Apuntes Investigacion Comercial

Investigación Comercial

20062007

Investigación Comercial 3º A.D.E. Profesores:

Óscar Gonzalez Benito Ángela Gonzalez Lucas Libia Santos Requejo Versión 1.0 (Atenea) 2007/05/18

Iván Gómez Martín LAF http://laf.universaliun.org Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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Índice de contenido 1 introducción a La investigación comercial.......................................................................................6 1.1 Concepto ..................................................................................................................................6 1.2 El sistema de Información de Marketing..................................................................................7 1.3 Evolución..................................................................................................................................9 1.4 Aplicaciones............................................................................................................................12 1.5 Contratación ...........................................................................................................................13 1.6 La Industria de la Investigación Comercial.............................................................................13 2 El proceso de la investigación Comercial.......................................................................................16 2.1 Planificación de la Investigación Comercial ..........................................................................16 2.2 Definición del problema y objetivos.......................................................................................16 2.3 Enfoque de la investigación: Exploratorios, descriptivos, casuales........................................18 2.3.1 Tipos de Información...........................................................................................................21 2.3.2 Técnicas de obtención de información primaria.............................................................23 2.3.3 Análisis de datos e Información......................................................................................25 2.4 Presupuesto y decisión de realización.....................................................................................26 2.5 Resultados y presentación del informe...................................................................................27 2.6 Evaluación y control de la investigación.................................................................................28 2.7 Consideraciones éticas de la investigación comercial.............................................................28 2.8 Información secundaria (Anexo del tema 2)...........................................................................30 2.8.1 La información secundaria en la investigación comercial ..............................................30 2.8.2 Bases de datos.................................................................................................................31 2.8.3 Bases geodemográficas. Geomarketing..........................................................................32 2.8.4 Paneles.............................................................................................................................32 2.8.5 Omnibus..........................................................................................................................37 3 Técnicas cualitativas.......................................................................................................................39 3.1 Técnicas cualitativas: concepto, características y clases.........................................................39 3.1.1 Clasificación....................................................................................................................40 3.2 Interpretación de la información cualitativa...........................................................................43 4 Técnicas cuantitativas.....................................................................................................................44 4.1 Técnicas cuantitativas.............................................................................................................44 4.2 La encuesta.............................................................................................................................46 4.2.1 Encuestas personales.......................................................................................................46 4.2.2 Encuestas impersonales...................................................................................................47 4.2.3 Ventajas de las encuestas.................................................................................................48 4.3 Elección del tipo de encuesta más adecuado..........................................................................48 4.4 La observación........................................................................................................................51 5 El cuestionario................................................................................................................................55 5.1 El cuestionario: Concepto, funciones y proceso de elaboración.............................................55 5.1.1 Proceso de elaboración....................................................................................................55 5.1.2 Técnicas para realizar preguntas difíciles........................................................................64 5.1.3 Codificación del cuestionario..........................................................................................65 5.2 Actividades Prácticas del Tema 5: El cuestionario.................................................................72 Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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5.2.1 Ejercicio 1........................................................................................................................72 5.2.2 Ejercicio 2........................................................................................................................75 5.2.3 Ejercicio 3.......................................................................................................................76 5.2.4 Ejercicio 4.......................................................................................................................77 5.2.5 Ejercicio 5.......................................................................................................................78 6 Medidas y Escalas..........................................................................................................................82 6.1 Tipos de escala........................................................................................................................82 6.1.1 Escalas básicas.................................................................................................................82 6.1.2 Escalas comparativas.......................................................................................................84 6.1.3 Escalas no comparativas o multiItem.............................................................................87 6.2 Decisiones sobre escalas multiitem.......................................................................................91 6.3 Evaluación de escalas.............................................................................................................92 6.4 Escalas Estandarizadas...........................................................................................................96 6.5 Ejercicios................................................................................................................................99 6.5.1 Ejercicio 1........................................................................................................................99 6.5.2 Ejercicio 2......................................................................................................................101 6.5.3 Ejercicio 3......................................................................................................................105 6.5.4 Ejercicio 4......................................................................................................................106 6.5.5 Ejercicio 5......................................................................................................................107 6.5.6 Ejercicio 6......................................................................................................................109 7 Muestreo........................................................................................................................................110 7.1 Introducción al muestreo: conceptos básicos.........................................................................110 7.2 Diseño de muestreo................................................................................................................113 7.3 Procedimientos de muestreo..................................................................................................115 7.4 Tamaño muestral...................................................................................................................120 7.4.1 Muestreo aleatorio simple..............................................................................................122 7.5 Selección material de la muestra..........................................................................................133 8 Experimentación comercial .........................................................................................................139 8.1 Relaciones de causalidad y objetivos....................................................................................139 8.2 Tipos de relaciones Causales................................................................................................140 8.3 Términos, validez y símbolos en experimentación comercial ..............................................141 8.4 Efectos de las variables extrañas (Externas).........................................................................142 8.5 Limitaciones de la experimentación comercial ....................................................................144 8.6 Experimentos de laboratorio.................................................................................................144 8.7 Tipos de diseños experimentales...........................................................................................145 9 Técnicas básicas de análisis cuantitativo......................................................................................157 9.1 Introducción...........................................................................................................................157 9.2 Técnicas básicas de análisis: univariante..............................................................................158 9.2.1 Ejercicio 1. Prueba t/z de la media................................................................................163 9.2.2 Ejercicio 2. Prueba Z de proporciones..........................................................................165 9.2.3 Ejercicio 3. Test binomial..............................................................................................166 9.2.4 Ejercicio 4. Test de KolmogorovSmirnov....................................................................168 9.2.5 Ejercicio 5. La Prueba χ2.............................................................................................169 9.3 Técnicas básicas de análisis: bivariante................................................................................170 9.3.1 Tabulación cruzada........................................................................................................170 9.3.2 Estadísticos descriptivos................................................................................................175 Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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9.3.3 Coeficiente de correlación por rangos...........................................................................176 9.3.4 Algunos contrastes bivariantes......................................................................................181 9.3.5 Relación de contrastes y ejercicios................................................................................181 9.3.6 Ejercicio 6. Coeficiente de correlación lineal de Pearson.............................................182 9.3.7 Ejercicio 7. Coeficiente de correlación de rangos ρ de Spearman, coeficiente de correlación de rangos τ de Kendall y coeficiente de correlación Γ de Goodman y Kruskal .................................................................................................................................................182 9.3.8 Ejercicio 8. Coeficiente de correlación de rangos ρ de Spearman...............................185 9.3.9 Ejercicio 9. coeficiente de correlación de rangos τ de Kendall..................................186 9.3.10 Ejercico 10. Coeficiente de concordancia W de Kendall.............................................187 9.3.11 Ejercicio 11. Coeficiente de contingencia, coeficiente T de Schuprow y coeficiente V de Cramer................................................................................................................................188 9.3.12 Ejercicio 12. Coeficiente de contingencia. Coeficiente V de Cramer..........................191 9.3.13 Ejercicio 13. Coeficiente φ.........................................................................................192 9.3.14 Ejercicio 14. Correlación tetracórica...........................................................................193 9.3.15 Ejercicio 15. Coeficiente λ.........................................................................................194 9.3.16 Ejercicio 16. Coeficiente eta........................................................................................195 9.3.17 Ejercicio 17. Test de diferencia de medias...................................................................196 9.3.18 Ejercicio 18. Test de diferencia de medias (Muestras dependientes)...........................198 9.3.19 Ejercicio 19. Test de diferencia de medias (Muestras dependientes)...........................199 9.3.20 Ejercicio 20. Test de proporciones..............................................................................200 9.3.21 Ejercicio 21. Test de proporciones...............................................................................201 9.3.22 Ejercicio 22. La Prueba χ2........................................................................................202 9.3.23 Ejercicio 23. Test de McNemar...................................................................................203 9.3.24 Ejercicio 24. Test de MacNemar.................................................................................204 9.3.25 Ejercicio 25. Test de Cochran......................................................................................206 9.3.26 Ejercicio 26. Test de Cochran......................................................................................209 9.3.27 Ejercicio 27. Test de la mediana. Test U de MannWhitney........................................211 9.3.28 Ejercicio 28. Test de la mediana..................................................................................213 9.3.29 Ejercicio 29. Test WalWolfowitz................................................................................214 9.3.30 Ejercicio 30. Test de KruskalWallis...........................................................................215 9.3.31 Ejercicio 31. Test de KruskalWallis............................................................................216 9.3.32 Ejercicio 32. Test de los signos. Prueba T de Wilcoxon..............................................217 9.3.33 Ejercicio 33. Prueba T de Wilcoxon............................................................................218 9.3.34 Ejercicio 34. Test de Kendall. Test de Friedman.........................................................219 9.3.35 Ejercicio 35. Test de Friedman....................................................................................220 10 Anexo I Código internacional CCI/ESOMAR para la práctica de la investigación social y de mercados...........................................................................................................................................221 10.1 Introducción.........................................................................................................................221 10.2 El Código Internacional .....................................................................................................222 10.3 Definiciones........................................................................................................................222 10.4 Normas................................................................................................................................224 11 Anexo II. Resumen general de resultados EGM. Febrero a Noviembre de 2006.......................228


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1 Introducción A La Investigación Comercial 1.1 Concepto

Kotler (1992): El diseño, recogida de datos e información relevante y su posterior análisis para resolver un problema concreto de marketing con el que se enfrenta la empresa. Green, Tull y Albaum (1988): Búsqueda objetiva y sistemática de información relevante con intención de identificar y/o solucionar cualquier problema y situación en el área de marketing. Kinnear y Taylor (1998): Es un enfoque sistemático y objetivo para el desarrollo y suministro de información para el proceso de toma de decisiones por la gerencia de marketing. Los puntos más importantes en todas estas definiciones y los que realmente definen investigación comercial nos llevan a una definición que podría ser: La investigación comercial es un proceso: ●

Sistemático : Desde dos puntos de vista: ○

Todos los pasos que se realizan deben estar planificados, los procedimientos bien organizados, los objetivos claros (método científico).

○

No recurrir a la investigación comercial únicamente cuando la empresa tenga ya problemas. La investigación comercial debe ser una herramienta a utilizar de manera constante (permanentemente), no sólo si hay tiempo y dinero.

●

Objetivo : La información de un proceso de investigación comercial tiene que ajustarse a la realidad, ser neutral, es decir, se debe evitar introducir sesgos personales. Los resultados obtenidos por un investigador deberían ser los mismos que los obtenidos por otro investigador sobre la misma materia aunque utilice otro método. Hay materias en las que no se puede investigar, como las motivadas por fines personales o políticos.

●

Informativo : Porque los resultados son información. El resultado final es el informe. Debe ser breve y claro y que invite a actuar y tomar medidas sobre el problema.

●

Orientado a la toma de decisiones : Debe ayudar a los responsable a reducir la incertidumbre, a tomar decisiones más rápido y a que sean más acertadas que en ausencia de esa información.


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Otras cuatro definiciones en las que se pueden ver estos conceptos son: 1. Consiste en la recopilación sistemática y objetiva, el análisis y la evaluación de información sobre aspectos específicos de los problemas de marketing para ayudar a la toma de decisiones. 2. Es la identificación, recopilación, análisis y difusión de la información de manera sistemática y objetiva, con el propósito de mejorar la toma de decisiones relacionadas con la identificación y solución de problemas y oportunidades de marketing. 3. Es la búsqueda y obtención de los datos necesarios para la planificación comercial. 4. Comprende el diagnóstico de necesidades de información y la selección de variables pertinentes sobre las que hay que recoger, registrar y analizar información válida y fiable. Una definición más completa dada por la asociación americana para el marketing es: La investigación comercial es una función que relaciona el consumidor, al cliente y al público en general con las empresas a través de información que sirve para identificar y definir oportunidades y problemas de marketing, generar, refinar y evaluar acciones de Marketing, hacer un seguimiento de la eficacia de las actividades de Marketing e impulsar la compresión del Marketing como proceso. La investigación comercial determina la información necesaria para alcanzar estos fines, diseña los métodos de recogida de información, gestiona e implementa los procesos de análisis de datos, analiza los resultados y comunica los hallazgos y sus consecuencias. La causa que motiva una investigación comercial es un problema (un producto que no se vende, existencia de competidores, ...). La información es el resultado de la investigación comercial, y sirve para resolver el problema o para ayudar a la toma de decisiones. Investigación comercial se suele confundir con investigación de mercados. El primer concepto es más amplio que el segundo y además lo engloba. Investigación comercial comprende cualquier problema relacionado con Marketing independientemente que se estudie un mercado o no.

1.2 El Sistema De Información De Marketing El sistema de información (o de investigación) de Marketing (S.I.M.) es el conjunto de personas (capital humano), equipos (informáticos, que son tangibles) y procedimientos (intangibles) diseñados para recoger, clasificar, analizar, valorar y distribuir a tiempo la Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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información oportuna y precisa demandada por los gestores de marketing para la toma de decisiones.

Los datos son los que son, simplemente datos, sin embargo información son esos datos ya procesados. Información hay mucha, localizada en muchas fuentes. El S.I.M. Debe buscar la información y ordenarla, es decir, organizarla y procesarla, de manera que los directivos la puedan obtener rápidamente y que les sea útil. Este sistema está formado por varios subsistemas: ●

●

Subsistema de datos internos : Consiste en recoger información de fuentes internas a la propia empresa (departamento de contabilidad: cuentas anuales, información de venta, ...), etc. Le interesan más los productos que mayor y menor nivel de ventas hayan tenido. Hay que filtrar la información: ○

Personal : Está en contacto con el cliente y las quejas del mismo. Hay que motivarles a transmitir la información.

○

Tarjetas de los clientes : Con estas se registran las compras y queda la información dentro de la base de datos de la empresa.

Subsistema de inteligencia de Marketing : Recoge información del entorno. Este se divide en: ○

Microentorno : Proveedores, distribuidores, clientes,...

○

Macroentorno : Ambiente sociocultural, legal, político, ...

Todo esto influye en la empresa. Las fuentes son diversas: leyes, memoria, informes de fuera, proveedores cliente, competencia ●

Subsistema de investigación comercial : los datos de los dos anteriores pueden no ser suficientes, estar anticuados o no estar adaptados a las necesidades. Este subsistema busca la información de primera mano (encuestas, entrevistas, ...)

●

Subsistema de apoyo a las decisiones de Marketing : conjunto de modelos y técnicas estadísticas, paquetes informáticos y en general tecnologías de los que la empresa dispone para poder trabajar con toda la información obtenida y generar el informe que se da al directivo para que decida.


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Directores de marketing realizan el: Análisis Planificación Gestión Control

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SISTEMA DE INFORMACIÓN DE MARKETING Desarrollar información Valorar las necesidades de información

Datos internos

Entorno de marketing

Inteligencia de marketing

Público objetivo Canales Competencia s

información Valorar las necesidades de información

Apoyo a las decisiones de marketing

Investigación de marketing

Grupos de interés Fuerzas de macroentorno

Decisiones y comunicaciones de marketing

1.3 Evolución La investigación comercial ha ido evolucionando según ha habido diferentes aportaciones de diferentes profesionales: psicólogos, matemáticos, estadísticos, sociólogos, economistas. Los cambios económicos afectan ya que las economías han crecido, hay más dinero para gastar, se demanda más, pero actualmente se demanda más y cosas más específicas. El avance de la tecnología ayuda a investigar más y mejor. Científicamente también nos ayudan avances en econometría, matemáticas y estadística, que mejoran los métodos de procesamiento. Los cambios sociales también afectan por el cambio de los estilos de vida. Se distinguen las siguientes etapas: ●

Etapa primitiva : ○

Mercado : Exceso de demanda. Desabastecimiento de los mercados.


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●

●

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○

Objetivo : Las empresas intentan producir, minimizar costes y aumentar el beneficio.

○

Marketing : Lo más importante era la distribución.

○

Tecnología : No había.

○

Investigación comercial : Escasas investigaciones y no existen metodologías para obtener y tratar la información. Se utilizaban las entrevistas.

Etapa de primer desarrollo (1860 1920) : ○

Mercado : Cierto grado de abastecimiento de los mercados.

○


○

Marketing : Distribución y efectos de las actividades promocionadas en el desarrollo de ciertas estrategias de marketingmix. envase y marca, actividades de comunicación...

○

Tecnología : Se denota cierto desarrollo.

○

Investigación comercial : Apenas hay técnicas desarrolladas de análisis y recogida. Se centra en medir la eficacia de las estrategias que se han puesto en marcha. Se hacen observaciones y entrevistas.

Etapa de formación (1920 1960) : ○

Mercado : Algunos mercados se saturan (oferta = demanda).

○


○

Marketing : Distribución y efectos de las actividades promocionadas en el desarrollo de ciertas estrategias de marketingmix. envase y marca, actividades de comunicación...

○

Tecnología : Avances en todos los campos.

○

Investigación comercial : Cuenta con nuevos y mejores instrumentos y técnicas de análisis y recogida de información: ■ cuestionarios ■ técnicas de muestreo aleatorio ■ paneles ■ métodos experimentales ■ técnicas cualitativas y cuantitativas,...

Etapa del desarrollo del poder analítico (1960 1990) :


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○

Mercado : Es un mercado saturado. Hay más oferta que demanda. Las empresas tienen problemas para dar salida a un producto. Hay nuevos competidores.

○

Objetivo : Obtener beneficio pero adoptan la orientación de marketing. Pensamos en satisfacer las necesidades del consumidor.

○

Marketing : Se toman las decisiones apoyándose en las variables mix del marketing y se hace más hincapié y se realiza más esfuerzo en ellas.

○

Tecnología : Se desarrollan aceleradamente.

○

Investigación comercial : Se desarrollan nuevas tecnologías de análisis y recogida de información. Existe un interés más fuerte por esta actividad. Aparecen nuevos instrumentos y mejores programas informáticos.

Etapa electrónica (1990...) : ○

Marketing : No sólo interesa satisfacer las necesidades de los clientes, sino también contribuir al bienestar de la sociedad.

○

Tecnología : Desarrollo informático, tecnológico y de las comunicaciones muy elevado.

○

Investigación comercial : Nuevas expectativas para la investigación comercial y nuevas herramientas para investigar, entre ellas la investigación electrónica.

Conclusiones: ●

La investigación comercial se ha hecho imprescindible por: ○ Incremento de la competencia y la situación de madurez de los mercados ○ Esta situación hace que se necesite información al instante.

●

Las organizaciones se han hecho más grandes: ○ Se dirigen a un público más amplio. Por tanto será más difícil conocerlo. Se le intenta conocer mediante la investigación comercial.

●

Costes de tomar decisiones equivocadas ○ Costes económicos. Personal que se despide ○ Costes de imagen ○ Costes de oportunidad: El dinero se podía haber destinado a otra cosa Para no equivocarnos mejor se investiga para tomar decisiones en situaciones de menor incertidumbre.

●

Necesidad de prever y conocer los cambios del entorno:


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Investigación Comercial ○

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Cambios sociales y estilos de vida.

Futuro de la investigación comercial, aunque el presenten ya se caracteriza por estas características: ●

Tasa esperada de crecimiento de los mercado convencionales será muy reducida.

●

Que el número de nuevos productos se incremente. Hay mayor capacidad económica por lo que el número de productos se incrementa. Nuevas materias primas y ciclos productivos.

●

Ciclos de vida: más cortos cada vez: se renuevan más rápido los productos, salen nuevos.

●

El coste de los fracasos de los productos nuevos es mayor. Es debido a la competencia. El entorno es muy hostil y dinámico. Los errores se pagan en imagen y costes.

●

Cambios acelerados del entorno.

●

Los mercados tenderán a fragmentarse. Se utilizarán las técnicas ya conocidas de cursos anteriores y se elaborarán productos más concretos para cubrir una demanda que cada vez es más específica.

●

La tecnología informática se desarrolla para hacer las cosas mejor y más rápido. La investigación a través de la red sustituye cada vez más a las investigaciones postales.

1.4 Aplicaciones La investigación y la dirección de marketing tienen que decidir si se organiza un departamento de investigación comercial. Si suponemos que sí, que tenemos un departamento de investigación comercial, debemos decidir dónde lo ubicamos. Un consejo es NO integrarlo en el departamento de marketing, es mejor que dependa de la gerencia. Esto se debe a que si el departamento de investigación comercial está dentro del de marketing, este procurará que los resultado sean favorables, por tanto se pierde la objetividad. Por ejemplo, si se realiza una campaña publicitaria, el departamento de marketing pretenderá que la campaña sea lo mejor posible e intentará demostrar a la dirección que la campaña ha sido memorable, sea así o no. Hay tipos de productos que se tardan en vender y es más complicado ver sus resultados, por tanto se necesitan hacer otro tipos de análisis. Los diferentes campos de aplicación de la investigación comercial son:


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●

Análisis de la demanda: Intención de compra de los consumidores, estilos de compra

●

Características del mercado.

●

Análisis de la competencia.

●

Análisis del entorno general

●

Análisis del entorno interno: Proveedores, competidores, ...

●

Análisis de las variables de marketingmix: elasticidad de la demanda sobre el precio o diseño de envases

●

Valoración de resultados: análisis de la rentabilidad o imagen

Para más ejemplos ver tabla en el libro.

1.5 Contratación Investigar es caro, así que hay que mirar si merece la pena, es decir cual es el coste de hacer la investigación comercial dentro de la empresa o contratarla fuera. Algunos de los factores que empujan a contratarla fuera son: ●

Precio : Si lo contrato fuera, normalmente el coste para las empresas que se dedican a esto es menor que si la empresa lo hace por su propia cuenta.

●

Coste : Sería el coste de llevarla a cabo la propia empresa.

●

Capacidad : Hay que valorar si la propia empresa tiene capacidad para investigar por sus propios medios (personal, espacio,...) Si el trabajo de investigación es fuerte, mejor contratar fuera.

●

Experiencia : Las empresas que se dedican a investigar, ya tienen experiencia.

●

Habilidad personal : El personal de las empresas que se dedican a investigar, tienen ya una habilidad o conocimiento adquirido.

●

Prestigio : Las empresas que se dediquen a la investigación comercial tendrán una trayectoria e imagen y transmiten calidad y garantía a las informaciones que se van a obtener.

●

Imparcialidad : El investigador de fuera evita que los departamentos de la propia empresa se sientan investigados y condicionados. No tanto si los investigadores son de fuera. Se intenta evitar así posibles conflictos.

Las más importantes vienen al ser la razón de preciocoste y la de capacidad.


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1.6 La Industria De La Investigación Comercial Organizaciones que se dedican a dar soporte y a controlar dentro del ámbito de la investigación comercial son: ●

AEDEMO : Asociación Española de Estudios de Mercado, Marketing y Opinión (http:// www.aedemo.es/).AEDEMO se constituyó el 6 de Noviembre de 1968 por 26 socios y está integrada en la actualidad por 1026 socios. El objetivo fundamental de AEDEMO es la difusión y control de las técnicas empleadas en la Investigación Comercial. Las actividades de AEDEMO se desarrollan en los campos de la formación, las publicaciones profesionales, los servicios a los asociados y las relaciones internacionales. Algunos de sus objetivos son: contribuir al conocimiento y desarrollo de las técnicas relativas a los Estudios de Mercado de Opinión, de Investigación Comercial y Marketing, promover los métodos necesarios para la correcta aplicación de los datos proporcionados por la Investigación de Mercados a los programas de comercialización de empresas, facilitar la información y mejora de los especialistas en Estudios de Mercados, Marketing y Opinión, colaborar en la solución de los profesionales de sus asociados, fomentar las relaciones de trabajo e interprofesionales de sus miembros, arbitrar las situaciones de conflicto técnico entre empresas y proveedores de servicios profesionales de Investigación de Mercados que sean aceptadas por ambas partes. Además interviene en formación, tiene publicaciones y presta distintos servicios. Tiene publicaciones y libros de investigación comercial, una revista trimestral llamada "Investigación y Marketing", un boletín de noticias, anuarios, ...

●

ESOMAR : European Society for Opinion and Marketing Research. (http://www.esomar.org/). Intervienen a nivel mundial en el sector de investigación de mercados. Se fundó en 1948. Tiene 4400 miembros. Promueve el uso del estudio de la opinión de mercados para mejorar la toma de decisiones. Ofrece seminarios y conferencias, publicaciones profesionales, promueve el aprendizaje a distancia. Realiza actividades de representación de la industria. Tiene redactado un código ético de conducta que recoge cómo se debe investigar.

●

ANEIMO : Asociación Nacional de Empresas de Investigación de Mercados y Opinión Pública. (http://www.aneimo.com/). Se fundó en 1978. Representa y promueve los intereses de las empresas del sector, ante las administraciones públicas. Representa a las empresas frente a sectores profesionales afines tanto en España como a nivel internacional. Promueve la colaboración entre las empresas del sector para mejora la calidad, defiende los códigos de ética, etc.

Si miramos cómo está la investigación comercial, veremos como en España el sector ha crecido un 4'6%. Es el 5º país de Europa por volumen de negocio detrás de Reino Unido, Alemania, Francia e Italia.


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E l S e cto r e n E s p a ñ a F a c tu r a c ió n G lo b a l + 4 ,6 %

M illo n e s d e €

450 359

400 350 300 250 200

179

183

186

193

1993

1994

1995

1996

213

230

246

268

281

383

401

306

150 100 50 0 1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

( F u e n te s : A e d e m o y A n e im o , 2 0 0 5 )

Los expectativas para el 2006 se esperan del 5%. El área de mayor crecimiento ha sido la investigación a través de Internet. El tipo de cliente que más pide investigación es una empresa dedicada a la fabricación (47%), seguida de las empresas de servicios (20%), sector público (9%), medios de comunicación (5%) y otras empresa o sectores. En Europa es similar. El tipo de investigación es en su mayoría cuantitativa frente a la cualitativa. El procedimiento más utilizado son las encuestas y dentro de ellas y por orden de uso: ● Cara a cara, personal ● Por teléfono ● Por correo, postales ● Online Las empresas que más facturan dentro de la investigación comercial son: ● CNS ● DYN ● Sigma2: intención de voto ● Beta6


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2 El Proceso De La Investigación Comercial 2.1 Planificación De La Investigación Comercial Supone definir tareas a realizar, definir el orden en que hay que realizarlas, organizar la forma. Es un proceso sistemático. Sus etapas son: ●

Definir el problema : Determinar la causa, la situación que justifica investigar, que motive la investigación, es decir, determinar por qué. Ejemplos de problemas son la disminución de las ventas o la aparición de un nuevo competidor.

●

Fijar los objetivos : Consiste en decidir el propósito de la investigación. Equivale a determinar qué se va a investigar. Si el problema es la disminución de las ventas un objetivo puede ser investigar la red de distribución y determinar hasta qué punto la red de distribución colabora con la venta del producto.

●

Diseño de la investigación : El diseño es un plan, guía o documento en el que se recoge la manera en que se va a realizar ese proceso de investigación. En esta guía se debe plasmar cual es el enfoque de la investigación, cual es la fuente de información, técnicas que se van a utilizar, instrumentos de análisis, ... es decir, cómo lo voy a hacer.

●

Presupuestar la investigación : Se quiere saber con este paso cuánto nos va a costar la investigación.

●

Decidir si se desarrolla o no la investigación

●

Ejecutar el proyecto : Si se ha decidido que sí, lo realizamos nosotros o lo contratamos fuera y los resultados se dan en un informe final.

●

Evaluar y controlar la investigación : Debe ser una etapa paralela a las demás. Se debe controlar si se está haciendo bien. Si las cosas se están haciendo mal nos pueden llevar a malos resultados.

2.2 Definición Del Problema Y Objetivos Definir el problema es identificar la causa. Para esto se hacen los siguientes pasos: ●

Identificación : se busca información de la propia empresa, por ejemplo su comportamiento en ventas, los consumidores (perfil demográfico, estilo de vida, ...), analizar el macroentorno.


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Demográfico

Macroentorno

Macroentorno

Suministradore Medio Ambiente s Microentorno EMPRESA Microentorno Competidores Intermediarios

Tecnológico

Microentorno

MERCADO

Microentorno

Instituciones (banco España, Ministerio Economía

Macroentorno

Económico

Socio cultural

Macroentorno Político legal

●

Análisis : El problema debe ser fruto de conversaciones entre, por una parte, la persona que necesita la información, y el propio investigador, la persona que tiene que tomar la decisión, que conoce la empresa y sabe las necesidades que tiene y el investigador, que es el que sabe como conseguir la información, conoce las técnicas, la gente, ... Se puede también acudir a información secundaria (datos que ya existen). El acudir a todas estas fuentes es para definir el problema. También se puede acudir a casos.

●

Explicación : Trata de explicar cómo se ha llegado a la situación que hemos llamado problema. Una de las maneras de hacerlo es haciendo uso de teoría, por ejemplo, una teoría es pensar que cuando cae el precio, la demanda sube. Se dice teorías porque está comprobado que pasa así. También se acude a hipótesis, afirmación sobre algo que no está contrastado y que se va a comprobar con el resultado de la investigación. Se va a redactar teniendo en cuenta la experiencia y el sentido común. Si el problema que ha generado la investigación es la reducción de ventas, se puede tener la hipótesis de que el consumidor piensa que el producto daña el medio ambiente y por eso no hemos vendido tanto.

Se pueden dar todos o sólo algunos de estos pasos. Definir los objetivos es especificar los objetivos de la investigación, precisar el propósito, y determinar que se va a estudiar y por qué. Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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Suponemos que Pascual tiene el problema de lanzar un producto de cereales al mercado. Ha analizado que hay una empresa competidora en el mercado. Ha visto en el microentorno que hay en una sociedad, Cereal Partners Worldwide, creada por otras empresas, que ha luchado para que el sector de cereales crezca. También sabe que en el macro entorno hay una preocupación por la salud. Los objetivos de la investigación: conocer características demográficas, económicas y el estilo de vida de los actuales consumidores de cereales de desayuno. Este objetivo se completa con la pregunta ¿en qué afectan las modas a este mercado? También tiene como objetivo saber las pautas de comportamiento del consumidor de cereales, es decir, cuándo come, dónde y cuánto, si toda la familia consume cereales de desayuno. También puede ser un objetivo conocer las reacciones de los distribuidores y comerciantes ante este nuevo producto. Se puede pensar que por Pascual tener nombre lo iban aceptar pero puede no ser así. Conocer si el consumidor de cereales está dispuesto a cambiar de marca. También se quieren conocer las previsiones de venta. La dos primeras fases hay que tener cuidado en cómo se realizan y hacerse con un trabajo en conjunto entre investigador y directivo. El resultado es un documento escrito

2.3 Enfoque De La Investigación: Exploratorios, Descriptivos, Casuales Puede ser de tipo: ●

Exploratorio : son estudios menos formales, más flexibles, poco estructurados. Se usan cuando el investigador no tiene conocimientos profundos de los problemas que se están estudiando. El resultado de este estudio podrá describir la naturaleza del problema. Facilitan la compresión del problema, aproximarse a él. Pueden ser investigaciones previas a otro tipo de investigaciones más serias. Permiten clarificar conceptos, para determinar las prioridades de actuación de futuras investigaciones, para conocer algo en mayor profundidad.

●

Concluyente : Son más formales. Son estudios formales, estructurados, planeados previamente, no flexibles. Pueden ser: ○

Descriptivas : Sirven para describir: la imagen de un producto, las características de diferentes segmentos de mercado, el diseño de un producto, los resultados de acciones que ya se han tomado. Describir con precisión el problema que se está investigando. Pueden ser de dos tipos: ■

Longitudinales : Se realizan de manera repetitiva con cierta asiduidad en el tiempo. Nos muestran la evolución de un tema de estudio a lo largo del tiempo. Por ejemplo las cifras de paro, intención de voto, ...


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■

○

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●

Muestras estáticas : muestra seleccionada solamente para una investigación puntual. Si se vuelve a realizar el mismo estudio en otro momento distinto, la muestra va a ser distinta.

●

Paneles : la muestra de personas a la que se pregunta no cambia. Por ejemplo un panel de audímetros.

Transversales: Ofrecen una información puntual sobre algún tipo de estudio. Se pueden realizar: ●

Estudios, encuestas, entrevistas en profundidad : Profundizar en un tema de estudio. Se interesan por el conocimiento global en un tema de estudio. Se realizan sobre muestras pequeñas. Se puede salir de lo marcado. No tiene por qué seguir una línea de preguntas estructuradas.

●

Encuestas : Recogida de información sobre grandes muestras representativas de la población. Es algo muy estructurado, una batería de preguntas predefinidas. Es más cerrado

Causales : Tratan de encontrar relaciones causa efecto entre variables. Por un lado variables que la empresa controla y por otro variables que la empresa no controla. Si se trata de conocer cuántos vendedores ponen en un punto de venta, las variables serán: el número de vendedores y la otra son las ventas. La empresa controla el número de vendedores y quiere controlar las ventas. Hay una variable dependiente, las ventas, y la independiente es la variable controlable. Cuantos más vendedores más se venderá. Para las investigaciones causales se usa el método experimental, que no es más que experimentar para encontrar la relación causaefecto.

Investigación

Concluyentes

Exploratorias

Descriptivas

Causales

Estudios en profundidad Muestras estáticas Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007 Transversales

Longitudinales

Encuestas Paneles

Diferencia de planteamiento y de desarrollo de las investigaciones: ●

●

●

●

●

●

Formulación de los objetivos: ○

Exploratorias : Los objetivos están poco definidos y se puede cambiar a medida que avanza la investigación. Uno de los objetivos era aproximarse al problema.

○

Concluyentes : Los objetivos están bien definidos. Por ejemplo confirma hipótesis

Desarrollo del proceso de investigación. ○

Exploratorias : El proceso es flexible y permite improvisación y adaptación

○

Concluyentes : No se puede modificar el proceso, está estructurado.

Definición de la información necesaria para desarrollar la investigación: ○

Exploratorias : Como no están bien definidas se van formando y cambiando a lo largo del proceso.

○

Concluyentes : No hay opción de cambio, las necesidades están predefinidas.

Obtención de muestras: ○

Exploratorias : Se emplean muestras pequeñas y no representativas de la población de estudio. Se seleccionan de manera no aleatoria.

○

Concluyentes : Muestras grandes y que deben representar la población de estudio y elegidas aleatoriamente, a través de procedimientos aleatorios.

Técnicas de análisis de datos: ○

Exploratorias : Son muestras cualitativas

○

Concluyentes : Son muestras cuantitativas.

Resultados / conclusiones: ○

Exploratorias : Son de carácter orientativo. No se puede asegurar que los resultados se puedan atribuir a toda la población, ya que se realizan sobre muestras pequeñas y no aleatorias.

○

Concluyentes : Los resultados son extrapolables a toda la población de la cual se


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extrajo la muestra. ●

Utilidad de la investigación: ○

Exploratorias : Permiten desarrollar estudios posteriores más complejos. También puede darse que con esta investigación se tengan datos suficientes para la investigación.

○

Concluyentes : Sirven para tomar decisiones y resolver problemas. Está claro el objetivo de la investigación

Investi gación exploratoria, dinámica de grupos, información secundaria, técnicas cualitativas

No

Sí Analiz ar datos, Obtener conclusione

¿Es necesario seguir investigando?

s

Invest igación concluyente

Sí

¿Hace falta encontrar relaciones causales? No

No

Sí Investigación causal

Investigación descriptiva Analizar datos. Obtener conclusiones Recomendaciones


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2.3.1 Tipos De Información Según su disponibilidad: ●

Datos primarios : No existen y se elaboran expresamente para la investigación en curso. Ejemplos: observaciones, entrevistas, técnicas experimentales, dinámicas de grupo, una técnicas proyectiva, ... El principal problema es el coste económico y en tiempo, se tarda más en conseguir.

●

Datos secundarios : Han sido elaborados previamente. Ejemplos: Instituto Nacional de Estadística, anuarios, bases de datos, fuentes bibliográficas, informes, etc. Problemas: que no sea información actual, que no estén expresados en las unidades que necesita el estudio, que no se adapten al tipo de estudio que quiero hacer

Primero se accede a las fuentes secundarias y después a las primarias.

Según su procedencia: ●

Datos internos : Proceden del ámbito interno de la organización.

●

Datos externos : Se localizan fuera de la empresa.

Se pueden cruzar y nos quedaría: ●

Fuentes internas primarias : Se generan en el interior de la empresa como consecuencia de la gestión diaria de la empresa o bien como consecuencia del trabajo de un departamento de investigación. Lo encontramos en la contabilidad, almacenes, red de ventas propia, tarjetas de pago, ...Ventajas: Su bajo coste, ahorro de tiempo en acceder a esas fuentes

●

Fuentes internas secundarias : Están disponibles dentro de la empresa porque se elaboraron en algún momento. Estas fuentes internas son las primeras que hay que consultar y si no sirven vamos a fuentes externas. Ventajas: Su bajo coste, ahorro de tiempo en acceder a esas fuentes

●

Fuentes externas primarias : Se encuentran en los consumidores, distribuidores, y en todos aquellos colectivos a los que acudamos para recoger información. El problema es que son las más caras de todas, las que llevan más tiempo pero son las que dan la información más completa y adaptada a mi problema de estudio. Se consiguen con encuestas, técnicas de observación, técnicas de experimentación, ...

●

Fuentes externas secundarias : Memorias, anuarios o cualquier tipo de documento que esté fuera y que ya esté confeccionado. Por ejemplo: bases de datos, empresas que se dediquen a investigar y tengan paneles, el Instituto Nacional de Estadística...


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La información se puede clasificar según su dinamismo: Estáticas : Dan información sobre muestras distintas cada vez. Se llama estática porque a un grupo sólo se le pregunta una vez. Interrogar sobre la intención de voto. ●

Dinámicas : Se pregunta sucesivamente sobre lo mismo a la misma muestra. Ejemplo: panel. ●

También se puede clasificar sobre el grado de contacto con las personas que proporcionan la información: ●

Personales : Hay contacto entre entrevistador y entrevistado. Entrevistas personales, técnicas proyectivas, dinámicas de grupos, ...

●

Impersonales : Cuando hay contacto nulo entre investigador e investigado. Encuesta postal.

Según grado de colaboración: ●

Directas : Cuando el entrevistado puede razonar, puede conocer para que sirve la información que está transmitiendo. Por ejemplo: ¿Es Usted consumidor de este producto? ¿Cuántas veces consume este producto?

●

Indirectas : El entrevistado no sabe que relación existe entre lo que contesta y para lo que es entrevistado, no puede relacionar. Una prueba que consiste en unas viñetas tipo cómic y que complete las viñetas, un psicólogo lo analiza, pero el entrevistado no sabe para que es.

2.3.2 Técnicas De Obtención De Información Primaria Se agrupan en: ●

Cualitativa : Aportan información de tipo subjetivo, relativa al comportamiento y actuación humana. Investigar la conducta del consumidor. Buscan información que permita comprender la naturaleza y la cualidad de la conducta humana, los motivos de dicha conducta, los por qués de determinados hechos que no se pueden observar directamente. Esas razones están latentes y no se pueden observar directamente, están en el subconsciente del entrevistado. Si se ve pasar un plato en un restaurante, a veces apetece y no se sabe por qué. Este estudio intenta averiguarlo. ○

El tamaño de muestra : Es pequeño ya que lleva mucho tiempo y no se puede hacer para muchos individuos.


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Técnicas de recogida de información: Entrevista en profundidad, técnicas proyectivas, reuniones de grupo, actividades de pseudocompra, técnica de observación.

○

Técnicas de análisis : Proceden del campo de la psicología. Son psicólogos expertos los encargados de interpretar la información que se ha recogido.

○

Funcionalidad : Se usa para conocer los por qués. Se usan para conseguir informaciones que no es posible conseguir de otra manera. Por ejemplo: porque la persona no sepa realmente el por qué de las cosas (está en el subconsciente), porque se sienta avergonzada (porque tiene que consumir un cierto medicamento), porque con esa pregunta se invadiría su intimidad (orientación sexual o política).

