo Vailati 🙋🏼‍♂️]](https://www.youtube.com/watch?v=AcGAsVbJQZY&list=PLK0gtpQvBOU4C9fu1z3RkL9TzZKq9w5ae&index=3) Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis 1. 2. 3. 4. 5. 6. 5\. Determinar el valor crítico del estadístico de prueba RCEP (regiones criticas del estadístico de prueba) 6\. Determinar si la RCEP cae en la region de rechazo o de no rechazo Finalmente 7. 8. \* Un análisis básico siempre implica alguna prueba de hipótesis. Existen muchos casos donde el test de hipótesis se aplica a la investigación de mercados. Formular las Hipótesis hipótesis nula (H0): Enunciado de que no se espera ninguna diferencia o efecto. Hipótesis alternativa (H1): Enunciado de que se espera alguna diferencia o efecto. Hipótesis investigación: Propuesta por la investigación. Hipótesis nula (H0): Negación de una correlación. Hipótesis alternativa (Ha): Lo contrario/adicional a la hipótesis de investigación. Selección del Nivel de Significancia\ Al hacer inferencias sobre una población, existe el riesgo de llegar a una conclusión incorrecta. Pueden ocurrir dos tipos de errores: \* Error tipo I: Rechazar de una hipótesis nula que en realidad es verdadera. También denominado Nivel de significancia (α alfa), controla al establecer el nivel tolerable de riesgo. \* Error tipo II: No rechazar una hipótesis nula que en realidad es falsa. También denominado Potencia de una prueba (1--β, beta), depende del valor real del parámetro (proporción) de la población, alternativa, aumentar el tamaño de la muestra. H0 Verdadera H0 Falsa ---------------- ------------------- ------------------- No rechazar H0 Decisión Correcta Error Tipo II (β) Rechazar H0 Error Tipo I (α) Decisión Correcta Significancia (p-valor) El p-valor es el nivel más pequeño de significancia en el cual podemos rechazar la hipótesis nula. \* Entonces, en todos los casos, si p\ 0,6 🡪 bondad de ajuste aceptable). \* Estrés: Mide el grado de la falta de ajuste o la proporción de varianza de los datos escalados que no explica el modelo de EMD. \* Mapa espacial: Representación de las relaciones percibidas entre marcas u otros estímulos en un espacio multidimensional Procedimiento de un EMD 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. - - - - - Obtención de Datos de Percepciones: Enfoque Directo \* Enfoque directo (juicios de semejanza). Se les pide que califiquen todos los pares posibles de marcas o estímulos, en términos de su semejanza en una escala tipo Likert. Obtención de Datos de Percepciones: Enfoque Derivado \* Enfoques derivados (calificaciones de los atributos): Se basa en los atributos para obtener datos de percepción. \* Se pide a los encuestados que usen escalas Likert o de diferencial semántico, para calificar los estímulos en los atributos identificados.  Obtención de Datos de Preferencias \* Los ordenamientos de preferencia son rangos ordenados de las marcas u otros estímulos en términos de la preferencia de los encuestados (de los más a los menos preferidos). Ordene las siguientes marcas en función de sus preferencias: Alternativas para Decidir la Cantidad de Dimensiones \* Conocimiento previo (teoría o inv. previas). \* Posibilidad de interpretación y facilidad de uso (generalmente, 2/3 dimensiones). \* Criterio de corte. Analizar el gráfico de estrés vs dimensionalidades, similar al gráfico de sedimentación de EFA. \* Enfoques estadísticos (métodos avanzados). Asignación de Etiquetas a las Dimensiones (1) \* Una limitación del EMD es que la interpretación de las dimensiones es difícil y podría resultar subjetiva. \* A menudo las dimensiones representan más de un atributo. \* También podemos usar el análisis sin asignar etiquetas a las dimensiones... Asignación de Etiquetas a las Dimensiones (2) Las siguientes son alternativas para nombrar las dimensiones: 1\. Basarse en el conocimiento del mercado y el marco de referencia para interpretar la naturaleza de las dimensiones. 2\. Utilizar características objetivas para analizar las dimensiones (ej. precio, certificaciones de calidad, caballos de fuerza, vida útil, consumo de nafta). 3\. Consultar a los encuestados y definir luego las dimensiones: \* Consultarles qué criterios utilizaron para evaluar. \* Mostrarles los mapas y pedirles que nombren los ejes. 4\. Métodos estadísticos (más avanzado y complejo, por lo que no suele utilizarse). Interpretación de las Configuraciones Examinamos las coordenadas y posiciones: \* Marcas cercanas 🡪 competencia. \* Marca aislada 🡪 imagen única. \* Espacios en blanco 🡪 potencial oportunidad. Evaluación de la Confiabilidad y Validez \* Analizar R cuadrado y Estrés. \* Realizar una división por mitades y comparar los resultados. \* Suprimir estímulos al azar y comparar resultados. \* Evaluar confiabilidad test-retest, recogiendo datos en dos momentos diferentes. EMD en SPSS  op1: [[Escalamiento Multidimensional PROXSCAL en SPSS \| Pablo Vailati 🙋🏼‍♂️]](https://www.youtube.com/watch?v=M8Q_0_o97h4) op2: [[8 \| Escalamiento Multidimensional en SPSS \|]](https://www.youtube.com/watch?v=bno2A5D3_Js&t=280s) Análisis Conjunto \* Técnica que intenta determinar la importancia relativa que los consumidores asignan a los atributos sobresalientes, y la utilidad que atribuyen a los niveles de atributos. Principales Estadísticos Asociados al Análisis Conjunto \* Funciones de valor parcial o de utilidad: describen la utilidad que los consumidores asignan a los niveles de cada atributo. \* Pesos de importancia relativa: permite identificar qué atributos ejercen una influencia considerable en la elección del consumidor. \* Niveles de los atributos: Denotan los valores que asumen los atributos. \* Perfiles completos de las marcas: Combinación entre los distintos niveles de los atributos. \* Tablas por pares: tablas de evaluación dos atributos a la vez con sus respectivos niveles. \* Conjuntos ortogonales: clase especial de diseños fraccionales. Proceso de un Análisis Conjunto 1. 2. 3. 4. 5. 6. Ejemplo de Atributos y Niveles  - - - - -   Evaluación de la Confiabilidad y Validez \* Analizar R cuadrado. \* Realizar una división por mitades y comparar los resultados. \* Evaluar confiabilidad test-retest, recogiendo datos en dos momentos diferentes. [[Explicación Análisis Conjunto SPSS]](https://www.youtube.com/watch?v=-t6fSrXkvfY)