Investigacion de Mercados

Zikmund • Babin

William G. Zikmund • Barry J. Babin

Encuentre la aguja en el pajar ¿Por qué aparece en la portada una aguja en un pajar? Esto presenta una

Características fundamentales de esta edición •

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Amplia cobertura de Internet en la investigación de mercados. Internet está revolucionando los sistemas de información, la recolección de datos secundarios, los procesos de encuesta, el muestreo, el diseño de cuestionarios, el análisis cualitativo y la comunicación de los resultados. Casi todos los capítulos incluyen preguntas de revisión y actividades de tópicos relativos a Internet. Semblanzas nuevas en todos los capítulos. Cada capítulo abre con semblanzas, algunas de las cuales se refieren a marcas y empresas famosas. Otras tienen que ver con relatos que describen la lucha de un ejecutivo de negocios por tomar buenas decisiones y demostrar cómo se entreteje la investigación. Mayor cobertura de cuestiones de negocios internacionales. Los ejemplos e ilustraciones hacen más referencia a los negocios internacionales, lo que aumentará en el lector su conocimiento de las cuestiones de investigación más allá de un solo país o región y lo abrirá a la dinámica global. Nuevos casos. Casos nuevos y actualizados ofrecen buenas oportunidades para entrar a situaciones del mundo real que se refieren a la investigación de mercados. Mayor atención a la investigación cualitativa. Más y más empresas se benefician de la investigación cualitativa. Por ello ahora se incorpora una cobertura significativa de las formas en que la nueva tecnología, incluida la de Internet, afectan la investigación cualitativa. Sitio web. El sitio web http://latinoamerica.cengage.com/zikmund contiene recursos didácticos que incorporan la tecnología educativa más avanzada.

I NVESTIGACION DE MERCADO S

analogía gráfica con el proceso de investigación. La búsqueda de la aguja es muy similar a buscar respuestas a los problemas de mercado. Ambas pueden estar muy ocultas y se requiere descubrirlas para tener éxito. Este libro le proporcionará el conocimiento y las habilidades que se requieren en el proceso básico de investigación, lo cual simplificará y ofrecerá mayor precisión a su búsqueda de inteligencia de mercados.

IN VE STIG AC ION DE MERCADOS

Sin duda, estas innovaciones mantendrán a esta obra como el best seller de la investigación de mercados en el mundo de habla hispana y como recurso invaluable para todo estudioso que busca estar a la vanguardia y ser competitivo ante los desafíos que presenta el entorno actual de los negocios.

9a. edición

9a. edición http://latinoamerica.cengage.com

NOVENA EDICIÓN

William G. Zikmund Oklahoma State University

Barry J. Babin University of Southern Mississipi

TRADUCCIÓN Guadalupe Meza Staines Adolfo Deras Quiñones Traductores profesionales

REVISIÓN TÉCNICA Óscar Balcázar Guzmán SERTA

Australia • Brasil • Corea • España • Estados Unidos • Japón • México • Reino Unido • Singapur

Investigación de mercados, 9a. ed. William G. Zikmund y Barry J. Babin Presidente de Cengage Learning Latinoamérica Javier Arellano Gutiérrez Director editorial Latinoamérica José Tomás Pérez Bonilla Director de producción Raúl D. Zendejas Espejel Editor senior Javier Reyes Martínez Editora de producción Gloria Luz Olguín Sarmiento Diseño portada Punto Cinco César Sánchez Jiménez Composición tipográfica Trazo Digital

© D.R. 2009 por Cengage Learning Editores, S.A. de C.V., una compañía de Cengage Learning, Inc. Corporativo Santa Fe Av. Santa Fe, núm. 505, piso 12 Col. Cruz Manca, Santa Fe C.P. 05349, México, D.F. Cengage Learning™ es una marca registrada usada bajo permiso. DERECHOS RESERVADOS. Ninguna parte de este trabajo amparado por la Ley Federal del Derecho de Autor podrá ser reproducida, transmitida, almacenada o utilizada en cualquier forma o por cualquier medio, ya sea gráfico, electrónico o mecánico, incluyendo, pero sin limitarse a lo siguiente: fotocopiado, reproducción, escaneo, digitalización, grabación en audio, distribución en Internet, distribución en redes de información o almacenamiento y recopilación en sistemas de información, a excepción de lo permitido en el Capítulo III , Artículo 27 de la Ley Federal del Derecho de Autor, sin el consentimiento por escrito de la Editorial. Traducido del libro Exploring Marketing Research, 9a. ed. Publicado en inglés por Thomson/ South-Western ©2007 ISBN: 0-324-32088-4 Datos para catalogación bibliográfica: Zikmund, William G. y Barry J. Babin Investigación de mercados, 9a. ed. ISBN-13: 978-607-481-324-1 ISBN-10: 607-481-324-8 Visite nuestro sitio web en: http://latinoamerica.cengage.com

Para mis maravillosos hijos: Amie, mi querida pequeñita, y el sorprendente James

Parte 1 1. 2. 3. 4.

Introducción

1

Función de la investigación de mercados Sistemas de información y administración del conocimiento El proceso de investigación de mercados El lado humano de la investigación de mercados: cuestiones organizacionales y éticas

Parte 2

Etapas de inicio del proceso de investigación

2 26 47 73

103

5. Definición del problema: puesta en marcha del proceso de investigación 6. Herramientas de investigación cualitativa 7. Investigación de datos secundarios en la era digital

Parte 3 8. 9. 10. 11. 12.

Diseños de investigación para la recolección de datos primarios

Conceptos de medición

13. La observación 14. Investigación experimental: un panorama 15. Pruebas de mercado y diseño experimental

Parte 5 Muestreo y trabajo de campo 16. Diseños de muestreo y procedimientos de muestreo 17. Determinación del tamaño de la muestra: revisión de la teoría estadística 18. Trabajo de campo

Parte 6

Análisis y presentación de los datos

Edición y codificación: Transformar los datos brutos en información Análisis básico de datos: estadística descriptiva Análisis estadístico univariado Análisis estadístico bivariado: Diferencias entre dos variables Análisis estadístico bivariado: Medidas de asociacion Introducción al análisis estadístico multivariado Comunicar los resultados de la investigación: Informe de investigación, presentación oral y seguimiento de la investigación

Parte 7

Casos Para Uso Con Bases De Datos Computarizadas

Apéndice: Tablas estadísticas, 674 • Notas Finales, 682 Índice analítico, 691 iv

186

Investigación por encuesta: un panorama Investigación por encuestas: métodos básicos de comunicación con quienes responden La observación Investigación experimental: un panorama Pruebas de mercado y diseño experimental

Parte 4

19. 20. 21. 22. 23. 24. 25.

105 130 161

187 210 238 257 286

309 238 257 286

407 408 435 468

485 486 509 531 553 583 604 631

656

PARTE 1 INTRODUCCIÓN Prefacio

xxvii

CAPÍTULO 1 FUNCIÓN DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

2

Introducción

3

Naturaleza de la investigación de mercados

4

Definición de la investigación de mercados Investigación al instante Grasas buenas y malas Investigación de mercados básica y aplicada El método cientifico

Concepto de marketing Orientación al cliente Rentabilidad a largo plazo Un esfuerzo transversal Conservar a los clientes y construir relaciones Investigación al instante Harley-Davidson va al extranjero La investigación de mercados: un medio para aplicar el concepto de marketing

Valor gerencial de la investigación de mercados en la toma de decisiones estratégicas Identificación y evaluación de oportunidades Análisis y selección de los mercados meta Planeación y ejecución de una mezcla de marketing Investigación al instante ¿Éxito de la clase de negocios? Investigación al instante La distribución de Disney Análisis del desempeño de marketing Investigación al instante ¿Más rápido o Swiffer?

5 6 6 7

7 8 9 9 10 11 11

12 13 18 14 15 16 18 19 v

Contenido

vi

¿Cuándo se necesita la investigación de mercados? Restricciones de tiempo Disponibilidad de los datos Naturaleza de la decisión Comparación de costos y beneficios

19 19 19 19 19

Investigación de mercados en el siglo XXI

21

Tecnologías de comunicación Investigación de mercados global Investigación al instante “Jacques” Daniels

21 21 22

Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividades de investigación

22 23 24 24

Caso 1.1 Krispy Kreme Caso 1.2 Ben & Jerry’s

24 25

CAPÍTULO 2 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO

26

Introducción

27

Información, datos e inteligencia

Características de la información valiosa Importancia Calidad Oportunidad Integridad

Administración del conocimiento Investigación al instante La tecnología RFID se abarata el conocimiento de marketing crece Sistemas de información global

Sistemas de apoyo a las decisiones Investigación al instante ¿Son los especialistas en marketing clarividentes? Bases de datos y su almacenamiento Administración de entradas Investigación al instante Estar en casa en Home Depot Archivos de datos computarizados Investigación al instante Volver a colocar el reloj en tiempo real Redes e intercambio electrónico de datos

Internet e investigación ¿Qué es exactamente la Internet? ¿En qué forma es útil la Internet en la investigación? Navegación en la Internet Medios interactivos y escaneo del entorno Tecnología de información Intranets Internet2 Resumen

27

27 28 28 29 29

29 30 30

31 32 32 32 35 35 36 38

38 39 39 40 40 41 42 42 43

Contenido

vii

Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividades de investigación

44 44 44

Caso 2.1 Harvard Cooperative Society Caso 2.2 Wine.com Caso 2.3 IBM: Enterprise Resource Planning

45 45 46

CAPÍTULO 3 EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

47

Introducción

48

Toma de decisiones

48

Certeza Incertidumbre Ambigüedad

49 49 49

Tipos de investigación de mercados Investigación exploratoria Investigación descriptiva Investigación al instante ¿Simpática, divertida o sexy? ¿Qué hace que un icono funcione? Investigación al instante Gruñidos por vinos Investigación causal La incertidumbre influye en el tipo de investigación

Etapas en el proceso de investigación Alternativas en el proceso de investigación Definición de los objetivos de la investigación Investigación al instante ¿Nada es tan práctico como la teoría? Planeación del diseño de investigación Muestreo Investigación al instante Rolling Rock Recolección de datos Procesamiento y análisis de los datos Formulación de conclusiones y preparación del informe

Estrategia del programa de investigación

50 51 51 52 53 53 56

58 58 59 63 64 65 66 67 67 68

68


69 69 70 71

Caso 3.1 Black Forest Motors/Mercedes Benz Caso 3.2 Fisher-Price Rescue Heroes

71 71

CAPÍTULO 4 EL LADO HUMANO DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS. CUESTIONES ORGANIZACIONALES Y ÉTICAS

73

¿Quién hace la investigación?

74

Estructura organizacional de la investigación de mercados

75

Puestos en investigación de mercados

76

viii

Contenido

El director de investigación de mercados como gerente Fuentes de conflicto entre la gerencia de marketing y la investigación de mercados Investigación al instante La investigación de mercados paga Investigación al instante Marketing a “ojo experto” La reducción del conflicto entre gerencia e investigadores Equipos transfuncionales

Proveedores y contratistas de investigación Servicio sindicado Servicios de investigación estandarizada Investigación al instante Encuentro con Häagen-Dazs en China Empresas de servicios de investigación limitada e investigación a la medida

Cuestiones éticas en la investigación de mercados

77 78 79 81 81 83

84 84 84 85 85

86

Las cuestiones éticas son asuntos filosóficos Derechos y obligaciones generales de las partes Derechos y obligaciones del participante en la investigación Investigación al instante ¡Las cosas de niños son complicadas! Investigación al instante ¿Es correcto o incorrecto? Derechos y obligaciones del investigador Investigación al instante Venta de energía: ¿Un dilema ético? Derechos y obligaciones del cliente patrocinador (usuario) Privacidad Privacidad en Internet Una nota final sobre la ética

86 87 88 90 92 92 95 97 99 99 99


99 101 101 101

Caso 4.1 Global Eating Caso 4.2 ¿Está mirando Big Brother?

102 102

PARTE 2 ETAPAS DE INICIO DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN CAPÍTULO 5 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA. PUESTA EN MARCHA DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

104

Naturaleza de los problemas de marketing

105

La importancia de comenzar con una buena definición del problema Investigación al instante Buenas respuestas. ¿Malas preguntas? Complejidad del problema

105 106 106

Contenido

Proceso de definición del problema Los problemas significan brechas Investigación al instante Planeación y juegos: cómo hacerlo bien Pasos del proceso de definición del problema Comprender la situación de negocios Investigación al instante La oportunidad es una cosa “fugaz” Identificar problemas clave a partir de los síntomas Redactar las declaraciones de decisión de la gerencia y los objetivos de investigación correspondiente Determinar la unidad de análisis Determinar las variables pertinentes Investigación al instante Turbulencia en la fijación de precios Formular las preguntas y/o las hipótesis de investigación

ix

108 108 109 109 110 112 113 114 115 115 118 118

Claridad en las preguntas e hipótesis de investigación

119

¿Cuánto tiempo se debe dedicar a la definición del problema?

120

La propuesta de investigación

120

La propuesta como herramienta de planeación La propuesta de investigación de mercados como contrato Anticipación de los resultados

121 122 124


125 126 126 127

Caso 5.1 E-ZPass Caso 5.2 Cane’s se internacionaliza Caso 5.3 El restaurante italiano de Mario Lagasto Caso 5.4 Burton Snowboards

127 128 128 128

CAPÍTULO 6 HERRAMIENTAS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA

129

¿Qué es la investigación cualitativa?

130

Descripción de la investigación cualitativa Investigación cualitativa “contra” invetigación cuantitativa Investigación al instante ¡Sorpresas en P&G! Investigación al instante Escucha: ¡Aquí está Johnny!

Orientaciones de investigación cualitativa

130 131 132 133

136

Investigación al instante “¿Cuándo aprenderé?” Fenomenología Etnografía Teoría de las causas Investigación al instante ¡Es como montar una bicicleta! Estudios de caso

137 137 138 139 140 140

Técnicas comunes usadas en la investigación cualitativa

142

¿Qué es una entrevista de focus group?

142

x

Contenido

Investigación al instante ¿Sobretrabajado y sobrepagado? Cuestiones éticas en la elección de participar en focus groups Entrevistas de profundidad Conversaciones Método de libre asociación/conclusión de oraciones Investigación al instante ¡Que la computadora haga su lectura!

La investigación exploratoria en la ciencia y en la práctica

145 150 151 152 153

155

Usos erróneos de la investigación exploratoria y de la investigación cualitativa

155

Resumen Términos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividades de investigación

157 158 158 158

Caso 6.1 Desastre y valor para el consumidor Caso 6.2 Rogaine de Upjohn Caso 6.3 Goya Caso 6.4 Edward James

159 159 159 160

CAPÍTULO 7 INVESTIGACIÓN DE DATOS SECUNDARIOS EN LA ERA DIGITAL Investigación con datos secundarios Ventajas Desventajas

161 162 162 162

Objetivos comunes en diseños de investigación de datos secundarios

165

Descubrimiento de hechos Investigación al instante Nuevas tendencias: música para teléfonos celulares Construcción de modelos Minería de datos Investigación al instante Minería de datos de blogs Marketing de bases de datos y administración de relaciones con el cliente

165 166 167 170 171 171

Fuentes de datos secundarios Fuentes de datos internos y propios Investigación al instante Pulte Homes construye sobre los datos de sus clientes Datos externos: el sistema de distribución La información como producto y sus canales de distribución Investigación al instante Las asociaciones ven el tarro de cerveza medio vacío Investigación al instante Fandango y Nielsen tienen el ojo puesto en los que van al cine Investigación al instante Alrededor del mundo de datos

172 172 173 173 173 178 179 181

Información integrada de datos de una sola fuente

181

Fuentes de investigación global

181


183 183 184 184

Caso 7.1 La demanda por glotones de gasolina Caso 7.2 FedEx Corporation

185 185

Contenido

xi

PARTE 3 DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS PRIMARIOS CAPÍTULO 8 INVESTIGACIÓN POR ENCUESTAS: UN PANORAMA Naturaleza de las encuestas Objetivos de la encuesta: tipo de información que se recolecta Investigación al instante Medición de la demanda para televisión de alta definición (HDTV) Ventajas de la encuesta

Errores en la investigación por encuestas Error de muestreo aleatorio Error sistemático Investigación al instante Sobreestimación de la satisfacción de los pacientes

Error del encuestado Error de no respuesta Sesgos en la respuesta Investigación al instante ¿Mi opinión? Depende de sus palabras

Error administrativo Error en el procesamiento de datos Error en la selección de la muestra Error del encuestador Engaño del encuestador

Estimaciones prácticas para el error sistemático Investigación al instante El efecto de “simple medición”

187 188 188 189 189

189 190 190 191

191 191 192 193

195 195 195 196 196

196 197

¿Qué hacer para reducir el error en las encuestas?

197

Clasificación de los métodos de investigación por encuestas

197

Preguntas estructuradas y encubiertas Clasificación temporal

197 198

Administración de la calidad total y encuestas de satisfacción del cliente 200 ¿Qué es la calidad? Investigación al instante La encuesta de satisfacción de la biblioteca de Fairfax Clientes internos y externos Aplicación de la administración de la calidad total

200 201 201 201


204 205 205 206

Caso 8.1 Las pruebas de redacción de SAT y ACT Caso 8.2 Turner’s Department Store Caso 8.3 Walker Information Group

207 207 208

xii

Contenido

CAPÍTULO 9 INVESTIGACIÓN POR ENCUESTAS: MÉTODOS BÁSICOS DE COMUNICACIÓN CON LOS POTENCIALES ENTREVISTADOS

Medios usados para comunicarse con potenciales entrevistados Medios interactivos humanos y medios electrónicos interactivos Medios no interactivos Investigación al instante M:Metrics encuentra consumidores en Internet y en el teléfono

Entrevistas personales Ventajas de las entrevistas personales Investigación al instante La Encuesta Social General pasa a ser cara a cara Desventajas de las entrevistas personales Entrevistas de puerta en puerta de intercepción en centros comerciales Consideraciones globales Investigación al instante Cuestión de gusto

Entrevistas telefónicas Características de las entrevistas telefónicas Entrevistas en ubicación central Entrevistas telefónicas asistidas por computadora Entrevistas telefónicas computarizadas activadas por voz Investigación al instante Encuestas telefónicas automáticas para adolesencentes Consideraciones globales

Cuestionarios autoaplicados

209 210 210 210 211

211 211 212 213 214 215 216

216 216 219 219 219 220 220

220

Cuestionarios por correo Tasas de respuesta Incremento de las tasas de respuesta en las encuestas por correo Consideraciones globales

221 223 223 226

Cuestionarios autoaplicados con otras formas de distribución

227

Encuestas por fax Encuestas por correo electrónico Encuestas por Internet Investigación al instante Personalización de las invitaciones por correo electrónico Encuestas en quioscos interactivos Encuesta de investigación mixta

227 227 228 232 232 232

Selección del diseño apropiado de investigación por encuestas

232

Pretest o piloteo

233

Cuestiones éticas en la investigación por encuestas

233


234 235 235 236

Caso 9.1 El Registro Nacional de No LLamar Caso 9.2 Royal Bee Electric Fishing Reel

236 237

Contenido

xiii

CAPÍTULO 10 LA OBSERVACIÓN

238

La observación en la investigación de mercados

239

¿Qué se puede observar? Investigación al instante Esta tendencia que trae a usted DDB signBank Naturaleza de los estudios de observación

Observación del comportamiento humano Evidencia complementaria Observación directa Investigación al instante Se exageran los informes de lavado de manos dice la investigación por observación Combinación de observación directa y entrevistas Cuestiones éticas en la observación de los seres humanos

239 240 240

240 242 242 243 244 244

Observación de objetos físicos

245

Análisis de contenido

246

Observación mecánica

246

Investigación al instante Mobiltrak lee radios Monitoreo por televisión Monitoreo del tráfico en el sitio web Investigación al instante Klipmart observa en línea la visualización de anuncios Investigación al instante Los datos del escáner de IRI vinculan las ventas con la ley Investigación con base en el escáner Medición de las reacciones fisiológicas

250 250 251

Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico

253 253 254

Caso 10.1 Mazda y Syzygy Caso 10.2 Texas Instruments y E-Lab Caso 10.3 El Distrito Central de Negocios de Tulsa (A)

254 255 255

247 247 248 249

CAPÍTULO 11 INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL: UN PANORAMA

257

La naturaleza de los experimentos

258

Un ejemplo: ¿el color causa preferencia?

258

Variables independientes Resultado experimental Principales efectos e interacción con la variable independiente

Cuestiones básicas en el diseño experimental Manipulación de la variable independiente Investigación al instante ¿La promoción provoca intoxicación? Selección y medición de la variable dependiente Selección y asignación de unidades de prueba Control sobre las variables exterbas

259 260 260

261 261 262 263 264 266

xiv

Contenido

Características de la demanda ¿Qué son las características de la demanda? Sesgo del experimentador y efectos de la demanda Efecto Hawthorne Reducción de las características de la demanda

Establecimiento del control Problemas en el control de las variables externas Aspectos éticos en la investigación

Resultados de la ética en la experimentación Preguntas fundamentales en la experimentación Diseños experimentales básicos comparados con los diseños experimentales factoriales Experimentos de laboratorio Experimentos de campo Investigación al instante Lo oculto de Hidden Valley Ranch Diseños entre sujetos

Aspectos de la validez experimental Validez interna Investigación al instante Experimentos con celular Validez externa Equilibrio entre la validez interna y la validez externa

Clasificación de los diseños experimentales

267 267 267 268 268

270 270 270

268 271 271 271 272 273 273

274 274 275 277 277

278

Símbolos para diagramar los diseños experimentales Tres ejemplos de diseños cuasi-experimentales Tres diseños experimentales alternos Diseños de series de tiempo Diseños experimentales complejos

278 278 279 282 283


283 284 284 284

Caso 11.1 Examen de la falla del producto en No-Charge Electronics Caso 11.2 Tooheys

285 285

CAPÍTULO 12 PRUEBAS DE MERCADO Y DISEÑO EXPERIMENTAL

286

Uso de las pruebas de mercado

287

Usos efectivos de la prueba de mercado Investigación al instante Canales de la prueba de mercado Ventajas de la prueba de mercado Investigación al instante ¡La carrera de pruebas de comida rápida está en curso! Desventajas de la prueba de mercado Investigación al instante En Circuit City es costoso probar todos los circuitos Cuándo no hacer una prueba de mercado

Selección de una prueba de mercado Ciudades para prueba de mercado de Estados Unidos Mercados de prueba internacionales Factores a considerar en la selección de la prueba de mercado

287 289 289 290 290 291 292

293 293 294 295

Contenido

xv

Estimar el volumen de ventas: algunos problemas Atención excesiva Condiciones irreales en la tienda Leer de forma incorrecta el entorno competitivo Pronósticos de volumen incorrectos Lapso de tiempo

Proyección de los resultados de la prueba de mercado Encuestas del consumidor Proyecciones de tendencia recta Relación de las ventas del producto de prueba con las ventas totales de la empresa Penetración del mercado x tasa de compras repetidas

Métodos alternos de pruebas de mercado Métodos estándar y de control Sistemas de alta tecnología con datos de escáner Prueba de mercado simulada Investigación al instante Pruebas en un mundo virtual Simulaciones de realidad virtual

Diseños experimentales complejos

296 297 297 297 297 298

298 298 298 298 298

299 299 300 300 301 301

302

Diseño completamente aleatorio Diseño de bloqueos aleatorio Diseños factoriales Investigación al instante Una interacción letal Diseño de plaza latina

302 203 204 305 306


307 307 307 308

Caso 12.1

308

Buenos Chiles Rellenos

PARTE 4 CONCEPTOS DE MEDICIÓN CAPÍTULO 13 MEDICIÓN

310

¿Qué se mide?

311

Conceptos Definiciones operacionales Investigación al instante Medición del impacto de Yahoo!

Niveles de la escala de medición Escala nominal Escala ordinal Escala de intervalo Escala de razón o relación

313 313 314

315 316 316 318 319

xvi

Contenido

Análisis matemático y estadístico de las escalas Investigación al instante Extravagancias del futbol americano

Mediciones índice Índices y compuestos Cálculo de los valores de escala Investigación al instante Para facilitar la recodificación

Tres criterios para una buena medición

319 320

322 322 323 324

324

Confiabilidad Validez Confiabilidad frente a validez Sensibilidad

324 326 327 328


328 329 330 330

Caso 13.1

330

FlyAway Airways

CAPÍTULO 14 MEDICIÓN DE LA ACTITUD

333

Actitudes en la investigación de mercados

334

Las actitudes como un constructo hipotético Investigación al instante Este constructo hipotético es una palabra de cuatro letras Importancia de medir las actitudes

334 335 335

Técnicas para medir las actitudes

335

Escalas de calificación de las actitudes

336

Escalas de actitud simples Escalas de categoría Investigación al instante Actitudes de los ricos Método de calificaciones sumadas: la escala de Liker Diferencial semántico Escalas numéricas Escala Stapel Escala de suma constante Investigación al instante Una vara para medir la utilidad de un sitio web Escalas de calificación gráficas Investigación al instante ¿Qué tanto vale un hogar saludable? Escala de intervalo Thurstone

Medición de la intención de la conducta Diferencial conductual

Calificación Comparaciones de pares

336 336 337 337 339 341 341 341 342 342 344 344

345 346

346 346

Clasificación

347

Preguntas de respuestas aleatorias

347

Contenido

xvii

Otros métodos de medición de la actitud

348

Selección de una escala de medición. Algunas decisiones prácticas

349

¿Técnica de clasificación, de selección, de calificación o de elección? ¿Escala monádica, o comparativa? Investigación al instante Olvídese del paté, ordene comida thai ¿Qué tipos de clasificaciones de categoría, hay? ¿Cuántas categorías de escala o posiciones de respuesta? ¿Escala de calificación equilibrada o desequilibrada? ¿Utilizar una escala que obliga a hacer una elección entre opciones predeterminadas? ¿Una sola medida o una medida índice?

349 349 350 350 350 350


352 352 353 354

Caso 14.1 Roeder Johnson Corporation Caso 14.2 Ha-Pah-Shu-Tse Caso 14.3 Actitudes hacia la tecnología y el estilo de vida

354 354 355

CAPÍTULO 15 DISEÑO DEL CUESTIONARIO Precisión del cuestionario

¿Cómo se deben redactar las preguntas? Preguntas de respuesta abierta frente a preguntas de opción Investigación al instante Reputaciones corporativas: los consumidores colocan a Johnson & Johnson en primer lugar Tipos de preguntas de alternativa fija Redacción de cuestionarios autoadministrados para encuestas personales y telefónicas

El arte de hacer preguntas Evitar la complejidad: utilizar un lenguaje conversacional sencillo Evitar las preguntas que sirven de guía y las preguntas cargadas Investigación al instante ¿Qué hacer con la casa club? Evitar la ambigüedad: ser tan específicos como sea posible Evitar los renglones de doble efecto Evitar hacer suposiciones Evitar las preguntas opresivas que pueden poner a prueba la memoria del participante Investigación el instante ¿Quién se encarga en realidad de las labores domésticas?

¿Cuál es la mejor secuencia de preguntas? Investigación al instante Lo que los ciudadanos saben (o no saben) acerca del cambio climático

¿Cuál es el mejor esquema? Cuestionarios tradicionales Cuestionarios en Internet

351 351

357 358

358 358 360 361 362

363 363 364 365 366 367 368 368 369

370 371

374 374 379

xviii

Contenido

¿Qué tantos pretests y revisiones son necesarios? Investigación al instante

Pretest de la encuesta de hospitales CAHPS

Diseño de cuestionarios para los mercados globales

383 384

385

Resumen Términos y concepto clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividad de investigación

386 387 387 389

Caso 15.1 Agencia de investigación y calidad del cuidado de la salud Caso 15.2 Canterbury Travels Caso 15.3 Cuestionario de McDonald’s en idioma español Caso 15.4 Palacio de Schönbrunn en Viena

389 394 396 397

Apéndice 15A Redacción de preguntas y escalas de medición para temas de Investigación comunes Preguntas acerca de la publicidad Preguntas acerca de la propiedad y la utilización del producto Preguntas acerca de bienes y servicios Preguntas acerca de la demografía

398 398 400 401 406

PARTE 5 MUESTREO Y TRABAJO DE CAMPO CAPÍTULO 16 DISEÑOS Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO

408

Terminología de muestreo

409

¿Por qué muestrear?

409

Motivos pragmáticos Resultados precisos y confiables Investigación al instante El censo de Guillermo resultó adelantado a su tiempo Destrucción de las unidades de prueba

Conceptos prácticos de muestreo Definición de la población meta Investigación al instante La nación de números de George Gallup El marco muestral Unidades muestrales

Muestreo aleatorio y errores ajenos al muestreo Error de muestreo aleatorio Error de muestreo sistemático Muestras menos que perfectamente representativas

409 410 411 411

412 412 413 413 415

415 416 416 416

Muestreo probabilístico frente a muestreo no probabilístico

417

Muestreo no probabilístico

417

Muestreo de conveniencia

418

Contenido

Muestreo de jucios Muestreo de cuota Investigación al instante El American Kennel Club trata de mantener a los propietarios de mascotas fuera de la perrera Muestreo de bola de nieve

Muestreo probabilístico Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo estratificado Muestreo proporcional frente al muestreo desproporcionado Muestreo de racimos (clusters) Investigación al instante ¿Quién está en casa? Diferentes formas de seleccionar a entrevistados Muestreo de multiples etapas (polietápico)

¿Cual es el diseño de muestra apropiado? Grado de precisión Investigación al instante Reacciones a los volantes en Hong Kong Recursos Tiempo Conocimiento anticipado de la población Proyecto nacional frente al local

El muestreo por internet es único

xix

418 418 419 420

420 420 421 421 422 423 424 424

426 427 428 428 428 428 429

429

Visitantes a sitios web Muestras de panel Muestras reclutadas ad hoc Listas para optar por algo

429 430 430 430

Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico

431 432 432

Caso 16.1 ¿Quién está pescando? Caso 16.2 Scientific Telephone Samples Caso 16.3 Action Federal Savings and Loan Corporation

433 433 434

CAPÍTULO 17 DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA: REVISIÓN DE LA TEORÍA ESTADÍSTICA

435

Revisión de la terminología básica

436

Estadística descriptiva e inferencial Muestra estadística y parámetros de la población

Hacer útiles los datos Distribuciones de frecuencia Proporciones Medidas de tendencia central Investigación al instante El promedio bien elegido Medidas de dispersión Investigación al instante ¿Los ingresos crecen? Depende de qué se mida

436 436

437 437 437 438 439 440 441

xx

Contenido

La distribución normal

444

Distribución de la población, distribución de la muestra y distribución del muestreo

447

Teorema del límite central

449

Estimación de parámetros

451

Estimados de punto Investigación al instante Intervalos de confianza

Medición de la audiencia... con confianza

Tamaño de la muestra

452 453 453

455

Error aleatorio y tamaño de la muestra Investigación al instante Los compradores de Target y Wal-Mart en verdad son diferentes Factores para determinar el tamaño de la muestra para preguntas que incluyen medias Estimar el tamaño de la muestra para cuestiones que involucran medias Influencia del tamaño de la población en el tamaño de la muestra Factores para determinar el tamaño de la muestra para proporciones Investigación al instante Encuesta de Slone determina que la mayoría usa medicamentos Calcular el tamaño de la muestra para proporcione simples Determinar el tamaño de la muestra a partir del criterio Determinar el tamaño de la muestra para muestras estratificadas y de otras probabilidades

Un recordatorio acerca de la estadística

455 456 456 457 458 458 459 460 462 462

463


463 464 464 465

Caso 17.1 Pointsec Mobile Technologies Caso 17.2 Coastal Star Sales Corporation (A)

465 466

CAPÍTULO 18 TRABAJO DE CAMPO Investigación al instante

468 Hacer entrevistas para Horizon Research Services

468

Naturaleza del trabajo de campo

468

¿Quién realiza el trabajo de campo?

468

Capacitación interna para entrevistadores inexpertos

469

Establecer contacto inicial y asegurar la entrevista Investigación al instante Interrogar e insistir en un tablero electrónico de avisos Formulación de las preguntas Investigación al instante Insistir en la búsqueda de un significado más profundo en Olson Zaltman Associates Insistir cuando no se presenta una respuesta Registro de las respuestas Conclusión de la entrevista

469 471 471 472 472 473 474

Contenido

xxi

Principios de una buena entrevista Principios básicos Investigación al instante Investigadores trabajando: Jerusalén y Canberra Prácticas requeridas

Administración del trabajo de campo Sesión de instrucciones para entrevistadores experimentados Capacitación para evitar errores de procedimiento en la selección de la muestra

Supervisión de los trabajadores de campo

474 474 476 476

477 478 478

479

Verificación del muestreo Investigación al instante Administración de la calidad total para entrevistar Trampas del entrevistador Verificación por segundas entrevistas

479 480 480 481

Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividad de investigación

481 482 482 483

Caso 18.1 Thomas and Dorothy Leavey Library Caso 18.2 Margaret Murphy O’Hara

483 484

PARTE 6 ANÁLISIS Y PRESENTACIÓN DE LOS DATOS CAPÍTULO 19 EDICIÓN Y CODIFICACIÓN: TRANSFORMAR LOS DATOS BRUTOS EN INFORMACIÓN

486

Etapas del análisis de datos

487

Edición

488

Edición en campo Investigación al instante ¿Usted tiene integridad? Edición interna Edición para la consistencia Edición para asegurar que el cuestionario esté completo Edición de preguntas contestadas fuera de orden Facilitar el proceso de codificación Riesgos de la edición Edición en la prueba previa

Codificación Codificación de respuestas cualitativas El archivo de datos Investigación al instante No te extraño Construcción de códigos Codificación previa de preguntas fijas y de opción Más sobre codificar preguntas de respuesta abierta

488 489 489 489 491 492 492 493 493

493 494 496 497 497 497 499

xxii

Contenido

Idear el programa de codificación Investigación al instante Verbastat Libro de códigos Edición y codificación combinadas Procesamiento de datos de encuesta computarizada Comprobación de errores

500 502 502 502 502 504

Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividad de investigación

504 504 504 505

Caso 19.1

Servicio de Herencia, Conservación y Recreación del Departamento del Interior de Estados Unidos

Caso 19.2 Champú 9-10

505 506

CAPÍTULO 20 ANÁLISIS BÁSICO DE DATOS: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

509

Naturaleza del análisis descriptivo

510

Tabulación

511

Tabulación cruzada

512

Tablas de contingencia Investigación al instante Personalidades contingentes Porcentaje de tabulaciones cruzadas Elaboración y refinamiento ¿Cuántas tabulaciones cruzadas? Análisis de cuadrante

Transformación de los datos Transformaciones simples Problemas con las transformaciones de datos Números índice Investigación al instante El índice de vinos puede ayudar a los minoristas

512 514 514 515 515 516

517 517 517 519 520

Calcular el orden de rango

520

Métodos tabulares y gráficos para mostrar los datos

521

Programas de computadora para análisis

522

Paquetes estadísticos Gráficas de computadora y trazado de esquemas por computadora

Interpretación Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y pensamiento crítico Actividades de investigación

522 524

525 526 526 527 528

Contenido

xxiii

Caso 20.1 Body on Tap Caso 20.2 Downy-Q Quilt

528 529

CAPÍTULO 21 ANÁLISIS ESTADÍSTICO UNIVARIADO

531

Pruebas de hipótesis

532

Procedimiento de prueba de la hipótesis Investigación al instante Pruebas en targets del F-22 Un ejemplo de prueba de hipótesis Errores de tipo I y de tipo II Investigación al instante El derecho y los errores de tipo I y de tipo II

Elección de la técnica estadística apropiada Tipo de preguntas a contestar Número de variables Investigación al instante Vivir en una red estadística Nivel de la escala de medición Pruebas de hipótesis paramétricas frente a pruebas de hipótesis no paramétricas

La distribución t

532 533 535 538 539

539 539 539 540 540 540

541

Calcular un estimado de intervalo de confianza con la distribución t Prueba de hipótesis univariada con la distribución t

543 544

La prueba ji-cuadrada o chi-cuadrada para la bondad del ajuste

545

Investigación al instante Arte para chicas y chicos Prueba de hipótesis de una proporción

547 548

Aplicaciones adicionales de la prueba de hipótesis

549

Resumen Términos y conceptos clave Preguntas de revisión y de pensamiento crítico Actividades de investigación

549 550 550 551

Caso 21.1

Quality Motors

552

Caso 21.2

Coastral Star Corporación de ventas (8)

552

CAPÍTULO 22 ANÁLISIS ESTADÍSTICO BIVARIADO: DIFERENCIAS ENTRE DOS VARIABLES

553

¿Cuál es la prueba de diferencia apropiada?

554

Tablas de tabulación cruzada: la prueba X2 para la bondad del ajuste

554

Investigación al instante Capacitación – ji

La prueba t para comparar dos medias Prueba t de muestras independientes Investigación al instante Experiencia “T” Prueba t de muestras pareadas

La prueba Z para comparar con dos proporciones

558

558 558 561 563

564

xxiv

Contenido

Análisis de la varianza (ANOVA)

565

¿Qué es ANOVA? Ilustración simple de ANOVA Partición de varianzas en ANOVA La prueba F Investigación al instante Más de una vida En términos prácticos

565 566 567 568 569 570


571 571 572 574

Caso 22.1 Fanáticos deportivos de la vieja escuela frente a los de la nueva escuela

574

APÉNDICE 22 A CÁLCULO MANUAL DE UNA ESTADÍSTICA F

576

APÉNDICE 22B ANOVA PARA DISEÑOS EXPERIMENTALES COMPLEJOS

579

Diseños factoriales ANOVA para un experimento factorial Partición de la suma de cuadrados para un ANOVA de dos vías

580 580 581

CAPÍTULO 23 ANÁLISIS ESTADÍSTICO BIVARIADO: MEDIDAS DE ASOCIACION

583

Lo básico

584

Coeficiente de correlación simple

585

Un ejemplo Correlación, covarianza y causalidad Coeficiente de determinación Matriz de correlación Investigación al instante ¿Qué es el atractivo?

Análisis de regresión

856 586 587 588 589

590

La ecuación de regresión Elecciones de estimados de parámetros Estimación visual de un modelo de regresión simple Método ordinario de análisis de regresión de mínimos cuadrados (OLS, ordinary least-squares) Investigación al instante Talla y peso

590 590 592 593 598


599 599 600 601

Caso 23.1 Operaciones internacionales en CarCare Inc.

601

APÉNDICE 23A LA ARITMÉTICA DETRÁS DE OLS

602

Contenido

xxv

CAPÍTULO 24 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIADO

604

Naturaleza del análisis multivariado

605

¿Qué es el análisis de datos multivariado? La “variada” en multivariado

605 605

Clasificar las técnicas multivariadas

606

Técnicas de dependencia Técnicas de interdependencia Influencia de escalas de medición

606 606 606

Análisis de dependencia Análisis de regresión múltiple Investigación al instante ¡Demasiado de lo bueno! ANOVA (n-forma) y MANOVA Análisis discriminante Investigación al instante Como obtener resultados MANOVA

608 608 610 613 613 614

Análisis de interdependencia

616

Análisis factorial Análisis de clusters Escalamiento multidimensional

616 619 622


623 624 624 625

Caso 24.1

627

El Jazz de UTAH

APÉNDICE 24A OBTENCIÓN DE RESULTADOS CON SAS O SPSS

630

CAPÍTULO 25 COMUNICAR LOS RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN: INFORME DE INVESTIGACIÓN, PRESENTACIÓN ORAL Y SEGUIMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN

631

Comprensión del modelo de comunicaciones

632

Investigación al instante Malos números que erizan los cabellos del director de la Dow Jones Newspaper Fund

633

El informe en contexto

634

Formato del informe

634

Adaptar el formato al proyecto Las partes del informe Investigación al instante Investigación acerca del rendimiento sobre la inversión (ROI) Investigación al instante Los datos valiosos del doctor Zemel

Uso efectivo de apoyos gráficos Tablas Gráficas

635 636 638 639

640 641 641

xxvi

Contenido

La presentación oral Investigación al instante Investigación al instante

Ley de Noé de las presentaciones de diapositivas Informes en línea: fáciles de obtener, fáciles de ignorar

648 648 650

Informes por Internet

650

El seguimiento a la investigación

651


651 652 652 652

Caso 25.1 Annenberg Public Policy Center

653

Nota final sobre la investigación de mercados

655

PARTE 7 CASOS PARA USO CON BASES DE DATOS COMPUTARIZADAS Caso 1 Correr los números: ¿en verdad paga?

657

Caso 2 Employees Federal Credit Union

658

Caso 3 Universidad Van Pool

662

Caso 4 Valores y el mercado automotriz

666

Caso 5 ¡Di que no es cierto! ¿Es esto verdadero?

668

Caso 6 TABH, Inc., consultoría automotríz

670

Caso 7 Encuesta sobre los estadounidenses y los complementos dietéticos

671

Apéndice: Tablas estadísticas

674

Notas Finales

682

Índice analítico

691

PREFACIO PREFACIO

¿Por qué aparece en la portada una aguja en un pajar? Esta imagen representa una analogía gráfica con el proceso de investigación desde muchas perspectivas. ¿Cómo encontrar la aguja? ¿Dónde comenzamos? Es evidente que sería útil que uno pudiera descubrir mejores lugares por dónde comenzar a buscar y mejores técnicas para dirigir la búsqueda. De modo similar, imagine tratar de encontrar una sola pieza de información del mercado en Internet. Como la aguja, esa información ¡bien puede estar oculta debajo de pilas y pilas de material intrascendente! O, ¿qué pasa si uno trata de encontrar una pieza clave de información del mercado que puede estar olvidada en la mente de un consumidor o algún empleado que ni siquiera está consciente de las razones que explican ciertas preferencias o conductas suyas y, en consecuencia, no puede identificarlas ni hablar de ellas? ¿Cómo se podría encontrar dicha información que tal vez sería crucial para tomar una buena decisión de mercado? La búsqueda de la aguja se parece mucho a buscar respuestas a los problemas de mercado. Ambas pueden estar muy ocultas. Y se requiere descubrirlas para que uno tenga éxito. El uso de un monitor de rayos X representaría una gran forma de encontrar la aguja, pero es más probable que su éxito en el mundo real dependa de su capacidad de montar un efectivo proceso de investigación que de un monitor de rayos X. Es aquí donde entra este libro, el cual equipa al lector con el conocimiento y habilidades que se requieren en este proceso básico de investigación, que simplificará y ofrecerá mayor precisión a su búsqueda de inteligencia de mercados. El capítulo 3 lo introduce en este proceso, que incluye seis etapas. Los investigadores deben trabajar primero con quienes toman las decisiones para identificar por qué están buscando esa aguja metafórica; las siguientes dos etapas bosquejan la forma de encontrarla. Después vienen dos etapas que se enfocan en la búsqueda en sí de la aguja. El proceso concluye cuando el investigador de mercados comunica los beneficios de encontrar información “significativa” que puede ayudar a remediar problemas o crear algo en realidad nuevo y especial para quienes toman las decisiones. El éxito en este proceso suele ganarle al investigador un premio ¡que es algo más valioso que esa aguja!

Características fundamentales de esta edición •

•

Para asegurar que el lector pueda conducir una investigación de mercados con el conocimiento de las teorías y técnicas más recientes en el campo de la mercadotecnia, la novena edición se ha actualizado y revisado de manera sustancial. El campo de la investigación de mercados es dinámico, tanto en términos de la demanda de los negocios, como de los avances tecnológicos que incorporan más herramientas al instrumental del investigador. Es innegable que Internet está revolucionando los sistemas de información, las formas de recolección de datos secundarios, los procesos de encuesta, el muestreo, el diseño de cuestionarios, el análisis cualitativo y la comunicación de los resultados. Prácticamente todos los capítulos incluyen una cobertura significativa de tópicos relativos a la red, así como preguntas de revisión y actividades para que el lector trabaje en Internet en forma importante. xxvii

xxviii

Prefacio

Además del mayor peso y atención puestos en los modernos sistemas de comunicación electrónica, otras características clave que se agregan a la novena edición incluyen: •

•

•

•

•

Semblanzas nuevas en todos los capítulos. Cada capítulo se abre con una historia relacionada con el material que se presenta en el mismo. Algunas de estas semblanzas se refieren a marcas y empresas famosas, así que el lector bien puede estar familiarizado con algunos de los tópicos. Otras tienen que ver con relatos de “fragmentos de vida”, que describen la batalla de un ejecutivo de negocios por tomar buenas decisiones y demostrar cómo se entreteje la investigación en esta lucha. Un enfoque y estilo simplificados. El contenido en cuadros, objetivos y materiales de final de capítulo se presentan ahora en una forma sencilla que permite un mejor enfoque en la información en verdad importante. Se ha adoptado este enfoque de forma deliberada para destacar el material y los temas expuestos, lo cual refuerza los resultados positivos en el aprendizaje. Asimismo, este enfoque simplificado continúa en los capítulos analíticos, que ahora ya no asignan tanta importancia a la teoría y detalles estadísticos y se centran más en la aplicación estadística práctica. Mayor cobertura en temas de negocios internacionales. Los ejemplos e ilustraciones hacen mucho mayor uso de los negocios internacionales. Los lectores de este libro pueden trabajar en el extranjero, de modo que el mayor número de ejemplos internacionales aumentará su conocimiento de las cuestiones de investigación más allá de un solo país o región y abrirán al lector a la dinámica global. Ésta es una adición particularmente importante a la obra, ya que las barreras culturales y de lenguaje a menudo plantean retos a los investigadores. Nuevos casos. Casi todos los capítulos agregan al menos un nuevo caso al final y se han incorporado otros al final del libro. Muchos de los materiales nuevos y revisados de final de capítulo se dedican a cuestiones de Internet o éticas relacionadas con la investigación de mercados. Casos nuevos y actualizados ofrecen buenas oportunidades para entrar a situaciones del mundo real en torno de la investigación de mercados. Mayor atención a la investigación cualitativa. Más y más empresas se benefician de la investigación cualitativa. En respuesta a este importante fenómeno, el capítulo 6 es en esencia un nuevo capítulo, y se centra mucho más directamente en filosofías y metodologías de investigación cualitativas. Ahora se cubren los enfoques de fenomenología, teoría fundamentada, etnografía y estudios de caso. También se presenta la investigación cualitativa a lo largo del libro. Por ejemplo, el capítulo sobre codificación incluye una ilustración clara de la forma en que se pueden codificar los datos cualitativos.

Además, se incorpora una cobertura significativa de las formas en que la nueva tecnología, incluida la de Internet, afecta la investigación cualitativa. Los materiales de final de capítulo, así como siete casos de final de libro dan mayor atención a las aplicaciones de la investigación cualitativa.

Organización del libro La organización de la novena edición de esta obra sigue la lógica misma del proceso de investigación de mercados. El libro se organiza en siete partes, y presenta los conceptos básicos de cada una de las etapas del proceso de investigación; cada parte analiza también la forma en que estos conceptos se refieren a decisiones sobre la realización de proyectos específicos. Parte 1: Introducción. Destaca la interacción entre la investigación y los negocios, y cómo es que la importancia y alcance de la investigación varía con el tipo de orientación de negocios que caracteriza a una empresa. En esta exposición se incluye un panorama de la administración y los sistemas de administración de datos computarizados, un panorama de todo el proceso de investigación de mercados y una explicación de la forma en que todo esto está cambiando por el auge de Internet. Sin altos estándares éticos ningún negocio es bueno. Así, los materiales introductorios hacen hincapié en la ética en los negocios y las cuestiones éticas especiales involucradas en la investigación de mercados. Parte 2: Las etapas iniciales del proceso de investigación. Cubren los aspectos esenciales que se requiere considerar cuando se comienzan a estudiar problemas de negocios. Esta parte destaca la toma de decisiones, la definición del problema y el proceso de cómo se debe traducir el problema de negocios a preguntas o hipótesis de investigación. Las propuestas de investigación se cubren con algún detalle, y se alienta al lector a visualizarlas como un acuerdo escrito que ayuda a quien toma decisiones y al investigador a sintonizarse en la misma frecuencia.