○

Críticas :

○

■

Que se realicen sobre un número reducido de sujetos, sería mejor sobre grandes muestras.

■

La interpretación de la información es subjetiva. Hay una persona que tienen unos conocimientos y van a hacer una valoración pero que es subjetiva.

■

Los resultados no se pueden cuantificar y expresar en términos estadísticos.

Ventajas : ■

●

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Estas técnicas son útiles para la investigación comercial y que aportan informaciones más ricas y profundas, a un determinado tema, que lo que podría hacer una investigación cuantitativa.

Cuantitativa : Aportan información sobre el comportamiento externo del consumidor. No buscan conocer el por qué, sino datos objetivos y que se puedan contrastar, como: cuando se consume, cuanto, donde, ... ○

El tamaño de muestra : Es grande

○

Técnicas de recogida de información: Ejemplos: Encuestas Adhoc (personal, telefónica, ...), encuestas periódicas (paneles, estudios Omnibus, ...).

○

Técnicas de análisis : Las técnicas proceden del campo de la matemática y de la estadística.

○

Funcionalidad : Se usan para medir el nivel de consumo (nuestro o de la competencia), frecuencia de compra, volumen por zonas,

El objetivo es conocer las preferencias del consumidor hacia el producto A y hacia el producto B. En una cualitativa el producto B es preferida por los consumidores Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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al producto A por las siguientes razones: ..... El resultado de una investigación cuantitativa diría que el producto B es preferido por el 66% del mercado mientras que el 34% restantes es preferido por A.

●

Experimentación : Analizar del efecto que una variable controlable por la empresa, produce sobre otra que no puede controlar, y que depende de la primera. Estudios causales.

2.3.3 Análisis De Datos E Información Antes de utilizar la información tenemos que prepararla. Los investigadores deben procesar y analizar los datos recogidos para obtener información y resultados importantes. Edición

Codificación

Grabación

Cada una de estas fase se definen como ●

Edición : consiste en inspeccionar los datos y comprobar si los cuestionarios tienen casillas mal marcadas, si se han respetado las preguntas filtro, si todas las respuestas del cuestionario son legibles, si los cuestionarios están completos. También se comprueba si los cuestionarios que han quedado se corresponden con la idea de muestra que tenía inicialmente. Se comprueba que se tiene un número de individuos de cada tipo.

●

Codificar : traducir la información recogida a códigos numéricos. La codificación se puede realizar antes de realizar el cuestionario o después. La postcodificación se hace cuando no se saben las respuestas que se van a dar, es decir, son preguntas abiertas

●

Grabación : pasar la información a soporte magnético. Si es cuestionario es por correo, se tiene que hacer a mano. Si la encuesta es telefónica se suelen grabar los datos directamente.

Cuando ya se tienen realizadas estas fases es cuando se realiza el análisis. Este análisis se puede realizar: ● Individualmente ● Para conocer la relación entre las variables implicadas en dos o más preguntas. Por ejemplo: qué relación existe entre los ingresos y el nivel cultural.


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Finalmente se llega a resultados, conclusiones y recomendaciones. Esto sería el informe. Técnicas para el análisis: Análisis de clasificación o cluster, análisis de componentes principales, análisis de escalas multidimensionales, análisis de la varianza, análisis discriminante, contrastes de hipótesis. El informe no forma parte del diseño aunque se halla comentado aquí. En resumen: ●

Revisión de los cuestionarios

●

Codificación, clasificación, y recopilación de cuestionarios

●

Análisis de preguntas

●

Interpretación de los resultados

●

Conclusiones,y recomendaciones. (informe> pero es otra etapa)

2.4 Presupuesto Y Decisión De Realización Antes de realizar un proyecto de investigación hay que ver si la información va llegar a tiempo, si el esfuerzo de investigación me va a dar más beneficios que lo que cueste, si voy a tener en consideración las conclusiones y recomendaciones, el tiempo (cuándo se va a tener), los costes económicos, el calendario de pagos (cuando se hace cada pago), si el presupuesto es abierto o cerrado (si se puede o no ampliar el presupuesto en función de lo que se encuentre), sentido común, experiencia,... Algunos métodos para decidir son: ●

Métodos del ahorro : se puede hacer una estimación del costes de tomar una decisión equivocada. Se propone realizar aquellas investigaciones cuyo coste sea menor que el ahorro que se va a derivar de una reducción de pérdidas. Para una empresa tomar una decisión sobre el cambio en un elemento sin investigar le supone un coste de 1.000 u.m. Como no se ha investigado no se sabe si se va a aceptar o no. Por tanto tiene una probabilidad de fracaso y éxito del 50%. ¿Cual es el coste esperado de fracasar? 1.000 * 50% = 500. Si la empresa investiga, supongamos que le cuesta 100 u.m. Esto nos reduce el riesgo y aumenta la incertidumbre. Nos reduce la probabilidad de fracasar a un 25 % El coste de la pérdida sería de: 1000 * 25% = 250 o bien considerar 1.100 * 25% = 275. Como el coste de investigar es menor que el ahorro en pérdida (100 < (500 250)) entonces investigo.

●

Método de la rentabilidad :Cuando se habla de rentabilidad se habla de comparar dos magnitudes: beneficios y costes (lo que hace falta para conseguir esos beneficios).


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Relaciono lo que voy a obtener con lo que me cuesta obtenerlo. Se espera que una inversión tenga 500 u.m. con una probabilidad del 80%, lo que espero conseguir son 400. Si esa decisión cuesta 1.000, la rentabilidad sería 400 =40 % Esta rentabilidad no nos dice nada a no ser que se pueda comparar. 1.000 Sirve cuando se tienen varias decisiones posibles a poner en marcha y la podamos comparar y ordenar. En esas 1.000 está el gasto de instigación incluido. También se pueden calcular rentabilidades investigando y sin investigar. ●

Valor actual neto : Se usa en finanzas. Aquí el gasto en investigación es el gasto inicial. Suponemos unos flujos de caja que reflejan la diferencia entre ingresos y gastos relacionados con esa investigación y ese proyecto. Aceptamos investigar si sale mayor que cero.

2.5 Resultados Y Presentación Del Informe Por escrito, incluyen: ● Naturaleza del problema analizado y objetivos de la investigación ●

Metodologías seguidas. Fuentes de información, método de recogida de datos, forma de seleccionar las muestras, ....

●

Exposición de resultados, conclusiones y recomendaciones

Estructura que debe tener el informe: ● Portada ●

Tabla de contenidos, indice

●

Resumen

●

Introducción: puede reflejar antecedentes, aclarar terminología utilizada y en qué consisten las técnicas.

●

Cuerpo del informe: se deja constancia de los detalles de la información, método utilizado, el diseño en definitiva

●

Resultados, conclusiones, recomendaciones


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Investigación Comercial ●

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Anexo en el que figure material especializado o complejo, para quien tenga más conocimientos que pueda profundizar.

Criterios de redacción: ● Exhaustividad : Cuando es completo (no más largo). Cuando se proporciona toda la información que se necesita y de manera que se entienda. ●

Exactitud : Información precisa, no racionamientos ilógicos, no redacciones deficientes, no errores gramaticales,

●

Claridad : Tiene que estar bien organizado, que haga uso de párrafos y frases cortas, que no haya que adivinar los puntos principales

●

Concisión : Que no existan análisis muy largos, sin rodeos, no explicar algo varias veces de diferentes formas,...

Calidad técnicas: claridad, buena presentación, gráficos. Algunos investigadores recomiendan que el directivo que necesita la información forme parte de esta parte de lo resultados. Los conocimientos que tiene esta persona pueden ayudar a redactar pero sin que se entrometa en los resultados pues no ha formado parte de la investigación.

2.6 Evaluación Y Control De La Investigación A pesar de estar puesta al final, es una etapa que debe irse realizando en todas las partes del proceso. Sirve para encontrar y detectar errores. Así, habrá que evaluar cada una de las decisiones tomadas para ver si es la correcta. Métodos: Check list : Consiste en una lista de preguntas relacionadas con el cumplimientos de la finalidad de cada una de las etapas.

●

●

Comité de asesores : conjunto de personas o representantes que se reúnen para valorar paso a paso, haciendo un seguimiento continuado del proceso de investigación. No entran en detalle.

●

Auditoria : consisten comprobar si la realidad se ajusta a lo planteado inicialmente en la investigación. Es una valoración más exhaustiva, más detallada.

2.7 Consideraciones Éticas De La Investigación Comercial Hay un código internacional CCI/ESOMAR de Prácticas legales en materia de investigación de mercado y opinión. Se hace para transmitir una imagen de la investigación comercial que tenga que ver con la ética, seguridad, confianza, honestidad, ... Las empresas dependientes de ESOMAR o de la Cámara de comercio quieren transmitir esta imagen y para Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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ello redactan un texto. Cuando las empresas de investigación tienen que realizar su trabajo tienen que contactar con una empresa cliente, con los consumidores y con el público en general. El cliente espera honestidad, objetividad en los resultados, confidencialidad. El consumidor quiere que no le engañen,que no manipulen sus datos, que no les incluyan en bases de datos sin su consentimiento,... El público en general es al que se acude para buscar información e interesa que quiera participar, interesa las respuestas del mayor público posible. Para que todo este colectivo tenga una sensación positiva sobre las técnicas de investigación se aplican los contenidos del código. Este código tiene la siguiente estructura: I. Introducción : Nos cuenta la génesis del código. Cuenta como surgió la idea. En el año 1948 surgió un código y en 1963 se amplió. En 1971, la cámara de Comercio hace otro y en 1976 se unen. II. Principios de base : la confianza que implica honestidad, objetividad y colaboración voluntaria del público, confianza. La seguridad (que se respeten los derechos, cualquier información confidencial o personal no será transmitida sin su consentimiento). Competencia leal. III. Definiciones : ○ Estudios de mercado : en resumen, la recogida de información. Recogida sistemática, procesamiento, análisis, ... ○ Técnico : la persona o empresa u organismo que investiga. ○ Cliente : Es la empresa que compra, pide o autoriza subscribir un estudio de mercado. ○ Persona entrevistada : es la persona a la que se dirige el técnico para recoger información. Puede ser mediante técnica de investigación, entrevista personal o de grupo, observaciones, ... ○ Entrevista : Forma de contacto, da igual la técnica. Se usa en sentido global ○ Documento : soporte en el que se recoge la información. IV. Normas : ○ Derechos de las personas entrevistadas: Trato respetuoso y que las afirmaciones sean ciertas. Anonimato de las personas entrevistadas, ninguna información que pueda identificar a las personas debe ser relavada a nadie excepto en ciertas ocasiones (si y sólo si el entrevistado acepta). Hay también normas para ver si se puede entrevistar a varias veces a la misma persona. Si la entrevista va dirigida a una organización se debe dar el nombre de la organización. No se debe molestar al entrevistado. El encuestado tiene derecho a cortar la entrevista y pedir que se destruya la información que haya hasta el momento. Hay derecho a la notificación de la observación si la entrevista es oculta. El entrevistado de conocer todos los datos del técnico. En encuestas a niños tiene que haber una autorización. Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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○

Relaciones con el público en general y la comunidad en general: nos dice que investigaciones no están permitidas (por ejemplo: para conseguir informaciones personales, para conseguir información con fines distintos a los de la entrevista, para conocer la solvencia de tercero, para espionaje industrial, para ventas, ...). No se debe hacer insinuaciones denigrantes de nadie. No se deben hacer públicas las informaciones conseguidas y pagadas por un cliente. Las condiciones deben constar de un contrato. Hay documentos que son de la empresa y otro del cliente. Los presupuestos son del técnico. Los resultados son del cliente. El técnico no puede divulgar los resultados excepto si el cliente lo permite. Los métodos de investigación (encuesta) son del técnico. Los documentos son todos del técnico excepto el informe. El cliente puede tener copias de los cuestionarios. Salvo autorización del cliente, el técnico no debe revelar quien ha pedido la información, el entrevistado debe saber la identidad del técnico pero no del cliente. Mientras se lleva a cabo el proceso solo deben saber lo que está pasando el técnico y los que le ayudan. El cliente puede asistir aun un número limitado de entrevistas. Si un estudio de investigación sirve para 2 empresas o más estas deben conocerlo. No se debe comunicar a personas de la organización nada de lo que aparezca en la investigación. Los técnicos no deben permitir que sus nombres sean utilizados para demostrar que el estudio se realizó con respecto al código.

○

Presentación de los informes: El técnico debe hacer una distinción entre resultados, interpretaciones y sus recomendaciones.

○

Modalidades de aplicación del código.

Este código lo deben cumplir los asociados de ASOMAR. Ver apéndice I.

2.8 Información Secundaria (Anexo Del Tema 2) 2.8.1 La Información Secundaria En La Investigación Comercial La información secundaria es aquella que ha sido creada en el pasado. Es información que ya existe, y se encuentra disponible en el momento en que surge la necesidad de su utilización. Es necesario que se la hayan pedido previamente por una razón u otra.

La importancia de esta información puede venir dada por: tiempo, esfuerzos, y costes. Razones: ●

Económicas : Se obtiene más rápidamente que la información primaria. El proceso de su obtención es sencillo. El coste monetario es más bajo. Requiere menos tiempo acceder a estas fuentes. Requieren menos esfuerzo acceder a esta información.


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Metodológicas : En la planificación de la investigación comercial ayuda a identificar y definir un problema, a delimitar los objetivos, a sugerir hipótesis. En el diseño de la investigación permite ayudar en las tareas de muestreo, también en la redacción del cuestionario. En la fase final del proceso de investigación se puede utilizar como elemento de comparación o conclusiones alcanzadas en un proceso de investigación primaria. Nos permiten interpretar mejor los resultados.

Limitaciones: ●

Analizar la calidad: hay que comprobar de donde proceden, su origen; el procedimiento de elaboración; si se ajustan o no a nuestra necesidades de investigación

La conclusión es que no hay que despreciar los datos secundarios. Es decir, ante una necesidad de investigación, comprobar si existen informaciones secundarias que nos sirvan para resolver el problema. En el caso de que no existan o sean insuficientes, entonces se acude a datos primarios.

Los tipos son: ●

Bases de datos

●

Sistemas de información geográfica

●

Paneles

●

Ómnibus

2.8.2 Bases De Datos Herramienta de gestión que consiste en un conjunto de informaciones relacionadas y accesibles conforme a algún criterio de selección. Clasificación: ●

●

Atendiendo a quién las crea, diseña o desarrolla: ○

Internas : La biblioteca tiene una base de datos interna.

○

Externas : Si se compran. Por ejemplo, si quiero conocer la evolución de los fondos de valores

Atendiendo a su soporte ○

Bibliográficas : papel

○

Electrónicas : ordenador


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Requisitos que deben cumplir ●

Su diseño debe permitir añadir datos en cualquier momento , corregirlos o eliminarlos, clasificarlos conforme a algún criterio

●

Facilidad de uso, desarrollo y mantenimiento

●

Ser posible extraer o exportar los datos para su análisis

●

Fiabilidad: por ejemplo si no se actualiza.

●

Coste accesible: que no tenga un coste excesivamente elevado.

Los problemas de desarrollar e implantar bases de datos internas son: ●

Puede ser un instrumento de control. Los trabajadores se pueden sentir controlados.

●

Celos profesionales. La información es poder y no se quiere transmitir a otros compañeros.

●

Falta de cultura sobre el uso de la información. Se trabaja como otro input más

●

Aspectos éticos: La información que contienen muchas bases de datos es personal así que hay que tener cuidado con el uso que se hace de ellas.

2.8.3 Bases Geodemográficas. Geomarketing Geomarketing: resultado de la incorporación del componente geográfico de la información al mundo del marketing. Investigación de mercados y atención a los consumidores empleando para ello bases de datos que contienen información relativa a características demográficas y socioeconómicas, vinculadas a una localización geográfica. Esto sirve para: ●

Conocer más a nuestros clientes. Se conocen por variables sociodemográficas: sexo, estudios, edad, profesión, zona de residencia. Dependiendo de estas variables se forman segmentos. Atendiendo al tipo de hogar se puede diferenciar: soltería, pareja recién casada sin hijos, nido lleno I, nido lleno II, nido lleno III, nido vacío I, nido vacío II, supervivientes solitarios con empleo, superviviente solitarios sin


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empleo. ●

Conocer dónde se vende más. Qué hogares o zonas compran más. Qué clientes son más fieles.

●

Identificar mercados potenciales. A los que no se están vendiendo pero que puede llegar a ser un punto de venta.

●

Elegir los nuevos puntos de ventas, delegaciones, franquicias, ...

●

Enviar mailings sólo a las microzonas de más potencial. El mayor esfuerzo es conocer las direcciones de las personas a las cuales queremos llegar. A través de bases de datos se puede hacer más fácilmente esto.

●

Poner vallas publicitarias

El geomarketing aparece porque cada vez se segmenta más y nos ayuda a poder captar, mantener y fidelizar a los clientes. En definitiva tratar de mantenernos en el mercado.

2.8.4 Paneles Muestras estables, aleatorias, estratificadas, y representativas (tiene que representar los datos de la población), que proporcionan información periódica sobre determinadas variables o comportamientos. Realizan investigaciones a lo largo del tiempo y son la técnica secundaria de recogida de información por excelencia. Normalmente hay empresas que se dedican a recoger la información y las empresas interesadas compran la información.

Tipos: ●

De Consumidores : Tipo de panel que se aplica a una muestra fija de consumidores, representativa de un universo también fijo, a los que se pide su colaboración para que suministren información regularmente y durante un largo período de tiempo sobre sus comprar y hábitos de consumo. Estos se forman: 1. Constitución del panel: definir la información necesaria (unidades necesarias,...) , entrar en contacto con la muestra (por teléfono o correo y después se produce una encuesta en la que se explica el panel), prefijar la duración (ya que el panelista se renueva. Ejemplo: si la muestra son bebés de 0 a 2 años, se renovará cuando este cumpla los 2 años). 2. Definir la frecuencia de recogida de información. Si se trata productos de


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consumo frecuente la información se recoge semanalmente, si el producto es textil, se recogerá mensualmente por ejemplo. 3. Mantener la representatividad del panel. Si un panelista tiene que abandonar o bien se le expulsa, para mantener la representatividad hay que sustituirlo por un panelistas de sus mismas características.

La valoración de los paneles se puede recoger en: ○

Proporciona información de forma continua sobre compras.

○

Información objetiva, pero puede ser sesgada.

○

Son caros. La información procedente de los paneles hay que comprarla. Va en contraposición con la característica normal de las fuentes secundarias.

○

Son técnicas de investigación cuantitativa.

○

Es difícil mantener la representatividad del panel.

Un ejemplo de empresa que se encarga de esto es Dympanel.. Tiene un panel de consumidores creado en 1973. Desde 1998 está integrado en TNS. Tiene varios paneles: hogares donde exista un ama de casa, perfumería, productos de compra impulsiva, textil, bebés, automóviles Estudia comportamientos distinguiendo: ○

Hábitat : < de 5.000 habitantes, entre 5.001 y 30.000, entre 30.001 a 200.000 y áreas metropolitanas.

○

Perfiles sociodemográficos : edad (< 35, entre 35 y 49 años, > 50) , nivel socieconómico (alta, mediaalta, media y baja), tamaño del hogar (hogares con 1 ó 2 personas, 3 o más) y presencia de niños (sin hijos, con niños entre 0 y 5 años, con niños entre 5 y 15 años)

Se renueva completamente cada 4 años (25% anual). La información se obtiene de 576 localidades geográficas. Los panelistas se eligen al azar en cada lugar por rutas aleatorias. La obtención de información se obtiene mediante un diario de compras autoadministrativo y es de tipo semanal. Los informes emitidos sobre los paneles puede ser estándar (distribución del consumo por zonas geográficas o por canales de venta, consumo medio, precio medio pagado, etc.) o especiales (lanzamiento de marcas, que recoge las marcas nuevas en el mercado por periodo de tiempo; de superconsumidores, da una clasificación atendiendo al volumen de compra; etc.) A parte de estos informes un panel ofrece otros servicios como: software para analizar información relativa a marketing, puede diagnosticar los síntomas de una Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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marca con problemas y darle soluciones, puede dar los puntos fuertes y los débiles, etc.

Estos paneles tienen los siguientes sesgos (que la información obtenida se desvíe de la realidad):

●

○

El tamaño de la familia : Los panelistas suelen ser personas que viven en familias y no tanto las personas que viven solas.

○

Selección de los encuestados : A quien de la unidad familiar le pedimos que conteste el diario de compras.

○

Edad del ama de casa : Edades comprendidas entre 25 y 34 años son las que mejor disponibilidad tienen para ser panelistas, por tanto el resto la tenemos menos presente.

○

Propiedad de la vivienda : Se prefiere personas que tenga la vivienda en propiedad

○

Sensibilidad ante el precio : Son más colaboradores los que tienen cierta sensibilidad al precio.

○

Renta : Las clases altas y bajas (extremos) no suelen colaborar. La información procede de clases medias.

○

Nivel cultural : Se espera que a mayor nivel cultural, mayor tendencia a colaborar.

○

Naturaleza de los productos : hace referencia a que la probabilidad de que un determinado producto sea registrado o no. Los productos con precio bajo se suelen olvidar (pan). Sin embargo los productos nuevos o lujosos tienen más probabilidad de ser incluidos.

○

Tipo de compra : Tienen también probabilidad de registro. Un mueble es un producto de compra planificada y es más susceptibles de ser anotados que los comprados de forma impulsiva.

De detallistas : Tipo de panel que se aplica a una muestra fija de establecimientos distribuidores, representativa de un universo fijo, a los que se visita periódicamente con el fin de obtener información sobre el comportamiento de venta de los productos y las marcas en el punto de venta. Estos se forman: 1. Definir el perfil de los establecimientos: hipermercados, supermercados, autoservicios...


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2. Cuantificar el universo y los subuniversos. Cuántos tengo. 3. Obtener la muestra: representativa, en función del número de establecimiento de cada tipo. La muestra debe tener una proporción de cada tipo de establecimiento igual a la que hay en la realidad. Se puede hacer también atendiendo al volumen de ventas de cada tipo de establecimiento. Los dos son factores clave.

Una empresa que se dedica a los paneles de detallistas es AC Nielsen. Creó su panel de detallistas en 1923. En España abrió en 1965. Los clientes utilizan sus servicios para : ○

Medir su comportamiento en el mercado

○

Analizar los movimientos del mercado. Ahora mismo hay una tendencia a querer comprar más cerca del domicilio y pasar más tiempo con la familia.

○

Diagnosticar y solucionar problemas de marketing y ventas.

○

Identificar y aprovechar oportunidades de crecimiento.

Su página web es: http://www.acnielsen.es

●

De audiencias : Es también un panel de consumidor porque son consumidores de un medio especial, de los medios de comunicación. Es un panel formado por una muestra de hogares representativos de la población, y que poseen audímetros para registrar la información de sus comportamientos, en televisión, radio y otros medios de comunicación. El control es diario, vía telefónica. En el de radio, una de las formas es incluirlo en el reloj. Una empresa que se dedica a esto es TNS. Es la empresa más grande del mundo en investigación y análisis de encargo: controles de audiencias de televisión, noticias e imágenes de empresas, sus productos y marcas.

Ofrece los siguientes productos: ○

TNS audiencia de medios : Mide la audiencias en televisión y realizar un seguimiento de programaciones y publicidad.

○

TNS media intelligence : Realiza un seguimiento de noticias de empresas, de marcas, de productos en medios de comunicación diversos (no sólo televisión: televisión, radio, revistas, ...) . Está establecida en más de 23 y tiene más de


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16.000 clientes. TNS evaliant es una división de TNS media intelligence que se dedica a hacer el seguimiento en Internet. ○

TNS sport : Esta división analiza la presencia de marcas y de logotipos presentes en eventos deportivos que aparecen publicados en diferentes medios de comunicación.

Esta información es importante para que las empresas mantengan un programa u otro. Dado lo importante que es la información que emite TNS a través de sus informes se quiere controlar que sean reales. Para ello existen dos órganos: El Comité de Usuarios y Consejo de Control. Son dos organismos externos a TNS que representan a todos los usuarios de la información que vende esta empresa por sectores. Los sectores pueden ser: anunciantes, agencias de publicidad o los propios medios de comunicación. La Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación proporciona los siguientes servicios ○

El estudio general de medios

○

Control de audiometría: De manera continuada y profunda, desarrolla auditorias sobre el trabajo que realiza TNS

○

Auditorias técnicas: Son otros estudios de interés para los asociados (anunciantes, agencias de publicidad y los medios de comunicación)

Los estudios Coincidental Interno y Coincidental Externo se realizan con carácter anual y comprueban la coincidencia entre los datos obtenidos por ellos y los que estiman en TNS. La Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación se creó en 1988 y agrupa a todas las entidades implicadas en el sector de la comunicación. Sus objetivos son: ○ La investigación de audiencias. Es decir, realizar informes de las audiencias de diferentes medios de comunicación. ○ La distribución de informes entre sus asociados. ○ Garantizar calidad, transparencia y utilidad. Verifica la veracidad de lo que dice TNS ○

Se pueden resumir en investigar, medir y controlar.

Su organización está hecha en estamentos ○

○

Estamento 1 : agrupa a los anunciantes y a las agencias de publicidad, asesores y consultores Estamento 2 : agrupa a los medios de comunicación.

El Estudio General de Medios es un estudio poblacional (que busca una representación de la población mediante encuesta en materia de comportamiento de consumo de medios) y multimedia (sobre la prensa, la radio, Internet, ...) y tiene carácter anual. Se realiza en tres momentos del año. Las características del universo y muestra del EMG son: Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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○

Población: 37.439.000 personas.

○

Muestra anual. 43.590, dividida en tres muestras.

○

Se subdividen en siete submuestas iguales (una para cada día de la semana)

○

EGM Radio XXI: 38.147 personas más

○

Se realiza con un muestro aleatorio, estratificado y polietápico, con afijación proporcional.

○

Selección de unidades muestrales. Selección del hogar por rutas aleatorias. Dentro del mismo, selección de la persona mediante tablas de números aleatorios.

○

Entrevista personal y CATI

○

Tres olas de entrevistas.

Ver Anexo 2.

2.8.5 Omnibus Estudio realizado por iniciativa de un instituto de investigación, de forma periódica, a una muestra variable pero representativa, mediante un cuestionario multitemático y multicliente. Características: ●

Periodicidad : es común con los paneles.

●

Muestra variable : en el caso de los paneles es estática, pero en ambas es representativa.

●

Cuestionario multitemático : Es importante, se tratan diferentes temas. Estos estudios se usan para conocer informaciones sobre productos de gran consumo (alimentación, droguería). Hay varios bloques uno puede ser de alimentación, otro de droguería, otro de ...

●

Cuestionario multicliente : intenta conseguir información para varias empresas o clientes.

Las ventajas son: ●

Permiten reducir el coste : Al ser multicliente, los costes de realizar este estudio se reparten entre varios.


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●

Estudios de calidad elevada : Ya que la información obtenida es altamente objetiva.

●

Permite optimizar los costes de una posterior investigación ad hoc: Se puede usar esta técnica para conseguir información para realizar encuestas personales, etc

●

Es adecuada para empresas que pueden resolver sus problemas con pocas preguntas.

Los inconvenientes son: ●

Cuestionarios no muy amplios : Es un inconveniente para las empresas que necesitan cuestionarios más amplios.

●

El cliente no tiene control sobre la totalidad del cuestionario :

●

Complicado utilizar mucho material de apoyo : Al hacer la entrevista no se pueden usar fácilmente el producto, maquetas o cartones ya que se tratan muchos temas y con muchos productos diferentes.

●

No se pueden tratar temas muy complejos : No se pueden hacer referencia a preguntas complejas

El cuestionario ómnibus sólo se puede administrar a una muestra que pueda responder sobre todos los temas tratados en el cuestionario.


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3 Técnicas Cualitativas 3.1 Técnicas Cualitativas: Concepto, Características Y Clases Tipo de investigación cuyo objetivo es obtener información que permita comprender la naturaleza y cualidad de la conducta humana y las motivación de dicha conducta, es decir, el cómo y el por qué de aquello que se investiga. Esto se debe a que el comportamiento del consumidor, a veces, es muy complejo. Casi siempre hay un por qué racional y es el que busca el entrevistador y hay que buscarlo en el subconsciente del entrevistado. Por ello lo suelen hacer psicólogos, antropólogos o sociólogos o al menos los resultados son estudiados por ellos. Características: ●

Estudia fenómenos no directamente observables: pensamientos, creencias, opiniones, motivaciones,... Puede pasar que las personas no estén dispuestas a responder con veracidad a las preguntas o si lo hacen, den respuestas socialmente aceptadas. También puede ocurrir que ni la propia persona sepa cómo ocurre. Las emociones o las razones que nos llevan a consumir pueden estar ocultos y ni la propia persona lo sabe.

●

Muestras reducidas, ya que se tarda en entrevistar a muchas personas y como máximo suelen ser de 100 personas. Además, en este tipo de técnicas, los resultados suelen ser difíciles de extrapolar.

●

Técnicas no estructuradas. Son flexibles y admiten cambios. En función de cómo discurra la recogida de información se puede modificar la entrevista.

●

El investigador modera. Debe permitir libertad al entrevistado para que se pueda expresar como quiera. Se trata de un investigador para poder moderar la entrevista.

●

Métodos de análisis psicológicos. Es necesario que el análisis de la información recogida sea realizada por expertos en el campo de la psicología.

●

Resultados: gran riqueza y profundidad. Transmiten mucha información.

●

Investigaciones de naturaleza exploratoria. Cuando se trata de acercarnos a un problema o de definirlo, se suelen utilizar este tipo de técnicas.

●

Investigaciones explicativas. Para tratar de explicar con cierta profundidad el por qué de una determinada actitud.


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3.1.1 Clasificación Las podemos clasificar en: ●

Directas : están diseñadas de tal manera que el propósito de la investigación queda claro para el entrevistado o bien este lo puede deducir a partir del tipo de preguntas. ○

Entrevista en profundidad : Técnica cualitativa, no estructurada y directa de obtención de información, en la cual un entrevistador cualificado entrevista a una única persona, para que exprese con total libertad sus pensamientos, creencias, actitudes, sentimientos, motivaciones,... sobre un determinado tema. Están basadas en las técnicas del psicoanálisis. El entrevistador es el psicoanalista y el entrevistado es el paciente. El entrevistador tiene que conseguir que el entrevistado llegue a un punto de comodidad que le anime a hablar libremente de aquello que se le pase por la mente siempre que tenga que ver con el tema de estudio. Se usa para seleccionar personal. Los tipos de esta entrevistas son: ■

Entrevista libre o no dirigida : No hay un guión específico. Se dirige al entrevistado hacia las áreas de interés para la investigación, y evitar que se desvía del tema. Aún así, siempre necesitamos una planificación para ver qué áreas son importantes, qué queremos que el entrevistado nos revele y la duración. No hay preguntas planteadas, sólo áreas de conocimiento.

■

Entrevista semiestructurada : Guión específico. Se permite alterar el orden de la preguntas y se deja libertad en cuanto al tiempo de contestación. Aquí si hay preguntas preparadas aunque no tienen que seguir un orden

Valoración:

○

■

Permite abordar temas delicados e información confidencial.

■

Permite descubrir aspectos ocultos de la personalidad.

■

Intercambio libre de información.

■

Duración larga y elevado coste.

Dinámica de grupos : Técnica cualitativa, no estructurada y directa mediante la cual se pretende fomentar la interacción y el flujo de comunicación entre los componentes de un grupo de personas reunidas para discutir sobre un tema. Técnicas: ■

Focus group

■

Phillips 66 : Se junta a un grupo de entre 50 o 100 personas. Este grupo


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20062007 inicial se divide en subgrupos de entre 6 a 10 personas. Cada grupo discute de manera individual ese tema, se llega a conclusiones, se nombra un moderador o portavoz. Una vez llegadas a las conclusiones se reúne todo el grupo y se exponen las conclusiones y se discuten sobre las conclusiones.

■

Discusión en grupos pequeños

■

Grupos marathon : Duran más que cualquier otra técnica. Pueden llegar a durar varios días

■

Grupos T

■

Técnica del grupo nominal

■

Delphi : Los miembros del grupo son expertos en un determinado tema, aproximadamente 20 o 25. No hay comunicación verbal entre las personas. En un primer momento se le envía documentación al experto con el tema a tratar y una pregunta sobre el tema. Se recogen las respuestas y con esas se elabora un cuestionario. Se les envía ese cuestionario, se recoge cumplimentado, se analizan las respuestas obtenidas, se llega a conclusiones, se les envían las conclusiones para que las ratifiquen y así se sigue hasta que haya una confluencia en las conclusiones que valga.

■

Dramatización : Implica actuar en el papel de comprador

■

Entrevista

■

Mesa redonda

■

Simposio

■

Simulación por ordenador

Valoración: ■

Rapidez : Las sesiones duran dos o tres horas

■

Flexibilidad : Simple y sin normas rígidas

■

Empatía : Hablamos de un moderador hábil

■

Dinamismo : Sinergia. Un grupo de personas pueden generar más información en el mismo tiempo que si a estas personas se les pide la información de manera individual.

■

Subjetivismo : Ejemplo: no es mala, está bien. Dos respuestas pueden intentar decir los mismo pero expresar de manera diferencia.

■

Artificialidad : Quizá sea una técnica poco natural, ya que se está pidiendo una respuesta que quizás no se quiera dar o no sea el momento para darla o simplemente venga condicionada por otras personas del grupo.


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○

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■

Parcialidad : Influencias, sesgos que pueden venir incluso por el moderador o de los encuestados al entrevistador.

■

No representatividad : La muestra no es representativa de la población y no se pueden extrapolar los resultados.

Técnicas de creatividad : Técnica cualitativa, no estructurada y directa utilizadas en el proceso de generación de ideas por parte de un colectivo de personas que opinan y manifiestan libremente sus opiniones. Es una dinámica de grupo que se dan ideas para mostrar la creatividad. Encaja también con la tormenta de ideas. Tipos:

●

■

Intuitivas : recoge opiniones espontáneas.

■

Formales : Se pide justificación y razonamiento de las ideas que se proponen.

Indirectas : se diseña de tal manera que para el entrevistado queda oculto el propósito real del estudio. ○

Técnicas proyectivas : Técnicas cualitativas, no estructuradas e indirectas, encaminadas a conseguir que el sujeto proyecte sus motivaciones, creencias, actitudes o sentimientos ocultos, en presencia de situaciones o estímulos poco estructurados o ambiguos sobre el tema objeto de investigación y mediante la proyección de estos aspectos en otras personas, objetos, y situaciones. ■

Asociación : se le da al entrevistado una secuencia de palabras y que diga que le sugiere esa palabra o el término contrario o qué color identifica con esa palabra. Test de asociación libre de palabras. Si la persona tarda más de 3 segundos en contestar está sustituyendo la palabra y no se tiene en consideración. Hay también términos neutrales que no tienen que ver con la investigación.

■

Construcción : test derivados del TAT (Test de Apercepción Temática), test de viñetas. El primero se empezó a usar en 1938 en la psicología y contiene 31 láminas que varían según el grado de ambigüedad hasta tener una lámina que está completamente en blanco. Reproducen situaciones humanas en diferentes situaciones. Lo que se hace en investigación comercial es simplificarlo, diseñar unas pocas tarjetas que tengan que ver con el uso del producto, y a partir de estas tarjetas se hace que el entrevistado hable. Los test de viñetas son láminas con viñetas tipo cómic, con dos o tres personajes, uno de los cuales se ha manifestado (ha hablado) el entrevistado debe decir lo que responde el otro personaje.

■

Complementación : test de frases incompletas, test de historias incompletas.


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20062007 Frases o historias que se tienen que completar.

■

Expresión : test de la tercera persona, test de Szondi, role playing. Consiste en presentarle al entrevistado una situación y pedirle que describa las opiniones y actitudes que una tercera persona tendría ante esa situación. Se le pide que diga lo que opinaría una tercera persona como su vecina. En el test de Szondi se presenta al grupo fotografías de personajes famosos. Se le pide al grupo que diseñen el perfil psicológico. A partir de ese diseño se trata de determinar cuáles de esos miembros consumirían una determinada marca. Este test se usa para determinar la personalidad de los consumidores de un determinado producto. El role playing, nos piden que interpretemos el papel de alguien. Cuando interpretamos a alguien solemos personificar más los rasgos en los que nos fijamos

Valoración ■

No se basan en cuestionarios largos o complejos

■

No se descubre el fin de la investigación

■

Análisis e interpretación de la información compleja y subjetiva.

■

No permite separar la información de la que el sujeto no es consciente, de aquella que sí admite

■

No se debe generalizar.

3.2 Interpretación De La Información Cualitativa Estudio, análisis e interpretación de palabras, temas, mensajes, tiempos de respuesta, incluso el lenguaje gestual. Lo realizan expertos en el campo de la psicología. Es interesante que la información obtenida con técnicas cualitativas se complete con técnicas cuantitativas. Se usan más técnicas cuantitativas porque son más fáciles de interpretar. Las técnicas cualitativas permiten acceder a la parte emocional de los individuos.


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4 Técnicas Cuantitativas 4.1 Técnicas Cuantitativas Características: ●

Métodos estructurados de recogida de información. Cuestionario. Utilizan métodos estructurados, formales y previamente definidos.

●

Informaciones objetivas, comportamiento externo: cómo, cuándo, cantidades... Informaciones que se puedan comprobar.

●

Se trabaja con muestras grandes, aleatorias, representativas. Se pueden generalizar las conclusiones. Todos los individuos tienen la misma probabilidades de ser elegidos y como consecuencia las muestras serán representativas. Se pueden generalizar las conclusiones, los resultados de la investigación se entiende que reproducen el comportamiento de la población siempre con un error o un margen de fiabilidad. Siempre se puede producir algún tipo de sesgo (que algunas de las personas que forman parte de la encuesta no contesten, esto es sesgo de falta de respuesta; porque algunas de las personas sean inaccesibles, sesgo de selección).

●

Análisis de la información mediante técnicas estadísticas y matemáticas. Casi siempre con programas de este tipo, expresando los resultados en términos matemáticos. El nombre viene en parte porque los resultados se pueden cuantificar.

●

Fuentes de error, amenazas o ruidos: investigador, entrevistador, entrevistado. La información puede estar deteriorada o desvirtuada. Esto de puede dar por culpa del investigador (el que prepara todo y define los métodos), entrevistador (el que realiza el trabajo de campo). Fuentes de error relacionadas con el investigador: ○

Mala definición de la investigación: Ha definido mal el problema, los objetivos, ...

○

Mala elección de muestra: planteamiento erróneo del muestreo, la muestra no es significativa.

○

Mala redacción del cuestionario

○

Mala elección de los encuestadores.

○

Mala formación

○

Mal control.


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El entrevistador puede provocar las siguientes fuentes de errores: ○ Escasa capacidad del entrevistador. ○

Efecto presentación: tanto de él mismo como de la entrevista

○

Que formule las preguntas de manera errónea: que lea mal o que condicione de alguna manera.

○

Incurrir en fraude o engaño: contestar el propio entrevistador.

○

No seguir las instrucciones para efectuar la entrevista.

○

Forma de registrar las respuestas.

Distorsiones debidas al entrevistado: ○ Que no responda: porque no quiera, porque le falla la memoria, ... ○

Que responda con inexactitud o que no sea sincero.

Para disminuir estas fuentes de error se acude a procedimientos normalizados, exhaustivos y al control y formación de los entrevistadores. Sobre el entrevistado se le pueden dar entrevista sencillas y fáciles de responder y que el entrevistador sepa hacer su trabajo. Fuentes información cuantitativas

Bases de Datos

Encuestas

Paneles

Personales

Omnibus

Observaciones

Impersonales

Cara a cara

Coreo

Telefónica

Online

En azul las que se ven en este tema y son técnicas cuantitativas primarias. Las que están en amarillo son secundarias. ●

Encuestas: pueden ser :


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○

Personales: cara a cara o telefónica

○

Impersonales: correo y online.