Prefacio

El capítulo 6 destaca las aplicaciones de la investigación cualitativa. Una función que desempeña este tipo de investigación es ayudar a separar los síntomas del problema de negocios de las cuestiones reales que se pueden atender con la investigación de mercados. Sin embargo, la investigación cualitativa se extiende más allá de la definición del problema, pues permite un mayor potencial para el descubrimiento, así como explicaciones más profundas y potencialmente más significativas en la investigación de mercados. La parte 2 concluye con una exposición detallada de los datos secundarios y hace hincapié en su creciente importancia en un mundo cada vez más rico en datos. Parte 3: Diseños de investigación para recolectar datos primarios. Examinan algunos tópicos estrechamente asociados con la investigación de mercados. Por ejemplo, los capítulos describen temas sobre la planeación, realización y manejo de encuestas. Éstas siguen siendo piedra angular de la recolección de opiniones de consumidores y empleados. Además, la parte 3 incluye dos capítulos que se refieren específicamente a los experimentos de mercado. Como tal, esta parte destaca el marketing de prueba, que en muchos sentidos también es sinónimo de investigación de mercados. Parte 4: Los conceptos de medición. Son cruciales para la investigación. Esta parte del libro analiza los aspectos básicos de la teoría de la medición. Los tópicos clave incluyen descripciones de los diferentes niveles de la medición por escalas, y cómo afecta esto la interpretación de los resultados.También se examinan las formas básicas para medir las actitudes humanas y cuestiones prácticas sobre el diseño de los cuestionarios. Se hace más hincapié en el uso de las nuevas tecnologías para realizar entrevistas. Por ejemplo, ¿cómo es que una pregunta en un formato electrónico cambia las opciones para los potenciales entrevistados y para el investigador? Tópicos como éste se destacan en la parte 4. Parte 5: El muestreo y el trabajo de campo. Explican la diferencia entre una población y una muestra. Se incluyen las razones por las cuales se requiere el muestreo y por qué se puede usar con confianza en las predicciones de grandes números. También se examina el proceso de trabajo de campo, e inclusive la importancia de la supervisión en este aspecto. Las torpezas en el muestreo y la falta de supervisión en el campo conducen a errores. Parte 6: Análisis y presentación de los datos. Abarca procesos importantes que se requieren para traducir los datos brutos en inteligencia de mercados. Entre estos tópicos se incluyen los de edición y codificación de los datos. Los datos ya codificados están listos para su análisis. También se incluyen algunos de los métodos más comunes usados en el análisis de datos. Por ejemplo, se expone la estadística descriptiva básica como forma de presentar resultados clave como la tendencia central. También se estudia la estadística inferencial, tema que abarca los enfoques univariado y bivariado frecuentemente usados, de modo que el lector tenga conocimiento de las técnicas que pueden analizar muchas variables al mismo tiempo. Además, esta parte estudia la comunicación, tanto en la forma de informes escritos como de comunicación oral. Aquí se encuentra de nuevo otra área que está siendo moldeada por los avances tecnológicos. Parte 7: Casos con bases de datos computarizadas. Constituyen la última sección del libro. Estos casos ofrecen materiales que motivan al lector a aplicar e integrar los conceptos aprendidos a lo largo del libro. Los profesores encontrarán que estos casos permiten cierta flexibilidad para ampliar o simplificar las tareas conforme lo exijan los cursos. De modo similar, los nuevos casos permiten mayor variedad, y algunos de ellos se refieren al análisis interno de problemas de marketing, y dan oportunidad de usar la investigación cualitativa. Cuando se incluyen datos cuantitativos, éstos se pueden analizar con facilidad con herramientas estadísticas básicas como SPSS. También se incluyen archivos de Excel con los mismos datos, los cuales se pueden leer directamente con programas estadísticos como SAS.

Pedagogía superior Más que otros libros, esta novena edición atiende la necesidad del lector de comprender todos los aspectos del proceso de investigación de mercados. Las siguientes características facilitan el aprendizaje a lo largo de la obra: •

Objetivos de aprendizaje. Cada capítulo comienza con una lista concisa de objetivos de aprendizaje que destacan las grandes áreas de competencia que el lector debe obtener antes de pasar al siguiente capí-

xxix

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Prefacio

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tulo. El material de cada capítulo está claramente vinculado a los objetivos de aprendizaje, y los materiales de final de capítulo destacan preguntas y actividades pertinentes para esas competencias clave. Semblanza de apertura de capítulos. Describe los retos de la investigación de mercados en los negocios actuales, enmarca el material abordado y aporta un contexto al tema en estudio. Se invita a profesores y estudiantes a ampliar estos relatos con hechos actualizados o con sus propias historias. Secciones de Investigación al instante. Todos los materiales en recuadro comparten ahora un nombre común, Investigación al instante. Los recuadros exploran los procesos de investigación de mercados en una diversidad de situaciones de negocios modernas, que van desde desastres naturales hasta la comida internacional. Los recuadros ilustran también algunas técnicas y aplicaciones de investigación paso a paso. Estilo de redacción. Un estilo de redacción accesible e interesante sigue siendo marca distintiva de este libro. Con un cuidadoso equilibrio entre la teoría y la práctica, y una variedad de ejemplos y anécdotas interesantes, el estilo de redacción aclara y simplifica el proceso de investigación de mercados. Además, el libro ofrece un tratamiento accesible de temas importantes y actuales. Enfoque estadístico. Una breve revisión de la teoría estadística en el capítulo 17 ofrece al lector una visión panorámica de los aspectos básicos de esta materia. Como este libro da mayor peso a las aplicaciones gerenciales que a la teoría estadística, se entregan al lector algunas herramientas básicas para realizar análisis comunes de datos. Enfoques más avanzados de análisis de datos se dejan para una referencia posterior. Así, el lector puede aprender cómo someter a prueba hipótesis simples relativas a las diferencias entre medias o relaciones entre variables. La tabulación cruzada, pruebas t, ANOVA y la regresión se cubren con suficiente profundidad como para que el lector pueda usar estas técnicas. Además, secuencias fáciles de seguir con clics le permiten aplicar algunos de los enfoques más básicos para obtener resultados estadísticos. Términos clave. Aprender el vocabulario de investigación de mercados es esencial para entender el tema, y este libro facilita este esfuerzo con sus términos clave. Primero, tales conceptos se resaltan en negritas y se definen totalmente cuando aparecen por primera vez. Segundo, todos los conceptos y términos clave se listan al final de cada capítulo. Preguntas de ética. Identificadas con un icono especial, ÈTICA, se incluyen preguntas del tema en la mayoría de los capítulos. Entre las cuestiones más apremiantes que se pide al lector que explore, se encuentra la redefinición del derecho a la privacidad a la luz de las nuevas tecnologías. Las cuestiones éticas también ofrecen una gran oportunidad para desarrollar habilidades de pensamiento crítico. Preguntas de Internet. Las preguntas sobre Internet se identifican también con un icono, RED. Casi todos los capítulos incluyen numerosas preguntas y actividades de investigación que ilustran los avances en las aplicaciones de Internet comunes en la investigación de mercados. Actividades de investigación. Los materiales de final de capítulo incorporan algunas actividades de investigación extraídas del mundo real, las cuales pretenden dar al lector una experiencia significativa. La mayoría ofrece una oportunidad para que el lector gane experiencia de múltiples áreas de contenido. Algunas se refieren a cuestiones éticas de la investigación, y otras al uso de Internet. Casos. Amplios casos reales ilustran conceptos de investigación de mercados y construyen conocimientos y habilidades de investigación. Ofrecen al lector la oportunidad de participar activamente en procesos de toma de decisiones, una de las formas más efectivas de aprender. Se presentan actividades de investigación de marcas y empresas como Fisher-Price, Wine.com, Krispy-Kreme, Federal Express, Goya Foods y Burton Snowboards. Siete casos adicionales al final del libro ofrecen oportunidades de aplicar el conocimiento y las habilidades aprendidas de múltiples áreas de la obra.

Prefacio

xxxi

Agradecimientos Ciertamente, no hay lista de agradecimientos completa. Muchas personas ayudaron en este proyecto. La más importante de todas sería el fallecido Bill Zikmund, por llevar el peso de este proyecto en cada una de las ocho ediciones previas. Me siento privilegiado de llevarlo ahora adelante con la esperanza de que haya muchas más ediciones como el libro líder de investigación de mercados. Asimismo, extiendo mi agradecimiento a algunos miembros de mi equipo en la universidad. Melanie Gardner y Christina Chung, mis auxiliares de posgrado, ayudaron con la investigación para este libro y compartieron algo de la carga de trabajo en otras actividades, lo que me liberó tiempo para dedicárselo al proyecto. Gracias también a Betty Dickerson y Janice Prescott por ayudarme a manejar mi loca agenda. Mi familia también tuvo que conformarse con cenas menos elaboradas y con que trabajara muchas noches y fines de semana en la redacción. Asimismo, agradezco a todos los miembros de ese gran cuerpo docente que me enseñó durante mis estudios de doctorado en LSU. Los más notables entre éstos son Joseph F. Hair, Jr., y el fallecido William R. Darden. Mi reconocimiento especial para todas las buenas personas de Cengage Learning que me ayudaron a hacer posible este proyecto. Gracias a mi editor, Neil Marquardt, por motivar a todo el equipo a cumplir con el calendario. Gracias a Nicole Moore por su inspiración creativa y su apoyo de marketing. De modo similar, un especial agradecimiento a Erin Curtis y Joanne Vickers, de Ohlinger Publishing Services, que me dieron un tremendo apoyo en el proceso de redacción y producción, el cual incluyó el auxilio en la lectura de pruebas, permisos, fotografías y figuras y tablas. También gracias a Karen Hill por su ayuda con la investigación y edición. Muchos colegas contribuyeron con ideas para este libro, pues hicieron diversas sugerencias que lo mejoraron mucho. Por su sabia revisión del manuscrito de la novena o anteriores ediciones, me gustaría agradecer a: Karen Goncalves Nichols College

Gerald Albaum University of Oregon

Carol Bienstock Radford University

William Bearden University of South Carolina

Steven V. Cates Averett University

Joseph A. Bellizzi Arizona State University–West

Stephanie Noble The University of Mississippi

James A. Brunner University of Toledo

Bob Lauman Webster University

F.Anthony Bushman San Francisco State University

Natalie Wood St. Joseph’s University

Thomas Buzas Eastern Michigan University

Robert Jaross Florida International University

Roy F. Cabaniss Huston-Tillotson College

Terry Paul The Ohio State University

Michael d’Amico University of Akron

Mike Parent Utah State University

Ron Eggers Barton College

Stephen Batory Bloomsburg University

H. Harry Friedman City University of New York–Brooklyn

Michael R. Hyman New Mexico State University

Ron Goldsmith Florida State University

Rick Saucier St. John’s University

Larry Goldstein Iona College

Xin Zhao University of Utah

David Gourley Arizona State University

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Prefacio

Jim Grimm Illinois State University

G. M. Naidu University of Wisconsin–Whitewater

Al Gross Robert Morris College

Charles Prohaska Central Connecticut State University

Don Heinz University of Wisconsin

Alan Sawyer University of Florida

Craig Hollingshead Texas A&M University–Kingsville

Robert Schaffer California State University–Pomona

Victor Howe University of Kentucky

Leon G. Schiffman City University of New York–Baruch

Roy Howell Texas Tech University

K. Sivakumar Lehigh University

Rhea Ingram Columbus State University–Georgia

Mark Speece Central Washington University

P. K. Kannan University of Maryland

Harlan Spotts Western New England College

Susan Kleine Arizona State University

Wilbur W. Stanton Old Dominion University

David B. Klenosky Purdue University

Bruce L. Stern Portland State University

C. S. Kohli California State University–Fullerton

James L.Taylor University of Alabama

Jerome L. Langer Assumption College

Gail Tom California State University–Sacramento

James H. Leigh Texas A&M University

Deborah Utter Boston College

Larry Lowe Bryant College

David Wheeler Suffolk University

Karl Mann Tennessee Technological University

Richard Wilcox Carthage College

Charles R. Martin Wichita State University

Margaret Wright University of Colorado

Marlys Mason Oklahoma State University

Clifford E.Young University of Colorado–Denver

Tom K. Massey University of Missouri–Kansas City

William Lee Ziegler Bethune-Cookman College

Sanjay Mishra University of Kansas También agradezco a todos los estudiantes que me inspiraron y reforzaron la convicción de que tomé una gran decisión de carrera hace unos veinte años. Gracias también a mis cercanos colegas Mitch Griffin, Dave Ortinau y Jim Boles por su continuo apoyo y los elementos de juicio que aportaron.

Barry J. Babin The University of Southern Mississippi April 2006

Prefacio

En memoria de William G. Zikmund (1943-2002) Originario del área de Chicago, William G. Zikmund fue profesor de marketing en la Universidad Estatal de Oklahoma y murió poco después de terminar la edición anterior. Obtuvo su MBA con enfoque en marketing de la Universidad de Colorado. Antes de comenzar su carrera académica, el profesor Zikmund trabajó en investigación de mercados en Conway/ Millikin Company (empresa proveedora de investigaciones de mercados) y en Remington Arms Company (que usa ampliamente la investigación de mercados). También fue consultor en este campo en varias organizaciones empresariales y sin fines de lucro. Durante su carrera académica publicó docenas de artículos y ensayos en diversas revistas especializadas, tales como Journal of Marketing y Accounting Review, hasta Journal of Applied Psychology. Además de esta obra, fue autor de Essentials of Marketing Research, Business Research Methods, Marketing, Effective Marketing y A Corporate Bestiary. El profesor Zikmund fue miembro de varias organizaciones profesionales, que incluyeron la American Marketing Association, la Academy of Marketing Science, la Association for Consumer Research, la Society for Marketing Advances, la Marketing Educators’ Association y la Association of Collegiate Marketing Educators. Fue miembro de los consejos editoriales de Journal of Marketing Education, Marketing Education Review, Journal of the Academy of Marketing Science y Journal of Business Research.

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Parte 1 Introducción

CAPÍTULO 1 Función de la investigación de mercados CAPÍTULO 2 Sistemas de información y administración del conocimiento CAPÍTULO 3 El proceso de investigación de mercados CAPÍTULO 4 El lado humano de la investigación de mercados: cuestiones organizacionales y éticas

S L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

U

N

FUNCIÓN DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

P A

CAPÍTULO 1

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. 2. 3. 4.

Entender la forma en que la investigación de mercados contribuye al éxito de los negocios. Definir la investigación de mercados. Entender la diferencia entre investigación de mercados básica y aplicada. Comprender cómo se aplican los resultados de la investigación en las decisiones de cada dimensión de la mezcla de marketing. 5. Integrar los resultados de la investigación de mercados al proceso de planeación estratégica. 6. Saber cuándo sí y cuándo no se debe realizar investigación de mercados. 7. Apreciar la forma en que la tecnología y la internacionalización están modificando la investigación de mercados.

Semblanza del capítulo: “¿Y si grazna como pato?” “Si estás lesionado y faltas al trabajo” es el eslogan de la campaña de publicidad de AFLAC Insurance, una de las más populares en Estados Unidos. La frase va acompañada de un fuerte “¡¡AFFLLAACKK!!”, que simula la onomatopeya del graznido del pato pequinés, icono que las personas identifican con la empresa. Encuestas recientes muestran que el pato de AFLAC se ha convertido en el segundo de los iconos favoritos estadounidenses, sólo después de Mars de M&Ms. Pero ese favorable estatus, ¿cómo ha afectado el desempeño de negocios de AFLAC? En verdad, ¡la estrategia de marketing de AFLAC va más allá de crear el pato más popular desde Donald! A lo largo de su historia de 30 años AFLAC, al igual que otras empresas, ha enfrentado importantes decisiones sobre cómo crear conciencia de marca, de qué modo construir el conocimiento de la marca entre los consumidores y cómo cimentar ventas y lealtad. Primero, la empresa ha tenido que evaluar su situación actual y la conciencia de su marca en comparación con sus competidores. Antes de las dos docenas de comerciales con el pato de AFLAC, la investigación reveló que la mayoría de los consumidores no estaba al tanto de la existencia de la empresa. La vasta mayoría no listaba a AFLAC cuando de repente tenía que nombrar compañías aseguradoras. En contraste, nombres como Allstate, State Farm y Prudential resultaron más familiares. No sorprende que estas aseguradoras tuvieran mayor participación de mercado. Con estos resultados, AFLAC decidió invertir en una campaña nacional de televisión para construir la conciencia de su nombre de marca –“¡AFFLLAAACCK!”–. La similitud fónica con “QUACK” tuvo éxito. En la actualidad AFLAC ha construido una gran conciencia de su nombre, pero esto no se ha traducido necesariamente en el éxito de sus operaciones. A pesar de la frase de identificación, menos de 30 por ciento de los consumidores que reconoce el nombre sabe que AFLAC se especializa en seguros de discapacidad complementarios. Este rubro representa más de tres cuartas partes del ingreso anual de casi $14 mil millones de dólares de AFLAC. Así, aunque la investigación inicial sugería la necesidad de construir conciencia, su investigación más reciente se dirige a superar las dificultades

Capítulo 1. Función de la investigación de mercados

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que impiden crear el “conocimiento” correcto de AFLAC. ¿Qué medio de comunicación es mejor para construir este conocimiento? ¿Éste puede crearse de la misma forma que la conciencia? ¿El conocimiento acrecentará las intenciones de realizar operaciones con AFLAC? ¿Qué función tiene la venta personal en la construcción del conocimiento? Todas éstas son preguntas que deben tener respuesta. La investigación de mercados busca responderlas. Una vez contestadas, las respuestas se utilizarán para intentar borrar el déficit de conocimiento enfrentado por AFLAC. Si las respuestas son la mitad de efectivas que lo logrado con el pato de AFLAC, la empresa debe alcanzar un éxito tremendo. Así, para esta empresa, como para muchas otras, la investigación de mercados es una importante herramienta en la conformación de su estrategia de negocios.1

Introducción

La investigación de mercados de la marca Jelly Belly ha aprovechado los deseos de los consumidores para producir cincuenta variedades de sus dulces de jalea, así como recetas sobre cómo crear bocadillos con ellos.

© SUSAN VAN ETTEN

La reciente historia de AFLAC demuestra la necesidad de información para la toma de decisiones informadas en las cuestiones clave que enfrentan todas las empresas que compiten en el mercado. La investigación aporta dicha información. Sin ella, las decisiones de negocios en cuanto a la promoción, distribución y precio del producto, así como al diseño mismo de éste se toman en la oscuridad. Este capítulo inicia con dos ejemplos que ilustran que las decisiones de negocios requieren información y cómo la investigación la aporta. El siguiente ejemplo se enfoca en el modo en que la investigación de mercados alienta la innovación de productos o mejoras a los bienes y servicios existentes. Imagine que usted es un gerente de marca que lee estos ejemplos, y piensa en sus necesidades de información cuando trata de construir con éxito su marca. La marca Jelly Belly vende cincuenta variedades de dulces de jalea, y ese número crece año con año. Algunos sabores se preparan por sugerencias de los visitantes del sitio web de la empresa. Como premio por responder un cuestionario, se les envían muestras. Jelly Belly ha tenido una gran respuesta a esta oferta. Los investigadores agruparon las sugerencias en categorías por similitud de sabores. Algunas sugerencias se colocaron en la web para que la gente votara por el sabor que más quería que se introdujera. La empresa recibió algunas ideas de sabores singulares. Entre los más extraños están los de Dill Pickle (pepinillos encurtidos), Taco (taco), Persimmon Pudding (pudín de persimón), Blackened Plantain (plátano ennegrecido) y Cream of Wheat (crema de trigo).2 Ahora Jelly Belly intenta aprovechar el deseo de los consumidores de contar con bocadillos sanos sin sacrificar un buen sabor. Las encuestas sugieren que los consumidores tendrían una respuesta favorable a productos de comida y bebida que contuvieran aditivos que los hicieran más sanos o energéticos.3 Como resultado, Jelly Belly ha introducido “Sports Beans”, al que se le han agregado enzimas, carbohidratos y vitaminas, todo para que el consumidor se sienta más alerta y con más energía. Además, a tono con la moda de Harry Potter, la investigación sugiere que los chicos se interesarían en sabores como vómito pantanoso o lombriz de tierra, entre otros igual de interesantes. Por esta razón se analiza la decisión de lanzar Bertie Botts Every Flavor Beans (colección de múltiples sabores) en Canadá y Estados Unidos. Se requiere sin embargo más investigación antes de decidir si se lanza el producto al mercado internacional. Después de años de “moler y moler café a diario”, la industria tuvo una década bastante dinámica. Luego de un periodo de declinación, la investigación sobre las compras de bebidas muestra que las ventas de café comenzaron a crecer después de 1995. En esa fecha las entrevistas telefónicas a consumidores estadounidenses revelaron que había 80 millones de bebedores ocasionales de café y 7 millones de bebedores habituales de café de altura.

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Parte 1. Introducción

Para 2001, las estimaciones eran que había 161 millones de consumidores ocasionales o habituales de café y 27 millones de consumidores habituales de café de altura.4 Los hábitos de consumo de café también han cambiado. En 1991 había menos de 450 cafeterías en Estados Unidos. Hoy día, parece que lugares como Starbucks, Second Cup, The Coffee Bean, Tea Leaf y Gloria Jean’s están casi en cualquier lugar de Estados Unidos y Canadá. Tan sólo en la actualidad hay más de 9 000 cafés Starbucks, con planes para abrir otros 20 000.5 Aunque ubicar los sitios adecuados requiere una investigación formal significativa, Starbucks también prueba en el mercado nuevas ideas para que una cafetería agregue valor a sus consumidores. Una idea que hasta ahora ha superado las pruebas es la inclusión de acceso inalámbrico gratuito a Internet dentro de las cafeterías. Así, ¡usted puede tener café caliente en un lugar popular! Después de que el personal de barra de Starbucks comenzó a informar que los clientes se interesaban por la música que se tocaba en los cafés, la empresa probó la venta de discos compactos con la música utilizada para la ambientación. Otras ideas que todavía están a prueba incluyen un menú de almuerzo y un servicio limitado de vinos. La investigación que respalde la introducción de estos conceptos de valor agregado podría ser tan sencilla como preguntar a un cliente, o a un pequeño grupo de clientes, que opinan de estas ideas. Después seguirían las encuestas y las pruebas reales en las cafeterías. Considere que si en 1985 Starbucks se hubiera limitado a preguntar a los consumidores: “¿Está usted dispuesto a pagar tres dólares por una taza de café?”, es muy probable que no fuera una empresa meritoria de análisis en la materia. Así que la investigación que respalda estas decisiones tiene múltiples niveles. Estos ejemplos ilustran la necesidad de información para tomar decisiones con mejores bases. Jelly Belly ofrece a sus consumidores el incentivo de muestras gratis de dulces de jalea a cambio de ideas para nuevos sabores. Las estadísticas acerca del café demuestran cómo la investigación rastrea tendencias hacia nuevas oportunidades de negocio. Asi mismo, es fácil ver cómo la investigación examina nuevos conceptos en etapas cada vez más complejas y establece el escenario para la introducción de un producto con éxito. Ésta es sólo la punta del iceberg en cuanto a los tipos de investigación de mercados que se realizan todos los días. Este capítulo introduce conceptos básicos de investigación de mercados y describe la forma en que ésta desempeña una función crucial en el marketing y en el éxito de los negocios.

Naturaleza de la investigación de mercados En esencia, los negocios son muy simples. ¡Las empresas deben producir beneficios que la gente quiera comprar! Eso significa que los consumidores deben entender que la empresa les ofrece valiosos racimos de beneficios. Hay numerosos factores que afectan este valor, y las empresas de éxito son las que entienden la ecuación de valor. Con esto en mente, hay varias preguntas clave cuyas respuestas ayudan a obtener ese conocimiento. 1. ¿Qué vender? Esto incluye no sólo los beneficios tangibles, sino también otros más emocionales, como la comodidad y el relajamiento que acompañan el disfrute de una taza de café gourmet en una atmósfera agradable o la novedad de probar un dulce de jalea de sabor exótico. 2. ¿Cómo visualizan los consumidores a la empresa? Con demasiada frecuencia, las empresas se definen sólo con base en el producto físico que venden. Una pregunta clave es con quién harán negocios si los consumidores no las eligen. Por ejemplo, ¿cómo se visualiza Starbucks en relación con sus competidores? ¿Quiénes son esos competidores? ¿Starbucks compite más directamente con Maxwell House, Seattle Drip o con algo más que está totalmente fuera del área de los cafés, como algún salón local de tertulia? ¿La empresa es vista más o menos de manera favorable en relación con los competidores? 3. ¿Qué significa la empresa/producto? ¿Qué conocimiento tiene la gente acerca de la empresa y sus productos? ¿Sabe cómo usarlos? ¿Conoce todas las distintas necesidades que la empresa atiende? ¿Qué comunican los empaques y promociones a los consumidores? La semblanza al inicio del capítulo describió el problema de crear el conocimiento de AFLAC entre los consumidores después de que éstos ya tienen conciencia de la empresa. 4. ¿Qué desean los consumidores? ¿De qué modo la empresa puede mejorar la vida de sus consumidores, y cómo hacerlo de manera que no sea fácilmente imitada por otra empresa? Parte de esto radica en descubrir las cosas que los consumidores en verdad desean, pero que a menudo no pueden expresar en palabras.


Responder estas preguntas requiere información. La función de la investigación de mercados es aportar información que ayude a responder estas preguntas, lo que lleva a decisiones de negocios mejor documentadas y con más éxito. Con información útil, las decisiones se pueden tomar con menos riesgos. Se ha dicho que “toda cuestión de negocios se reduce finalmente a un problema de información”:6 ¿es posible entregar la información correcta? Así, la investigación busca aportar información precisa y correcta que pueda hacer más eficaces la administración y la estrategia de marketing.7 La investigación trata de ofrecer información que reduzca la incertidumbre en la toma de decisiones. Con frecuencia las decisiones se toman con poca información por diversas razones, entre otras, falta de tiempo para realizar la investigación o la idea de los gerentes de que la situación ya se conoce lo suficiente. Apoyarse en decisiones arbitrarias y caprichosas es como apostar una fuerte suma de dinero en las carreras sólo porque el nombre del caballo es atractivo. En ocasiones puede resultar bien, pero a largo plazo la intuición sin investigación conduce a pérdidas. La investigación de mercados ayuda a quienes toman las decisiones a pasar de una recopilación intuitiva de información a una investigación objetiva y sistemática.

Definición de la investigación de mercados La investigación de mercados es la aplicación del método científico en la búsqueda de la verdad acerca de los fenómenos de marketing. Estas actividades incluyen la definición de oportunidades y problemas de marketing, la generación y evaluación de ideas, el monitoreo del desempeño y la comprensión del proceso de marketing. Dicha investigación es más que la mera aplicación de encuestas.8 Este proceso incluye el desarrollo de ideas y teorías, la definición del problema, la búsqueda y acopio de información, el análisis de los datos, y la comunicación de las conclusiones y sus consecuencias. Esta definición sugiere que la información que resulta de la investigación no es intuitiva ni se reúne al azar. Por ejemplo, en inglés la palabra research (investigación) significa literalmente “volver a buscar”. El término connota el estudio paciente y una indagación científica en la que el investigador echa otra mirada, más cuidadosa, a los datos, para descubrir todo lo que se conoce sobre el asunto. Al final, todas las conclusiones se vinculan de nueva cuenta con la teoría de marketing. La definición también destaca, con su referencia al método científico, que cualquier información generada debe ser precisa y objetiva. El investigador debe mantenerse imparcial y libre de sesgos personales o subjetivos cuando busca la verdad. La investigación no se realiza para apoyar ideas preconcebidas, sino para probarlas. Si se incorporan sesgos en el proceso de investigación, se reduce de forma considerable su valor. Esta cuestión se analiza en un capítulo posterior. Es evidente que la definición deja claro que dicha investigación es importante para todos los aspectos del marketing, pues facilita la toma de decisiones gerenciales en todos los aspectos de la mezcla de marketing de la empresa: producto, precio, promoción y distribución. Al entregar información en la cual fundamentar dichas decisiones, la investigación reduce el riesgo de tomar una medida errónea en cada aspecto. Por último, tal definición está limitada por la conceptualización de marketing que se adopte. Aunque es claro que la investigación en el área de marketing de una empresa comercial como AFLAC es investigación de mercados, ésta también puede incluir esfuerzos que auxilien a organizaciones sin fines de lucro, como la Asociación Estadounidense del Corazón, el zoológico de San Diego, la Orquesta Boston Pops o una escuela parroquial. Cada una de estas organizaciones existe para satisfacer necesidades sociales, y requiere habilidades de marketing para fabricar y distribuir sus productos y servicios. Los gobiernos federales también cumplen muchas funciones similares, si bien no idénticas, a las organizaciones de negocios. Los gobiernos pueden utilizar la investigación en forma muy similar a como la usan los gerentes de Starbucks o General Motors. Por ejemplo, la oficina estadounidense de Administración de Alimentos y Fármacos (FDA, por sus siglas en inglés) es una usuaria importante de la investigación de mercados, que aplica para determinar la forma en que la gente percibe y consume diversos alimentos y medicinas. Uno de sus estudios investigó la forma en que los consumidores usan las advertencias de riesgo que se incluyen en todos los medicamentos que se venden en Estados Unidos.9 En este sentido, este libro explora la investigación de mercados en la medida en que se aplica a todas las organizaciones e instituciones que realizan alguna actividad de marketing.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Grasas buenas y malas Es común ver a los consumidores estadounidenses revisar las etiquetas de los alimentos. En fechas recientes lo más probable es que estén valorando la información sobre la cantidad de grasa que contienen. A la oficina estadounidense de Administración de Alimentos y Fármacos le interesa que los consumidores reciban información que no sólo sea correcta, sino que también comunique el mensaje adecuado para alcanzar una dieta saludable. El problema principal es que no toda la grasa es igual. Por ejemplo, los dietistas advierten de los riesgos asociados con cantidades excesivas de grasas trans, pero las etiquetas de información nutricional sólo dividen los lípidos en saturados y no saturados. Entre los numerosos factores que complican la interpretación de estas etiquetas, uno es que la grasa trans (hidrogenada) es grasa no saturada desde el punto de vista técnico, pero cuando se consume actúa como saturada. Así que, ¿dónde se le debe colocar? La FDA no podrá atender este problema con acierto sin una investigación de mercados que responda preguntas como:

1. Si las grasas trans se listan como saturadas, ¿las creencias de los consumidores respecto de su consumo serían más negativas? 2. Si la mención de la cantidad de grasa saturada del producto incluye un rubro para indicar la cantidad de “grasa saturada” que es trans, ¿los consumidores se confundirían más al elaborar sus dietas? 3. Si todas las cantidades de grasa reciben una prominencia similar en la etiqueta, ¿el consumidor tendrá la misma actitud hacia los diferentes tipos de grasa? Para complicar más el problema, algunos segmentos de consumidores, como los adolescentes, pueden confundirse y usar las etiquetas de información para seleccionar marcas menos nutritivas. Así que en realidad ¡buscan la que tiene la peor proporción de grasas trans! Fuentes: “Health Labels are in the Eye of the Beholder”, vol. 40 (enero), p. 80. Hunter, B. T. (2003), “Labeling Transfat is Tricky”, Consumers’ Research Magazine, 86 (julio), pp. 8-10.

Investigación de mercados básica y aplicada Una forma útil para describir la investigación se basa en la especificidad de su propósito. La investigación de se realiza para atender una decisión de marketing específica en una empresa u organización determinada. Nuestra semblanza introductoria describe cómo AFLAC utilizó la investigación de mercados aplicada para decidir cómo mejorar el conocimiento de sus seguros complementarios por incapacidad. La investigación de mercados básica se conduce sin una dirección específica en mente, que por lo general no se enfoca en atender las necesidades de una organización determinada. Es una investigación que trata de ampliar los límites del conocimiento de marketing, y no se centra en solucionar un problema particular de la realidad. Dicha investigación comprueba la validez de una teoría general de marketing o busca aprender más de algún fenómeno del mercado. Por ejemplo, una buena parte de esta investigación básica aporta información sobre las formas en que la atmósfera del lugar donde se realiza la venta minorista influye en las emociones y conducta del consumidor.10 Con esta herramienta es posible aprender en qué medida el lugar físico agrega valor al producto que consumen los clientes. No examina el problema desde la perspectiva particular de algún proveedor minorista de bienes o servicios. Sin embargo, si la administración de Starbucks está enterada de los resultados, puede aprovecharlos para diseñar estudios de investigación aplicada sobre tópicos referentes al diseño de sus cafeterías. Así, ninguno de los dos tipos de investigación es del todo independiente. En ciertas ocasiones los investigadores utilizan diferentes términos para distinguir el mismo concepto. Algunos reservan el término investigación de mercados para referirse a la investigación básica. Otros lo aplican para la investigación aplicada destinada a satisfacer las necesidades de una empresa en un mercado particular. Aunque la distinción es muy útil para describir la investigación, hay muy pocos aspectos que se refieran sólo a investigación básica o sólo a investigación aplicada. El enfoque de este libro es de investigación aplicada: estudios que se emprenden para responder a problemas específicos o tomar decisiones sobre políticas o propuestas particulares. Además, aquí el término investigación de mercados describe cualquier tipo de investigación. En este libro se destaca la investigación aplicada porque la mayoría de los estudiantes se orientará hacia la práctica diaria de la gerencia de marketing y otros serán investigadores que intervendrán en la solución de problemas para empresas u organizaciones sin fines de lucro.

mercados aplicada


7 FIGURA 1.1

Resumen del método científico

Conocimiento previo

Observación

Hipótesis

Prueba de hipótesis (observación o experimentación)

Conclusión (nuevo conocimiento)

El método científico Toda investigación de mercados, ya sea básica o aplicada, se apoya en el método científico. El método científico es la forma en que los investigadores utilizan el conocimiento y las evidencias para llegar a conclusiones objetivas sobre el mundo real. Es el mismo en las ciencias sociales, como el marketing, que en las ciencias exactas, como la física. En este caso, es la manera en que se llega a entender los fenómenos de marketing. La figura 1.1 ilustra el método científico como una serie de múltiples rutas para desarrollar ideas. Cuando se logra expresar las ideas en términos investigables, se llega a la etapa de las hipótesis. El siguiente paso es probar las hipótesis frente a la evidencia empírica (con base en la observación o la experimentación). Entonces los resultados pueden o no apoyarlas. A partir de estos resultados se adquiere conocimiento nuevo. En la investigación básica, la comprobación de las percepciones o hipótesis previas para deducir inferencias y conclusiones sobre los fenómenos lleva a la formulación de leyes generales. La utilización del método científico en la investigación aplicada asegura la objetividad en el acopio de hechos y comprueba las ideas creativas en las estrategias de marketing alternas. La esencia de la investigación, ya sea básica o aplicada, está en el método científico. Gran parte de este libro se sustenta en la metodología científica. Por tanto, las técnicas de la investigación básica y la aplicada difieren sobre todo en grado, más que en sustancia.

Concepto de marketing En cualquier estrategia de negocios se manejan sólo algunas orientaciones (véase la figura 1.2). Una empresa orientada al producto asigna prioridades en su toma de decisiones, para recalcar la superioridad técnica del producto. Por esta razón, los elementos de juicio que aportan los técnicos y expertos de campo son muy importantes cuando se toman decisiones cruciales. Una empresa orientada a la producción asigna alta prioridad a la eficiencia y eficacia de los procesos de producción en su toma de decisiones. En este caso, el aporte de ingenieros y contadores adquiere importancia en la medida en que la empresa trata de reducir sus costos. Las empresas orientadas a la producción suelen ser muy grandes y fabrican productos a gran escala. En estas dos orientaciones la investigación de mercados está rezagada.


8 FIGURA 1.2

Orientaciones de marketing en los negocios

Empresa orientada al producto

Ejemplo

La toma de decisiones prioriza el diseño físico, moda o superoridad técnica del producto.

La industria de la moda fabrica ropa en estilos y tamaños que pocos competidores puedan adoptar.

Poca investigación del consumidor Empresa orientada a la producción

Ejemplo

Da prioridad a la eficiencia y eficacia de los procesos de producción en la toma de decisiones.

En el proceso de la línea de montaje, la industria automotriz estadounidense se empeña en reducir los costos de producción tanto como sea posible.

Poca investigación del consumidor Empresa orientada al marketing

Ejemplo

Se enfoca en la forma en que la empresa proporciona valor a los consumidores.

Las cadenas hoteleras conocidas están diseñadas para atender las necesidades de los viajeros, en particular las de los viajeros de negocios.

Mucha investigación del consumidor

Por otra parte, la investigación de mercados es una herramienta esencial que permite la implantación de una orientación de marketing.11 El concepto de marketing es una idea central en el pensamiento del marketing moderno, que se enfoca en la forma en que la empresa proporciona valor a sus consumidores, más que en el producto físico o en el proceso de producción. Ha evolucionado al paso del tiempo a medida que las empresas orientadas al producto o a la producción responden a los cambios en los entornos económico y de la competencia. Cuando una empresa adopta el concepto de marketing, genera una orientación al marketing. Ello requiere que la administración: 1. Esté orientada al cliente, lo que implica que todas las decisiones de la empresa tomen en cuenta su efecto sobre el consumidor. 2. Dé más importancia a la rentabilidad a largo plazo, que a las utilidades a corto plazo o al volumen de ventas. 3. Adopte una perspectiva transversal de las funciones; el marketing debe integrarse en todas las demás funciones de negocios.

Orientación al cliente AL PUNTO El propósito del marketing es conocer a su cliente tan bien, que cuando sus expectativas se enfrentan con el producto, éste se ajusta de tal manera a ellas, que se vende solo. -Peter Drucker

Con base en el concepto de marketing, el consumidor se encuentra en el centro de la operación: es el eje en torno al cual se mueve el negocio para alcanzar el equilibrio entre los mejores intereses de todos los que intervienen en él. Según esta filosofía, cuando la empresa crea productos y servicios tiene en mente las necesidades de los consumidores. Muchos teóricos y gerentes de marketing creen que la creación de valor para los consumidores es lo que justifica la existencia de una empresa. Por tanto, a diferencia de las otras dos orientaciones, la investigación de mercados que enfoca los deseos, creencias y actitudes del consumidor es primordial. Go-Gurt de Yoplait, un yogur envasado en un tubo triangular diseñado para que cupiera en las mochilas escolares de los niños, tuvo ventas por más de $100 millones en su primer año en el mercado. El desarrollo de Go-Gurt ilustra con claridad una orientación al consumidor. Para empezar, la investigación de los hábitos de consumo de yogur en la escuela mostró que madres y niños querían un producto entre comidas cómodo y fácil de transportar. Algunas marcas, como Colombo Spoon in a Snap, ofrecían la comodidad de incluir una cuchara como parte de su sistema de entrega/empaque. Sin embargo, por las respuestas de los consumidores que los especialistas de Yoplait pudieron revisar, éstos creyeron que los chicos consumirían más yogur si pudieran “dejar la cuchara” y tomar el yogur en cualquier parte y momento. A las madres y niños que participaban en una prueba de sabor se les invitó a probar diferentes empaques para llevar –tubos largos, delgados, gruesos


9 FIGURA 1.3

Rentabilidad a largo plazo

Bienes

Servicios

Gas Maíz Herramientas

Guarderías infantiles Balnearios Proveedores de servicios de Internet

Deben satisfacer los deseos, creencias y actitudes de los clientes

y otros diseños– sin que se les dijera cómo manejarlos. Uno de los investigadores de la empresa comentó: “Fue divertido ver a las madres inquietas, para luego decidir vaciar con delicadeza el producto en una cuchara y llevársela a la boca. En cambio, los niños supieron de inmediato qué hacer.”12 Exprimir el Go-Gurt del tubo fue otra gran idea. A los chicos les encantó que el empaque les permitiera jugar con su comida, algo que los padres siempre les dicen que no hagan. Go-Gurt es un producto divertido, conveniente, que permite a los consumidores tener la libertad de comerlo siempre que quieran y cuando quieran. Yoplait entendió que ese conocimiento de las necesidades del consumidor, junto con la investigación y desarrollo del producto, lleva las estrategias de marketing al éxito, y que el liderazgo en la industria, en verdad, incluso la supervivencia corporativa, dependen de la satisfacción de los consumidores.

Rentabilidad a largo plazo La orientación al cliente no significa esclavizarse a todos los caprichos transitorios de los consumidores. Implícita en el concepto de marketing se encuentra la hipótesis de continuidad de la empresa; debe ser rentable para sobrevivir (véase la figura 1.3). No importa lo popular que Starbucks sea, pero quizá sería más popular si el precio promedio de una taza de café fuera de treinta centavos, en lugar de tres dólares. Sin embargo, los costos de producción del café y los laborales relacionados con la conservación de la atmósfera de Starbucks exceden mucho esa cifra. En otras palabras, es probable que la empresa fracasara si se hubiera empeñado en satisfacer ese deseo a un precio bajo. En contraste, con una orientación de producción, Starbucks tiene éxito con lo que tal vez sea el perfil de mayor costo de todas las cadenas estadounidenses de cafeterías. El segundo aspecto del concepto de marketing cuestiona el volumen sin utilidades o el volumen de ventas por sí mismo. Algunas veces la mejor decisión para un cliente y la mejor decisión para una empresa a largo plazo es que la venta no se realice. Por ejemplo, un proveedor de partes podría engañar a un cliente sobre la calidad del producto que comercializa y hacer una venta inmediata. Sin embargo, cuando las partes comiencen a fallar antes de lo previsto, es bastante seguro que el cliente no regrese. Si, por el contrario, el vendedor de la empresa hubiera sido honesto y sugerido otro proveedor, podría encontrar otra oportunidad para hacer negocios con ese cliente.

Un esfuerzo transversal El personal de marketing no trabaja en el vacío, aislado de otras actividades de la empresa. Las acciones de personas en áreas como producción, crédito e investigación y desarrollo afectan los esfuerzos de marketing de una organización. De modo similar, el trabajo de los mercadólogos afectará las actividades de otros departamentos. Es casi seguro que surjan problemas cuando falta un esfuerzo integrado en toda la empresa. El concepto de marketing enfatiza una perspectiva transversal o transfuncional para lograr la orientación al consumidor y la rentabilidad a largo plazo. El primer panel de la figura 1.4 muestra una empresa en la cual todos los departamentos trabajan en forma independiente; no es transversal y, por tanto, no está orientada al marketing. El segundo panel ilustra una empresa donde el personal de marketing trabaja de manera transfuncional con otros departamentos para alcanzar la rentabilidad a largo plazo.


10 FIGURA 1.4

Aislamiento en comparación con la transversalidad del marketing en una empresa

Finanzas

Finanzas

Distribución

Investigación de mercados

Investigación de mercados Producción

Distribución (a ) Aislamiento

Producción (b ) Transversalidad

Hay problemas cuando el departamento de marketing considera que su única responsabilidad es enfocarse en las necesidades del cliente. En realidad, las metas de otras áreas funcionales pueden estar en conflicto con la satisfacción del cliente o con la rentabilidad a largo plazo. Por ejemplo, quizás el departamento de ingeniería desee tener mucho tiempo para crear un diseño de producto en el que las metas de simplicidad y economía sean fundamentales. Sin embargo, el área de marketing prefiere que haya menos tiempo y diseños más complejos, con componentes a la medida y características opcionales en diseños múltiples. El departamento de finanzas puede desear presupuestos fijos, justificaciones estrictas de gastos y precios que cubran los costos, mientras que el departamento de marketing desea presupuestos flexibles, justificaciones amplias de gastos y precios por debajo del costo para desarrollar el mercado con rapidez. Diferencias similares aparecen en otras áreas funcionales de la organización y pueden ser la causa de serios conflictos. Cuando a una empresa le faltan procedimientos organizacionales para comunicar la información de marketing y coordinar los esfuerzos en esta materia, su programa de marketing sufrirá las consecuencias. Puesto que los resultados de las investigaciones revelan información de marketing crucial, son una herramienta clave de la administración para determinar qué desean los clientes y la mejor forma de satisfacer sus necesidades. Es vital, por tanto, que la administración realice investigación de mercados, que los investigadores obtengan resultados válidos y confiables, y que éstos sean comunicados a quienes toman las decisiones para que les ayuden a diseñar la estrategia de marketing de la empresa. Las compañías orientadas al marketing visualizan una cadena de clientes dentro del sistema de producción/entrega.13 Un contador que prepara un informe para un gerente de ventas debe considerar a dicho gerente como un cliente que utilizará la información para tomar decisiones en beneficio de clientes externos que adquieren los productos de la empresa. Cada empleado debe contribuir a la mejora de la calidad y entregar valor a los clientes.

Conservar a los clientes y construir relaciones Los mercadólogos con frecuencia hablan de conseguir clientes, pero conservarlos tiene una importancia similar. Los mercadólogos efectivos trabajan para construir relaciones a largo plazo con sus clientes. El término marketing relacional comunica la idea de que una meta básica es construir relaciones a largo plazo con los clientes, lo que contribuye al éxito de la empresa. Una vez que se realiza un intercambio, el marketing


11

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Harley-Davidson va al extranjero Así, aunque la investigación de mercados fue positiva, al final la investigación realizada por Harley sobre el ambiente político determinó la decisión. Otra opción: Harley puede dirigir sus esfuerzos hacia el mercado femenino estadounidense. La investigación muestra que la propiedad de motocicletas entre las mujeres estadounidenses casi se ha duplicado, hasta 10 por ciento, desde 1990. También sugiere que Harley necesita motocicletas más pequeñas y deportivas para satisfacer los deseos de este mercado. Fuentes: Asia-Africa Intelligence Wire (2005), “Harley-Davidson Rules Out India Foray for Near Future” (2 de septiembre), Akron Beacon Journal (2005), “Women Kick It into Gear” (22 de mayo).

efectivo demanda manejar las relaciones para que se generen intercambios adicionales. Los mercadólogos efectivos consideran que hacer una venta no es el fin de un proceso, sino el principio de la relación de la organización con un cliente. Los consumidores satisfechos regresarán a una empresa que los haya tratado bien. Si necesitan comprar el mismo producto en el futuro, o si necesitan algo relacionado, saben cuál es el primer lugar donde deben buscar. La administración de la calidad total es una filosofía de negocios que tiene mucho en común con el concepto de marketing. Esta filosofía representa la creencia de que el proceso de administración debe integrar en toda la organización la calidad impulsada por el cliente. El pensamiento que subyace en la administración de la calidad total fue articulado con claridad por un directivo de Burger King: “El cliente es la clave de nuestro éxito. Ahora observamos nuestro negocio con los ojos de nuestros clientes y medimos nuestro desempeño con sus expectativas, no con las nuestras.”14 Una empresa que aplica una estrategia de calidad total se evalúa con los ojos del cliente. Es evidente que el concepto de marketing y la administración de la calidad total están estrechamente entrelazados. En una empresa que se administra con una filosofía de calidad total, la orientación de la manufactura hacia la productividad de más bajo costo debe ser armónica con el compromiso del marketing orientado a los productos de calidad a precios aceptables. Por ejemplo, si Ford Motor Company anuncia que “la calidad es la tarea número uno”, el departamento de producción debe cerciorarse de que todos los automóviles que salgan de la línea de montaje cumplan con las especificaciones de calidad del cliente. La idea de que el mejoramiento de la calidad es trabajo de todos los empleados se debe integrar a toda la organización, de modo que marketing y producción estén en armonía. Si esta idea entra en conflicto con el área de manufactura de permitir variaciones en los estándares de calidad, la empresa debe implantar controles estadísticos de la calidad y otras mejoras en sus operaciones de manufactura para optimizar sus sistemas e incrementar la productividad. El capítulo 8 analiza en detalle la medición de la calidad, la satisfacción del cliente y el valor. No obstante, a lo largo de este libro se explica cómo ayuda la investigación de mercados a que una empresa alcance la meta de crear experiencias valiosas para sus clientes.

La investigación de mercados: un medio para aplicar el concepto de marketing La construcción de casas solía ser un negocio dominado por los contratistas estadounidenses. Si un cliente deseaba una casa que le suministrara máxima satisfacción, la única opción era pagar un sobreprecio. Hoy día hay otras opciones y numerosos constructores crecen a nivel nacional. Para lograr este crecimiento han aplicado procesos impulsados por el mercado que integran investigación a los diseños de casas. Dicha investigación rastrea los patrones de vida reales para construir viviendas aprovechables al máximo. En otras palabras, en lugar de tener “espacio que se desperdicia” en cosas que agregan poco o incluso distraen el

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Antes de que Harley-Davidson salga a ultramar, debe realizar una amplia investigación sobre ese mercado. Encontrará que en ciertos países, como Francia o Italia, los consumidores prefieren motocicletas más económicas y prácticas. Allí la gente prefiere una ¡Vespa Wasp que una Harley Hog! En otros casos, concluirá que los consumidores tienen una actitud favorable hacia Harley-Davidson, y que sus productos podrían incluso verse como artículos de mucho prestigio. Recién Harley analizó la posibilidad de entrar a India a partir de un análisis de tendencias que mostraban una economia en auge. No obstante una opinión favorable de los consumidores y una economía en auge no fueron suficientes para justificar una distribución de Harley en India. ¿El problema? Las importaciones de lujo están sujetas a impuestos muy altos, por lo que serían prohibitivas para casi todos los consumidores de ese país.

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Divertirse en la nieve depende de las tendencias del tiempo, equipo y ropa adecuados, todos ellos temas para investigación de mercados.


aprovechamiento de un hogar, ese espacio se reduce para dedicarlo a las áreas en las que la familia en realidad “vive”. Además, la investigación muestra que los consumidores utilizarán áreas al aire libre si son diseñadas de forma adecuada. Por eso las casas incluyen corredores cubiertos o salas abiertas en lugar de espacios interiores menos usados, como una sala formal.15 Uno de estos nuevos contratistas es David Weekley, quien dedica una atención considerable al servicio posventa. La investigación indica que el servicio posventa podría ser una fuente de recomendaciones significativa. Como resultado, las casas de David Weekley incluyen una garantía de 10 años. Antes de que se coloque algún aparato dentro de sus casas, se debe demostrar que durará lo suficiente como para tener una buena posibilidad de que resistirá el tiempo de la garantía. En congruencia con la investigación, más de 30 por ciento de los propietarios de estas casas recomiendan la empresa a nuevos clientes. Por ello, ha tenido un éxito enorme con este modelo y ofrece precios accesibles y una sensación de hacerlo a la medida. Ahora es la constructora de casas más grande de Estados Unidos.16 La investigación de mercados también evita la comercialización de productos que no están orientados al consumidor. Algunas veces las ideas que parecen adelantos revolucionarios en el laboratorio, fracasan cuando se enfrentan al mercado. Por ejemplo, se supuso que un remedio en polvo contra el dolor sería un buen calmante porque se debía mezclar con leche. Sin embargo, no calmó el malestar de los consumidores. La investigación mostró que el público consideró que este salto hacia delante en realidad era un paso hacia atrás en la comodidad. Alguien olvidó considerar el beneficio para el consumidor. Al mejorar la eficiencia, la investigación facilita también la rentabilidad. Por ejemplo, durante la introducción de un nuevo producto, una proyección correcta del potencial de ventas es esencial para estimar su rentabilidad. En el caso de una empresa que estudia la introducción de un alimento para gatos mezclado con un medicamento contra la ingesta de bolas de pelos, tiene que apoyarse en una prueba de mercado para determinar el precio óptimo de este nuevo producto.También debe realizar una verificación extensa para garantizar que el programa de marketing está en sintonía con la maximización de la rentabilidad de la empresa y al mismo tiempo la satisfacción de los consumidores. El análisis de los datos también incrementa la eficiencia. Los representantes de marketing de Exxon Chemical Company usaron laptops para presentar un complejo conjunto de cálculos de ventas y mostrarle a sus clientes potenciales la superioridad de los productos de Exxon sobre los de la competencia. Estos análisis de datos mejoran las posibilidades de los vendedores y la eficiencia de la empresa. Dada la importancia de integrar los esfuerzos de la empresa, un investigador de mercados debe conocer no sólo la investigación, sino también todo el espectro de las actividades de marketing.

Valor gerencial de la investigación de mercados en la toma de decisiones estratégicas La premisa es que una eficaz gerencia de marketing requiere investigación. Atienda los siguientes casos: DirectTV, el servicio de televisión satelital directa, utiliza la investigación de mercados para determinar qué clase de programación debe agregar a su lista de canales. Un directivo de la empresa afirma: “La investigación ha impulsado todos los aspectos de nuestras decisiones de negocios.”17 En Ford Motor Company la investigación es de tal relevancia, que la empresa no toma una decisión importante sin alguna forma de investigación de mercados. El valor principal de esta investigación para los gerentes es que reduce la incertidumbre y facilita la toma de decisiones sobre estrategias y tácticas de marketing para alcanzar las metas de la empresa.


El desarrollo y ejecución de una estrategia de marketing recorre cuatro etapas: 1. Identificación y evaluación de las oportunidades de mercado. 2. Análisis de los segmentos de mercado y selección de los mercados meta. 3. Planeación y aplicación de una mezcla de marketing que dé valor a los clientes y satisfaga los objetivos organizacionales. 4. Análisis del desempeño de la empresa.

Identificación y evaluación de oportunidades Algo que la investigación de mercados puede hacer es vigilar el ambiente competitivo para detectar señales que indiquen una oportunidad de negocios. Una simple descripción de alguna actividad social o económica, como las tendencias en la conducta de compra de los consumidores, puede ayudar a los administradores a reconocer problemas e identificar oportunidades para enriquecer los esfuerzos de marketing. En ciertos casos, esta investigación puede motivar a una empresa a emprender acciones para atender los deseos de los consumidores en una forma que beneficie tanto a éstos, como a la empresa. En ocasiones, evaluar las oportunidades puede requerir algo tan trivial como verificar las tendencias del clima, dado que los consumidores tienen la necesidad de mantener cierto grado de comodidad física. Así, los cambios en los patrones de temperatura pueden crear oportunidades de negocios para las empresas proveedoras de electricidad, los fabricantes de aparatos electrodomésticos e incluso de bebidas, en la medida en que más consumidores opten por tomar una bebida caliente como el chocolate cuando el clima está frío y deprimente. Las compañías también pueden ajustar sus patrones de distribución con base en el clima. Cuando el huracán Katrina golpeó la costa del Golfo en Estados Unidos, varias compañías fabricantes de sierras eléctricas (como Poulan) y otras compañías manufactureras de generadores (como Honda) comenzaron a enviar inventarios hacia esas áreas incluso antes de que llegara el ciclón. Como resultado, muchas tiendas de suministros para el hogar como Home Depot y Lowe pudieron mantener inventarios de estos productos vitales a pesar de un incremento en la demanda de ¡más de 1 000 por ciento! Así, el infortunio del huracán creó una oportunidad de negocios que también significó un valor real para los consumidores. En este caso, negocios y consumidores se beneficiaron por igual del hecho de que las empresas analizaron el ambiente en busca de tendencias. El propósito de un estudio de investigación sobre zapatos para correr era investigar las ocasiones o situaciones asociadas con el uso del producto –es decir, en qué casos los individuos usaban zapatos para correr–. Los investigadores encontraron que la mayoría de los dueños de esta clase de zapatos los usaban para caminar, no para correr. Asimismo, la mayor parte de este caminar era parte de su actividad diaria normal, como ir de compras o al trabajo. Mucha gente que usaba zapatos para correr en actividades rutinarias los consideraba como una alternativa a otros zapatos informales. Esta investigación llevó finalmente a un cambio en el diseño y producción hacia modelos diseñados para una caminata diaria cómoda y de estilo informal.18 Las oportunidades de mercado se pueden evaluar mediante muchos criterios de desempeño. Por ejemplo, el criterio de desempeño de la demanda del mercado se suele estimar aplicando técnicas de investigación de mercados. Los cálculos de potencial del mercado o proyecciones sobre condiciones ambientales futuras permiten que los gerentes evalúen las oportunidades. Los pronósticos acertados de ventas se hallan entre las partes más útiles de información de planeación que puede tener un gerente de marketing. No son posibles la certeza ni la precisión absolutas respecto del futuro, porque los cambios están ocurriendo constantemente en el ambiente, sin embargo, proyecciones objetivas de la demanda o de cambios en el ambiente pueden ser la base sobre la cual se construyan las estrategias de marketing.

Análisis y selección de los mercados meta La segunda etapa del desarrollo de la estrategia de marketing es analizar los segmentos del mercado y elegir los mercados meta. La investigación de mercados es una fuente importante de información para determinar qué características de los segmentos de mercado los distinguen del mercado global. Esta investigación puede ayudar a “localizar” o describir un segmento del mercado en términos demográficos y características. La geodemografía se refiere a la información que describe el perfil demográfico de los consumidores en una región geográfica particular. La compañía puede aprender que los consumidores

13 AL PUNTO El secreto del éxito es saber algo que nadie más sabe. -Aristóteles Onassis


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ubicados en un particular código postal de una región son de mediana edad, tienen varios hijos de más de 12 años, estudios universitarios y empleos de oficina. Una vez que la compañía conoce las características geodemográficas de un segmento de mercado, se puede comunicar eficazmente con dichos consumidores eligiendo los medios que alcancen ese perfil particular. Por ejemplo, Architectural Digest es una revista que leen de manera predominante consumidores de muy alto status social en los códigos postales más exclusivos de Estados Unidos.

Planeación y ejecución de una mezcla de marketing Con la información obtenida en las dos etapas previas, los gerentes de marketing planean y aplican una estrategia de mezcla de marketing. Puede ser necesario realizar investigaciones para apoyar decisiones específicas sobre cualquier aspecto de la mezcla de marketing. Por ejemplo, la investigación puede evaluar un curso de acción alterno. Así, la investigación publicitaria podría determinar si una actriz como Julia Roberts o una cantante como Mariah Carey funcionarían mejor como voceras de una marca específica de tintes para el cabello. Se podría realizar la investigación con anuncios de prueba con cada celebridad que incluyeran preguntas como si las actitudes hacia la marca son mejores para Julia o para Mariah, cuánta simpatía tiene cada celebridad, pero también, y lo que tal vez no es tan obvio, cuánta credibilidad tendría cada una basada en la creencia de los consumidores de que realmente usaran esos productos. Es esencial que un plan global de investigación incluya todos los elementos de la estructura de marketing. En otras palabras, una vez que la investigación determina un mercado meta y los medios que se pueden utilizar en la promoción, se necesita determinar qué beneficios se requieren para crear valor en beneficio de los consumidores, qué precio es el más adecuado y, lo que no se puede pasar por alto, qué canales de distribución alcanzarán mejor a esos consumidores. La integración de todo esto en la investigación lleva a una buena administración de marca.19 Los siguientes ejemplos destacan tipos selectos de la investigación que se podría realizar para cada elemento de la mezcla de marketing.

INVESTIGACIÓN DE PRODUCTO La investigación de producto adopta muchas formas, e incluye estudios diseñados para evaluar y desarrollar nuevos productos y aprender cómo adaptar líneas existentes. La prueba de concepto expone a consumidores potenciales a una idea de nuevo producto para considerar la aceptación y factibilidad del concepto. La prueba de producto revela las fortalezas y debilidades de un prototipo, o determina si un producto terminado tiene mejor desempeño que el de las marcas competidoras, o si funciona conforme a lo esperado. Los estudios de evaluación de nombres de marca investigan si un nombre es apropiado para un producto. La investigación engloba todas las aplicaciones de la investigación de mercados que buscan desarrollar atributos en el producto que agreguen valor a los consumidores. Antes de que Cheetos se convirtiera en la primera marca importante de bocadillos estadounidenses manufacturados y vendidos en China, las pruebas de sabor del producto revelaron que los tradicionales Cheetos con sabor a queso no atraían a los consumidores chinos. Así que la compañía investigó a los clientes presentándoles 600 distintos sabores para encontrar cuáles eran los más apreciados. Entre los sabores que los chinos probaron y rechazaron se encuentran el aderezo ranchero, los nachos, la pizza italiana, la parrillada hawaiana, el satay de cacahuate, la jaiba del Mar del Norte, el camarón enchilado, el curry de leche de coco, el pulpo ahumado y la jibia. La investigación reveló que a estos consumidores sí les gustaban ciertos sabores. Así que cuando los Cheetos llegaron a China, lo hicieron en dos sabores: sabrosa crema estadounidense y delicioso bistec japonés.20 En otras palabras, el resultado fue esencialmente unos Cheetos sin queso.

INVESTIGACIÓN DEL PRECIO En muchos sentidos, la investigación de precios representa la investigación de mercados más general. Muchas pruebas de mercado se refieren a la cuestión de la forma en que los consumidores responderán a un producto que se ofrece a dos diferentes precios. La fijación de precios se refiere a encontrar el monto del sacrificio de dinero que representa mejor el valor que los consumidores perciben en un producto, después de considerar diversas restricciones del mercado. La mayoría de las organizaciones realiza investigación de precios. Starbucks puede parecer caro ahora, pero si el precio se duplicara, ¿perdería muchos clientes? En AFLAC, ¿cuánto están


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Éxito de la clase de negocios? Si usted ha visto alguna vez el precio de las tarifas de clase de negocios en los vuelos trasatlánticos, probablemente se sorprendió con el precio. Un boleto con descuento de viaje redondo clase turista de Atlanta a París en temporada de alta demanda suele costar apenas algo más de mil dólares. ¡Ese mismo boleto en clase de negocios a menudo cuesta entre cinco y diez mil dólares! Por lo general, estos vuelos se realizan en los aviones más grandes, como los Boeings 747 o 777. Un Boeing 777 puede acomodar hasta 450 pasajeros. Sin embargo, cuando se incluyen tres docenas de asientos de clase de negocios, su capacidad se reduce por debajo de los 400 pasajeros. Así, es fácil ver que se debe investigar mucho, tanto para evaluar el diseño del producto (qué atributos del producto y servicios constituyen una experiencia de clase de negocios) como el precio (tanto en clase turista como de negocios) para determinar la mejor configuración de la aeronave. La investigación demuestra que los pasajeros de clase de negocios dan prioridad a la comodidad del asiento y a la capacidad de quedar totalmente acostados durante el vuelo, la calidad de la comida y la facilidad de abordaje como atributos que construyen la experiencia de la clase de negocios. Recientemente han comenzado a operar algunas aerolíneas que tratan de aprovechar este concepto iniciando

vuelos sólo de clase de negocios “con descuento.” Maxjet estima que los consumidores cederán un poco de comodidad a cambio de una reducción en el precio. La empresa planea equipar Boeings 737 (más pequeños que los aviones normales de vuelo trasatlántico) con 102 asientos de clase de negocios que no quedarán totalmente acostados –¡y sin clase turista!–. El resultado es una aerolínea sólo para clase de negocios con tarifas en vuelos trasatlánticos que cuestan entre $1 600 y $3 800, menos de la mitad de las tarifas tradicionales para la clase de negocios. Aplicando este concepto a una escala todavía más pequeña, algunas aerolíneas experimentan con servicios para clase de negocios en jets Citation Excel equipados sólo para siete pasajeros.

Fuentes: McCarnety, Scott (2005), “Start-Up Airlines Fly Only Business Class”, The Wall Street Journal (20 de septiembre), p. D1; Pitock, Todd (2005), “Getting There”, Forbes, 176 (septiembre), pp.30-32.

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dispuestos los consumidores a pagar mensualmente por cada dólar de seguros complementarios por incapacidad? La investigación de precios también indaga la forma en que la gente responde a las tácticas de precios. ¿Cómo responden los consumidores a las reducciones de precio en una forma u otra? ¿Cuánto está dispuesta la gente a pagar por algún atributo crucial del producto? ¿Visualizan los consumidores los descuentos de precios o volumen como justos en una categoría dada?21 ¿Existen brechas entre marcas nacionales, regionales y privadas?22 Lo más importante es que esta investigación también se refiere a la forma en que los compradores determinan el valor percibido. La investigación de precios atiende las percepciones naturales de calidad del consumidor. Gran parte de la investigación estudia las reacciones del comprador a los bajos precios, y documenta el hecho de que, en no pocas ocasiones, los precios pueden ser en realidad demasiado bajos. En otras palabras, con bajos precios las ventas pueden de hecho reducirse, en lugar de incrementarse.23 Recientemente, Wal-Mart sometió a prueba de mercado una cafetería de tipo Starbucks llamada Medina’s Kicks.24 La instaló en una tienda de Wal-Mart en Texas. Se comenzaron a probar los precios con referencia a un Starbucks cercano. A precios 25 por ciento por debajo de Starbucks, las ventas fueron relativamente estables, mientras esta cadena seguía con su popularidad usual. Al reducir el precio, también pueden haber reducido la calidad percibida del producto. Con la elevación de precios, ¿se podrían mejorar las percepciones de calidad y hacer que los consumidores pensaran que el café puede ser más similar a un Starbucks? Éstas son preguntas usuales de precios.

INVESTIGACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN La distribución se refiere a los canales de marketing que “distribuyen” físicamente los productos de un fabricante a un consumidor. Un canal de marketing es una red de instituciones interdependientes que realizan la logística necesaria para que haya consumo. Algunos canales son muy cortos y relacionan sólo a un productor y a un consumidor, y otros son muy largos e incluyen muchas empresas de transporte, de ventas al mayoreo y al menudeo. Puede ser algo obvio el porqué se usa el término cadena de suministros para referirse al canal de distribución. La distribución es necesaria para eliminar la separación entre compradores y vendedores (vea la figura 1.5).


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La distribución de Disney Por lo general, cuando pensamos en imágenes de la distribución, vienen a la mente los tractocamiones y los carros de ferrocarril cargados con productos industriales o de consumo. Pero las preguntas de investigación relativas a la distribución son de tanta importancia para las compañías que venden bienes “blandos”, como para las que venden productos más tangibles como refrigeradores. Las compañías de la industria del entretenimiento como Disney, enfrentan en la actualidad un ambiente de consumidores en rápido cambio. El cambio está impulsado principalmente por avances en la tecnología digital y electrónica. Una decisión clave que enfrentan en la distribución es si deben seguir repartiendo filmes en película, o si deben entregarlos a los cines sólo en un formato digital. Los investigadores de Disney analizaron los ahorros potenciales en costos relacionados con esta decisión, y calcularon que habría ahorros de mil millones de dólares anuales. Sin embargo, también estimaron que deberán subsidiar a los cines aproximadamente con 100 mil dólares por sala para ayudarlos a financiar la adquisición del nuevo equipo que requiere la exhibición de filmes digitales. Disney © DAVID YOUNG-WOLFF/PHOTOEDIT

FIGURA 1.5

Canales de distribución

también enfrenta preguntas clave de marketing que se refieren al tiempo y formato de distribución de las cintas. En la actualidad, con tantas tecnologías existentes, es posible la entrega en video. Asimismo, la piratería de filmes está ocurriendo más y más rápido y en mayor escala que nunca. Así, Disney analiza si debe entregar directamente las películas a los consumidores, al mismo tiempo que las entrega a los cines. Además, examina el efecto de la distribución de cintas que se puedan bajar a iPods o a teléfonos celulares. Estos asuntos generan muchas preguntas relacionadas con los precios y el diseño de productos, ya que un filme planeado para la “pantalla grande” puede no verse bien en ¡una pantalla de dos pulgadas de un iPod! Es evidente que la investigación de mercados tiene que intervenir para solucionar estas interrogantes.

Fuentes: Marr, Merissa (2005), “In Shakeup, Disney Rethinks How it Reaches Audiences,” The Wall Street Journal (1 de octubre), p. A1; Marr, Merissa (2005), “A Cineplex Pitch: Hey Hollywood, Make Better Movies to Lure Crowds”, The Wall Street Journal (19 de agosto), p. B12; Wingfield, Nich y Ethan Smith (2005), “Video Comes to the iPod”, The Wall Street Journal (13 de octubre), p.B1.


La investigación de la distribución queda tipificada por los estudios dirigidos a seleccionar sitios de venta al menudeo o de almacenamiento. Se puede realizar un estudio de minoristas o mayoristas, porque las acciones de un miembro del canal pueden afectar mucho el desempeño de otros integrantes. A menudo se necesita investigar la distribución para conocer las operaciones de minoristas y mayoristas, y para conocer las reacciones a las políticas de marketing de un fabricante. También se puede usar para examinar el efecto de los sistemas de pedidos justo a tiempo, o la distribución exclusiva sobre la calidad del producto. La investigación enfocada en el desarrollo y mejora de la eficacia de los canales de marketing es de extrema importancia. Golden Books distribuía tradicionalmente sus pequeños libros para niños con pasta dura y lomo dorado por conducto de minoristas como Waldenbooks o B. Dalton Booksellers. Cuando indagó dónde preferirían sus consumidores comprar Golden Books, la compañía supo que los comercializadores masivos, las tiendas de abarrotes y las farmacias serían tan populares como canales de distribución igual que las tiendas de alto nivel. Hoy día, compañías editoras como Golden Books enfrentan la posibilidad de usar nuevos y más cortos canales de distribución que permitirían la entrega en casa vía Internet. Esto significa no sólo menos tiempo de la producción al consumo, sino que también permite que los libros adquieran vida mediante la interactividad. ¿Debe Golden Books abandonar sus canales más tradicionales de distribución y enfocar sus recursos en esta nueva opción de entrega? De modo similar, otras compañías enfrentan decisiones claves relativas a la comercialización en un ambiente de operaciones nuevo y tecnológicamente más avanzado. La tecnología de la televisión está muy adelantada. Como resultado, más y más consumidores están construyendo salas de entretenimiento en sus hogares. Estas salas incluyen tecnologías a precios cada vez más accesibles, como televisores de alta definición y de pantalla plana, y sistemas de sonido que rivalizan con los de los cines. ¿Cómo afecta esto los canales tradicionales de distribución de filmes, como los estudios de producción, compañías de entretenimiento, grupos/cooperativas de actores y cines individuales? Asimismo, las medicinas que requieren receta médica para su venta se pueden comprar ahora en Internet. Para el consumidor, el canal de marketing hace a un lado la tradicional visita al médico y a la farmacia local. Tocante a las compañías farmacéuticas, ¿conviene aprovechar este canal? Al eliminar al médico familiar de la red de distribución, ¿parece menos efectiva la medicina y, en este caso, se daña la reputación de la marca? Se necesita investigación de mercados para examinar asuntos relacionados, que incluye definir si el producto es igualmente efectivo o no, tanto en el nuevo como en el tradicional canal de marketing. Las conclusiones pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones sobre la distribución, y a quienes formulan las políticas a decidir los límites que se pueden imponer sobre las distintas opciones de comercialización de medicinas que requieren receta.

INVESTIGACIÓN DE LA PROMOCIÓN La promoción es la función de comunicación de la empresa responsable de dar a conocer el producto y persuadir a los consumidores. La investigación de la promoción indaga la eficacia de la publicidad, premios, cupones, muestras, descuentos, relaciones públicas y otras promociones de ventas. Sin embargo, entre todas éstas, las empresas gastan más tiempo, dinero y esfuerzo en la investigación de la publicidad. Las conclusiones de la investigación de mercados de Zales, un gran minorista de joyería, ayudaron a crear una publicidad con encabezados grandes de una sola palabra que preguntaban simplemente: “¿Confuso?”, “¿Nervioso?” o “¿Perdido?” Los anuncios reconocían de manera abierta los considerables riesgos emocionales y financieros que conlleva la compra de joyas. La investigación había evidenciado que los consumidores comunes se sentían incapaces de determinar la calidad relativa de diversos artículos de joyería, creían que las compras resultaban costosas, y necesitaban que se les reasegurara que habían hecho adquisiciones correctas, en particular porque frecuentemente compraban la joyería para alguien más. Esta promoción ayudó a comunicar un mensaje efectivo de empatía con el consumidor. En forma parecida, un negocio en transición debe comunicar con eficacia su significado. En la medida en que AT&T pasa de ser un mero proveedor de servicios de larga distancia a un especialista de cable, Internet y comunicación inalámbrica donde la distancia ya no importa, se esfuerza porque su imagen también cambie. Pero la investigación mostró que el nombre de su marca todavía evocaba la imagen de una compañía telefónica de viejo estilo.25 La investigación de mercados indicó también una gran familiaridad con el globo azul de barras blancas que servía como logo de AT&T. Una encuesta encontró que había un reconocimiento sin ayuda de 75 por ciento en el amplio mercado de consumo, un reconocimiento de 77 por ciento entre la gente de 18 a 24 años, y un reconocimiento de 80 por ciento entre los “networkers

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activos, de alto valor” –consumidores que gastaban setenta y cinco dólares o más al mes en servicios de larga distancia e inalámbricos. Gracias a este alto nivel de reconocimiento, AT&T produjo numerosos comerciales de televisión que presentaban una animación del globo rebotando y dando diversión, las cuales fueron demostraciones de alta intensidad de las diversas formas en que la compañía se está transformando a sí misma en el mundo de banda ancha, acompañadas de explicaciones con voz sobrepuesta de estos nuevos servicios. La investigación futura puede considerar colocar el logo en sitios de iPod e incluso como inserción de producto en juegos de video, como una forma de transformar todavía más la imagen de “Ma Bell” de AT&T en la imagen de un moderno proveedor de servicios de tecnología.26 La investigación de los medios de difusión ayuda a las empresas a tomar decisiones sobre cuáles medios como la televisión, los periódicos, las revistas u otras alternativas son más adecuados para transmitir el mensaje que se pretende. La elección entre alternativas se puede basar en una investigación que muestre la proporción de consumidores que un vehículo publicitario particular puede alcanzar en cada segmento del mercado.

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LA MEZCLA DE MARKETING INTEGRADA

Best Buy ha reinventado la tradicional imagen de genio incomprendido de un Geek y ha hecho que funcione en su beneficio.

En la actualidad, el marketing se enfoca cada vez más en el hecho de que las diferentes decisiones promocionales no se deben tomar de manera aislada. Más bien, se adopta el concepto de comunicación integrada de marketing, que significa que todos los esfuerzos promocionales (publicidad, relaciones públicas, venta personal, marketing de eventos, etcétera) deben estar coordinados para comunicar una imagen consistente. De igual manera, las empresas de marketing comprenden que los elementos de la mezcla de marketing deben funcionar juntos. Por ejemplo, un cambio en el precio puede afectar la calidad del producto, lo que a su vez puede también influir en decisiones sobre la distribución. Desde el punto de vista de la investigación, la mezcla de marketing integral significa que los estudios de investigación frecuentemente indagan los efectos de diversas combinaciones de elementos de la mezcla de marketing sobre resultados importantes, como ventas e imagen. La investigación sugiere que las empresas orientadas al consumidor se enfocan particularmente en la integración de todos los aspectos de su marketing en un solo mensaje.27 Best Buy, un minorista de aparatos electrodomésticos y electrónicos con sede en Estados Unidos, mostró en fechas recientes el éxito de integrar las ventas y el servicio con la promoción. Usted encontrará un Geek en cada tienda de Best Buy. Se trata de expertos en tecnología (v. g., “geeks de computadoras”) que ofrecen consejos bien informados de venta y servicio técnico. Para ser un Geek, ¡hay que parecer un Geek! Su ropa está cuidadosamente coordinada: calcetines blancos con zapatos negros, pantalones negros que les quedan algo cortos, una camisa deportiva blanca y una delgada corbata negra. Hoy, los Geeks ocupan un lugar destacado en los anuncios de televisión de Best Buy, e incluso ofrecen instalación y servicio técnico a domicilio. Los Geeks están transformando Best Buy en la mente de los consumidores.28 Las compañías que integran el uso de voceros congruentes, como los Geeks, en todos los elementos de marketing, gozan de imágenes de marca más favorables entre los consumidores y pueden comunicar mejor la información importante.29

Análisis del desempeño del marketing Después de que se ha implantado una estrategia de marketing, la investigación de mercados puede servir para informar a los gerentes si las actividades planeadas se ejecutaron de manera adecuada y si se está logrando lo que se esperaba. En otras palabras, se puede realizar la investigación de mercados con el fin de obtener retroalimentación para la evaluación y control de los programas de marketing. Este aspecto de la investigación de mercados es especialmente importante para una exitosa administración de valor total, que trata de manejar y vigilar todo el proceso por el cual los consumidores reciben beneficios de una compañía. La investigación de monitoreo del desempeño se refiere a la investigación que ofrece de manera regular, y en ocasiones rutinaria, una retroalimentación para evaluar y controlar la actividad del marketing. Por ejemplo, la mayor parte de las empresas vigila constantemente sus actividades de ventas al menudeo y al mayoreo


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Más rápido o Swiffer? Procter & Gamble (P&G) investiga ampliamente a sus consumidores. Cuando desarrolló un proyecto de investigación para diseñar un mejor trapeador de pisos, las reacciones de los consumidores se interpretaron como indicadores de que no querían ningún trapeador en absoluto. ¡No querían trapear! Trapear consumía demasiado tiempo, era aburrido y sucio. Lo que querían era deshacerse de sus trapeadores. ¿El resultado? ¡Un trapeador desechable! Hoy lo conocemos como Swiffer. La tela con tratamiento químico recoge la suciedad como imán, y luego se puede desechar rápida y fácilmente. Esta misma investigación llevó a reemplazos desechables en los trapos de limpieza y en los cepillos de baños. Así, la investigación que examina la forma

en que los productos actuales se pueden mejorar, llevó a avances claves en ellos. Todos estos articulos siguen dejando muy buenas ganancias a P&G.

Fuentes: Ellison, Sarah (2005), “Studying Messy Habits to Sweep Up a Market”, The Wall Street Journal (14 de julio), pp. B1-B4; Neff, Jack (2005), “Swiffer by Another Name”, Advertising Age, 76 (15), p. 11.

para asegurar una detección temprana de bajas en las ventas y otras anomalías. En las industrias de abarrotes y medicamentos, la investigación de ventas puede usar los Universal Product Codes (UPCS, códigos universales de producto) en los empaques que leen las cajas registradoras electrónicas y el conteo computado de salidas para obtener valiosa información de participación de mercado importante para la tienda y los gerentes de marca interesados en los volúmenes de ventas de sus productos al menudeo. El análisis de la participación de mercado y de las ventas es la forma más común de investigación para vigilar el desempeño. Casi todas las organizaciones comparan sus ventas actuales con las ventas previas y con las de sus competidores. Sin embargo, el análisis del desempeño en el mercado no se limita a la investigación de las cifras de ventas. La medición de marketing se refiere a los modos cuantitativos de vigilar y medir el desempeño del marketing. Se requiere investigación para determinar una medición de marketing que permita que una empresa sepa si los recursos invertidos en sus actividades de comercialización han cumplido con sus metas cuantitativas de negocios. Esta medición habilita a una empresa para valorar el rendimiento sobre su inversión (ROI) relacionada con las actividades de marketing. La investigación de la vigilancia del desempeño realizada por el despacho ACNielsen sugiere por ejemplo que sólo 18 por ciento de los comerciales de televisión entrega un ROI positivo a las compañías anunciadas.30 Cuando el análisis del desempeño de marketing indica que las cosas no caminan conforme a lo planeado, puede ser necesaria una investigación de mercado para explicar qué salió mal. Frecuentemente se busca información detallada sobre fallas o errores específicos. Si se identifica un área general de problemas, el desglose del volumen de ventas de la industria y del volumen de ventas de la empresa en diferentes áreas geográficas puede explicar problemas específicos. Una exploración a mayor profundidad indicaría qué criterios gerenciales resultaron erróneos.

¿Cuándo se necesita la investigación de mercados? La necesidad de tomar decisiones inteligentes bien informadas motiva en última instancia la investigación de mercados. No toda decisión requiere este tipo de investigación. Así, cuando se enfrenta una decisión clave, un gerente de marketing debe considerar inicialmente si realiza o no dicha investigación. La determinación de realizarla se centra: (1) en restricciones de tiempo; (2) la disponibilidad de datos; (3) la naturaleza de la decisión que se debe tomar, y (4) el valor de la información que se deriva de la investigación, comparada con sus costos.

Restricciones de tiempo Una investigación sistemática lleva tiempo. En muchos casos la administración cree que se debe tomar una decisión de inmediato sin dejar tiempo para la investigación. En otros se diseñan estrategias sin una información adecuada o sin un conocimiento cabal de las situaciones del mercado. Aunque tomar decisiones sin investigar no es la situación ideal, algunas veces la urgencia obliga a hacerlo. La premura con la cual los


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gerentes frecuentemente desean tomar decisiones suele chocar con el deseo de rigor de los investigadores de mercados en la aplicación del método científico.

Disponibilidad de los datos Es frecuente que los gerentes ya posean suficiente información para tomar decisiones sólidas sin investigación adicional de marketing. Sin embargo, cuando les falta información adecuada, se debe considerar este recurso. Esto significa que se necesita recopilar datos de una fuente apropiada. Si existe una fuente potencial de datos, los gerentes querrán saber cuánto costará conseguirlos. Si no se pueden obtener datos, o no se pueden recabar de manera oportuna, no se debe emprender este proyecto particular de investigación. Por ejemplo, muchos países africanos nunca han realizado un censo de población. Las organizaciones que realizan negocios internacionales a menudo encuentran que los datos sobre actividades de negocios o características de la población que están fácilmente disponibles en Estados Unidos, no existen o son muy escasos en los países en desarrollo. Imagínese el problema que enfrentan los investigadores de marketing que desean precisar el potencial de mercado en lugares como Uzbequistán, la Macedonia yugoslava y Ruanda.

Naturaleza de la decisión El valor de la investigación de mercados depende de la naturaleza de la decisión que los gerentes deban tomar. Una de rutina que no requiere inversión sustancial puede no exigir un gasto mayor en investigación de mercados. Por ejemplo, una compañía de computadoras debe actualizar su manual de instrucciones de operación cuando hace modificaciones menores a sus productos. Es probable que el costo de la investigación para determinar la redacción correcta en esta actualización sea demasiado alto para esta necesidad menor. La naturaleza de la decisión no es totalmente independiente del siguiente asunto que analizaremos: los beneficios en comparación con los costos de la investigación. Sin embargo, en general, mientras más estratégica o tácticamente importante sea la decisión, más probable será que esa investigación se realice.

Comparación de costos y beneficios Hay tanto costos como beneficios cuando se realiza investigación de mercados.Ya antes vimos algunas bondades para la administración que se derivan de esto. Desde luego, efectuar las investigaciones para obtener estos beneficios requiere incurrir en gastos. En cualquier situación en que se tenga que tomar una decisión, los administradores deben identificar vías alternas de acción y luego sopesar el valor de cada opción contra su costo. A la investigación de mercados se le puede considerar como una alternativa de inversión. Cuando se enfrenta la toma de decisión sin investigar, o de posponerla hasta después de investigar, los administradores se deben hacer tres preguntas: 1. ¿Valdrá la pena el resultado o tasa de rendimiento como para pagar la inversión? 2. ¿Será suficiente la información que se obtenga con la investigación de mercados para mejorar la calidad de las decisiones al grado de justificar el gasto? 3. ¿El gasto de los fondos disponibles en la investigación propuesta es el mejor uso que se les puede dar? Por ejemplo, TV-Cable Week no se sometió a prueba de mercado antes de su lanzamiento. Aunque la revista presentaba artículos y relatos sobre personalidades y hechos de la televisión, su principal atractivo era el listado de programas, canal por canal, que mostraba la programación exacta que un suscriptor podía recibir. Editar una revista a la medida de cada sistema individual de televisión por cable en el país requería un costoso sistema de cómputo. Para ello se necesitaba una inversión sustancial que no podía reducirse a la investigación, por lo que se consideró que ésta no era conveniente. El valor de la información derivada de la investigación no era positivo porque su costo excedía sus beneficios. Por desgracia, los problemas de precios y distribución resultaron tan abrumadores después del lanzamiento, que el producto fue un fracaso. No obstante, sin la ventaja de la mirada retrospectiva, sus administradores tomaron la decisión razonable de no realizar una investigación. Compararon el costo de la información (es decir, el costo de la prueba de marketing) con los beneficios que obtendrían de ella. La figura 1.6 muestra los criterios para determinar cuándo se debe realizar la investigación de mercados.

Capítulo 1. Función de la investigación de mercados FIGURA 1.6

Determinación de cuándo se debe realizar la investigación de mercados

Disponibilidad de los datos

Restricciones de tiempo ¿Hay tiempo suficiente antes de que se tome la decisión? No

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Sí

¿Se puede tomar la decisión con lo que ya se conoce?

Naturaleza de la decisión

Sí

¿Es la decisión de considerable importancia estratégica o táctica?

No

No

Comparación de costos y beneficios Sí

¿Excede el valor de la información a investigar? No

No realice la investigación de mercados

Investigación de mercados en el siglo XXI La investigación de mercados, como todas las actividades de negocios, se sigue renovando. Los cambios en las tecnologías de comunicación y la tendencia hacia un mercado cada vez más global han desempeñado una función muy importante en muchos de estos cambios.

Tecnologías de comunicación Prácticamente todo mundo está “conectado” hoy día. Cada vez más gente está “conectada” casi todo el tiempo. La forma en que la información se intercambia, almacena y reúne ha pasado por cambios totalmente revolucionarios que han impactado la vida de un estudiante universitario común. En la actualidad, la cantidad de información contenida en una biblioteca entera puede caber fácilmente en una sola computadora personal. La velocidad con que se puede intercambiar la información también ha crecido de manera vertiginosa. Durante los años 1970 el intercambio de información fue anunciado de la noche a la mañana en la parte continental de Estados Unidos como un cuasi-milagro de la tecnología moderna. Hoy día podemos intercambiar información al instante de cualquier parte del mundo con casi cualquier otra parte del mundo. Las conexiones a la Internet son ahora inalámbricas, así que uno no tiene que estar pegado a una pared para entrar a la World Wide Web. Nuestros teléfonos móviles y dispositivos de datos de mano se pueden usar no sólo para conversar, sino también como medio de comunicación que puede incluir datos de investigación de mercados. En muchos casos, la tecnología también ha hecho posible almacenar o recopilar información a menores costos que en el pasado. Por lo general, las comunicaciones electrónicas cuestan menos que el correo normal –y ciertamente menos que una entrevista cara a cara– e importan más o menos el mismo precio, no importa a qué distancia se halle el interlocutor del investigador. Así, las expresiones “el tiempo se colapsa” y “las distancias están desapareciendo” capturan esa enorme revolución en la velocidad y alcance de nuestras modernas tecnologías de comunicación. Los cambios en la tecnología de las computadoras han hecho mucho más fácil la recolección y análisis de datos. Como veremos en un capítulo posterior, ahora existen muchos paneles de familias de consumidores a los que se puede acceder vía la Internet; es decir, hay menos necesidad de incurrir en costos de tiempo y gastos asociados con las encuestas normales por correo. Asimismo, el poder de computación que se requiere para solucionar complejos problemas estadísticos es fácilmente accesible. De nueva cuenta, en tan poco tiempo atrás como los años 1970 estas aplicaciones de computación requerían costosos equipos mainframes que se hallaban sólo en las corporaciones muy grandes, universidades importantes y grandes instituciones gubernamentales o militares. Los investigadores podían anticipar esperas de horas o incluso más tiempo para obtener resultados de un programa estadístico que procesaba las respuestas de 200 personas. En la actualidad, incluso las computadoras laptops más básicas solucionan prácticamente en nanosegundos complicados problemas estadísticos relativos a miles de datos.

Investigación de mercados global La investigación de mercados se ha vuelto cada vez más global en la medida en que más y más empresas aprovechan mercados que tienen pocos límites geográficos, si es que tienen alguno. Numerosas compañías

Sí

Realice la investigación de mercados


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E “Jacques” Daniels Las ventas de bebidas destiladas en Estados Unidos han declinado en los últimos 10 o 15 años conforme más estadounidenses se han acercado a la cerveza o al vino como su bebida de elección. Como resultado, compañías como Bacardí y Brown-Forman, productores de Jack Daniels, han seguido estrategias de desarrollo de mercado que incluyen crecientes esfuerzos para ampliarse a plazas internacionales. El presupuesto de marketing para operaciones internacionales de Brown-Forman incluye una porción significativa de investigación de mercados. Al investigar antes de lanzar un producto, la empresa puede conocer los patrones de consumo de su producto en una cultura particular. Algunas conclusiones de esta investigación indican que: 1. Los japoneses toman Jack Daniels (JD) como bebida que acompaña las cenas. Un grupo de cuatro o cinco consumidores pedirá una botella de JD para tomársela con la cena.

2. Los consumidores australianos toman bebidas destiladas principalmente en sus hogares. Asimismo, en contraste con los japoneses, los consumidores australianos prefieren combinar JD con bebidas refrescantes u otras mezclas. Como resultado de esta investigación, JD lanzó una combinación llamada “Jack and Cola”, que se vende en botellas de 12 onzas en toda Australia. El producto ha tenido un gran éxito. 3. Los consumidores británicos también prefieren bebidas mezcladas, pero las toman generalmente en bares y restaurantes. 4. En China e India es más frecuente que los consumidores elijan bebidas falsificadas o que los dejan “fuera de combate” para ahorrar dinero. Así, enfoques innovadores de investigación se han dirigido a asuntos relacionados con la forma en que funciona el mercado negro y cómo pueden educar mejor a los consumidores sobre las diferencias entre el producto real y los que dejan “fuera de combate.” El resultado es que todo el Jack Daniels que se vende, se vende ahora fuera de Estados Unidos. Fuentes: Swibel, Mathew (2005), “How Distiller Brown-Forman Gets Rich by Exploiting the Greenback’s Fall –and Pushing its Brands Abroad”, Forbes, 175 (8), pp. 152-155.

© SUSAN VAN ETTEN

conducen extensas investigaciones en el mercado internacional. Upjohn realiza investigación de mercados en 160 países.ACNielsen International, conocida por sus encuestas de televisión, es la compañía de investigación de mercados más grande del mundo. Dos tercios de sus operaciones provienen de fuera de Estados Unidos.31 Ahora se puede encontrar Starbucks en casi todo país desarrollado del globo. AFLAC ofrece sus productos en varios continentes. Las compañías que realizan negocios en otros países deben entender la naturaleza de esos mercados particulares y sopesar si requieren estrategias de marketing a la medida. Por ejemplo, aunque las quince naciones de la Unión Europea comparten un solo mercado formal, la investigación de mercado revela que los europeos no comparten gustos idénticos en muchos productos de consumo. Los investigadores han determinado que no existe tal cosa como un consumidor europeo promedio; idioma, religión, clima y centurias de tradición dividen a las naciones de la Unión Europea. Scantel Research, una empresa británica que asesora a las compañías en preferencias de color, encontró inexplicables diferencias en los gustos europeos respecto de las medicinas. Los franceses prefieren píldoras moradas que se revientan, pero a ingleses y holandeses les agradan blancas. A los consumidores de los tres países les disgustan las cápsulas rojas brillantes, que se venden muy bien en Estados Unidos. Este ejemplo ilustra el hecho de que las compañías que hacen negocios en Europa deben hacer investigaciones en todo el continente para adaptarse a los usos y hábitos de compra locales.32 Incluso las empresas que producen marcas que son iconos en su propio país se hallan ahora haciendo investigaciones internacionales. El recuadro de Investigación al instante expone la forma en que Brown-Forman, la compañía matriz de Jack Daniels (el clásico whisky Bourbon o de “malta agria” estadounidense) está entrevistando ahora a consumidores de regiones apartadas del mundo.33 La internacionalización de la investigación impone mayores demandas a los investigadores de mercados y exalta la necesidad de contar con herramientas metodológicas que permitan la validación cruzada de los resultados, lo que significa que las conclusiones empíricas de una cultura existen también y se conducen de manera similar en otra cultura. El desarrollo y aplicación de estas herramientas de investigación internacional son un tópico importante en la investigación básica de marketing.34

Resumen En este capítulo se han manejado siete objetivos de aprendizaje. Después de leerlo, el estudiante debe ser competente en cada área descrita por un objetivo de aprendizaje. 1. Explicar por qué la investigación de mercados es esencial para el éxito de los negocios. Aunque muchas decisiones de negocios se toman de manera intuitiva o “caprichosa”, este tipo de toma de decisiones conlleva mucho riesgo. Si indaga primero un asunto y


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reúne información sobre consumidores, competidores y el mercado, una compañía puede tomar una decisión más informada. El resultado es una resolución menos riesgosa. La investigación de mercados es la función de recopilación de inteligencia en los negocios. La inteligencia incluye información sobre consumidores, competidores, tendencias económicas, empleados y otros factores que afectan el éxito en el mercado. Esta inteligencia ayuda en decisiones que van desde la planeación de largo plazo hasta las decisiones tácticas de corto plazo. 2. Definir qué es la investigación de mercados. La investigación de mercados es la aplicación del método científico a la búsqueda de la verdad respecto de fenómenos de marketing. La investigación se debe realizar de modo sistemático, no al azar. Debe ser objetiva para evitar los efectos perversos de los prejuicios personales. La investigación de mercados debe ser rigurosa, pero el rigor cede siempre ante las restricciones de tiempo y recursos que acompañan una decisión particular de negocios. 3. Identificar la diferencia entre la investigación aplicada y la investigación básica. La investigación de mercados aplicada busca facilitar la toma de decisiones de los gerentes. La investigación básica o pura trata de enriquecer el conocimiento sobre teorías y conceptos. Ambas son importantes. La investigación aplicada es con mayor frecuencia el tema de este libro. 4. Explicar en qué forma la investigación de mercados es importante para las decisiones sobre producto, precios, promoción y distribución. Los gerentes de negocios pueden tomar mejores decisiones sobre la mezcla de marketing si utilizan los resultados una investigación. El capítulo ofrece ejemplos de estudios relativos a cada dimensión de la mezcla de marketing y muestra cómo la investigación de mercados es útil en un sentido táctico. 5. Analizar la forma en que la investigación de mercados ayuda a la empresa a desarrollar y ejecutar sus estrategias. La investigación de mercados es un medio de aplicación del concepto de marketing, y la idea central en el marketing. El concepto de marketing afirma que una empresa se debe orientar tanto a la satisfacción del consumidor como a la rentabilidad de largo plazo (en lugar de enfocarse en el volumen de ventas de corto plazo). Las organizaciones deben centrarse en crear y conservar a sus consumidores. La investigación de mercados ayuda a ejecutar el concepto de marketing al identificar las necesidades y problemas de los consumidores, mejorar la eficiencia y evaluar la eficacia de las estrategias y tácticas de comercialización.

El desarrollo e implantación de una estrategia de marketing consta de cuatro etapas: (1) identificación y evaluación de oportunidades; (2) análisis de los segmentos de mercado y la elección de mercados meta; (3) planeación y ejecución de una mezcla de marketing que aporte valor a los consumidores y cumpla con los objetivos de la organización, y (4) análisis del desempeño de la empresa. La investigación de mercados ayuda en cada etapa aportando información para la toma de decisiones estratégicas. 6. Identificar las situaciones que requieren investigación de mercados y las que no la requieren.

Los gerentes de marketing determinan si se debe realizar una investigación con base en: (1) las restricciones de tiempo; (2) la disponibilidad de datos; (3) la naturaleza de la decisión que se va a tomar, y (4) el beneficio de la información que se deriva de la investigación en contraste con su costo.

7. Describir de qué modo la tecnología y la internacionalización están afectando la manera en que se realiza y usa la investigación. La tecnología ha cambiado casi todos los aspectos de la investigación de mercados. Las computadoras y la tecnología de las comunicaciones modernas hacen que la recopilación y análisis de datos, el diseño del estudio, el informe y prácticamente todos los demás aspectos de la investigación sean más fáciles y mejores. Aún más, en la medida en que más compañías hacen negocios fuera de sus propias fronteras, hacen también investigaciones en el mercado internacional. Esto subraya el hecho de que la investigación debe evaluar la medida en que se pueden aplicar e interpretar en la misma forma las herramientas de investigación en diferentes culturas. Así, las técnicas de investigación a menudo deben ofrecer una validación cruzada de los resultados.

Términos y conceptos clave Investigación de mercados Investigación de mercados aplicada Investigación de mercados básica Método científico Orientación al producto Orientación a la producción Concepto de marketing Orientación al marketing

Orientación al consumidor Marketing relacional Geodemografia Fijación de precios Canal de marketing Cadena de suministros Promoción Investigación de la promoción

Comunicación integrada de marketing Mezcla de marketing integral Administración de valor total Investigación de monitoreo del desempeño Medición de marketing Validación cruzada


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Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Es posible tomar decisiones de marketing sólidas sin realizar una investigación de mercados? ¿Qué ventajas ofrece la investigación sobre una toma de decisiones intuitiva y caprichosa? 2. Defina una orientación al marketing y una orientación al producto. ¿En qué orientación estratégica hay mayor necesidad de investigación de mercados? 3. Nombre algunos productos que lógicamente podrían haberse desarrollado con ayuda de la investigación de mercados. 4. Defina la investigación de mercados y describa su tarea. 5. ¿Cuáles de las siguientes organizaciones es probable que usen la investigación de mercados? ¿Por qué? ¿Cómo? a) Manufacturera de cereales para el desayuno b) Manufacturera de tuercas, tornillos y otros sujetadores c) La Comisión Federal de Comercio d) Un hospital e) Una compañía que publica libros de marketing 6. Una compañía fabricante de automóviles realiza investigaciones para tratar de predecir el tipo de diseño de autos que los consumidores desearán en 2020. ¿Es esto investigación básica o aplicada? Explíque. 7. ¿Cuál es la definición de una mezcla de marketing integral? ¿Cómo repercute en la investigación que realiza una empresa?