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4.2 La Encuesta Técnica de obtención de información primaria y cuantitativa con fines descriptivos, consistente en obtener información de una muestra representativa del universo objeto de estudio sobre la base de un cuestionario estructurado.

4.2.1 Encuestas Personales Encuentro entre dos personas en el cual una de ellas obtiene información proporcionada por la otra mediante un cuestionario. Tipos: ●

Cara a cara: Tiene como ventajas ○

Que se conoce quien contesta y hay más fiabilidad de la información

○

Se evita influencias de otras personas.

○

Permiten “cierta” flexibilidad: se pueden aclarar completar y profundizar en las respuestas.

○

Permiten utilizar material auxiliar: fotografías, envases, etiquetas, ...

○

El porcentaje de respuesta se dice que es mayor que en las indirectas.

○

Se pueden observar factores relacionados con el entrevistado: aspecto físico, tamaño de la casa, tipo trabajo, ...

Inconveniente: ○

Precio/coste: son de las más caras porque hay que desplazarse, formar a los entrevistadores, dietas, ...

○

Es un proceso lento.

○

Existen sesgos debidos al entrevistador, por su apariencia, incorrecta lectura,...

○

Necesidad de controlar a los entrevistadores

○

No hay una selección selectiva aleatoria y representativa de la muestra en las de en la calle y a domicilio.


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Algunos ejemplos: A domicilio, en establecimientos, en la calle, en el trabajo

●

Telefónica. Ventajas tiene: ○

Mayor tasa de respuesta que la de por correo

○

Coste relativamente bajo.

○

Permite entrevistar a personas poco accesibles.

○

Es un proceso rápido. Los resultados se obtienen con rapidez

○

Es fácil de organizar: el cuestionario ha de ser pequeño.

Inconvenientes:

●

○

Solo son útiles cuando la información que se quiere conseguir es limitada

○

Existe un rechazo inicial que el entrevistador debe tratar de vencer.

○

Puede existir problemas de compresión para el entrevistado y por teléfono es difícil de solucionar.

○

No se puede presentar material adicional

○

No se tiene información sobre el entorno del entrevistado.

CATI (Computer Assisted Telephone Interview): El ordenador selecciona el número de teléfono al que hay que llamar. Las respuestas se introducen directamente en el soporte informático. El ordenador selecciona la siguiente pregunta en función de lo que se haya contestado antes.

4.2.2 Encuestas Impersonales Procedimiento de recogida de información sobre la base de un cuestionario, sin que participe de manera activa y simultanea un entrevistador en el momento en que dicha información se está generando. Tipos: ●

Por correo: Ventajas:


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Coste unitario bajo.

○

Facilita el acceso a muestras alejadas o de todo el territorio.

○

Se le da flexibilidad al entrevistado para contestar cuando quiera.

○

Se evitan posible influencias del entrevistador.

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Inconvenientes ○

Bajo indice de respuestas.

○

No hay seguridad de que la información la haya dado el entrevistado.

○

El cuestionario no puede ser muy grande.

○

No existe la posibilidad de que el entrevistado resuelva algún problema de compresión que se le pueda plantear.

●

CAPI (Computer Assited Personal Interview): Es un cuestionario autoadministrado por ordenador que se puede encontrar en ferias y convenciones. El cuestionario queda en el ordenador.

●

Online: Se envía por la red

4.2.3 Ventajas De Las Encuestas ●

Estandarización : A todos los encuestados se les pregunta lo mismo. Homogeneidad por tanto de la información obtenida.

●

Facilidad de administración : Sólo hay que leer y marcar

●

Facilidad de tratamiento de datos : Las respuestas se transforman en códigos con valores numéricos.

●

Recoger información adicional directamente observabl e. Solo para el caso de encuestas personales. Entorno de la persona, manera de vestir, domicilio... para el tratamiento de cualidad.

●

Posibilidad de hacer estudios parciales : Con preguntas del formulario o bien porque dividamos las muestras en submuestras.

4.3 Elección Del Tipo De Encuesta Más Adecuado Se propone el siguiente proceso: 1. Características de la investigación: No siempre es necesario evaluarlas todas, a lo mejor con un par ya me tengo que decidir por una. Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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○

Complejidad de la información : si la información es compleja se necesita un cuestionario largo y por tanto, no se puede utilizar una telefónica y en la postal no se pueden explicar las preguntas

○

Control de encuestadores : si no se quieren controlar se realizaría una postal, dentro de las cara a cara la más fácil de controlar es la telefónica.

○

Volumen de información a recoger : si se quiere recoger muchas cosas es mejor la cara a cara, la postal también tiene un tamaño limitado.

○

Coste : La más cara es la de domicilio y la más barata es la postal.

○

Facilidades para recoger la información : La más fácil es la de correo y la más complicada es la cara a cara.

○

Facilidades para tratar la información : La encuesta CATI es la más sencilla pues se recoge nada más recibirse. También la online. Si en la encuesta cara a cara se hace con un ordenador también sería fácil.

○

Posibilidad de estudios del comportamiento del consumidor : Todas las técnicas cuantitativas nos sirven para estudiar el comportamiento externo del consumidor.

○

Posibilidad de obtener tendencias en el tiempo : hace referencia a la posibilidad de acudir a la misma encuesta para obtener tendencias de comportamiento. Son encuestas adhoc para conseguir una cosa puntual como si cambio la imagen de nuestro producto. Se suelen usar paneles.

○

Urgencia : La más rápida es la telefónica. La postal suele conseguir la información en un mes.

○

Temporalidad : Las épocas navideñas no son buen momento para realizar encuestas ni tampoco el verano o el viernes. Hay meses del año que se llaman neutros (no hay ningún acontecimiento que pueda influir) como: Febrero, Marzo, ... Además para hacer encuestas en establecimientos, a mediodía hay menos gente, dependiendo de las horas hay un público u otro.

○

Utilidad para la gestión : Si la información que voy a obtener me va a servir para tomar decisiones relevantes o no, es decir, si luego la voy a poder cambiar o no. Por ejemplo el precio se puede cambiar, pero no una campaña de publicidad. Si es importante es mejor una encuesta cara a cara. Los comercios no se toman aleatoriamente como muestra y puede no dar resultados relevantes.

○

Zona geográfica de estudio : Si la zona geográfica de estudio es muy amplia (satisfacción de los clientes de los hoteles en España) lo más adecuado es una encuesta postal.


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2. Características y posibilidades de tipo de encuestado ○

Conocimiento del hábitat : Necesito cara a cara para conocer el entorno

○

Posibilidad de empleo de material auxiliar : Necesito cara a cara.

○

Posibilidad de formular encuestas diversas/alternativas : Es decir explicar algo, necesito cara a cara.

○

Posibilidad de inferencia de resultados : No se puede hacer en encuestas de comercio o en la calle. El resto sí, si se usaron técnicas aleatorias para seleccionar la muestra.

○

Participación : La participación del entrevistado. La que tiene menos participación es la postal, después la telefónica y después la cara a cara.

○

Tiempo necesario para recoger la información : En postales como un mes, en telefónica unos minutos, ...

3. Características de la muestra ○

Anonimato percibido : La más anónima es la postal. Cuanto más anónima se puede entender que se obtienen resultados más fiables.

○

Aspectos sociodemográficos : sexo, religión, ... La clase social alta tiende a no contestar. A personas mayores les cuesta contestar más.

○

Concentración de la población : si está concentrada encuesta personal y si está dispersa encuesta postal o telefónica.

○

Control de coherencia : como controlar la incoherencia es decir si nos miente. La encuesta cara a cara y por correo permiten introducir preguntas de control. En la encuesta telefónica como es corta no permite introducir tantos controles.

○

Control del proceso de investigación : conocer los cuestionarios ya realizados. Si se hacen sobre soporte físico, su recuento. La más fácil es una encuesta telefónica y la CATI.

○

Calidad de la información : Se entiende calidad por respuestas reales. La encuesta postal tiene esta cualidad porque le da más tiempo.

○

Deseo de colaboración : Se dice que la cara a cara. Si se hace bien las preguntas la gente colabora.

○

Influencia de terceros : En la encuesta postal.


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○

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Información delicada : Es la que supone una intromisión en la vida del encuestado y se usan preguntas indirectas. Una encuesta telefónica no permite esto.

4. Tareas de muestreo : ○

Accesibilidad de la muestra : Dependiendo de donde viva el encuestado. Si es difícil que nos atienda nos decantamos por la telefónica.

○

Facilidad del muestreo : El programa de ordenador que nos ayuda.

○

Posibilidad de inferencia de resultados : No se permite en encuestas en establecimientos y en la calle porque la tarea de muestreo no fue aleatoria.

○

Representatividad de la muestra; Si nos contestan pocos encuestados se pierde representatividad. Si necesito todas las clases sociales y solo contestan las medias pierdo representatividad.

5. Características de los encuestadores : ○

Flexibilidad para formular preguntas :

○

Habilidad de los encuestadores

○

Sesgos: Siempre se produce cuando hay contacto con el entrevistador.

4.4 La Observación Técnica de obtención de información primaria y cuantitativa, con fines descriptivos. Percepción de unos hechos en el momento de producirse, sin que el investigador intervenga con el objeto de modificar el curso natural de su desenvolvimiento. Conjunto de técnicas que facilitan la toma de decisiones, obteniendo información precisa sobre persona o situaciones, sin que los sujetos o hechos investigados se den cuenta de que están ofreciendo los datos que configuran sus conductas o comportamientos ante actos concretos, tanto estáticos como dinámicos en el tiempo. El registro de patrones de conducta de personas, objetos y fenómenos de una forma sistemática para obtener información sobre el fenómeno de interés. El entrevistador no debe preguntar ni comunicarse con la persona que está siendo observada. La información se puede obtener en el mismo momento en que se produce o a través del registro de conductas acontecidas Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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en el pasado. Condiciones para la observación: ●

Datos accesibles: solo se pueden observar conductas o hechos concretos que se puedan ver. No se pueden observar aptitudes, motivaciones, experiencia, cómo aprende...

●

Conductas repetitivas: que sean frecuentes, el cliente lo hace a menudo, como pasear de una determinada manera en una gran superficie

●

Periodo corto: Sólo se puede aplicar durante un corto periodo de tiempo. Sino puede pasar que la competencia se entere o que la condiciones cambien.

Medios técnicos para la observación: ●

Aparatos de seguimiento de los movimientos del ojo : se le enseña un envase o anuncio y dependiendo de los movimientos que haga el ojo se entiende que está más interesado o menos.

●

Pulpilómetro : Mide el tamaño o cambios de apertura de la pupila. Cuando es grande lo que estamos viendo nos interesa mucho.

●

Psicogalvanómetro : Mide la respuesta galvánica de la piel. Si al encuestado le gusta lo que está observando se dice que la piel experimenta cambios en la resistencia eléctrica, es decir, la piel transpira más o menos.

●

Analizador del tono de voz : Los tonos de voz miden las reacciones emocionales.

●

Medición de la latencia de la respuesta : La latencia es el tiempo que tarda el individuo en contestar. Cuanto más parecidos son las dos alternativas por las que se le da a elegir más parecidos son los productos.

●

Cámaras ocultas : Aparatos que filman al observado sin que lo sepa.

●

Audímetros : Registra la audiencia. Para saber el canal y el tiempo que se ve.

●

Sistemas de códigos de barras : A través de escáners nos permiten conocer lo que compra el consumidor.

●

Contadores : de tránsito, células fotoeléctricas. Por ejemplo la dirección de Tráfico para saber cuanta gente a pasado.

●

Fotografías, vídeos


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●

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Garbology : observación por rastreo. En un bar muy sucio ha habido muchos clientes. O pedimos al usuario que nos deje ver lo que hay en su basura. Se puede ver si una campaña de marketing directo tuvo éxito.

Tipos de observación ●

●

●

●

●

Según el grado de observación ○

Estructurada : Cuando se conozca al detalle el objetivo de la observación, la metodología, el problema esté claramente definido...

○

No estructurada : El problema definido de forma poco precisa ...

Según el nivel de encubrimiento: Hay investigadores que piensan que no varía con un tipo u otro: ○

Encubierta : El observado no lo sabe

○

Manifiesta : El observado sabe que le están observando.

Según el grado de control de la situación: ○

Natural : Se produce en el entorno normal en el cual se desarrollaría el hecho que se quiere observar. Da información más veraz.

○

Artificial : Se saca al observado del contesto habitual. A veces es necesaria como por ejemplo para el uso de un pupilómetro.

Según el momento de la observación ○

Directa : Se está presente en el momento en que se están produciendo los hechos.

○

Indirecta : Cuando observo los hechos a través de grabaciones en un momento posterior.

Según el método de registro ○

Personal : El observador apunta o usa su memoria para recordar lo que está observando.

○

Mecánica : Cuando hay algún tipo de aparato que registra lo que está pasando.


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Según unidad de observación ○

Entera o completa : Cuando contemplo todo lo que hace una persona desde que entra hasta que sale.

○

Molecular o parcial : Cuando solo observo algo: el trayecto que sigue, las partes que frecuenta, ...

Ejemplos de utilidad de la observación: ●

Examen de los desperdicios de los hogares para determinar el consumo de productos o marcas. Clase baja: más carne y leche. Clase alta: más vitaminas y productos de limpieza.

●

Edad y coches en parking: evaluar la clientela.

●

Posición dial de radio en coches que entraban en un taller de reparaciones: estimara la audiencia de emisoras de radio.

●

Tienda de ropa. Observar complementos clientes habituales para poner en tienda línea de estos productos.

●

Comprobar comportamiento de los consumidores para cereales, detergente y chocolate en el año 1966. Conclusiones: los niños influían en los padres, si los hombres acompañaban a las mujeres en la compra, influían en ella; los compradores del ámbito rural se fijan más en el precio que los del ámbito urbano; muchos compradores prestaban atención a los envases

Ventajas: ●

Aplicación de la técnica no cansa el entrevistado.

●

La calidad de la información obtenida se considera objetiva, real, con reducción de sesgo, espontánea, permanencia (es la que hace habitualmente), minuciosa (se puede estudiar de manera detallada).

●

Análisis de resultados: simplicidad, flexibilidad, inmediatez, prevención (los resultados es lo observado por el observador... posible limitación)

Desventajas: ●

No descata la motivación. No explica el comportamiento del consumidor ya que no se le pregunta. Sólo describe.


56


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●

No destaca variables del entorno que pueden influir. Supongamos un día frío y ve un anuncio de una sopa, puede que reaccione de manera diferente.

●

Corto Plazo: Sólo aplicable durante un corto plazo.

●

Percepción selectiva: Sólo percibimos lo que nos interesa. El observador también tendrá esta percepción selectiva.

●

Muestras no aleatorias

●

Extrapolación difícil de conclusiones


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20062007

5 El Cuestionario 5.1 El Cuestionario: Concepto, Funciones Y Proceso De Elaboración Es un instrumento estructurado que consiste en un formulario en el que figuran un conjunto articulado y coherente de preguntas relacionadas con los objetivos de la investigación. Funciones: Traducir los objetivos de la investigación a preguntas concretas. A partir de los objetivos decidiré las variables, a partir de estas formulo las preguntas. Es complicado.

●

●

Homogeneizar la obtención de información. Se conseguirá la misma información de cada entrevistado. El cuestionario sirve para estimular al entrevistado. Debemos, por tanto, tener en cuenta el estilo del cuestionario, el orden de las preguntas, ...

●

Permitir el tratamiento rápido de los datos, transformando la información en códigos numéricos.

5.1.1 Proceso De Elaboración Pasos: 1. Decidir que tipo de información hace falta : tengo que apoyarme en los objetivos. El cuestionario está en la fase tres del proceso. Hay que ver los objetivos que nos hemos marcado. Hay que mirar lo que nos hemos propuesto: ○

Hechos o comportamientos: es algo que se puede contrastar. Es algo . Ejemplo: ¿Tiene tarjeta de crédito? ¿Utiliza los cajeros automáticos?

○

Conocimientos: Son informaciones que nos transmite el entrevistado. Ejemplo: ¿Cual de las siguientes marcas son productos de limpieza?

○

Opiniones o juicios: Tratamos de conocer lo que piensa el entrevistado. Ejemplo: ¿qué piensa de la política del gobierno?

○

Posibles conductas futuras: Que va a hacer el entrevistado en el futuro de algo. Ejemplo: ¿Estaría dispuesto a cambiar de marca de cereales?. Esta preguntas tienen peligro pues se tiende a contestar que sí

○

Actitudes o predisposiciones de ánimo: Una actitud es una predisposición atendida para responder de forma favorable o desfavorable hacia algo. La actitud se puede definir con adjetivos que sean positivos o negativos.


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Ejemplo: Usted ve en los anuncios con componentes que cuidan la salud y la calidad de vida. Con relación a ellos... marque con X las opciones que quiera: ( ) Los que consumo ahora me parecen bien ( ) Los compraré cuando crea que son saludables ( ) Antes de comprarlos creo que es importante preguntar a otras personas que los han consumido. ( ) No m interesan los productos nuevos. ( ) Sólo me interesan los que puedan satisfacer alguna necesidad que los actuales no cubren ( ) Me tienen que demostrar que son mejores que los actuales Aquí se demuestra un rechazo hacia este tipo de productos.

○

Motivos o explicación de conductas correctas: Hablamos de un por qué. Normalmente las técnicas cuantitativa no buscan explicaciones pero las respuestas son comprobables o contrastables. Corresponden a un comportamiento externo no a una sensación Indique por qué compra usted Coca Cola en envase de 330 cc. Marque con X la opción u opciones que desee. Es más fácil almacenar en el trastero

( )

Es la que suele estar de oferta en el super

( )

El envase es más resistente

( )

Las botellas grandes no caben en la nevera ( )

○

Decidir si son actitudes, hechos u opiniones: Ejemplo: Con relación a la venta por correo , teletienda o por teléfono usted cree que (marque con X todas las alternativas que quiera): ( ) Estas formas de venta no son fiables. Es fácil que te engañen. (La diferencia entre actitud u opinión es que en cuanto tiene una connotación negativa se considera actitud) ( ) Es mejor ver físicamente los productos (Opinión) ( ) Sólo compro lo que veo y toco. (Hecho)


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( ) Son sistemas cómodos para comprar (Hecho) ( ) Permiten conocer más productos (Hecho u opinión) ( ) Ofrecen marcas desconocidas, me hacen desconfiar (Actitud: connotación negativa) ( ) No te asesoran ni te aconsejan. (Hecho) ( ) En caso de reclamación no tienes garantía de que te atiendan. (Hecho) ( ) En caso de reclamación no sabes a quién dirigirte.(Hecho) ( ) Ofrecen cosas interesantes. (Opinión)

2. Decidir el tipo de cuestionario :

Tipos cuestionarios

Concreción preguntas

Autonomía del entrevistado

Naturaleza entrevistado

Abiertos

Autoadministrados

A personas

Semicerrados

Presencia encuestador

A empresas

Cerrados

Los dirigidos a empresas se dirigen a personas con una especialización. Nos podemos permitir incluir preguntas abiertas (¿Tiene usted gato?) sobre todo lo que es relativo a la investigación y también preguntas complejas (aquella que exige una reflexión ¿Qué piensa usted de las medidas del gobierno?).

○

Concreción de las preguntas: El que más se usa es el cerrado que es el más fácil de procesar, los otros se usan cuando no se pueda usar el cerrado. ■

Abiertos : Son cuestionarios no estructurados. Todas las preguntas están


60


20062007

abiertas. Su utilidad es obtener información cualitativa. Otra finalidad es diseñar cuestionarios que más adelante se cerrarán. Se emplean en investigaciones exploratorias. No contienen escalas. No se emplean técnicas de muestreo. Las preguntas abiertas son difíciles de analizar. Siempre hay un entrevistador. Se emplean para hacer entrevistas y dinámicas de grupo. El análisis de la información va a ser cualitativo. No tiene sentido inferir los resultados. Son como guiones y sirven para guiar la entrevista. Son flexibles y nos podemos salir de ellos. ■

Cerrados : se usan cuando las respuestas posibles se pueden prever, se pueden dejar constancia de ellas en el cuestionario. Todas las preguntas están cerradas. La finalidad es medir hechos, actitudes, conductas, ... Se usan en investigaciones causales y descriptivas, contienen escalas. Se aplican técnicas de muestreo. Pueden ser personales o impersonales (con presencia física o no del entrevistador). Se usan para ellos: encuestas Ad hoc, paneles, encuestas Omnibus, ... La información se analiza cuantitativa (técnicas estadísticas, matemáticas, ...). Se pueden generalizar los resultados.

■

Semicerrados : Combinan preguntas abiertas y preguntas cerradas. La finalidad es la misma que la de los cuestionarios cerrados. Se emplean en investigaciones exploratorias. Contienen escalas. Se usan técnicas de muestreo. Pueden ser personales o impersonales. Las técnicas usadas para este tipo de cuestionario suelen ser encuestas Adhoc, la información se analiza cualitativamente y se pueden llegar a sacar conclusiones.

3. Dar contenido a las preguntas (Confección de preguntas) : Hay diferentes clases de preguntas: ○

Por la libertad de elección de la respuestas: ■

Abiertas : se analizan con técnicas de la psicología. ●

No estructuradas: ¿Cuál es su opinión sobre Air France?

●

Asociación de palabras: ¿Cual es la primera pregunta que le viene a la cabeza cuando oye Air France?

●

○

Línea aérea

○

Air France

○

Viajar

Completar frases:


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20062007 Cuando escojo una compañía aérea, lo que más tengo en cuenta en mi decisión es ...

●

Completar Historias: Volé con Air France hace unos días. Noté que el interior y el exterior del avión tenían colores muy brillantes. Esto me hizo pensar en ...

■

●

Completar dibujos

●

Test de apreciación temática.

Cerradas ●

Dicotómicas: hay dos respuestas. Son fáciles de contestar: En la preparación de este viaje, ¿telefoneó personalmente a Air France para reservar el vuelo? Sí ( )

●

No ( )

Elección múltiple: ¿Con quién viaja en este vuelo? Nadie ( )

Esposa ( )

Esposa e hijo ( )

Sólo hijos ( ) Socios/Amigos/Parientes ( ) Un grupo organizado ( )

●

Escala Likert: Las líneas aéreas pequeñas generalmente ofrecen un mejor servicio que las grandes Muy desacuerdo ( ) En desacuerdo ( ) Ni de acuerdo, ni desacuerdo ( ) De a cuerdo ( ) Muy de a cuerdo ( )

●

Diferencial semántico: Air France Grande

_x_:___:___:___: ___:___ Pequeña


62


●

20062007 Experimentada

___:___:___:_x_: ___:___

No experimentada

Moderna

___:___:___:___: _x_:___

Anticuada

Escala de importancia: El servicio de comida de una compañía aérea me parece Muy importante ( ) Importante ( )

Indiferente ( )

Poco importante ( ) Nada importante ( )

●

Escala de valoración: El servicio de comida de Air France es Excelente ( ) Bueno ( ) Malo ( )

○

○

Normal ( )

Pésimo ( )

Por la cantidad de respuestas: ■

Dicotómicas

■

Con múltiples respuestas

■

Preguntas en batería: son aquellas que están relacionadas con un mismo tema. En ocasiones tienen una estructura de tabla de doble entrada.

Por los fines de las preguntas ■

Filtro : Sirve para seleccionar a las personas que tienen que contestar las preguntas sucesivas. Por ejemplo: 10. ¿Qué le parece a usted la idea de construir un aparcamiento en la Plaza del Castillo? Muy buena

Buena Ni buena, ni mala Muy mala

Mala

(Solo para los que contesten las dos opciones últimas). 10.a ¿Podría decirme las razones por las que les parece mala o muy mala la idea de construir un aparcamiento en la Plaza del Castillo? Si hubiera que rehacer de nuevo la Plaza del Castillo, ¿cómo le gustaría que fuera la superficie? Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007 Todo al mismo nivel y peatonal (preg. 12) Todo al mismo nivel y sin peatonalizar (preg. 12) Otras formas (preg. 12) Como está actualmente (preg. 11.a) NS/NC

11.a. ¿Podría decirme la razón/es por las que no cambiaría la plaza? 12. Si no hubiera problema de aparcar aquí (Casco Viejo) ¿cómo vendría al Casco Viejo? En automóvil

■

Transporte público NS/NC

Andando

Otros

De recuerdo : Tratan de medir la capacidad de retención o de recuerdo. Cómo usted sabe, en esta ciudad existen varias asociaciones de comerciantes, ¿conoce el nombre de alguna de ellas? ●

Sí, ¿cuál/es? 1. _________ 2. _________ 3. _________

●

No

Y de estas que le presento a continuación, ¿le suena alguna de ellas? Si

No

NS/NC

La Plaza El Centro La Ciudad

■

De control : sirven para medir la coherencia de las respuestas que está dando el entrevistado. Estas preguntas se encontrarían en la parte control De acuerdo con esta escala, ¿con qué frecuencia suele comprar latas de cerveza de 33 centilitros? Todos o casi todos los días ( )

4/5 veces por semana ( )

2/3 veces por semana ( )

1 vez por semana ( )

3 veces al ves ( )

2 veces al mes ( )

1 vez al mes ( )

Con menor frecuencia ( )

Nunca ( )


64


20062007

De forma aproximada, cuando usted compra latas de cerveza de 33 centilitros, ¿cuantas unidades puede comprar? Mínimo ____

Máximo ____

Una sola cantidad ____

Ninguna cantidad en especial/depende ____ Aproximadamente, ¿qué cantidad suele gastar al mes en promedio en latas de cerveza de 33 centilitros? ____

○

Por la forma de realizarse: ■

Directas : ¿Tiene usted gato? Sí ( ) No ( )

■

Indirectas : Se usan para preguntas que pueden ser delicadas ¿Qué piensas usted de las personas que tienen creencias religiosas? ¿Tiene usted creencias religiosas?

Consejos a la hora de dar contenido a las preguntas ●

No emplear palabras ambiguas: No utilizar palabras con doble significado

●

Preguntas concretas: Sencillas, claras,...

●

Evitar los cálculos: Tratar de no forzar la memoria, pues si no se acuerda lo inventa.

●

Preguntas breves: Se usan para reducir el cansancio del encuestado.

●

Utilizar un lenguaje comprensible: Lenguaje natural y apropiado el nivel de entrevistado.

●

No hacer preguntas que contengas potencialmente la respuesta.

●

Preguntas neutrales: Que no incorporen juicios.

●

Términos inequívocos: Que el entrevistado no tenga que averiguar que significa la palabra.

●

Facilitar la memoria: Se usan intervalos en las preguntas, es decir, que no de el precio exacto sino intervalos.

●

No deben hacerse preguntas embarazosas, o que puedan dañar la sensibilidad. Evitarse los estados emocionales. Hay que cuidar la redacción

●

No formular preguntas sobre temas irrelevantes.

●

Controlar respuestas inexactas: preguntas control

●

Si el objetivo es complejo utilizar más de una pregunta para conseguir la información.


65


No utilizar dobles negaciones

●

Evitar preguntas dobles

20062007

4. Estructurar el cuestionario : Consiste en decidir el orden de las preguntas. Es conveniente empezar por preguntas sencillas que no planten problemas en las respuestas (dicotómicas, directas, preguntas que tengan que ver con el tema de la investigación). Después se realizan preguntas de aproximación gradual al problema. Posteriormente se pasa a las preguntas con más complejidad o carga emocional. Para el final se deja las preguntas fáciles de contestar. Introducción: Aquí puede entrar quien hace la encuesta, cuál es el objetivo, cómo se ha seleccionado a esa persona, cuanto va a durar la encuesta,... Cuerpo: son las preguntas propiamente dichas. Se divide en preguntas de: ○

Aproximación : Tienen que ser sencillas y poco comprometidas. Tienen que ser relevantes con la temática central del cuestionario. Mejor cerradas. Se pueden usar preguntas filtro. La primera si es una buena pregunta de aproximación, la segunda no.. ¿Con qué frecuencia hace usted la compra? ¿Le parecen adecuadas las soluciones que se proponen actualmente para atajar el problema de la delincuencia juvenil? Contestar sí o no

○

Transición : Tienen que ser preguntas sencillas y fáciles de responder. Se usan antes de las preguntas complejas. Hábleme de los hábitos de lectura de su familia.

○

Complejas : Requieren atención e interés, conocimiento por parte del entrevistado, reflexión... Proponga usted una solución al problema de la delincuencia juvenil Aumentar las penas de cárcel

( )

Ocupar el ocio de forma inteligente

( )

Estimular el empleo para los jóvenes( ) ○

Identificadores : Son variables sociodemográficas que permiten identificar al entrevistado. Se pregunta sobre la profesión, nivel de ingresos, edad, ...

Hay que tener también en cuenta: ○

El orden de las preguntas : Hay que ir de preguntas más generales a más específicas. Es la técnica embudo. Se pone primero la abierta, ya que sino con las cerradas estamos dando las repuestas que se pueden dar con la abierta. Es


66


20062007

importante porque condiciona las respuestas. Con el siguiente orden de preguntas se dan muchas que sí en la primera. Si cambio el orden habría más que no. “El gobierno autonómico va a convertir 10.000 hectáreas de terreno de la sierra madrileña en zona protegida. Indique si está de acuerdo, o no”. “Considerando que las zonas protegidas tienen restringido el acceso y limitado el número de visitantes al año, indique alternativas sustitutivas de visitas a la sierra”. ○

El orden del cuestionario : Las preguntas deben hacerse por temas afines y en orden de dificultad reciente. Supongamos que la encuesta es sobre el gasto familiar, entonces no mezclar preguntas sobre productos diferentes.

5. Probar el cuestionario : Hay que valorar el cuestionario. Hay que preguntarse: ○

¿Responde el cuestionario a los objetivos de la investigación? Comprobar qué preguntas cubren qué objetivos

○

¿Son necesarias todas las preguntas? Para evitar fatiga

○

¿Podrá el encuestado contestar a todas las preguntas? Hay alguna sensible.

○

¿Querrán contestarlas?

○

¿Es fluido? Si son las preguntas cortas

○

¿Es de una extensión razonable?

○

¿La secuencia de preguntas es correcta? Va de más fácil a más complicada.

○

¿Se han incluido transacción e introducciones?

Ver aquí punto 4.1.2.

Hay que ver si los encuestados responden bien. Existen fuentes para conocer esta incertidumbre: ○

Quién responde, tienen dificultad para expresarse o para comprender el cuestionario. Qué tipo de muestras es, qué edad tiene, dónde la encontramos, los términos del cuestionario son entendibles para el entrevistado.

○

Quien responde tiene mala memoria: En la calle no hay tiempo para la memoria o la persona no tiene buena memoria.

○

Quien responde suele ser reacio a contestar: No se aceptan las preguntas.


67


20062007

El cuestionario piloto: ○

Una vez diseñado del cuestionario, debe ser sometido a un grupo de personas para efectuar una prueba

○

Comprobar: aspectos semánticos, redacción... Subsanar errores: eliminar preguntas superfluas, añadir preguntas que falten, simplificar la redacción de preguntas difíciles, cambiar el orden de preguntas, eliminar ambigüedades, comprobar la codificación, etc

6. Difundir el cuestionario definitivo :

5.1.2 Técnicas Para Realizar Preguntas Difíciles Técnica de respuestas aleatorizadas: me permite conocer el porcentaje de personas que dirían que sí. Se plantean simultáneamente 2 preguntas, una de ellas irrelevante. Y la otra es la que se quiere conseguir información. Se le da al entrevistado un medio para que decida cual de las dos respuestas va a responder. Por ejemplo se le da un dado: si sale 1 o 2 responde a la primera y sino a la segunda. El entrevistador no sabe cual ha salido y luego se aplica una fórmula ¿Acaba su DNI en 4? ¿Ha consumido drogas en alguna ocasión?

P  Si , b=

P−P a∗P Sia 1−P a

P a = probabilidad de que se haya elegido la pregunta a P Sia = probabilidad de que se conteste si a la pregunta a Si de 1000 personas responden sí 300 P  Si , b=

P−P a∗P Sia 300/1000−2/6∗1/ 10 = 1−P a 1−2/6

Técnica de cartones con las respuestas codificadas: no se dan respuestas sino códigos y el encuestador lo apunta.

5.1.3 Codificación Del Cuestionario ●

Transformar las respuestas en símbolos, o valores numéricos (códigos)


68


20062007

Asignar a cada pregunta una localización de columna para el procesamiento informático. Columnado. La pregunta una tiene entre paréntesis un 6, eso significa que le corresponde la columna 6.

Número de columna

1

2

3

4

5

6

Codificación

●

El columnado depende del número de categorías de respuesta de cada pregunta: Cada columna sólo admite la localización de un dígito. ○

Pregunta cerrada : Si tiene menos de diez posibilidades de respuesta, necesitará una sola columna. Si tiene diez o más, será necesario utilizar dos o más columnas (ver pregunta 4 del cuestionario). Cuando el encuestado tenga otras opciones necesitaré más códigos para asumir esas respuestas. Si tengo que codificar un 11 necesito dos columnas. Si creo que el número de posibles respuestas puede ser mayor o menor

Número de columna

7

8

Codificación

1

1

○

Pregunta abierta : Dejar como mínimo dos columnas, que permitirán codificar 99 opciones de respuestas.

También depende del número de respuestas máximas en cada pregunta: ○

Las preguntas con una respuesta necesitan una columna, si tienen menos de diez categorías de respuesta, y dos columnas por cada respuesta, si presentan diez o más categorías. (ver pregunta 13)

○

Cuando la pregunta permite dos respuestas, será necesario multiplicar el número de columnas anterior por dos, o por tres si permite tres respuestas.

La codificación del cuestionario en forma de columnado se puede hacer de las siguientes maneras:

Preguntas en batería:


69


20062007

De estos dos ejemplos, uno está mal.

¿Qué establecimiento utiliza cuando tiene que comprar cada uno de estos productos?

1ª) Tienda barrio

Tienda especi.

Gran Almacén almacén

Super popular

Hiper mercado

Otros merca.

Ropa exterior

1

1

1

1

1

1

1

Calzado

2

2

2

2

2

2

2

Art. Droguería

3

3

3

3

3

3

3

Art. joyería/bisutería

4

4

4

4

4

4

4

Art. Perfumería

5

5

5

5

5

5

5

Libros

6

6

6

6

6

6

6

Discos, CDs

7

7

7

7

7

7

7

Objetos regalo

8

8

8

8

8

8

8

Artículos deporte

9

9

9

9

9

9

9

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

2ª) Tienda Tienda Gran Almacén Super Hiper Otros barrio especi. almacén popular mercado merca. Ropa exterior

1

2

3

4

5

6

7

(12)

Calzado

1

2

3

4

5

6

7

(13)

Art. Droguería

1

2

3

4

5

6

7

(14)

Art. joyería/bisutería

1

2

3

4

5

6

7

(15)

Art. Perfumería

1

2

3

4

5

6

7

(16)

Libros

1

2

3

4

5

6

7

(17)

Discos, CDs

1

2

3

4

5

6

7

(18)

Objetos regalo

1

2

3

4

5

6

7

(19)


70

Investigación Comercial Artículos deporte

20062007 1

2

3

4

5

6

7

(20)

La primera está mal. Cada pregunta va asociada a una columna y cada respuesta va asociada a un código distinto. Cada respuesta tiene que tener asociada códigos numéricos distintos. Se columna por preguntas y se codifica por respuestas.


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Respuestas limitadas

¿Podría decirme los tres motivos principales por los que usted viene a comprar a las tiendas del centro de la ciudad?

(910)(1112)(1314) Horario

01

Ofertas

02

Calidad

03

Trato y atención

04

Cercanía (domicilio, trabajo)

05

Costumbre

06

Novedades, moda

07

Variedad de productos

08

Amistad

09

Precios

10

Decoración establecimiento

11

Ambiente del centro

12

Ninguno en especial

13

NS/NC

14

COLUMNAS Si responde 09, 12 14. No importa el orden en que se metan.

8

9

10

11

12

13

14

1

2

0

9

1

4

Respuestas limitadas con distinto valor. Aquí hay orden de prioridad


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20062007

¿Podría decirme los tres motivos principales, por orden de importancia, por los que usted viene a comprar a las tiendas del centro de la ciudad?

1º (910)

2º (1112) 3º (1314)

Horario

01

01

01

Ofertas

02

02

02

Calidad

03

03

03

Trato y atención

04

04

04


05

05

05

Costumbre

06

06

06

Novedades, moda

07

07

07


08

08

08

Amistad

09

09

09

Precios

10

10

10


11

11

11

Ambiente del centro

12

12

12

Ninguno en especial

13

13

13

NS/NC

14

14

14

Si responde 14, 12 y 09. Importa el orden en que se metan.

8

9

10

11

12

13

14

1

4

1

2

0

9

Respuestas ilimitadas

No hace falta dar a cada respuesta dar un código diferente. Sería más sencilla si cada respuesta positiva tiene un 1, por ejemplo y un 0, para decir que no se ha seleccionado la respuesta. Se podría establecer el 1 para dar más importancia y el 0 para decir que no. Hay Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007

flexibilidad.

Por ejemplo: ¿Podría decirme los motivos principales por los que usted viene a comprar a las tiendas del centro de la ciudad?

Código

Columna

Horario

01

(10)

Ofertas

02

(11)

Calidad

03

(12)

Trato y atención

04

(13)


05

(14)

Costumbre

06

(15)

Novedades, moda

07

(16)


08

(17)

Amistad

09

(18)

Precios

10

(19)


11

(20)

Ambiente del centro

12

(21)

Ninguno en especial

13

(22)

NS/NC

14

(23)

Codificación de respuesta abiertas ●

Se realiza después de conocer las respuestas. Se elije una muestra representativa.

●

Se elije una muestra representativa de los cuestionarios, alrededor de un tercio.

●

Se transcriben las respuestas realizadas literalmente.

●

Se listan estas respuestas en folios

●

Se procede a la definición de núcleos comunes.

●

Se codifican cada una de las categorías de la misma forma que las preguntas cerradas. Dependiendo del criterio del investigador.

●

Se proceden a columnar el cuestionario.


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20062007

Ver último de ejercicios


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5.2 Actividades Prácticas Del Tema 5: El Cuestionario 5.2.1 Ejercicio 1 Determinar si consideras que se ha cometido un error en la redacción de las siguientes preguntas a incluir en un cuestionario, y cuál es, en su caso. 1. ¿Paras siempre con el semáforo en rojo? Es irrelevante porque la respuesta es siempre que sí. Habría que preguntarla de otra manera o no nos va a dar información.

2. ¿Hace usted todo lo posible por encontrar un buen precio cuando compra? El error es poner palabras ambiguas como “buen” precio o “todo lo posible”. No todo el mundo las interpreta del mismo modo.

3. ¿Cree usted que fuma demasiado? El término demasiado es un adverbio y los adverbios provocan dudas. Es mejor hacerlo con escalas.

4. ¿Cuántos cigarrillos fuma usted? Fumo: Menos de cinco cigarrillos al día

( )

Entre cinco y diez cigarrillos al día ( ) Entre diez y veinte cigarrillos al día ( ) Más de un paquete diario

( )

No es una pregunta concreta y además se buscan preguntas que eviten cálculos y faciliten la memoria. El problema de esta es que los intervalos no son mutuamente excluyentes.


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5. Considerando que los motores diesel son menos contaminantes, y que la legislación en materia de medio ambiente será cada vez más estricta, opine sobre la conveniencia de fomentar la producción de ...Esta pregunta contiene potencialmente la respuesta pues se está diciendo que los motores diesel son menos contaminantes. Acertado

Poco Acertado

Nada acertado

Motores de gasolina con plomo Motores de gasolina sin plomo Motores diesel Contiene potencialmente la respuesta. Además es una pregunta compleja, ya que se le pide que tenga conocimientos de la ley.

6. Teniendo en cuenta que el mercurio es una agente contaminante, ¿está usted de a cuerdo con su eliminación progresiva en productos como la pilas o las pinturas? Ya se presupone que el mercurio contamina por tanto se está dando la respuesta.

7. ¿Qué le parece la rapidez y la amabilidad con que le atienden en el supermercado Los Precios? Incorpora una opinión. Además no se deben realizar dobles preguntas

8. ¿Qué opina usted sobre el trato que le dispensan en el supermercado Los Precios? El verbo dispensar es poco natural y queda ambiguo, quizás habría que cambiarlo.

9. ¿Cree usted que podría resultar conveniente estudiar la posibilidad de que , bajo ciertas circunstancias, se cerrara discrecionalmente y parcialmente al tráfico la parte antigua de la ciudad para cierto tipo de vehículos que pudieran tener algunas características consideradas especiales? Es demasiado larga y los términos utilizados no son siempre comprensibles o breves y los términos no son inequívocos.

10. ¿Aprueba usted que se cierre definitivamente al tráfico la parte vieja de la ciudad? Sería la redacción correcta de la pregunta 9.


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11. ¿Cuantas veces ha ido al cine durante el último año? Se obliga al entrevistado a hacer memoria y mirar hacia atrás

12. ¿Cuántas veces va al cine al mes, (o a la semana), por término medio? Esta es más adecuada, no se hace pensar en tanto tiempo.

13. ¿Cuánto pagó usted por un litro de aceite en su última compra? Entre 2'28 y 2'40 €

( )

Entre 2'40 y 2'52 €

( )

Entre 2'52 y 2'70 €

( )

Más de 2'70

( )

Los intervalos no son mutuamente excluyentes. Además hay que hacer cálculos a pesar de poner los intervalos. Los intervalos son muy pequeños y sería mejor hacer precios más exactos. También hay que mirar el límite superior e inferior. Deberíamos haber hecho una media con un estudio del producto. 14. Por favor indique en qué tramo se encuentran sus ingresos anuales. Menos de 6.000 €

( )

Entre 6.000 y 9.000 € ( ) Entre 9.000 y 12.000 €

( )

Entre 12.000 y 15.000 €

( )

Más de 15.000 €

( )

Intervalos no mutuamente excluyentes.


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5.2.2 Ejercicio 2 El siguiente cuestionario se dirige a los clientes de un bar abierto recientemente. Determinar cómo se podría mejorar. 1. Sexo

( ) Hombre

( ) Mujer

Lo normal sería ponerlo al final.

2. ¿Formas parte del 67% de los individuos que recientemente manifestaron su insatisfacción respecto a los bares de la ciudad? Se está incluyendo en un porcentaje y te están condicionando la pregunta y depende si quieres pertenecer a ese grupo o no.

3. ¿Qué clase de música te gusta oír? Habría que cerrar la pregunta.

4. Pon una X donde corresponda El ambiente es:

Bueno

_________________________

Malo

Los camareros son:

Buenos

_________________________

Malos

Es un poco ambigua. Los objetivos utilizados generan ambigüedad. Quizás habría que concretarla más. 5. ¿Sobre cuánto dinero te gastas una noche que sales? ( ) 0 – 6 € ( ) 6 – 12 € ( ) 12 – 18 € ( ) más de 18 € Intervalos no mutuamente excluyentes. 6. ¿Volverás pronto al bar? Es ambigua por el término “pronto”.


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5.2.3 Ejercicio 3 Varios entrevistadores que participan en una misma investigación, comentan las incidencias y anécdotas que ha tenido en su trabajo. Comentar vuestra impresión. Entrevistador A: Cuando iba a entrevistar a un señor que acababa de bajarse de su coche llegó un guardia dispuesto a multarle por mal aparcamiento, por lo que tuvieron una airada discusión que me hizo retrasar la entrevista... En otra ocasión entrevisté a un trabajador en presencia de su superior, lo que resultaba ser una experiencia interesante porque había preguntas que lo ponían en compromiso. No se debe ayudar porque tergiversa el cuestionario. Este trabajo no nos ayuda en la investigación.

Entrevistador B: Pues yo intento no hacer ningún cambio ni interpretación alguna aunque a veces pueda dar la impresión de que soy frío y distante. Sin embargo repito la pregunta is es necesario y doy tiempo para las repuestas. Pero no me gusta dramatizar en el sentido de gesticular o mostrar coincidencias o rechazos hacia las respuestas que oigo. Es correcto en la manera de preguntar. La distancia o frialdad puede producir un sesgo.

Entrevistador C: Una buena parte de las entrevistas tuve que hacerla el día que comenzaba el último puente festivo y la gente tenía prisa para preparar su viaje; es curioso: casi todo el mundo viajaba a algún sitio y uno trabajando. Menos mal que tenía una serie de ejemplos preparados que me facilitaban las preguntas. No sé si vosotros, pero yo pongo un ejemplo y rápidamente obtengo respuestas. Hay días que no se deben hacer entrevista. Y no se deben poner ejemplos.


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5.2.4 Ejercicio 4 Se quiere introducir en un cuestionario la siguiente pregunta: Al ir a pagar sus compras en el supermercado, ¿ha intentado engañar a la persona que le hace la cuenta en el último mes? Explicar cómo se procedería recurriendo a una pregunta con respuesta aleatoria, sabiendo que el tamaño de la muestra es de 500 y que para un población similar el porcentaje de personas que conoce el programa de televisión “Documentales Innovadores” es del 70%. (Suponemos que responden Sí, 200 entrevistados). Suponemos que responden sí 200 entrevistados. Como no se propone un método para elegir la pregunta, se selecciona una probabilidad de contestar la pregunta de 50%.

200 −0 ' 5∗0 ' 7 500 P  sib = =10 % 1−0' 5


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5.2.5 Ejercicio 5 En relación al cuestionario adjunto, indicar cuáles han sido las respuestas de las empresas A y B, si la codificación establecida dio como resultado los siguientes datos: Pregunta 2 Pregunta 4 Pregunta 6 Empresa A 0

2

8

1

Nº de encuesta

2

4

Pregunta 3

Pregunta 1 Parte I

5

5

2

1

1

0

0

0

Pregunta 1 de la Pregunta 3 parte II parte II Pregunta 2 del Pregunta 5 cuestionario II

Empresa B 0

4

2

2

2

2

2

4

2

2

1

0

1

5

Nº de encuesta Las tres primeras columnas están reservadas para el número de pregunta. En la parte II, la pregunta 3 tiene 101 respuestas posibles. (0% código 0, 1% código 1, 2% código 2, ..., 100% código 100).

El número de empleados a tiempo completo es menos de 100. Los ingresos de 100.000 a 180.000. El porcentaje de la empresa B que dedico a Marketing es de 15%. La empresa A tiene departamento de Marketing y tiene empleado a tiempo completo. Si hay una persona a tiempo completo y se gasta 0% en Marketing como es posibles esto. Cuestionario (Fragmento) Parte I. Cuestiones sobre la empresa. 1. Indique el número de empleados a tiempo completo en su empresa. ( ) Menos de 100. → 1 ( ) De 100 a 499.→ 2 ( ) De 500 a 999.→ 3 ( ) De 1000 a 1499→ 4 ( ) 1500 o más→ 5 2. Señale los ingresos anuales de su empresa. ( ) Menos de 30.000 €. → 1 ( ) De 30.000 € a menos de 60.000 €.→ 2 ( ) De 60.000 € a menos de 150.000 €.→ 3 ( ) De 150.000 a menos de 600.000 €→ 4 Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007 ( ) 600.000 € o más→ 5

3. ¿Con cuántos productos / servicios diferentes cuenta su empresa? ( ) Menos de 10. → 1 ( ) De 10 a 24.→ 2 ( ) De 25 a 49.→ 3 ( ) De 50 a 99→ 4 ( ) 100 o más→ 5 4. Señale qué categoría de empresa pertenece su industria. ( ) Fabricante de bienes de consumo. → 1 ( ) Fabricante de bienes industriales.→ 2 ( ) Fabricante de bienes de consumo e industriales.→ 3 ( ) Minoristas→ 4 ( ) Mayoristas/ Distribuidores industriales→ 5 ( ) Instituciones financieras.→ 6 ( ) Empresas de servicios (no financieras)→ 7 ( ) Otras _______________ → 8 5. ¿Cómo evalúa, de forma general, el grado de competencia entre las empresas, dentro de la industria en la que opera? ( ) Muy intenso. → 1 ( ) Intenso.→ 2 ( ) Moderado.→ 3 ( ) Débil → 4 ( ) Muy débil→ 5 6. ¿Cómo diría Ud. que es la posición competitiva de su empresa, al compararla con el resto de las empresas de la industria? ( ) Por encima de la media → 1 ( ) Media.→ 2 ( ) Por debajo de la media.→ 3 Parte II. Actividades de IC. 1. ¿Tiene su empresa al menos un empleado a tiempo completo cuyas obligaciones / responsabilidades principales estén vinculadas a la IC? ( ) Sí ( ) No 2. ¿Tiene su empresa al menos un departamento de Marketing como tal? ( ) Sí ( ) No 3. Indique, aproximadamente, qué porcentaje de los gastos de marketing del pasado año se destinaron a IC. __________ %


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Ejemplo de cuestionario precolumnado y codificado Número de la entrevista / / / Día de la semana: Martes Miércoles Viernes Sábado

1 2 3 4

(14) (5)

12. ¿Cómo suele desplazarse cuando viene al Casco Viejo? ● Automóvil propio o de acompañante 1 ● Transporte público 2 ● Andando 3 ● Otros 4 ● NS/NC 0

Número de columna en que se codifica (6)

4. ¿Echa de menos en le casco viejo algún otro tipo de “instalaciones” como cines, restaurantes, guarderías, tiendas de deporte,, de ocio, ...? ● Si, ¿Cuáles son las que echa de menos? ○ Cines 1 (7) (8) ○ Restaurantes comida rápida 2 ○ Tiendas de deporte 3 ○ Tiendas de ocio (marquetería, pintura) 4 ○ Guarderías 5 ○ Cafeterías 6 ○ Otras 7 ● No 8 ● NS/NC 0 13. ¿Cual de estas cosas relativas al consumo refleja mejor el nivel de vida (ó clase social) de un apersona en primer lugar? ¿Y en segundo lugar? ¿Y cuál cree usted que lo refleja menos? 1º 2º Menos (910) Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007 (1112) (1314)

● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●

Los lugares donde compra Su forma de vestir Su forma de hablar / modales Los lugares donde se divierte Como gasta en diversiones Su formación Su aspecto físico Sus gustos en alimentación y bebida Otros. ¿Cuál? _____________ Ninguno NS / NC

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0

¿Podría decirme las razones por las que le parece mala o muy mala la idea de construir un aparcamiento en la Plaza del Castillo? 1. Lugar emblemático ○ Mejor hacerlo en otro sitio ○ Por no tocas la plaza ○ Por no estropear la plaza ○ No es un sitio adecuado ○ El algo importante para la ciudad ○ Porque está bien así ○ Por la historia de la plaza ○ Es un lugar de paseo ○ Porque cambiaría todo

32.8% 8.6% 8.3% 4.5% 4.9% 3.0% 2.6% 2.4% 0.8% 0.8%

2. “Anticoche” ○ Porque hay muchos coches ○ Porque quiero que sea peatonal ○ Vía libre para todos los coches ○ Por el follón que producen los coches ○ Porque debemos usar menos el coche ○ Por el tráfico que ello va a producir ○ Porque ya hay sitio para aparcar ○ Porque ya hay muchos aparcamientos

37.6% 13.9% 5.7% 3.3% 2.9% 2.9% 1.7% 0.8% 0.8%

3. Problemas técnicos ○ Por las molestias de las obras

18.7% 13.0%


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Investigación Comercial ○ ○ ○ ○

Porque no se puede hacer Porque debería tener una salida buena y la plaza del Castillo no la tiene No hay sitio Porque se llenaría pronto

4. Otros ○ Porque los aparcamientos son muy caros ○ Porque lo usaría la gente de fuera y no la de Pamplona ○ Porque no quiero ○ Porque algún partido político no quiere


20062007 3.0% 1.0% 0.8% 0.8% 11.1% 5.7% 3.2% 2.0% 1.2%

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6 Medidas Y Escalas 6.1 Tipos De Escala Escalas básicas ● ● ● ●

Escalas comparativas Escalas no comparativas Escalas estandarizadas

Nominal Ordinal Intervalo De ratio o razón

● ● ● ● ● ● ●

Comparaciones pareada Clasificación Suma constante Clasificación Q Comparativa continua Guttman Clases o similitudes

● ● ● ● ●

Clasificación continua Likert Diferencial semántico Stappel Thurstone

● ● ● ● ● ●

Cetscale Lov Markor Seperf Servqual Vals

Escalas no comparativas son las multiitem

6.1.1 Escalas Básicas ●

Escala Nominal : La escala nominal nos da números que únicamente identifican. Carecen de propiedades. Los valores de las escalas nominales darán escalas cualitativas: ¿Cual de las marcas de zumo ha probado? Marca A Marca B Marca C

El que selecciona una marca u otra sólo dice que ha probado uno u otro. No se puede trabajar con ellos, no se puede hacer estadísticas. El DNI es otro ejemplo, no dice nada sobre nosotros y no tiene sentido intentar hacer medias u otros tratamientos. Es una variable cualitativa.


87


●

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Escala Ordinal : Estos valores ya tienen atributo o característica, el orden. No reflejan magnitud, pero si orden. Se le indica al individuo que me de el orden en el que prefiere la selección. Clasifique, según sus preferencias, las marcas que aparecen a continuación, dando mayor valor a la más preferida y el menos a al menos preferida Marca A ___ Marca B ___ Marca C ___ El que ponga un número 1,2,3 o que ponga 987, 334, 102 me da igual porque lo importante es el orden

●

Escala de intervalos : Se dan valores en intervalos. Conservan la propiedad de orden pero también tienen la de distancia. Esto me permite hacer otro tipo de cálculos. Como tienen propiedad de distancia se puede comparar que la diferencia en calidad, por ejemplo, encuentra un usuario entre una marca y otra. Se puede comparar, es decir, es igual, según lo percibe un usuario, una marca u otra, esto se ve comparando entre dos valores. Clasifique, según la calidad que tienen, las siguientes marcas de zumo utilizando las frases que aparecen Excelente

Muy bueno

Bueno

Aceptable

Malo

Juver

5

4

3

2

1

Don Simon

5

4

3

2

1

Zumosol

5

4

3

2

1

Kas fruit

5

4

3

2

1

●

Escala de ratio o razón : Los datos de esta escala tiene todas las propiedades: la de distancia, orden y propiedad de origen. Es decir el cero tiene sentido. ¿Cuantos litros de naranja consume su familia en una semana.?

Litros


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Un resumen de las escalas básicas sería Algunas estadísticas permitidas Escala

Ejemplo de Marketing

Descriptivas

Deductivas

Nominal

Nº de marcas Tipos de tienda Sexo

Porcentajes Moda

Chicuadrado Prueba binomial

Ordinal

Clasificación de preferencias Posición en el mercado Clase Social

Percentiles Mediana

Correlación ordinal ANOVA

Actitudes Opiniones

Media Desviación típica

Correlación Pruebas t ANOVA Regresión Análisis Factorial

Edad Ingresos Costes Ventas Participación en el mercado

Medias

Coeficientes de variación

De Intervalo

De Razón

6.1.2 Escalas Comparativas ●

Escala de comparaciones pareadas: Se deben comparar dos marcas, dos objetos,... Los datos que se obtienen tienen atributos ordinales. Permite que los datos sean transformados para obtener la propiedad de distancia. El interés de esto es poder realizar otro tipo de operaciones y estadísticas que no se pueden realizar cuando tienen sólo propiedad de orden. Las tablas marcan la relación de preferencia entre cada una de los objetos que se comparan dos a dos. El número de pares que se tendrá será

A

A

B

C

D

0'20

0'75

0'40


n∗ n−1 2

A

B

C

D 89


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B

0'80

0'90

0'70

A

0

1

0

C

0'25

0'10

0'35

B

1

1

1

D

0'6

0'30

0'65

C

0

0

0

D

1

0

1

Suma

2

0

3

1

Se puede llegar a perder la transitividad ya que el usuario puede elegir que A sea preferido a B, que B sea preferido a C y que C sea preferido a A. Cuando el número de elementos es muy grande se tendrá también un número alto de combinaciones. Lo que dice la tabla es que se prefiere la fila frente a la columna en un tanto por ciento. Si la matriz es de 0 y 1, entonces el 0 significa que el porcentaje es menor que el 50% y 1 si es superior al 50 %. Esta matriz ha perdido la propiedad de distancia, sólo tienen propiedad de orden. Los datos de la tabla de la izquierda se pueden transformar para que tengan propiedad de distancia, los de la derecha no.

●

Escala de clasificación : Es la escala ordinal por excelencia. Al individuo se le pide que orden según sus preferencias. ¿De las cuatro marcas que aparecen a continuación indique cual es su preferencia asignando un 1 a la más preferida, un 2 a la siguiente... Marca A __ Marca B __ Marca C __ En este ejemplo el sentido es ascendente. Los valores sólo me aportan orden.

●

Escala de suma constante : Se tiene que repartir puntos entre los diferentes elementos. Reparta 100 puntos entre las siguientes características según la importancia que tenga para usted al comprar unas zapatilla de deporte. Precio

____________

35

Marca

____________

25


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Comodidad

____________

15

Uso

____________

25

Suma

____________

100

Esta escala es complicada, ya que para dar más importancia de una a otra valoración obligo a hacer cuentas para dar por ejemplo el doble de puntos. El obligarlo a hacer esto es para que los datos tengan propiedad de origen (el cero tiene sentido).

●

Escala de clasificación Q : Se necesitan entre 60 y 140 objetos (tarjetas, fotografías, ...). En este tipo se puede forzar al individuo a seleccionar un número de objetos para cada clase predefinida ( Ejem: Los que prefiero, Me gustan, Me da igual, No me gustan, Los que menos me gustan). Es un problema porque puede que sus preferencias no se ajusten al número de elementos que se piden.. Después se da un valor a cada clase y por tanto a cada elemento de esa clase. Aquí se le hace otra crítica de por qué no decirle al individuo que de un valor a cada elemento. Aquí aparecen fotografías de 75 coches diferentes. Escoja los 9 que más le gusten y escriba su nombres en la columna “Los que prefiero”. Después seleccione los 9 que menos le gustan y escriba su nombre en la columna “Los que menos me gustan”. A continuación, de los 57 que aún quedan, seleccione los 15 que más le gustan y escriba su nombre en la columna “Me gustan” y de los restantes escoja lo 15 menos le gustan y señálelos en la columna “No me gustan”. Anote los nombres de los 27 que aún quedan en la columna “Me dan igual”.

Los que prefiero

Me gustan

Me dan igual

No me gustan

Los que menos me gustan

___________ ___________ ... (9)

___________ ___________ ___________ ___________ ... (15)

___________ ___________ ___________ ___________ ___________ ___________ ... (27)

___________ ___________ ___________ ___________ ... (15)

___________ ___________ ... (9)

●

Escala comparativa continua : El automóvil de la marca A respecto al B es: Exactamente igual ____________________________________Totalmente diferente La línea tienen que tener un valor concreto para el investigador. El individuo tiene que colocarse en un valor concreto de la línea. Terminará teniendo un valor numérico. Se usa más en la versión no comparativa


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●

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Escala de Guttman : Los items se colocan de tal manera que todo lo que está anteriormente se ha conseguido, superado o tiene valor y todo lo posterior ya no se puede marcar, no tiene valor. Por ejemplo los estudios que tiene un entrevistado. Señale la titulación máxima alcanzada de acuerdo a los estudios cursados. 1. Ninguna, no sabe leer ni escribir 2. Ninguna, sabe leer 3. Ninguna, sabe leer y escribir 4. Estudios primarios (certificado de escolaridad) 5. Estudios primarios (graduado escolar) 6. Enseñanza primaria (ESO) 7. Bachillerato superior 8. Universitarios de grado medio (Diplomatura o ingeniería técnica) 9. Universitarios superiores (Licenciatura o Ingeniería superior) 10. Doctorado

●

Escala de clases y similitudes : Le decimos al individuo que vaya clasificando. No adolece de algunos de los problema de la escala de clasificación Q, no se tiene que poner un número concreto en un grupo. Esta escala tiene la utilidad de presentar alternativas al individuo. Se puede dejar abierta alguna clase como otros. De los automóviles que le vamos a mostrar, clasifiquelo en alguno de los siguientes grupos según el uso que usted le daría:

Automóvil de uso Automóvil de uso Automóvil de uso Automóvil para Automóvil para por ciudad profesional familiar viajar divertirse

6.1.3 Escalas No Comparativas O MultiItem Son escalas que tienen muchos items. Se suele intentar medir la opinión y esta no está formada de un solo atributo. Se tienen en cuenta múltiples características y después se intenta hacer un cálculo para ver la opinión según lo que se busca. ●

Escalas de clasificación continua: Sólo tiene un item. Es la versión no comparativa de la anterior. No se comparan objetos sino atributos. Indique, marcando sobre esta línea, cual es su opinión respecto a la amabilidad


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personal que trabaja en este restaurante Nada amables _____________________________________________Muy amables Escala de Likert : Es de las más usadas. Se pide al individuo su grado de acuerdo o desacuerdo sobre múltiples items. Encuesta de valoración sobre los profesores. Se pide que se valore en 5 categorías normalmente aunque puede variar, pero siempre serán impares. Las frases no pueden ser ambiguas y tienen que ser preguntas variadas para recoger todas las opciones o dimensiones. Las frases deben estar enunciadas en términos positivos y negativos de forma mezclada. Esto pretende eliminar el efecto halo, esto es, que haya una tendencia muy positiva o muy negativa hacia ciertas cosas. No todos los autores están desacuerdo con esta mezcla, ya que el individuo puede desconcertarse. Pero el individuo tiene que estar más concentrado si están mezclados.

●

Indique su grado de acuerdo o desacuerdo respecto a las siguientes afirmaciones en relación al hipermercado Carrefour

Totalmente en En Ni de acuerdo ni De acuerdo desacuerdo desacuerdo en desacuerdo

Totalmente de acuerdo

Los empleados son amables

1

2

3

4

5

El cobro es lento

1

2

3

4

5

Los precios son razonables

1

2

3

4

5

El surtido es amplio

1

2

3

4

5

El horario es inadecuado

1

2

3

4

5

La disposición de productos es confusa

1

2

3

4

5

Método para la elaboración de la escala: 1. Generación de proposiciones, evitando la ambigüedad, haciendo que sean breves, sencillas, que se mezclen... 2. Selección de jueces: Se selecciona una muestra pequeña que sea representativa de la población de la que voy a hacer la extracción de la información. Lo que estoy haciendo es definir la escala para después hacer la escala para la población a la que le pasaré después la encuesta. Se les pide a los jueces que den su opinión, con una batería importante de ítems. 3. Puntuación: Se admite tanto una puntuación global por individuo, como una puntuación global por ítem 1

Item 1

Item 2

Item 3

Puntuación Global

4

5

3

12


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2

3

4

4

1

3

2

3

4

9

4

3

2

3

8

5

1

2

4

7

6

2

3

3

8

7

1

2

1

4

8

1

1

3

5

Como yo he dicho cosas en positivo y negativos tengo que comprobar cuales son los negativos para la valoración. Por tanto, los items originales tiene que ser cambiados para ajustar los que han sido negativos. Resume la actitud de los individuos, es decir, cual es más positivo y cual más negativos. 4. Seleccionar de proposiciones: Algunos items aportan poco o nada o distorsionan la información. Por tanto se les elimina. a) Coeficiente de correlación : eliminar si el valor es bajo. Hago la correlación de I 1 con PG, de I 2 con PG (puntuación global) y de I 3 con PG, si el item es bueno tendrá una alta correlación con la puntuación global. En nuestro ejemplo hay muy pocos datos. Corr  I 1, PG=0' 84

Corr  I 2, PG =0 ' 8

Corr  I 3, PG =0 ' 55

No nos dice a partir de que valor es bajo, pero puedo decir que el I 3 es bajo. b) División de muestra en Q1 y Q4 (primer y cuarto cuartil) : si ordeno el PG cojo el primer cuarto de los resultados (11, 12) y cojo el último cuartil (4, 5). Miro las diferencias para los items I1

I2

I3

Individuo 1 y 2 (A)

(4+3)/2 = 3'5

4'5

3'5

Individuo 7 y 8 (D)

1

1'5

2

2'5

3

1'5

Diferencia de medias

1. Eliminar si diferencia próxima a cero: pero, ¿cuando es próximo a cero? 2. Eliminar cuando la diferencia no sea estadísticamente significativa. 5. A partir de aquí se da la escala definitiva. ●

Escala de diferencial semántico o de Osgood : Se ponen adjetivos bipolares, lo bueno a un lado y lo malo a otro. Osgood dice que se deben intercalar unos y otros a un lado y


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otro para evitar el efecto halo. En esta escala hay 7 posibles valores. Se sitúan en bipolar. Las líneas son para rellenar y cada punto vale lo mismo no tienen nada que ver con la posición en la que esté. 1 Masificada

2

3

4

5

6

7

______ ______ ______ ______ ______ ______ ______

No masificada

Instalaciones Instalaciones ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ Adecuadas inadecuadas Ambiente agradable

______ ______ ______ ______ ______ ______ ______

Ambiente desagradable

Buena calidad Mala calidad ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ profesorado profesorado

Se usa para hacer análisis de perfiles. Para hacer el análisis del perfil después hay que hacer la media, si se interpreta que es una escala de intervalos, que es lo normal, o la media aritmética (mediana), si se considera ordinal. Si consideramos que los números arrojan propiedad de distancia se puede calcular las media. Si consideramos que sólo tienen propiedad de orden sólo se puede calcular la mediana ●

Escala de Stapel : Se considera una simplificación de la anterior. No tiene la parte positiva y negativa. No hay tendencia, no hay adjetivo bueno o malo. En esta escala no se considera positivo y negativo sino frases aisladas. Tiene 10 puntos en la escala. La escala la expresa con número. Es una escala forzada. No se permite que el individuo pueda ser neutral. Señale la categoría que mejor describe su opinión sobre la facultad de Economía y Empresa 5 4 3 2 1 Masificación 1 2 3 4 5

5 4 3 2 1 Instalaciones 1 2 3 4 5


5 4 3 2 1 Ambiente 1 2 3 4 5

5 4 3 2 1 Calidad profesor 1 2 3 4 5

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●

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Escala de Thurstone : Fue la primera que se enunció. Es una escala directa. Se busca saber la opinión sobre algo y se pregunta directamente. La respuesta es de sí o no. Thurstone no se manifiesta saber que haya diferentes grados de acuerdo o desacuerdo. La respuesta es dicotómica. Como es dicotómica no tienen propiedad. Para elaborar la escala se sigue el siguiente método: 1. Preparación de las frases, condiciones: ■ No contener dos argumentos, dos sentidos o dos o más negaciones. ■ Medir sólo actitudes actuales. ■ Rechazar las que muestren hechos particulares. No decir el banco tal tiene una buena sección de tal cosa. ■ Evitar términos ambiguos o absolutos. No decir para todo el mundo..., muchos de los ..., la mayor parte... Hay que usar términos concretos. 2. Evaluar las frases en un grupo de prueba: se hace selecciones de jueces con una población selectivas. A estos jueces no se les pasa la escala, se les pregunta cómo de buenos son los ítems para medir la actitud. Para que los jueces respondan se les da más amplitud, se les permite el término neutro y se les pide un cierto acuerdo. Se les preguntan su opinión. 3. Selección de frases: Se proponen dos cálculos ■ Valor intercuartilico : Cuando el recorrido intercuartílico sea superior a dos elimina la frase. Lo malo aquí es que a los jueces se le pueden pasar para cada ítem 7 o 13 respuestas pero se le pase las cantidad de respuestas que se les pase dice Thurstone que el límite es de dos. ■ La mediana : como medida del valor escalar 4. Realización definitiva.

Las tres anteriores son casi siempre consideradas escalas de intervalos.

6.2 Decisiones Sobre Escalas Multiitem Hay que decidir sobre una serie de puntos a la hora de crear la escala 1. Número de categorías de la escala , depende de: ○ Entrevistados : En cuanto al grado de familiaridad que tengan con el objeto de estudio. Si no están familiarizados el número de categorías a ofrecer debe ser menos. Si están muy familiarizados se da mayor número de categorías. ○ Objetos sobre los que se mide la actitud : Hay objetos que se prestan más para que el individuo lo pueda discriminar. Un olor no se puede discriminar fácilmente en una escala. ○ Método de encuesta : En una encuesta telefónica el número de categorías se aconseja que no sea elevado Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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Forma en que se analizarán los datos : Si me interesa una puntuación global o quiero hacer generalizaciones puede ser suficiente con una puntuación de 5. Se necesita más de 7 categorías si lo que quiero es la respuesta individual de cada individuo o si las técnicas estadísticas que voy a utilizar son más avanzadas (deben tener propiedad de distancia).

2. Equilibrio de la escala : El número de categorías positivas y negativas son las mismas. A veces las escalas están desequilibradas porque hay preguntas en las que los individuos tienden a una respuesta. Sin embargo desequilibrando la escala se puede obtener ciertos matices. Por ejemplo cuando se pregunta por la paz mundial (todos estamos de acuerdo que hay que tener paz). 3. Categorías pares o impares : Si la escala es par no se deja neutralidad y por tanto es forzada. 4. Respuestas forzadas o no forzadas : 5. Grado de descripción verbal : Se puede limitar la variable. Si en una escala de 7 puntos nos ponen totalmente de acuerdo y completamente desacuerdo, no es sencillo que se den estos extremos. Pero si en esa escala no se ponen palabras con tanta fuerza verbal (descripción verbal), esa variable es más amplia y es más fácil que nos encontremos 1 y 7. 6. Forma física: Si se hace horizontal, vertical, con mucha descripción verbal... El detergente Ariel es: 1.

Muy duro_____ _____ _____ _____ _____ _____ _____Muy suave 2. Muy duro

1

2

3

4

5

6

7 Muy suave

3. ● Muy duro ● ● ● Ni duro ni suave ● ● ● Muy suave 4. ________ ________

________

________


________

________ ________ 97

Investigación Comercial Muy duro

20062007 Duro

Un poco duro Ni duro Un poco suave ni suave

Suave

Muy suave

5. 1 Muy duro

2

1

0

1

Ni duro ni suave

2

3 Muy suave

6.3 Evaluación De Escalas Hay que saber si los instrumentos que nos inventamos son válidos o no. Hay ciertas cosas que pueden hacer que las escalas no sean correctas como puede ser el propio individuo, la manera de recoger la información, el momento en que estoy pasando la encuesta, el tratamiento de la información o si el instrumento no es bueno. MEDIDA = VALOR VERDADERO + ES + EA Error sistemático (ES): estamos hablando de la validez de la medida . Se comete sistemáticamente cada vez que se mide. Nos dice que el instrumento no es válido. Por ejemplo un metro que tiene realmente 98 cm y yo creo que tiene 1 metro. Sistemáticamente se comete un error de 2 cm. Error aleatorio (EA): estamos hablando de la fiabilidad de la medida. Depende del ambiente y de las condiciones en que se mide cada vez. Se puede hablar de consistencia, es decir la probabilidad de que un instrumento de una medida exacta. Si mido varias veces con el mismo instrumento y da diferentes valores. El instrumento con que mido no es consistente. No se puede saber el valor del error el sistemático o del aleatorio. Pero si podemos calcular cuan fiables es la medida tomada. Cuando se habla de fiabilidad hay que comprobar la validez. Hay diferentes dimensiones de validez: 1. Validez de contenido o Validez facial : hace alusión a si están recogidas todas las actitudes del fenómeno. 2. Validez de concepto (constructo) : Si todas las dimensiones que componen el fenómeno, están recogidas. Si en un examen se ponen preguntas de todos los temas, se abarca todo el contenido. Sino hay un problema de validez de contenido. La validez la deciden los investigadores. Para intentar que la escala sea válida se tiene dos opciones. a) Validez convergente : se busca una escala que mida algo semejante y buscar correlación. Para intentar medir algo sobre un establecimiento se puede utilizar los datos sobre otro local similar. Hay alta correlación al intentar comparar los valores Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

98


20062007

que miden nuestro objeto con otro similar. Si los valores son altos la escala tiene validez convergente b) Validez discriminante : Buscamos bajas correlaciones o incluso negativas con escalas que miden cosas diferentes a lo que mido. Se incluye subjetividad porque selecciono lo que selecciono para comparar. 3. Validez de criterio : sirve para aproximar si nuestra escala sirve para hacer algún tipo de pronóstico sobre alguna característica presente o futura. a) Validez concurrente: Para comprobar si la escala permite predecir un comportamiento actual. Se toma la misma medida pero con instrumentos diferentes y si me pronostica lo mismo se puede decir que la situación es la que da las evaluaciones. b) Validez predictiva: Se comprueba si el instrumento sirve para hacer pronósticos de futuro. Si es así el instrumento tendrá validez predictiva. Si se encuentra que una actitud positiva (vocación) tiene una alta correlación con las notas (son buena) entonces la escala tendrá validez predictiva. El evaluar la validez tiene un grado de subjetividad. La fiabilidad es una condición necesaria pero no suficiente para que sea válida. Hay varias posibilidades para comprobar la fiabilidad: 1. Técnicas de pruebas repetidas (testretest) : Se pasa la escala a las mismas personas en momentos diferentes de tiempo e intentando que se den las mismas condiciones. El problema es: ○ No se puede dejar pasar mucho el tiempo y la actitud puede cambiar y puede hacer que la correlación entre las variables sea baja. El tiempo no puede ser corto, porque sino el individuo puede recordar las respuestas. Se suele tomar unas 3 semanas y se puede realizar los cálculos ítem a ítem. 2. Consistencia interna ○ Método de las mitades : paso la escala a una muestra y divido la escala en dos mitades. Si la escala tiene x ítems y separo los items mitad y mitad aleatoriamente. Realizo el cálculo de la puntuación y debería dar correlación entre los dos grupos. El coeficiente de correlación de Pearson vale 1 cuando lo hace el de Spirman Brown. Si la escala aumenta en cuanto al número de proposiciones varía su valor pero no debería variar la correlación.  sb =2

 1

 sb ’ =k

 sb [1 k −1 sb ]

Una escala tiene 180 items y una fiabilidad  sb =0 ' 42 . Por tanto si se reduce a la 90 =0 ' 5 . Sustituyendo puedo hallar la nueva fiabilidad. mitad entonces k = 180


99


 sb ’ =0 '

20062007 5∗0 ' 42 =0 ' 852 [10 ' 5−1∗0 ' 42]

Si la escala es de 15 y la paso a 75 con un  sb =0 ' 85 . Ahora k =  sb '=0' 901

○

75 =5 . 15

Coeficiente α de Cronbach : Someta a diferentes divisiones de la muestra k : Número de proposiciones  2i : La varianza 2  ij : Es la covarianza de ítem i con el ítem j

    K  α =   1−  K − 1    

∑ ∑

σ

i

i

i

2

σ

+ 2

i

2

∑

ij i≠ j i< j

σ

ij

       

Cuando se tiene un valor 0 ' 6 es débil, si está entre 0'6 y 0'8 vale para estudios exploratorios y si es mayor ser útil para estudios confirmatorios. El único inconveniente es que es sensible a valores altos de k. Ejemplos: Decidir que tipo de estudio es, exploratorio, descriptivo o causal: Objetivo: averiguar cuántos coches se venden a cada nivel de precio, es decir, en cuánto se reduce la demanda para cada nivel del precio. La empresa controla el precio. La técnica usada es la experimental. Es causal. Se intenta ver el número de coche vendido causado por el precio.

Objetivo: obtener información para validar el posicionamiento estratégico de las marcas de una empresa fabricante y distribuidora de cerveza. ¿Cómo?. Cuestionario. Antes de su redacción, se quiere: – Identificar una batería de aspectos actitudinales de comportamiento para clasificar a los individuos en segmentos. – Identificar los factores básicos que mejor definan la imagen y el perfil de las marcas de Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

100


20062007

cerveza competidoras. Antes de redactar el cuestionario quiere conocer cosas y quiere aproximarme a ello por tanto es exploratorio. Una vez identificado el perfil del consumidor y de la competencia, entonces redacto el cuestionario.

Objetivos: – Obtener, cuantificar y caracterizar los segmentos en que se puede clasificar a los individuos. – Obtener la imagen (puntos fuertes y débiles) de las marcas de la empresa que solicita la información, y de la competencia. Resulta difícil identificar variables dependientes e independientes por lo que no es causal. Se pretende caracterizar ciertos aspectos por lo tanto se trata de una descriptiva. Objetivos: conocer el impacto de la longitud del lineal dedicado a un producto. Se someten a prueba tres longitudes: 1m, 2 m, 3 m. Se prueban en cinco establecimientos. Variable controlable la longitud, y la no controlable las ventas (impacto). Es un estudio causal. Si queremos que una escala sea sensible (que pueda recoger pequeñas variaciones de medida), necesitamos que tenga muchas categorías de respuesta.

6.4 Escalas Estandarizadas Hay ciertos tipos de medida que están estandarizadas (metro, pies, ..). Hay unos ciertos instrumentos de medida que ya están estandarizados por muchos grupos como: • CETSCALE : El nivel de etnocentrismo. Tiene 17 items y el grado de acuerdo y desacuerdo lo demuestran con 7 categorías de respuesta. • LOV : Lista de valores. Se utiliza para medir estilos de vida y valores. • VALS : Se utiliza para medir estilos de vida y valores. • MARKOR :Es un clásico y está muy probada, tiene diferentes matices y mide la orientación al mercado.


101


20062007

• SERPERF : Mide la calidad de los servicios. • SERVQUAL : Mide la calidad de los servicios y no sólo la actual sino la futura. Pero las escalas que más se usan para investigación comercial son las escalas multiitem.