8. Comente las siguientes afirmaciones: a) Se paga a los gerentes de marketing para que corran riesgos con las decisiones. Se paga a los investigadores de mercado para que reduzcan el riesgo de tales decisiones. b) Una estrategia de marketing no puede ser mejor que la información sobre la cual se formula. c) El propósito de la investigación es solucionar problemas de marketing. 9. Liste las condiciones que ayudan a un investigador a decidir cuándo se debe realizar o no una investigación de mercados. 10. ¿Cómo han afectado la tecnología y la internacionalización la investigación de mercados? 11. RED ¿Cómo cree usted que la Internet ha facilitado la investigación? Trate de usar la Internet para encontrar las ventas totales anuales de Starbucks y AFLAC. Para ayudarse, puede usar las herramientas del Business Resource Center que acompañan el texto. 12. ¿Qué tipos de herramientas usa más el investigador dada la siempre creciente internacionalización del marketing?

Actividades de investigación 1. RED Supongamos que usted fuera dueño de una joyería en Denton, Texas. Usted piensa abrir una segunda tienda exactamente igual a la primera. No ha decidido si ubicar la nueva tienda en otro sitio de Denton, Texas, o en Birmingham, Alabama. ¿Por qué haría usted alguna investigación de mercado antes de tomar la decisión? ¿Debe realizar la investigación? Vaya a www.census.gov ¿Cree usted que alguna de esta información le sería útil en la investigación?

2. Visite el Business Resource Center (vía la Internet). Úselo para encontrar artículos recientes de noticias relativas al uso de la investigación de mercados en la toma de decisiones respecto de cada elemento de la mezcla de marketing. 3. En el Business Resource Center encuentre un artículo que ilustre un ejemplo de estudio de investigación aplicada de marketing que incluya algún aspecto de tecnología. ¿Cómo difiere de un estudio de investigación básica que se enfoque también en un aspecto similar de la tecnología?

Caso 1.1 Krispy Kreme Krispy Kreme comenzó sus operaciones en la parte frontal de una tienda en 1937, cuando Vernon Rudolph compró una receta secreta de donas fermentadas de un chef francés. Desde entonces, cientos de sus tiendas identificadas con sus techos verdes han florecido en todo Estados Unidos. A Krispy Kreme le gustaría incluso ampliarse a países como Canadá, España, Japón, Gran Bretaña y Australia. La compañía acredita su éxito a la calidad de sus productos, la limpieza de sus tiendas y las buenas relaciones con los consumidores de su comunidad. Nadie parece capaz de definir específicamente lo que hace que el sabor de las donas de Krispy Kreme sea tan superior al de otras marcas, pero todo mundo está de acuerdo en que tiene algo que ver con la “experiencia de la dona caliente”. Los gerentes de marketing de la compañía explican que, en última instancia, cada tienda se centra en lo que sabe hacer mejor: ofrecer buenas donas y buen café. Su producto, sostienen, cruza todas las fronteras socioeconómicas

y geográficas, y no bombardean a sus clientes con ningún otro mensaje. Las tiendas de Krispy Kreme son algo más que simplemente limpias. El “teatro de las donas” permite que los clientes observen al través de ventanas de vidrio cuando éstas se preparan al través de ventanas de vidrio; pueden incluso ver las donas horneadas pasando por lo que la compañía llama “la cascada del glaseado”. Todo esto hace participar a los clientes en la experiencia de producción y les asegura un producto de calidad. Krispy Kreme también trabaja arduamente para desarrollar relaciones con sus clientes y ser una fuerza positiva en las comunidades donde tiene tiendas. Ha ayudado a recaudar millones de dólares donando generosamente donas a proyectos de beneficencia y es una de las primeras compañías de Estados Unidos que participó en campañas de recaudación de fondos. Los programas de relaciones con la comunidad están específicamente orientados a las familias. Por ejemplo, estos programas alientan a los chicos a sacar buenas calificaciones: los estudiantes que


llevan sus tarjetas con buenas calificaciones reciben una dona gratis por cada A (10) que tengan. La compañía patrocina equipos deportivos locales e invita a grupos de niños a visitas guiadas en sus instalaciones, lo que puede incluir que los chicos hagan sus propias donas.

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Preguntas 1. Para tener éxito en el mercado global, ¿qué investigación de mercados debe emprender Krispy Kreme? 2. ¿Qué actividades de investigación de mercados realiza Krispy Kreme para determinar dónde debe construir una tienda? 3. La empresa enfrenta actualmente las críticas de los partidarios de las dietas bajas en carbohidratos, lo que ha reducido sus ventas. ¿Cómo puede ayudar la investigación de mercados a enfrentar este problema?

Caso 1.2 Ben & Jerry’s Ben & Jerry’s Homemade, Inc., el fabricante de helados, yogur congelado y sorbetes con sede en Vermont, fue fundado en 1978 en una renovada gasolinería en Burlington,Vermont, por los amigos de la infancia Ben Cohen y Jerry Greenfield, con una inversión de $12 000 (de los cuales $4 000 eran prestados).35 Pronto se hicieron populares por sus novedosos sabores, elaborados con leche y crema frescas de Vermont. La compañía distribuye actualmente helados normales, helados bajos en grasa, yogur congelado, sorbetes y otros productos originales en todo el país, así como en algunos países extranjeros, en supermercados, tiendas de conveniencia, franquicias de Ben & Jerry’s, restaurantes y otros negocios. La estrategia de producto de Ben & Jerry’s es diferenciar su marca superpremium de otras marcas de helados. La imagen de su marca refleja alta calidad, exclusividad y un poco de diversión. Sus sabores totalmente naturales tienen nombres peculiares. Por ejemplo, “Chubby Hubby” tiene trozos cubiertos de chocolate, galletas rellenas de mantequilla de cacahuate en un suntuoso helado malteado de vainilla con vetas profundas de chocolate y mantequilla de cacahuate. Otros nombres en la línea de helados de la compañía incluyen Cherry García, Bovinity Divinity, Dilbert Totally Nuts, New York Super Fudge Chunk, Chunky Monkey y From Russia with Buzz. Los procesos de desarrollo de nuevos productos y de designación de nombres para los sabores es una prioridad máxima para Ben & Jerry’s. Por ejemplo, el helado Phish Food se de-

sarrolló como producto único con un nombre divertido asociado con la banda Phish. Ben Cohen había sido vecino de algunos miembros de Phish desde los primeros años de la banda como favorita en el escenario de la música local. Cuando Ben & Jerry’s sugirió preparar un helado Phish para celebrar sus raíces compartidas de Vermont, la banda estuvo de acuerdo. Así que la empresa hizo un coctel de helado de chocolate con turrón de malvavisco, un grueso remolino de caramelo y un cardumen de peces de chocolate en cada pinta de helado. La mayor parte del veteado de los malvaviscos acaba desapareciendo. La compañía hizo grandes esfuerzos para que el malvavisco se mantuviera como debía. Con Phish Food usted puede ver, saborear y sentir las vetas blancas de los malvaviscos. El envase de Phish Food es algo distinto al tradicional de Ben & Jerry’s. El contenedor con capacidad de una pinta está diseñado con imágenes del show de luces de los conciertos de Phish, y presenta a los miembros de la banda, Trey Anastasio, Mike Gordon, Jon Fishman y Page McConnell, en la tapa del envase junto con Ben y Jerry.

Pregunta ¿Qué función desempeña la investigación de mercados en el desarrollo de nuevos productos y en el desarrollo del nombre de la marca en una compañía como Ben & Jerry’s?

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L T A D O

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P A S

E J A IZ D

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SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO

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CAPÍTULO 2

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. 2. 3. 4. 5.

Conocer y diferenciar los conceptos de datos, información e inteligencia. Comprender las cuatro características que definen los datos. Conocer el propósito de la investigación como auxiliar de las operaciones de marketing. Saber qué es un sistema de apoyo a las decisiones, y qué función cumple. Reconocer las principales categorías de bases de datos.

Semblanza del capítulo: ¡Datos para donas! ¿Quién hace las mejores donas en Estados Unidos? ¿Qué fabricante las comercializa mejor? Son dos preguntas diferentes. Vender donas significa algo más que sólo hacer una gran dona. Krispy Kreme es líder por su participación de mercado, entre las empresas que elaboran donas en Estados Unidos, con cientos de tiendas en todo el país; también tiene operaciones en otras naciones más, ¡incluida Corea del Sur! No obstante que cuando los consumidores piensan en Krispy Kreme, lo primero que recuerdan son los establecimientos con tubos de neón en forma de lazo, el hecho es que la mayor parte de los ingresos de Krispy Kreme proviene de las ventas de donas fuera de sus propias tiendas. Es posible encontrar sus locales en miles de tiendas de conveniencia y abarrotes y casi en todas las supertiendas de Estados Unidos. En una situación así, hay muchos datos por rastrear, como dónde se entregan las donas y dónde se venden. El acopio manual de estos datos cada vez que se necesitaran exigiría miles de llamadas telefónicas. Por tanto, sería un proceso intensivo en mano de obra, en particular si se considera que las decisiones tomadas a partir de estos datos se realizan sobre operaciones cotidianas. Aunque Krispy Kreme tiene la capacidad de elaborar sistemas y hardware para rastrear todos estos datos en tiempo real, optó por subcontratar esta tarea con una empresa que se especializa en el rastreo, registro y almacenamiento de datos de venta minorista. Esto le resulta más efectivo en costos, que comprar y mantener la tecnología para realizar esta tarea por sí misma. Los datos alimentan sistemas de software conocidos como sistemas de apoyo a las decisiones (decision support systems, DSS), lo que permite a Krispy Kreme ajustar sus programas de producción para satisfacer la demanda, actualizar precios, manejar los procesos de facturación e incluso detectar las tendencias de mermas en los inventarios. De modo que si los empleados o clientes de una tienda consumen el producto sin comprarlo, el sistema permite que los directivos de la empresa se enteren. Aún más, si Krispy Kreme necesita datos adicionales, el proveedor de la información los

Capítulo 2. Sistemas de información y administración del conocimiento

tiene disponibles en un almacén de datos. En otras palabras, los datos aportan un conocimiento que auxilia a los gerentes de marketing de la empresa en las operaciones cotidianas.1

Introducción La contratación de una entidad externa para que Krispy Kreme maneje su información ilustra la forma, algunas veces refinada, en que las empresas de marketing modernas integran los datos a sus procesos de decisión. Muchas de las decisiones que solían tomarse de manera intuitiva ahora se complementan con “inteligencia”, que se entrega en forma automática a través de alguna computadora o se obtiene de un almacén de datos. Las empresas de donas no están solas en este esfuerzo. Imagine toda la información que pasa cada día por las tiendas de Home Depot. Cualquier transacción con los clientes, un anaquel vacío, el calendario de trabajo de un empleado –hasta la programación de la limpieza de los baños– crea una información valiosa que puede ser usada por los investigadores y por quienes toman decisiones. Si considera que Home Depot tiene miles de tiendas, ¡es evidente que Home Depot necesita un almacén de datos! Como Krispy Kreme, Home Depot ha subcontratado el almacenamiento y administración de sus inventarios. En este caso, IBM maneja los datos para integrarlos a la estrategia y tácticas de la administración. Datos de las cajas registradoras, relojes checadores, conteo de anaqueles y muchos sitios más se concentran, analizan y alimentan en forma automática en los sistemas de administración o se entregan como informe de investigación. En cierta forma, ¡este tipo de investigación de mercados es automático!2 Este capítulo analiza la administración del conocimiento y el papel que los sistemas de apoyo a las decisiones desempeñan para auxiliar a las empresas a tomar decisiones de marketing informadas. También presenta el concepto de sistemas de información y fuentes de datos globales que existen más allá de los muros de cualquier empresa. La moderna tecnología de datos permite que las compañías integren con más facilidad la investigación con la estrategia y con operaciones de marketing.

Información, datos e inteligencia En el lenguaje cotidiano, términos como información y datos se utilizan con frecuencia como sinónimos. Los investigadores usan estos términos de maneras específicas que destacan la utilidad que de cada uno obtienen. Los datos son sólo hechos o mediciones registradas de ciertos fenómenos (cosas o hechos). La información son los datos formateados (estructurados) para apoyar la toma de decisiones o definir la relación entre dos o más hechos. A su vez la inteligencia de mercados es el subconjunto de datos e información que tiene en realidad algún poder explicativo y que permite tomar decisiones efectivas. En otras palabras, hay más datos que información, y más información que inteligencia. Piense otra vez en los miles de hechos no resumidos que registra Home Depot todos los días. Cada vez que un producto se escanea en el mostrador de salida, ese hecho se registra y se convierte en dato. Las transacciones de cada cliente ingresan al mismo tiempo en el sistema computarizado de inventario de la tienda. El sistema de inventario estructura los datos de tal forma que se genera un informe sobre las condiciones del inventario y pedidos para esa tienda. Por consiguiente, el sistema automático de inventarios convierte los datos en información. Aún más, la información de los registros de ventas e inventarios de cada tienda son revisados por analistas que rastrean tendencias de venta. Estos descubren dichas tendencias y preparan informes que ayudan a los proveedores de Home Depot a conseguir los productos necesarios para cada tienda, o incluso sugieren lugares para nuevas tiendas. De ese modo, el analista ha completado la transformación de datos en inteligencia. La figura 2.1 ayuda a ilustrar las diferencias entre datos, información e inteligencia.

Características de la información valiosa No todos los datos son valiosos para quienes toman decisiones. Los datos útiles se convierten en información y ayudan a un gerente de marketing a tomar decisiones. Dichos datos también pueden ser inteligentes. Cuatro características ayudan a determinar la utilidad de los datos: importancia, calidad, oportunidad e integridad.

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28 FIGURA 2.1

Datos, información e inteligencia

• Los productos comprados se registran con el escáner para formar datos.

• Los sistemas de inventario utilizan los datos para crear información.

• La información le dice a los gerentes qué artículos deben ser abastecidos.

• La información también genera e incluso puede realizar pedidos para que más productos sean entregados a la tienda.

• Los analistas aplican las estadísticas a los datos y elaboran informes de su investigación para dar respuesta a preguntas como: ° ¿Qué tipos de tendencias hay en las compras de los consumidores?, ¿hay diferencias regionales? ° ¿Dónde se deben abrir las nuevas tiendas?

Importancia La importancia es la característica de los datos que refleja cuán pertinentes son ciertos hechos particulares en una situación determinada. En otras palabras, los hechos se conectan de manera lógica con la situación. Por desgracia, a menudo hay datos e información que no son relevantes y han entrado de manera furtiva en la toma de decisiones. Una forma útil de distinguir lo que es y lo que no es significativo, es pensar en cómo cambian las cosas. Los datos importantes son hechos sobre las cosas que se pueden cambiar, y si se cambian, modifican la situación. Así que esta sencilla pregunta es pertinente: ¿Coincidirá un cambio en los datos con un cambio en un resultado importante? Las tendencias en la dieta de los consumidores estadounidenses son importantes para Krispy Kreme. Si estas dietas comienzan a preocuparse más por las cuestiones de salud, es de esperarse que la venta de donas descienda. Esto puede llevar a Krispy Kreme a repensar su oferta de producto. En este sentido, la información sobre las preferencias de vinos de los consumidores franceses carece de importancia, ya que es difícil pensar en cómo afectaría las preferencias por las donas en Estados Unidos.

Calidad La calidad de los datos es la medida en que éstos representan una situación real. Los datos de alta calidad son precisos, válidos y confiables, y representan la realidad con veracidad. Si por ejemplo un consumidor sustituyera el


código de barras de un taladro en Home Depot por otro código de un taladro diferente, no sólo actuaría sin ética, sino que también significaría que los datos que se concentran en el mostrador de salida serían incorrectos. Por consiguiente, en la medida en que la caja registradora no contabilice de forma correcta los productos que los consumidores se llevan de las tiendas, su calidad disminuirá. En algunas ocasiones los investigadores tratarán de obtener los mismos datos de múltiples fuentes para verificar su calidad.3 La calidad de los datos es crucial en la investigación de mercados, y se analiza a lo largo del libro.

Oportunidad El marketing es un campo dinámico donde la información desactualizada lleva a malas decisiones. La información del mercado debe ser oportuna, entregarse en el momento correcto. Los sistemas de información computarizada registran hechos y entregan información importante poco después de que esos hechos suceden. Mucha información de marketing está disponible casi al momento en que ocurre una transacción. La oportunidad significa que los datos son suficientemente actuales como para ser todavía importantes. La tecnología de cómputo ha redefinido los estándares para la información oportuna. Por ejemplo, si un ejecutivo de marketing de Home Depot desea conocer el volumen de ventas de cualquiera de sus tiendas en el mundo, consigue al instante información detallada sobre alguno de sus miles de productos. En Home Depot, el sistema usa escáneres de códigos de barras y comunicaciones por satélite en los puntos de venta para enlazar cada tienda con el sistema de cómputo de la oficina matriz, del cual los gerentes obtienen y analizan los datos de ventas de cualquier mercancía en cada tienda hasta el minuto más reciente.

Integridad La integridad de la información se refiere a la cantidad correcta de información. Los gerentes de marketing deben tener información suficiente sobre todos los aspectos relacionados con sus decisiones. Por ejemplo, un investigador que estudia los mercados de Europa Oriental puede planear el análisis de cuatro países del ex bloque soviético y quizás encuentre estadísticas de población e información sobre tasas de inflación en los cuatro. Sin embargo, tal vez sólo consiga datos sobre el ingreso disponible en tres de ellos. Si no es posible obtener estadísticas sobre el ingreso personal disponible o alguna otra característica económica, la información estará incompleta. La información incompleta con frecuencia lleva a quienes toman decisiones a realizar una investigación de mercados.

Administración del conocimiento ¿Quién hace la mejor pizza de la ciudad? La respuesta a esta pregunta requiere conocimiento. Es cierto, usted, como consumidor, ha ido adquiriendo conocimientos sobre muchos productos. Conoce los mejores restaurantes, las salas de cine más cómodas, las películas más entretenidas, etcétera.Toda esta información le ayuda a tomar decisiones en su consumo. Gran parte de este conocimiento lo obtuvo con la investigación personal al probar productos o al buscar información. Desde la perspectiva de usted como consumidor, el conocimiento es lo que se guarda en la memoria. Eso le ayuda como cliente a tomar decisiones. Las organizaciones pueden utilizar el conocimiento de forma similar. Éste se acumula, no sólo en un individuo, sino en los vendedores, gerentes, informes del cliente y la investigación solicitada a la medida. Todos estos datos forman la memoria de la organización. En otras palabras, es el conocimiento de la empresa. Desde la perspectiva de ésta, el conocimiento es una mezcla de experiencias previas, criterios y datos que conforman la memoria organizacional, la cual proporciona un marco que se debe aplicar con cuidado cuando se estudia un problema de marketing. Los investigadores de mercados y quienes toman decisiones usan este conocimiento para crear soluciones a problemas tácticos y estratégicos, de modo que el conocimiento es un recurso clave y una ventaja competitiva potencial.4 La administración del conocimiento es el proceso de crear una memoria organizacional incluyente, detallada, de fácil acceso, que se conoce a menudo como el capital intelectual de la organización.5 El propósito de la administración del conocimiento es organizar el capital intelectual de un modo formalmente estructurado para su manejo fácil. El conocimiento se presenta de una forma que ayuda a los empleados a comprender y actuar sobre esa información y a tomar mejores decisiones en todas las áreas de la mezcla de marketing. Los sis-

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La tecnología RFID se abarata y el conocimiento de marketing crece La tecnología de las etiquetas de identificación de radiofrecuencia (radio frequency identification, RFID) ha sido utilizada por grandes organizaciones desde hace varios años. Las fuerzas armadas estadounidenses la usan para rastrear el destino de casi cualquier clase de productos, grandes y pequeños. Los oficiales de logística rastrean al instante dónde se hallan los vehículos Humvees y los alimentos listos para consumo. La información de la etiqueta se transmite a servidores de computadora y luego a una red de rastreo global. Entonces se ordenan equipos y suministros, y se despachan con un mínimo de contacto humano a los sitios donde se requieren. Los productos de consumo (municiones, comida, agua, impresoras de computadora, etc.) también son rastreados en tiempo real. Los marines saben en tiempo real si el personal en el desierto usa más comida y agua que el personal en la jungla.

AL PUNTO Una riqueza inmensa y siempre creciente de conocimientos se encuentra hoy desperdigada por el mundo, conocimiento que tal vez fuera suficiente para solucionar todas las grandes dificultades de nuestro tiempo, pero está disperso y desorganizado. Necesitamos una especie de cámara de compensación mental: un depósito donde el conocimiento y las ideas se reciban, clasifiquen, resuman, compendien, aclaren y comparen. –H. G. Wells

Wal-Mart invita a sus proveedores para que adopten esta tecnología. Este minorista no sólo la utiliza en sus operaciones logísticas, sino que anticipa el potencial que tiene para “introducirse” en las casas de los consumidores y rastrear cuánto y en qué forma consumen los productos. Los sistemas de apoyo a las decisiones podrían vincular los pedidos con el consumo de los clientes. Sin embargo, el costo de las RFID las hace poco prácticas para numerosos proveedores. Alien Technology Corporation anunció recientemente una disminución en el precio de las etiquetas RFID. Ahora, cuando una empresa pide un millón o más, el costo por unidad es de 12.9¢. Aunque se trata de una etiqueta “básica”, almacena 96 bits de información. Los analistas predicen que su precio seguirá a la baja. Para 2008, el costo puede disminuir hasta a 5¢, momento en que el uso de la tecnología RFID en la investigación de mercados y las operaciones de negocios se dispararía. Fuentes: Clark, Don (2005), “Alien Cuts Radio ID Tag Price to Spur Adoption by Retailiners”, The Wall Street Journal (12 de septiembre), p. D4. Fergueson, R. B. (2004), “Marines Deploy RFID”, e-Week, 21 (15 de noviembre), p. 37.

temas de administración del conocimiento son útiles para hacer que los datos estén disponibles a través de todas las áreas funcionales de la empresa. Así se integran el conocimiento de marketing y el conocimiento financiero. Investigaciones recientes demuestran cómo los sistemas de administración del conocimiento son de utilidad para el desarrollo e introducción de nuevos productos.6 La fuerza de ventas de la empresa tiene un papel de particular utilidad en el proceso de administración del conocimiento. Los vendedores se encuentran en una posición clave que les permite acumular muchos conocimientos sobre los clientes y las capacidades de la compañía. Es decir, son herramientas tanto para acumular conocimiento como para convertirlo en información útil.7 Las organizaciones orientadas al mercado tienen métodos formales e informales con los cuales se canaliza el conocimiento de los vendedores a un almacén de datos del que se auxilian quienes toman decisiones, y no sólo la fuerza de ventas.

Sistemas de información global La competencia cada vez más global y los avances tecnológicos en medios interactivos han dado origen a los sistemas de información global. Un sistema de información global es un conjunto ordenado de hardware y software de computadora, datos y personal especial para capturar, almacenar, actualizar, manipular, analizar y mostrar de inmediato información sobre las actividades de negocios en todo el mundo. Es una herramienta que proporciona información pasada, presente y proyectada sobre las operaciones internas y la actividad externa. A partir de comunicaciones vía satélite, microcomputadoras de alta velocidad, intercambio electrónico de datos, fibra óptica, dispositivos de almacenamiento de datos y otras novedades tecnológicas en medios interactivos, los sistemas de información global están modificando la naturaleza de los negocios. Considere un ejemplo sencillo. En cualquier momento, United Parcel Service (UPS) puede rastrear la situación de cualquier envío en todo el mundo. Los choferes de UPS llevan consigo tableros electrónicos de mano llamados dispositivos de requisición de información de entrega (delivery information acquisition devices, DIAD) para registrar los datos adecuados sobre cada recepción o entrega. Los datos se ingresan luego a la computadora central de la empresa para el mantenimiento y análisis de los registros. Un sistema de comunicaciones por satélite permite que UPS rastree cualquier envío a un cliente. La identificación de radiofrecuencia es una nueva tecnología con un chip minúsculo que se puede entretejer en una tela o colocar casi en cualquier producto, y permite su rastreo en cualquier parte del mundo; aporta muchos elementos de juicio sobre los diferentes canales de distribución de todo el orbe y tal vez hasta sobre las diferentes formas en que los clientes adquieren y usan los productos. Los militares estadounidenses usan la tecnología RFID como apoyo logístico, y Wal-Mart es uno de los principales partidarios de esta tecnología, ya que le auxilia mucho en su sistema de información global.8 Con información tan diversa disponible en un sistema de información global, las organizaciones deben determinar qué datos, información y conocimientos son más útiles para unidades de negocios particulares.


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Sistemas de apoyo a las decisiones A la investigación de mercados se le puede describir de muchas maneras. Una de ellas deriva de clasificar la investigación con base en las cuatro posibles funciones que tiene en los negocios: 1. Fundamentos: responde preguntas básicas, como qué segmentos de consumidores serán atendidos y con qué productos. 2. Prueba: indaga sobre conceptos para nuevos productos o ideas de promoción. ¿Qué tan efectivos serán? 3. Cuestiones: examina cómo ciertas cuestiones específicas impactarán a la empresa. La forma en que la estructura organizacional influye en los resultados de los empleados o el efecto del gasto en publicidad son aspectos a investigar. 4. Desempeño: este tipo de investigación monitorea medidas específicas y estadísticas financieras como la rentabilidad y los tiempos de entrega. Esta información es crucial para la administración en tiempo real y los análisis de “qué pasa si”, que monitorean el impacto potencial de un cambio en alguna política. La categoría de desempeño es la de mayor interés para los sistemas de apoyo a las decisiones. Las medidas a monitorear se pueden ingresar en sistemas de toma de decisiones automáticos, o generar informes que se entregan a los gerentes. Dichos informes son la base de un sistema de apoyo a las decisiones e ilustran la mejor forma en que la investigación de mercados auxilia a los gerentes con las resoluciones cotidianas de operación. Un sistema de apoyo a las decisiones (decision support system DSS) ayuda a quienes toman decisiones a enfrentar problemas mediante una interacción directa con las bases de datos y los programas analíticos de software. El propósito de un sistema de esta naturaleza es almacenar datos y transformarlos en información organizada de fácil acceso para los gerentes de marketing; su empleo les ahorra incontables horas, de modo que decisiones que podrían demandar días o incluso semanas, se toman en minutos con un sistema de apoyo a las decisiones. Los modernos sistemas de apoyo a las decisiones facilitan la administración de relaciones con el cliente (customer relationship management, CRM). Un sistema de CRM es la parte del DSS que codifica los intercambios entre la empresa y sus clientes. Integra información de los consumidores como datos de venta, tendencias del mercado, promociones de ventas y la forma en que éstos responden, sus preferencias, y otros aspectos. Un sistema de CRM describe el vínculo con el cliente con suficiente detalle como para que gerentes, vendedores, representantes de servicio al cliente, y tal vez los mismos clientes tengan acceso directo a la información, ajusten la oferta de productos a sus necesidades, les recuerden los requerimientos de servicio y conozcan qué otros productos ha adquirido un cliente. Los casinos rastrean la conducta usual de los clientes mediante las “cartas del jugador”, que se muestran cada vez que alguien realiza una transacción. Esta información se alimenta de manera automática en un sistema de CRM que crea paquetes de promoción a la medida. La promoción puede ser única, justa para las preferencias de un cliente específico, conforme su patrón de conducta. Usted puede notar, cuando visita ciertos sitios web, que parecen ser capaces de anticipar su comportamiento. El recuadro Investigación al instante titulado, “¿Son los especialistas en marketing clarividentes?” explica cómo un CRM está detrás de esta clarividencia. La figura 2.2 ilustra un sistema de apoyo a las decisiones. Los datos burdos, no procesados, ingresan al DSS. Los datos recabados en los proyectos de investigación de mercados son una fuente principal de FIGURA 2.2

Sistema de apoyo a las decisiones

Sistema de apoyo a las decisiones

Entrada

Base de datos

Software

Salida


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Son los especialistas en marketing clarividentes? Un viajero de negocios se registra en un hotel Wyndham, y al llegar a su habitación encuentra su tipo de almohada preferido, bocadillos favoritos y el vino de su elección. Otra persona recrea sus vacaciones recientes en Hawai, donde jugó golf, y desea poder disfrutarlas de nuevo. Ese día, más tarde, llega un correo electrónico de Travelocity que le ofrece un gran paquete para visitar el mismo sitio. Y otro cliente más visita Barnesandnoble.com y un pop-up le ofrece una nueva novela de su autor favorito. Mediante un sistema llamado

almacenamiento de datos activo, las empresas integran los datos con los resultados de su investigación, y predicen con bastante exactitud las preferencias del consumidor e incluso sus estándares cíclicos de uso. La tecnología moderna proporciona una gran ventaja en el mercado; las empresas que no se adapten a ella tendrán muchos más problemas para atender a su clientela. Las tecnologías más recientes, incluso, ofrecen formas para que los clientes ingresen o bloqueen de manera voluntaria ciertos datos para que no se transmitan a las empresas con las que hacen negocios. Fuentes: Schwarz, E. (2003), “Data Warehouses Get Active”, Infoworld (8 de diciembre), p. 12. Watson, Richard T. (2004), “I am My Own Database”, Harvard Business Review, 82 (noviembre), pp. 18-19.

esta entrada, pero pueden ser comprados o recabados por contadores, gerentes de ventas, gerentes de producción o empleados de la empresa distintos a los investigadores de mercados. Los buenos especialistas dedican mucho tiempo y esfuerzo a recabar información para ingresarla al sistema de apoyo a las decisiones. La salida de un DSS es información útil. Un sistema de este tipo requiere tanto bases de datos como software. En el caso de empresas que operan más allá de sus fronteras nacionales, el DSS se convierte en parte de su enclave de información global.

Bases de datos y su almacenamiento Una base de datos es una colección de datos burdos dispuestos de forma lógica y organizados para almacenarse y procesarse en una computadora. Una lista de correos de clientes es un tipo de base de datos; también las características de la población, registradas por estado, condado y ciudad, son una base de datos. La tecnología moderna por computadora hace fácil y cómodo el almacenamiento y recuperación de esta información. La obtención de datos demográficos necesarios para hacer un análisis de sitios de venta minorista le llevará días, tal vez semanas, si la realiza en una biblioteca. En la actualidad, la información se obtiene sólo con algunos clics. El almacenamiento de datos o data warehousing es un proceso por el cual importantes datos de operación cotidianos se guardan y organizan para un acceso simplificado. Un almacén de datos o data warehouse es un sistema que guarda datos actuales e históricos en múltiples carpetas en computadora. La administración del almacenamiento de datos requiere que registros detallados de los sistemas de operación puedan ser extraídos, transformados, colocados en apartados lógicos (por ejemplo, datos diarios, semanales, etc.), y guardados de manera consistente. Las organizaciones que poseen almacenes de datos integran sus bases con información tanto de fuera como del interior de la empresa. La buena administración de este sistema requiere un considerable poder de computación y habilidad. Como resultado, existen empresas de almacenamiento de datos que suministran este servicio a otras empresas a cambio de un pago.9 El almacenamiento de datos permite un análisis depurado, como la extracción de datos, que se analizará en el capítulo 7.

Administración de entradas ¿Cómo llegan los datos a un almacén donde puedan ser utilizados por un sistema de apoyo a las decisiones? En otras palabras, ¿cómo se manejan las entradas? Las entradas incluyen todos los datos numéricos, de texto, voz e imágenes que ingresan al DDS. La acumulación sistemática de datos oportunos, pertinentes y correctos es esencial para el éxito de un sistema de apoyo a las decisiones. Los gerentes del DSS, analistas y programadores de sistemas tienen a su cargo la responsabilidad del sistema como un todo, pero muchas funciones dentro de la organización aportan datos de entrada. Los investigadores de mercados, contadores, bibliotecarios corporativos, el personal de ventas, los gerentes de producción y muchos otros agentes dentro de la organización ayudan a recabar datos para su ingreso al DSS. Los datos de entrada también proceden de fuentes externas.

Capítulo 2. Sistemas de información y administración del conocimiento FIGURA 2.3

Cinco fuentes primordiales de información de mercados que se ingresa a los sistemas de apoyo a las decisiones

Fuente

Ejemplo de información de entrada

Registros internos Investigación de mercados propia

Aportes de los vendedores

Rastreo de conductas

Proveedores y distribuidores externos

Perfiles del cliente, pedidos previos, inventario, historial de ventas del producto. Conclusiones de encuestas, resultados de pruebas de mercado, pronósticos de nuevos productos. Quejas y comentarios del cliente, cambios en los bienes y servicios de los competidores. Datos de escáner, secuencias de clics, registros del sistema de posicionamiento global satelital (GPS), conteo automático de clientes. Tendencias de ventas de la industria, participación de mercado de los competidores, información demográfica.

La figura 2.3 muestra cinco fuentes primordiales de datos de entrada: registros internos, investigación de mercados propia, aportes de los vendedores, rastreo de conductas, y proveedores y distribuidores de datos externos. Cada fuente ofrece información valiosa.

REGISTROS INTERNOS Los registros internos, como los informes de contabilidad de ventas y las cifras de inventario, aportan datos considerables que pueden convertirse en información útil para los gerentes de marketing. Un buen sistema de acopio de datos establece procedimientos ordenados para asegurarse de que los registros sobre costos, envíos, inventario, ventas y otros aspectos de las operaciones regulares se recaben e ingresen de manera rutinaria a la computadora.

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34 INVESTIGACIÓN DE MERCADOS PROPIA

La investigación de mercados ya se ha definido como un conjunto amplio de procedimientos y métodos. Para aclarar el concepto de sistema de apoyo a las decisiones, considere un punto de vista más estricto de la investigación de mercados. La investigación de mercados propia es el acopio de nuevos datos que efectúa la empresa. Pocos procedimientos y métodos de investigación de mercados propios se realizan de manera regular o continua. Más bien, los proyectos de investigación desarrollados para estudiar problemas específicos de la empresa son los que generan datos relevantes, y ésta es la investigación de mercados propia. Entregar a los gerentes datos no rutinarios de los que no dispondrían de otra manera, es una función fundamental de la investigación de mercados propia.Ya antes se analizaron las cuatro categorías de investigación. La investigación de mercados propia puede incluir los tipos “de prueba” o “de cuestiones”ya descritos.

APORTE DE LOS VENDEDORES

© ASSOCIATED PRESS (AP)

Los dispositivos GPS, como los que se utilizan en los sistemas de navegación de los automóviles, permiten que la administración rastree al personal de entrega o incluso la conducta real del cliente.

Los vendedores trabajan en los entornos externos de la empresa, así que proporcionan datos de marketing esenciales. Los representantes de ventas informan a los gerentes de los cambios en precios y nuevos productos que la competencia ofrece, lo que se complementa con el hecho de que ellos escuchan a los clientes. El beneficio es evidente: sus datos forman la inteligencia de marketing dirigida a modificar el diseño de un producto o la entrega del servicio.

RASTREO DE CONDUCTAS La tecnología moderna proporciona nuevas formas de rastrear la conducta humana. Los sistemas de posicionamiento global por satélite (GPS) permiten que la administración detecte dónde se encuentra el personal de entrega en cualquier momento; es el mismo sistema que da instrucciones al sistema de navegación de un automóvil. Por ejemplo, si el empleado de reparto se toma un descanso rápido para jugar nueve hoyos de golf o decide detenerse en un bar para tomarse un par de cervezas a media tarde, la gerencia lo detectará, ya que estas desviaciones en la ruta de entrega son evidentes, de modo que el sistema también ayuda a identificar qué empleados hacen bien su trabajo. Además, esta tecnología permite que las empresas rastreen la conducta real del consumidor, como sugiere la fotografía. Internet también facilita mucho el rastreo de la conducta del cliente; por ejemplo, Google sigue la secuencia de clics de los clientes. Por tanto, si un usuario está buscando información sobre refrigeradores, y luego va a BestBuy.com, Google rastrea esta información para que BestBuy sepa lo importante que es anunciarse en Google, e incluso ofrezca sus precios de forma automática.10 También es posible rastrear la conducta de compra en el punto de venta. Los datos por escaneo son la acumulación de registros que resultan del historial de datos del punto de venta. En otras palabras, la información se guarda cada vez que los productos se escanean en un mostrador de salida. El término datos de una sola fuente se refiere a la capacidad de un sistema para recabar diversidad de datos interrelacionados, como tipo de compra, uso de una promoción de ventas, o datos de frecuencia de la publicidad de una sola fuente, todo ello en un formato que facilitará la integración, comparación y análisis de la información recopilada.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Estar en casa en Home Depot El sistema de apoyo a las decisiones de cualquier organización no es mejor que la calidad de los datos ingresados a su almacén respectivo. ¿Cómo pueden estar seguras las empresas de que los datos ingresados aún son importantes y conservan un componente de “alto contacto” en un mundo de “tecnología de punta”? Home Depot siempre se asegura de que sus directivos “se mantengan en contacto”, y les requiere que pasen una cantidad de tiempo significativa en el piso de ventas de una de sus tiendas; esto significa que uno de estos amigos con el delantal anaranjado brillante que le ayuda a elegir la válvula de desagüe correcta bien puede ser un directivo con un sueldo de seis dígitos al año. Así, las personas que deciden lo que debe ir al almacén de datos y cómo lo usará el DSS, conserva la visión de los tipos de decisiones que deben tomar todos los días los gerentes de las tiendas de Home Depot. La cadena incluso pide a proveedores externos que tienen que ver con la tecnología de información que pasen algunos días en una de sus tiendas. Así, conforme Home Depot implanta innovaciones clave en sus redes de datos, la gente que le ayuda entiende cuáles son las necesidades de información de los empleados. Incluso los directivos externos a Home Depot se

reúnen con los mandos medios y realizan visitas a las tiendas para ofrecer orientación a los altos directivos. Parte de esta orientación se refiere a las necesidades de datos de los gerentes. ¿Considera usted que un plan de éstos tendría el mismo éxito para una empresa como Krispy Kreme? Fuentes: Alberts, Brad (2001), “Home Depot’s Special Projects Support Team Powers Information Management for Business Needs”, Journal of Organizational Excellence, 21 (invierno), pp. 3-15; Lublin, Joanne (2005), “Home Depot Board Gains Insight from Trenches”, The Wall Street Journal (10 de octubre), B3.

© SUSAN VAN ETTEN

PROVEEDORES Y DISTRIBUIDORES EXTERNOS Los proveedores y distribuidores externos venden información como si fuera un producto. Muchas organizaciones se especializan en el acopio y publicación de información de alta calidad. Un proveedor externo, ACNielsen Company, ofrece índices de audiencia de programas de televisión, conteos de audiencia e información sobre la composición demográfica de los grupos de televidentes. Otros proveedores se especializan en la distribución de información. Las bibliotecas públicas siempre han comprado información, por tradición en forma de libros, y han servido como distribuidoras de la misma. Los representantes de medios a menudo ofrecen datos demográficos y de estilo de vida útiles sobre sus audiencias. Advertising Age,The Wall Street Journal, Sales and Marketing Management y otras publicaciones industriales y orientadas a los negocios son fuentes de información importantes. Estas publicaciones mantienen actualizados a los gerentes acerca de la economía, actividades de los competidores y otros aspectos del entorno de marketing. Empresas llamadas especialistas de datos registran y conservan cierta información de marketing. La tecnología de cómputo ha transformado la manera en que estas organizaciones suministran los datos, lo que favorece el desarrollo de las bases de datos.

Archivos de datos computarizados Por tradición, las colecciones de datos organizados y fácilmente recuperables estuvieron disponibles en formato impreso en las bibliotecas. El Statistical Abstract of the United States, repleto de tablas con datos estadísticos, es un ejemplo común. En años recientes, el Statistical Abstract se consigue en formato electrónico, o los usuarios pueden comprarlo vía CD-ROM o por la Internet. Todo el censo de 2000, así como proyecciones hasta el año actual, están disponibles en formato impreso, CD-ROM y vía Internet en http://www.census.gov. Todos los días hay más y más datos disponibles en forma digital. Numerosos sistemas de búsqueda y recuperación computarizada y bases de datos electrónicos existen como servicios de suscripción o en bibliotecas. Así como un estudiante busca, sin dejar su casa, información en la biblioteca de su escuela para preparar un ensayo, la adquisición de datos para los negocios se ha hecho mucho más cómoda en años recientes. En la actualidad, la gente de negocios accede, sin dejar sus oficinas, a servicios de búsqueda y recuperación en línea como Dow Jones News Retrieval y Bloomberg Financial Markets. De hecho, ingresa a servicios de información desde sitios remotos vía dispositivos digitales inalámbricos.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Volver a colocar el reloj en tiempo real Imagine un mundo en que el tiempo parece desvanecerse y el espacio es completamente maleable; donde la brecha entre la necesidad o el deseo y su satisfacción se reduce a cero; donde la distancia es igual al microsegundo que tarda el tiempo de conexión: un mundo virtual creado conforme a sus instrucciones. Imagine además un mundo en el que todo lo que haga, desde el trabajo hasta la educación, está arropado como una experiencia de entretenimiento, oculta por una tecnología tan sutil y transparente que usted no tiene idea de que está allí. Hábitos, actitudes, opiniones, preferencias, expectativas, demandas, percepciones y necesidades, todo se adapta de forma inconsciente a un entorno en el que reina lo inmediato. Todo esto suena como material para una película de ciencia ficción. Pero se aproxima mucho al mundo en que hoy se vive.

La tecnología transforma la existencia humana de una manera profunda, y el ritmo del cambio se acelera, no se reduce. Casi toda la tecnología actual busca comprimir a cero la cantidad de tiempo que se requiere para adquirir y usar información, aprender, tomar decisiones, iniciar acciones, aplicar recursos, innovar. Cuando la acción y la respuesta son simultáneas, se vive en tiempo real. El cambio en la conciencia del tiempo es la creación de una tecnología universal programable que produce resultados con el clic de un mouse o el toque de un botón o tecla. El tiempo real ocurre cuando el tiempo y la distancia se esfuman, cuando la acción y la respuesta se dan al mismo tiempo.

Fuente: McKenna, Regis (1997), Real Time, Harvard Business School Press, Boston .

Los usuarios de las bibliotecas modernas ordenan a una computadora que busque índices y recupere bases de datos de una gama de proveedores. Así como los mayoristas acumulan bienes de fabricantes y los ofrecen a los minoristas, que a su vez los ofrecen a los consumidores, muchas empresas de información sirven como mayoristas de datos. Los ofertantes de datos son empresas que integran consorcios de fuentes de datos en paquetes que venden a bibliotecas municipales, corporativas y universitarias. Luego los usuarios de la información tienen acceso a estos datos por medio de estas bibliotecas. Algunas de las bases de datos mejor conocidas son Wilson Business Center, Hoovers, PROQUEST, INFOTRAC, DIALOG (Dialog Information Services, Inc.), LEXISNEXIS y Dow Jones News Retrieval Services. Estos sistemas proporcionan todo tipo de información, incluso noticias recientes y tablas de tendencias estadísticas. DIALOG, por ejemplo, mantiene más de 600 bases de datos. Una de tipo común tiene un millón o más registros, y cada uno consiste en un resumen de uno o dos párrafos que sintetiza los puntos principales de un artículo publicado, junto con información bibliográfica. Una de las bases de datos de DIALOG, ABI/INFORM, resume artículos importantes de más de 1 000 publicaciones de negocios y administración. Muchos archivos computarizados permiten la descarga completa de textos publicados sobre empresas y diversos tópicos de investigación. La figura 2.4 ilustra el tipo de productos que proporcionan dos proveedores conocidos de servicios de información, los cuales listan numerosas bases de datos en su índice electrónico. Puede ver una lista más extensa en Gale Directory of Databases.11 Varios tipos de bases de datos de proveedores y distribuidores externos tienen tal relevancia para los sistemas de apoyo a las decisiones, que merecen una explicación adicional. Las secciones siguientes exponen en forma más detallada las bases de datos estadísticos, las bases de datos financieros y las bases de datos de videos.

BASE DE DATOS ESTADÍSTICOS Las bases de datos estadísticos sirven para el análisis y pronóstico del mercado. Es frecuente que las variables demográficas, de ventas y otros elementos pertinentes para el marketing se encuentren registrados por área geográfica. Los sistemas de información geográfica usan estas bases de datos geográficos y un poderoso software para preparar mapas por computadora de dichas variables. Empresas como Claritas, Urban Decision Systems y CACI ofrecen bases de datos geográficas/demográficas que se utilizan ampliamente en la industria. Una fuente de estos gigantescos almacenes de datos son los datos de escáner. Al sustituir los registros manuales con medios electrónicos de registro de datos, como los escáneres ópticos, se obtiene mayor precisión y una más rápida alimentación sobre la actividad de la tienda.

Capítulo 2. Sistemas de información y administración del conocimiento FIGURA 2.4

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Proveedores de servicios de información e índices electrónicos

Proveedor

Bases de datos selectas

Tipo de datos

DIALOG

ABI/INFORM

Resúmenes y citas de más de 1 000 publicaciones académicas de administración, marketing y generales de negocios, con texto completo de más de 500 de estas publicaciones.

ASI (American Statistics Index)

Síntesis e índices de publicaciones estadísticas del gobierno estadounidense.

PROMT (The Predicast Overview of Markets and Technologies)

Resúmenes y texto completo de 1 000 publicaciones estadounidenses e internacionales de negocios y comercio; boletines de noticias de la industria, periódicos y estudios de investigación de mercados, e información sobre industrias y empresas, que incluye los productos y tecnologías que desarrollan y los mercados en que compiten.

Investext

Texto completo de más de 2 millones de informes de investigación por empresa, industria y área geográfica, redactados por analistas de más de 600 importantes bancos de inversión, corredurías financieras y firmas de consultoría en todo el mundo.

Dow Jones News Retrieval Business Newsstand

Artículos del New York Times, Los Angeles Times, Washington Post y otros periódicos y revistas importantes.

Historical Market Data Center

Datos históricos sobre valores financieros, dividendos y tipos de cambio.

Web Center

Información obtenida a través de búsquedas de sitios web corporativos, industriales, de gobierno y de noticias.

No obstante, una debilidad de los datos de escáner es que no todos los puntos de venta tienen esta tecnología, por lo que no todas las compras se registran. Por ejemplo, a muchas tiendas de conveniencia les falta equipo de escáner, y lo mismo sucede con la mayoría de las máquinas vendedoras. El código de barras contiene información sobre la categoría del bien y su fabricante, así como la identificación del producto basada en su tamaño, sabor, color, etc. Esto es lo que el escáner lee. Si un gran porcentaje de ventas de una marca ocurre en entornos que no tienen la capacidad de leer el código de barras, el especialista debe estar consciente de que los datos del escáner no son representativos.

BASE DE DATOS FINANCIEROS Los datos financieros de competidores y clientes, como estados de resultados y balances, interesan a los gerentes y es fácil encontrarlos en las bases de datos financieros. CompuStat publica una extensa base de datos de este tipo sobre miles de empresas, desglosadas por industrias y otros criterios. Para ilustrar la profundidad de esta información, baste decir que CompuStat’s Global Advantage ofrece datos extensos sobre 6 650 empresas en más de 30 países de Europa, la Cuenca del Pacífico y Norteamérica.

BASE DE DATOS DE VIDEO Las bases de datos de videos y los medios de difusión que fluyen de manera continua tienen un gran impacto en el marketing de muchos bienes y servicios. Por ejemplo, los estudios de cine ofrecen avances cortos de sus próximas películas y las agencias de publicidad insertan comerciales de televisión en Internet (vea http://www.adcritic.com). McDonald’s mantiene un archivo digital de comerciales de televisión y otros videomateriales para compartir con sus franquicias en todo el mundo.


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La base de datos de videos posibilita que los franquiciadores y sus agencias publicitarias creen anuncios locales sin filmar el mismo tipo de escenas que ya existen en el archivo. Imagine el valor de las bases de datos de videos digitales para los sistemas de apoyo a las decisiones de las agencias de publicidad.

© SUSAN VAN ETTEN

Redes e intercambio electrónico de datos

La información estadística tiene sus limitaciones. Cuando un producto se vende en un entorno en el que no se pueden leer datos de escáner, la información importante sobre dicho producto no está disponible para análisis y pronóstico de marketing.