102


z 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3 3,1 3,2 3,3

0 0,5 0,5398 0,5793 0,6179 0,6554 0,6915 0,7257 0,758 0,7881 0,8159 0,8413 0,8643 0,8849 0,9032 0,9192 0,9332 0,9452 0,9554 0,9641 0,9713 0,9772 0,9821 0,9861 0,9893 0,9918 0,9938 0,9953 0,9965 0,9974 0,9981 0,9987 0,999 0,9993 0,9995

0,01 0,504 0,5438 0,5832 0,6217 0,6591 0,695 0,7291 0,7611 0,791 0,8186 0,8438 0,8665 0,8869 0,9049 0,9207 0,9345 0,9463 0,9564 0,9649 0,9719 0,9778 0,9826 0,9864 0,9896 0,992 0,994 0,9955 0,9966 0,9975 0,9982 0,9987 0,9991 0,9993 0,9995

20062007

0,02 0,508 0,5478 0,5871 0,6255 0,6628 0,6985 0,7324 0,7642 0,7939 0,8212 0,8461 0,8686 0,8888 0,9066 0,9222 0,9357 0,9474 0,9573 0,9656 0,9726 0,9783 0,983 0,9868 0,9898 0,9922 0,9941 0,9956 0,9967 0,9976 0,9982 0,9987 0,9991 0,9994 0,9995

0,03 0,512 0,5517 0,591 0,6293 0,6664 0,7019 0,7357 0,7673 0,7967 0,8238 0,8485 0,8708 0,8907 0,9082 0,9236 0,937 0,9484 0,9582 0,9664 0,9732 0,9788 0,9834 0,9871 0,990I 0,9925 0,9943 0,9957 0,9968 0,9977 0,9983 0,9988 0,9991 0,9994 0,9996

0,04 0,516 0,5557 0,5948 0,6331 0,67 0,7054 0,7389 0,7704 0,7995 0,8264 0,8508 0,8729 0,8925 0,9099 0,9251 0,9382 0,9495 0,9591 0,9671 0,9738 0,9793 0,9838 0,9875 0,9904 0,9927 0,9945 0,9959 0,9969 0,9977 0,9984 0,9988 0,9992 0,9994 0,9996


0,05 0,5199 0,5596 0,5987 0,6368 0,6736 0,7088 0,7422 0,7734 0,8023 0,8289 0,8531 0,8749 0,8944 0,9115 0,9265 0,9394 0,9505 0,9599 0,9678 0,9744 0,9798 0,9842 0,9878 0,9906 0,9929 0,9946 0,996 0,997 0,9978 0,9984 0,9989 0,9992 0,9994 0,9996

0,06 0,5239 0,5636 0,6026 0,6406 0,6772 0,7123 0,7454 0,7764 0,8051 0,8315 0,8554 0,877 0,8962 0,9131 0,9279 0,9406 0,9515 0,9608 0,9686 0,975 0,9803 0,9846 0,9881 0,9909 0,9931 0,9948 0,9961 0,9971 0,9979 0,9985 0,9989 0,9992 0,9994 0,9996

0,07 0,5279 0,5675 0,6064 0,6443 0,6808 0,7157 0,7486 0,7794 0,8078 0,834 0,8577 0,879 0,898 0,9147 0,9292 0,9418 0,9525 0,9616 0,9693 0,9756 0,9808 0,985 0,9884 0,9911 0,9932 0,9949 0,9962 0,9972 0,9979 0,9985 0,9989 0,9992 0,9995 0,9996

0,08 0,5319 0,5714 0,6103 0,648 0,6844 0,719 0,7517 0,7823 0,8106 0,8365 0,8599 0,881 0,8997 0,9162 0,9306 0,9429 0,9535 0,9625 0,9699 0,9761 0,9812 0,9854 0,9887 0,9913 0,9934 0,9951 0,9963 0,9973 0,998 0,9986 0,999 0,9993 0,9995 0,9996

0,09 0,5359 0,5753 0,6141 0,6517 0,6879 0,7224 0,7549 0,7852 0,8133 0,8339 0,8621 0,883 0,9015 0,9177 0,9319 0,9441 0,9545 0,9633 0,9706 0,9767 0,9817 0,9857 0,989 0,9916 0,9936 0,9952 0,9964 0,9974 0,9981 0,9986 0,999 0,9993 0,9995 0,9997

103

Investigación Comercial 3,4

0,9997

0,9997

20062007 0,9997

0,9997

0,9997

0,9997

0,9997

0,9997

0,9997

0,9998

Valor de una normal tipificada 2'91

A

B

C

D

A

0'2

0'75

0'40

B

0'8

0'9

0'7

C

0'25

0'10

0'35

D

0'6

0'30

0'65

Siempre vamos a encontrar valores simétricos Para ver AB miro a ver donde se encuentra en la tabla de la normal una probabilidad de 0'8 y la que más se aproxima es la de 0'84. Y como es simétrico igual para BA solo que negativo porque la tabla sólo da la mitad de valores y por tanto se vuelve negativo. Para A frente a C Se busca la pro

A

B

C

D

A

0'84

0'67

0'25

B

0'84

1'28

0'52

C

0'67

1'28

0'39

D

0'25

0'52

0'39

∑

0'42

2'64

2'34

0'12

 X

0'42 / 4= 0'105

0'66

0'585

0'03

I*

0'66 + 0'105=0'765

0

1'245

0'63

Esta tabla contiene los valores tipificados Z que corresponden a esas probabilidades. Vamos a sumar por columnas porque dijimos que se prefería lo que encabeza columna a lo que encabeza fila. I* = tomo el menor valor de la media y su valor absoluto se lo sumo al resto de los datos Esta transformación nos da unos valores que tienen propiedad de distancia a demás de propiedad de origen.


104


20062007

6.5 Ejercicios 6.5.1 Ejercicio 1 Señala en las siguientes cuestiones que tipo de escala se está utilizando: a) ¿Qué cadena de TV ves más a menudo? TVE1

TVE2

ANTENA 3

TELE 5

Otras

Escala básica. La única propiedad que tiene es la de identificación b) ¿Qué temperatura se alcanza en verano en tu ciudad natal? De 10 a 15ºC de 16 a 20ºC de 21 a 30ºC de 31 a 35ºC más de 35ºC De intervalos. No se puede decir que hace el doble de calor con 30º que con 15º. Se mide temperatura. c) b) ¿Cuánto dinero te gastas en comida a la semana? menos de 4.000 de 4.000 a menos de 6.000 de 6.000 a menos de 8.000 de 8.000 a menos de 10.000 10.000 o más Es una escala de ratiorazón. Se da la escala en intervalos d) Ordena las siguientes bebidas de más preferida (1) a menos preferida (5): ...... Cerveza ...... Ron + refresco ...... Ginebra + refresco ...... Whisky ...... Vodka + refresco Ordinal e) ¿Cuántos animales de compañía hay en tu casa?


105


20062007

........... Ratiorazón f) ¿En cuanto se aleja tu peso actual de tu peso ideal? 2 kg 3 kg 4 kg más de 4 kg Al que se le aleja en 2 es la mitad que al que se le aleja en 4, tiene sentido. Tiene un origen por tanto es de ratio.


106


20062007

6.5.2 Ejercicio 2 Credibank desea estudiar la actitud de los universitarios respecto a los productos y empresas financieras ya que se está considerando crear un nuevo paquete de productos dirigido a ellos (incluyendo préstamos, ayudas para apertura de nuevos negocios, financiación para la realización de másters, ...) La técnica elegida ha sido la escala de Thurstone, considerándose 14 frases.

1. Los bancos son más un negocio que un servicio 2. Al universitario lo tratan bien en las oficinas bancarias 3. Credibank atiende las necesidades de los estudiantes 4. Los bancos no arriesgan el dinero con estudiantes 5. La especialización tras la universidad es imprescindible 6. Todos preferimos disfrutar el dinero a ahorrarlo 7. Sólo pediría un crédito en caso de extrema necesidad 8. Me gusta planificar lo que voy a hacer 9. Tienen productos adecuados a las necesidades de los universitarios 10. La tarjeta de crédito permite gastar más alegremente el dinero 11. Los bancos sólo se preocupan por ganar dinero 12. Aprobar una oposición sería la solución ideal para mi futuro profesional 13. El dinero hay que tenerlo donde nos den más interés 14. No se debería permitir que los bancos negasen su ayuda a los universitarios

32 estudiantes han actuado como grupo de jueces. La evaluación de las frases se ha realizado con una escala de 7 categorías (1=totalmente en desacuerdo con la validez del enunciado para medir la actitud; ...; 4=neutra; ...; 7=totalmente de acuerdo con la validez del enunciado para medir la actitud).

Sabiendo cuales han sido las frecuencias obtenidas (tabla), evalúa si la escala está bien construida o no, y determina qué frases de las 14 iniciales consideradas deberán estar Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

107


20062007

presentes en la elaboración definitiva de la escala.

CATEGORÍA FRASE

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

1 10 4 0 3 3 0 1 10 4 4 3 0 2

3 8 2 2 3 3 3 2 7 5 4 2 0 0

3 3 1 3 8 4 6 6 6 2 1 4 4 5

5 4 6 7 7 5 7 12 6 2 3 5 5 9

5 4 12 4 1 4 5 7 2 3 4 7 6 7

8 3 6 7 5 7 6 2 1 7 5 6 7 8

7 0 1 9 5 6 5 2 0 9 11 5 10 1

Se están buscando jueces en una escala Thurston y tenemos la respuesta de indiferencia. La tabla frasecategorías muestra las frecuencias de las respuestas. Es decir un juez le dio un 1 a la frase 1, 3 jueces le dieron un 2 a la frase 1, ....

El segundo paso es eliminar las frases que no son correctas. Hay que eliminar las frases: 3: por ser particular. No se pregunta por algo general. 6: Por usar un término absoluto. Utilizo “todos”. 14: Por contener dos negaciones.


108


20062007

El tercer paso es obtener la tabla de frecuencias acumuladas, el recorrido intercuartílico y la mediana. 1

2

3

4

5

6

7

me

Q1

Q3

Ri

1

1

4

7

12

17

25

32

5

4

6

(64)/2 = 1

2

10

18

21

25

29

32

32

2

1

4

(41)/2= 1'5

4

4

6

7

13

25

31

32

5

4

5

1'5

5

3

6

14

21

22

27

32

4

3

6

1'5

7

0

3

9

16

21

27

32

4

3

6

1'5

8

1

3

9

21

28

30

32

4

3

5

1

9

10

17

23

29

31

32

32

2

1

4

1'5

10

4

9

11

13

16

23

32

5

2

7

2'5

11

4

8

9

12

16

21

32

5

2

7

2'5

12

3

5

9

14

21

27

32

5

3

6

1'5

13

0

0

4

9

15

22

32

6

4

7

1'5

Ri=

Q3 −Q1 2

La frase 10 y 11 deben ser eliminadas porque superan el valor intercuartílico de 2, según Thurstone.

me

Frase

1

0

2

2,9

2

3

0

4

5,7,8

3

5

1,4,12

3

6

13

1


109


20062007 7

0

Cada valor escalar posible debe ofrecer en la escala definitiva el mismo número de frases. Hay que escoger el mismo número de frases para cada valor escalar posible. Sin embargo aquí no se cumple, hay algunas que tienen 0.

En uno ideal sería

me

Frase

Num Frases

1

...

5

2

...

10

3

...

6

4

...

7

5

...

8

6

...

9

7

...

7

Aquí el mínimo de frases es 5, por lo tanto habría que eliminar del resto de las frases aleatoriamente hasta dejar 5 en cada una. Por ejemplo para las de me = 2 habrá que quitar 5.


110


20062007

6.5.3 Ejercicio 3 A un grupo de cien amas de casa se les pidió comparar cinco marcas de zumo con respecto al “buen sabor en general”. Cada ama de casa probó los zumos en vasos que estaban marcados únicamente con el número de identificación de la marca. La siguiente tabla muestra la proporción observada para cada comparación.

Marca

A

B

C

D

E

A

0'50

0'82

0'69

0'25

0'35

B

0'18

0'50

0'27

0'07

0'15

C

0'31

0'73

0'50

0'16

0'25

D

0'75

0'93

0'84

0'50

0'59

E

0'65

0'85

0'75

0'41

0'50

Determinar el orden de preferencias de las marcas construyendo la matriz 0,1 correspondiente.

Marca

A

B

C

D

E

A

1

1

1

0

0

B

0

1

0

0

0

C

0

1

1

0

0

D

1

1

1

1

1

E

1

1

1

0

1

Total

3

5

4

1

2


111


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6.5.4 Ejercicio 4 Con los datos del ejercicio nº 3 se preparó la tabla que se muestra a continuación, que recoge los valores apropiados de Z para cada proposición.

Marca

A

B

C

A

0

0'92

0'50 0'67 0'39

B

0'92

0

0'61 1'48 1'04

C

0'50 0'61

D

0'67

1'48

0'99

E

0'39

1'04

0'67 0'23

0

D

E

0'99 0'67 0

0'23 0

a) Determinar el orden de preferencia de las marcas con la escala de comparación par de forma que los datos tengan propiedad de distancia. b) ¿Podrías saber la proporción de ama de casa que prefirió la marca A a la B?

a) Marca

A

B

A

0

0'92

0'50 0'67 0'39

B

0'92

0

0'61 1'48 1'04

C

0'50 0'61

D

0'67

1'48

0'99

E

0'39

1'04

0'67 0'23

∑  X

0'36 4'05

1'55 3'37 1'87

0'07 0'81

0'31 0'67 0'37

I*

0'6

1'48

C

0

0'98

D

E

0'99 0'67 0

0

0'23 0

0'3

b) El porcentaje sería del un 82% si tomamos el enunciado del ejercicio anterior. Sin no tuviésemos este, tendríamos que mirar en la tabla de la normal el valor y hallar el Z.


112


20062007

6.5.5 Ejercicio 5 Se desea evaluar la ‘comodidad’ y ‘afilado’ de los 4 cuchillos de cocina líderes del mercado: A17, C1, C2 y C3. Para ello se toma una muestra de 72 cocineros con la intención de medir la actitud de estos profesionales hacia los productos en estudio y utilizamos el método de juicios comparativos para medir dichas actitudes. La tabla muestra los pares comparados (1ª columna) y el número de cocineros que prefieren el primer elemento o cuchillo del par sobre el segundo. Pares de cuchillos comparados

Frecuencia de preferencia Comodidad

Afilado

A17, C1

61

50

A17, C2

43

18

A17, C3

30

26

C1, C2

15

11

C1, C3

28

24

C2, C3

57

37

Analiza la actitud de los cocineros frente a los cuatro cuchillos.

Hay que crear las tablas de las probabilidades Para ello miro la tabla, y 61 prefirieron el C1 en comodidad al A17 →

61 =0 ' 847 . 72

Para el cálculo de las probabilidades que no se encuentran exactamente en la tabla, se hace una media.

Comodidad

A17

C1

C2

C3

A17

0'153

0'403

0'583

C1

0'847

0'792

0'612

C2

0'597

0'208

0'208

C3

0'417

0'388

0'792

Afilado

A17

C1

C2

C3

A17

0'306

0'75

0'639

C1

0'694

0'847

0'667


113


20062007

C2

0'25

0'153

0'486

C3

0'361

0'333

0'514

Comodidad

A17

C1

C2

C3

A17

1'025

0'235

0'21

C1

1'025

0'815

0'305

C2

0'235

0'815

0'815

C3

0'21

0'305

0'815

∑

1'040

2'145

1'395

0'3

 X

1'04 / 4 = 0,26

0,53625

0,34875

0,075

I*

0'53625 + 0'26 = 0,79625

0

0,885

0,46125

I *= X ∣ Min  X i ∣

Afilado

A17

C1

C2

C3

A17

0'51

0'68

0'36

C1

0'51

1'03

0'43

C2

0'68

1'03

0'035

C3

0'36

0'43

0'035

∑

0'53

2'07

1'745

0'785

 X

0'53 / 4 = 0,1325

0,5175

0,43625

0,19625

I*

0'5175 – 0'1325 = 0,385

0

0,95375

0,71375

Afilado:

I*

0'3613

0


0'9251

0'6788

114


20062007

6.5.6 Ejercicio 6 Los sujetos 1 y 2 proporcionaron información sobre como perciben la publicidad. Esta se analizó utilizando una escala en la que se consideraron 7 elementos, tres de ellos favorables (A, C y G) y el resto desfavorables. Sabiendo que las respuestas fueron: INDIVIDUO 1 Completamente en desacuerdo En desacuerdo Indiferente De acuerdo Completamente de acuerdo INDIVIDUO 2 Completamente en desacuerdo En desacuerdo Indiferente De acuerdo Completamente de acuerdo

A B

C D X

X

E

F G X

X X

X A B X

C D

E

F

X G

X X

X X X X

Decide qué individuo tiene una actitud menos favorable hacia la publicidad utilizando una valoración de –2 a +2 para las posibles respuestas.

A(+)

B ()

C(+)

D()

E()

F()

G(+)

Suma

1

2

1

1

2

1

2

2

11

2

2

0

1

2

2

2

0

9

Para el individuo 1, por ejemplo, como está totalmente en desacuerdo con D y F que son algo negativo se cambia el valor de la valoración de su respuesta.


115


20062007

7 Muestreo 7.1 Introducción Al Muestreo: Conceptos Básicos Dentro de la investigación se necesita resolver unos problemas y para ello necesito recoger información. Como no puedo coger muestras de todos los individuos a los que quiero estudiar, escojo una muestra e intento que esa muestra sea representativa. Este muestreo se realiza debido a lo costoso que sería entrevistar a todos los sujetos. El coste de la investigación sube con el aumento del tamaño muestral. Si se quiere recoger más información con el mismo dinero, posiblemente la calidad de la información será peor y menos fiable y quizás no compense el tamaño de la muestra. Sin embargo, la reducción del tamaño muestral lleva a investigaciones en la cuales no se reconoce la población por la perdida de información.

Zikmund, W.G. (1998): Investigación de Mercados, 6ª edición, Prentice Hall, Madrid.

El error aleatorio es el que se da al sesgarse la muestra debido a la aproximación de la población a través de la muestra. Al aumentar el tamaño muestral disminuye el error y es más fiable el generalizar al tamaño de la población. Supongamos que queremos conocer la media de consumo en un producto. 50% de la población gasta 0€

50% de la población gasta 100€

Por tanto la media de gasto en este producto es de 50€


116


20062007

Esto lo desconozco y me propongo hacer una muestra seleccionada aleatoriamente con un tamaño muestra n=1. Puede pasar que si gasta tome 100 y si no gasta consiga 0€ Por tanto la probabilidad de elegir a un individuo que gasta es de 50% y la probabilidad de elegir a un individuo que no gasta es de 50%. Así que haga lo que haga me voy a equivocar en un 50%. Si entrevisto a 2 individuos (n = 2) puede pasar que los dos gasten y que la muestra se de 0€ con un 25% por ciento de probabilidad, un 25% de que los dos gasten y por tanto de que la muestra sea de 100€ y un 50% de que uno gaste y el otro no y que sea la verdad de que la media sea de 50€. Tengo un 50% de probabilidades de acertar. El riesgo de equivocarse se ha reducido. Si tengo n = 4, puede que los gasten 4 no gasten (½ *½ *½ *½ =1/16), que de los cuatro, uno gaste y por tanto la probabilidad es de ¼ y se gastarían 25€. Que se gasten 2 y que dos no gasten tienen una probabilidad de 6/16 y se consuman 50 € .. y así sucesivamente. Hay 6/16 de que acertemos, ½ de que nos equivoquemos en 25€ y 2/16 de que nos equivoquemos en 50€. Según avanzamos con el número de muestras se va reduciendo el error.

Clase de error

Fuente de error ●

Aleatorio o propio del muestreo

Sistemático o ajeno al muestreo

●

Características del error

El error existe porque se estudia una ● muestra, no toda la población ● El parámetro (renta media, ● proporción de consumidores, etc.) varía de una muestra a otra ● ●

●

● ● ● ●

● ●

La muestra no es representativa ● porque ha sido mal seleccionada (si no es aleatoria) ● La muestra no se puede localizar bien La muestra se niega a responder Algunos grupos (la clase media) son más proclives a responder Falta de exactitud de las respuestas o incapacidad para emitir una ● respuestas, por mala memoria, suposiciones sesgadas, mentiras, etc. ● Preguntas mal redactadas Cuestionarios defectuosos


No se pude eliminar Se puede acotar el error Depende del tamaño de la muestra Decrece si la muestra se amplía Es menor cuanto más homogénea sea la población (si los individuos de la población son dispares crece más la posibilidad de error) Se puede recudir de forma importante cuidando los detalles Crece con el tamaño de la muestra. Cuanto mayor es la muestra y no se quieren subir costes, se reduce el control. Si reduzco el tamaño muestral puede que aumente el error aleatorio pero disminuya el sistemático. Los errores ajenos al muestreo no se pueden acotar Los errores se pueden reducir planificando bien la selección de la muestra; dando instrucciones 117

Investigación Comercial ● ● ●

El entrevistador introduce sesgos los encuestadores no son competentes Errores de anotaciones, de correcciones, en tabulaciones, etc.


20062007 clara y precisas, proporcionando cuestionarios redactados con precisión y fáciles de responder; seleccionando personal muy cualificado.

118



20062007

119


20062007

Población o Conjunto de individuos objeto de la investigación: persona de 18 años y más Universo: residentes en España que consuman un producto determinado. Muestra:

Subconjunto de unidades representativas de la población. Su estudio permite inferir o estimar las características de la población

Unidad de Elementos que se encuentran disponibles para su selección (puede coincidir o no con muestreo: las unidades de población): municipio, barrios, manzanas de casas, individuos. A veces la unidad de muestreo son grupos de unidades de población. Variables

Fenómenos acaecidos en la población cuyos sucesos son susceptibles de ser concretados en términos numéricos: cantidad comprada, frecuencia de compra, edad. Los resultados obtenidos al medir este tipo de fenómenos se denominan valores.

Atributos:

Fenómenos cuyos sucesos vienen referidos a cualidades o características no medibles: sexo, nivel de estudios, ocupación. Los resultados en los que se concreta el fenómeno se denomina modalidades del atributo.

Parámetro: Valor que describe de forma resumida las variables y/o atributos estudiados en la población, generalmente son desconocidos, siendo el objetivo del muestro determinar su magnitud. Para variables, los parámetros a estimar son: la cantidad total y la media de la variable y para atributos, el parámetro a estimar es el porcentaje o proporción que presenta dicho atributo en la población: porcentaje de consumidores de un producto. Estadístico: Valor que describe de forma resumida la variable y/o atributo estudiados en la Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

120


20062007

muestra. Se utiliza para estimar el valor del parámetro en la población: media muestral, porcentaje muestral, cantidad total comprada de la muestra. Error Discrepancia entre el valor del parámetro desconocido y el valor del estadístico en la estándar o muestra. Se calcula a través de la desviación típica del estadístico. Aparece siempre aleatorio o que se utilice una muestra en lugar de un censo. error de muestreo Marco muestral

Para seleccionar individuos hay que tener localizados a los individuos y a eso es a lo que se llama marco muestral. A veces hay un error en ese marco. Si tomo la guía telefónica puede haber gente que no tiene teléfono o que no autoriza que aparezca en la guía.

Censo

En un censo están todos los individuos de una población

7.2 Diseño De Muestreo


121



20062007

122


20062007

●

Seleccionar el método de muestreo: ○ Probabilístico ○ No probabilístico

●

Determinar el tamaño muestral: determinar cuando el tamaño de la muestra es representativo. Se tiene que calcular. Mayor tamaño muestral menos error y se puede determinar el error que se está cometiendo

●

Selección aleatoria de la muestra: se eligen los individuos

●

Estudio de la muestra

●

Inferir las características de la población: en qué medida lo que he hallado se puede aplicar a la población


123


20062007

7.3 Procedimientos De Muestreo


124


20062007

Hay dos técnicas principales de muestreo: ● Probabilístico : probabilidad de que un individuo pertenezca a la muestra. Se puede saber la probabilidad de error de la muestra. El más sencillo es que todos los individuos tengan la misma probabilidad de estar en la muestra ○ Muestro aleatorio simple : Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Características: ■ Sencillez de selección de muestras ■

Todos los individuos tienen las mismas probabilidades de ser seleccionados

■

Se puede medir y acotar el error o la precisión ya que conozco las probabilidades.

■

Requiere una localización previa de todos los elementos de la población. Es decir, necesito saber donde viven y quienes son para aplicar un método de selección.

Ejemplos de aplicaciones: ■ Selección por teléfono de una muestra para conocer audiencias ■ Obtención de una muestra de personas para conocer la proporción de fumadores Utilidad: ■ Se emplea para hacer estimaciones en poblaciones homogéneas ○

Aleatorio estratificado : considera la existencia de grupos con diferentes


125


20062007

comportamientos o características. Características: ■ Mayor complejidad en el diseño del muestreo. Cada estrato se intenta que sea homogéneo internamente y distinto de otros estratos. Se intenta que seamos más precisos dentro de cada grupo y luego hacemos la estimación global para la población. Con el mismo tamaño muestra se reduce el error. ■

Necesidad de conocer el peso relativo de cada estrato. La variable según la que divido o estratifico deber ser bien conocida.

■

Mayor precisión en las estimaciones

■

Posibilidad de obtener estimaciones en los estratos, aunque con menor precisión que en la población

■

El tamaño de la muestra es menor que el necesario para obtener la misma precisión con un muestreo simple.

Ejemplos : ■ Intenciones de voto ■ Comportamientos en función del hábitat, edad, sexo, nivel económico Utilidad: ■ Se emplea cuando las poblaciones son heterogéneas en su composición pero existen grupos homogéneos definidos por una característica controlable o variable. Población 50%

50% Hombres

Mujeres

Todos gastan 50€

Todos gastan 100€

Una primera posibilidad es hacer un muestreo simple de 4 individuos. Así se podría dar que seleccionásemos 4 hombres y 0 mujeres o 3 hombres y 1 mujer, 2 hombres y dos mujeres o 1 hombre y 3 mujeres o 0 hombres y 1 mujer.

6/16 4/16 1/16 Sólo hombres

50

62'5

75


87'5

100

Sólo mujeres 126


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Como sospecho que no es homogéneo hago estratificado

media=0' 5∗Media Hombres0 ' 5∗Media Mujeres Aquí me aseguro que hago una estimación para hombres y mujeres y no me equivoco. Tomo tamaño muestral 4, 2 de ellos haré que sean hombres y 2 de ellos mujeres, para hacer esta repartición necesito saber los porcentajes de cada uno. ○

Muestro por conglomerados : Es parecido al estratificado pero se busca otra cosa. En el conglomerado se buscan grupos con el mismo nivel de heterogeneidad de la población. Es decir cada uno de los grupos podría ser representativo de la población global. En la imagen a la izquierda muestreo estratificado y a la derecha muestreo por conglomerados. En el muestreo por conglomerados se busca reducir esfuerzo. Se hace entrevista a los individuos de cada grupo. A veces se realiza primero una estratificación y luego se realiza el muestreo por conglomerados.

En el muestro polietápico se hace cuando a pesar de haber hecho ya un muestro por conglomerados o estratificado la población sigue siento muy grande y se hace otra etapa en la que se hace otro muestreo o se subdividen.


127


●

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No probalísticos : Son subjetivos, no se sabe la probabilidad de que un individuo pertenezca a la muestra. Se introduce error sistemático. Se usan en estudios exploratorios y cualitativos ○

Conveniencia : Las muestras se seleccionan según un criterio o comodidad. Características: ■ Comodidad en la selección de la muestra ■ Rapidez ■ Economía Ejemplos: ■ Encuestas a estudiantes en clase ■ Encuestas en establecimientos comerciales Utilidad: ■ Diseño inicial de investigaciones ■ Investigaciones exploratorias ■ Formulación de hipótesis ■ Validación de escalas ■ Cálculo de varianzas para la afijación en el muestreo aleatorio estratificado


128


○

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Según Criterio : La muestra es elegida por un experto de acuerdo con su criterio, buscando las unidades más representativas. Características: ■ Rapidez ■

Economía

Ejemplos: ■ Seleccionar ciudades para hacer algún test de mercado o de producto. ■

Seleccionar una muestra de personas en una empresa

Utilidad: ■ Se emplea cuando el tamaño de la muestra es pequeño

○

Diseño de bola de nieve : Cada unidad muestral es localizada por indicación de otra persona. Generar contactos a través de otros contactos. Características: ■ Comodidad en la selección de la muestra ■

No tiene por qué ser rápido

■

No tiene por qué ser cómodo

Ejemplos: ■ Identificar una muestra de dueños de perros pequineses. ■

Identificar una muestra de aficionados al parapente.

Utilidad: ■ Se empela cuando se trata de estudiar poblaciones pequeñas muy especializadas, que son difíciles de localizar por no existir censos o se inaccesibles. Poblaciones extrañas. ○

Muestreo por cuotas : Se puede clasificar como semiprobabilístico. Introduce elementos de control para eliminar sesgos. Se selecciona la muestra por conveniencia pero estableciendo límites. Selecciono la opción de búsqueda (incluso con alguna de las anteriores) pero digo que si un 30% de la población está entre 035 años y 40% entre 35 y 55 y un 30% es de más de 55 años, ese porcentaje tiene que tener mi muestra de individuos encuestados. Se ponen límites para que la muestra no se sesgue demasiado. Y luego se mezclan las variables por ejemplo edad y sexo. Para hacer este tipo de encuestas hay que tener ciertos datos a priori de


129


20062007

la población.

7.4 Tamaño Muestral El reto está en relacionar el tamaño muestral con el error. La manera de reducir el error es aumentar el tamaño muestral

El error de muestreo nos dice que con un 95'5% de seguridad, el error máximo que se puede obtener sobre los datos obtenidos es de ±1'5% Otra ejemplo de ficha sería Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

130


20062007

Otro ejemplo es el siguiente, que es una encuesta que se hizo antes del 11 de Marzo


131


20062007

7.4.1 Muestreo Aleatorio Simple El error depende de los parámetros que queramos estimar y del tamaño de la muestra. Proporción es un caso particular de una media, es una variable en que se puede tener un valor de 0 o 1 (conoces o no conoces ese producto, votas o no votas a ese partido [0 no tiene intención de votar a ese partido, 1 sí vota a ese partido político],...).

Una proporción es la media de una variable binaria. Cuanto mayor es el tamaño n x muestral menor es la varianza de un estimador. Para x =∑ i la varianza va i =1 n var  x disminuyendo con el tamaño muestral Var  x = y si la estandarizo tiende hacia n una Normal [0,1]



X − ≃ N 0,1 Var  x n


132


20062007

El error se va reduciendo con el tamaño de la muestra

Nivel de confianza es K, es decir el valor crítico asociado al nivel de confianza 95% > K = 1'96 95'5 % > K = 2 99'7 % > K = 3

−K



 − X K despejando X  −K∗ Var  x   X  K∗ Var  x  Var  x  n n n







2  −e X  e y además tenemos que Var  x ≃S 2 y e=±k S X n

Si conocemos el tamaño poblacional (N) podemos aproximar más. Si no lo conocemos y sabemos que es grande lo aproximamos a ∞.

Si no tengo una varianza empiezo poniéndome en el peor caso o lo voy aproximando. Para el caso de las proporciones es la mismo.

Lo único que la varianza en este caso es pq . Si las variables no se conocen, se estiman. El peor caso que puedo encontrar para la varianza es cuando p = 0'5 y q = 0'5.


133


Parámetro a estimar

20062007

Estimador

Varianza del Estimador

Intervalo de confianza

[ x ±e ] =[ x ±k  var x ] = Media de la muestra Media

n

x =∑ i =1

xi n

var x =

N −n S 2 n n

[  x ±k

N −n S 2 N n

]

Siendo S 2 la estimación de S 2

Proporción

Proporción en la muestra: N −n p⋅q var  p = n xi N −1 n p=∑ i=1 n

[ p±e ] =[ x ±k  var x ]

[  x ±k

N −n pq N −1 n

]

Siendo q=1− p También se puede plantear el caso contrario en que se plantea cuanta población necesito para tener un determinado error.



2 2 S2 Despejando n= k S e=±k 2 e n

Ahora tengo las fórmulas para el cálculo de este tamaño muestral.

Parámetro a estimar

Tamaño de la muestra

En qué hay que fijarse

Media

Población finita N k2 S2 n= 2 e N k 2 S 2 Población infinita 2 2 k S n= 2 e

Fijado el error, “e”,n el tamaño de la muestra aumenta con : ● El tamaño de la población N. 2 ● La heterogeneidad de la población ( S ) ● Confianza deseada, que determina el valor de k.

Proporción

Población finita Fijado el error, “e”, n aumenta con: 2 ● El tamaño de la población N N⋅k p⋅q n= 2 2 e  N −1k p⋅q ● La heterogeneidad de la población (p∙q) ● Confianza deseada, que determina el valor de k. Población infinita 2 k p⋅q n= 2 e


134


20062007

Si nos queremos poner en el peor caso en una escala por ejemplo de 1 a 10, el peor caso de la varianza sería la mitad del intervalo. En este caso sería 5. 1. Se va a realizar una encuesta sobre la población de españoles mayores de edad con el propósito de medir la intención de respuesta a un posible referéndum sobre un tratado internacional. ¿Qué tamaño muestral sería necesario para garantizar un error de ±3% con un nivel de confianza de 95,5% en muestreo aleatorio simple? Asumir la situación más desfavorable. e= ±3% = ±0'03 95'5% N.C. k= 2 p = q =0' 5 El tamaño es muy grande por tanto se puede tratar como una población infinita n=

2

2

k p⋅q 2 ⋅0 ' 5⋅0 ' 5 = =1111 ' 1≃1112 Aproximamos el número hacia arriba. 2 2 e 0 ' 03

2. Se ha introducido una pregunta en una encuesta ómnibus dirigida a empresas donde se les pregunta si están interesadas en un nuevo servicio de información. Se obtiene una muestra válida de 200 respuestas distribuidas aleatoriamente sobre la población, de las cuales 60 responden afirmativamente. ¿Cuál es el error al 95,5% de nivel de confianza teniendo en cuenta que existen 3000 empresas del tipo estudiado? ¿Cuál es el intervalo de confianza al 95,5%?. Vamos a saber que proporción de individuos están interesados en un servicio de información →

n = 200

Si responden 60

N = 3000

error (P) = 95'5% → K = 2

error  p=k ±



p =

60 =0 ' 3 200



N −n p⋅q 3000−200 0 ' 3⋅0 ' 7 =2± =0 ' 0627 → ±6 ' 27 % N −1 n 3000−1 200

Y el intervalo de confianzas será: [ x ±e ] =0' 3±0 ' 0627=[0 ' 3−0 ' 0627 ,0 ' 30' 0627]=[23 ' 73 ,36 ' 27 ]

Si no tuviésemos datos para calcular la varianza habría que ponerse en el caso más desfavorable


135


20062007

error  p=k ±





N −n p⋅q 3000−200 0 ' 5⋅0 ' 5 =2± =0 ' 0683 → ±6 ' 83 % N −1 n 3000−1 200

Y el intervalo de confianzas será: [ x ±e ] =0' 3±0 ' 0683=[0 ' 3−0 ' 0683 , 0 ' 30 ' 0683]=[23 ' 17 , 36 ' 83 ]

3. Se desea conocer la valoración de las tres cadenas de TV local por parte de los residentes en un área metropolitana (7.425 individuos). Para ello se pretende administrarles un cuestionario mediante muestreo aleatorio simple donde una de las preguntas solicite una puntuación de las cadenas en una escala continua entre 1 (pésima) y 9 (excelente). ¿Qué tamaño muestral sería necesario para asegurar un error máximo de 0,5 puntos al 95,5% de nivel de confianza? ¿y al 99,7% de nivel de confianza? Asumir la situación más desfavorable. Una vez realizada la encuesta se obtiene una valoración de las tres cadenas de 3'1; 5'7 y 8'8; con cuasidesviaciones de 1'4; 2'2 y 2'0. ¿Cuáles son los errores asumidos y los intervalos de confianza al 95,5% y al 99,7% considerando estos resultados? N = 7425 Es una escala continua de 1 (pésimo) a 9 (excelente) e= 0'955 → K = 2 Como vamos a medir el grado en una escala es una media finita. Como nos dice el caso más desfavorable y como es una escala acotada, la desviación 9−1 =4 →  2max =42=16 típica máxima será:  max = 2 Si la quiero calcular directamente n

 2max =

∑  x i− x 2⋅p 1

n

=

0' 51−520 ' 59−52 2 =4 =16 1

16∗7.425 2 =16 ' 002 Ahora aproximamos la cuasivarianza muestral S = 7.425−1

Para un nivel de confianza del 95'5%: n=

N⋅k 2⋅S 2 7.425⋅22⋅16 ' 0022 = =247 ' 49≃248 e 2 N k 2 S 2 0 ' 52⋅7.42522⋅16 ' 0022

Para un nivel de confianza del 99'7%:


136

Investigación Comercial n=

20062007 2

2

2

2

N k S 7.425∗3 ∗16' 002 = =534 ' 59≃535 2 2 2 e N k S 0 ' 52∗7.42532∗16 ' 0022

Como lo que hemos hecho ha sido aumentar el nivel de confianza y por tanto reducir el error necesitamos más muestra

Después de haber valorado las cadenas nos quedan un resultados de: xa =3' 1 ;

S a =1' 4

xb=5 ' 7 ;

S b=2 ' 2

xc =8 ' 8 ;

S c =2

y se nos pide la e Con un intervalo de confianza de 95'5% → K = 2 e=±k





N −n S 2 7.425−245 S 2 =±2 N n 7.425 248

Se sustituye cada S x y nos da los siguientes valores de error e a =±0 ' 17 e b=±0 ' 27 e c =±0 ' 24

Salen menores que al principio porque hay más heterogeneidad. En b hay más error porque hay más varianza. Los intervalos de confianza serán: A=2 ' 93, 3' 27 B=5 ' 43,5 ' 97 C=8' 56, 9' 04 Sabemos que con un intervalo de confianza del 95'5% la media muestral está en ese intervalo.


137


20062007

4. En una población de 2.000 familias con hábitos de consumo similares se ha decidido hacer un muestreo aleatorio simple para conocer: a) Posesión de microondas. b) Consumo medio de aceite por mes. Para el apartado (a) se admite un error de 5% y para el apartado (b) se admite un error de 0,5 litros. Según una encuesta realizada con anterioridad, la proporción de familias con microondas se sitúa alrededor del 15% y la cuasidesviación del consumo de aceite se estima en 3 litros. ¿Cuál es el tamaño muestral necesario para no superar el margen de error establecido al 95,5% de nivel de confianza? a) n=

k 2 PQN 2 2 0 ' 15⋅0 ' 85⋅2.000 1.020 = = =185 ' 202≃186 2 2 2 2 e  N −1k PQ 0 ' 05 2.000−12 0 ' 15⋅0 ' 85 4' 99750 ' 51

b) N⋅k 2⋅S 2 2.000⋅22 32 72.000 n= 2 = = =134 ' 328≃135 2 2 2 2 2 536 e N k S 0 ' 5 2.0002 3

5. La Asociación Española de Comercio Electrónico realiza una encuesta a 4.200 individuos seleccionados aleatoriamente de la población española mayor de 14 años (34.818.000 personas según INE) para determinar la proporción de compradores en Internet. ¿Cual es el error asumido al 95,5% de nivel de confianza? ¿Y al 99,7% de nivel de confianza? Considerar el caso más desfavorable. La misma asociación realiza una encuesta 500 empresas aleatoriamente seleccionadas entre las 4.290 empresas españolas con más de 200 empleados incluidas en 11 sectores de interés definidos por la clasificación CNAE. ¿Cual es el error asumido al 95,5% de nivel de confianza? ¿Y al 99,7% de nivel de confianza? Considerar el caso más desfavorable. Para la primera parte N = 34.818.000 e= 0'955 → K = 2

Como dice el caso más desfavorable tomo p = 0'5 y q = 0'5 Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

138

Investigación Comercial e=±k



20062007



N −n p⋅q 34.818.000−4.200 0 ' 5⋅0 ' 5 =±2 =±0 ' 015429 N n 34.818.000 4.200

Si e= 0'997 → K = 3 e=±k





N −n p∗q 34.818.000−4.200 0 ' 5∗0 ' 5 =±3 =±0 ' 023144 N n 34.818.000 4.200

Para la segunda parte e= 0'955 → K = 2 e=±k





N −n p∗q 4.290−500 0 ' 5∗0' 5 =±2 =±0 ' 042 N n 4.290 500

Si e= 0'997 → K = 3 e=±k





N −n p∗q 4.290−500 0 ' 5∗0 ' 5 =±3 =±0 ' 063 N n 4.290 500

6. La estimación de la proporción de consumidores de una empresa nacional ha sido obtenida mediante un muestreo aleatorio simple de una población de dos millones de hogares asumiendo un error del 4% y un nivel de confianza del 95,5%. Un directivo de esa empresa cuestiona la estimación porque piensa que la población a considerar tendría que haber sido el número de individuos, que asciende a ocho millones, con lo cual el error máximo asumido requeriría un tamaño muestral mayor. ¿Tiene razón? Según la estimación hecha: N = 2.000.000 y si nos ponemos en el peor de los casos n=

N⋅k 2⋅p⋅q 2.000.000∗2 2 0 ' 5⋅0 ' 5 2.000.001 = = =624 ' 8≃625 2 2 2 2 3.201 e N k p⋅q 0 ' 04 2.000.0002 0' 5⋅0 ' 5

Según el empresario: N = 8.000.000 y si nos ponemos en el peor de los casos n=

N⋅k 2⋅p⋅q 8.000.000⋅22 0 ' 5⋅0 ' 5 8.000.001 = = =624 ' 95≃625 2 2 2 2 12.801 e N k p⋅q 0 ' 04 8.000.0002 0 ' 5⋅0 ' 5


139


20062007

Por lo tanto el empresario no tiene razón. Si asumiésemos población infinita n=

k 2 PQ 22 0 ' 5⋅0' 5 = =625 e2 0 ' 052

Muestreo aleatorio estratificado: tipos de afijación. El tipo de afijación es la manera que se tiene de repartir los individuos de la muestra entre los diferentes estratos. Por tanto, tenemos que repartir el tamaño muestral entre los estratos.

Afijación

Tamaño de la muestra en cada estrato

Simple. En todos los estrados se obtiene una n 1=...=n h=...=n L =n / L. muestra de igual tamaño. Proporcional. El tamaño muestral de cada estrato está en proporción al tamaño del estrato. Se trata de mantener constante el ratio tamaño muestral – tamaño poblacional. Es peso de un estrato en la población se mantiene sobre la muestra.

n1 n n N =...= h =...= L de donde n h=n h N1 Nh NL N

Óptima. Afijación o el tamaño en cada estrato N S n n h= h h depende del tamaño del estrato N h y de la ∑ NhSh heterogeneidad del estrado S 2h (cuasivarianza del estrato). Se da más peso al estrato que tiene Siendo S 2h la cuasivarianza del estrato h. más peso en la población (más tamaño) y que Es similar a la de proporcional ya que tiene más heterogeneidad (ya que a mayor heterogeneidad más error y por tanto le doy más N =∑ N h y simplemente se le añade la cuasivarianza. tamaño poblacional para disminuir el error). n h es el tamaño muestral dentro del estrato. Por tanto,

∑ nh=n h

Ejemplo de afiijación no proporcional


140


20062007

Es más probable que estén en nuestro estudio las cadenas grandes que las pequeñas pues tienen más importancia para nosotros.

Parámetro

Estimación L

 



 



Nh N 2h N h−nh S 2h xh  x ±e  = x ±k ∑ 2 h=1 N N h nh N Siendo xh la media de la muestra Se suma segmento por segmento Si el tamaño en el estrato h. es infinito se simplifica pues los 2 últimos tiene a 1. 2 Nk es como en el muestreo aleatorio 2 N simple. 2 N h−nh S h Son los datos para cada estrato N h nh x =∑

Media


L

Nh ph h =1 N Proporción Sien p h la proporción de la muestra en el estrato h p=∑


N 2h N h −n h p h⋅q h  p±e = p±k N 2 N h −1 nh

141


20062007

Nh =W h que es el peso del estrato sobre la población. Si queremos aplicar N estudio estratificado lo tenemos que conocer N h →

n h →

nh =wh Esto viene dado cuando se decide el peso del estrato. n


142


20062007

Si le damos más peso ( W h ) a un estrato u a otro los errores pueden cambiar Parámetro

Estimación


W2

n=

∑ w h S 2h h

2

h

2

W h Sh e  2 ∑ N k la cuasivarianza del estrato h.

Media

Siendo S 2h N W h= h el peso del estrato en la población N w h=

nh el peso del estrato en la muestra. n

Dada la dificultad de aplicar las fórmulas, se suele calcular el tamaño de muestra en m.a.s y se reparte entre los estratos. El error será inferior al fijado para obtener n.

Cuando la muestra tiende a infinito el segundo término de la suma desaparece.

∑ W 2h n=

Proporción

   

Ph Qh N h w h N h−1

e2 ∑ W h P h Q h N h  N N h−1 k2 Cuando la muestra es muy grande los segundos términos tienden a 1.


Dada la dificultad de aplicar las fórmulas, se suele calcular el tamaño de muestra en m.a.s y se reparte entre los estratos. El error será inferior al fijado para obtener n.

143


20062007

7.5 Selección Material De La Muestra Procedimiento En que consiste

Características

Números aleatorios

Asignar números consecutivos a los elementos de la población y generar Es necesario un censo o lista números aleatorios mediante ordenador

Selección sistemática

Consiste en tomar cada unidad del ● N muestreo K = después de un n arranque aleatorio entre el 1 y el K. Por ● ejemplo, una muestra de 400 personas en una población de 100.000. El salto es K =N /n=100.000/ 400=250. Si el arranque al azar fuera 156, la selección ● serían los individuos 156, 156 más 250, 156 más 500, 156 más 750 es decir el arranque k∗s , siendo s = 0, 1, 2 hasta n1 y K el salto.

●

Es más fácil de supervisar Permite también hacer selecciones con probabilidades proporcionales al tamaño de los bloques o ciudades. Este muestreo suele obtener muestras proporcionales ya que se reparte uniformemente por una población Una muestra sistemática extraída a través de un marco ordenado según una variable de estratificación es una muestra estratificada con afijación proporcional.

Se seleccionan números de la guía Selección de telefónica mediante procedimiento números sistemático y luego se sustituye la última telefónicos cifra del número seleccionado por un dígito aleatorio. ●

●

Selección mediante rutas aleatorias

●

●

Se obtiene aleatoriamente una serie El entrevistador recibe instrucciones de de puntos o de direcciones de la forma que: ciudad de la cual se desea tomar ● No toma decisiones personales y una muestra no selecciona las unidades más Estas direcciones son los puntos de cómodas partida de cada ruta ● Todos los elementos de la El itinerario se construye de manera población tengan la misma que esté totalmente determinado, se probabilidad de ser elegidos. traza una ruta a seguir ● Si los puntos de partida son Los edificios seleccionados serán aleatorios, con rutas que eliminen aquellos situados en la ruta y cuyo la subjetividad de entrevistador, el número de portal coincida con la resultado será una muestra cifra indicada en la hoja de ruta aleatoria.


144


20062007

7. Suponiendo que tenemos definidos dos estratos de tamaños N 1=2.000 y N 2 =8.000 con cuasivarianzas respectivas S 21=100 y S 22=900 , se quiere tomar una muestra de n=200. ¿Cuál sería el tamaño de la muestra en cada estrato y el error de muestreo al 95,5% de nivel de confianza utilizando afijación simple, proporcional y óptima? ¿Cuál sería el tamaño muestral necesario para un error de 3 al 95,5% de nivel de confianza según los tres tipos de afijación? N = N 1N 2=2.0008.000=10.000 Simple) n 1=...=nh=...=n L =n / L=

200 =100 2

y el error al 95'5% de nivel de confianza y por tanto k = 2 de e=k

2



∑



N 2h N h −n h S 2h N 21 N 1−n1 S 21 N 22 N 2−n2 S 22 =k  = 2 2 N h nh N 1 n1 N 2 N 2 n2 N N

2.000 2 2.000−100 100 8.0002 8.000−100 900  =4' 79 2 2.000 100 10.0002 8.000 100 10.000

Y el tamaño necesario para conseguir un error de 3 al 95'5% sería N 1 2.000 N Nh 8.000 =0 ' 2 y W 2= 2 = =0 ' 8 =W h → W 1= = N N 10.000 N 10.000 n n nh n n L 1 y L 1 =wh → w 1= 1 = = =0' 5 w 2= 2 = = =0 ' 5 n n n 2 n n 2 W 2h 2 ∑ w Sh h h

W 12 2 W 22 2 S  S w1 1 w2 2

0 ' 22 0' 82 100 900 0' 5 0' 5 n= 2 = = =499 ' 14≃500 W h S 2h e 2 W 1 S 21 W 2 S 22 32 0 ' 2∗100 0 ' 8∗900 e   ∑   10.000 10.000 N N N 22 h2 h2 Por tanto n 1=0 ' 5⋅500=250 y n 2=0 ' 5⋅500=250 Proporcional) n1 n n N =...= h =...= L de donde n h=n h por tanto los tamaños de muestra en cada N1 Nh NL N Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

145


20062007

estrato sería de: n 1=n

N1 2.000 =200∗ =40 N 10.000

n 2=n

N2 8.000 =200∗ =160 N 10.000


2



∑



N 2h N h −n h S 2h N 21 N 1−n1 S 21 N 22 N 2−n2 S 22 =k  = N 2 N h nh N 2 N 1 n1 N 2 N 2 n2

2.000 2 2.000−40 100 8.0002 8.000−160 900  =3 ' 81 40 10.0002 8.000 160 10.000 2 2.000

Y el tamaño necesario para conseguir un error de 3 al 95'5% sería Nh N 1 2.000 N 8.000 =0 ' 2 y W 2= 2 = =0 ' 8 =W h → W 1= = N 10.000 N 10.000 N N1 N1 nh n n n n y =wh → N 2.000 N 8.000 w 1= 1 = = =0 ' 2 w 2= 2 = = =0 ' 8 n n n 10.000 n n 10.000 W 2h 2 ∑ w Sh h h

W 12 2 W 22 2 S  S w1 1 w2 2

0 ' 22 0' 82 100 900 0' 2 0' 8 n= 2 = = =318' 42≃319 W h S 2h e 2 W 1 S 21 W 2 S 22 32 0 ' 2∗100 0 ' 8∗900 e   ∑   10.000 10.000 N N N 22 h2 h2 Por tanto n 1=0 ' 2⋅319=64 y n 2=0 ' 8⋅500=255

Óptima) n h=

n 1=

N h S hn

∑ NhSh N1S1n

∑ NhSh

→

=

N1S1n 2.000∗10∗200 = =15' 38≃15  N 1 S 1 N 2 S 2  2.000∗108.000∗30


146


n 2=

N 1 S1 n

∑ NhSh

20062007

=

N2S2n 8.000∗30∗200 = =184 ' 62≃185  N 1 S 1 N 2 S 2  2.000∗108.000∗30


2



∑




2.0002 2.000−15 100 8.000 2 8.000−185 900  =3 ' 64 15 10.000 2 8.000 185 10.0002 2.000

Y el tamaño necesario para conseguir un error de 3 al 95'5% sería Nh N 1 2.000 N 8.000 =0 ' 2 y W 2= 2 = =0 ' 8 =W h → W 1= = N N 10.000 N 10.000 N1S1n N 2 S 2n nh y =wh → n ∑ NhSh n ∑ N h S h =0 ' 925 n w 1= 1 = =0 ' 075 w 2= 2 = n n n n W 2h 2 ∑ w Sh h h

W 12 2 W 22 2 S  S w1 1 w2 2

0 ' 22 0 ' 82 100 900 0 ' 075 0 ' 925 n= 2 = = =290 ' 89≃291 W h S 2h e 2 W 1 S 21 W 2 S 22 32 0 ' 2∗100 0 ' 8∗900 e   ∑   10.000 10.000 N N N 22 h2 h2 Por tanto n 1=0 ' 075⋅291=22 y n 2=0 ' 925⋅291=269


147


20062007

8. Se desea estimar la edad media de los asistentes a un curso de postgrado con 60 matriculados donde se incluyen personas desempleadas (33,3%) y personas ocupadas (66,6%). Se cree que las personas desempleadas son recién titulados que buscan su primer empleo, mientras que las personas ocupadas tienen varios años de experiencia profesional y desean actualizar sus conocimientos. Por ello se opta por entrevistar a 6 personas realizando un muestreo estratificado con afijación proporcional separando desempleados y ocupados. Los 2 desempleados seleccionados tienen 23 y 24 años; mientras que los 4 ocupados seleccionados tienen 31, 35, 36 y 40 años. ¿Cuál es el error muestral al 95,5% de nivel de confianza? ¿Cuál sería el error muestral al 95,5% de nivel de confianza con muestreo aleatorio simple? Asumir dispersiones observadas. ¿Cuál sería el error muestral al 95,5% de nivel de confianza con afijación simple y óptima? Asumir dispersiones observadas. Muestreo aleatorio simple: error  p=k ±





N −n PQ 60−6 0 ' 333∗0 ' 666 =2± =0 ' 0338→ ±3 ' 38 % N −1 n 60−1 6

Muestreo aleatorio estratificado: Simple) N 2=66' 6 %⋅60=39' 96≃40

N 1=33 ' 3%⋅60=19' 98≃20 6 n 1=...=nh=...=n L =n / L= =3 2

y el error al 95'5% de nivel de confianza y por tanto k = 2 de





N 2h N h−nh pq N 21 N 1−n1 pq N 22 N 2 −n 2 p⋅q e=k =k ⋅  = N 2 N h−1 nh N 2 N 1−1 n1 N 2 N 2 −1 n 2 2



202 20−3 0 ' 333⋅0 ' 666 40 2 40−3 0' 333⋅0' 666  2 ≃0 ' 3925=39 ' 25 % 2 2 602 20−1 60 40−1

Proporcional) n1 n n N =...= h =...= L de donde n h=n h por tanto los tamaños de muestra en cada N1 Nh NL N estrato serían de:


148


20062007

n 1=n

N1 20 =6∗ =2 N 60

n 2=n

N2 40 =6∗ =4 N 60






N 2h N h −n h pq N 21 N 1−n 1 pq N 22 N 2−n2 p⋅q =k ⋅  = N 2 N h −1 n h N 2 N 1−1 n1 N 2 N 2−1 n2



202 20−2 0 ' 333⋅0 ' 666 402 40−4 0 ' 333⋅0' 666 2  2 ≃0' 3710=37 ' 1 % 2 2 2 60 20−1 60 40−1 Óptima)



 21 =



2

 24−23 =0 ' 25 2

→

0 ' 25⋅60 S 21= =0 ' 26 60−1

31353640 =35' 5 4

 2=





2

31−35 ' 5235−35 ' 5236−35' 52 40−35' 52  = =13 ' 67 4 2 2

13 ' 67⋅60 2 S 2= =13 ' 9 60−1 n 1=

n 2=

N1S1n

∑ NhSh N 1 S1 n

∑ NhSh

=

N1S1n 20⋅0 ' 26⋅6 = =0 ' 06  N 1 S 1 N 2 S 2  20⋅0 ' 2640⋅13' 9

=

N2S2n 40⋅13' 9⋅6 = =5 ' 94  N 1 S 1 N 2 S 2  20⋅0 ' 26 40⋅13 ' 9


2



∑




2.0002 2.000−15 100 8.000 2 8.000−185 900  =3 ' 64 15 10.000 2 8.000 185 10.0002 2.000


149



20062007

150


20062007

8 Experimentación Comercial 8.1 Relaciones De Causalidad Y Objetivos Si modifico una variable quiero ver que efecto tiene ese cambio. Las relaciones de causalidad están relacionadas con el Marketing, ya que este busca ver como puedo variar, por ejemplo las ventas, para obtener un efecto. El problema de la relaciones de causalidad es que no se pueden aislar de forma clara. La población a la que someto a un experimento no se encuentra aislada de otras variables. Siempre habrá que dar los resultados en forma de probabilidades y además el resultado se produce de manera diferida en el tiempo. Por tanto, no se pueden hacer afirmaciones severas sino que lo tendré que matizar en términos de probabilidades. Los objetivos de la relaciones causaefecto son: ● Identificar : si se mueve una variable, se mueve o cambia otra variable. ●

Cuantificar : Cuando yo modifico en que cantidad la causa, en que cantidad se modifica el efecto.

●

Anticipar : Me va a servir el experimento para anticipar posibles efectos cuando se realizan acciones posteriores.

Cuanto más exigentes seamos más lejos iremos, es decir llegaremos hasta identificar o hasta cuantificar o hasta anticipar. Hay determinadas asociaciones que pueden ser confundidas como relaciones causales. Una relación causal sería que yo cambio X y se modifica Y. X

●

Y

Asociación ficticia o espuria : No hay ninguna relación causal. Hay una tercera variable que es Z que mueve las dos variables y parece que se mueven las dos variables. Pero no se mueve X para ver que efecto tiene en Y, sino que se mueve también Z y mueve las dos. Si X es “recuerdo de la publicidad antitabaco” e Y es “dejo de fumar”. Pero puede haber una tercera variable que haga que las otras dos se muevan “preocupación por la salud”. Esta preocupación puede que haga que se recuerde más la publicidad (X) y haga que se deje de fumar (Y).

X


Y

151


20062007 Z

●

Variable intermedia : Tenemos dos alternativas: que la cause directamente o circularmente. Z sería “que el refresco esté disponibles en diferente puntos de venta”. Si Z no existe no hay campaña y no se llega a Y. El otro el si X es “aumento de las ventas” e Y es “mejor servicio” y Z es “mayor participación de los empleados”. Puede que el aumento de las ventas (X) mejore el servicio Z

X

Y

X

Y

Z

8.2 Tipos De Relaciones Causales ●

Efecto aditivo : Hay un efecto de una tercera variable que se añade. Hay efecto causa efecto pero cuando mido no sólo me encuentro con la relación que busco, y encuentro un valor que es consecuencia de X y Z. Un banco mejora el tipo de interés (X) y eso mejora la cuota de mercado (Y), pero también a aumentado el número de sucursales. X Y Z

●

Efecto interactivo : hay una causa efecto sinérgico al alza o a la baja. Ha interactuando X con Z. X es “resultado de la promoción” e Y es “resultado sobre ventas” y Z es “promoción en feria de muestras. Entonces se producen una mejora X Y Z

●

Relación recíproca : El problema es identificar la causa. Cuando X se mueve se mueve Y y viceversa. Sería una relación precio cantidad vendida.


152


20062007

Y

X

●

Efecto retroalimentación : Hay causa efecto claramente identificada. Pero el hecho de que se produzca el efecto mueve la causa. Si se realiza una promoción, obtengo mejoras por los ingresos por ventas y me permite tener fondos para realizar promociones.

Y

X

●

Relaciones causales complejas : Son las que se suelen dar en la realidad y por eso es tan difícil llegar a la anticipación. X1 Z

Y

X2

8.3 Términos, Validez Y Símbolos En Experimentación Comercial Términos: ●

Experimento : Es un método de experimentación concreto que consiste en manipular o controlar una variable y ver su efecto o intentar controlarlo

●

Variable independiente : Será tratamiento cuando sea la variable que manipulamos. Esto quiere decir que a veces estudiaremos el efecto de una variable que no manipulamos y por tanto no será variable independientetratamiento. Podemos decir y manipular el precio. Es variable independiente y la manipulo. Se pueden vender en diferentes tipos de establecimiento. La controlo pero no la manipulo, sólo controlo si tiene efecto, no puedo cambiar el establecimiento.


153


20062007

●

Variable dependiente : La que sufre las consecuencias, normalmente las ventas.

●

Unidad de prueba o experimental : Son las unidades que someto a tratamiento y sobre las que mido el efecto de la variable dependiente. En unos establecimientos pongo un precio y en otros otro.

●

Unidad de control : Son los establecimiento sobre los que mido la variable dependiente pero no he experimentado. En los anteriores cambio el precio a ver que pasa. En esto no he experimentado y no he cambiado el precio. Son el grupo de control.

●

Variables externas : Variables extrañas. Variables ajenas al experimento pero que influyen en él, tienen un efecto sobre la variable dependiente. Controlo el nivel de precios y los establecimientos, pero no controlo que estemos a fin de mes o que sea un mes (cuesta de Enero) o que haya crisis. Vienen a estar recogidas por el error del modelo.

●

Diseño experimental : Es la concreción del experimento. Voy a estudiar esto, con estas variables y estas unidades de control, cómo voy a realizar lo, etc.

Validez: Interna : Da respuesta a la pregunta de si la causa fue la que produjo el efecto. Por ejemplo si las ventas son causa de haber modificado el precio. Si es que sí, el experimento tiene validez interna y es la mínima necesaria.

●

●

Externa : Es la que dice si se puede o no generalizar los resultado que se han obtenido. Si se pueden generalizar a otras unidades, se dice que el experimento tiene validez externa.

Símbolos: ● X : Estoy aplicando el tratamiento. ● O : Estoy tomando una medida de la variable dependiente. ● R : Asignación aleatoria de los tratamientos, de la selección de las unidades, ...

8.4 Efectos De Las Variables Extrañas (Externas) Hay una serie de variables que son externas al experimento y que le afectan. Hay que intentar paliar su efecto y muchas veces se introduce dentro del experimento y deja de ser una variable extraña. Los efectos que pueden tener, pueden ser enumerados. Los diferentes efectos son: ●

Efecto Historia : recoge el efecto de los acontecimientos que se recogen entre la primera medición y la segunda medición, es decir, en la duración del experimento. Cuanto más dure el experimento mayor será el efecto Historia.


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●

Efecto Maduración : Se produce también entre la premedición y la postmedición. Pero los acontecimientos suceden concretamente a mis unidades de prueba y tendré que tomar medidas sobre mi variable dependiente.

●

Efecto Mortalidad : Es más o menos controlable. Se debe a las unidades que abandonan el experimento. Por ejemplo, si hay un establecimiento que abandona.

●

Efecto Test o Efecto Prueba : Este está vinculado con la experiencia que pueden llegar a tener las unidades cuando son sometidas al mismo tipo de experimento. Tienen un proceso de aprendizaje que puede influir en la variable dependiente. Esto pasa si se seleccionan siempre las mismas unidades o el experimento dura mucho tiempo. Las medidas ya no son reales pues son unidades con experiencia.

●

Efecto Selección : Está vinculado con la heterogeneidad de los individuos que pueda tener mi grupo experimental. Es de los más fáciles de controlar si somos capaces de observarlo. Si los individuos son heterogéneos entre sí, sin que yo controle nada, nos encontraremos un efecto selección. Por ejemplo, si se ponen como homogéneos un hipermercado y una tienda de barrio.

●

Efecto Medida o Efecto Instrumentación : Está relacionado con la unidad en la que mido la variable dependiente. Ésta se puede medir en unidades físicas o monetarias. Si experimento con subidas de precio (vendo a 21 o a 22 o a 23) y mido en unidades monetarias obtendré un aumento de las ventas. Si mido en unidades físicas, al subir el precio se vende menos.

●

Efecto Regresión Estadística : Hace alusión a la normalización en los comportamientos. Cuando un producto lleva poco tiempo en el mercado, nos encontramos dos tipologías de individuos: los que compran de manera inmediata y los que son más conservadores y esperan a que esté más estandarizados. A medida que pasa el tiempo, normalizan su comportamiento y ni unos compran tanto, ni los otros compran tan poco, pues ya está normalizado el experimento. Si se hace el experimento cuando aún no está normalizado el producto, y por tanto los comportamientos, y después de la normalización, me puedo encontrar una medida de la variable que se debe a la normalización de los comportamientos de los individuos.

Disminución de los efectos: Hay que tratar de paliarlos para que nuestra relación sea más precisa. Para ello se cuenta con los siguientes métodos de tratamientos: ●

Introducir al azar : Hacer asignaciones aleatorias en todos los puntos del proceso. Cuando, selecciono a los establecimientos, cuando selecciono el grupo de control o cuando selecciono los diferentes niveles (precios), lo debo hacer al azar. No elimina los efecto, pero serán darán por igual en todos los establecimientos seleccionados.

●

Homogeneizar por bloque : Si voy a tener diferentes establecimientos puedo crear diferentes bloques según el tipo de establecimiento para que sean homogéneos dentro


155


20062007

de los bloques y heterogéneos entre sí. Palio el efecto selección. ●

Control estadístico : Consiste en aplicar procedimientos estadísticos para ver si el efecto que tiene determinadas variables son significativos.

●

Cuidar el diseño experimental : Debemos ser cuidadosos a la hora de definir el experimento, cuáles son las variables dependientes e independientes, las unidades de prueba, ...

8.5 Limitaciones De La Experimentación Comercial La principal limitación de la experimentación comercial son las limitaciones internas y externas. Otros tipos son: ● Horizonte temporal : Cuánto tiempo después del experimento debo seguir midiendo la variable dependiente y sigue siendo consecuente la variable dependiente del experimento. Si hago una encuesta para ver cuanta gente conoce mi marca, cuánto tiempo debo realizar esta medida para que sea válida en el tiempo. ●

Coste : En sí realizar un experimento tiene un coste. A veces es difícil de valorar. Porque quizás mientras se realiza un experimento se pierden clientes. Pero esto es muy difícil de conocer.

●

Colaboración necesaria : Necesitamos la colaboración de establecimientos para realizar el experimento, como unidades de prueba y de validez, y esto a veces tiene un coste.

●

Periodo de validez : Cuánto tiempo dura la conclusión a la que yo he llegado durante un estudio. Los experimentos tienen una validez de poco tiempo, ya que se hacen para determinados productos y además el mercado puede cambiar.

●

Utilidad restringida : No se puede hacer experimentos para todo tipo de productos. Normalmente se hace para productos de alta frecuencia. No se suelen hacer para electrodomésticos, etc.

8.6 Experimentos De Laboratorio Son aquellos que se aplican a muestras muy restringidas de la población y algunos ejemplos son: ● Pruebas ciegas : Los individuos (no establecimientos) prueban dos o tres productos sin ver qué marca están probando y hablan sobre ello. Se usa para ver en qué características se fijan los individuos. A veces si se les deja ver la marca porque quieres ver cómo afecta la marca.


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●

Pruebas de envases : A los individuos se les dejan diferentes prototipos para que hablen de los funcional que es, la facilidad de apertura...

●

Pretest y postest publicitarios : Los pretest publicitarios se hacen con anuncios audiovisuales y consiste en proyectar el anuncio y preguntarles que les ha parecido. Los postest publicitarios se hacen después de las campañas para ver si ha habido cambio en el comportamiento de los usuarios (por ejemplo, las campañas de la DGT). También se hacen para ver el reconocimiento de anuncios. Se hacen en dos fases: se proyecta una parte y tienes que contar el resto del anuncio y la segunda parte es preguntar qué anuncia. Muchas veces te acuerdas qué anuncia pero no se recuerda la marca.

●

Sketching : Consiste en simular un establecimiento con productos completamente desordenados. Se pide a los individuos que simulen una compra. Se usa para realizar la disposición de los productos en las estanterías.

●

Test de Abelson : Consiste en ofrecer al individuo incentivos para que cambie de marca. No se suele permitir que el incentivo sea real.

●

Repertorio de Kelly : Consiste en ofrecer tres productos diferentes y pedirle al individuo que diga en que se parecen dos de ellos y en qué se diferencian de un tercero. Un ejemplo sería ofrecer una pluma, un bolígrafo y un lápiz. Una posible respuesta es que la pluma y el bolígrafo escriben con material líquido y el lápiz no.

●

Experimento de Taylor : A los individuos se les ofrece marcas del mismo producto de manera secuencial para que nos digan diferencias. Sirve para hacer un cálculo de la profundidad de gama, es decir, cuántas marcas puedo ofrecer en un establecimiento.

8.7 Tipos De Diseños Experimentales ●

Diseños preexperimentales : Son fáciles de aplicar pero tienen validez dudosa porque no aplican herramientas aleatorias. ○

Diseño de un solo grupo : Tienen un solo grupo experimental. Hemos aplicado el experimento y medido una observación (GE: X → O1 )

○

Diseño de pretest, posttest en un grupo : Hace un pretest y un posttest. Hará una medida de la variable dependiente, aplicará el experimento y vuelve a medir la variable. ( O1 → X → O2 ). Si hago la diferencia O2 – O 1 nos recoge el efecto del experimento y el efecto de las variables extrañas.

○

Diseño de grupo estático : Tiene un grupo experimental (GE: X → O1 ) y uno de control ( O2 ). O1 y O2 se tienen que medir en el mismo momento del tiempo. Hago la diferencia O2 – O 1=T VE−Efecto Historia −Efecto Maduración  nos recoge el efecto del experimento (T) y el efecto de las variables extrañas, pero no de


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20062007

todas. No recoge el efecto historia ni el efecto maduración. ●

Diseños experimentales verdaderos : Se sigue un proceso de asignación aleatoria. ○

Diseño de pretest con grupo de control : Tengo que tener grupo experimental y grupo de control. Como estoy en un grupo experimental verdadero uso asignación aleatoria (R). Por tanto el grupo experimental queda: GE: R O 1 → X → O2 . Y el grupo de control queda: GC: R O3 O4 . Si hago la diferencia O2 – O 1 nos recoge el efecto del experimento y el efecto de las variables extrañas (T + VE) y la diferencia O4 – O 3 nos da las variables extrañas (VE). Por tanto O2 – O 1−O 4−O3 =T

○

Diseño de posttest con grupo de control : O1 ■ GE: R X → O2 ■ GC: R La diferencia entre uno y otro es la asignación aleatoria. Por tanto, la diferencia entre uno y otro es que es más fiable y además me da validez interna y externa.

○

Diseño de Solomon con cuatro grupos : ■ GE I: R O 1 → X → O2 O ■ GC I: R O4 3 ■ GE II: R X → O5 ■ GC II: R O6 O1 y O3 , y O2 y O4 son tomados en la primera parte del experimento en el mismo momento. Es idéntico al diseño de test con grupo de control. O 5 – O 1 Y O6 – O 3 son medidas equivalente pues se han hecho con asignaciones aleatorias que podría haber intercambiado las asignaciones de los O O3 grupos. O5 – 1 =T VE−Efecto Prueba . Al ser diferentes los grupos 2 no pueden tener efecto aprendizaje. Por tanto no hay efecto prueba en las variables extrañas. El mismo razonamiento se puede seguir desde O6 . O O 3 O6 – 1 =T VE− Efecto Prueba . Puedo aislar el efecto prueba, por 2 O O 3 ejemplo, como O2−O 1− O6 – 1 =Efecto Prueba 2



●



Diseños cuasiexperimentales : Pierden la asignación aleatoria. Se toman varias medidas de la aplicación antes y después del experimento. ○

Diseños de series temporales : ■ GE: O 1 O 2 O 3 O 4 → X → O 5 O 6 O 7 O 8 O11 O12 ■ GC: O 9 O 10 O13 O14 O15 O16 O1 y O9 se toman en el mismo momento del tiempo y así sucesivamente.


158

Investigación Comercial ○ ●

20062007

Diseños de series temporales múltiples :

Diseño estadísticos : Comprobamos el efecto de una o más variables independientes sobre una única variable dependiente. Se comprueba a través del análisis de la varianza. En todo el proceso se usa asignación aleatoria. ○

Diseño completamente aleatorio : Tenemos una única variable independiente que además será tratamiento en el experimento. Para nuestro ejemplo la variable independiente será el programa de formación para comerciales. Hay tres niveles: no formarlos, formarlos a través de conferencias o formarlos en el puesto de trabajo. Una vez que los he preparado los envío y recibo las ventas. Lo importante es que los individuos de cada uno de los niveles tengan características homogéneas. Sino lo fuesen tendríamos un efecto de selección. También las zonas a las que los envío tienen que ser homogéneas. Una vez hecho esto tengo que dar niveles de confianza.

Nivel 1

Ventas A

Ventas D

Ventas G

Ventas J

Ventas M

Nivel 2

Ventas B

Ventas E

Ventas H

Ventas K

Ventas N

Nivel 3

Ventas C

Ventas F

Ventas I

Ventas L

Ventas O

○

Diseño en bloques aleatorios : Tenemos dos variables independientes , pero sólo una se manipulará. Pero las dos se controlarán a ver si tienen efectos. La variable que introduzco homogeneiza por bloques. Pero he visto que las zonas no son homogéneas sino que son de diferente tamaño. Para paliar el efecto selección se hace incorporando una variable. Por tanto, agrupo las zonas según su tamaño. El tamaño del territorio no lo controlo pero puedo ver si tienen efecto. Aquí las zonas de ventas D,E y F son homogéneas y así sucesivamente. Y cada vendedor tiene un nivel de educación. A través del estudio de la varianza comprobaré si el nivel de estudios y el tamaño de las zonas tiene efecto sobre las ventas. Hay dos variables independientes y por tanto, habrá dos hipótesis nulas. Zona 1

Zona 2

Zona 3

Zona 4

Nivel 1

Ventas A

Ventas D

Ventas G

Ventas J

Nivel 2

Ventas B

Ventas E

Ventas H

Ventas K

Nivel 3

Ventas C

Ventas F

Ventas I

Ventas L

○

Diseño cuadrado latino : Como los vendedores tienen distintas edades, eso puede afectar a las ventas. Se vuelve a homogeneizar por bloques. En este diseño se tiene tres variables independientes. De estas una será tratamiento, que es la que manipulo, el resto sólo las controlo.


159


20062007 Zona 1

Zona 2

Zona 3

Edad 1

Nivel 1 Ventas A

Nivel 2 Ventas D

Nivel 3 Ventas G

Edad 2

Nivel 2 Ventas B

Nivel 3 Ventas E

Nivel 1 Ventas H

Edad 3

Nivel 3 Ventas C

Nivel 1 Ventas F

Nivel 2 Ventas I

Hemos pasado a tres zomas porque cada zona tiene que tener tres niveles. Todos los niveles de todas las variables tienen que estar presentes en todas las zonas. Hay tres variables independientes por tanto, habrá tres hipótesis nulas ○

Diseño factorial : Tenemos dos variables independientes y ambas son tratamiento y las manipulamos. El ejemplo, son dos variables pero pueden ser más. Voy a ver si las variables independientes interactúan. Para ver si hay efecto interacción tomo varias medidas de la variables dependiente que son las tres medidas de ventas. Las zonas y los individuos tienen que ser homogéneos. No se tienen que realizar bloques. A través de la varianza se mira la interacción y como afectan a la variable dependiente. Para cada posible efecto a controlar hay que enunciar una hipótesis nula. Hay dos variables independientes pero hay que medir tres efectos por tanto hay que enunciar tres hipótesis nulas (una para cada variable y una para la interrelación) Salario Fijo

Comisión

Nivel 1

Ventas A Ventas B Ventas C

Ventas J Ventas K Ventas L

Nivel 2

Ventas D Ventas E Ventas F

Ventas M Ventas N Ventas O

Nivel 3

Ventas G Ventas H Ventas I

Ventas P Ventas Q Ventas R


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20062007

Una empresa ha realizado el experimento comercial con el fin de fijar la política de precios para un producto de consumo. Se seleccionaron detallistas con características muy homogéneas, eligiendo 15 de ellos de forma aleatoria. La asignación de los niveles de tratamiento (diferentes precios) también se realizó de forma aleatoria. Transcurrido un mes, se recogieron los niveles de ventas que se reflejan en la tabla. Total 6€

66

67

59

53

51

296

8€

48

52

50

52

51

253

10€

36

35

34

45

49

199

Determinar si la política de precios tienen o no un efecto significativo sobre las las ventas al 95% y al 99% de confianza. El H 0 serán que el precio no tiene efecto sobre las variables Para el establecimiento con el precio 6€ se vendieron de media 59'2 = 296 / 5 Para el establecimiento con el precio 8€ se vendieron de media 50'6 Para el establecimiento con el precio 10€ se vendieron de media 39'8. De media en general se ha vendido 49'87 Sólo tenemos una variable independiente que es el precio. Necesitamos una única hipótesis nula que dirá si el precio no influye en las ventas. La dispersión factorial la calculamos como suma de cuadrados y recogerá la variabilidad de las ventas explicadas por la variación del precio. Habrá una dispersión total y una dispersión residual que es la que se quede sin calcular. Si no hubiese precios diferentes que influyesen todos los establecimientos habrían vendido 49'87, pero los valores obtenidos y calculados se separan de esa media. Estas observaciones se dan con un número de medidas de variables dependiente, que han sido 5, una por cada establecimiento Dispersión factorial: DF =[ 59' 2−49 ' 87250 ' 6−49' 87239 ' 8−49' 872 ]⋅5=944' 93 Dispersión total (se compara cada observación con la media): Mide la variabilidad total. DT =66−49' 87267−49' 872...49−49 ' 872=1351 ' 73 De esta variabilidad total una parte la explica la variación de precio pero otra parte la explica otros efectos (historia, test, ...)


161


20062007

Dispersión residual: DR=DT − DF =1371' 53−944 ' 93=406' 8 Tenemos diferentes fuentes de dispersión. Los grados de libertad vienen dados por diferentes factores. Para DF es k1 que es el número de categorías de las variables. En el caso de la dispersión total los grados de libertad lo producen el número de observaciones, hay 15 observaciones y los grados de libertad n1, por tanto, 14. Por diferencia, los grados de libertad de la dispersión residual será: 12. La suma de cuadrados medios resulta de dividir la suma de cuadrados dividido entre el número de grados de libertad. El valor F que arrojan los datos resulta de dividir la suma de cuadrados medios de la parte explicada dividido suma de cuadrados medios Suma cuadrados grados libertad ~F . Pero necesito hallar la F teórica con la que de la parte sin explicar Suma de cuadrados grados libertad yo tengo que comparar. Suma de Fuentes de Cuadrados dispersión (SC)

Grados Libertad (gl)

DF

944'93

2

DR

406'8

12

DT

1351'73

14

Suma de cuadrados medios (SCM)

F

944 ' 93/ 2= 472'47 / 33'9 = 13'94 =472' 47

F teórica al F teórica al =0' 01 =0 ' 05 F 2,12 ;0 ' 05 3'89

F 2,12 ;0 ' 01 6'93

33'9

La hipótesis nula es nulidad de acontecimientos por tanto el precio no influye. El valor real supera el teórico (3'89 ó 6'93). El valor cae en zona de rechazo. Como la hipótesis decía que no influía y como la rechazo, el precio si que influye con un nivel de confianza del 99%


162



20062007

163


20062007

Una empresa pretende, también fijar, la política de precios para un nuevo producto de consumo. Se han seleccionado aleatoriamente tres tipos de establecimiento de venta diferentes entre sí, considerando 3 bloques de detallistas (A: Tiendas especializadas; B: Tiendas tradicionales y C: Supermercados/ Hipermercados). Los distintos niveles de tratamiento han sido asignados aleatoriamente a los establecimientos. Tras un mes en una determinada zona, los datos de ventas se resumen en la tabla siguiente. Establecimiento Establecimiento Establecimiento tipo A tipo B tipo C

Total

20€

43

37

21

101

21€

36

21

20

77

22€

33

16

12

61

23€

28

9

15

52

Total

140

83

68

291

Determinar si la política de precios y el tipo de establecimientos tienen efecto significativo sobre las ventas al 95% y al 99%. La variable tratamiento es el precio. Dos hipótesis nulas: H 0 el precio no influye en las ventas H 0 el tipo de establecimiento no influye en las ventas Por tanto hay dos fuentes de dispersión. Las observaciones totales son 12. precio

 X

20

33'7

21

25'7

22

20'3

23

17'3

Establecimiento A

35

B

20'75

C

17


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20062007

 X

24'25

Dispersión factorial: el número de observaciones aquí es tres DF precio =[ 33' 7−24 ' 25225' 7−24 ' 252 20 ' 3−24 ' 25217 ' 3−24' 252 ]⋅3=465' 93 DF establecimiento =[ 35−24 ' 252 ...17−24 ' 252 ]⋅4=721 ' 5 Dispersión total (se compara cada observación con la media): Mide la variabilidad total. DT =43−24 ' 252...15−24 ' 252=1318 ' 25 De esta variabilidad total una parte la explica la variación de precio pero otra parte la explica otros efectos (historia, test, ...) Dispersión residual (no puede ser nunca negativa): DR=DT − DF precio −DF establecimiento=1318 ' 25−465' 93−721' 5=130 ' 82 La variable precio tiene 4 categorías por tanto 3 grados de libertad. Fuentes de Suma de dispersión Cuadrados

Grados Libertad


F

F teórica al F teórica al =0' 01 =0 ' 05

DF precio

465'93

3

465 ' 93/3= =155 ' 31

155'31 / 21'8 = 7'12

F 3,6 ;0 ' 05 4'76

F 3,6 ;0 ' 01 9'78

DF estab

721'5

2

360'75

360'75 / 21'8 = 16'55

F 2,6 ;0 ' 05 5'14

F 2,6 ;0 ' 01 10'9

DR

130'82

6

21'8

DT

1318'25

11

Hay que contrastar 2 hipótesis: ● Precio : la F calculada supera el valor para el valor de 5% pero no para la del 1%. Voy a rechazarla la hipótesis para un nivel de confianza del 95% pero no para un nivel del 99%. El precio influye hasta un nivel del confianza del 95% pero no al 99%.