Las computadoras personales individuales se conectan por medio de red a otros ordenadores. La formación de redes requiere el enlace de dos o más computadoras para compartir datos y software. Los sistemas de intercambio electrónico de datos (electronicdata interchange EDI); integran el sistema computarizado de una empresa de forma directa con sistemas de otra empresa. Gran parte de las entradas al sistema de apoyo a las decisiones de una organización puede provenir de redes de computadoras de otras compañías. Entidades como Computer Technology Corporation y Microelectronics venden servicios de datos que permiten que las corporaciones intercambien información de negocios con proveedores y clientes. Por ejemplo, todas las noches WalMart transmite millones de caracteres de datos sobre las ventas del día a sus proveedores de ropa; Wrangler, que le abastece prendas de mezclilla, comparte los datos y un modelo que los interpreta; también comparte aplicaciones de software que funcionan para reabastecer el inventario en las tiendas de Wal-Mart. Este sistema de apoyo a las decisiones permite que los gerentes de Wrangler sepan cuándo y cuántos tamaños y colores específicos de jeans enviar a tiendas determinadas desde almacenes cercanos. El resultado es un círculo de aprendizaje que reduce los costos de inventario y evita que éste se agote.

Internet e investigación Cuando nació la mayor parte de los lectores de este libro, la Internet todavía estaba por entrar al vocabulario cotidiano. De hecho pocas personas, fuera de un pequeño número de universidades y del Departamento de Defensa de Estados Unidos, tenían alguna pista de lo que Internet podría ser. En la década de los años 1960 las computadoras mainframe revolucionaron la investigación al permitir que los científicos usaran técnicas de investigación que implicaban un gran número de cálculos matemáticos, lo que antes hubiera sido imposible o al menos, impráctico hacer. En la década de los años 1980 el poder de cómputo de las mainframe de los años 1960, disponible sobre todo en grandes universidades, dependencias gubernamentales y empresas prominentes, se transformó en algo que podía estar en el escritorio de cualquier persona de negocios. La computadora personal y sistemas operativos simples, como el DOS y al final Windows, revolucionaron muchas aplicaciones de negocios al hacer que el poder de cómputo fuera barato y fácil de usar. Hoy día, el difundido uso de la Internet es tal vez el mayor agente de cambio en la investigación de mercados. Puesto que no hay duda de que la mayoría de los lectores tiene experiencia en su uso, sólo hacemos hincapié en algunos términos y hechos respectivos, especialmente útiles para entender la investigación de mercados. En las siguientes páginas se analizará la World Wide Web y la forma de usar la Internet. Sin embargo, recuerde que la red está en cambio constante. La descripción de Internet, en particular las direcciones de sitios web, puede estar desactualizada para el momento en que este libro se publique. Tenga la seguridad de que la Internet de hoy no será la de mañana.


¿Qué es exactamente la Internet? es una red mundial de computadoras que posibilita que los usuarios tengan acceso a datos, información y realimentación de fuentes distantes. Funciona como la mayor biblioteca pública del mundo, y permite el acceder a una infinita colección de datos. Muchas personas creen que Internet es el medio de comunicación más importante desde la llegada de la televisión. Internet comenzó en la década de los años 1960 como una conexión experimental entre las computadoras de la Universidad de Stanford, la Universidad de California en Santa Bárbara, la Universidad de California en Los Ángeles y la Universidad de Utah, en conjunto con el Departamento de Defensa de Estados Unidos.12 Este departamento quería desarrollar una red de comunicaciones que pudiera sobrevivir a una guerra nuclear. Internet creció de forma gradual para convertirse en una red de computadoras conectadas en todo el país, y ahora es una red mundial conocida con frecuencia como la “supercarretera de la información”. Internet no tiene una computadora central; más bien, cada mensaje enviado lleva un código de dirección que permite que un usuario envíe un correo a un destino deseado desde cualquier computadora conectada a la Net. Se derivan muchos beneficios de este sistema, porque es una colección de miles de pequeñas redes, tanto nacionales como extranjeras, en lugar de la operación de una sola computadora. Por lo general, un dominio es el nombre de una empresa, nombre institucional o nombre de una organización asociado con una computadora host. Un host es el sitio en que reside y se accede físicamente al contenido de un sitio web particular. Por ejemplo, la edición de Internet de la revista Forbes se localiza en http://www.forbes.com. La expresión “com” indica que este dominio es un sitio comercial. La George State University se puede encontrar en forma virtual en http://www.gsu.edu. Los sitios educacionales terminan en “edu”. El cuerpo de marines de Estados Unidos se puede encontrar en http://www.marines.mil, y muchos otros sitios gubernamentales, como la Cámara de Representantes estadounidense, terminan con “gov”, como http://www.house.gov. Numerosas organizaciones sin fines de lucro terminan en “org”, como la http://www. ams-web.org, sitio web de la Academy of Marketing Science. Las direcciones en la Web fuera de Estados Unidos a menudo terminan en abreviaturas del respectivo país, como “ca”, “de” o “uk”, para Canadá, Alemania (Deutschland) o (United Kingdom). Internet

¿En qué forma es útil la Internet en la investigación? Internet es útil para los investigadores en muchas formas. De hecho, se conocen más y más aplicaciones conforme la tecnología crece y es adoptada por más usuarios. Internet es en particular útil como fuente de datos disponibles y como forma de recabarlos.

ACCESO A DATOS DISPONIBLES Internet permite el acceso instantáneo y sin esfuerzo a información abundante. Organizaciones comerciales y no comerciales aportan una enorme riqueza de datos y otros recursos a la red. Por ejemplo, la biblioteca del Congreso de Estados Unidos difunde el texto completo de todas las sesiones y legislaciones de la Cámara y el Senado, y el texto completo del Congressional Record. El Internal Revenue Service (Servicio de Administración Tributaria) permite descargar un formato de pago de impuestos. Cengage Learning (http:// cengagelearning.com) tiene directorios en línea para que los profesores accedan a información de la empresa y sus libros. Gale Research Database ofrece estadísticas básicas y noticias sobre miles de empresas en todo el mundo. Así, la información que exigió mucho tiempo y esfuerzo obtener, ahora está disponible con unos cuantos clics. Asimismo, como se puede descargar en formato electrónico o impreso, no es necesario que una persona tenga que transcribir los datos. Por tanto, está disponible en una forma más libre de errores.

ACOPIO DE DATOS Internet también revoluciona la forma en que los investigadores concentran datos. Más adelante, en este libro verá con más detalle el uso de las encuestas basadas en la Web. En otras palabras, es fácil colocar cuestionarios en un sitio web e invitar a los visitantes a que vayan a un localizador uniforme de recurso o URL particular y que participen en el sondeo. Esto reduce los costos asociados con las tradicionales encuestas por correo, así como los errores, ya que los datos se registran de forma automática, en lugar de ser transcritos del papel a un formato electrónico.

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40 AL PUNTO La Net alcanza 10.5 en la escala de Richter del cambio económico. –Nicholas Negroponte

Asimismo, cuando un consumidor usa la Web, deja un rastro que se puede seguir y observar. Por ejemplo, es factible saber cuántas páginas se visitaron en un sitio de compra antes de que ésta se realizara y si los productos fueron abandonados en el “carrito virtual” sin que la compra se produjera. Las subastas en línea constituyen otro mecanismo para rastrear la conducta de los consumidores. Los prototipos de productos pueden ser ofrecidos para su venta en una subasta en línea para ayudar al diseño del producto, la proyección de su demanda y el establecimiento de un precio apropiado.13

Navegación en la Internet La World Wide Web (WWW) se refiere en específico a aquella parte de Internet formada por servidores que apoyan un sistema de recuperación, el cual organiza la información en documentos llamados páginas web. Los documentos de la World Wide Web, que pueden incluir imágenes, clips de video y sonido, se formatean en lenguajes de programación como HTML (Hyper Text Markup Language) y XML (Extensible Markup Language), que permiten desplegar, vincular y compartir información en Internet. Las partes que proporcionan información en la WWW se conocen como proveedores de contenido, los cuales mantienen los sitios web. Un sitio web consiste en una o más páginas con información relativa a un tópico particular; por ejemplo, un sitio web universitario podría incluir páginas sobre la misión, cursos y cuerpo docente de la institución en cuestión (a manera de ejemplo, vea http://www.gsu.edu). La página de presentación o pantalla de inicio se conoce como página principal, porque ofrece información básica sobre el propósito del documento, junto con un menú de selecciones o vínculos que llevan a otras pantallas con información más específica. Así, cada página puede tener conexiones, o hipervínculos, con otras páginas, que pueden estar en cualquier computadora conectada a Internet. Las personas que usan la World Wide Web acceden a información registrada en una computadora host o en una máquina a medio mundo de distancia. La mayoría de los browsers también permite que el usuario ingrese en el programa Uniform Resource Locator (URL). El URL es en realidad sólo una dirección de un sitio web que reconocen los browsers de la Web. Muchos sitios web permiten el acceso de cualquier usuario o visitante sin necesidad de aprobación previa. Sin embargo, numerosos sitios comerciales requieren una cuenta y contraseña válidas antes de permitir el acceso. Una de las herramientas de investigación básicas disponibles vía Internet es un buscador. Un buscador o motor de búsqueda es un directorio computarizado que permite que cualquier persona rastree información en la World Wide Web mediante palabras clave. Una búsqueda por palabras clave tiene lugar cuando el buscador revisa millones de páginas web para encontrar documentos que las contengan. Algunos de los buscadores más completos y precisos son: Yahoo! Google Hotbot Go network

http://www.yahoo.com http://www.google.com http://www.hotbot.com http://www.go.com

Excite Lycos Ask Jeeves WebCrawler

http://www.excite.com http://www.lycos.com http://www.ask.com http://www.webcrawler.com

Google revolucionó los buscadores al modificar la forma en que se realizaban las búsquedas y lo hizo siguiendo una teoría matemática conocida como teoría de grafemas.14 Mejoró mucho la precisión y utilidad de los resultados de la búsqueda obtenida con una palabra clave. La figura 2.5 ilustra la interfaz y las opciones ampliadas de Google. Por ejemplo, si uno hace clic en Google Scholar, puede realizar una búsqueda de ensayos de investigación básica sobre cualquier tópico, indicados por las palabras clave.

Medios interactivos y escaneo del entorno Internet es un medio interactivo porque los usuarios dan instrucciones mediante clics y a menudo reciben respuestas a la medida. Así que el usuario y el equipo logran una conversación continua. Dos o más individuos que se comunican uno a uno mediante el correo electrónico de un proveedor de servicios de Internet, también utilizan medios interactivos, al igual que quienes se comunican con muchos emisores y receptores por medio de tableros de noticias o salas de chat. Por su magnitud, Internet es una fuente especialmente útil para el análisis de muchos tipos de cambios del entorno. El escaneo del entorno incluye el acopio de


41 FIGURA 2.5

Interfaz de Google en la Web

Usado con permiso de Google, Inc. Google y las características de la marca son marcas registradas por Google Technology, Inc.

cualquier información diseñada para detectar cambios en el ambiente de operación de la empresa. Estos aspectos suelen estar más allá del control de la organización, pero de todos modos tienen un impacto significativo en su desempeño. Ford Motor Company mantiene un programa de marketing relacional basado en la Internet que, entre otras cosas, ayuda a la empresa a analizar su entorno. Su sitio web para los distribuidores crea un servicio centralizado de comunicaciones que enlaza a los comercializadores mediante una conexión por Internet. Su sitio web del comprador permite que los clientes potenciales visiten una sala de exhibición virtual y obtengan cotizaciones de precios e información financiera. Su sitio web para los propietarios permite que un dueño que se registra y proporciona información pertinente de su vehículo, reciba correo electrónico gratis y otros privilegios. Uno de estos privilegios podría ser un ascenso gratuito en su calificación como usuario de Hertz o una fotografía autografiada por uno de los conductores de automóviles de carreras de NASCAR patrocinados por Ford. A su vez, la empresa recaba datos en todos los niveles que facilitan a los gerentes detectar tendencias y aplicar a nivel local lo que han aprendido.

Tecnología de información Los datos y la información se pueden entregar a los consumidores u otros usuarios mediante una tecnología de jalar o una tecnología de empujar. Por lo general, los consumidores solicitan información de una página web y el browser determina luego una respuesta. Así, el consumidor está pidiendo los datos. En este caso, se dice que jaló por el canal. Lo opuesto de jalar es empujar. La tecnología de empujar envía datos a la computadora de un usuario sin que medie una solicitud. En otras palabras, el software se usa para suponer qué información podría ser de interés para los consumidores a partir de los patrones de sus respuestas previas. La entrega inteligente de información (conocida por una diversidad de nombres técnicos como tecnología de la fase de empujar) permite que un sitio web, como el portal de Yahoo!, se convierta en un medio uno a uno para cada usuario. La actual tecnología de información usa “gestores sagaces” o “gestores


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© DAVID YOUNG-WOLFF/ PHOTOEDIT

inteligentes” para entregar información a la medida en la computadora de una persona. El software de gestión inteligente es capaz de aprender las preferencias de un usuario de Internet para buscar de forma automática información en sitios web selectos y luego entregársela en su computadora. My Yahoo! y MyExcite son portales que personalizan páginas web. Los usuarios reciben cotizaciones de acciones bursátiles importantes en su portafolio, noticias sobre sus equipos de deportes favoritos, clima local y otra información personalizada. Ellos seleccionan a su gusto las secciones del servicio que desean recibir. Con la tecnología de empujar se entrega el contenido pertinente a la computadora del usuario sin que éste tenga que realizar la búsqueda. Las cookies, en terminología de computadora, son pequeños archivos que registran el historial de uso de la Web por un usuario. Si una persona observa un informe del tiempo al teclear un código postal en una página web personalizada, su visita al sitio y el tecleo del código postal quedan registrados en la cookie. Ésta es una pista del lugar donde esa persona vive (o que tal vez planea visitar). Entonces los sitios web dirigen información a ese consumidor con base en el registro de esa cookie. Así que alguien que vive en College Station, Texas, puede recibir anuncios de restaurantes de esa localidad. La tecnología de información tiene un gran impacto en la naturaleza de la investigación de mercados. Explorará este tópico en varias partes de este libro.

El iPod es un ejemplo de la forma en que la tecnología moderna hace posible almacenar y entregar información. Varios modelos pueden retener, almacenar y entregar cientos de canciones a sus dueños.

Intranets Una intranet es una red privada de datos de una empresa que usa estándares y tecnología de Internet.15 La información en una intranet, datos, gráficas, video y voz, está disponible sólo dentro de la organización o para quienes la organización considera que es adecuado su acceso. Por tanto, una diferencia clave entre Internet e intranet es que se instala software de seguridad, o “firewalls” para limitar el acceso sólo a aquellos empleados autorizados para ingresar al sistema. Entonces las intranets sirven como portales seguros de conocimientos que contienen cantidades significativas de memoria organizacional, la cual pueden integrar con información de fuentes externas. El desafío al diseñarlas es verificar que tengan la capacidad de entregar datos pertinentes a quienes toman decisiones. La investigación sugiere que la pertinencia es clave para hacer que los trabajadores del conocimiento en realidad usen las intranets de la empresa.16 Este sistema se puede ampliar para incluir a consumidores clave como fuente de investigación valiosa, pues su participación en la intranet lleva al desarrollo de nuevos productos. Texas Instruments estableció con éxito una intranet que integraba las comunicaciones entre consumidores e investigadores y que llevó a la introducción y modificación de sus calculadoras.17 Una intranet permite que usuarios autorizados, tal vez consumidores clave, observen los diseños de productos, boletines de los empleados, cifras de ventas y otra clase de información de la empresa.

Internet2 Como se mencionó antes, la tecnología de información cambia con rapidez.Tan avanzadas como son Internet y las intranets hoy día, nuevas tecnologías, como Internet2, mejorarán de forma drástica la capacidad de los investigadores para responder a problemas de marketing en el futuro. Internet2 (http://www.Internet2.edu/) es un esfuerzo de colaboración entre algo más de 200 universidades, entidades gubernamentales, incluyendo las fuerzas armadas, y 60 organizaciones corporativas de Estados Unidos. El proyecto espera recrear algo del espíritu cooperativo que creó la Internet original. Los usuarios de Internet2 están limitados a las organizaciones afiliadas. La esperanza es crear una Internet más rápida y poderosa que permita un acceso multimodal, emplee más tecnologías inalámbricas y construya mecanismos de comercio global. Por ahora, Internet2 es una herramienta de investigación para las universidades y organizaciones que participan en su desarrollo.18


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Resumen 1. Distinguir los conceptos de datos, información e inteligencia.

Una mayor competencia global y los avances tecnológicos en medios interactivos han estimulado el desarrollo de sistemas de información globales, que son una colección organizada de hardware, software, datos y personal para capturar, guardar, actualizar, manipular, analizar y mostrar de inmediato información sobre la actividad de los negocios en todo el mundo. Desde una perspectiva de investigación, hay una diferencia entre datos, información e inteligencia. Los datos son simplemente hechos o mediciones registradas de ciertos fenómenos (cosas); la información son los datos formateados (estructurados) para apoyar la toma de decisiones o definir la relación entre dos o más hechos. La inteligencia del mercado es el subconjunto de datos e información que tiene algún poder explicativo y favorece la toma de buenas decisiones.

2. Describir las cuatro características que explican la utilidad de los datos.

La utilidad de los datos para la administración se determina con base en cuatro características: importancia, calidad, oportunidad e integridad. Los datos importantes tienen la característica de ser pertinentes para una situación inmediata. La información es generalmente útil. La calidad de la información es la medida en que los datos representan una situación verdadera. Los datos de alta calidad son precisos, válidos y confiables; representan con fidelidad la realidad, y presentan un buen cuadro de ella. La información oportuna se obtiene en el momento correcto. Los sistemas de información computarizados registran hechos y presentan la información poco después de que una transacción tiene lugar, lo que mejora su oportunidad. La integridad de la información es la cantidad correcta de información. Los gerentes de marketing deben tenerla en proporción suficiente para integrar todos los aspectos de sus decisiones.

3. Identificar el propósito de la investigación para auxiliar las operaciones de marketing.

Un sistema de marketing de apoyo a las decisiones basado en computadora ayuda a quienes toman decisiones a enfrentar problemas mediante interacciones directas con las bases de datos y modelos analíticos. Un sistema de apoyo a las decisiones almacena datos y los transforma en información organizada y muy accesible para los gerentes de marketing.

4. Explicar qué es y qué hace un sistema de apoyo a las decisiones. Una base de datos es una colección de datos burdos dispuestos en forma lógica y organizada, de tal forma que puedan ser almacenados y procesados por una computadora. Los datos de marketing proceden de cuatro fuentes principales: registros internos, investigación de mercados propia, inteligencia de mercado y proveedores y distribuidores externos. Cada fuente aporta entradas valiosas. Como la mayoría de las empresas compila y almacena muchas bases de datos diferentes, a menudo desarrolla sistemas de almacenamiento de datos. Este es un proceso que permite que se guarden y organicen datos de la operación cotidiana para un acceso simplificado. Para mayor especificidad, un almacén de datos es un depósito de carpetas múltiples de datos históricos y actuales en una computadora. La administración de un almacén de datos requiere que se extraigan, transformen y guarden datos detallados de los sistemas de operación, de modo que las diversas tablas de bases de datos, tanto de dentro como de fuera de la empresa, sean consistentes. Todo esto alimenta el sistema de apoyo a las decisiones que automatiza o ayuda en la toma de decisiones de negocios.

Existen numerosos sistemas de búsqueda y recuperación de bases de datos disponibles por suscripción o en bibliotecas. La búsqueda de bases de datos asistida por computadora ha hecho más rápida y fácil la tarea de recabar datos externos. Los especialistas consultan muchos tipos de bases de datos diferentes. Aunque las computadoras personales funcionan de manera independiente, se pueden conectar en red con otras para compartir datos y software. El intercambio electrónico de datos (EDI) permite que el sistema de computadoras de una empresa se conecte de forma directa con el sistema de otra u otras. 5. Identificar las grandes categorías de bases de datos.

Internet es una red mundial de computadoras que permite el acceso de los usuarios a información y documentos de fuentes distantes. Es una combinación de un sistema de comunicación mundial y la biblioteca pública más grande del mundo. La World Wide Web es un sistema de miles de páginas interconectadas, o documentos, a los que se puede acceder con facilidad con browsers y buscadores de Internet. Una intranet es la red de datos privada de una empresa que usa estándares y tecnología de Internet. La información en una intranet, datos, gráficas, video y voz, está disponible sólo dentro de la organización. Así, una diferencia clave entre Internet e intranet es que esta última instala “firewalls” o software de seguridad para limitar el acceso sólo a empleados autorizados. Una empresa usa elementos de Internet para construir su propia intranet. El groupware y otras tecnologías pueden facilitar la transferencia de datos, información y conocimientos. En las organizaciones que practican la administración del conocimiento, las intranets funcionan para hacer que el conocimiento de los expertos de la empresa sea más accesible a toda la organización.


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Términos y conceptos clave Datos Información Inteligencia de mercado Importancia Calidad de datos Oportunidad Integridad de la información Conocimiento Administración del conocimiento Sistema de información global Sistema de apoyo a las decisiones (DSS)

Administración de relaciones con el cliente (CRM) Base de datos Almacenamiento de datos Almacén de datos Investigación de mercados propia Datos de escáner Ofertantes de datos Intercambio electrónico de datos (EDI) Internet Host World Wide Web (WWW)

Proveedor de contenido Uniform Resource Locator (URL) Buscador Búsqueda por palabras clave Medio interactivo Escaneo del entorno Tecnología de jalar Tecnología de empujar Software de gestión inteligente Cookies Intranet

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Cuál es la diferencia entre datos, información e inteligencia? 2. ¿Cuáles son las características de la información útil? 3. ¿Cuál es la cuestión clave que distingue entre datos importantes y no importantes? 4. Defina qué es la administración del conocimiento. ¿Cuál es su propósito dentro de una organización? 5. ¿Qué tipos de bases de datos se podrían encontrar en las siguientes organizaciones? a) Holiday Inn b) El departamento de deportes de una gran universidad c) Anheuser-Busch

6. ¿Qué tipos de aspectos operativos podría automatizar una compañía de mensajería como FedEx con el sistema de apoyo a las decisiones (DSS) de la empresa? 7. ¿Qué favorece el éxito de un sistema de apoyo a las decisiones? 8. ¿Qué es el almacenamiento de datos? 9. RED ¿Cómo auxilia el almacenamiento de datos a la toma de decisiones? Visite www.kbb.com. Elija de la página dos automóviles que podría comprar, y compárelos. ¿Cuál le gusta más? ¿Qué haría ahora? ¿Cuáles son al menos tres piezas de datos que se deberían guardar en un almacén de datos a partir de su interacción con Kelly Blue Book?

10.

RED Ofrezca tres ejemplos de bases de datos computarizadas que existen en la biblioteca de su colegio o universidad. 11. RED ¿Cuál es la diferencia entre Internet e intranet? 12. Suponga que una empresa minorista se interesa en estudiar el efecto de la iluminación en la conducta de compras del cliente. ¿Cuál de las siguientes piezas de información es la menos importante y por qué?

a) b) c) d)

Cantidad de luz natural en la tienda El sistema de compensación de los vendedores de la tienda El color de las paredes de la tienda El tipo de iluminación: fluorescente o incandescente

13.

RED Imagine los datos que eBay recaba todos los días. Liste por lo menos cinco tipos de datos que se reúnen en las operaciones diarias. Describa cada uno: si son datos, información o inteligencia. Asegúrese de listar al menos uno de cada tipo. 14. ¿Cómo podría New Balance, fabricante de calzado deportivo, usar la tecnología RFID para recabar datos? 15. RED El Spider’s Apprentice es un sitio web que ofrece muchos consejos útiles sobre el uso de buscadores.Vaya a www.monash.com/spidap.html, y luego dé clic en The Spider’s Apprentice para conocer los pormenores de los buscadores.

Actividades de investigación 1.

RED Use la Internet para ver si puede encontrar información que le ayude a responder las siguientes preguntas:

a) ¿Cómo está el clima hoy en Denver? b) ¿Cuáles son cuatro restaurantes en el Barrio Francés de Nueva Orleáns? c) ¿Cuántos habitantes tiene Brasil?

2.

RED Para aprender más sobre el almacenamiento de datos, vaya a www.datawarehousing.org.


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Caso 2.1 Harvard Cooperative Society Situado en la ventana de su oficina desde la que se domina el piso principal de la Harvard Cooperative Society, el presidente Jerry Murphy mira hacia abajo y observa a los clientes mientras compran. 19 Deambulan por los estrechos pasillos de la abarrotada tienda departamental, escogiendo aquí una sudadera, probándose una gorra de béisbol allá, revisando la interminable variedad de mercancía que lleva las insignias de la universidad de Harvard. Al observar a Murphy, uno bien se puede imaginar a los fundadores de la cooperativa, que comenzaron la tienda en 1882, echando un vistazo por las pequeñas ventanas para estar al tanto de lo que sucedía en el piso de venta. ¿Atraía un flujo constante la tienda ubicada en Harvard Square? ¿Los estudiantes universitarios estaban comprando suficientes libros y suministros como para que la cooperativa tuviera ganancias? En aquel entonces era difícil responder con precisión esas preguntas. Los propietarios tenían que observar y esperar. Sólo se apoyaban en su intuición para saber cómo iban las cosas minuto a minuto. Ahora, más de un siglo después, Murphy le puede decir en cualquier momento hasta la última unidad que mantiene en inventario. Su ventana al negocio es la PC que está en su escri-

Caso 2.2

torio.Todo el día recibe informes electrónicos fáciles de leer, actualizados hasta el último minuto, sobre lo que se está vendiendo y lo que no; qué artículos escasean en el inventario y cuáles no se han ajustado al pronóstico. En segundos, la computadora calcula los márgenes brutos de cualquier producto o proveedor, y Murphy decide si tales márgenes apoyan la justificación de conservar a ese proveedor o producto. “Estábamos en el siglo XIX, y teníamos que movernos hacia adelante”, dice Murphy de su negocio de $55 millones.

Preguntas 1. ¿Qué es un sistema de apoyo a las decisiones? ¿Qué ventajas ofrece un sistema de este tipo a un negocio como la Harvard Cooperative Society? 2. ¿En qué sentido diferiría el sistema de apoyo a las decisiones de un negocio como la Harvard Cooperative Society del de una gran corporación? 3. Describa los componentes del sistema de apoyo a las decisiones de la Harvard Cooperative Society.

Wine.com

Wine.com se anuncia como “la tienda de vinos más grande del mundo”. Con más de 14 000 vinos finos en inventario en su sitio web, tal vez lo sea. La empresa inició en la década de los años 1990 como un negocio electrónico de Peter Granoff, uno de los principales expertos de Estados Unidos en la venta de vinos, con más de 20 años de experiencia, y Robert Olson, un experto en la industria de la computación. En torno a una copa de vino, ambos hablaban de las recientes tendencias en la industria vitivinícola que amenazaban por igual a los pequeños productores y a los consumidores, cuando tuvieron una tormenta de ideas acerca de cómo llevar una amplia variedad de vinos finos al mercado minorista. Presentaron su programa inicial a un par de vinaterías y preguntaron si los productores creían que su idea funcionaría. Con una realimentación positiva, “adquirieron vida”: primero construyeron su sitio web y luego lo anunciaron en canales apropiados, tanto en línea como fuera de línea.Wine.com es una de las primeras empresas en comenzar sólo como negocio electrónico. Un aspecto positivo de la venta en la Web es que colapsa la geografía de la venta minorista, pero una realidad desafiante para este producto es que tiene un segmento de mercado estrecho: adultos que beben vino y están dispuestos a dedicar tiempo a elegir el que desean. Granoff explica que las iniciativas de marketing son claves para darle marca a su empresa dentro y fuera de la Web. La corporación tiene una campaña publicitaria multimillonaria. Mantiene programas activos afiliados con otros productos en línea y otros negocios de comercio electrónico como Amazon.com. Se anuncia con intensidad en radio y televisión, y en medios impresos como Food & Wine y The Wall Street Journal. Wine mismo tiene “una base de clientes apasionados”, y la empresa hace su mejor esfuerzo para encontrar los mejores vinos para ellos. Sus expertos revisan cientos de muestras al mes.

Wine.com instruye a los consumidores acerca de vinos finos, los ayuda a encontrar la botella perfecta a un precio razonable, y luego la entrega de forma directa en las puertas de su casa. Su sitio web está diseñado para que la gente se sienta cómoda y se desmitifique el proceso de elegir un vino. El minorista también cuenta con un grupo de empleados de apoyo al cliente que ofrece la atención individual que éste esperaría en una tienda de vinos tradicional. Los clientes pueden contactar a la empresa en línea, mediante correo electrónico y por teléfono. Cuando los clientes hacen un pedido, reciben de inmediato su confirmación automática. Granoff identifica la métrica de los mejores indicadores del éxito de Wine.com: una propuesta o manejo de marca y un modelo de adquisición de clientes que funcionan, tasas de retención que están donde ellos necesitan que lo hagan y una gran visibilidad del programa de publicidad y relaciones públicas. Los costos y complejidad de la infraestructura en un negocio electrónico de vinos son desafiantes. Sus ingresos fluctúan entre 300 y 500 por ciento cada año, por lo que Wine.com debe repensar sus procesos fundamentales de negocio cada cuatro o seis meses. “La velocidad de estos saltos, más que cualquier otra cosa, se cruza en todo lo que hacemos”, dice Granoff. Y es la velocidad de los saltos “lo que es tan emocionante”.

Preguntas 1. ¿Qué sugerencias haría para la administración de relaciones con el cliente de Wine.com? 2. En el futuro, Wine.com desea expandirse a Australia, Asia, Sudáfrica y algunos países de Europa. ¿Cómo le podría ayudar un sistema de información global?


46 Caso 2.3

IBM: Enterprise Resource Planning Al centralizar la información y hacerla más disponible, el sistema EPR (Enterprise Resource Planning) de IBM tiene el potencial de hacer que las empresas sean mucho más competitivas y reactivas.20 He aquí lo que IBM dice de ERP:

Las soluciones de ERP son efectivas para agilizar y modernizar los procesos de negocio a lo largo de las áreas funcionales de su empresa. ERP integra operaciones fragmentadas, a menudo sustituyendo múltiples sistemas heredados. Al compartir información común en un conjunto integrado de módulos de aplicación, ERP puede acelerar las transacciones. Por ejemplo, consolida sus registros financieros, lo que permite un cierre más rápido y correcto de los libros. ERP le ayuda a manejar mejor su inventario, impulsando ahorros drásticos en los costos. Asimismo, puede trazar con detalle los pedidos del cliente para sus planes de producción, ayudando a mejorar el tiempo del ciclo y a responder a la demanda de los clientes. Le ayuda también a eliminar la duplicación de procesos, tiempos de espera y errores de información, logrando mejoras en la productividad de sus profesionales. Además, el régimen de ejecución de un ERP lo fuerza a observar la forma en que usted maneja su negocio: sus procesos, prácticas y procedimientos. La implantación de este sistema es una gran oportunidad para institucionalizar diversos cambios, muchos de los cuales puede haber estado considerando hace tiempo.

Aunque ERP es muy bueno para impulsar mejoras, su enfoque es hacia el interior de su empresa. Sin embargo, si los mayores desafíos se refieren a las relaciones con sus clientes o a la asociación con sus proveedores, usted puede considerar otras soluciones –ya sea de implantación individual o en conjunto con una solución de ERP–. Asimismo, dado el tiempo que requiere la aplicación completa de este sistema, usted podría considerar un enfoque por fases que incluya estas áreas adicionales. Esto hará que la solución que aplique satisfaga sus necesidades para los próximos años y no sólo sus problemas inmediatos. IBM ofrece su experiencia en la industria para saber qué requiere para diferenciar su negocio de los competidores, en una solución que engloba ERP, comercio electrónico, cadena de suministro, administración de relaciones con el cliente, inteligencia de negocios y más, para ayudarlo a decidir la mejor combinación para su empresa.

Pregunta Las empresas usan terminología diferente para los sistemas de información global y los sistemas de apoyo a las decisiones. Explique la forma en que el sistema ERP de IBM es similar a la definición y explicación que hemos manejado acerca de los sistemas de información global y los sistemas de apoyo a las decisiones.

E R

L T A D O

S

P A

CAPÍTULO 3

S R E

E J A IZ D

U

N

EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. Definir y entender la función que desempeña la investigación en la toma de decisiones. 2. Clasificar la investigación de mercados en investigación exploratoria, investigación descriptiva o investigación causal. 3. Listar las fases más importantes del proceso de investigación de mercados y los pasos que comprenden cada una. 4. Comprender los conceptos de teoría e hipótesis y la función crítica que desempeñan en la investigación. 5. Explicar la diferencia entre un proyecto de investigación y un programa de investigación.

Semblanza del capítulo: el dinámico mercado educativo Los estudiantes que buscan educación superior tienen muchas más opciones a su alcance que las que tuvieron sus padres. Las universidades ofrecen novedosos programas de estudio en campos variados, que incluyen áreas como marketing de deportes y administración recreativa. Sin embargo, no se trata sólo de que los campos de estudio sean nuevos, sino también de la forma en que se estudia. Las opciones que se ofrecen a jóvenes que tienen dificultades para asistir a clases o dedicar años de estudio para obtener un título han crecido de manera exponencial. Las universidades de Phoenix, Strayer y Nova Southeast tipifican las instituciones que se especializan en atender a personas que buscan un programa académico no tradicional. La presión competitiva que representan estas universidades ha llevado a las más conservadoras a repensar su histórico enfoque de “sabiduría y solemnidad en la cátedra” y sus calendarios académicos convencionales. El mercado de las maestrías en administración de negocios es particularmente competitivo. Los estudiantes pueden realizar dichos estudios en la forma usual, en programas sólo de fines de semana, por la noche, en línea o con alguna combinación. Más de un cuarto de millón de estadounidenses asisten a sus clases de maestría de una forma u otra y en cualquier momento. En áreas urbanas, como Dallas-Forth Worth, en Texas, en algunas ocasiones hay una docena o más de instituciones que ofrecen un programa de este tipo. También en comunidades más pequeñas, las universidades enfrentan decisiones sobre sus programas de maestría en administración de negocios como: ¿Cuánto se deben adaptar a los cambios en el mercado? ¿Se deben ofrecer cursos en línea? Si es así, ¿contra quién deben competir? ¿Deben ofrecer un programa de fines de semana? ¿Deben brindar clases en ubicaciones múltiples? ¿La demanda es suficiente? En otras palabras, ¿hay sufiientes estudiantes potenciales como para que esto sea factible desde el punto de vista financiero? • ¿Se percibe una diferencia potencial en la calidad del producto entre un programa tradicional de maestría en administración de negocios y otro no tradicional? • ¿La misión de la universidad se logra con un programa de maestría en línea? • • • • • •

El competitivo mercado de las maestrías en administración de negocios tipifica el escenario de muchas empresas de marketing. Es evidente que las universidades se podrían beneficiar de una investigación de mercados que enfocara alguna de estas cuestiones clave. Cada universidad mantiene sus propios estándares académicos mientras trata en paralelo de atraer a suficientes estudiantes para que sea


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factible el programa de maestría que ofrece. El escenario competitivo está lleno de oportunidades y de problemas potenciales. Las decisiones que tomen el cuerpo académico y las autoridades universitarias determinarán qué tanto éxito alcanza cada escuela en un mercado dinámico.

Introducción Este capítulo se enfoca en la relación entre las decisiones de negocios y la investigación de mercados. El éxito en los negocios lo determina la calidad de las decisiones que toma el personal clave. Los investigadores contribuyen a la toma de decisiones en varias formas vitales. Éstas incluyen: 1. 2. 3. 4. 5.

Ayudar a definir mejor la situación actual. Definir la empresa: determinar cómo visualiza a los consumidores, competidores y empleados. Aportar ideas para el mejoramiento de los productos o el desarrollo de otros nuevos. Probar ideas que ayudarán a realizar la estrategia de mezcla de marketing de la empresa. Examinar qué tan correcta es una cierta teoría de marketing en una situación determinada.

Este capítulo presenta los tipos de investigación que permiten a los investigadores apoyar a quienes toman las decisiones clave. También analiza el diseño del producto, ya que un diseño efectivo depende de la investigación de mercados. Por último, pero sin que sea algo de poca importancia, el capítulo analiza las etapas del proceso de investigación de mercados.

Toma de decisiones Un estudiante universitario toma muchas decisiones acerca de su futuro, que incluyen resoluciones estratégicas tan importantes como si debe asistir o no a la universidad. Si la respuesta es afirmativa, entonces debe tomar la decisión de a dónde asistir, qué especialidad estudiar, qué materias optativas tomar, con qué profesores inscribirse, si se asocia con alguna fraternidad estudiantil, cuánto tiempo debe trabajar fuera de la escuela, etc. Puede buscar datos con otros estudiantes, sus padres y otras fuentes, los cuales pueden ser cruciales para llegar a una decisión. En realidad, las respuestas a cada una de estas preguntas modelan el futuro de un estudiante, y determinan finalmente qué tanto éxito tendrá y la forma en que es visto por otros. De modo similar, las empresas enfrentan decisiones que modelan su futuro, y a sus empleados y clientes. En cada caso, las decisiones se plantean cuando la empresa busca aprovechar alguna oportunidad o reducir el efecto negativo de algún problema de mercado. Una oportunidad de mercado es una situación que hace posible alguna ventaja competitiva. Así, el descubrimiento de algún segmento de mercado desatendido presenta una oportunidad. Por ejemplo, eBay aprovechó la oportunidad que ofrecían los avances tecnológicos para hacer lo mismo que se hace en una venta de garage, pero en una escala muy, muy grande.

© SUSAN VAN ETTEN

¿Puede identificar síntomas que indiquen problemas para estos negocios? ¿Qué problemas de mercado podrían significar?

Capítulo 3. El proceso de investigación de mercados

Un problema de mercado es una situación que hace más probable una consecuencia negativa de alto impacto. Para muchas empresas, un desastre natural inminente se puede traducir en un problema, porque representa la posible pérdida de propiedad y personal y de que sus operaciones, y en consecuencia sus ingresos, se interrumpan. Los problemas suelen no ser tan obvios como se podría pensar. De hecho, por lo general no son fácilmente observables. Más bien, se infieren de los síntomas, que son indicios observables y sirven como señal, porque son causados por dicho problema. Una caída en la participación de mercado suele ser sólo un síntoma de un problema en el mercado, no el problema en sí mismo. La investigación ayuda a identificar la causa de este síntoma, de modo que quienes toman las decisiones ataquen en realidad el problema, no sólo el síntoma. Los pacientes no acostumbran acudir con el médico y señalar el problema que tienen (como una úlcera). Más bien señalan síntomas (dolor de estómago). De modo similar, quienes toman las decisiones escuchan síntomas y a menudo necesitan ayuda de la investigación para identificar y atacar los problemas.Ya sea que se trate de una oportunidad o un problema, las empresas necesitan información de calidad para enfrentar de forma efectiva estas situaciones. La definición formal de toma de decisiones implica el proceso de desarrollar y decidir entre formas alternas de solución de un problema o de elegir entre oportunidades alternas. Quien toma la decisión debe reconocer la naturaleza del problema u oportunidad, precisar de cuánta información actual dispone, qué tan confiable es, y qué información se necesita para enfrentar mejor la situación. Cada caso se puede clasificar con base en el criterio de si se trata de un problema o de una oportunidad, y si representa una situación caracterizada por una total certeza o una ambigüedad absoluta.

Certeza Certeza absoluta significa que quien toma las decisiones tiene toda la información necesaria para tomar una resolución óptima. Esto incluye la naturaleza exacta del problema u oportunidad de marketing. Por ejemplo, una agencia de publicidad requiere conocer las características demográficas de los suscriptores de las revistas en que inserta los anuncios de sus clientes. La agencia sabe con exactitud qué información necesita, y dónde encontrarla. Si un gerente tiene certeza total del problema u oportunidad y de los resultados futuros, entonces la investigación es innecesaria. Sin embargo, es raro que haya información perfecta, en especial sobre el futuro.

Incertidumbre La incertidumbre significa que el gerente entiende la naturaleza general de los objetivos deseados, pero que la información disponible acerca de las alternativas es incompleta. Las predicciones sobre las fuerzas que modelan los hechos futuros son simples conjeturas. En condiciones de incertidumbre, los buenos administradores reconocen que dedicar tiempo adicional para recabar datos aclara la naturaleza de la decisión que se requiere. Por ejemplo, si una universidad tiene claro el objetivo de incrementar el número de estudiantes de su maestría en administración de negocios (MBA), tal vez no sepa si un programa en línea, de fines de semana o fuera de sus instalaciones sea la mejor forma de lograrlo. Por lo general, las decisiones de marketing se dan en condiciones de incertidumbre, en particular cuando una empresa busca diferentes oportunidades.

Ambigüedad La ambigüedad significa que la naturaleza del problema no es clara. Los objetivos son vagos y es difícil definir las alternativas de decisión. Con mucho, ésta es la situación más difícil para la toma de decisiones, pero tal vez la más común. Los gerentes de marketing enfrentan diversos problemas y decisiones. Tener certidumbre completa y resultados predecibles puede hacer que la investigación sea un desperdicio de tiempo. Sin embargo, la investigación de mercados resulta más atractiva para quienes toman las decisiones en condiciones de incertidumbre o ambigüedad. Éstas también varían en términos de importancia: algunas logran un gran impacto sobre el bienestar de la empresa, mientras que el peso de otras es intrascendente. Cuanto más importante, ambigua o incierta sea una situación, más probable es que se deba dedicar tiempo adicional a la investigación de mercados.

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50 FIGURA 3.1

Descripción de situaciones para la toma de decisiones

Orientación al descubrimiento

Orientación a la confirmación

Las tendencias parecen evidentes, pero no señalan con claridad una mejor oportunidad única

Las tendencias señalan con claridad una mejor oportunidad única Oportunidad

Absoluta ambigüedad

Existen síntomas, pero son sutiles y escasos, lo que dificulta identificar el problema

Incertidumbre

Completa certeza

Problema

Muchos síntomas perceptibles apuntan a un solo problema

PROBLEMAS Y OPORTUNIDADES La figura 3.1 muestra situaciones caracterizadas por la naturaleza de la decisión y el grado de ambigüedad.1 En una toma de decisiones enfocada en el problema y en condiciones de alta ambigüedad, los síntomas no apuntan con claridad a algún problema, y pueden ser bastante vagos o sutiles, e indicar sólo pequeñas desviaciones de las condiciones normales. Por ejemplo, un restaurante de comida rápida experimenta pequeños cambios en la venta de sus productos individuales, pero éstos no se reflejan en sus ventas totales. Un síntoma de esta clase no indica un problema claro, como un cambio en los gustos del consumidor. Cuando disminuye la ambigüedad, los síntomas son más evidentes y son mejores indicadores de un problema. Una caída fuerte y súbita en las ventas totales indica que el problema es que el menú no se compara bien con el los competidores. Entonces se requiere un cambio de menú. De modo similar, en una investigación orientada a la oportunidad, la ambigüedad se caracteriza por tendencias en el mercado y el entorno que no sugieren una dirección bien definida. Conforme la tendencia se hace mayor y más obvia, es más fácil de diagnosticar, porque apunta con más claridad a una sola oportunidad.

Tipos de investigación de mercados La investigación de mercados reduce la incertidumbre, y también ayuda a clarificar la toma de decisiones. Algunas veces los investigadores saben con exactitud cuáles son sus problemas de marketing y diseñan estudios cuidadosos para probar hipótesis específicas. Por ejemplo, si el problema de una universidad es su programa académico anticuado, es probable que lo sepa por información proporcionada por los empleados, estudiantes y exalumnos. Dicho problema podría ser la causa del bajo número de inscripciones. ¿Cómo deben enfocarlo tanto el cuerpo académico como la administración? Una solución es diseñar una prueba cuidadosa para explorar entre tres nuevos programas de estudios cuál contribuirá a mejorar la situación. Este tipo de investigación se orientaría al problema y parece no ser ambiguo. En este caso la investigación de mercados culminaría en un informe que sugiriera el efecto relativo de cada alternativa en el número de inscripciones. La decisión se debe deducir de la investigación. En circunstancias más ambiguas, la administración ignorará la existencia de un problema de marketing; sería el caso de una empresa que explora el entorno para detectar oportunidades. Por ejemplo, una pequeña universidad en una población de tamaño mediano del estado de Colorado analiza si debe agregar un programa de MBA en línea. Tal vez las autoridades no tengan idea de cuánto afectaría esto la imagen de su escuela entre los estudiantes actuales, patrocinadores, exalumnos o personal académico; tampoco saben con exactitud qué


programas serían más deseables para sus clientes actuales o potenciales. En este caso, es necesaria alguna investigación preliminar para obtener elementos de juicio sobre la naturaleza de la situación. Sin ella, la situación seguirá igual de ambigua y la decisión resultará arbitraria y caprichosa. La investigación de mercados se clasifica con base en técnicas o propósitos. Los experimentos, encuestas y estudios de observación son algunas técnicas de investigación. Clasificarla por sus propósitos muestra la forma en que la naturaleza de una situación influye en la metodología de la investigación. La siguiente sección presenta los tres tipos de investigación de mercados que existen: 1. Exploratoria. 2. Descriptiva. 3. Causal. Es importante acoplar la situación particular con el tipo correcto de investigación para que ésta obtenga resultados útiles.

Investigación exploratoria La investigación exploratoria se realiza para aclarar situaciones ambiguas o descubrir ideas potenciales para oportunidades de negocios. No pretende aportar evidencia concluyente a partir de la cual se determine un curso de acción particular. En este sentido, no es un fin en sí misma. Por lo general, se conduce con la expectativa de que se requerirá investigar más para obtener evidencias concluyentes. Algunas veces, el uso de la investigación exploratoria también significa la diferencia para determinar la utilidad de otra investigación. Correr a realizar encuestas detalladas antes de que esté claro qué decisiones deben tomarse, puede desperdiciar dinero, tiempo y esfuerzo si se traduce en información no pertinente. La investigación exploratoria es de particular utilidad en el desarrollo de nuevos productos.2 En este sentido, Sony y Honda han realizado esfuerzos valiosos en el desarrollo de la tecnología robótica.3 Lograr que un robot pueda moverse, realizar funciones básicas, cumplir instrucciones e incluso sostener una conversación, no es en realidad un problema. Lo que Sony y Honda deben investigar es qué oportunidades de mercado existen si se cuenta con esta tecnología. La investigación puede hacer que los consumidores interactúen con los robots como una forma de investigación exploratoria. Los resultados sugieren que los consumidores interactúan mucho más cuando el robot tiene cualidades humanas, como la capacidad de caminar en dos piernas. Los investigadores se dieron cuenta de que la gente le habla más al robot (que puede entender instrucciones verbales básicas) cuando éste tiene características humanas. Además, parecen divertirse con uno que camina, habla y baila. Esto ha permitido que dichas empresas formulen preguntas de investigación más específicas respecto del valor de un robot como mecanismo de entretenimiento o guardia de seguridad. En el ejemplo de la universidad, parece que es necesaria una investigación exploratoria que ayude a identificar las inquietudes acerca de cursos no tradicionales para clases de negocios. Esta investigación debe incluir entrevistas de respuesta abierta con el cuerpo académico, estudiantes y exalumnos. Con ello se pueden desarrollar hipótesis específicas que comprueben el atractivo de programas alternos para los estudiantes, el efecto de la instrucción en línea sobre la satisfacción del puesto y las percepciones de calidad entre los exalumnos.4 Estas hipótesis se prueban con investigaciones descriptivas o causales.

Investigación descriptiva El propósito principal de la investigación descriptiva, como se deduce de su nombre, es describir las características de objetos, personas, grupos, organizaciones o entornos, es decir tratar de “pintar un cuadro” de una situación. Es frecuente que los gerentes de marketing necesiten determinar quién compra un producto, indagar el tamaño del mercado, identificar las acciones de sus competidores, etc. La investigación descriptiva se enfoca en las preguntas quién, qué, cuándo, dónde y cómo. A menudo la investigación descriptiva ayuda a mostrar el perfil de los segmentos de mercado. Por ejemplo, los investigadores usaron sencillas encuestas descriptivas para caracterizar a los consumidores asiduos (quienes compran mucho) de alimentos orgánicos. El informe resultante demostró que estos clientes tienden a vivir en ciudades costeras de más de 500 000 habitantes y la mayoría de ellos reside en la costa

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Simpática, divertida o sexy? ¿Qué hace que un icono funcione?