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20062007 4'76 7'12 9'78

Establecimiento : El valor de la F calculada es mayor que el de ambas Fs teóricas y el establecimiento influye en las ventas a un nivel de significación del 99%.

●

Una empresa ha realizado el experimento comercial que se detalla: Objetivos: Fijación del programa más adecuado para la formación de sus vendedores. Características: Las variables externas que se consideran afectan al rendimiento de los vendedores son: la edad de los mismos (existen tres niveles: de 18 a 30 años; de 31 a 45 y mayores de 45 años) y el potencial de ventas del territorio que tienen asignado (distinguiendo potencial: Alto, Medio y Bajo) Los programas de formación sometidos a experimento son: ● A: Ningún entrenamiento; ● B: Cursillo impartido por empresas de Consulting ● C: Formación mediante visitas a clientes y acompañados por otros vendedores expertos. Determina que variables afectan al nivel de ventas al 99% y al 95%, sabiendo que se obtuvieron los resultados que aparecen en la tabla. Potencial Bajo

Potencial Medio

Potencial Alto

Total

1830 años

314 A

599 B

703 C

1.616

3145 años

424 B

896 C

496 A

1.816

> de 45 años

238 C

314 A

312 B

864

976

1.809

1.511

4.296

Total

Hay tres dispersiones por los tres programas de tratamiento

 X

A

B

C

374'7

445

621'3

Potencial P.B.

P.M.

P.A.

325'3

603

503'7

Edad

< 30 3145

>45

 X

538'7 606'3

288

477'3

Dispersión factorial: el número de observaciones aquí es tres DF Programa =[ 374 ' 7−477 ' 32...621 ' 3−477 ' 32 ]⋅3=89.385' 15 DF potencial=[ 325' 3−477 ' 32...503 ' 7−477 ' 32 ]⋅3=118.804 ' 35 DF edad =[ 538' 7−477 ' 32... 288−477' 32 ]⋅3=167.965' 35 Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007

Dispersión total (se compara cada observación con la media): Mide la variabilidad total. DT =314−477 ' 32599−477 ' 32...312−477 ' 32 =382.174 ' 01 De esta variabilidad total una parte la explica la variación de precio pero otra parte la explica otros efectos (historia, test, ...) Dispersión residual (no puede ser nunca negativa): DR=DT − DF programa − DF potencial −DF edad =6.019' 16 Solo tengo dos F porque los grados de libertad son siempre los mismos Fuentes de Suma de dispersión Cuadrados

Grados Libertad


F

DF programa

89.385'15

2

44.692'6

14'85

DF potencial

118.804'35

2

59.402'2

19'74

DF edad

167.965'35

2

83.982'7

27'91

DR

6.019'16

2

3.009'6

DT

382.174'01

8

F teórica al F teórica al =0' 01 =0 ' 05 F 2,2 ;0 ' 05 19

F 2,2 ;0 ' 01 99

Para el programa no se puede rechazar la hipótesis ni al 95% ni al 99% de nivel de confianza, por tanto el programa no afecta a las ventas en un 95% ni en un 99% de nivel de confianza El potencial también supera el valor para un 5%, por tanto, el potencial si afecta al nivel de ventas al 95% pero no al 99% de nivel de confianza El programa está también por encima del 5% pero no es superior al del 1%, por tanto, la edad afecta a las ventas al 95% pero no al 99% de nivel de confianza.


167


20062007

El director del departamento de Investigación de Mercados de unos supermercados ha puesto en marcha el siguiente experimento comercial. Objetivos: Determinar si existe efecto sobre las ventas según la altura a la que se coloquen los productos en los estantes y según la ocupación de la góndola en supermercados de un producto de un producto de consumo elegido. Características: Se eligen al azar en cada una de 6 ciudades de igual importancia, tres supermercados con características muy semejantes en aspectos tales como: superficie de venta, volumen de ventas, pone a la venta el producto combinado dos niveles de frontal (NIVEL 1: Mitad de extensión de la góndola y NIVEL 2: Toda la extensión de la góndola) con tres tipos de altura de estantes (A: Nivel rodilla; B: Nivel cintura y C: Nivel ojos). Determina si la altura en que se coloque el producto y la extensión de la góndola afectan al nivel de ventas al 95% y al 99% y si existen efectos interactivos entre ellas, sabiendo que ese obtuvieron los resultados que aparecen en la tabla. Altura A

Altura B

Altura C

Total

Nivel 1

70 75 79

85 88 93

77 81 78

726

Nivel 2

91 90 87

94 97 92

87 90 90

819

Total

492

550

503

Hay tres niveles de tratamiento. Necesito tres hipótesis nulas. Necesito también para las intersecciones Altura  X

 X

A

B

C

82

91'7

83'83

Nivel

N1

N2

 X

80'7

91

85'83

N1 A

N1 B

N1 C

N2 A

N2 B

N2 C

74'7

88'7

78'7

89'3

94'7

89

Dispersión factorial: el número de observaciones aquí es tres Para cada altura se han medido 6 observaciones y cada nivel tiene 9 observaciones. DF altura =[ 82−85 ' 83291' 7−85' 832 83 ' 83−85' 832 ]⋅6=318' 75


168


20062007

DF nivel =[ 80 ' 7−85 ' 83291−85 ' 832 ]⋅9=477 ' 41 La de la interacción se calcula diferente. Se suma la media global (85'83) más la media de la intersección que corresponda y se le restan las medias correspondientes al nivel y a la altura. Para cada intersección se han tomado 3 medidas DF interacción=[ 85 ' 8374 ' 7−80 ' 7−82285' 8388 ' 7−80 ' 7−91 ' 72... 85 ' 8389−91−83' 832 ]⋅3=55' 47 Dispersión total (se compara cada observación con la media): Mide la variabilidad total. DT =70−85 ' 832...90−85 ' 832=958 ' 5 De esta variabilidad total una parte la explica la variación de precio pero otra parte la explica otros efectos (historia, test, ...) Dispersión residual (no puede ser nunca negativa): DR=DT − DF altura −DF nivel − DF interacción=106 ' 87 Los grados de libertad de la interacción son (k1) (j1) = (31) (21) = 2. La j es el número de categorías del nivel Fuentes de Suma de dispersión Cuadrados

Grados Libertad


F

F teórica al F teórica al =0' 01 =0 ' 05

DF altura

318'75

2

159'38

17'89

F 2,12 ;0 ' 05 3'89

F 2,12 ;0 ' 01 6'93

DF nivel

477'41

1

477'41

53'58

F 1,12 ;0 ' 05

F 1,12 ;0 ' 01

DF interacción

55'47

2

277'4

3'11

F 2,12 ;0 ' 05 3'89

F 2,12 ;0 ' 01 6'93

DR

106'87

12

8'91

DT

958'5

17

Para la altura rechazo la hipótesis para un nivel de confianza hasta un nivel de confianza de un 99%. Por tanto la altura influye en las ventas hasta un 99% El nivel de ocupación de la góndola influye en las ventas hasta un 99%. La interacción es inferior por tanto la hipótesis nula es cierta hasta el 95%. Por tanto, la interacción no influye a las ventas hasta un 95%. Quizás al 90% o al 85%


169


20062007

9 Técnicas Básicas De Análisis Cuantitativo A partir de ahora se tendrán datos, normalmente en forma de tabla de Excel o similar y se pretende extraer datos a partir de estos datos. Lecturas: Capítulo 9 de Grande Esteban, I. y Abascal Fernández, E. (2000): Fundamentos y Técnicas de Investigación Comercial, 5ª edición, ESIC Market, Madrid. Capítulo 10 de Luque Martínez, T. (1997): Investigación de Marketing: Fundamentos, Ariel Economía, Barcelona.

9.1 Introducción Criterios de clasificación de técnicas cuantitativas: Número de variables implicadas: ○ Univariante: Si quiero saber por ejemplo cuanto gasta un individuo en un producto. ○ Bivariante: Si diferencio, además del nivel de gasto, los segmentos de edad. ○ Multivariante: Si lo que quiero es un perfil completo. ● Tipo de variables implicadas – escala básica ○ Nominal: O categoría. (Ejemplo: dar un dorsal para identificar a los individuos). Si sólo identifica a un usuario. ○ Ordinal: Si hay orden. Ejemplo: Clasifico a los individuos por orden de llegada. ○ Métrica: Si mide algo. Intervalo (Ejemplo: registro del tiempo de llegada) o razón. ● Propósito del análisis ○ Descriptivo: Una media nos permite describir la tendencia de una variable ○ Inferencial: Implica ver que es lo que pasa con toda la población. Hay que ver en qué medida es posible generalizar a toda la población. El contraste de hipótesis nos permite decidir esto. ●

Ultima marca comprada: 1 A 2 B 3 C 4 D (otras) Esta es nominal Si pregunto marcas compradas últimamente (puede haber varias respuestas) 1 A 2 B 3 C Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

170

Investigación Comercial 4

20062007

D (otras)

Tengo 15 posibles respuestas. Las puedo codificar de varias maneras pero lo más sencillo es codificarlo como si fuesen varias preguntas a la hora de codificar. Es decir me pregunto si compra habitualmente cada uno de los productos habitualmente, lo que me deja cuatro preguntas del tipo ¿compra habitualmente el producto X?, y lo codifico en una tabla y si lo compra o no se pone con un 1 o un 0 respectivamente V

VA

VB

VC

VD

Individuo 1

2

0

1

1

0

Individuo 2

4

1

0

1

0

Individuo 3

3

0

0

1

1

Hombres

Mujeres

Mayor que una edad

50 y 10 compran

50 y 40 compran

100 maduros y 50 compran

Menor que una edad

50 y 40 compran

50 y 10 compran

100 jóvenes y 50 compran

100 y 50 compran

100 y 50 compran

Hay más probabilidad de que nos compren las mujeres maduras y los hombres jóvenes. Esta relación tiene que aparecer en relación con el sexo. Pero si miro el total no parece haber relación entre la compra del producto y la edad y la compra del producto y el sexo. Aquí se ve que en análisis bivariantes no se da la relación pero sí si lo hacemos con tres variables

9.2 Técnicas Básicas De Análisis: Univariante


171



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172



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Puedo intentar ver la frecuencia, es decir el número o en porcentaje Si lo paso con SPSS nos puede mostrar la diferentes frecuencias desglosada. Es útil si lo hago por tramos por ejemplo.


181


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Tipos de gráficos según escalas Tipos de escala

Tipo de gráfico

Valores que aparecen ●

●

Diagrama de barras Diagrama de sectores

●

Histogramas

●

Nominal y ordinal

●

Métrica


●

●

Frecuencias Porcentajes Frecuencias Porcentajes

182


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Según el tipo se puede dar un gráfico u otro.


183


20062007

Resumen de errores en el contrates de hipótesis Condición verdadera Conclusiones de la muestra

H0 es verdadero

H0 es falso

No Rechaza H0

1 Decisión correcta 2 Nivel de confianza 3 Probabilidad = 1 α

1 Error tipo II 2 Probabilidad = β

Rechaza H0

1 Error tipo I 2 Nivel de significación 3 Probabilidad = α

1 Decisión correcta 2 Potencia de la prueba 3 Probabilidad = 1 β


184


20062007

Las columnas nos dan la situación verdadera. Con la hipótesis nula ( H 0 ) se mira a ver si con mis datos y el estudio estadístico rechazamos o no rechazamos la hipótesis. El contraste de hipótesis se centra en el error tipo I (probabilidad de rechazar una hipótesis cuando es verdadera, es el nivel de significación “α”)

Para realizar el contraste de hipótesis se siguen los siguientes pasos: 1. Formular una hipótesis nula H 0 y una alternativa H 1 . 2. Seleccionar la prueba estadística apropiada al tipo de datos que tiene el investigador. 3. Especificar el nivel de significación (α). y con ese comparamos. El que deja fuera la probabilidad hallada con el estudio estoy diciendo que la probabilidad de obtener el valor es menor que α y rechazo la hipótesis. Rechazo H 0 si :

F > F 

ó si : p < α

No rechazo si :

F < F 

ó si:

p > α

A partir de ahora sigo el procedimiento del test de hipótesis Variable métrica Variable ordinal→

Variable nominal

→

Prueba t/z de la media Prueba de Kolmogorof Smirnof Prueba t/z de proporciones Prueba binomial Prueba 2


185


20062007

9.2.1 Ejercicio 1. Prueba T/z De La Media H 0==0 ó H 0=0 ó H 0=0

 −0  −0 X X ó t / z= . El valor esperado es  y se distribuye como una /  n   2 /n campana de Gauss t / z=

Si la varianza es conocida se distribuye como una una N [0,1] Si la varianza es desconocida se distribuye como: ●

Si n < 30 → t con n1 grados de libertad

●

Si n > 30 → N [0,1]

α nos da el límite máximo que estamos dispuesto a soportar Un ayuntamiento se plantea la utilización de un determinado tipo de contenedor para el reciclado de envases que se distribuiría por edificios. Para la viabilidad de este proyecto se precisa una recogida mínima cada semana de 80 kg.; si no fuera así, no se pondrá en marcha. Se ha decidido efectuar una prueba seleccionando aleatoriamente un número de edificios con unas características mínimas en cuanto a número de familias residentes; las cantidades recogidas se expresan en la tabla anexa. ¿Debería iniciarse el referido proyecto para un nivel de significación del 5%?

Edificio

Cantidad

1

90

2

60

3

120

4

100

5

150

6

70

7

130

8

75

9

96

10

118


186


= X

20062007

1009 =100 ' 9 Kg 10

Como solo hay 10 muestras hay que ver que probabilidad tengo de equivocarme. Por tanto planteo la hipótesis para intentar rechazar lo que nos dan los datos. Como los datos dicen que por encima de 80 Kg proponemos la hipótesis de que esté por debajo de 80. Hallo cual es la probabilidad de que me esté equivocando. H 0 : 80 Aplicamos una prueba t con 9 grados de libertad, porque no conocemos la varianza y n30 . Cuando no se conoce la varianza se usa la cuasidesvaición típica .

S=



2 =28' 59 ∑  X i − X  n−1

t=

100' 9−80 =2 ' 3117 0 ' 023117 S /  10 El pvalor es 0'02305

Me centro solo en uno de los lados de la curva

0'023 Acepto

0'05

Rechazo

Como el nivel de significación es 0'05 y 0'023 es menor que 0'05, rechazamos la hipótesis nula pero no al 1%. El máximo nivel de confianza al que se puede rechazar la hipótesis nula es de 0'977 o el mínimo nivel de significación para rechazar la hipótesis nula es 0'023 Salidas de programa informático Estadísticos para una muestra

Cantidad

N

Media

10

100'9000


Desviación típica Error típico de la media 28'5908

9'0412

187


20062007

Prueba para una muestra Valor de prueba = 80

t Cantidad

2'312

Grados de Significació libertad (gl) n (bilateral) 9

Intervalo de confianza para la diferencia Diferencia de medias Inferior Superior

0'046

20'9000

0'4474

41'35

Lo que realmente importa para resolver el problema es este valor

9.2.2 Ejercicio 2. Prueba Z De Proporciones Para variables binarias de se compra o no se compra tendremos: H 0==0 o H 0=0 o H 0=0

t / z= Gauss

p − p0 El valor esperado es  y se distribuye como una campana de  p⋅q /n

Si no se conocen p ni q : t / z=

p − p0  p⋅q /n

Si la varianza es conocida se distribuye como una una N [0,1] Si la varianza es desconocida se distribuye como una t ●

Si n < 30 → t con n1 grados de libertad

●

Si n > 30 → N [0,1]

α nos da el límite máximo que estamos dispuesto a soportar El responsable de una campaña de comunicación asegura que se ha llegado al 60% de la población objetivo, para comprobarlo se interrogó con una muestra de 200 personas de esta población objetivo y el resultado fue que 90 admitieron conocer tal campaña ¿Lleva razón el responsable de la campaña o no la lleva para un nivel de significación del 5%?

n=200


188

Investigación Comercial p =

20062007

90 =0' 45 45 % 200

H 0 : p0 ' 6 Como hay 200 observaciones será una Z o N [0,1] Z=

0 ' 45−0 ' 6



0 ' 45⋅0 ' 55 200

=−4 ' 0824

En una Z unilateral el valor crítico al 5% el ±1 ' 64 Por tanto se ha equivocado Si nos da el pvalor = 0'000 de los datos. Se rechazaría hasta al 9'99% de nivel de confianza. La probabilidad de que sólo 45 individuos de una población de 200 conozcan la campaña siendo el alcance de la misma del 60% es imposible.

Cantidad

n

Media

Desviación típica

Error típico de la media

200

0'4500

0'4987

3'527E02

Prueba para una muestra

Lo que realmente importa para resolver el problema es este valor Valor de prueba = 0'6

t Cantidad

4'253

Grados de Significació libertad (gl) n (bilateral) 199

0'000

Intervalo de confianza para la diferencia Diferencia de medias Inferior Superior 0'1500

0'2195

8'05E02

9.2.3 Ejercicio 3. Test Binomial Los responsables de una campaña institucional de la Administración Pública aseguran que se ha contactado con el 40% de la población. Se ha seleccionado una muestra entre la población objetivo de tamaño 20 a quienes se le preguntó si conocían tal campaña, y 3 personas declararon conocerla. Ante esto ¿se puede decir que la proporción del 40% de la población ha sido contactada para un nivel de significación del 5%? Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

189


20062007

n=20 p =3 /20=0' 15

H 0= p0 ' 4

t=

0 ' 15−0 ' 40



0 ' 15⋅0 ' 85 20

=4' 56

Se rechaza la hipótesis al 99%, 99'9% ....

El test binomial El test binomial sirve para el mismo tipo de hipótesis. El test binomial es una serie de sucesos aleatorios consecutivos independientes. El test binomial me da la probabilidad de tener x personas que conozcan la campaña de n entrevistadas, si la probabilidad de conocer la campaña es p)



x n−x B  x , n ; p= n p ⋅1 − p  x

Si p = 0'4 B  x , n ; 0 ' 4 

0 1

2

3

7

8

9

Si P  x30 ' 0 5 rechazo H 0

Tendría que calcular la probabilidad para cada uno B 0, 20 ; 0' 4=

20 ! 0 20 ⋅0 ' 4 ⋅0' 6 =0 ' 00003656 0 ! 20 !

B 1, 20 ; 0 ' 4=0' 000487 B 2, 20 ; 0 ' 4=0 ' 003087 B 3, 20 ; 0' 4 =0 ' 012349 → Se rechaza la hipótesis nula porque 0'05 > 0'01 El máximo nivel de confianza el 98'77 Si rechazamos la hipótesis nula la probabilidad de equivocarse es de 1'23 % Salidas del SPSS Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

190


Conocimiento Campaña

Grupo 1 Grupo 2 Total

20062007 Categoría

N

Proporción observada

200

3 17 20

0'2 0'9 1'0

Proporción de Sigma exacta prueba (Unilateral) 0'4

0'016 (1) Es el dato importante

(1) La hipótesis alternativa establece que la proporción de casos del primer grupo sea < 4

9.2.4 Ejercicio 4. Test De KolmogorovSmirnov La imagen que se tenga de un país de fabricación con respecto a su capacidad y desarrollo tecnológicos puede constituir un argumento importante en la decisión de compra de productos con un cierto componente tecnológico. Interrogados 200 consumidores sobre la importancia que otorgan a la imagen de un país en su decisión de compra de productos de alta tecnología, para una escala de 1 (ninguna importancia) hasta 5 (mucha importancia), las respuestas se resumen en la tabla anexa. ¿Existe efecto de imagenpaís para un nivel de significación del 5%?


191


20062007

9.2.5 Ejercicio 5. La Prueba χ2 H 0 = Distribución (frecuencia) = distribución esperada (frecuencias esperadas)

Nos contrasta si la distribución de cada una de la categorías, es igual a una determinada distribución teórica. Para ello lo que hago es observar y se comprueba si es igual a lo esperado ( E i ) O i−E i 2  =∑ EI i 2

Si la observación se acerca a la distribución observada la 2 se acercará a 0. Tenemos una 2 con (k1) grados de libertad. Con k = nº de categorías.

Una empresa láctea desea saber si su nuevo producto, una leche desnatada enriquecida con vitaminas, produce la misma satisfacción que su producto clásico, leche entera, entre los consumidores. Para la leche entera el 20% se mostraba escasamente satisfecho, el 30% moderadamente satisfecho; el 30% bastante y el 20% muy satisfecho. Al interrogar 100 consumidores sobre la nueva leche, los porcentajes resultaron ser 12%; 22%; 45% y 21%, respectivamente, para las diferentes categorías. ¿Existen diferencias en las frecuencias observadas para la nueva leche y las conocidas para la leche entera en un nivel de significación del 5%? Grados de libertad = k 1 = 4 1 = 3 . Valor crítico 23, 0' 05=7' 81 Ei

Oi



12%

12−202 22−202   20 20  45−202  21−202   =12 ' 88 20 20 Como el valor crítico es 7'81, por tanto, rechazo la hipótesis. Si nos dan p = 0'0049 máximo nivel de confianza es 99 ' 5 1 %=1 −0 ' 0 0 4 9

22%

12−302 22−302   30 30  45−302 21−302   =24 ' 33 30 30

2

2 =

Escasamente satisfechos (1)

20%

2=

Moderadamente satisfechos(2)

30%


192


20062007

45%

12−302 22−302   30 30  45−302 21−302   =24 ' 33 30 30

21%

12−202 22−202   20 20  45−202  21−202   =12 ' 88 20 20

2=

Bastante satisfechos (3)

30%

2 =

Muy satisfechos (4)

20%

Frecuencias con el SPSS N Observado

N Esperado

Residual

Escasamente satisfecho

12

20'0

8'0

Moderadamente satisfecho

22

30'0

8'0

Bastante satisfecho

45

30'0

15'0

Muy satisfecho

21

20'0

1'0

Total

100 Estadísticos de contraste Satisfacción leche desnatada enriquecida Chicuadrado gl (grados de libertad) Sigma asintótica

12'883 3 0'005

9.3 Técnicas Básicas De Análisis: Bivariante 9.3.1 Tabulación Cruzada Si queremos analizar dos variables una posibilidad es crear una tabla con las dos variables. Se pueden tener porcentajes absolutas o relativas (tablas B, C, D). Los porcentajes relativos se pueden calcular de manera que sumen 100 por filas o por columnas o sobre totales, de manera que todos sumen 100. Si me interesa el nivel de ingresos para ver el Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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20062007

consumo que hacen y ver donde puedo vender los vinos o a quién. Los porcentajes se calculan en el sentido del factor causal. Y por tanto miraría mejor en la tabla por filas y si quiero ver las diferencias entre los vinos que consumen las personas con ingresos altos.

Si tuviésemos 900 individuos con nivel bajo y 100 de ingresos altos. Barato

Caro

900

800

100

100

20

80


194


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Si calculo sobre totales los porcentajes no se ve muy claro 80%

10%

2%

8% Si lo hago por filas si que sería más relevante

88%

12%

20%

80%

Si lo realizamos condicionado a una tercera variable tenemos la tabulación cruzada condicional. Relación Orden 0

Relación Orden 1 (variable de control, se incluye otra dentro de cada categoría)

Se encuentra relación

No se encuentra relación


Se sostiene la conclusión inicial Se especifica la relación inicial La relación es espuria (desaparece) Se sostiene la conclusión inicial Se encuentra relación

195



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196


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Es más interesante ofrecerle tarjetas de crédito a personas con mayor nivel de ingresos. También vamos a relacionar con grupos de edad. Son las dos últimas tablas. Aún a pesar de esta división sigue siendo igual la repartición de porcentajes. No nos aporta mucho introducir una variable de control. En este siguiente ejemplo existe menos diferencia entre los ingresos. Entre los jóvenes y entre los maduros no siguen siendo los de más ingresos los que más usan la tarjeta. Si nos dirigiésemos sólo a los jóvenes con dinero nos estrellaríamos


197


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En el siguiente ejemplo se relaciona el hecho de tener televisión y el de ir al cine. En este caso no existe una causalidad. Aquí lo que explica todo es la variable de control, es decir, lo que determina tener televisión o ir al cine es la variable de control.


198


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Cuando no se encuentra relación se puede tener este ejemplo. El incorporar una variable no modifica la situación inicial.

Volviendo a los primeros ejemplos. Se puede ver que son los hombres con más ingresos los que consumen más la tarjeta, sin embargo, son las mujeres con menos ingresos las que más consumen tarjeta. En uno de los grupos la relación es en un sentido y en el otro en el otro. Si las combinamos desaparece la relación.


199


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9.3.2 Estadísticos Descriptivos


200


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Hay 7 observaciones, y el p valor es 0'001. Aquí se rechaza la 95% y al 99% de nivel de confianza y se rechaza hasta el 99'8% (1 0'001) Para relacionar dos variables de tipo métrico, el indicador más común (ver ejercicio 6) es el de correlación lineal de Pearson.  xy=

 xy x y

 xy=

∑  x i− x  y i− y  n

 x=



∑  x i− x 2 n

Puede tomar valores entre (1 , 1). Si es 1 están inversamente relacionados, si es 1 están directamente relacionados. Si es 0 no están relacionados.

Ver ejercicio 6

9.3.3 Coeficiente De Correlación Por Rangos Los estadísticos para el coeficiente de correlación de rangos ρ de Spearman, coeficiente de correlación de rangos τ de Kendall y coeficiente de correlación Γ de Goodman y Kruskal son respectivamente:

=1−

6 ∑ d 2i n⋅n 2−1

=

na −n d N

=

n a−nd n and

Ver ejercicio 7 y 11

Algunos ejemplos de salida en SPSS


201



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202



20062007

203



20062007

204



20062007

205


20062007

9.3.4 Algunos Contrastes Bivariantes 1ª Variable

2ª Variable Nominal (Prueba de t/z de proporciones; prueba χ2) Independientes

Ordinal (Mediana; MannWhitney, WaldWolfoiwitz, K5) Métrica (Prueba de t/z de medias)

Dos muestras

Nominal (MCNEMAR) → Binarias Dependientes

Ordinal (SIGNOS; WILCOXON) Métrica (Prueba de t/z de medias, muestras relacionadas) Nominal (prueba χ2)

Independientes

Ordinal (Mediana; KruskalWallis) Métrica (Anova)

Varias muestras

Nominal (Q de Cochran) Dependientes

Ordinal (Friedman, Kendall) Métrica (Anova)

Independientes es cuando no hay relación entre las muestras. Dependientes pueden ser por varios motivos. En nuestro caso será cuando se recoge información de los mismos individuos en diferentes momentos del tiempo. Anova es una extensión natural del de pruebas t/z de medias Después relacionaremos la primera variable con la segunda.

9.3.5 Relación De Contrastes Y Ejercicios Prueba t/z de medias → PROBLEMA 17 Prueba t/z de proporciones → PROBLEMA 20 Prueba t/z de medias (muestras relacionadas) → PROBLEMA 19


206


20062007

9.3.6 Ejercicio 6. Coeficiente De Correlación Lineal De Pearson La tabla anexa recoge el gasto en información al trabajador (en millones de unidades monetarias) y el número de accidentes laborales de una empresa durante el último año. ¿Cuál es el grado de relación entre ambos indicadores?

 xy =

Zona

Gasto en información

Accidentes laborales

A B C D E F G

1'2 1'4 1'6 2 2'4 1'1 1'5

9 7 6 5 4 9 7

 xy =−0 ' 962 Da relación inversa, a más gasto, menos accidentes x y

9.3.7 Ejercicio 7. Coeficiente De Correlación De Rangos ρ De Spearman, Coeficiente De Correlación De Rangos τ De Kendall Y Coeficiente De Correlación Γ De Goodman Y Kruskal Un total de siete entidades financieras han sido ordenadas por dos personas (X e Y) según su preferencia para trabajar con ellas de acuerdo con la tabla anexa. ¿Cuál es el grado de similitud entre ambas ordenaciones?

Entidad financiera

Ordenación X

Ordenación Y

A B C D E F G

3 7 6 5 1 2 4

2 5 6 3 1 4 7

Resuelvo por Spearman Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

207


Entidad financiera

20062007

Ordenación X Ordenación Y

A B C D E F G

3 7 6 5 1 2 4

2 5 6 3 1 4 7

di

d i2

1 2 0 2 0 2 3

1 4 0 4 0 4 9

Totales

22

Si el orden fuera el mismo el coeficiente de Spearman valdría 1. =1−

6 ∑ d 2i 6⋅22 =1− =0 ' 6071 2 7⋅49−1 n⋅n −1

Cuanto más cerca a uno más relacionados. Si hubiese un problema de codificación (tiene diferentes escalas) las diferencias crecerían. Esto se resuelve con los otros

Resuelvo por Kendall N son todos los posibles pares que puedo tomar de dos pares sería N =

n n−1 2

Para cada par hay que mirar si están en acuerdo o desacuerdo. Por ejemplo entre el par A y B, X e Y se quedan los 2 con la entidad financiera A por lo tanto lo cuento como un acuerdo. Si hubiese 21 acuerdos la τ de Kendall tomaría el valor 1. Si el orden de X, no tiene que ver con el orden de Y, tendría que haber más o menos el mismo número de acuerdos que de de desacuerdos, por tanto la τ valdría 0. Si estuviesen totalmente en desacuerdo sería 1. Para contar las parejas de acuerdos o desacuerdos más fácilmente reordenamos los datos de manera que los de X queden en orden ascendente. Entidad financiera E F A G

Ordenación X Ordenación Y 1 2 3 4

1 4 2 7


Acuerdos

Desacuerdos

6 3 4 0

0 2 0 3 208

Investigación Comercial D E B

20062007 5 6 7

3 6 5 Totales

=

2 0

0 1

15

6

na −n d 15−6 = =0 ' 4286 N N

Resuelvo por Goodman na−n d 15−6 = =0 ' 426 Es sólo una matización para cuando cambia la forma nan d 156 de contar los acuerdos y desacuerdos. =

Si hago el ejercicio con SPSS.


209


20062007

Si queremos generalizar tenemos que usar contrastes de hipótesis.


210


20062007

9.3.8 Ejercicio 8. Coeficiente De Correlación De Rangos ρ De Spearman Se desea estudiar el grado de asociación que existe entre dos personas que han ordenando sus preferencias sobre distintas características de un coche según la tabla anexa. Característica

Juan

Ana

Potencia Economía Elegancia Estabilidad Habitabilidad Prestaciones Aerodinámica

1 4 5 2 3 6 7

2 3 6 1 4 7 5

Característica

Juan

Ana

di

d i2

Potencia Economía Elegancia Estabilidad Habitabilidad Prestaciones Aerodinámica

1 4 5 2 3 6 7

2 3 6 1 4 7 5

1 1 1 1 1 1 2

1 1 1 1 1 1 4

Totales

=1−

10

6 ∑ d 2i 6⋅10 =1− =0 ' 821 2 7⋅49−1 n⋅n −1

Tienen un grado de asociación elevado y directo entre ambas personas


211


20062007

9.3.9 Ejercicio 9. Coeficiente De Correlación De Rangos τ De Kendall Sean X e Y la importancia del diseño y a la duración de una nevera. La tabla anexa resume los ordenes de valoración sobre una muestra de 12 personas. ¿Cuál es el grado de relación entre la importancia del diseño y la duración de una nevera?

X

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Y

1

5

2

6

7

3

4

10

11

8

9

12

X

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Y

1

5

2

6

7

3

4

10

11

8

9

12

Acuerdos

11

7

9

6

5

6

5

2

1

2

1

Desacuerdos

0

3

0

2

2

0

0

2

2

0

0

Total acuerdos = 55 =

Total desacuerdos = 11

na −n d 55−11 = =0' 6666 N 66

El grado de relación es de un 66'66%


212


20062007

9.3.10 Ejercico 10. Coeficiente De Concordancia W De Kendall En la tabla anexa se muestra el orden de preferencias que tres jueces: Ana, Juan y María, establecen para seis tipos de envase de un refresco. ¿Cuál es el grado de acuerdo entre los jueces?

Botella de cristal

Brick de litro

Lata

Botella plástica

Minibrick

Iglú

Ana

1

6

3

2

5

4

Juan

1

5

6

4

2

3

María

6

3

2

5

4

1

W=

12⋅ Ri−R2 2

N  N −1

donde

R es el rango medio de todas las medidas y en este caso equivale a 3'5 Ri es el rango medio de cada uno de los envases, por ejemplo, la botella de cristas 116 =2' 6 es: 3

N es el número de envases

???


213


20062007

9.3.11 Ejercicio 11. Coeficiente De Contingencia, Coeficiente T De Schuprow Y Coeficiente V De Cramer En una región donde se han practicado políticas de incentivo a la exportación se ha obtenido una muestra de 500 empresas exportadoras en los dos últimos años, distinguiendo entre empresas pequeñas, medianas y grandes. Se quiere analizar si hay relación entre el tamaño de la empresa y la cifra de exportaciones (alta, mediana o baja) alcanzada. Los datos obtenidos se expresan en la tabla anexa.

Cifra de exportaciones

Tamaño de la empresa Total

Total

Baja

Mediana

Alta

Pequeña

70

110

120

300

Mediana

30

90

30

150

Grande

15

5

30

59

115

205

180

500

Coeficiente de contingencia: C= Coeficiente T de Schuprow: T =

 

2 n⋅ gl



2 n⋅minr −1, c−1

Coeficiente V de Cramer: V =

2 2n

r es el número de filas o número de categorías de la primera variable y c es el número de columnas o categorías de la segunda variable. Tiene que ver la cifra de exportaciones con el tamaño de la empresa. Tiene la propiedad ordinal, que es necesaria para estos contrastes. No usamos los anteriores porque sólo conseguiríamos cómo afecta el tamaño a las exportaciones, directa o inversamente. Pero puede ocurrir relaciones más compleja como que las medianas sean las que más y las grandes las que menos. La hipótesis nula de la 2 es : H 0 : frecuencias cruzadas observadas= frecuencias cruzadasesperadas  E ij  Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

214


20062007

H 0 : variables independientes Si la tabla se parece a lo que cabría esperar cuando las variables son independientes se acepta la hipótesis nula y viceversa. 69 = 500 P (P ∩ B) = 500 P(P) P(B) = 500 (300/500) (115/500) Cifra de exportaciones Frecuencias esperadas

Tamaño de la empresa

Baja

Mediana

Alta

Pequeña

69

123

108

Mediana

34'5

61'5

54

Grande

11'5

20'5

18

2 = ∑

O ij −E ij 2 Por tanto: E ij

Oij −E ij 2  70−692 30−182  =∑ = ... =47 ' 94 E ij 69 18 2

4,0' 05=9 ' 49 Rechazamos, porque 47'94 es es mayor que el valor crítico (9'49).

C=



2 =0 ' 296 2n

T=



2 0 ' 21 n⋅ gl


V=



2 =0' 219 n⋅minr −1, c−1

215


20062007

La V es igual a la T cuando el número de categorías de la primera variable es igual a los de la segunda variable.


216


20062007

9.3.12 Ejercicio 12. Coeficiente De Contingencia. Coeficiente V De Cramer La tabla anexa contiene las frecuencias cruzadas de la clase social por el nivel de estudios realizados. ¿Cuál es el grado de relación entre ambas variables?

Clase alta

Clase media

Clase baja

Estudios superiores

300

100

80

Estudios medios

100

100

50

Estudios elementales

80

80

100

Clase alta

Clase media

Clase baja

Totales

Estudios superiores

300

100

80

** Expression is faulty **

Estudios medios

100

100

50



80

80

100


Totales

** Expression ** Expression ** Expression ** Expression is faulty ** is faulty ** is faulty ** is faulty ** Valores Esperados

Estudios superiores

** Expression ** Expression ** Expression is faulty ** is faulty ** is faulty **

Estudios medios

** Expression ** Expression ** Expression is faulty ** is faulty ** is faulty **


** Expression ** Expression ** Expression is faulty ** is faulty ** is faulty ** 2

2 = ∑


Oij −E ij 2 300−232' 732 230−60 ' 42 = ... =98 ' 1 E ij 232 ' 73 60 ' 4


217

Investigación Comercial Coeficiente de contingencia: C=

20062007



2 98 ' 1 = =0 ' 3 2 98' 1990  n



2 98 ' 1 = =0 ' 182 n⋅minr −1, c−1 990⋅3

Coeficiente V de Cramer: V =






218


20062007

9.3.13 Ejercicio 13. Coeficiente φ Se ha recogido información relativa a la situación laboral y el nivel de formación de una muestra de 3370 individuos. La tabulación de acuerdo a las dicotomías empleado / desempleado y con estudios / sin estudios aparece reproducida en la tabla anexa. ¿Cuál es el grado de relación entre estas variables?

Con estudios

Sin estudios

Total

Empleado

130

1.600

1.730

Desempleado

1.400

240

1.640

Total

1.530

1.840

3.370


219


20062007

9.3.14 Ejercicio 14. Correlación Tetracórica A raíz de los resultados de un examen para la obtención del título de vigilante de seguridad, se ha comparado la superación o no del examen con la altura de los candidatos. La tabla anexa resume dicha comparación, donde la variable altura sólo se ha considerado dividiendo la muestra entre los que superan 1'80 m. de estatura y los que no. Evaluar el grado de relación entre estas variables.

1'80 o más

< 1'80 m.

Total

Aprueban

25

50

75

No aprueban

125

100

125

Total

50

150

200


220


20062007

9.3.15 Ejercicio 15. Coeficiente λ Se han entrevistado a 300 personas con un nivel de formación bajo (200), intermedio (80) y alto (20), para conocer si están suscritos a algún periódico o revista. Respondieron afirmativamente 160 suscriptores frente a 140, que no tenían ninguna suscripción, con el detalle que se expresa en la tabla anexa. ¿En qué medida la primera característica predice la segunda? 1'80 o más

< 1'80 m.

Total

Con estudios

Sin estudios

Total

Empleado

130

1.600

1.730

Desempleado

1.400

240

1.640

Total

1.530

1.840

3.370


221


20062007

9.3.16 Ejercicio 16. Coeficiente Eta En una oficina de información al consumidor se pertenece comprobar si hay asociación en le número de reclamaciones presentadas por los consumidores y el grado de formación de los mismos. El número de reclamaciones (variable cuantitativa) efectuadas por los consumidores oscila entre 1 y 5, mientras que las categorías de nivel de formación (variable cualitativa) son bajo,medio y alto, obteniéndose los resultados de la tabla anexa. Número de reclamaciones

Frecuencia

1 2 3 4 5 Total

Nivel de formación Bajo

Medio

Alto

30 42 20 18 10

20 8 2 2 0

8 24 13 6 1

2 10 5 10 8

120

32

52

35


222


20062007

9.3.17 Ejercicio 17. Test De Diferencia De Medias Una entidad financiera quiere comprobar si se han producido diferencias entre los depósitos medios de los habitantes de dos barrios de una ciudad: Barrio Alto y Barrio Bajo. Como ya se tenía información de otros períodos, se sabe que la desviación típica de esos barrios es 400.000 y 550.000 unidades monetarias, respectivamente, y las medias 960.000 y 1.240.000 respectivamente. Se estudian 150 casos para cada barrio. ¿Cuál sería la conclusión a un 5% de nivel de significación? H 0 :  A−B =0

Se ha recogido información sobre los depósitos que tienen los habitantes en bancos y estoy interesado en contrastar si la media de depósitos en uno de los barrios menos la media en otro de los barrios es igual a un número 0 , que puede ser, pero no siempre será 0. t / z=

 X A− X B −0 Si se aproximan las medias t/z debería acercarse a 0  AB

Donde  AB=



 2A  2B  nA nB

Cuando el número de observaciones está aproximadamente por encima de 30 se puede usar esta prueba. Si  A y  B son conocidas, se usa prueba Z Si  A y  B son desconocidas uso SA y SB t se usa con n An B−2 grados de libertad Si n An B 30 se usaría una prueba Z

En el ejercicio  A=400.000

n A =n B=150

 B=550.000

X A=360.000 X B=1.240.000 Como conozco las sigmas puedo aplicar la prueba Z H 0 :  A− B=0


223


t / z=

20062007

 X A− XB −0 360.000−1.240.000−0 = =−5' 04  AB 2 2  400.000 550.000  150 150



La Z para el 95% de nivel de confianza es un ±1 ' 96 . Rechazamos y con un 95% de nivel de confianza se puede decir que hay diferencia entre barrios.