PR NEWSWIRE GEORGIA PACIFIC

¿El soldado de infantería de la Primera Guerra Mundial que representa a Pillsbury ha cambiado alguna vez? ¿Qué tan viejo debe ser el hombre de Brawny (toallas de papel)? ¿Qué nombre deben tener los personajes de M&M? Todas estas preguntas tienen muchas respuestas posibles y se hace mucha investigación en esta clase de cuestiones. Por ejemplo, los grupos de enfoque con consumidoras tuvieron una amplia discusión sobre el hombre de Brawny. Así, parecía que un hombre Brawny sexy obtendría mejor respuesta que uno de buen humor o inteligente. Mr. Peanut, el icono de Planter’s Peanuts, ha cambiado en realidad muy poco desde su presentación en la década de los años 1920. Tiene un buen aspecto para su edad. De nueva cuenta, la investigación exploratoria indica comentarios positivos sobre Mr. Peanut, así que se

Fuentes: Voight, Joan (2003), “Mascot Makeover: The Risky Business of Tampering with Brand Icons”, Adweek (7 de julio), pp. 20-26; Elliot, Stuart (2004), “Updating a venerable character, or tarnishing a sterling reputation?”, The New York Times (19 de marzo), p. C5.

occidental. Los compradores más frecuentes de alimentos orgánicos son hombres y mujeres de buena posición económica, entre los 45 y 54 años (36 por ciento) y entre los 18 y 34 (35 por ciento).5 Un dato interesante es que los consumidores de productos orgánicos no están muy orientados a las marcas, pues 81 por ciento de ellos no recordó una sola marca de estos productos. Estas investigaciones ayudan a los supermercados de alta calidad como Whole Foods a tomar decisiones respecto de dónde ubicarse. Más de la mitad de los alimentos que vende esta firma son orgánicos. Una investigación similar podría beneficiar a la universidad que considera incluir un programa de MBA en línea, pues le ayudaría a perfilar el mercado y a sus clientes potenciales. Entonces se daría cuenta de que los clientes en línea no se parecen al tradicional estudiante de MBA: tienden a ser de mayor edad que el estudiante tradicional promedio de 24 años, y cuentan más bien con unos 30 años; son además proclives a vivir en comunidades rurales, a ser más introvertidos y a esperar una mayor carga de trabajo que los jóvenes tradicionales. Una estadística clave es que la tasa de abandono de los estudiantes en línea es mucho más alta que la de los tradicionales: casi 14 por ciento de los primeros abandona un curso antes de terminarlo, lo que contrasta con 7.2 por ciento de los alumnos tradicionales que asisten a clases. Por éstas y otras razones, es mucho más caro atender a los estudiantes en línea.6

© ASSOCIATED PRESS/ THE OAKLAND PRESS

La investigación descriptiva acerca de los consumidores que compran alimentos orgánicos ha dado buen resultado para la cadena de supermercados Whole Foods.

han introducido sólo cambios menores en el esquema de colores. Hace algunos años, la investigación exploratoria llevó a pruebas adicionales de un Mr. Peanut en bermudas, pero éstas revelaron resultados abrumadoramente negativos, ¡Planters fue enviado de nuevo al cacahuate original! De modo similar, una sencilla investigación exploratoria se limitó a preguntar a unos cuantos consumidores qué pensaban sobre los personajes de Mars M&M. La firma tenía interés en encontrar nombres para sus personajes. Los investigadores encontraron que la mayoría de los consumidores se refería a ellos simplemente por sus colores. Esta información fue útil para diseñar la investigación futura y la estrategia de marketing.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Gruñidos por vinos bebida en Estados Unidos y en el Reino Unido son fuertes en comparación con las que se registran en Francia y Alemania. Todos estos resultados descriptivos permiten que Greg Norman comprenda mejor el mercado de vinos internacionales, por lo que puede tomar mejores decisiones de dónde cultivar y producir vino. ¿Considera que la decisión de ampliarse a California en lugar de a Francia sea buena? Fuentes: Orth, U. R., M. M. Wolf y T. Dodd (2005), “Dimensions of Wine Region Equity and their Impact on Consumer Preferences”, Journal of Product and Brand Management, 14 (2), pp. 88-97; Conibear, Helena (2005), “World-wide Consumption Trends”, AIM-Digest, www.aimdigest.com/gateway/pages/trends/ articles/trends.htm, visitado el 24 de noviembre de 2005.

La precisión es de crucial relevancia en la investigación descriptiva. Un estudio de este tipo indica si la demanda de un programa de MBA en una universidad, aunque sea de unos cuantos estudiantes, significa la diferencia entre que el programa se sostenga por sí mismo o que agote recursos ya escasos. Por ejemplo, si se predice una inscripción de 25 alumnos, pero sólo entran 15, es probable que el programa no genere suficientes ingresos para sostenerse. Por tanto, es fácil ver que la investigación descriptiva que proyecta ingresos de ventas y costos o describe las actitudes, la satisfacción y el compromiso del consumidor, debe ser precisa, o la toma de decisiones pagará las consecuencias. A diferencia de la investigación exploratoria, los estudios descriptivos ya cuentan con un considerable conocimiento de la situación en estudio. Este conocimiento, que se puede deber en parte a la investigación exploratoria, dirige el estudio hacia cuestiones específicas. Después examinará la función de las preguntas e hipótesis de investigación, que ayudan mucho al diseño y aplicación de un estudio descriptivo. De no contar con ellas, el investigador tendría poca o ninguna idea de las preguntas que debe hacer. La investigación por encuestas tipifica un estudio descriptivo. Muchos sondeos tratan de responder preguntas como “¿Por qué las ventas de la marca A son más bajas que las ventas de la marca B?” En otras palabras, un análisis de diagnóstico busca establecer las razones de los resultados de mercado y es específico en las creencias y sentimientos que los consumidores tienen sobre productos de la competencia. Un estudio de investigación que trate de diagnosticar la disminución de la venta de vinos franceses podría preguntar a los consumidores sus creencias sobre el sabor de los vinos franceses, australianos y estadounidenses. Los resultados podrían indicar una deficiencia en el sabor, la cual sugeriría que los consumidores no creen que los vinos franceses tengan un gusto tan afrutado como los otros. Algunas veces la investigación descriptiva ofrece una explicación al diagnosticar diferencias entre competidores, pero no proporciona evidencia directa de causalidad.

Investigación causal Si quien toma las decisiones conoce la causa de resultados importantes, como las ventas y la satisfacción del personal, entonces tomará resoluciones firmes y positivas. Las inferencias causales son muy poderosas porque llevan a un mayor control. La investigación causal permite que se hagan inferencias causales, identifica las relaciones entre causa y efecto. Cuando algo causa un efecto, significa que lo genera o hace que suceda. El efecto es el resultado. La lluvia provoca que la hierba se moje. La lluvia es la causa, y la hierba mojada es el efecto.

© THE IMAGE BANK/ GETTY IMAGES

Greg Norman es mejor conocido por su participación en los campos de golf; sin embargo, es en realidad una de las personas que proviene de los deportes con más éxito en los negocios. Entre sus muchos negocios, Norman Estates es un vinatero muy respetado. Ganó fama en el comercio de vinos con marcas australianas que ofrecían una calidad considerable a un buen precio. En fechas más recientes, amplió su portafolio con la compra de viñedos y de capacidad de producción en California. En la medida en que Norman Estates y otras vinaterías consideran diversificar su producción más allá de sus límites tradicionales, la investigación descriptiva puede ser vital en la toma de esas decisiones. La investigación descriptiva detalla, en términos de dónde procede el vino y de dónde se localizan los consumidores, qué vinos les gustarían, pues éstos forman segmentos geográficos alrededor del mundo con preferencias por vinos de ciertas áreas. Por ejemplo, los estadounidenses han contribuido a la creciente disminución de las ventas de vinos franceses al preferir los australianos y los de su propio país. En particular, han mermado las ventas de los vinos franceses de precio bajo y moderado, mientras que las de los vinos franceses de precio más alto se mantienen constantes. Además, las ventas de esta


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La investigación exploratoria o descriptiva precede a la investigación causal, por lo que en los estudios causales el investigador ya tiene un buen conocimiento de los fenómenos a analizar. Por esta razón, la investigación puede hacer una predicción informada de las relaciones de causa y efecto que se someterán a prueba. Aunque es bueno saber más de la situación, también hay desventajas. Los diseños de investigación causal exigen un largo tiempo para su realización. Asimismo, a menudo suponen diseños complejos muy costosos. Así, aun cuando los gerentes deseen contar con la certeza que las inferencias causales proporcionan, no siempre estarán dispuestos a gastar el tiempo y dinero correspondientes.

CAUSALIDAD En un mundo ideal los gerentes querrán conocer en qué forma un hecho (el uso de un nuevo logotipo para el producto) cambiará otro hecho que interesa, como las ventas. La investigación causal trata de establecer el hecho de que, al hacer algo, otra cosa sucederá. Una inferencia causal es esta conclusión con exactitud. Aunque en el lenguaje cotidiano se utilice todo el tiempo el término “causa”, en términos científicos no es tan fácil establecer algo como causa. Una inferencia causal tiene validez sólo cuando hay evidencia muy específica. Tres partes cruciales de la evidencia causal son: 1. Secuencia temporal. 2. Variación concomitante. 3. Asociación no espuria.

Secuencia temporal La secuencia temporal es el orden de los hechos en el tiempo. En otras palabras, tener un orden causal apropiado de los hechos o secuencia temporal es uno de los tres criterios de causalidad. La causa debe anteceder al efecto. Sería grotesco que un gerente de restaurante culpara a un nuevo chef por una disminución de las ventas si ésta hubiera ocurrido antes de su llegada. Si la publicidad genera ventas, la publicidad se realizó antes que el cambio en las ventas.

Variación concomitante La variación concomitante ocurre cuando dos hechos “covarían”, y lo hacen en forma sistemática. En términos causales, la variación concomitante se da cuando ocurre un cambio en la causa y también se observa un cambio en el resultado. La correlación, que se estudiará en un capítulo posterior, se usa para representar la variación concomitante. No puede haber causalidad cuando no hay una variación sistemática entre las variables. Por ejemplo, si una tienda minorista o de ventas al menudeo nunca modifica su política de vacaciones del personal, entonces la política de vacaciones no es culpable de un cambio en la satisfacción del consumidor. No hay correlación entre ambos hechos. Por otra parte, si dos hechos varían conjuntamente, uno de ellos causa el otro. Si una universidad incrementa el número de cursos de MBA que ofrece en línea y sufre una reducción de las inscripciones a sus cursos tradicionales en clases, la oferta en línea puede estar provocando la disminución, pero la variación sistemática por sí sola no garantiza que sea así.

Asociación no espuria La asociación no espuria significa que cualquier covariación entre una causa y un efecto es real, y no sólo algo provocado por otra variable. Una asociación espuria es una asociación falsa. A menudo, no se puede hacer una inferencia causal aun cuando existan las otras dos condiciones, porque tanto la causa como el efecto tienen una causa común: ambas pueden estar influidas por una tercera variable. Por ejemplo, un trabajador urbano nota una tendencia alarmante: los días en que se vende un gran número de helados en Virginia Beach, se ahoga más gente. Así que cuando aumentan las ventas de helados, también lo hace el número de ahogados. ¿La ciudad debe prohibir la venta de helados? Esto sería absurdo, porque la variación concomitante observada entre ambos factores es espuria. Es más probable que los días en que la playa está en particular abarrotada de bañistas, se vendan más helados y se ahogue más gente. Así que el número de personas en la playa que se asocia con ambos fenómenos puede causar ambos. La figura 3.2 ilustra el concepto de asociación espuria. Puede ser difícil establecer una evidencia no espuria. Si un investigador encuentra una tercera variable relacionada tanto con la causa como con el efecto que desvincula la causa y el efecto, entonces es difícil apoyar una inferencia causal. Aunque al investigador le gustaría descartar la posibilidad de alguna otra causa, es posible observar el efecto de todas las variables sobre la correlación entre causa y efecto. Por tanto, debe usar la teoría


55 FIGURA 3.2

Efecto espurio de los helados

para identificar las “terceras” variables más probables que tendrían relación de causa y efecto. La investigación debe controlar estas variables en alguna forma, como se verá en el capítulo 11. Además, el investigador debe usar la teoría para comprobar que la relación entre causa y efecto tiene sentido. En resumen, la inferencia causal: 1. Establece el orden causal o secuencia apropiada de los hechos. 2. Mide la variación concomitante entre la causa y el efecto supuestos. 3. Examina la posibilidad de una asociación espuria al considerar la presencia de factores causales alternos y plausibles.

GRADOS DE CAUSALIDAD En el lenguaje cotidiano con frecuencia se usa la palabra “causa” en un sentido absoluto. Por ejemplo, una etiqueta de advertencia en las cajas de cigarrillos afirma “fumar causa cáncer.” ¿Es cierto en un sentido absoluto? La causalidad absoluta significa que la causa es necesaria y suficiente para generar el efecto, de modo que si encuentra a un solo fumador que no llegue a contraer cáncer, la afirmación es falsa. Aunque es una inferencia muy fuerte, no es práctico establecer una causalidad absoluta en las ciencias de la conducta. Entonces, ¿por qué aún se hace investigación causal? Bueno, aunque a los gerentes pudiera gustarles apoyarse en conclusiones absolutas, a menudo toman muy buenas decisiones a partir de inferencias menos poderosas. La causalidad condicional significa que una causa es necesaria, pero no suficiente para generar el efecto: es una inferencia causal más débil. Una forma de pensar la causalidad condicional es considerar que la causa puede provocar el efecto, pero que no lo hace sola. Si se cumplen otras condiciones, la causa genera el efecto: se sabe que hay otros factores de salud que contribuyen al cáncer; por ejemplo, el estilo de vida y la dieta. Así, si uno fuma y tiene una dieta y un estilo de vida que favorecen el cáncer, fumar podría considerarse una causa condicional de cáncer. Sin embargo, si se encuentra a alguien que haya contraído cáncer y nunca haya fumado, se demostraría que la inferencia causal es errónea. La causalidad que contribuye es la forma más débil de causalidad, pero todavía es un concepto útil. Una causa no tiene que ser necesaria ni suficiente para generar el efecto; sin embargo, es posible establecer la evidencia causal con los tres tipos de evidencia mostrados. Para cualquier resultado hay múltiples causas: un hecho puede ser causa de algo si la presencia de otras posibles causas no elimina su correlación con el efecto. Esto quedará más claro cuando analicemos más adelante formas de probar las relaciones. Entonces, fumar es una causa que contribuye al cáncer, siempre y cuando la presencia de otras posibles causas no lo provoquen.

EXPERIMENTOS Los experimentos de marketing representan el mayor potencial para establecer las relaciones de causa y efecto. Un experimento es un estudio cuidadosamente controlado en que el investigador manipula una causa


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propuesta y observa cualquier cambio correspondiente en el efecto esperado. Una variable experimental es la causa propuesta controlada por la manipulación del investigador. La manipulación significa que el investigador altera el nivel de la variable en incrementos específicos. Lo anterior sirve para los gerentes, quienes con frecuencia desean tomar decisiones sobre el precio y distribución de un nuevo producto; por ejemplo, para ellos tanto el precio como el tipo de punto de venta minorista en que se coloca un producto son causas potenciales de ventas. En este sentido, se puede diseñar un estudio que manipule tanto el precio como la distribución. Suponga que una empresa vende un nuevo juego de video llamado Wee Box y manipula el precio ofreciéndolo en $100 a algunos consumidores y en $200 a otros.También manipula la distribución minorista, ya que lo vende en tiendas de descuento en algunos mercados y en tiendas de especialidades electrónicas en otros. El investigador examina si el precio y la distribución causan las ventas al comparar los resultados en cada una de las cuatro situaciones creadas. La figura 3.3 ilustra este estudio. El tema de manipulaciones y diseño experimental se explora mucho más en los capítulos 11 y 12. Un experimento como el recién descrito tiene lugar en una prueba de mercado, una forma de experimentación de marketing utilizada con frecuencia. Una prueba de mercado es un experimento que se conduce en condiciones de mercado reales. Anheuser-Busch probó en el mercado una “bebida no tan refrescante” llamada Chelsea. Las dos variables experimentales manipuladas fueron el nivel de alcohol y el grado de dulzura. Primero Anheuser-Busch introdujo Chelsea como una bebida dulce con un ligero contenido alcohólico, alrededor de 0.4 por ciento. Las respuestas: una asociación de enfermeras de Virginia y algunos grupos religiosos criticaron con severidad a la empresa y su nuevo producto. Estos críticos sugirieron que AnheuserBusch había introducido un producto que podría alentar a los niños a convertirse en bebedores de cerveza. Sostenían que Chelsea tenía un envase y color similar al de la cerveza, hacía espuma y se derramaba como ésta. Después la firma introdujo el producto con sólo “rastros de alcohol”, como una “alternativa natural” a las bebidas refrescantes, con atributos de no ser tan dulce y con mayor estilo. Surgieron problemas similares en el segundo experimento. Por tanto, la reducción de alcohol no causó una impresión más favorable de Chelsea. Estudios científicos más básicos en marketing (por ejemplo, el desarrollo de la teoría del comportamiento del consumidor) buscan identificar en última instancia las relaciones de causa y efecto. Uno asocia con frecuencia la ciencia con los experimentos. Para predecir una relación entre el precio y la percepción de calidad de un producto, los estudios causales a menudo crean experimentos estadísticos con controles que establecen grupos de contraste. FIGURA 3.3

Prueba para encontrar causas con un experimento

VENTAS DE WEE BOX PRECIO ALTO

PRECIO BAJO

PRECIO ALTO

Distribución especializada

Peoria, Illinois Precio al menudeo: $200 Minorista: Best Buy

Des Moines, Iowa Precio al menudeo: $100 Minorista: Best Buy

Distribución general

St. Louis, Missouri Precio al menudeo: $200 Minorista: Big Cheap-Mart

Kansas City, Missouri Precio al menudeo: $100 Minorista: Big Cheap-Mart

Si supone que los consumidores de Wee Box son similares en cada una de estas ciudades, puede examinar en qué medida el precio y la distribución causan las ventas al comparar el volumen de ventas en los cuatro casos.

La incertidumbre influye en el tipo de investigación El tipo más apropiado y la cantidad de investigación que se requiere están determinados en parte por el grado de incertidumbre que rodea a la situación que motiva la investigación. La figura 3.4 contrasta los tipos de investigación que hemos venido estudiando, e ilustra el hecho de que la investigación exploratoria se realiza durante las primeras etapas de la toma de decisiones. En este punto la situación suele ser muy ambigua y la administración está muy insegura de las acciones que debe emprender. Cuando la administración es consciente del problema, pero le falta conocerlo, suele realizar una investigación descriptiva. La investigación causal requiere que los problemas estén muy bien definidos.


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Cada tipo de investigación produce también un tipo diferente de resultado. En muchos sentidos, la exploratoria es la más productiva, ya que arroja un gran número de ideas; está orientada al descubrimiento, y por eso los enfoques no estructurados tienen mucho éxito. Demasiada estructura en este tipo de investigación lleva a respuestas más estrictas en el enfoque, lo que podría sofocar la creatividad. Así, aunque es productiva, sus resultados necesitan más pruebas y evaluación antes de que se puedan procesar. En ocasiones los gerentes emprenden acciones basadas sólo en los resultados de la investigación exploratoria. Algunas veces la administración no es capaz o no le importa invertir el tiempo y los recursos necesarios para realizar estudios adicionales. Las decisiones tomadas sólo con base en la investigación exploratoria son de mayor riesgo, ya que este tipo de investigación no prueba ideas en una muestra científica.7 Por ejemplo, si un profesor de una escuela de administración pide a un grupo de estudiantes de MBA ideas sobre un programa en línea, aunque éstos ofrezcan muchas ideas que parezcan muy buenas, ni siquiera la mejor de ellas ha sido probada en una muestra de posibles estudiantes de MBA en línea. FIGURA 3.4

Características de los diferentes tipos de investigación de mercados

Investigación exploratoria

Investigación descriptiva

Investigación causal

Cantidad de incertidumbre que caracteriza la situación

Muy ambigua

Parcialmente definida

Definida con claridad

Declaración clave de investigación

Pregunta de investigación

Pregunta de investigación

Hipótesis de investigación

¿Cuándo se realiza?

Primera etapa de la toma de decisiones

Etapas posteriores de la toma de decisiones

Etapas posteriores de la toma de decisiones

Enfoque usual de la investigación

No estructurada

Estructurada

Muy estructurada

Ejemplos

“Nuestras ventas declinan sin que haya una razón clara.”

“¿Qué clase de gente compra en nuestras tiendas en comparación con nuestro principal competidor?”

“¿Los clientes comprarán más productos si tienen un empaque azul?”

“¿Qué características del producto son de mayor importancia para nuestros consumidores?”

“¿Cuál de dos campañas de publicidad será más efectiva?”

Puede ser confirmativa, aunque algunas veces todavía se pueda necesitar investigación adicional. Los resultados pueden ser procesables por la administración.

Orientada a la confirmación. Bastante concluyente. Es frecuente que ofrezca resultados que la administración puede procesar.

“¿En qué clase de nuevos productos están interesados los consumidores de comida rápida?”

Naturaleza de los resultados

Orientada al descubrimiento; productiva pero todavía especulativa. A menudo necesita más investigación.

Por su parte la investigación descriptiva se enfoca en una o más cuestiones bastante específicas. Suele ser mucho más estructurada, y para muchos tipos comunes de investigación de mercados ofrece resultados que la administración puede procesar. Por ejemplo, a menudo se utiliza la investigación descriptiva para perfilar un segmento de mercado tanto en el aspecto demográfico como psicográfico. Resultados de esta clase ayudan mucho a las empresas para decidir cuándo y dónde ofrecer la venta de sus bienes o servicios. En general, la investigación causal se centra en un pequeño número de hipótesis de investigación. Los métodos experimentales requieren un control estricto de los procedimientos de trabajo. Así, la investigación causal es altamente estructurada para producir resultados específicos, y éstos a menudo son fáciles de procesar para la administración, ya que indican que si ésta cambia el valor de una “causa”, ocurrirá algún efecto deseable: si modifica el color de un empaque por ejemplo (la causa) de anaranjado a azul, habrá más ventas.


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Etapas en el proceso de investigación La investigación de mercados, como otras formas de investigación científica, está integrada por una secuencia de actividades muy interrelacionadas. Las etapas del proceso de investigación se traslapan de forma constante, y es una simplificación excesiva decir que todo proyecto de investigación tiene con exactitud la misma secuencia ordenada de actividades. Sin embargo, la investigación de mercados a menudo sigue un patrón general. Sus etapas son: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

© PHOTODISC/ GETTY IMAGES

Algunas veces la investigación es directamente procesable. Los resultados también sugieren ideas para nuevos estudios.

Definición de los objetivos de la investigación. Planeación del diseño de investigación. Planeación de la muestra. Recolección de los datos. Procesamiento y análisis de los datos. Formulación de conclusiones y preparación del informe.

La figura 3.5 muestra estas seis etapas como un proceso cíclico o de flujo circular. Se describe como flujo circular porque las conclusiones de la investigación generan ideas y conocimientos nuevos que conducen a investigaciones nuevas. Así, hay una conexión en línea punteada entre Conclusiones e informe y Definición de los objetivos de la investigación. No obstante, observe que la administración se encuentra en el centro del proceso; no es posible definir de forma adecuada los objetivos de la investigación sin su participación. Después de todo, son los administradores quienes deben tomar las decisiones. También son ellos los que solicitan investigaciones adicionales una vez que reciben el informe. En la práctica, y desde una perspectiva de tiempo, las etapas se traslapan en alguna medida. En ocasiones las fases posteriores se completan antes que las primeras. Los términos vínculo hacia adelante y vínculo hacia atrás reflejan las interrelaciones entre las etapas. El vínculo hacia adelante significa que los primeros pasos del proceso de investigación influyen en los posteriores. De modo que los objetivos de investigación delineados en la primera etapa afectan la selección de la muestra y la forma en que se obtienen los datos; y la selección de la muestra afecta la redacción de las preguntas del cuestionario. Por ejemplo, si la investigación se concentra en personas con bajos niveles educativos, el fraseo del cuestionario será más sencillo que si se trata con graduados universitarios. El vínculo hacia atrás significa que los pasos posteriores influyen en las primeras etapas del proceso de investigación. Si sabe que los datos serán recabados mediante correo electrónico, entonces la muestra debe incluir a quienes tienen acceso a Internet. Un ejemplo muy importante de vínculo hacia atrás es el conocimiento de que los ejecutivos que leerán el informe buscan resultados específicos. El investigador profesional anticipa las necesidades de información de los ejecutivos en todo el proceso de planeación, en particular durante el análisis y el informe.

Alternativas en el proceso de investigación Durante cada etapa del proceso, el investigador debe elegir entre diversas alternativas. Este proceso es comparable con un mapa. Es importante recordar que no hay una sola ruta que sea la mejor para todos los viajes. El camino que uno tome depende de dónde se desea ir y los recursos disponibles (dinero, tiempo, trabajo, etc.) para el viaje. La analogía del mapa es útil para el investigador, porque en cada etapa es posible seguir varios caminos: cuando hay severas restricciones de tiempo, el más rápido es el más apropiado; cuando hay abundantes recursos humanos y de dinero, la ruta apropiada es diferente.


59 FIGURA 3.5

Etapas del proceso de investigación

Definición de los objetivos de la investigación

Conclusiones e informe

Planeación del diseño de investigación

Procesamiento y análisis de los datos

Muestreo

Recolección de datos

Las secciones siguientes describen de manera breve las seis etapas del proceso de investigación. (Cada etapa se analiza con mayor profundidad en capítulos posteriores.) La figura 3.6 muestra las decisiones que los investigadores deben tomar en cada etapa. Este esquema del proceso de investigación comienza con los objetivos, porque la mayoría de los proyectos de investigación se inician para remediar la incertidumbre de los administradores sobre algún aspecto del programa de marketing de la empresa.

Definición de los objetivos de la investigación La figura 3.6 muestra que el proceso de investigación comienza con los objetivos de la investigación y las metas que se busca alcanzar. En consultoría, es común el término entregables para describir los objetivos de investigación del cliente. El origen de los objetivos de la investigación radica en el tipo de situación de que se trate. Éstos pueden referirse a la exploración de un nuevo producto en un nuevo mercado, o a la prueba del efecto de algún cambio de política en la calidad del servicio. Diferentes tipos de objetivos llevan a diversos diseños de investigación. En la investigación aplicada o de mercado no es posible listar los objetivos sino hasta que se conoce la situación; esta información la deben compartir quien toma las decisiones y el investigador líder del proyecto. A menudo se describe este conocimiento como la declaración del problema. En general, la palabra problema sugiere que algo anda mal, pero no siempre es el caso antes de que la investigación se inicie. El objetivo de la investigación puede ser simplemente aclarar una situación, definir una oportunidad o vigilar y evaluar las operaciones actuales. No es posible desarrollar los objetivos sino hasta que administradores e investigadores se hayan puesto de acuerdo en el “problema” que se debe solucionar con la investigación. Así, ellos establecen los parámetros para “descubrir” este problema con series de entrevistas y mediante un documento llamado propuesta de investigación. Conviene señalar que este proceso se orienta más hacia el descubrimiento que hacia la confirmación. Es común que ni administradores ni investigadores entiendan con nitidez la situación al inicio del proceso de investigación.Tal vez los gerentes sólo puedan enumerar los síntomas que podrían indicar un problema: las ventas disminuyen, pero la administración no conoce la naturaleza exacta del problema. Así, es frecuente que la declaración del problema se plantee en términos generales sin identificar de manera específica qué se investigará.


60 FIGURA 3.6

Diagrama de flujo del proceso de investigación de mercados

Descubrimiento y definición del problema

Definición de los objetivos de la investigación

Muestreo

Selección del diseño de la muestra

Selección de la técnica de investigación exploratoria Muestreo probabilístico Datos secundarios (históricos)

Investigación previa

Encuesta de experiencias

Estudio de caso

Definición del problema (declaración de los objetivos de investigación)

Planeación del diseño de investigación

Encuesta Entrevista

Cuestionario


Procesamiento y análisis de los datos

Selección del método básico de investigación

Experimento Laboratorio De campo

Muestreo no probabilístico

Recolección de datos (trabajo de campo)

Edición y codificación de datos

Procesamiento y análisis de datos

Estudio de datos secundarios

Conclusiones e informe

Observación

Interpretación de los hallazgos

Informe Nota: Los cuadros en forma de diamante indican etapas del proceso de investigación en que se debe elegir una o más técnicas. La línea punteada indica una ruta alterna que pasa por alto la investigación exploratoria.

DEFINICIÓN DE LA SITUACIÓN PARA LA DECISIÓN DIRECTIVA En la investigación de mercados, vale recordar el refrán que dice: “Un problema bien definido es un problema ya medio resuelto.” Este refrán hace hincapié en que una definición ordenada del problema le da un sentido de dirección a la investigación. Una definición cuidadosa del problema permite que el investigador establezca objetivos adecuados, pues si el propósito es claro, la posibilidad de recabar información necesaria e importante será mucho mayor. Albert Einstein dijo que el “planteamiento del problema a menudo es más esencial que su solución”.8 Éste es un buen consejo para los gerentes de marketing, quienes tienden de manera natural a concentrarse en encontrar las respuestas correctas, en lugar de hacer las preguntas correctas; también desean soluciones rápidas, en lugar de dedicar tiempo al análisis de muchas soluciones posibles. Una definición apropiada del problema puede ser más difícil que su solución. En la investigación de mercados, si se reúnen los datos antes de que se reflexione sobre la naturaleza del problema, es probable que los resultados no sean útiles. La investigación de mercados debe tener objetivos claros y un diseño definido. Por desgracia, hay poca o ninguna planeación en la formulación de muchos problemas. Veamos el caso de la marca de pan frito indio Ha-Pah-Shu-Tse (el nombre “Ha-Pah-Shu-Tse” es la palabra con que los indios pawnees nombran el maíz rojo). Ha-Pah-Shu-Tse, el dueño de la empresa, creyó que su pan, uno de los pocos productos alimentarios de los indígenas estadounidenses disponibles en Estados Unidos, no se vendía porque no tenía una amplia publicidad. Él quería que un grupo de consultores condujera alguna investigación relativa a temas publicitarios. Sin embargo, los consultores le señalaron que usar el apellido familiar en la mezcla de pan podría ser la causa primaria de preocupación. Sugirieron que investigar el comportamiento del consumidor respecto de la imagen de la marca sería un mejor punto de arranque, en lugar de investigar la publicidad. La administración de la empresa estuvo de acuerdo.


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Lo anterior ilustra que primero se define la situación y enseguida los objetivos de la investigación. Es frecuente que el investigador no intervenga sino hasta que la administración de la empresa descubre que necesita alguna información sobre un aspecto particular de la mezcla de marketing, aunque incluso en este punto la naturaleza exacta de la situación puede estar mal definida. Una vez que se ha descubierto un área de problemas, el investigador de marketing y la administración, en forma conjunta, pueden comenzar el proceso de caracterizarla con precisión. Muchas investigaciones se realizan sin una definición clara de sus objetivos. Demasiados investigadores olvidan que el mejor sitio para iniciar un proyecto de investigación se encuentra al final: saber qué se debe lograr determina el proceso de investigación. Es probable que un error u omisión en los objetivos de la investigación resulten costosos y no se puedan corregir en etapas posteriores del proceso. El capítulo 5 explora los objetivos del problema con mayor detalle.

INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA La investigación exploratoria sirve para identificar las decisiones que se deben tomar. Las actividades preliminares emprendidas pueden revelar resultados que colocan la situación en un contexto más sencillo para la investigación. Este tipo de estudios limita de manera progresiva el alcance del tema investigado y ayudar a transformar problemas ambiguos en problemas bien definidos, que proyecten objetivos de investigación específicos. Al revisar cualquier estudio sobre el asunto, hablar con expertos en la materia e indagar de manera informal la situación, el investigador puede ir afinando cada vez más sus conceptos. Después de una exploración de esta clase, debe saber con exactitud qué datos recabar durante las fases formales del proyecto y cómo conducirlo. La figura 3.6 indica que los gerentes e investigadores deben decidir si se utiliza una o más técnicas de investigación exploratoria. Como se muestra en la figura, esta etapa es opcional. El investigador puede emplear cualquiera de las cuatro categorías básicas para obtener elementos de juicio y aclarar sus ideas del problema: investigación previa, estudios piloto, estudios de caso y encuestas de experiencias, la cuales se analizan con detalle en el capítulo 6. En esta sección se hará un análisis breve de la investigación previa y las entrevistas con focus groups o grupos de enfoque, que son el tipo más conocido de estudio piloto.

Investigación pasiva

La biblioteca contiene una gran riqueza de información. En ella encuentra estudios que revisan la literatura existente.

© DIGITAL VISION/ GETTY IMAGES

Como regla, los investigadores primero deben revisar la investigación previa para ver si otros estudiaron los mismos problemas, y así entender mejor de qué se trata. Los informes de investigaciones previas se deben buscar en los archivos de la empresa. Además, algunas corporaciones se especializan en preparar y entregar diversos tipos de informes de investigación, como pronósticos económicos. El Censo de población y la Encuesta de negocios actuales son ejemplos de investigaciones de este tipo realizadas por una fuente externa. También puede haber investigación previa de dominio público. Una revisión de la literatura es una búsqueda dirigida a trabajos publicados, revistas especializadas y libros que analizan la teoría y presentan resultados empíricos pertinentes para el tema en estudio. Un examen de la literatura es común en los estudios de investigación de mercados aplicada, y es un requerimiento fundamental de un informe de investigación básica (es decir, de mercados). Las revisiones de literatura se realizan con el auxilio de herramientas tradicionales de investigación bibliotecaria. La Internet y los modernos buscadores electrónicos disponibles en la mayoría de las bibliotecas universitarias han simplificado las revisiones de literatura, y su realización en menos tiempo. Suponga por ejemplo que un banco está interesado en determinar cuál es el mejor sitio para


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colocar cajeros automáticos. Un primer paso lógico sería identificar los factores que bancos de otras partes del país consideran importantes. Al leer artículos en publicaciones bancarias, la administración podría descubrir con rapidez que los mejores sitios están dentro de los supermercados ubicados en áreas residenciales, donde la gente es joven, muy educada y tiene ingresos por arriba del promedio. Estos datos podrían llevar al banco a investigar la información del censo para determinar dónde vive esa gente en determinada ciudad. Revisar y construir sobre el trabajo ya compilado por otros es un punto de partida económico en la mayoría de las investigaciones.

Estudios piloto Casi todos los consumidores realizan una prueba de manejo antes de comprar un automóvil. Un estudio es un proyecto de investigación en pequeña escala que recaba datos de personas similares a las que participarían en el estudio a gran escala. Puede servir como guía para un estudio mayor o examinar aspectos específicos de la investigación para verificar si los procedimientos seleccionados funcionarán en realidad como se pretende. Los estudios piloto son cruciales para afinar las medidas y reducir el riesgo de fallas fatales en el estudio a gran escala. Esto es cierto en particular en la investigación experimental, que depende de manera crucial de una manipulación válida de las variables experimentales.9 Es frecuente que dichos estudios también sirvan para afinar los objetivos de la investigación. A menudo se les conoce como preprueba, término muy descriptivo que indica un estudio en pequeña escala, en que los resultados son sólo preliminares y pretenden auxiliar en el diseño de una investigación posterior. Algunas veces se utilizan las entrevistas en focus groups o grupos de enfoque como estudio piloto. Una entrevista de focus group integra de seis a doce personas en un formato libremente estructurado. Esta técnica se basa en el supuesto de que los individuos están más dispuestos a hablar cuando pueden hacerlo dentro de un formato de discusión de grupo. En ocasiones los participantes en los focus groups alimentan los comentarios de los demás para desarrollar ideas que sería difícil expresar en un formato de entrevista diferente. Los focus groups se explican con mucho más amplitud en el capítulo 6. Por ejemplo, suponga que Carrefour contrata a un consultor para investigar la forma en que los consumidores reaccionan a las promociones de ventas. Carrefour es segundo por su tamaño, sólo después de Wal-Mart, y opera casi 11 000 tiendas en 29 países. Comenzó en Francia hace más de 45 años y fue pionera en el formato de hipermercados de descuento. Al investigador se le pide que ayude a la administración a decidir si debe variar o no el tamaño de las promociones con base en la cultura nacional. En otras palabras, la pregunta básica de investigación es si la cultura influye o no en las percepciones del consumidor sobre las promociones de ventas.10 Se requiere una preprueba para examinar si las diferencias de moneda interfieren con estas percepciones, o si los diferentes términos que se refieren a las promociones y descuentos se pueden traducir a la lengua de cada cultura. Por ejemplo, ¿se interpreta un descuento en wons coreanos de la misma forma que un descuento expresado en euros? Cada euro es igual a $1.18 dólares, mientras que un solo dólar vale unos 1 050 wons.11 La investigación exploratoria no siempre debe seguir un diseño estructurado. Como su propósito es obtener elementos de juicio y descubrir nuevas ideas, los investigadores pueden poner en juego una creatividad y flexibilidad considerables. Algunas empresas hacen investigación exploratoria en forma rutinaria como parte de un escaneo del entorno. Si las conclusiones obtenidas en esta etapa sugieren oportunidades en el mercado, el investigador está en condiciones de comenzar a planear un proyecto de investigación cuantitativa formal. piloto

DECLARACIÓN DE LOS OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN Después de identificar y aclarar el problema, con investigación exploratoria o sin ella, el investigador debe expresar de manera formal los objetivos del estudio. Esta declaración delinea el tipo de investigación que se requiere y qué inteligencia podría resultar para permitir a quien toma decisiones elegir opciones informadas. La declaración de los objetivos de investigación culmina el proceso de aclarar las decisiones de la administración y hacerlas procesables. Una declaración escrita de decisiones revela al investigador la situación del negocio. En este sentido los objetivos de investigación buscan atender de forma directa la declaración o declaraciones, según sea el caso. Como tales, los objetivos de investigación representan una especie de contrato que compromete al investigador a realizar el estudio requerido, razón por la cual se conocen como entregables en la investigación de mercados aplicada. Los objetivos impulsan al resto del proceso, por lo cual, antes de seguir adelante, el investigador y los administradores se deben poner de acuerdo en que éstos son apropiados y producirán información importante.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Nada es tan práctico como la teoría? La teoría y la práctica del marketing sí vienen juntas. Primero, los estudiantes aprenden la teoría en su educación formal, después la aplican. Ahora los profesores de negocios consideran que es bueno combinar la teoría y la práctica en su enseñanza. Además, los profesionales de negocios usan estas teorías para ayudar a moldear su pensamiento sobre diferentes situaciones. La neurología, psicobiología, antropología, economía y psicología social, todas ofrecen teorías importantes que ayudan a explicar los problemas de marketing. En fechas recientes se ha propuesto la teoría de la estructuración como un medio para explicar los resultados de comunicación en el marketing. Ésta afirma que se debe dar más atención a los intercambios de comunicación entre compradores y vendedores, y que si uno entiende las metas de ambos agentes al interactuar en la comunicación, entonces podrá predecir el resultado de la interacción. Los estudios que usan teorías de este tipo ayudan al diseño de la comunicación electrónica para ubicar mejor los pop-ups

y los hipervínculos, y también auxilian en los intercambios de ventas cara a cara al predecir de mejor manera cuándo un comprador está en realidad listo para comprar.

Fuentes: Green, Paul E. (2004), “Theory, Practice both Have Key MR Roles”, Marketing News, 38 (15 de septiembre), pp. 40-44; Schultz, Don (2005), “Accepted Industry Truths Not Always Acceptable”, Marketing News, 39 (15 de octubre), p. 6; Stewart, D. T. (2005), “Traditional Ad Research Overlooks Interactions”, Marketing News, 39 (15 de noviembre), pp.26-29.

¿QUÉ ES UNA TEORÍA? En última instancia, la teoría cumple una función para determinar los objetivos de investigación apropiados. Una teoría es una explicación lógica, formal, de algunos hechos, que incluye predicciones de la forma en que las cosas y los hechos se relacionan; una teoría se construye a partir de un proceso de revisión de resultados de estudios similares, deducción lógica simple y el conocimiento de áreas teóricas aplicables. Por ejemplo, si un diseñador de sitios web trata de decidir de qué color debe ir el entorno de la página, el investigador primero debe consultar estudios previos que examinan el efecto del color sobre el diseño de empaques y de las tiendas minoristas. También debe encontrar teorías sobre la longitud de onda de los diferentes colores, o teorías que explican la atmósfera de la venta minorista. Quizás esto lo lleve a predicciones específicas, como que el azul es un buen color para el entorno.12 Lo anterior muestra cómo la teoría es pertinente en la investigación de mercados académica o básica, pero además sirve para comprender la investigación práctica. Antes de establecer los objetivos, el investigador debe describir la situación de negocios en alguna forma coherente. Sin esta explicación, tendría poca idea de por dónde comenzar. Al final, la explicación lógica ayuda al investigador a saber qué variables debe incluir en el estudio y cómo se pueden relacionar. La sección Investigación al instante de esta página ilustra la forma en que la teoría y la práctica se integran en la investigación de mercados.

¿QUÉ ES UNA HIPÓTESIS? Una hipótesis es una declaración formal que explica un resultado, y debe ser comprobada. En otras palabras, cuando uno expresa una hipótesis, debe quedar escrita como proposición. Por ejemplo, con una semblanza de apertura, el investigador puede usar el razonamiento teórico para desarrollar la siguiente hipótesis (H1): H1: Mientras más horas por semana trabaje un estudiante, más favorable será su actitud hacia la oferta de cursos de MBA en línea. En su forma más sencilla, una hipótesis es una conjetura: un gerente de ventas plantea la hipótesis de que los vendedores con más conocimiento del producto serán los más productivos; un gerente de publicidad plantea la hipótesis de que si las actitudes de los consumidores hacia un producto cambian de manera positiva, habrá un incremento en el consumo de ese producto. Con frecuencia se aplican estadísticas a los datos para verificar de manera empírica las hipótesis. Una prueba empírica es algo que se ha examinado contra la realidad a partir del uso de datos: cuando éstos son congruentes con una hipótesis, la hipótesis está apoyada; si no son congruentes con una hipótesis, ésta no está apoyada.


64 FIGURA 3.7

Ejemplos de declaraciones de decisión, y objetivos e hipótesis de investigación

Declaración de decisión

Objetivos de investigación

Hipótesis

¿Cuál debe ser el precio al menudeo del producto X?

Proyectar las ventas del producto X a tres diferentes precios.

Las ventas serán mayores a $5.00 que a $4.00 o a $6.99.

¿En qué se debe invertir para mejorar la calidad del servicio?

Identificar los factores máximos que contribuyen a la percepción de calidad del servicio por parte de los clientes.

La limpieza se relaciona de forma positiva con las percepciones de calidad en el servicio por parte de los clientes. El amontonamiento se relaciona negativamente con las percepciones de calidad en el servicio por parte de los clientes.

¿Debe invertirse en un programa de capacitación para reducir el conflicto de funciones entre los empleados?

Determinar cuánto conflicto de funciones influye en la satisfacción laboral de los empleados.

El conflicto de funciones se relaciona de forma positiva con la satisfacción laboral.

A menudo existe la tentación de decir que verificamos una hipótesis cuando los datos se ajustan a la predicción; en realidad eso no es cierto. Como el resultado se basa en la estadística, siempre hay la posibilidad de que la conclusión esté equivocada. También hay ocasiones en que se tenga mucha, mucha confianza una conclusión, pero desde una perspectiva absoluta, la estadística no puede demostrar que una hipótesis es verdadera. La figura 3.7 ilustra la forma en que las declaraciones de decisión se relacionan con los objetivos, que a su vez están vinculados a las hipótesis de investigación. Aunque cada uno de los primeros dos objetivos tiene una hipótesis, el segundo tiene dos. En realidad, la mayoría de los proyectos de investigación tendrán más de un objetivo, y cada uno incluirá con frecuencia más de una hipótesis. Piense en la forma en que usted podría tratar de verificar la hipótesis listada en la figura 3.7.

Planeación del diseño de investigación Después de que el investigador ha formulado el problema sujeto a investigación, debe diseñarla. Un diseño es un plan maestro que especifica los métodos y procedimientos para recabar y analizar la información necesaria. Constituye además el marco o plan de acción de la investigación. Los objetivos del estudio determinados durante las etapas iniciales de la investigación se incluyen en el diseño para comprobar que la información recabada es adecuada para solucionar el problema. El investigador también debe determinar las fuentes de información, la técnica de diseño (encuesta o experimento, por ejemplo), la metodología de muestreo y el calendario y costo de la investigación.

de investigación

SELECCIÓN DEL MÉTODO DE INVESTIGACIÓN BÁSICA De nueva cuenta, el investigador debe tomar una decisión. La figura 3.6 muestra cuatro técnicas básicas de diseño para la investigación descriptiva y causal: encuesta, experimentos, datos secundarios y observaciones. Los objetivos del estudio, las fuentes disponibles de datos, la urgencia de la decisión y el costo de obtención de los datos determinarán qué método se debe escoger. Los aspectos administrativos de la elección del diseño de la investigación se considerarán más adelante. El método más común para generar datos primarios es la encuesta. La mayoría de los ciudadanos ha visto los resultados de las consultas políticas de Gallup o Harris Online, y algunos han respondido (han sido miembros de una muestra) cuestionarios de investigación de mercados. Una encuesta es una técnica de investigación en que se entrevista a un grupo muestra, o se observa y describe de alguna manera la conducta de quienes la responden.Sabemos que el término topógrafo se reserva sobre todo para los ingenieros civiles, quienes describen alguna propiedad utilizando un teodolito. De modo similar, los investigadores de mercados describen un segmento de mercado mediante un cuestionario. La tarea de redactar una lista


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de preguntas y diseñar el formato del cuestionario impreso o escrito es un aspecto esencial del desarrollo de la investigación por encuesta. Los investigadores pueden elegir contactar a los encuestados por teléfono o correo, en Internet o en persona. Un anunciante que gasta casi 2.5 millones de dólares por 30 segundos de tiempo comercial durante el Súper Bowl puede telefonear a la gente para reunir con rapidez información en relación con sus reacciones ante la publicidad. Un fabricante de montacargas que trate de determinar la causa de sus bajas ventas en el sector mayorista de abarrotes podría elegir un cuestionario por correo, ya que es difícil comunicarse por teléfono con los ejecutivos apropiados. El fabricante de un dispositivo de control natal para hombres podría determinar la necesidad de un método de encuesta versátil en que un entrevistador podría hacer diversas preguntas personales en un formato flexible. Aunque las entrevistas personales son costosas, tienen mucho valor porque los investigadores pueden usar ayudas visuales y complementar los interrogatorios con su observación. Cada uno de estos métodos de encuesta tiene ventajas y desventajas. Es tarea del investigador encontrar la forma más adecuada para recabar la información que se requiere. Los objetivos de muchos proyectos de investigación son simplemente registrar lo que se puede observar, por ejemplo el número de automóviles que pasan por un sitio propuesto para una gasolinera; el registro puede ser mecánico o realizado por seres humanos. En otros casos se usa al personal de investigación conocido como compradores misteriosos, que actúan como clientes para observar las acciones del personal de ventas o hacer compras comparativas para conocer los precios en puntos de venta de la competencia –en este caso se paga a un comprador misterioso para que finja ser un cliente y reúna datos sobre la forma en que los empleados se conducen y el trato que le procuran: ¿qué tan a menudo se siguen las políticas de la tienda?, ¿con qué frecuencia reciben un trato cortés? Los compradores misteriosos son fuentes valiosas de datos de observación. La principal ventaja de la técnica de observación es que registra la conducta sin apoyarse en los informes de quienes responden. Los datos se recogen con frecuencia sin estorbar y de manera pasiva, sin la participación directa de quien responde. Por ejemplo, ACNielsen Company usa un “medidor de gente” agregado a los televisores para registrar los programas que ve cada miembro de la familia. Esto elimina el posible sesgo de quienes responden diciendo que observaron el discurso del presidente sobre el estado de la Unión, en lugar de una comedia en otro canal. La observación es más compleja que un simple “conteo de narices”, y la tarea es más difícil de lo que un investigador inexperto pudiera imaginar. Varias cosas de interés, como actitudes, opiniones, motivaciones y otros estados mentales intangibles, simplemente no son observables.