El barrio bajo es el que tiene mayor capacidad de financiación, tiene más atractivo porque la media de depósitos es superior a la del alto.


224


20062007

9.3.18 Ejercicio 18. Test De Diferencia De Medias (Muestras Dependientes) Una empresa dispone de dos productos semejantes A y B. A está ya comercializado. La pregunta obligada antes de lanzar B al mercado es. ¿el público percibe diferencias entre los dos productos? Para resolver esta cuestión se eligen dos muestras aleatorias diferentes. Cada una de ellas compuestas por 100 personas a las que les pide que prueben el producto y lo evalúen en una escala de 1 a 10. Las calificaciones medias obtenidas son: 7'6 y 8'2 para A y B respectivamente, con varianzas 4'8 y 5'6. H 0 :  A−B =0 Se ha recogido información sobre los dos productos y estoy interesado en contrastar si hay diferencia y por tanto, si la media obtenida por uno de los productos menos la media del otro es igual a 0. t / z=

 X A− X B −0 Si se aproximan las medias t/z debería acercarse a 0  AB

Donde  AB=



 2A  2B  nA nB

n An B 30 se usa una prueba Z

En el ejercicio n A =n B =100



 2A  2B 4 ' 82 5' 6 2  AB=  =  =1 ' 835 nA nB 100 100



Como conozco las sigmas puedo aplicar la prueba Z con H 0 :  A− B=0 t / z=

 X A− XB −0 7' 6−8' 2−0 = =−0,327  AB 1' 835

La Z para el 95% de nivel de confianza es un ±1 ' 96 . Aceptamos y con un 95% de nivel de confianza se puede decir que hay no hay diferencia entre los productos.


225


20062007

9.3.19 Ejercicio 19. Test De Diferencia De Medias (Muestras Dependientes) Para contrastar si un nuevo diseño de producto es mejor considerado que el existente actualmente en el mercado, se tomó una muestra de 30 individuos, los cuales evaluaron ambos productos en una escala de 1 a 10. La media y la desviación típica de la diferencia de puntuaciones entre el producto actual y el nuevo son 0'8 y 1'2 respectivamente. ¿Cuál sería la conclusión a un 95% de nivel de confianza? Hay 60 observaciones, 30 antes y 30 después de diseño. Nos permite ver cómo ha variado la valoración del individuo antes y después del experimento. Se puede reducir a una prueba univariante que sería la resta de las observaciones antes y después.

Nuestra variable será d la media de valoración y es de d =−0 ' 8 y nos dicen que la desviación típicas es  d =1' 2 H 0 : d =0 Z=

d −0 −0' 8−0 = =−3 ' 65  d /  n 1' 2 /  30

t 29,−0 ' 05=±2 ' 04

Rechazo la hipótesis. Hay un 95% de confianza de que la valoración del nuevo producto mejora la tradicional


226


20062007

9.3.20 Ejercicio 20. Test De Proporciones El responsable de una campaña de comunicación ha encargado una encuesta a 200 personas de la población objetivo, donde la mitad son hombres y la otra mitad mujeres. 45 hombres y 55 mujeres afirmaron conocer la campaña. ¿Hay diferencias en la proporción de hombres y mujeres alcanzados por la campaña a un 5% de nivel de significación? H 0 : P A− P B = P 0 t / z=

 PA− PB −P 0 Si se aproximan las medias t/z debería acercarse a 0  AB

Donde  AB=



p A⋅q A p B⋅q B  nA nB

Si  A y  B son conocidos, se usa prueba Z Si  A y  B son desconocidas uso P A y P B t se usa con n An B−2 grados de libertad Si n An B 30 se usaría una prueba Z

H 0 : P A− P B=0 Queremos ver si hay diferencia por tanto proponemos una hipótesis 0 como que no hay diferencia. En el ejercicio con este tamaño muestral puedo aplicar una prueba Z t / z=

 PA− PB −P 0 0 ' 45−0' 55−0 = =−1' 41  AB 0 ' 45⋅0' 55 0 ' 45⋅0 ' 55  100 100



No se rechaza la hipótesis nula. Al 95% Z 0 ' 05 =±1' 96 de nivel de confianza no hay diferencia entre hombres y mujeres.


227


20062007

9.3.21 Ejercicio 21. Test De Proporciones Para estudiar si el grado de interés de un producto en dos regiones A y B es el mismo se han tomado sendas muestras aleatorias independientes de tamaños respectivos 100 y 50, obteniéndose que en la región A el 23% de la muestra está interesada en el producto y en la región B lo está el 27% de la muestra. ¿Existe evidencia de que ambas regiones son diferentes en cuanto a su interés por el producto? H 0 : P A− P B = P 0

t / z=

 PA− PB −P 0 Si se aproximan las medias t/z debería acercarse a 0  AB

Donde  AB=



p A⋅q A p B⋅q B  nA nB

Si  A y  B se usa prueba Z Si  A y  B son desconocidas uso P A y P B t se usa con n An B−2 grados de libertad Si n An B 30 se usaría una prueba Z

H 0 : P A− P B=0 Queremos ver si hay diferencia por tanto proponemos una hipótesis 0 como que no hay diferencia.

En el ejercicio con este tamaño muestral puedo aplicar una prueba Z t / z=

 PA− PB −P 0 0 ' 23−0 ' 27−0 = =−0 ' 93  AB 0 ' 23⋅0 ' 77 0 ' 27⋅0 ' 73  100 50



No se rechaza la hipótesis nula ya que ∣−0 ' 93∣1 ' 96 . Al 95% Z 0 ' 05=±1' 96 de nivel de confianza no hay diferencia entre zonas.


228


20062007

9.3.22 Ejercicio 22. La Prueba χ2 Se desea estudiar si existe relación entre la opinión sobre la actuación del comité de seguridad e higiene en el trabajo y diversos sectores sindicales. Para ello se ha tomado una muestra de trabajadores, obteniéndose las frecuencias de opinión sobre el comité de la tabla anexa.

Opinión

Sector automoción

Sector químico

Sector metal

Mala

300

100

80

Indiferente

100

100

50

Buena

80

80

100

Opinión

Sector automoción

Sector químico

Sector metal

Mala

300

100

80

480

Indiferente

100

100

50

250

Buena

80

80

100

260

480

280

230


Valores esperados Mala




Indiferente




Buena



** Expression is faulty ** 2


Oij −E ij 2 300−232' 732 230−60 ' 42  =∑ = ... =98 ' 1 E ij 232 ' 73 60 ' 4 2


229



20062007

230


20062007

9.3.23 Ejercicio 23. Test De McNemar Se quiere conocer la opinión sobre la publicidad negativa. Para ello se pidió a una muestra de 100 personas que se manifiesten a favor o en contra de tal forma de publicidad y que también lo hicieran tras haber presenciado un conjunto de mensajes publicitarios en los que se utilizaba publicidad negativa. El resultado fue el de la tabla anexa. ¿Existen diferencias en la opinión sobre la publicidad negativa antes y después de presenciar mensajes publicitarios negativos? Después Antes

Total

Favor

Contra

Favor

20

45

65

Contra

20

15

35

40

60

100

Total

H 0=variables independientesinexistencia de relaciones En total hay 100 observaciones. 2 =

∣ A− D∣−12 ∣C −B∣−12 Con un grado de libertad = A D C B

Después Antes

A

B

C

D

Se usa la diagonal en particular la ascendente porque cambia el valor de 20 a 45. 2 =

∣ A− D∣−12 ∣C−B∣−12 ∣20−45∣−12 24 2 = = = =8 ' 86 AD CB 2045 65

21,0 ' 05=3 ' 84 Se rechaza la hipótesis (8'86 > 3'84) por tanto se puede decir que hay aun cambio general de opinión al 95% de nivel de confianza.


231


20062007

9.3.24 Ejercicio 24. Test De MacNemar Una muestra de 75 personas ha probado un producto que no había consumido antes. La lectura de la tabla anexa indica que antes de esa prueba 13 eran hostiles y después no; 7 eran no hostiles y tras la prueba se convierten en hostiles; 27 eran y siguen siendo no hostiles y 28 eran y siguen siendo hostiles. ¿Supone la prueba del producto un cambio de actitudes en los consumidores? Después

Antes

No hostiles

Hostiles

Hostiles

13

28

No hostiles

27

7

H 0=variables independientesinexistencia de relaciones En total hay 75 observaciones. Por tanto, hay 150 observaciones sumando las de antes y después. Lo que nos están preguntando es que si los cambios de actitud hace que sea generalizable a la población y es significativo.

∣ A− D∣−12 ∣C −B∣−12 Con un grado de libertad = = A D C B 2

Después Antes

A

B

C

D

Se usa la diagonal en particular la descendente porque cambia el valor de 13 a 7. Pero si se cambiase las filas de orden lo que nos interesaría sería la diagonal ascendente 2 =

∣ A− D∣−12 ∣C−B∣−12 ∣13−7∣−12 25 = = = =1 ' 25 AD CB 137 20

21,0 ' 05=3 ' 84 No se rechaza la hipótesis por tanto no se puede decir que hay aun cambio general de Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

232


20062007

opinión al 95% de nivel de confianza. Las salidas de SPSS Frecuencias Después Antes

1

2

1 2

28 7

13 27

Estadísticos de contraste (Se ha usado la distribución binomial)

Satisfacción (110) N Sigma exacta (bilateral)


75 0'263

233


20062007

9.3.25 Ejercicio 25. Test De Cochran A una muestra de 15 personas se le ha pedido que manifiesten su disposición favorable o contraria a colaborar con una organización no gubernamental en tres momentos diferentes que coinciden con una campaña realizada por radio, otra en prensa y una tercera en televisión por dicha organización. Los resultados se resumen en la tabla anexa (0 para disposición contraria a colaborar, 1 para disposición favorable a colaborar). ¿Hay diferencias entre las opiniones en los diferentes momentos?

Momento 1 Radio

Momento 2 Prensa

Momento 3 Televisión

1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0

1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0

0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1

H 0=Variables independientes inexistencia de relación

Tenemos tres muestras independientes de 15 individuos. La variable 0 ó 1 muestra si está dispuesto o no a colaborar con la ONG. Se quiere ver si la campaña tiene o no efecto sobre la disposición de los individuos a colaborar con la ONG.

Q=

 2 k k −1 ∑ C j−C j

∑ Li  k −Li  i


234


20062007

k es el número de muestras. En nuestro caso 3 sería 5

C j es la suma de 1 dentro de cada tratamiento. Va de 1 hasta 3. La primera columna

Li recorre todas las observaciones, es decir los individuos, desde 1 hasta 15. La primera fila sería 2, se siguiente 2 y así sucesivamente

Momento 1 Radio

Momento 2 Prensa

Momento 3 Televisión

∑ Li

1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0

1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0

0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1

2 2 2 2 1 1 3 3 0 1 2 0 3 2 1

6

7

12

C  ∑ i = 6712 =8' 33 C= k 3

3⋅3−1⋅ 6−8 ' 3327−8 ' 332 12−8' 332 6⋅20 ' 667 Q= = =6 ' 20 2⋅3−22⋅3−2... 20

Una 22,0 ' 05=5 ' 99

Rechaza. Si que existe relación al 95% de nivel de confianza.. Por tanto la disposición cambia con la campaña promocional y además va aumentando Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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Frecuencias Valor Antes

0

1

Momento 1 – Radio Momento 2 – Prensa Momento 2 – Tv

9 8 3

6 7 12

Estadísticos de contraste

Satisfacción (110) N Q de Cochran gl Sigma asintótica

15 6'200 (1) 2 0'045

(1) Se trata como un éxito


236


20062007

9.3.26 Ejercicio 26. Test De Cochran Sea una muestra de 18 personas entrevistadas por los entrevistadores E1, E2 y E3. Las respuestas dadas por cada una de esas personas a una pregunta puede ser sí = 1 o no = 0. Los resultados aparecen en la tabla anexa. ¿Influyen los entrevistadores sobre las respuestas?

E1

E2

E3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0

Total

13

13

3

H 0=Variables independientes inexistencia de relación Tenemos tres muestras independientes de 18 individuos. Q=

 2 k k −1 ∑ C j−C j

∑ Li  k −Li  i

k es el número de muestras. En nuestro caso 3 C j es la suma de 1 dentro de cada tratamiento. Va de 1 hasta 3. La primera columna sería 13 Li recorre todas las observaciones, es decir los individuos, desde 1 hasta 18. La primera fila sería 0, se siguiente 2 y así sucesivamente Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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E1

E2

E3

∑ Li

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0

0 2 1 0 1 2 2 1 1 0 3 3 2 2 2 3 2 2

Total

13

13

3

 C=

∑ C i = 13133 =9' 6

Q=

 213−9 ' 6  23−9 ' 6  2  6⋅66 ' 6 3⋅3−1⋅ 13−9 ' 6 = =16 ' 6 0⋅3−02⋅3−21⋅3−1 ...2⋅3−2 24

k

3

Una 22,0 ' 05=5 ' 99

Rechaza. Si que existe relación. Por tanto, los entrevistadores influyen sobre las respuestas, al 95% de nivel de confianza.


238


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9.3.27 Ejercicio 27. Test De La Mediana. Test U De Mann Whitney Los individuos de dos barrios de un municipio han valorado la satisfacción de un servicio del ayuntamiento de la siguiente forma: Barrio Alto: 7 10

4

8

5

Barrio Bajo: 2

3

1

6

¿Existen diferencias en la mediana de estas valoraciones al 5% del nivel de significación? H 0=mediana A=mediana B A

B

< mediana

a

b

> mediana

c

d

Se construye la mediana global y se comprueba si las observaciones están por encima o por debajo de la mediana global y se mira en que grupo están.





2

n n ∣a⋅d −b⋅c∣− 2 con 1 grado de libertad 2 =  abcd acbd 

Queremos saber si el orden depende de estar en un barrio u otro. Si la mediana coincide no hay diferencia. La mediana es el mínimo valor que divide la muestra en dos mitades.

En nuestro caso el 5 es el que deja la mitad de observaciones por encima y debajo Barrio Alto

Barrio Bajo

< mediana

3

1

> mediana

2

3


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



2





2

n 9 n ∣a⋅d −b⋅c∣− 9 ∣3⋅3−1⋅2∣− 2 2 = = =0' 146  abcd  acbd  31 233213 El p−valor =0 ' 524

21,0' 05=3' 84 No rechazamos la hipótesis al 95% de nivel de confianza. El orden de satisfacción tiene que no tiene que ver con el barrio al 95% de nivel de confianza. El máximo valor de nivel de confianza con el que puedo rechazar la hipótesis nula es de 57'6. La probabilidad de equivocarme si rechazo es de 42'4%.

Las salidas de SPSS son. Frecuencias Barrio Satisfacción (110)

Alto

Bajo

3 2

1 3

> Mediana <= Mediana

Estadísticos de contraste (Variable de agrupamiento: Barrio)

Satisfacción (110) N Mediana Sigma exacta


9 5'0000 0'524

240


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9.3.28 Ejercicio 28. Test De La Mediana Cuando se diseña un cuestionario para un estudio de opinión o actitudes, es frecuente diseñarlos inicialmente con un número excesivamente alto de preguntas, que hacen el cuestionario largo. Para seleccionar las preguntas más relevantes se puede hacer una prueba piloto. Supongamos que se desea juzgar la relevancia de una pregunta valorada con una escala de Likert de 1 a 5. Se considera relevante cuando aparecen diversidad de respuestas. Si todos los individuos respondieran igual, la inclusión de la pregunta no aportaría más información. Para ello se selecciona un primer grupo con el 25% de los individuos de la muestra piloto que en el conjunto del cuestionario hayan concedido una valoración más alta, y se selecciona un segundo grupo el 25% de los individuos de la muestra piloto que en el conjunto del cuestionario hayan concedido la valoración más baja. Suponiendo que cada grupo lo componen 12 personas, las comparaciones con la mediana total se resumen en la tabla anexa. ¿Es la pregunta relevante para el cuestionario al 5% de nivel de significación?

Grupo I

Grupo II

Observaciones con valores superiores a la media

4

9

Observaciones con valores inferiores a la media

8

3

Total

12

12

H 0=mediana A=mediana B Si la mediana coincide no hay diferencia. La mediana es el mínimo valor que divide la muestra en dos mitades.





2





2

n 24 n ∣a⋅d −b⋅c∣− 24 ∣4⋅3−9⋅8∣− 2 2 = = =2 ' 68  abcd  acbd   4983 4893

21,0' 05=3' 84 → 2'68 < 3'84 → No rechazamos la hipótesis por tanto no hay diferencia entre la respuesta de los grupos y la pregunta no es relevante con un nivel de confianza del 95%.


241


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9.3.29 Ejercicio 29. Test WalWolfowitz En una escala de 1 (muy baja) a 100 (muy alta), 15 personas han expresado la opinión que les merece un producto alimenticio con respecto a sus características dietéticas. La misma pregunta se hace a 15 personas diferentes que han presenciado un vídeo informativo sobre este producto. Los resultados se expresan en la tabla anexa. ¿Son distintas las valoraciones de las dos poblaciones al 5% de nivel de significación?

Persona

No han visto el vídeo

Han visto el vídeo

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

35 26 57 32 40 52 70 56 28 68 38 81 59 69 83

45 34 61 72 85 50 64 74 79 48 66 76 92 88 80


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9.3.30 Ejercicio 30. Test De KruskalWallis Se ha preguntado a tres colectivos diferentes sobre la actitud para utilizar tarjetas de crédito regularmente, utilizando una escala de 1 (nada dispuesto a utilizarlas) a 100 (totalmente dispuesto). Los resultados obtenidos aparecen en la tabla anexa. ¿Existen diferencias en la utilización regular de tarjetas de crédito por parte de los distintos grupos al 5% de nivel de significación?

Jubilados

Empresarios

Empleados

75 69 66 58 55 62

90 74 80 60 59 66 58

62 75 58 66 55 45 30


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9.3.31 Ejercicio 31. Test De KruskalWallis 12 personas han puntuado un nuevo envase para un producto de alimentación. Estas personas pertenecen a tres segmentos o grupos distintos. La ordenación de individuos de acuerdo a sus puntuación y dentro de cada grupo aparece en la tabla anexa. ¿Existen diferencias entre los grupos al 1% de nivel de significación?

Grupo I

Grupo II

Grupo III

12 4 1

2 5 3 11

7 10 8 6 9


244


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9.3.32 Ejercicio 32. Test De Los Signos. Prueba T De Wilcoxon Para comprobar el grado de mentalización ante el reciclado de envases se ha preguntado a 15 personas su opinión sobre tal cuestión en una escala de 1 (muy desfavorable) hasta 5 (muy favorable). Después se ha informado sobre los pros y los contras del reciclado de envases y se ha vuelto a pedir la opinión obteniendo la información de la tabla anexa. Al 5% de nivel de significación, ¿existen cambios significativos en la opinión antes y después de recibir la información?

Persona

Opinión previa

Opinión posterior

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

3 2 4 2 5 2 4 3 5 3 4 5 3 2 4

2 1 2 2 3 3 4 4 5 1 1 3 4 2 3


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9.3.33 Ejercicio 33. Prueba T De Wilcoxon Diez evaluadores han examinado la calidad de los estudios de postgrado de la Universidad A y de la Universidad B; en una escala de 0 (nivel muy bajo) a 10 (nivel máximo). Su opinión se resume en la tabla anexa. ¿Existen diferencias significativas al 5% en los cursos de postgrado de ambas universidades?

Individuos

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Universidad A

9

8

7

6

6

4

3

2

4

1

Universidad B

8

6

5

8

9

3

3

4

4

2


246


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9.3.34 Ejercicio 34. Test De Kendall. Test De Friedman Para medir el estado de opinión respecto a la eficacia en la prestación de servicios de un ayuntamiento, se ha entrevistado a 20 personas en tres momentos diferentes durante el mandato municipal (para una escala de 1 a 10). Las valoraciones en los diferentes momentos aparecen en la tabla anexa. ¿Existe una evolución significativa al 5% de la opinión pública? Individuos

Momento 1

Momento 2

Momento 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

2 4 6 3 9 1 5 3 4 2 7 8 2 9 1 4 3 2 3 4

4 5 7 3 9 2 5 6 6 5 2 6 9 4 9 3 5 4 8 8

6 5 7 4 6 5 8 6 5 7 6 9 8 7 6 6 6 5 8 5


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9.3.35 Ejercicio 35. Test De Friedman Se someten a prueba tres métodos de enseñanza A, B y C con muestras aleatorias de niños. En concreto, cada uno de los métodos es aplicado a cuatro grupos I, II, III, IV. El efecto producido se resume en la tabla anexa. ¿Existen diferencias entre las muestras al 5% de nivel de significación? I

II

III

IV

A

9

4

1

7

B

6

5

2

8

C

9

1

1

6


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10 Anexo I Código Internacional CCI/ESOMAR Para La Práctica De La Investigación Social Y De Mercados 10.1 Introducción La comunicación eficaz entre los proveedores y consumidores de toda clase de bienes y servicios es vital para cualquier sociedad moderna. Con el crecimiento de los vínculos internacionales, esto es aún más esencial. Para que un proveedor pueda proporcionar a los consumidores, de la mejor forma, lo que estos necesitan, debe entender cuáles son sus necesidades de todo tipo, cómo satisfacerlas y cuál es la mejor manera de comunicar la naturaleza de los bienes y servicios que pretende ofrecerles. Este es el objetivo de la Investigación de Mercados. Es aplicable tanto al sector privado de la economía como al público. Un enfoque similar se utiliza en otras áreas de estudios: por ejemplo, en la medición del comportamiento y actitudes de la población en relación con temas sociales, políticos y de otra índole; por parte de los gobiernos y organismos públicos, medios de comunicación, instituciones académicas, etc., La Investigación Social y de Mercados comparten muchos intereses y problemas, utilizando métodos similares, si bien los temas que estudian son, en general, diferentes. Este tipo de investigación depende de la confianza del público: confianza en que ésta se realice honesta y objetivamente, sin intromisiones ni molestias para los entrevistados, y que además, esté basada en su colaboración voluntaria. Esta confianza debe estar respaldada por un Código de Práctica Profesional adecuado que controle la manera en que se llevan a cabo los estudios de mercado. El primero de estos Códigos lo publicó la Asociación Europea para la Investigación de Opinión y de Mercados (ESOMAR) en 1948. A éste siguieron otros códigos redactados por organizaciones nacionales de investigación de mercados y otros organismos, tales como la Cámara de Comercio Internacional (CCI) que representa a la Comunidad Internacional de Marketing. En 1976, ESOMAR y la CCI decidieron que era preferible tener un único Código Internacional en lugar de dos diferentes, por lo que al año siguiente se publicó un código común CCI/ESOMAR (con revisiones en 1986). Los cambios acontecidos desde entonces en el ámbito social y en el del marketing, la evolución en los métodos de investigación de mercados y el importante incremento de las actividades internacionales de todo tipo, incluida la legislativa, llevaron a ESOMAR a preparar una nueva versión del Código Internacional en 1994. Esta nueva versión recoge, de la forma más concisa posible, los principios éticos y comerciales que deben regir la práctica de la investigación de mercados. Especifica las normas que hay que seguir en el trato con el gran público en general y el mundo de los negocios, incluyendo a los clientes y a otros miembros de la profesión.


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A ESOMAR le agradará asesorar sobre la puesta en práctica de este Código; asimismo ofrece un servicio de valoración técnica que ayude a resolver problemas técnicos o cualquier controversia relacionada con los estudios de mercado. Otros aspectos del Marketing –en particular Marketing Directo y Publicidad– están respaldados por Códigos Internacionales de Prácticas Profesionales específicos publicados por la CCI, copias de estos códigos están disponibles en la Secretaría de la CCI en París.

10.2 El Código Internacional Este Código establece los principios básicos que deben guiar las acciones de aquellos que realizan o utilizan la investigación de mercados. Las personas y organizaciones que lo subscriban deben adoptar no sólo la letra, sino también el espíritu de estas normas. No debe esperarse de ningún código que aporte una serie completa de normas aplicables a cada una de las situaciones que pudieran surgir. Ante cualquier elemento de duda, las personas deberían solicitar asesoramiento y mientras tanto, interpretar estos principios de la manera más conservadora. No se permite ninguna variación en la aplicación de estas normas sin la autorización explícita de ESOMAR. En determinados países existen estipulaciones adicionales establecidas Por la legislación o por las asociaciones profesionales locales que pueden afectar a la aplicación del Código Internacional. Cuando sean diferentes o complementarias a este código, tales requerimientos específicos tienen primacía en las investigaciones que se realicen en dicho país, incluso si se lleva a cabo por investigadores o es solicitada por clientes de fuera del país. Las asociaciones locales pueden suministrar información sobre cualquier requisito especial de este tipo que deba ser tenido en cuenta en su propio país. Los individuos son asimismo responsables de asegurar que otras personas de su organización, que en su conocimiento están implicadas de alguna forma con las actividades de investigación de mercados, conocen y comprenden los principios establecidos en este Código. Deben poner todo su empeño en asegurarse que la organización en su totalidad actúa conforme al Código. La aceptación de este Código es condición para ser miembro de ESOMAR y de todas las organizaciones nacionales e internacionales que lo han adoptado oficialmente. Además, los miembros deberían familiarizarse con la Notas y Guías que ESOMAR edita con el fin de ayudar a la interpretación y aplicación de las Normas de este Código.

10.3 Definiciones Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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a) La Investigación de Mercados es un elemento clave dentro del campo de la información de marketing. Vincula al consumidor, a los clientes y al público con el profesional del marketing, a través de la información que se utiliza con el fin de identificar y definir problemas y oportunidades de marketing: generar, afinar y evaluar acciones de marketing, mejorar el entendimiento del marketing como un proceso y los medios a través de los cuales las acciones específicas de marketing pueden ser más eficaces. En el presente Código los términos «investigación» e «investigador» deben ser entendidos como «investigación de mercados» e «investigador de mercados». La investigación de Mercados aporta la información necesaria para abordar estos temas; diseña los métodos de recogida de información; dirige y lleva a cabo el proceso de recogida de datos; analiza los resultados; y comunica las conclusiones y sus implicaciones. La Investigación de Mercados incluye actividades tales como estudios cuantitativos, investigación cualitativa, investigación de medios y de la publicidad, investigación entre empresas e industrial; investigación de colectivos minoritarios o grupos especiales; encuestas de opinión pública; e investigación de despacho. En el contexto de este Código, el término Investigación de Mercados también engloba la investigación social cuando ésta utiliza técnicas y enfoques similares para estudiar temas que no estén relacionados con la comercialización de bienes y servicios. Las ciencias sociales aplicadas dependen igualmente de los métodos de investigación empírica para elaborar y contrastar las hipótesis subyacentes; para comprender, predecir y orientar los desarrollos en el ámbito social con fines académicos, gubernamentales y otros. La Investigación de Mercados difiere de otras técnicas de recogida de información en que no se revela la identidad de quien suministra la información. El marketing mediante bases de datos y cualquier otra actividad en la que los nombres y direcciones de las personas contactadas se destinen a un uso con fines de venta individual, promocionales, de obtención de fondos o cualesquiera otros ajenos a la investigación, no pueden ser considerados bajo ninguna circunstancia como investigación de mercados, ya que esta última se basa en la protección del total anonimato del entrevistado. b) El Investigador se define como cualquier persona, empresa de investigación, organización, departamento o división que realiza o actúa como consultor en un proyecto de investigación de mercados o facilita sus servicios para efectuarlo. El término incluye cualquier departamento, etc., que pertenezca a la misma organización del cliente. Un investigador vinculado de esta forma al cliente, tiene las mismas responsabilidades descritas en este Código respecto a los otros departamentos de la organización del cliente, tal y como los tiene aquel que es totalmente independiente de este último. El término también cubre las responsabilidades sobre los procedimientos utilizados por Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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cualquier subcontratado, al que el investigador encarga cualquier tipo de trabajo (recogida o análisis de datos, trabajos de impresión, consultoría profesional, etc.) que forme parte del proyecto de investigación. En tales casos, el investigador debe asegurarse de que cualquier subcontratado cumpla en su totalidad con los requisitos exigidos por éste Código. c) Cliente se define como cualquier individuo, organización, departamento o división (incluyendo los que pertenezcan a la misma organización del investigador) que solicita, encarga o subscribe total o parcialmente un estudio de mercados. d) Entrevistado se define como cualquier individuo u organización de la que el investigador solicita información con fines de investigación de mercados. El término incluye casos en los que la información sea obtenida por medio de técnicas de entrevista oral, postal u otros cuestionarios autocumplimentados, empleo de aparatos electrónicos o mecánicos, a través de la observación, o cualquier otro método con el que la identidad del suministrador de la información puede ser registrada o pueda llegarse a conocer de alguna manera. e) Entrevista se define como cualquier contacto con el entrevistado de forma directa o indirecta, utilizando cualquier método de los mencionados anteriormente, con el objetivo de obtener datos o informaciones que puedan ser empleados, total o parcialmente, en una investigación de mercado. f) El término Documento incluye las instrucciones, propuestas, cuestionarios, identificación del entrevistado, listas de verificación, fichas de registro, grabaciones de audio, audiovisuales o películas, tablas de resultados, ya estén almacenadas en ordenador o sus copias en papel, en discos EDP o cualquier otro sistema de archivo de datos, fórmulas, gráficos, informes, etc. referentes a una investigación de mercados, en su conjunto o en parte. Incluye tanto los documentos producidos por el cliente como los del investigador.

10.4 Normas A) Generales 1. La Investigación de Mercados siempre debe ser llevada a cabo objetivamente y de acuerdo con principios científicos establecidos. 2. La Investigación de Mercados debe realizarse siempre de conformidad con la legislación nacional e internacional vigente en aquellos países implicados en un determinado proyecto de investigación. B) Los Derechos de los Entrevistados 3. La colaboración de los entrevistados en un estudio de mercado es totalmente voluntaria en todas sus fases. No deben ser engañados cuando se requiera su colaboración. 4. El anonimato de los Entrevistados debe ser estrictamente respetado. Si el Entrevistado, a petición del Investigador, ha dado permiso para que los datos sean recogidos comunicados ó transmitidos de forma que se pueda identificar la personalidad del Entrevistado: Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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Investigación Comercial ■

■

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El Entrevistado debería haber sido previamente advertido de a quién se va a proporcionar la información y también para qué fines va a ser utilizada, y por otra parte El Investigador deberá asegurarse que la información no será utilizada para fines ajenos a la investigación y que el receptor de la misma ha aceptado el cumplimiento de los requerimientos de este Código.

5. El Investigador debe adoptar todas las precauciones razonables para asegurar que los Entrevistados no se vean de ninguna forma directamente perjudicados o negativamente afectados, como consecuencia de su participación en un estudio de mercado. 6. El Investigador deberá poner especial cuidado cuando entreviste a niños o adolescentes. Previamente deberá obtenerse el consentimiento informado de los padres o de un adulto responsable. 7. Los Entrevistados deberán ser informados (normalmente al comienzo de la entrevista) si se están utilizando técnicas de observación o sistemas de grabación, excepto cuando estos se utilicen en lugares públicos. Si un Entrevistado así lo deseara, la grabación o parte relevante de la misma deberá ser destruida o borrada. El anonimato de los Entrevistados no debe infringirse por el uso de tales métodos. 8. Se debe permitir a los entrevistados poder comprobar, sin dificultad, la identidad y buena fe del Investigador. C) Responsabilidades Profesionales de los Investigadores 9. Los Investigadores no deberán, bien sea de manera intencionada o por negligencia, actuar de cualquier forma que pudiera suponer un descrédito para la profesión o que lleve a la pérdida de la confianza del público en la misma. 10. Los Investigadores no deben realizar afirmaciones falsas acerca de sus conocimientos y experiencia, o los de su organización. 11. Los Investigadores no deben criticar o desacreditar injustificadamente a otros Investigadores. 12. Los Investigadores deberán esforzarse en plantear la investigación de manera que tenga una buena relación calidadprecio, además de llevarla a cabo con arreglo a las especificaciones acordadas con el Cliente. 13. Los Investigadores deberán garantizar la seguridad de toda la documentación de la investigación que esté en su poder. 14. Los Investigadores no deberán permitir, conociéndolo, la difusión de las conclusiones de un estudio de mercado que no estén adecuadamente respaldadas por los datos. Deberán estar siempre dispuestos a proporcionar la información técnica que sea necesaria para ratificar la validez de los resultados publicados. 15. Cuando estén actuando en calidad de Investigadores, éstos no deberán realizar actividades ajenas a la Investigación, como por ejemplo, elaborar bases de datos de marketing que recojan datos sobre las personas que vayan a ser utilizadas para actividades de marketing directo o promocionales. Dichas actividades ajenas a la investigación deben quedar siempre, en su organización y realización claramente diferenciadas de cualquier actividad de investigación de mercados. D) Responsabilidades y Derechos Mutuos de Investigadores y Clientes Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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16. Estos derechos y responsabilidades habitualmente estarán regulados por medio de un contrato escrito entre el Investigador y el Cliente. Las partes contratantes podrán modificar los contenidos de las Normas 19 a 23, expuestas más adelante, si previamente lo han acordado así por escrito; pero ningún otro requisito de este Código podrá ser alterado por esta vía. La Investigación de Mercados deberá realizarse siempre de acuerdo con los principios de la libre competencia, tal y como son generalmente entendidos y aceptados. 17. El Investigador deberá informar al Cliente si el trabajo que se va a llevar a cabo para él se va a realizar de forma sindicada o compartida con trabajos para otros Clientes, dentro del mismo estudio, pero no deberá desvelar la identidad de tales clientes. 18. El Investigador deberá informar al Cliente lo antes posible y por anticipado cuando se vaya a subcontratar parte del trabajo fuera de la organización del investigador (incluyendo la contratación de consultores externos). A petición del Cliente, éste deberá ser informado sobre la identidad de tales subcontradados. 19. El Cliente no tiene el derecho, a menos que se haya acordado previamente por las partes implicadas, al uso exclusivo de los servicios del Investigador o de los de su empresa, bien sea en su totalidad o parcialmente. Sin embargo, cuando se están realizando trabajos para diferentes Clientes, el Investigador deberá tratar de evitar posibles conflictos de intereses entre los servicios proporcionados a dichos Clientes. 20. La siguiente documentación es propiedad del Cliente y no deberá ser revelada por el Investigador a terceras partes sin el consentimiento del Cliente: ■ las instrucciones para la investigación (briefing), especificaciones y cualquier otra información aportada por el cliente. ■ los datos y resultados de un estudio de mercado (exceptuando el caso de estudios sindicados, estudios multicliente o servicios en los que los mismos datos están disponibles para más de un Cliente). No obstante, el Cliente no tiene derecho a conocer los nombres o direcciones de los Entrevistados, a no ser que el Investigador haya obtenido previamente el permiso expreso de estos (este requisito específico no puede ser alterado siguiendo la Norma n.º 16). 21. A no ser que se haya acordado expresamente lo contrario, la Documentación siguiente es propiedad del Investigador: ■ las propuestas y presupuestos de investigación (a no ser que éstos hayan sido pagados por el Cliente). Estos no deben ser desvelados a terceras partes por el Cliente, excepto a un consultor que trabaje para el Cliente en ese mismo estudio (exceptuando aquellos consultores que trabajen para un competidor del Investigador). En concreto, no deben ser utilizados por el Cliente para influir en las propuestas de investigación o presupuestos de otros investigadores. ■ el contenido de un informe, en el caso de estudios sindicados y/o multicliente o servicios en los que más de un cliente tiene acceso a los mismos datos y cuando resulta evidente que los informes resultantes están disponibles por suscripción o compra. El Cliente no deberá desvelar los resultados de tales investigaciones a terceras partes, sin permiso del Investigador (excepto a sus propios consultores o asesores para una utilización relacionada con su negocio). ■ cualquier otra documentación del estudio preparada por el Investigador (excepto en el caso de estudios no sindicados del informe al cliente, del diseño de la investigación y Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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del cuestionario, cuando los costes para la elaboración de los mismos estén dentro del precio satisfecho por el Cliente). 22. El Investigador debe adoptar las prácticas profesionales normalmente aceptadas en lo relativo a la conservación de dicha Documentación durante un período adecuado de tiempo, después de finalizado el estudio. A petición del Cliente, el Investigador debe proporcionarle las copias de la citada documentación, teniendo en cuenta que tales copias no infrinjan los requisitos de anonimato y confidencialidad (Norma 4); que la petición se haya efectuado dentro de los plazos acordados para la conservación de la Documentación; y que el Cliente pague el coste que razonablemente suponga la obtención de las copias. 23. El Investigador no deberá desvelar a terceras partes la identidad del Cliente (a no ser que esté legalmente obligado a hacerlo) o cualquier otra información confidencial acerca del negocio de este sin su consentimiento. 24. El Investigador debe, a petición del Cliente, permitirle que controle la calidad del trabajo de campo y de la preparación de los datos, siempre que el Cliente pague los gastos adicionales que se deriven de ello. Cualquier tipo de control que se haga debe ser de acuerdo a los requisitos de la Norma 4. 25. El Investigador deberá proporcionar al Cliente todos los detalles técnicos correspondientes a cualquier proyecto de investigación llevado a cabo para dicho Cliente. 26. En el momento de informar sobre los resultados de un estudio de mercado, el Investigador deberá diferenciar claramente los resultados como tales, de la interpretación que haga él de los mismos y de cualquier recomendación basada en ellos. 27. Cuando los resultados de un estudio sean publicados por el Cliente, éste tiene la responsabilidad de asegurar que no sean engañosos. El Investigador tiene que ser previamente consultado y estar de acuerdo con la forma y el contenido de la publicación, y debe realizar la corrección de cualquier frase engañosa sobre la investigación y sus resultados. 28. Los Investigadores no deben permitir que sus nombres sean utilizados en relación con cualquier investigación como garantía de que ésta respeta todos los requisitos del Código, a no ser que estén seguros de que el estudio efectivamente los respeta. 29. Los Investigadores deben asegurarse de que el Cliente conoce la existencia de este Código y la necesidad de cumplir con sus requisitos. E) Aplicaciones del Código – Las dudas sobre la interpretación de este Código, y sobre su aplicación a casos específicos, deben ser dirigidas a las Secretarías internacionales de CCI o de ESOMAR. – Cualquier supuesta infracción, si se refiere solamente a actividades dentro de un único país, debe ser comunicada inmediatamente al organismo (u organismos) local competente de ese país. La lista de los organismos que han adoptado este Código se encuentra en el Apéndice. El organismo de ese país, investigará el tema y tomará las medidas pertinentes, notificando a CCI/ESOMAR sus conclusiones, en el caso de que se pruebe la infracción. – Las supuestas infracciones deben ser comunicadas directamente a las Secretarías de CCI o ESOMAR en los casos en que: a) no haya organismo nacional competente b) el organismo nacional no pueda actuar, o prefiera que el tema sea tratado por el organismo internacional Iván Gómez Martín LAF (http://laf.universaliun.org/)

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c) esté implicado más de un país, por ejemplo, en el caso de estudios internacionales. Uno o ambos organismos internacionales, según el caso, investigará entonces la reclamación y llevarán a cabo las acciones necesarias. Estas acciones podrán incluir la suspensión o retirada de la condición de socio de las correspondientes asociaciones profesionales o empresariales, y si se trata de una organización, su exclusión del Directorio publicado de tales organizaciones.


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11 Anexo II. Resumen General De Resultados EGM. Febrero A Noviembre De 2006


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Apuntes Investigacion Comercial

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