EL “MEJOR” DISEÑO DE INVESTIGACIÓN En los párrafos anteriores se ha argumentado que no existe un único diseño de investigación. Por ello el investigador a menudo cuenta con varias alternativas que le permiten lograr los objetivos expresados. Considere el caso del investigador que debe pronosticar las ventas para el año próximo. Algunos métodos de pronóstico de uso común son la encuesta de opinión de los ejecutivos, el acopio de las opiniones de la fuerza de ventas, la encuesta de expectativas de los usuarios, la proyección de tendencias y el análisis de los factores del mercado. Cualquiera de estos métodos podría emitir un pronóstico confiable. La capacidad para seleccionar el diseño de investigación más adecuado se desarrolla con la experiencia. Los investigadores inexpertos a menudo saltan a la conclusión de que una metodología de encuesta suele ser el mejor diseño porque se sienten más cómodos con este método. Cuando el Chicago Museum of Science and Industry quiso determinar la popularidad relativa de sus exhibiciones, pudo haber realizado una encuesta; sin embargo, un investigador creativo familiarizado con otros diseños de investigación sugirió una alternativa mucho menos costosa: una técnica de observación no obstructiva. Sugirió que el museo rastreara la frecuencia con que los azulejos del piso de las diversas exhibiciones tenían que reemplazarse, lo que indicaría dónde ocurría el tráfico más pesado. El museo encontró que la salida de pollitos del cascarón era la exhibición más popular. Este método obtuvo los mismos resultados que redituaría una encuesta a un costo mucho menor.

Muestreo Aunque el plan de muestreo se bosqueja en el diseño de la investigación, es una fase distinta del proceso de investigación. Sin embargo, por conveniencia, en esta sección se trata en forma conjunta la planeación del muestreo y los procesos reales de generación de muestras.

AL PUNTO No puedes ponerte el mismo zapato en los dos pies. –Publius Syrus


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Rolling Rock Es difícil dejar huella en el mercado estadounidense de cerveza. Considere lo siguiente: los consumidores estadounidenses tienden a favorecer las ligeras, que tienen precios más bajos. Algunos sostienen que las cervezas tienen un sabor muy similar; las pruebas de este factor revelan que las que tienen una posición equivalente, sí tienen un sabor muy parecido. Sin embargo, las clasificaciones de sabor no corresponden a su participación en el mercado. Por ejemplo, Stroh’s salió muy bien en las pruebas de sabor, pero difícilmente es un líder del mercado; mientras que Rolling Rock calificó en duodécimo lugar de doce cervezas. Los consumidores dijeron que tenía un gusto como de maíz enlatado. Es evidente que se requiere algo más que un buen sabor para que una cerveza tenga éxito. Durante muchos años Rolling Rock ha sido una marca regional proveniente del oeste de Pennsylvania. Su presentación clásica era una botella verde de cuello largo y una etiqueta blanca pintada que incluía iconos como una cabeza de caballo, una carrera de caballos, el número “33” y una leyenda: “La cerveza llega hasta usted de los tanques revestidos de vidrio de Old Latrobe”. La marca, que ahora comercializa Labatt USA, se expandió a nivel nacional durante los años 1980, cuando se enfocó en el núcleo de clientes que compraba cervezas especiales para consumirlas en las instalaciones del sitio de compra, y que estaban dispuestos a pagar precios más altos que los de marcas nacionales como Budweiser. Conforme pasaron los años, se ampliaron sus opciones de presentación para incluir botellas con etiquetas ordinarias de papel para el consumo en casa, en cajas de 12 botellas. A mediados de los años 1990, en respuesta a una explosión competitiva de las microcervecerías, Rolling Rock ofreció varias extensiones de su línea, como Rock Bock y Rock

Ice ámbar. Fallaron. Las ventas se estancaron. En Nueva York y otros mercados cruciales, las reducciones de precio al nivel de Budweiser y Miller limitaron su programa de marketing. Los gerentes sostenían que la botella pintada de cuello largo era el corazón de la marca; esfuerzos anteriores por desarrollar imitaciones más baratas de la etiqueta pintada no habían tenido éxito. Los ejecutivos de Rolling Rock decidieron realizar un estudio masivo de consumidores, a quienes reclutaron en los centros comerciales y otros sitios para que vieran anaqueles “reales” de cerveza, no sólo con cervezas especiales, sino de todos los precios, desde las de segunda clase. También dieron a los consumidores dinero, en forma de fichas, y los expusieron a paquetes de “viejas presentaciones” (las imágenes tradicionales y la etiqueta de papel) y de “nuevas presentaciones” (dos nuevos tipos de imágenes y botellas de cuello largo con etiqueta pintada, que incluían la que se seleccionó al final), y a diversos precios. Les pidieron también que distribuyeran sus fichas entre sus diez compras siguientes. A algunos les permitieron llevarse a casa el “nuevo paquete”, para continuar la investigación. Como esperaban los ejecutivos de marketing, los resultados no dejaron dudas. No sólo las nuevas presentaciones tuvieron una fuerte aprobación entre los consumidores, sino que éstos indicaron de forma consistente que estarían dispuestos a pagar más por la marca en estas presentaciones. De hecho, no sólo estaban dispuestos a pagar más, sino que esperaban pagar más, en particular los consumidores que ya estaban familiarizados con la Rock. En tres regiones, el noreste, sudeste y oeste, la intención de compra aumentó de manera radical a precios 20 centavos más altos, y a 40 centavos más altos por los mismos paquetes de 12 cervezas. El incremento en la intención de compra fue menos notable en el Medio Oeste, pero allí la Rock ya contaba con una sólida imagen, superior a Bud y otras marcas de primera. La única excepción a esta tendencia se dio en los mercados centrales de la marca, en Pennsylvania y Ohio, donde la Rock nunca ha escapado del todo a sus orígenes de barrio bajo. Sin embargo, aún ahí la intención de compra bajó sólo 2 por ciento en cada uno de los precios más altos. Fuentes: Gerry Khermouch, “Sticking their Neck Out”, Brandweek (9 de noviembre), 1998, pp. 25-34; © 2006 VNU Business Media, Inc. Se usa con permiso de Brandweek. © 1998-1999 VNU Business Media, Inc.; Consumer Reports (2001), “Which Brew for You?” (agosto), pp. 10-17.

Si usted le da una primera mordida a un filete y concluye que le falta sal, ha realizado una muestra. Una muestra es cualquier procedimiento que permita generar conclusiones con base en mediciones de una parte de la población. En otras palabras, es un subconjunto de una población. Si se siguen ciertos procedimientos estadísticos, un investigador no necesita seleccionar a cada individuo en una población porque los resultados de una buena muestra deben tener las mismas características de la población como un todo. Desde luego, cuando se cometen errores, las muestras no ofrecen estimaciones confiables de la población. Un famoso caso de error de muestreo es el fiasco de Literary Digest en 1936. La revista realizó una encuesta y predijo que el republicano Alf Landon vencería al demócrata Franklin D. Roosevelt con una enorme ventaja en la elección presidencial de ese año. La predicción resultó equivocada debido a un error en la selección de la muestra. Los exámenes posmortem revelaron que Literary Digest había muestreado por teléfono a sus lectores y suscriptores. En 1936 esta gente no significaba un corte transversal representativo de los electores, porque un número desproporcionadamente grande de la muestra era republicano. En 2004, las primeras “encuestas de salida” llevaron a muchos a creer que John Kerry ganaría la elección presidencial estadounidense.13 Las “encuestas de salida” se realizaron temprano el día de la elección y se hicieron


sobre todo en áreas muy urbanizadas del noreste, con predominio demócrata. La muestra resultante de votantes que respondieron a las primeras encuestas de salida no representaba a toda la población estadounidense, y Kerry perdió ante Bush por más de tres millones de votos, es decir, alrededor de tres por ciento del total de la votación. Así que la certeza de las predicciones de la investigación depende de que la muestra en realidad se ajuste a la población. La primera pregunta del muestreo es: “¿A quién se muestrea?”. La respuesta a esta cuestión primaria requiere la identificación de una población meta. Quizá no sea fácil definir y precisar las unidades de muestreo; por ejemplo, si para obtener respuestas a cuestiones de imagen una asociación de préstamos y ahorros encuesta a gente que ya tiene cuentas, las unidades de muestreo seleccionadas no representan a clientes potenciales. Especificar a la población meta, como se advierte es un aspecto crucial del plan de muestreo. La siguiente cuestión se refiere al tamaño de la muestra: ¿qué tan grande debe ser? Aunque la administración desee examinar a cualquier cliente potencial de un producto o servicio, hacerlo puede ser innecesario, amén de irreal. En general, las muestras grandes son más precisas que las pequeñas, pero un muestreo probabilístico adecuado permite que una pequeña proporción de la población total brinde una medida confiable. Una explicación posterior detallará cuán grande debe ser una muestra para que en realidad sea representativa del universo o población. La decisión final del muestreo es cómo seleccionar las unidades de muestra. El muestreo aleatorio simple puede ser el tipo mejor conocido; cualquier unidad de la población tiene una oportunidad igual y conocida de ser seleccionada. Sin embargo, éste es sólo un tipo; entre otros está un procedimiento de muestreo de grupos que puede reducir costos y hacer más eficientes los procesos de acopio de datos. Si los miembros de una población radican en grupos geográficos cerrados, un procedimiento que elija grupos de áreas en lugar de unidades en la población, reducirá costos. En lugar de elegir 1 000 individuos en todo Estados Unidos, puede ser más económico seleccionar primero 25 condados y luego muestrear en ellos. Esto reducirá de forma significativa los costos de viaje, contratación y capacitación. Para determinar el plan de muestreo apropiado, el investigador tendrá que seleccionar el procedimiento más acorde para cumplir con los objetivos establecidos para el estudio. El capítulo 16 ofrece una amplia exposición del muestreo.

Recolección de datos La etapa de acopio de datos comienza una vez que se ha formalizado el plan de muestreo, y es el proceso de recabar la información. Los datos pueden ser colectados por observadores o entrevistadores humanos, o pueden ser registrados por máquinas, como en el caso de los datos por escáner. En correspondencia con las muchas técnicas de investigación disponibles, hay muchos métodos de recolección de datos. La encuesta requiere una participación directa de quienes dan respuestas para la investigación, lo que significa llenar un cuestionario en el exterior o interactuar con el entrevistador. En este sentido, estorban. Los métodos no obstructivos de recolección de datos son aquellos en los cuales quienes responden en la investigación no tienen que ser interrumpidos para recabar los datos; incluso tal vez ni estén enterados de que participan en una investigación. Por ejemplo, un simple conteo de motoristas que pasan por la ubicación propuesta para una franquicia es un método no obstructivo de acopio de datos. Sin importar la forma en que éstos se reúnan, es importante minimizar los errores en el proceso. Por ejemplo, la recolección de datos debe ser consistente en todas las áreas geográficas. Si un entrevistador frasea sus preguntas de manera incorrecta o registra erróneamente (no al pie de la letra) las respuestas de los que responden, resultarán grandes errores en el acopio de datos.

Procesamiento y análisis de los datos EDICIÓN Y CODIFICACIÓN Después de que ha concluido el trabajo de campo, los datos se deben convertir a un formato que dé respuesta a las cuestiones que interesan al gerente de marketing; es la etapa de procesamiento y análisis de datos. Aquí se extraerá el contenido de la información de los datos burdos. El procesamiento suele comenzar con la edición y codificación de los datos. La edición se refiere a examinar las formas de acopio para detectar omisiones, facilitar la comprensión y dar consistencia a la clasificación. El proceso de edición corrige problemas como los errores del entrevistador (una respuesta anotada en una parte que no corresponde en el cuestionario) previo a que los datos se transfieran a la computadora.

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Antes de tabular los datos, se deben establecer categorías significativas y símbolos de caracteres para los grupos de respuestas. Las reglas para la interpretación, categorización, registro y transferencia a los medios de almacenamiento de los datos se llaman códigos. Este proceso de codificación facilita la tabulación a mano o en computadora. Si se utiliza el análisis por medio del ordenador, los datos se ingresan y verifican en éste. Las entrevistas asistidas por computadora (en línea) son un ejemplo del impacto del cambio tecnológico en el proceso de investigación: los entrevistadores por teléfono, sentados en terminales de computadora, leen preguntas de la encuesta que aparecen en sus monitores, las formulan y luego escriben las respuestas. Así recaban y procesan al mismo tiempo las respuestas electrónicamente, lo que elimina los pasos intermedios que podrían provocar errores.

ANÁLISIS DE DATOS El análisis de datos es la aplicación del razonamiento para entender los datos recabados. En su forma más sencilla, el análisis es la búsqueda de patrones consistentes y la síntesis de los detalles importantes revelados por la investigación. La técnica apropiada para el análisis de datos será determinada por los requerimientos de información de la administración, las características del diseño de la investigación y la naturaleza de los datos recabados. El análisis estadístico puede ir desde una simple distribución de frecuencias, hasta análisis multivariados más complejos, como una regresión múltiple. En capítulos posteriores se examinarán tres categorías generales de análisis estadístico: análisis univariado, análisis bivariado y análisis multivariado.

Formulación de conclusiones y preparación del informe Una de las tareas más importantes que un investigador realiza es comunicar los resultados de la investigación. Es la etapa final del proyecto, pero está lejos de ser la menos importante. La fase de conclusiones y preparación del informe consiste en interpretar los resultados, describir las consecuencias y plantear las conclusiones apropiadas para la toma de decisiones inteligente de la administración. Estas conclusiones deben cumplir los entregables prometidos en la propuesta de investigación. Además, es importante que el investigador considere las diversas habilidades de la gente para entender los resultados que se entregará. El informe no debe redactarse de la misma forma si lo leerán doctorados universitarios que un grupo de gerentes de línea. Una gran cantidad de informes de investigación de mercados aplicada hacen afirmaciones demasiado complicadas sobre aspectos técnicos y métodos de investigación avanzados. El problema es que con frecuencia los administradores no están interesados en los detalles del diseño de investigación y de los hallazgos estadísticos; sólo desean un resumen de las conclusiones. Si éstas se quedan sin ser leídas sobre el escritorio del gerente de marketing, el estudio habrá sido inútil. Nunca será suficiente señalar la importancia de una comunicación efectiva. La investigación es sólo tan buena como sus aplicaciones. Ahora que tiene un bosquejo del proceso de investigación, note que el orden de los tópicos en este libro sigue el diagrama de flujo del proceso de investigación expuesto en la figura 3.6. Recuerde y consulte este diagrama cuando lea los capítulos posteriores.

Estrategia del programa de investigación La exposición del proceso de investigación de mercados comenzó con el supuesto de que el investigador deseaba recabar datos para cumplir con un objetivo de marketing específico. Cuando éste tiene sólo un pequeño número de objetivos de investigación factible de ser atendido en un solo estudio, ese estudio se conoce como proyecto de investigación.Ya se ha enfatizado la necesidad del investigador de seleccionar técnicas específicas para solucionar problemas unidimensionales, como identificar segmentos de mercado, elegir el mejor diseño del empaque o probar un nuevo producto en el mercado. Sin embargo, si uno piensa en la actividad de la mezcla de marketing de una empresa en un periodo determinado (el lapso de un año), se dará cuenta de que no es una actividad de una sola vez, sino un proceso continuo. Un estudio de investigación exploratoria puede ser seguido por una encuesta; o un investigador puede dirigir un proyecto específico de investigación para cada aspecto de la mezcla de marketing. Si se trata del desarrollo de un nuevo producto, los diferentes tipos de investigación podrían incluir estudios del potencial del mercado para identificar su tamaño y características; correr pruebas de uso del producto para determinar las reacciones


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de los consumidores a ciertos prototipos; investigación del nombre de la marca y del empaque para identificar las connotaciones simbólicas del producto, y pruebas de ventas. Así, cuando se integran numerosos estudios para atender cuestiones que interesan a una sola empresa, se habla de un programa de investigación. Como ésta constituye un proceso continuo, la administración debe visualizar la investigación de mercados a nivel de planeación estratégica. La estrategia del programa depende del plan global de la empresa para aplicar la investigación de mercados. Es una actividad de planeación que inserta una serie de proyectos de investigación en el contexto del plan de marketing de la empresa. Se puede considerar que la estrategia del programa de investigación de mercados es similar a una póliza de seguros: minimiza el riesgo e incrementa la certidumbre. Cada proyecto de investigación puede ser visualizado como una serie de pólizas de seguros que hacen que el trabajo de un gerente de marketing sea un poco más seguro.

Resumen 1. Definir la toma de decisiones y entender qué función desempeña la investigación en ella. Las decisiones ocurren cuando los administradores escogen entre formas alternas para solucionar problemas o aprovechar oportunidades. Quienes las toman deben reconocer la naturaleza del problema u oportunidad, identificar de cuánta información se dispone y reconocer qué información necesitan. Cualquier decisión de marketing se clasifica en un continuo que va desde la certeza completa hasta la ambigüedad absoluta. La investigación es la forma en que los gerentes se pueden informar sobre las diferentes alternativas y conjeturar cuál es la mejor, si es que existe. 2. Clasificar la investigación de mercados en uno de sus tres tipos. La investigación exploratoria, descriptiva y causal son tres grandes tipos de proyectos de investigación de mercados. La claridad con que se define la situación determina cuál de esta tres es la más adecuada. Cuando la decisión es muy ambigua, o el interés se centra en descubrir ideas, la investigación exploratoria es la más apropiada. La investigación descriptiva pretende pintar un panorama de la situación a partir de la caracterización de objetos, personas u organizaciones. La investigación causal identifica relaciones de causa y efecto o, en otras palabras, ¿qué cambio ocurrirá en Y si hay un cambio en X?. Para establecer la evidencia de causalidad se deben satisfacer tres condiciones: 1) secuencia temporal, la causa debe ocurrir antes que el efecto; 2) variación concomitante, un cambio en la causa se asocia con un cambio en el efecto, y 3) asociación no espuria, la causa es cierta y no se elimina con la presencia de otra causa potencial. 3. Listar las grandes fases del proceso de investigación de mercados.

Las seis grandes etapas del proceso de investigación son: 1) definición de los objetivos de la investigación; 2) planeación del diseño de la investigación; 3) muestreo; 4) acopio de datos; 5) procesamiento y análisis de datos, y 6) obtención de conclusiones y preparación del informe. Cada etapa engloba varias actividades o pasos. Por ejemplo, al planear el diseño, los investigadores deben decidir qué tipo de estudio se realizará y, si se requiere, reclutar participantes y crear y desarrollar estímulos experimentales. Con bastante frecuencia se realizan proyectos de investigación de manera conjunta como partes de un programa de investigación. Estos programas pueden referirse a proyectos sucesivos que monitorean un producto establecido o a un grupo de proyectos emprendidos para un nuevo producto, a fin de determinar la forma óptima de varias partes de la mezcla de marketing.

4. Distinguir entre los conceptos de teoría e hipótesis.

Una hipótesis es una declaración formal que explica algún resultado y se expresa de manera comprobable. Una teoría es una explicación lógica, formal, de algunos hechos que incluye predicciones de la forma en que las cosas se relacionan unas con otras. Una teoría se construye mediante un proceso de revisión de conclusiones previas de estudios similares, simple deducción lógica y conocimiento de las áreas teóricas aplicables. Las explicaciones en una teoría con frecuencia adoptan la forma de hipótesis. Son de extrema utilidad en la investigación, porque dan a ésta una idea de qué cabe esperar antes de la prueba. Como tales, también ayudan a identificar las variables que deben incluirse en el estudio.

5. Explicar la diferencia entre un proyecto de investigación y un programa de investigación. Un proyecto de investigación atiende uno de un pequeño número de objetivos de investigación que pueden quedar incluidos en un solo estudio. En contraste, un programa de investigación representa una serie de estudios que enfocan múltiples objetivos de investigación. Muchas actividades de marketing requieren una tarea continua de investigación de algún tipo.

Términos y conceptos clave Oportunidad de mercado Problema de mercado Síntomas Toma de decisiones Investigación exploratoria

Investigación descriptiva Investigación causal Análisis de diagnóstico Inferencia causal Secuencia temporal

Variación concomitante Asociación no espuria Causalidad absoluta Causalidad condicional Causalidad que contribuye


70 Experimento Variable experimental Manipulación Prueba de mercado Vínculo hacia adelante Vínculo hacia atrás Objetivos de investigación Entregables

Revisión de la literatura Estudio piloto Preprueba Grupos de enfoque Teoría Hipótesis Prueba empírica Diseño de la investigación

Encuesta Muestreo Método no obstructivo Análisis de datos Proyecto de investigación Programa de investigación

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Liste cinco formas en que la investigación de mercados contribuye a una efectiva toma de decisiones en los negocios. 2. Defina oportunidad de mercado, problema de mercado y síntomas. Ofrezca un ejemplo de cada uno conforme se aplique a una escuela universitaria de negocios. 3. Considere la lista siguiente, e indique y explique si cada una se ajusta mejor a la definición de un problema, una oportunidad o un síntoma: a) Una disminución de 12.5 por ciento en el tráfico de una zapatería infantil en un centro comercial urbano de mediano tamaño. b) Los costos de combustible de FedEx se incrementan 100 por ciento entre 2005 y 2006. c) Un fabricante y minorista de muebles de Carolina del Norte lee un informe de investigación que indica las tendencias de consumo de madera jara y kari australianas. La exportación de estos productos es muy limitada y muy cara. d) Marlboro lee un informe de investigación de la oficina estadounidense de Alimentos y Medicamentos que indica que se espera que el número de fumadores de cigarrillos en el África Sub-sahariana aumente de forma drástica en la próxima década.

4. ¿Cuáles son los tres tipos de investigación de mercados? Indique qué tipo ilustra cada numeral de la lista que sigue. Explique sus respuestas. a) Establecer la relación entre publicidad y ventas en la industria cervecera. b) Identificar los aspectos demográficos de un mercado meta de un centro comercial ubicado en Omaha, Nebraska. c) Estimar el potencial de ventas para cinco años de las máquinas Cat-Scan en la región Ark-La-Tex (Arkansas, Lousiana y Texas de Estados Unidos. d) Verificar el efecto de la temperatura interior de una tienda de ropa sobre las ventas de prendas de abrigo. e) Descubrir las formas en que la gente que vive en apartamentos usa las aspiradoras, e identificar tareas de limpieza para quienes no utilizan estos aparatos.

5. Describir el tipo de evidencia de investigación que permite que se infiera la causalidad. 6. ¿Qué es una manipulación experimental? Una empresa minorista de especialidades contrata a un investigador de mercados. El minorista trata de decidir qué nivel de alumbrado y qué temperatura debe mantener en sus tiendas. ¿Cómo puede el investigador manipular estas variables experimentales dentro de un diseño causal? 7. Un investigador de mercados hace una presentación a un ejecutivo de la industria de la música. Después de

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considerar los resultados de una prueba de mercado para examinar si reducir el precio de los CD en la tienda abatirá el número de descargas ilegales de la misma, el ejecutivo dice: “La prueba de mercado se realizó en ocho ciudades. En dos de ellas, reducir el precio no aminoró estos ilícitos. Por tanto, bajar el precio no contrae esta conducta, por lo que, con base en esta investigación, no debemos rebajar el precio.” Comente la conclusión del ejecutivo. ¿Qué tipo de inferencia está haciendo? ¿Será buena la decisión de no reducir los precios? ¿Las etapas del proceso de investigación siguen el método científico? ¿Por qué la “definición de los objetivos de investigación” es la etapa más importante del proceso de investigación? Suponga que Auchan (www.auchan.fr), una cadena de hipermercados con sede en Francia, estudia la posibilidad de abrir tres sucursales en el Medio Oeste de Estados Unidos.¿Qué función debe desempeñar la teoría en el diseño de un estudio de investigación para rastrear la forma en que los hábitos de compra de los consumidores estadounidenses difieren de los de Francia y de los de Japón? ¿Qué clase de hipótesis podría examinarse en un estudio sobre esta cuestión? Defina los términos proyecto de investigación y programa de investigación. Respecto de la cuestión que se plantea en la pregunta anterior, ¿considera que se necesita un proyecto o un programa de investigación para aportar información útil a quienes toman las decisiones en Auchan? ¿Qué diseño de investigación recomendaría en las situaciones que siguen? Para cada proyecto de investigación aplicada, ¿qué podría ser un ejemplo de un “entregable”? ¿Qué significa probar de hecho una hipótesis de investigación? a) El fabricante y vendedor de simuladores de vuelo y otro equipo de entrenamiento de pilotos desea pronosticar el volumen de ventas para los próximos cinco años. b) La filial local de la American Lung Association desea identificar las características demográficas de los individuos que donan más de $500 al año. c) A una importante empresa petrolera le preocupa el mayor costo de vender gasolina regular con plomo y considera la posibilidad de expender este producto. d) Un investigador de una empresa de alimentos que desea saber qué tipos de alimentos para el almuerzo se llevan en bolsas de papel, busca saber si puede aprovechar esta práctica. e) Un investigador desea identificar quiénes juegan lotería.


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Busque información sobre los programas de MBA en línea de la Universidad de Phoenix (www.phoenix.edu/ online_learning). Compárela con el programa tradicional de MBA de su universidad. Si supone que cada una trata de ampliar el número de estudiantes inscritos, ¿en qué sentidopodría ser diferente el diseño de investigación para cada una? 2. RED Vaya al sitio web de Gallup Organization (www. gallup.com). La página principal de Gallup cambia con regularidad; sin embargo, debe ofrecer la posibilidad de leer los resultados de alguna encuesta reciente. Por ejemplo, un sondeo podría desglosar las simpatías estadounidenses hacia RED

Israel o los palestinos, basado en numerosas características individuales, como afiliación política o participación religiosa. Después de leer los resultados de una consulta de Gallup de este tipo, lea cómo se realizan (pista: vaya a frequently asked questions, FAQ). Tal vez tenga que hacer clic en la lista de FAQ para encontrar esta información. Liste las diversas etapas del proceso de investigación y cómo se siguieron (o no se siguieron) en el proyecto de Gallup. 3. Cualquier decisión de negocios importante requiere el apor te de un proyecto de investigación. Escriba un ensayo breve que respalde o refute esta aseveración.

Caso 3.1 Black Forest Motors / Mercedes Benz Mercedes-Benz entró al mercado de Estados Unidos al final de los años 1950 y dominó el escenario de los automóviles de lujo extranjeros durante los años 1970 y 1980, hasta que otros automóviles de lujo como el Lexus y el Infiniti aparecieron en el mercado. Después sus ventas comenzaron a disminuir de forma significativa, pues otras empresas automotrices ofrecían productos comparables a menores precios. En ese momento, Mercedes sabía que enfrentaba un reto real. Robert Wilshaw, gerente de mercado de la región de Chicago de Mercedes-Benz de Norteamérica, afirma que la empresa enfrentó con resolución este reto: sus nuevas estrategias llevaron al desarrollo de una triada de valor para el consumidor que destaca la percepción de calidad del producto, la percepción de calidad del servicio y precios basados en el valor. Mercedes siempre fue considerada líder en diseño e ingeniería, pero sus ingenieros recibieron dos nuevas instrucciones. La regla 1 dice,“Construir el mejor automóvil del mundo”, y la regla 2 agrega, “Construir un automóvil de precio más accesible sin violar la regla 1”. Los distribuidores son un elemento clave en la búsqueda de Mercedes por entregar un servicio de calidad. Black Forest Motors, en el norte de Michigan, es el distribuidor de lujo en esta área geográfica. Robert S. Chan, el presidente, resume la relación de este

distribuidor con sus clientes: “Para nuestros clientes, nosotros somos Mercedes-Benz”. Esto significa ofrecerles “un producto sin excusas… (un automóvil) que es tan perfecto como el hombre puede hacer una máquina.” Pero también significa ofrecer un servicio de alta calidad, de confianza consistente, que hace que los clientes regresen una y otra vez. Cuando se les entrevistó, los compradores de Chan confirmaron el compromiso de la organización por ofrecer un “servicio de clase mundial”. Al señalar que en el mercado de hoy la economía es tan importante como la ingeniería,Wilshaw dice que Mercedes ha demostrado que ahora puede construir un producto de primera con un precio inferior al de sus competidores, y ha llevado este mensaje hasta el mercado. Agrega que las estrategias sensibles al precio de la empresa han maximizado el valor percibido por el consumidor y ha llevado con éxito a la introducción de nuevos productos que, a su vez, incrementan la satisfacción de sus clientes.

Pregunta 1. ¿Qué investigación de mercados se debe efectuar para desarrollar un programa que convenza a más clientes del mercado de automóviles de lujo de comprar Mercedes-Benz? Defina el problema y explique los tipos de investigación que serían necesarios para desarrollar un programa de este tipo.

Caso 3.2 Fisher-Price Rescue Heroes La colección de figuras de acción Héroes al Rescate de Fisher-Price, así como el programa de televisión de CBS del mismo nombre, son populares entre los niños de tres años de edad y mayores. La misión de estos personajes es la ayuda y rescate con valor, perseverancia e ingenio, además de encontrar una solución no violenta a problemas. La línea de productos consiste en figuras de acción (como el policía Jake Justice, la bombera Wendy Waters y el guardabosques Rocky Canyon), vehículos (por ejemplo, el helicóptero de respuesta

rápida de Héroes al Rescate) y centros de mando. Se pueden encontrar detalles adicionales en línea sobre estos personajes en www.fisher-price.com/us/rescueheroes/. Fisher-Price usa con amplitud la investigación de mercados en el desarrollo de sus nuevos productos. Héroes al Rescate pasó de una necesidad identificada, a una línea comercial de productos con ayuda de un programa de investigación de etapas múltiples. A partir de una investigación exploratoria, la empresa supo que había un hueco en los juguetes para niños preescolares y de los primeros años de primaria. A los chicos les gustaba la


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chico a divertirse con un juguete. Fisher-Price probó versiones de su línea de figuras de acción en su laboratorio de juegos, una guardería de gran tamaño repleta de juguetes, que es diferente de las guarderías ordinarias, porque tiene una pared de espejo que sólo permite ver hacia dentro y micrófonos que cuelgan del techo, para que los investigadores puedan observar la forma en que los niños usan los juguetes. Fisher-Price realizó extensas pruebas en casa en todo el país. Después de que los niños jugaban en su hogar, los investigadores entrevistaban a los padres sobre el precio y les preguntaban si comprarían los juguetes.

Preguntas 1. Con el diagrama de flujo de la figura 3.6, describa los pasos en el proceso de investigación que recomendaría que Fisher-Price adoptara para evaluar la idea de un nuevo juguete. 2. ¿Qué tipo de resultado podría esperar Fisher-Price de sus esfuerzos de investigación exploratoria? 3. Describa la estrategia del programa para Héroes al Rescate. ¿Cómo influyeron los proyectos iniciales de investigación en los objetivos de la investigación posterior?

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L T A D O

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CAPÍTULO 4

S R E

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EL LADO HUMANO DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

CUESTIONES ORGANIZACIONALES Y ÉTICAS

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. Determinar cuándo se debe realizar investigación externa y cuándo interna. 2. Familiarizarse con los tipos, responsabilidades y rutas de carrera de los puestos disponibles en el sector de la investigación de mercados. 3. Comprender las relaciones a menudo conflictivas entre la gerencia de marketing y los investigadores de mercados. 4. Definir la ética y entender cómo se aplica a la investigación de mercados. 5. Conocer y valorar los derechos y obligaciones de: a) quienes responden en la investigación, en particular los niños; b) los investigadores de mercados, y c) el cliente o patrocinador de la investigación. 6. Saber cómo evitar un conflicto de intereses cuando se realiza una investigación de mercados.

Semblanza del capítulo: la investigación de subastas en línea: no siempre es claro lo que se debe y lo que no se debe hacer Las subastas, ciertamente, no son nuevas, pero ya no están relegadas a la venta de inmuebles, ganado en corrales ni obras de arte; eBay y otros sitios web han llevado las subastas a las multitudes. Los consumidores pueden ser postores sobre casi cualquier producto imaginable. Cada año el juego por el campeonato de futbol de la NCAA BCS se vende en su totalidad. Pero uno siempre puede pujar y conseguir boletos en eBay. El afortunado propietario de las entradas para este juego puede venderlos al mejor postor. En 2004 los leales aficionados de los Tigres de la Universidad Estatal de Louisiana estuvieron dispuestos a ofrecer y pagar más de $600 por cada boleto con precio nominal de $60. En fechas recientes ha crecido el interés por entender la razón por la cual los consumidores vuelan en parvadas a las subastas en línea.1 La investigación puede ayudar a los diseñadores de la Web y a las empresas de subastas en línea a diseñar sus sitios para mejorar la experiencia de los consumidores. Cuando son cuestionados, éstos responden que en una subasta pueden conseguir un buen precio o algo que no podrían obtener en otra parte. No obstante, surge la pregunta: ¿las razones emocionales de competir y “ganar” en las subastas son igualmente importantes? Si los consumidores no pueden o no están dispuestos a expresar las razones emocionales o psicológicas de su conducta, los investigadores pueden recurrir a la hipnosis. Ésta relaja las inhibiciones de los consumidores, por lo que se conducen en una forma que refleja con más exactitud sus pensamientos, emociones y conducta reales.2 Considere el caso en que a un investigador se le pide usar la hipnosis para estudiar las subastas en línea. En el experimento se recluta y pide a los participantes en la investigación que entren a una subasta real en línea en eBay: la mitad de los participantes interviene en la subasta mientras los observa el investigador; la otra mitad hará lo mismo, pero sólo después de que han sido inducidos a un estado hipnótico por un miembro del equipo de investigación. Al preparar el informe, el investigador se da cuenta de que, en verdad, quienes estuvieron en estado hipnótico relataron experimentar más emociones y sentimientos competitivos que los otros


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participantes: quienes respondieron hipnotizados hicieron más ofertas, compraron más bienes y presentaron posturas de precios más altos, en promedio, que los otros. Aunque los resultados parecen valiosos para el cliente, el investigador comienza a tener reservas sobre el enfoque utilizado. ¿En la investigación de mercados es ético el uso de la hipnosis?3 Si es así, ¿esta situación sería un caso en el que no hay elementos éticos a considerar por el uso de este método? Preguntas como éstas plagan al investigador. Este problema se agrava porque el cliente de la investigación quería que el informe estuviera terminado para ayer. El investigador sospecha que la empresa ya tiene un plan táctico para rediseñar sus operaciones en la Web. De todos modos, no está claro que los resultados de la investigación se lleguen a utilizar.

¿Quién hace la investigación?

AL PUNTO Administrar un negocio es manejar su futuro; y manejar su futuro es administrar información. –Marion Harper

La semblanza al inicio del capítulo describe una empresa que contrata a otra para que le entregue resultados de un proyecto de investigación. Aunque la anterior es una situación muy común, muchas corporaciones hacen que sus empleados se encarguen de los proyectos y programas de investigación; es decir, ésta se realiza de manera interna. En otros casos la investigación corre por cuenta de una agencia de investigación de mercados externa. La empresa que se beneficiará de la investigación contrata a una entidad independiente, externa, para que se haga cargo del proyecto correspondiente. Aunque pudiera parecer que la investigación interna es de mejor calidad por el mayor conocimiento que tienen los investigadores que dirigen los estudios, hay varias razones por las que no siempre los empleados de la empresa son la mejor opción para encargarse del trabajo. Si la compañía encuentra una de las siguientes situaciones, debe considerar a una agencia de investigación externa para que se encargue del proyecto: • Casi siempre una agencia externa aporta una perspectiva fresca, y a menudo se daña la creatividad cuando hay demasiado conocimiento. Cuando una empresa busca nuevas ideas, en particular en una investigación orientada al descubrimiento, una persona externa no está limitada por el pensamiento grupal que afecta a los empleados de la corporación. En otras palabras, los empleados que pasan juntos tanto tiempo en sus actividades de trabajo diarias comienzan a actuar y a pensar, en buena medida, de forma parecida. La historia está llena de relatos de productos que permanecieron sin éxito comercial durante años, hasta que alguien externo a la empresa descubrió una aplicación útil. La tecnología de los hornos de microondas fue inventada en la década de los años 1940 por una empresa llamada Raytheon, que trabajaba en sistemas de radar para las fuerzas aliadas en la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo no fue sino hasta que alguien de otra empresa, Amana, probó la idea de usar las microondas en un aparato de cocina, que esta tecnología se convirtió en un éxito comercial. • A menudo una agencia externa es más objetiva. Cuando una empresa enfrenta una situación delicada, que incluso puede impactarle en un gran número de empleos, es difícil que los investigadores sean objetivos. Por otra parte, si uno de los altos directivos de la compañía está enamorado de una nueva idea, los investigadores pueden sentirse muy presionados para presentar resultados que la apoyen. En estos casos es una buena decisión traer investigadores externos. Puesto que no trabajan en la empresa ni tienen interacción cotidiana con sus directivos, se preocupan menos por presentar resultados que puedan no ser bienvenidos. • Una agencia externa posee habilidades especiales. Cuando una firma necesita investigar algo que requiere cierta habilidad en la que alguna agencia externa se especializa, es buena idea recurrir a ella para que se encargue de la investigación. Por ejemplo, si una empresa busca nuevas ideas sobre cómo usar su sitio web, quizá sea necesario realizar entrevistas con un focus group o grupo de enfoque en línea. Se trata de una habilidad que no es muy común en la empresa, y para el caso hay empresas que se especializan en este tipo de investigación. Así, la agencia externa tiene mayor competencia en esta área específica. De modo similar, hay condiciones que hacen más atractiva una investigación interna, como en los casos siguientes: • Si el proyecto de investigación se debe concluir con mucha rapidez, los investigadores internos comenzarán más pronto, ya que tienen acceso inmediato a recursos domésticos que facilitan la realización del proyecto en poco tiempo.

Capítulo 4. El lado humano de la investigación de mercados: cuestiones organizacionales y éticas

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• Si el proyecto requiere la colaboración estrecha de muchos empleados de diversas áreas de la organización, entonces es preferible la investigación interna. Las empresas con investigación interna obtienen más cooperación y determinan con mayor rapidez quién debe ser entrevistado y dónde se le puede encontrar. • Una tercera razón para hacer un proyecto interno tiene que ver con la economía. La investigación doméstica casi siempre es más barata que la realizada por una agencia de investigación externa. • Si la secrecía es una preocupación importante, entonces es mejor que la investigación se haga en casa. Aun cuando la agencia externa sea confiable, quizá tenga un poco menos de cuidado en ocultar sus esfuerzos de investigación, por lo que otras empresas podrían captar en el mercado señales que sugieran el área de investigación emprendida. (Véase la figura 4.1.) FIGURA 4.1

Ventajas de lo interno

Ventajas de lo externo

• Resultados rápidos • Mejor colaboración con los empleados • Costos más bajos • Secrecía en el proceso

• Perspectiva fresca • Mayor objetividad • Habilidades especiales

Este capítulo se enfoca en el aspecto humano de la investigación. Primero se analizará el funcionamiento interno de la unidad de investigación en una gran empresa. Luego pasaremos a los diferentes tipos de opciones que existen cuando se entra en tratos con una agencia externa. Todo esto concluye con una exposición de las muchas formas en que confluyen la ética y la investigación.

Estructura organizacional de la investigación de mercados De acuerdo con la American Marketing Association, 76 por ciento de las organizaciones informa tener departamentos formales de investigación de mercados. Las empresas de productos de consumo, fabricantes y minoristas son los candidatos más probables a tener un departamento interno de este tipo.4 También es más probable que las empresas de mayor tamaño tengan departamentos de investigación similares. La ubicación de la unidad de investigación de mercados dentro de la estructura organizacional de una corporación y la estructura del departamento de investigación mismo varían de manera significativa on base en la aceptación de la empresa del concepto de marketing y de qué tan refinada sea su investigación de mercados. Un departamento de investigación de mercados puede quedar aislado si tiene una mala ubicación organizacional. Los investigadores carecerán de voz en los comités directivos si no tienen una relación continua con la gerencia de marketing.Todo esto ocurre cuando el departamento de investigación se coloca en un inapropiado y bajo nivel. Dada la naturaleza de crucial importancia que tiene la inteligencia que nace en un departamento de investigación, a éste se le debe situar en una posición elevada en la estructura organizacional para asegurar que la alta gerencia esté bien informada. Los departamentos de investigación también deben estar ligados a una amplia gama de unidades de la organización; deben estar colocados de manera que ofrezcan una información creíble tanto hacia arriba como hacia abajo dentro de la corporación. Los departamentos de investigación de mercados que cumplen una función de asesoría esperan que la gerencia los convoque. A menudo, usan el término “cliente” para referirse a la gerencia de línea para la cual realizan sus servicios; entonces responden a las peticiones de sus “clientes” y se encargan del diseño y ejecución de toda la investigación. Deben funcionar como una organización de consultoría interna que desarrolla recomendaciones orientadas a la acción, basadas en datos.

¿La investigación debe realizarse interna o externamente?


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Puestos en investigación de mercados

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Las organizaciones de investigación de mercados tienen sus propias capas de empleados. Cada empleado realiza ciertas funciones específicas con base en su área de conocimientos y experiencia. Un vistazo a estos puestos no sólo describe la estructura potencial de una organización de investigación, también proporciona elementos de juicio sobre los tipos de carreras disponibles en el área de investigación de mercados.

Cuando los departamentos de investigación de mercados crecen, comienzan a especializarse por producto o unidad de negocios. Esto sucedió en Marriott Corporation, que ahora tiene un director de investigación de mercados específico para sus instalaciones de alojamiento.

EMPRESAS PEQUEÑAS Aunque es difícil precisar los límites entre las empresas pequeñas, medianas y grandes, en general las estadísticas del gobierno consideran que empresas pequeñas son aquellas que tienen menos de 100 empleados. En ellas, el vicepresidente de marketing puede estar a cargo de toda la investigación de mercados. Por lo general, este funcionario hace que un gerente de ventas recabe y analice historiales de ventas, estadísticas de asociaciones de la industria y otros datos internos. Las empresas de marketing pequeñas suelen tener recursos escasos y pocas competencias especiales para realizar proyectos de investigación complejos. Por ello, si se necesita una encuesta a gran escala, convendrá contratar una agencia de publicidad o una firma especializada en investigación de mercados. En el extremo opuesto, una empresa grande como Procter & Gamble tiene más de 100 empleados en sus departamentos de investigación.

FIRMAS DE MEDIANO TAMAÑO Considere que las corporaciones de mediano tamaño tienen entre 100 y 500 empleados. En una firma de marketing mediana, el departamento de investigación podría estar organizado como se muestra en la figura 4.2. Alguien ocupa el puesto de director de investigación o inteligencia de mercados. Esta persona aporta el liderazgo en los esfuerzos e integra todas las actividades de investigación al nivel del personal. (Esta posición se analizará con mayor detalle en la siguiente sección.) Un analista de investigación de mercados es responsable de contactar a los clientes, diseñar proyectos, preparar propuestas, seleccionar a proveedores de investigación y realizar actividades de supervisión de

FIGURA 4.2

Estructura de un departamento de investigación de mediano tamaño

Director de investigación de mercados y pronósticos de ventas

Analista de investigación (director de proyecto)

Auxiliar de investigación (auxiliar técnico)

Gerente de sistemas de apoyo a las decisiones

Analista de pronósticos


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acopio y análisis de datos, así como de presentar informes. Es común que el analista de investigación tenga a su cargo varios simultáneos, los que cubren una amplia gama de las actividades organizacionales de la empresa. A menudo trabaja con la gerencia divisional o de productos y prepara recomendaciones con base en el análisis de los datos recabados. Los auxiliares de investigación de mercados (o asociados) aportan asistencia técnica con el diseño de cuestionarios, análisis de datos y actividades similares. Otro nombre común para este puesto es el de analista junior. El gerente de sistemas de apoyo a las decisiones supervisa el acopio y análisis de datos de ventas, inventario y otros datos periódicos de la administración de relaciones con el cliente (CRM). Los pronósticos de ventas de las líneas de productos se preparan con técnicas analíticas y cuantitativas; en general, la información de ventas se entrega para satisfacer las necesidades de planeación, análisis y control de quienes toman las decisiones. Un analista de pronósticos apoya al gerente de sistemas de apoyo a las decisiones con auxilio técnico, como ejecutar programas en computadora y manipular los datos para proyectar las ventas. El personal del departamento de planeación puede encargarse de la función de investigación de mercados en una firma de medianas dimensiones. En ocasiones subcontrata algunas funciones de investigación. El planificador puede diseñar los estudios y luego contratar agencias externas que proporcionen servicios de investigación como la realización de entrevistas o el procesamiento de datos. Después combinará los resultados de estas agencias externas con su propio trabajo para preparar los informes de investigación.

FIRMAS DE INVESTIGACIÓN GRANDES Conforme los departamentos de investigación de mercados crecen, tienden a especializarse por producto o unidad estratégica de negocios. Se considera empresa grande a la que tiene más de 500 empleados. Por ejemplo, Marriott Corporation tiene un director de investigación de mercados para alojamiento (Marriott Hotels and Resorts, Courtyard by Marriott y Fairfield Inn) y un director de investigación de mercados para contratar servicios y restaurantes (por ejemplo, Roy Rogers, Big Boy y Senior Living Services). El director de investigación de cada unidad de negocios se reporta con el vicepresidente de servicios corporativos de marketing. Muchas organizaciones grandes cuentan con gerentes de investigación de calidad en el servicio, especializados en realizar encuestas para medir la satisfacción de los consumidores con la calidad del producto. La figura 4.3 ilustra la organización del departamento de investigación de mercados de una empresa grande. En esta organización, el departamento centralizado de investigación de mercados realiza estudios para todos los grupos de producto de la división. Esto es usual en un departamento de este tipo que realiza mucha de su propia investigación, incluido el trabajo de campo. El director de investigación de mercados se reporta al vicepresidente de marketing. Otros puestos en el departamento de investigación de una corporación grande pueden incluir un director de acopio de datos (supervisor de campo), un gerente de investigación cuantitativa, un moderador de grupos de enfoque y un gerente de procesamiento de datos. Éstos no aparecen en la figura 4.3. Incluso las empresas grandes llegan a subcontratar de tiempo en tiempo algunas funciones de investigación o hasta un proyecto completo. Por ahora, centraremos la atención en el puesto de director de investigación de mercados y en la relación entre éste y otros departamentos.

El director de investigación de mercados como gerente Las tareas de un director de marketing consisten en planear, ejecutar y controlar la función de investigación correspondiente de la empresa. Esta persona suele ser parte de los comités directivos que identifican las oportunidades de negocio y formulan las estrategias de marketing de la empresa. Por lo general, los directores de cada área funcional integran estos comités (finanzas, ventas, producción, etc.). El director de investigación de mercados brinda la perspectiva de investigación en las reuniones. Por ejemplo, aporta elementos de juicio sobre qué tipo de inteligencia de mercado es factible obtener dada la decisión que se debe tomar. Los directores de investigación de mercados suelen enfrentar problemas como los siguientes: • A los profesionales expertos en investigación les gusta más investigar que administrar personal; se enorgullecen de ser investigadores con visión práctica. Sin embargo, un director también es un gerente y debe dedicar más tiempo a las reuniones y a administrar, que a la conducción de investigaciones.

AL PUNTO Mientras más largo es el nombre del puesto, menos importante es el trabajo. –George McGovern


78 FIGURA 4.3

Organización del departamento de investigación de mercados en una empresa grande

Director de investigación de mercados

Gerente de investigación de mercados/ nuevos productos

Supervisor Supervisor de investigación de investigación de producto de producto

Gerente de satisfacción al cliente y calidad total

Supervisor de investigación de satisfacción al cliente

Supervisor de investigación del empleadoa

Gerente de investigación de mercados

Supervisor de investigación de prácticas de marketingb

Supervisor de Supervisor investigación de investigación de promocionesc fundamentald/ investigación del entorno

Gerente de sistemas de apoyo a las decisiones

Supervisor de estadísticas de marketing

Supervisor de información de marketing de servicios sindicados

(Por grupos de producto) Realiza estudios para mejorar la administración de calidad total en la producción. Realiza investigación con cortes transversales en líneas de productos o prácticas competitivas de marketing o características de los grupos de consumidores. Realiza investigación con cortes transversales en líneas de productos para medir la eficacia de las actividades promocionales. d Realiza estudios destinados a obtener un conocimiento básico de diversos elementos del proceso de marketing. a

b c

• Es frecuente que la función de gerencia de la investigación no se reconozca de manera formal. • A menudo los investigadores profesionales destacados tienen problemas para delegar responsabilidades. El orgullo que sienten por ser investigadores muy conocedores les dificulta ceder el control; pueden tener un sincero sentimiento de “Yo puedo hacerlo mejor por mí mismo”. Como resultado, delegan sólo tareas elementales o tediosas a sus subordinados. Al final, éstos pueden sentirse desencantados o descontentos con su trabajo. • Por último, con frecuencia se considera que la investigación es una mezcla de técnicas disponibles para responder preguntas individuales sin alguna relación. Según este punto de vista, un programa de investigación engloba un amplio espectro de proyectos más o menos iguales, cada uno manejado por un director de proyecto. Por tanto, muchas empresas consideran que no se necesita un director de tiempo completo.5

Fuentes de conflicto entre la gerencia de marketing y la investigación de mercados En principio, las funciones de investigación de mercados se deben fundir de manera armónica con los objetivos de la gerencia de marketing para beneficio de ambas partes. En la práctica, la relación entre el departamento de investigación de mercados y los usuarios de sus investigaciones se caracteriza por entrañar conflictos y malentendidos.

INVESTIGACIÓN QUE IMPLICA CRÍTICA Un gerente de producto que solicita un estudio acerca de la lealtad de los distribuidores no quedará contento si la conclusión determina que los distribuidores tienen una opinión muy crítica. De modo similar, a un gerente de ventas que tiene en proyecto un incremento de 5 por ciento en las ventas no le gustará escuchar que el potencial de mercado indica que el volumen debería aumentar 20 por ciento. En cada una de estas situaciones, la investigación de mercados presenta información que implica críticas a las decisiones de un gerente de línea. En la vida personal, una forma segura de perder a un amigo es criticarlo abiertamente. Las cosas no son diferentes en los negocios.

DINERO Los presupuestos de investigación son una fuente de conflictos entre la gerencia y los investigadores. Es frecuente que los gerentes de finanzas consideren la investigación como un costo en lugar de una inversión o una forma de reducir riesgos. Las buenas decisiones apoyadas por la investigación rara vez se atribuyen al investigador de


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La investigación de mercados paga recientes. Como puede ver, la comparación entre los puestos de investigación es muy favorable. Además, los investigadores promovidos a cargos de directores de investigación consiguen un aumento significativo en sus ingresos. Tal vez usted deba probar la investigación de mercados… Moneda común ($)

Analistas de mercado de ventas Alto Bajo Investigación de mercados Alto Bajo

Australia

RU

Japón

Estados Unidos

44.78 33.58

122.81 61.40

82.82 41.41

55.00 35.00

55.97 48.51

78.95 43.86

82.82 49.69

76.30 38.76

Fuentes: Enright, A. (2005), “Carve Out a Niche”, Marketing News (15 de noviembre), p. 17, Fellman, M. W. (1998), “Survey: Employment Levels Critically Low in MR Industry”, Marketing News 322 (8 de junio), p. 12; U.S. Department of Labor (2006), “Wages, Benefits and Earnings”, www.bls.gov/bls/wages. htm. Consultado el 2 de mayo de 2006; Robert Walters (2006), “Market Research Search Results”, http://www. robertwalters.com. Consultado el 20 de enero de 2006.

© PHOTODISC/GETTY IMAGES

¡La investigación de mercados puede pagar! Las carreras en investigación de mercados pueden ser muy lucrativas. Esto es particularmente cierto si uno tiene los atributos correctos, los cuales incluyen ser una persona a quien le gusta la gente, así como tener buenas habilidades cuantitativas y una buena educación. Las carreras más rápidas en investigación de mercados son para quienes poseen al menos grado de maestría. La posibilidad de encontrar empleo es buena. Durante mucho tiempo los investigadores de mercados han tenido una mayor demanda de lo que puede satisfacer la oferta. Los sueldos también pueden ser muy lucrativos. La encuesta de salarios 2002 del Departamento del Trabajo de Estados Unidos sugiere que los sueldos de los analistas de investigación de mercados oscilan entre $40 000 y $80 000 dólares. Estos corresponden a analistas, no a directores de investigación. Los empleados que comienzan, con poca o ninguna experiencia, suelen ingresar a la empresa como investigadores de encuestas con sueldos considerablemente inferiores, entre $20 000 y $40 000. Sin embargo, no requieren experiencia laboral importante. También existen oportunidades de empleo en esta área fuera de Estados Unidos. Los sueldos también son lucrativos en otros países. La tabla que sigue muestra las remuneraciones para puestos de investigación de mercados no directivos en Estados Unidos, Australia, Japón y Reino Unido. Con fines de comparación, también se incluyen los sueldos de empleados de ventas no gerenciales, los cuales se expresan en miles de dólares y reflejan las estadísticas disponibles más

mercados. De igual manera a lo que sucede en otras áreas de negocios, los gerentes a menudo quieren gastar en investigación tan poco como les es posible. En contraste, los investigadores ofrecen una resistencia vigorosa a los recortes en las investigaciones; por ejemplo, pueden creer que se requiere una investigación descriptiva en una muestra aleatoria de gran tamaño para responder de forma adecuada a una pregunta. Dicho enfoque puede ser muy caro y consumir demasiado tiempo. Es inevitable que choquen el deseo de la gerencia de ahorrar dinero y el deseo del investigador por realizar investigaciones rigurosas. Los proyectos de investigación que tienen éxito, a menudo son los que están en un punto intermedio. Esto puede significar mantenerse dentro de un presupuesto limitado, pero producir resultados significativos y con un sacrificio mínimo de la precisión y el rigor.

TIEMPO Los investigadores dicen: “¡Una buena investigación toma tiempo!”; los gerentes dicen: “¡El tiempo es dinero!” Como el agua y el aceite, estas dos visiones no se llevan bien con facilidad. Un vistazo al proceso de investigación descrito en el capítulo anterior deja claro que la realización de un proyecto necesita tiempo. La sola planeación tarda días, si no es que semanas, de estudio y preparación. Por ejemplo, revisar la literatura o estudios anteriores consume semanas. Sin ello, el investigador no puede formular hipótesis específicas que dirijan el proyecto de manera muy precisa hacia la cuestión de interés. En otros casos, deseará entrevistar a más gente de lo que el tiempo permite, o dedicar tiempo para aplicar un análisis más depurado de los datos. Mientras más rápido se realice el proyecto, menos probable es que tenga éxito. Esto no significa que no aporte información valiosa; sucede que un estudio realizado a toda velocidad no es tan seguro que ofrezca respuestas tan valiosas como las que rinde un proyecto mejor planeado. Cuando los estudios se apresuran, las siguientes fuentes de error son más perceptibles: • Realizar un estudio que no es necesario. Dedicar más tiempo a una revisión de la literatura, incluso a informes de la empresa y de la industria, tal vez proporcione la inteligencia necesaria sin que se requiera un nuevo estudio.

AL PUNTO Alguien se sienta hoy bajo la sombra porque uno más plantó un árbol hace mucho tiempo. –Warren Buffett


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• Enfocar la cuestión equivocada. Dedicar más tiempo a que la declaración de decisiones esté bien definida y que las preguntas de investigación en realidad se enfoquen en cuestiones importantes, reduce la posibilidad de que la investigación se desvíe. • Dificultades con la muestra. Definir, identificar y contactar de manera correcta una muestra en verdad representativa es una tarea difícil y consume tiempo. Sin embargo, en ciertos tipos de investigación la calidad de los resultados depende de la calidad de la muestra. • Análisis inadecuado de los datos. Si el investigador analiza los datos con rapidez, sin el rigor que se requiere, puede omitir ciertos supuestos, lo que impedirá que descubra alguna información importante en ellos. Algunas veces, un investigador de mercados tendrá que rendirse a las presiones de tiempo y hacer un estudio rápido, aunque no muy limpio. Un hecho súbito puede obligar a una consecución rápida de los datos, y si se cuenta con una adecuada planeación del programa de investigación, es posible evitar trabajos apresurados. Si es forzoso conducir un estudio con severas limitaciones de tiempo, el investigador está obligado a señalarlo a la gerencia. El informe y la presentación de los resultados deben mencionar todas las limitaciones del estudio, incluso aquellas provocadas por la escasez de dinero o tiempo.

TOMA DE DECISIONES INTUITIVA De hecho, la tarea de los gerentes es tomar decisiones y orientarse a la acción, y a menudo confían en su intuición y en reacciones viscerales. Puesto que con frecuencia su intuición les ayuda a resolver bien una situación, no sorprende que algunas veces no crean que un proyecto de investigación los ayude a mejorar su toma de decisiones. En otras ocasiones se resisten a ésta porque revela información que va contra su intuición o deseos. En concreto, aborrecen sentirse detenidos mientras esperan algún informe de investigación. Si los gerentes aceptan el estudio, a menudo piden proyectos sencillos que les den respuestas certeras y concretas. Los investigadores, en contraste, tienden a ver los problemas como situaciones complejas que sólo tienen respuesta dentro del ámbito de las probabilidades. Un aspecto de este conflicto es el hecho de que un informe de investigación ofrece conclusiones, pero no toma decisiones. Los directivos orientados a las decisiones pueden tener expectativas irreales de que la investigación tome las decisiones por ellos, o que ofrezca alguna garantía de que lo que ellos decidan será lo correcto. Aunque la investigación obtiene información para la toma de decisiones, no siempre elimina toda la incertidumbre que se presenta en las resoluciones complejas; elimina ciertas alternativas, pero revela nuevos aspectos de un problema. Aunque la investigación es una herramienta valiosa para la toma de decisiones, no libera al ejecutivo esta tarea. La presentación de los hechos correctos puede ser de extrema utilidad. Sin embargo, quienes toman decisiones creen que los investigadores recolectan hechos erróneos. Muchos investigadores se consideran técnicos que generan números mediante técnicas matemáticas y estadísticas avanzadas, y dedican más tiempo a los detalles técnicos que a satisfacer las necesidades de los administradores. Cada persona que tiene un punto de vista estrecho del trabajo de otra, es en parte causa del problema de generar información limitada o inútil. Los siguientes dos enfoques publicitarios tipifican una toma de decisiones pobre, que podría haberse evitado con una investigación bien enfocada: 1. Un minorista de Internet (Send.com) usó un spot en televisión para estimular más compras de regalos entre sus clientes. El anuncio presenta a varios hombres en un campo de golf bebiendo champaña. El comentario gracioso viene cuando uno de ellos recibe un bolazo en la ingle. La voz exclama, “¡Le pegaron al mezquino!” 2. Otra empresa que registra dominios de Internet transmitió el siguiente anuncio: dos hombres se encuen tran en los vestidores de las regaderas. Uno de ellos dice al otro: “No sabía que se pudiera tener uno así de largo.” El otro replica, “Sí, sólo me cuesta 60 lanas y me dura dos años.” La línea del anuncio indica: “Ahora hay nombres de dominios más largos.” Ambos ejemplos son anuncios que un ejecutivo puede encontrar graciosos; sin embargo, no toda la audiencia de estos mensajes es masculina. Si se hubieran probado estas ideas en una investigación antes de gastar el dinero para producir y comprar los anuncios, se hubiera encontrado que los hombres no respondieron de manera tan favorable como se creía, y que las mujeres los encontraron aburridos.6 Esto muestra que la intuición tiene sus límites como reemplazo de la inteligencia de mercado informada.7


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Marketing a “ojo experto” éxito suelen estar respaldados por meses, si no es que años, de investigaciones bien planeadas. ¿En promedio tienen más éxito las decisiones a ojo experto? Otra forma de ver la situación es preguntarse si una toma de decisiones informada puede construir su propia suerte. Aunque es una propuesta de investigación interesante, y la intuición tiene su lugar en la toma de decisiones, los mercadólogos de lugares obtienen un mejor servicio cuando contratan a profesionales de investigación para que les entreguen información que reduzca la dependencia respecto de la suerte.

Fuentes: Ulaga, Wolfgang, Arun Sharma y R. Krishnan (2002), “Plant Location and Place Marketing: Understanding the Process from the Business Customer’s Perspective”, Industrial Marketing Management, 31 (agosto), pp. 393-401; Lemons, Bob (2002), “Ad Pearls of Wisdom Help Guide the Way”, Marketing News, 36 (28 de octubre), p. 10; Brown, Stephen (2005), “Fortune Favors the Brand”, Marketing Research, 17 (verano) pp. 22-27.

DECISIONES FUTURAS CON BASE EN LA EXPERIENCIA PASADA Los administradores desean predecir el futuro, pero los investigadores sólo miden hechos actuales o pasados. En 1957, Ford presentó el Edsel, uno de los fracasos clásicos de todos los tiempos. Una razón de dicho fracaso fue que la investigación de mercados realizada varios años antes de la presentación del automóvil indicó una fuerte demanda por un vehículo de precio intermedio “para el hombre que va en ascenso”; sin embargo, para la época en que se presentó, la preferencia del consumidor había cambiado a dos automóviles, uno de ellos un vehículo pequeño importado para la esposa suburbana. No toda la información de los estudios es tan anticuada, pero cualquier investigación describe lo que la gente ha hecho en el pasado. En este sentido, los investigadores usan el pasado para anticipar el futuro.

La reducción del conflicto entre gerencia e investigadores Tal vez sea imposible eliminar por completo el conflicto de metas entre la gerencia y la investigación. Sin embargo, cuando los investigadores y quienes toman decisiones trabajan en conjunto, habrá menos conflicto. Mientras más estrecha sea su colaboración, mejor será la comunicación entre ambos. En esta forma, quienes toman decisiones entenderán de manera más apropiada las necesidades de información y los requerimientos de trabajo de los investigadores. Esto permitirá una mejor planeación de los proyectos de investigación y un mayor aprecio del papel que éstos desempeñan para minimizar el riesgo de las decisiones de negocios. La figura 4.4 lista algunas áreas comunes de conflicto entre investigación y gerencia; muchas se evitarían con un mayor conocimiento de la posición del interlocutor. Con una cooperación más cercana, los gerentes intervienen más desde el inicio en los proyectos y cada intervención aumenta la probabilidad de que acepten y actúen con base en los resultados. La responsabilidad de los investigadores debe quedar explícita en una descripción formal de sus tareas, así como una mejor planeación y la declaración anual del programa de investigación para el año siguiente ayudarán a reducir los encargos de emergencia, que suelen desperdiciar recursos y desmoralizar al personal. De modo similar, los investigadores podrán entender mejor la perspectiva de la gerencia. Ellos incrementan las utilidades de la empresa si propician mejores decisiones. Mientras más estrecha sea su

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A menudo el término “a ojo experto” se usa para referirse a una toma de decisiones intuitiva. Quienes toman decisiones de marketing de todo tipo se apoyan en las resoluciones a ojo experto por numerosas razones. Algunos dicen que es más divertido tomarlas de ese modo que dejar que la investigación las guíe. Otros están demasiado apresurados como para esperar resultados de un proyecto completo de investigación de mercados. En años recientes, el marketing de lugares, o marketing de destinos geográficos, como ciudades o áreas turísticas, se ha hecho muy común. Los planificadores urbanos tratan de alcanzar el desarrollo económico de un área atrayendo industrias y personas. Esto significa una base económica y de empleo estable. Los esfuerzos de marketing de lugares han tenido éxito en atraer plantas de ensamble de automóviles, empresas de tecnología de punta, minoristas, equipos de deportes profesionales e incluso a personas retiradas. Sin embargo, por cada esfuerzo que tiene éxito, hay muchos que fracasan. Aun cuando lo que está en juego sea extraordinariamente importante, los planificadores urbanos y los políticos rara vez realizan una investigación antes de aplicar un programa de marketing de un lugar específico. Más bien lo aplican ¡“a ojo experto”! Los programas con más


82 FIGURA 4.4

Áreas de conflicto entre la alta gerencia y los investigadores de mercados

Área de conflicto potencial

Actitud de la alta gerencia

Actitud de los investigadores de mercados

Responsabilidad de la investigación

A los investigadores les falta el sentido de rendición de cuentas; su única función es entregar información.

La responsabilidad de la investigación debe quedar definida de manera explícita, y ser monitoreada de forma consistente. El investigador debe participar con la alta gerencia en la toma de decisiones.

Personal de investigación

Los investigadores de mercados suelen ser comunicadores pobres, faltos de entusiasmo, habilidades e imaginación.

La alta gerencia es anti-intelectual. Los investigadores deben ser contratados, juzgados y remunerados con base en sus capacidades de investigación.

Presupuesto

La investigación cuesta demasiado. Puesto que la contribución del departamento de investigación es difícil de medir, es fácil defender los recortes al departamento.

“Recibes lo que pagas.” La investigación debe tener el compromiso continuo y de largo plazo de la alta gerencia.

Tareas

Los proyectos tienden a planearse en demasía y no se ejecutan con un sentido de urgencia. Los investigadores tienen un enfoque ritual, demasiado formal.

La alta gerencia hace demasiadas peticiones no susceptibles de investigación o de emergencia, y no asigna suficiente tiempo ni dinero.

Definición del problema

El investigador de mercados está mejor equipado para definir el problema; es suficiente que la alta gerencia suministre una dirección general. La alta gerencia no puede ayudar si las circunstancias cambian. El investigador debe entenderlo y estar dispuesto a responder a los cambios.

Es frecuente que a los investigadores no se les entreguen todos los hechos relevantes sobre la situación, que a menudo cambia después de que la investigación ha comenzado. A la alta gerencia no le agrada este amplio problema.

Informe de investigación

La mayoría de los informes son aburridos, usan excesiva jerga técnica y salvedades, y no se orientan a la toma de decisiones. Con demasiada frecuencia los informes se presentan después de que se ha tomado una decisión.

La alta gerencia trata los informes de manera superficial. Una buena investigación demanda un informe y una documentación completos. La alta gerencia no concede suficiente tiempo para preparar buenos informes.

Uso de la investigación

La alta gerencia debe sentirse con la libertad de usar la investigación como considere conveniente. Algunas veces son inevitables los cambios en la necesidad y tiempos de la investigación.

El uso de la investigación por parte de la alta gerencia para apoyar una postura predeterminada o confirmar o disculpar decisiones pasadas es incorrecto. Asimismo, es un desperdicio solicitar una investigación y luego no utilizarla después de que se ha realizado.

Con base en John G. Keane, “Some Observations on Marketing Research in Top Management Decisión Making”, Journal of Marketing, octubre de 1969, p. 13.

colaboración, más entenderán que la gerencia en ocasiones necesita la información con urgencia. Así, deben tratar de desarrollar alternativas de investigación que ahorren costos y entender que algunas veces se necesita un estudio rápido, aunque no siga un rigor científico como sería deseable. En ocasiones, estos estudios rápidos y no muy limpios revelan de todas formas una información utilizable y oportuna. En otras palabras, se deben enfocar en los resultados. Tal vez sea de máxima importancia que la comunicación de las conclusiones y los diseños de la investigación sean más efectivos. Los investigadores deben entender los intereses y necesidades de los usuarios de sus resultados. Si son sensibles a la orientación de la toma de decisiones de la gerencia, y son capaces de traducir la investigación al lenguaje de la misma, contribuirán a reducir el conflicto organizacional. Un vínculo eficaz entre la gerencia y los especialistas de investigación es el generalista de investigación, quien actúa como definidor de problemas, educador, enlace, comunicador y escucha amable. Este intermediario podría trabajar con especialistas que entienden las necesidades y demandas de la gerencia. El estudiante de investigación de mercados que posee un grado académico de negocios parece muy adecuado para esta función de coordinación.


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Hay varias estrategias posibles para reducir el conflicto entre gerencia e investigación. En general, los gerentes deben planear mejor la función de investigación, y los investigadores deben orientarse más a las decisiones y mejorar sus habilidades de comunicación (véase la figura 4.5).8 FIGURA 4.5

Mejoras en ambos sentidos

Alta gerencia

Definición de las responsabilidades de investigación Planeación sistemática de los programas de investigación

Comunicación efectiva de los resultados de la investigación Reconocimiento de las restricciones de tiempo Aportar metodología de calidad consistente

Presupuesto realista

Objetividad

Comunicar el punto de vista de la investigación

Evitar estudios rápidos y no tan limpios

Asegurar que las necesidades de información se determinen en conjunto

Hacer hincapié en proyectos de alto rendimiento

Orientarse a las decisiones, no tanto a la técnica

Entender las limitaciones de la investigación

Reflejar el punto de vista de la gerencia

Minimizar los filtros de la gerencia

Tratar a la gerencia como un cliente

Investigación de mercados

Equipos transfuncionales La orientación al marketing se expuso en el capítulo 1. En una organización realmente orientada al marketing, todo el personal participa en el proceso de acopio y difusión de la inteligencia. Por tanto, es más probable que empleados de diferentes áreas de la organización se comuniquen y actúen a partir de la información de marketing en las empresas de este tipo. Así, es más probable que los empleados analicen la información de marketing entre diferentes áreas funcionales en una empresa orientada al marketing. Los equipos transfuncionales o transversales están formados por individuos de diversas áreas funcionales, como ingeniería, producción, finanzas y marketing, que comparten un mismo propósito. Estos equipos ayudan a las organizaciones a enfocarse en un proceso de negocios central, como el servicio al cliente o el desarrollo de nuevos productos. También reducen la tendencia de los empleados a enfocarse exclusivamente en una actividad funcional aislada. Asimismo los equipos transfuncionales ayudan a los empleados a incrementar el valor para el cliente, ya que la comunicación sobre sus deseos y opiniones específicas se comunican mejor a toda la empresa. En las organizaciones de vanguardia, muchos directores de investigación de mercados son miembros de equipos transfuncionales. Por ejemplo, el desarrollo de nuevos productos puede estar a cargo de equipos


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transfuncionales de ingenieros, ejecutivos de finanzas, personal de producción, gerentes e investigadores de mercados, que adoptan un enfoque íntegro para solucionar un problema o explotar oportunidades. Antaño, el área de investigación de mercados pudo no haber intervenido en el desarrollo de nuevos productos sino hasta mucho después de que se habían tomado muchas decisiones clave sobre especificaciones y manufactura del producto. Ahora su participación es parte de un esfuerzo integrado de equipo en el que los investigadores actúan como consultores de negocios y proveedores de servicios técnicos. Es más probable que los investigadores que trabajan en equipos entiendan el amplio propósito de su investigación, y es menos probable que se enfoquen sólo en la metodología. Un equipo transfuncional efectivo es una buena ilustración del concepto de marketing en acción. Refleja el esfuerzo por satisfacer a los clientes mediante el uso de todos los recursos de la organización. Los equipos de este tipo están causando un impacto drástico en la visión que se tiene del papel de la investigación de mercados dentro de las organizaciones.

Proveedores y contratistas de investigación Como ya se mencionó al inicio del capítulo, hay veces en que tiene sentido obtener la investigación de mercados de fuentes externas. En estos casos, los gerentes de marketing deben interactuar con proveedores de investigación, que no son sino proveedores comerciales de servicios de investigación de mercados. Tales servicios son ofrecidos por empresas que pueden tener clasificaciones diversas: firmas de consultoría de investigación de mercados como Burke o Market Facts, Inc., agencias de publicidad como J. Walter Thompson, y proveedores de servicios sindicados de investigación como Roper Starch Worlwide, en Estados Unidos, así como agencias de entrevistas o de gobierno y universidades.

Servicio sindicado No importa qué tan grande sea el departamento de investigación de mercados de una empresa, algunos proyectos son demasiado caros como para que se realicen en casa. Un servicio o estudio sindicado es un proveedor de investigación de mercados que entrega información estandarizada a muchos clientes a cambio de un pago. Estos servicios son una especie de supermercado de resultados de investigación estandarizados. Por ejemplo, J. D. Power and Associates vende investigaciones sobre el rating de calidad de los automóviles y las razones de satisfacción de los clientes. La mayoría de los fabricantes de automotores y sus agencias de publicidad se suscriben a este servicio sindicado porque les ofrece información importante de toda la industria, que reúne una muestra a nivel nacional de miles de compradores de automóviles. Al especializarse en este tipo de investigación de satisfacción del cliente, J. D. Power gana ciertas economías de escala. Los servicios sindicados ofrecen información costosa de manera económica a numerosos clientes, porque ésta no es específica para algún cliente en particular, sino que interesa a muchos. Estos proveedores ofrecen información estandarizada para medir la audiencia de los medios de comunicación, datos de distribución al menudeo y al mayoreo, y otras formas de datos.

Servicios de investigación estandarizada Las empresas que ofrecen servicios de investigación estandarizada desarrollan una metodología exclusiva para investigar un área de negocios en especial. Varias firmas de investigación, como Retail Forward (http://www.retailforward.com), ofrecen servicios de ubicación a empresas minoristas. El recuadro de Investigación al instante de la página siguiente ilustra una aplicación interesante para la que una empresa externa de servicios de ubicación puede ser particularmente útil. Estos proveedores realizan estudios para múltiples clientes individuales usando los mismos métodos. ACNielsen (http://www.acnielsen.com) recaba información de todo el proceso de desarrollo de nuevos productos, desde la revisión del concepto inicial hasta la prueba de mercado. El sistema BASES evalúa alternativas relacionadas con otros productos en el entorno de la competencia. Por ejemplo, un cliente puede comparar su calificación Day-After Recall (un día después de pedir que se devuelva un producto) con la calificación promedio en una categoría de productos.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Encuentro con Häagen-Dazs en China en lugares distantes, el uso de un proveedor externo de investigación no sólo ahorra tiempo y dinero, sino que también permite contar con resultados de mayor calidad que los de un estudio interno. Imagine cuán difíciles podrían ser las barreras de idioma cuando se trata del mercado de consumo chino. Y tan difícil como es la identificación de buenos lugares para el establecimiento minorista, hay otras naciones emergentes que también requieren atención en este aspecto, como India, Rusia y Ucrania. Como en el caso de China, las empresas estadounidenses y europeas pueden encontrar que el uso de un proveedor de investigación para ayudarse en cuestiones de determinación de ubicaciones en estos países es más sensato que hacer la investigación por sí mismas. © CHINA FEATURES/ CORBIS SYGMA

Los amantes de los helados no deben preocuparse si viajan por asuntos de negocios a China. Los establecimientos de HäagenDazs aparecieron por primera vez en Shanghai, China, en 1996, y ahora hay docenas de ellos en la costa china, con planes para abrir cientos de negocios más. Es claro que a muchas empresas les gustaría seguir el ejemplo de Häagen-Dazs en la nación asiática. Se espera que este país sea el mercado de consumo más grande del mundo en 2020. Sin embargo, ¿dónde se debe instalar un establecimiento en China? Si las decisiones de ubicación ya son bastante complicadas dentro de las fronteras del propio país, imagínese tratar de decidir dónde instalar un negocio en un país enorme, con el que no se está familiarizado. Por fortuna, empresas de investigación estandarizada como Retail Forward tienen recursos diseminados por todo el mundo, para sintetizar datos del Geographic Information System (GIS) con investigación de encuestas y otra información para auxiliar a las corporaciones que deben tomar decisiones de ubicación en China y otros países en vías de desarrollo. Puesto que a las empresas minoristas con sede en Estados Unidos les pueden faltar las conexiones y el conocimiento (pericia) necesarios para realizar de manera eficiente una investigación

Fuentes: “Häagen-Dazs in China” (2004), China Business Review, 31 (jul/ago), p. 22. Hall, Cecily (2005), “Spanning the Retail Globe”, WWW: Women’s Wear Daily, 190 (7/21), p. 11.

© RHODA SYDNEY/ PHOTOEDIT

Aun cuando una empresa pudiera realizar la tarea de investigación, los proveedores pueden encargarse del proyecto a un costo más bajo, con más celeridad y mayor objetividad. Una empresa que desea evaluar con rapidez una nueva estrategia publicitaria, puede hallar que una agencia de publicidad le ofrece un expertise técnico sobre la investigación del desarrollo de textos que ella no tiene disponible. Los investigadores harán bien en buscar ayuda externa para la investigación cuando se trata de otros países, caso en que suelen faltar los recursos humanos y el conocimiento que se requieren para recabar datos. El recuadro de Investigación al instante ilustra esta situación.

Empresas de servicios de investigación limitada e investigación a la medida Los proveedores de servicios de investigación limitada se especializan en actividades particulares de investigación, como servicios sindicados, entrevistas de campo y almacenamiento o procesamiento de datos. Los proveedores de investigación de servicio completo, a su vez, contratan algunas veces a estas empresas para proyectos de investigación de mercados con propósitos determinados. El cliente suele controlar estas agencias de investigación de mercados o firmas de consultoría, pero el proveedor de investigaciones maneja la mayor parte de los detalles operativos de los proyectos de investigación a la medida. Éstos son proyectos que se ajustan en específico a las necesidades exclusivas de un cliente. Un proveedor de investigación a la medida emplea a individuos cuyos puestos implican relaciones con los clientes, como es el caso de los ejecutivos de cuenta o gerentes de grupo de cuentas, así como especialistas funcionales como el estadístico, bibliotecario, director de servicios de campo, director de tabulación y procesamiento de datos y el entrevistador. La figura 4.6 lista a los 20 principales proveedores globales de investigación y sus ingresos en 2004.9 La mayoría proporciona diversos servicios, que van desde el diseño de actividades hasta el trabajo de campo. Tales servicios no se mencionan aquí en detalle porque se exponen a lo largo del libro, en especial en las secciones sobre trabajo de campo. Sin embargo, aquí se exploran brevemente algunos aspectos gerenciales y humanos de la relación con los proveedores de investigación. Es evidente que, según la figura, la investigación es un gran negocio. Su crecimiento seguirá mientras se incremente la disponibilidad de datos, y en la medida en que los negocios deseen mayor precisión para su toma de decisiones. Por tanto, existen atractivas y numerosas oportunidades de carrera para quienes tengan las habilidades correctas y los deseos de emprenderla.

Realizar investigaciones en otros países es algo que a menudo se hace mejor por conducto de una agencia externa con recursos de esos lugares.


86 FIGURA 4.6 Las 20 principales organizaciones de investigación en el ámbito global

Empleados

Ingresos (millones $)

www.vnu.com

35 611

3 429

www.tns-global.com

12 731

1 721

Fairfield, Conn., EU

www.imshealth.com

6 400

1 569

The Kantar Group

Fairfield, Conn., EU

www.kantargroup.com

7 200

GfK Group

Nuremberg, Alemania

www.gfk.com

5 539

1 136.3 835.5 753.2

Organización

Sede

Sitio web

VNU NV

Haarlem, Holanda

Taylor Nelson Sofres, PLC

Londres, RU

IMS Health Inc.

Ipsos Group SA

París, Francia

www.ipsos.com

4 660

Information Resources Inc.

Chicago, EU

www.infores.com

2 765

572.8

Synovate

Londres, RU

www.synovate.com

4 252

499.3 407.1

NOP World

Londres, RU

www.nopworld.com

1 672

Westat Inc.

Rockville, Md., EU

www.westat.com

1 800

397.8

Arbitron Inc.

Nueva York, EU

www.arbitron.com

929

296.6

INTAGE Inc.

Tokio, Japón

www.intage.co.jp

1 350

246.2

Harris Interactive Inc.

Rochester, NY, EU

www.harrisinteractive.com

856

208.9

Maritz Research

Fenton, Mo., EU

www.maritzresearch.com

526

185.3

Video Research Ltd.

Tokio, Japón

www.videor.co.jp

373

177.2

J. D. Power and Associates

Westlake Village, Calif., EU

www.jdpa.com

787

167.6

Opinion Research Corp.

Princeton, NJ, EU

www.opinionresearch.com

The NPD Group Inc.

Port Washington, NY, EU

www.npd.com

1 538

147.5

750

139.2

Market & Opinion Research Int’l

Londres, RU

www.mori.com

441

81

Lieberman Research Worldwide

Los Ángeles, EU

www.Irwonline.com

300

77.7

Cuestiones éticas en la investigación de mercados Como en toda interacción humana, existen cuestiones éticas en la investigación de mercados. Nuestra exposición anterior sobre la política organizacional y el uso de la seudoinvestigación para fortalecer alguna actitud dentro de la organización introdujo una situación en la que entra en juego la ética. Este libro considera en otros capítulos varios aspectos éticos relacionados con tratos de negocios justos, técnicas apropiadas de investigación y el uso adecuado de los resultados de la investigación. El resto de este capítulo expondrá las preocupaciones de la sociedad y de los administradores sobre las consecuencias éticas de la investigación de mercados.

Las cuestiones éticas son asuntos filosóficos Las cuestiones éticas son filosóficas. Existen varias teorías que se centran en la forma en que se desarrolla una filosofía moral y cómo las normas morales afectan la conducta. Éstas incluyen la del desarrollo moral cognoscitivo, las bases de las intenciones éticas de la conducta y los valores morales contrarios.10 Aunque la ética aún es un tópico elusivo, lo que es claro es que no todo el mundo que está en los negocios, o que participa en cualquier conducta humana llega a la mesa con los mismos estándares u orientaciones éticas.11 La ética en el marketing es la aplicación de la moral a la conducta relacionada con un entorno de intercambio. En general, una buena ética se ajusta a la noción de lo “correcto”, y la falta de ética a la noción de lo “incorrecto”. Se puede caracterizar una conducta altamente ética como justa, equitativa y aceptable.12 Los valores éticos tienen una profunda influencia de las normas morales propias. Las normas morales son principios que reflejan creencias sobre lo que es ético y lo que no lo es. Con más sencillez, se pueden considerar como reglas para distinguir lo bueno de lo malo. La regla de oro “Trata a otros como quisieras que ellos te trataran”, es uno de estos principios éticos. Un dilema ético es, a su vez, aquella situación en la que uno elige entre distintos cursos de acción, cada uno con diferentes consecuencias éticas. Cada individuo desarrolla una filosofía o forma de pensar, la


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cual aplica al solucionar los problemas que enfrenta. Mucha gente usa normas morales para guiar sus acciones cuando enfrenta dilemas éticos; otros adoptan una orientación que rechaza los principios absolutos, y su ética se basa más en la aceptabilidad social o cultural de la conducta. Si según su juicio, ésta se ajusta a las normas sociales o culturales, entonces es ética. Desde el punto de vista de una teoría moral, idealismo es un término que refleja el grado en que uno acepta las normas morales como guía de la conducta. El relativismo, por su parte, es un término que refleja el grado en que uno rechaza las normas morales para favorecer la aceptación de una acción; esta forma de pensar rechaza los principios absolutos y favorece las evaluaciones basadas en la situación particular. Así, una acción que se considera ética en una situación puede ser considerada no ética en otra. En contraste, el idealismo es un término que refleja el grado en que uno basa la moralidad propia en normas morales. Un idealista ético tratará de aplicar principios éticos como la regla de oro en todos los dilemas que también lo sean. Por ejemplo, un estudiante puede enfrentar un dilema ético cuando presenta un examen. Otro puede hacer trampa intercambiando respuestas a preguntas de opción múltiple de un examen por medio de mensajes de texto electrónicos. Esto significa un dilema ético porque hay cursos alternos de acción con diferentes consecuencias morales. Un idealista ético aplicará la regla de que hacer trampa siempre es “malo”, por lo que no es probable que incurra en esa conducta. En contraste, un relativista ético argumentará que esa conducta es aceptable porque muchos otros estudiantes la practican. En otras palabras, el “consenso” es que esta clase de trampas es aceptable, así que este estudiante seguirá adelante e incurrirá en dicha conducta. Los investigadores y gerentes de marketing, e incluso los consumidores, enfrentan dilemas éticos casi todos los días. Las siguientes secciones describirán la forma en que esto ocurre.

Derechos y obligaciones generales de las partes Todo el que participe en investigación de mercados enfrenta dilemas éticos. En esta exposición dividimos en tres grupos a quienes intervienen en una investigación: 1. Las personas que desarrollan la investigación, que también se pueden llamar los “realizadores”. 2. El cliente o patrocinador de la investigación, o el equipo gerencial que la solicita a quienes se les puede llamar los “usuarios” de la investigación de mercados. 3. Los participantes en la investigación, que son quienes responden o son sujetos de la investigación. Cada parte tiene ciertos derechos y obligaciones con las otras partes. La figura 4.7 diagrama estas relaciones. FIGURA 4.7 Derechos de los participantes en la investigación

Obligaciones del investigador

Obligaciones del investigador Sujeto

Interacción de los derechos y obligaciones

Derechos de los clientes

Investigador

Cliente

Derechos del investigador

Derechos del investigador

Obligaciones del sujeto

Obligaciones del cliente Derechos del sujeto Obligaciones del cliente

Como el resto de los negocios, la investigación funciona mejor cuando todas las partes actúan de manera ética. Cada parte depende de que las otras operen así: un cliente depende de que el investigador sea honesto al presentar los resultados de la investigación; el investigador depende de que el cliente sea honesto cuando expone las razones para realizar la investigación y describe la situación de negocios; y cada uno depende de la honestidad de los participantes que responden las preguntas durante un estudio. Así, cada uno está moralmente obligado hacia el otro. De modo similar, cada uno tiene también ciertos derechos. La siguiente sección profundiza en las obligaciones y derechos de cada parte.


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Derechos y obligaciones del participante en la investigación La mayor parte de la investigación de mercados se realiza con el consentimiento de quienes participan en ella. En otras palabras, la participación es activa. La tradicional investigación por encuestas requiere que quien responde de manera voluntaria lo haga contestando preguntas por teléfono, un correo electrónico o incluso contestando y enviando un cuestionario por correo postal. En este caso, el consentimiento informado significa que el individuo entiende lo que el investigador quiere que haga, y consiente en hacerlo para el estudio de investigación. En otros casos, los participantes tal vez no estén al tanto de que son monitoreados en algún sentido. Por ejemplo, una firma de investigación monitorea las compras en una supertienda por medio de un escáner electrónico. La información puede servir para entender la forma en que los clientes responden a las promociones. Sin embargo, no se otorga el consentimiento, ya que el participante desempeña un papel pasivo. Las responsabilidades éticas varían, dependiendo de que la participación sea activa o pasiva.

OBLIGACIÓN DE SER VERAZ Cuando alguien en forma voluntaria está dispuesto a participar de manera activa, se suele esperar que responda con veracidad. La cooperación honesta es la obligación principal de quien participa en la investigación. A cambio de decir la verdad, el sujeto tiene derecho a esperar confidencialidad. La confidencialidad significa que la información obtenida en la investigación no se compartirá a otros. Cuando el sujeto cree que se respetará este aspecto, entonces será mucho más fácil que responda con la verdad cuando se aborden tópicos delicados. De modo similar, el investigador y el usuario también esperan que el sujeto mantenga la confidencialidad. Por ejemplo, si la investigación es acerca de un nuevo producto alimenticio de Nabisco, entonces se espera que el participante no difunda la idea, por temor a que llegue a manos de la competencia. Así, la confidencialidad es una herramienta que ayuda a garantizar que las respuestas sean fidedignas.

DERECHO DE LOS PARTICIPANTES A SU PRIVACIDAD Investigación activa Los estadounidenses tienen una fuerte inclinación a la privacidad. Por tanto, el derecho a ésta es una cuestión importante en la investigación de mercados. Este asunto tiene que ver con la libertad del participante a decidir si accede o no a la petición del investigador. Por tradición, los investigadores suponen que los individuos seleccionan sus opciones de manera informada. Sin embargo, los críticos han argumentado que los viejos, los pobres, los insuficientemente educados y otras personas en situación marginal pueden no saber que tienen derecho a elegir.También han puesto énfasis en que un entrevistador puede comenzar con alguna declaración vaga del propósito de una encuesta, hacer al principio preguntas un tanto intrascendentes, y luego pasar a preguntas de naturaleza íntima y personal. Por esto demandan que se informe a los sujetos sobre su derecho a ser dejados en paz o a abandonar la entrevista en cualquier momento. Los investigadores tampoco deben seguir la tendencia a insistir “sólo un momentito” con personas ocupadas. Sin embargo, este punto de vista no es aceptado universalmente por la comunidad de investigación. Estas preguntas ilustran la cuestión de la privacidad: • “¿Una llamada telefónica que interrumpe la cena familiar es una invasión a la privacidad?” • “¿Un correo electrónico que solicita respuestas para una encuesta de 30 minutos es una invasión a la privacidad?” En general, las firmas entrevistadoras practican la cortesía de no entrevistar durante la tarde o en la noche, o en otros momentos inconvenientes. Sin embargo, las entrevistas por computadora ó a números telefónicos al azar han estimulado un mayor debate sobre la cuestión de la privacidad. Como regla práctica, quienes responden se pueden sentir más relajados respecto de su privacidad si saben quién realiza la encuesta. Así, se suele recomendar que los entrevistadores de campo indiquen que son investigadores legítimos y nombren a la empresa para la cual trabajan cuando alguien responde el teléfono. En las encuestas en persona, deben usar gafetes oficiales con su nombre e identificarse proporcionando su nombre y el de su empresas. Las compañías de investigación deben cumplir con los principios de la política de “no llamar” y respetar la “privacidad de los consumidores en Internet”. La legislación de no llamar, tanto en Estados Unidos


como en México, restringe las actividades de telemarketing para que no se llame a consumidores que aparecen en una lista preparada para este fin, o que solicitan no ser llamados. Los legisladores restringen con estas disposiciones las llamadas relacionadas con ventas. Sin embargo, la legislación de varios estados de la unión americana, que incluyen California, Louisiana y Rhode Island, ha extendido su aplicación a “quienes busquen información de marketing”. Así, las leyes protegen la privacidad de los consumidores contra los investigadores, no sólo contra los vendedores.13 Es frecuente que los consumidores confundan la diferencia entre el telemarketing y la verdadera investigación de mercados. Parte de esto tiene que ver con el hecho de que en telemarketing algunas veces se abre la conversación diciendo que se trata de una investigación. La confusión resultante contribuye tanto a un mayor porcentaje de rechazos como a una menor confianza. En 1980 una encuesta de opinión pública encontró que 19 por ciento de los estadounidenses informó haber rechazado participar en una encuesta de marketing durante el año anterior. Hoy día ese número se acerca a 50 por ciento. En 2001 sólo 40 por ciento de los estadounidenses estuvo de acuerdo o estuvo muy de acuerdo en que los mercadólogos protegerían su privacidad; en 199514 esa percepción era de 50 por ciento. Las empresas que usan Internet para hacer investigación de mercados también enfrentan cambios en la ley. Gran parte de la normatividad tiene el propósito de asegurarse de que los consumidores sean notificados de forma adecuada sobre el acopio de datos y a quién se entregarán. Los investigadores deben cerciorarse de que éstos cuentan con una forma clara y fácil de consentir en participar en una investigación activa o de salirse de ella. Aún más, las empresas deben comprobar que la información que los consumidores envían por la Internet es segura.15

Investigación pasiva La investigación pasiva se refiere a diferentes aspectos de la privacidad. En general, se cree que una observación no obstructiva de la conducta pública en lugares como tiendas, aeropuertos y museos no es una invasión seria a la privacidad. Esta creencia se basa en el hecho de que los consumidores son en realidad anónimos, en tanto que nunca son identificados por nombre ni hay ningún intento de identificarlos. Son sólo “caras en la multitud”. Mientras la conducta observada sea un comportamiento común en público, no hay invasión de la privacidad. En contraste, grabar la conducta que no suele tenerse en público sería una violación a la privacidad. Por ejemplo, las cámaras ocultas que filman a la gente (sin consentimiento) mientras se baña en las regaderas de un club, aun cuando sea con el fin de recabar información para mejorar la experiencia del baño, serían consideradas algo inadecuado. La tecnología también ha creado nuevos mecanismos para recabar datos de manera pasiva que tienen consecuencias en la privacidad. A los investigadores les interesa mucho la conducta en línea. Por ejemplo, las rutas que los consumidores toman mientras navegan en Internet pueden ser muy útiles para entender qué clase de información es más valiosa para ellos. Gran parte de esta información es cosechada y guardada en un almacén de datos. En algunas ocasiones los investigadores tienen razones legítimas para usar estos datos que mejoran la capacidad del consumidor para tomar buenas decisiones. En estos casos, el investigador debe obtener en alguna forma el consentimiento de los clientes antes de cosechar la información de sus patrones de uso en la Web. Aún más, si dicha información se compartirá con otras empresas, se necesita un acuerdo específico de consentimiento. Esto puede asumir la forma de una pregunta a la que los consumidores responden sí o no, como en el siguiente ejemplo: De vez en cuando se presenta la oportunidad de compartir su información a otras compañías, lo que puede serle útil para elegir productos deseables que se le ofrecen. Nosotros respetamos su privacidad, y si usted no desea que entreguemos esta información, no lo haremos. ¿Le gustaría que compartamos sus datos a otras empresas? • Sí, pueden compartir la información. • No, por favor mantengan privada mi información. No todos estos esfuerzos son legítimos. Es probable que la mayoría de los lectores haya encontrado spyware en la computadora de su casa. El spyware es un software que se coloca en su computadora sin su consentimiento o conocimiento mientras usa Internet. Este software rastrea su uso y envía la información por Internet a la fuente. Luego, con base en estos patrones de uso, el usuario recibirá publicidad con tecnología de empujar, por lo general en forma de anuncios pop-up. En ocasiones, el usuario recibirá tantos anuncios de esta clase, que la computadora se inutiliza. El uso del spyware es ilegal, porque se hace sin consentimiento, por lo que viola el derecho a la privacidad y la confidencialidad.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¡Las cosas de niños son complicadas!

© DAVID KATZENSTEIN/ CORBIS

Los niños pueden ser de corta estatura, pero son grandes en el mundo de los negocios. Más de la mitad de las compras en Estados Unidos se hacen para consumo familiar y muchas son productos para los pequeños. Estas compras son de comida rápida, suministros escolares, ropa, artículos para automóviles, equipos deportivos, computadoras, software y juegos de video, por nombrar sólo algunos. Así, hay una gran necesidad de investigaciones relacionadas con los infantes. La investigación con niños complica la ética de la investigación todavía más. En la actualidad, las cuestiones que se refieren a consentimiento y confidencialidad se complican por la mayor vulnerabilidad infantil. Por ejemplo, ¿se debe permitir a un niño que acepte participar en una investigación sin el consentimiento de sus padres? No está claro cuál es la edad mínima de consentimiento para la investigación de mercados. Sin embargo, para estar seguros, la mayor parte de la investigación estándar realizada con chicos de

menos de dieciséis años se debería hacer sólo con la autorización de los padres. Cuando el estudio se refiere a cuestiones que son para “audiencias adultas”, como la sexualidad humana o el consumo de alcohol, entonces se debe buscar el consentimiento paterno para cualquiera que tenga menos de dieciocho años. Es evidente que los niños de menos de cierta edad sólo deben ser entrevistados en presencia de uno de sus tutores. Sin embargo, ¿responderá de la misma forma cuando un padre está presente que cuando está solo? Imagínese preguntarle a un chico de catorce años si le gusta fumar. ¿Cómo cambiaría su respuesta en presencia de sus padres? Se deben considerar otros aspectos en apariencia inofensivos, como darle al niño un incentivo por su participación. Es posible que ni siquiera un sencillo obsequio como una barra de chocolate contará con la aprobación del tutor. La investigación con niños puede rendir una información muy útil. Sin embargo, también tiene más riesgos que la realizada con adultos. Cuando tenga dudas, debe considerar la forma en que le gustaría que sus hijos fueran tratados, y luego ir más allá para asegurarse de que no hay problemas éticos con el uso de los menores en la investigación. Fuentes: Ahuja, R.D., M. Walker y R. Tadepalli (2001), “Paternalism, Limited Paternalism and the Pontius Pilate Plight When Researching Children”, Journal of Business Ethics, 32 (julio), p.p. 81-92; Clegg, A. (2005), “Out of the Mouths of Babes”, Marketing Week (6/23), p. 43.

Los legisladores ponen cada vez más atención a las cuestiones de privacidad en el acopio de datos. Cuando se trata de niños, los investigadores tienen una obligación especial de velar por su seguridad. La Ley de Protección a la Privacidad Infantil en Línea (COPPA, por sus siglas en inglés) entró en vigor el 12 de abril de 2000, y define a un niño como cualquier persona menor de 13 años.Todo aquel que entre en contacto con un infante por medio de Internet está obligado a obtener el consentimiento de los padres y a notificar a éstos antes de que un niño le pueda proporcionar información o su identificación. Por tanto, un investigador que obtenga el nombre, número telefónico o dirección electrónica sin el consentimiento paterno, viola la ley. Aunque la ley y la ética no siempre se corresponden, en este caso es bastante claro que no se debe obtener la información personal de un niño. El siguiente recuadro de Investigación al instante explica con mayor detalle en qué formas la realización de investigaciones con niños es una cuestión compleja desde el punto de vista de la ética.

ENGAÑO EN LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN Y EL DERECHO A SER INFORMADO Diseños experimentales Las manipulaciones experimentales a menudo incluyen alguna forma de engaño. De hecho, sin algo de engaño, un investigador nunca sabría si un sujeto de investigación responde a la manipulación real o a su percepción de la variable experimental. Por esa razón los investigadores usan algunas veces los placebos. Un placebo es un efecto experimental falso que se usa para crear la percepción de un efecto verdadero. Imagine dos consumidores, que participan en un estudio del efecto de un nuevo complemento herbal para la hipertensión. Un consumidor recibe un paquete que contiene el suplemento con sabor a cítricos, el cual debe disolver en agua y tomar en el desayuno; el otro también recibe un paquete, pero en este caso éste contiene una mezcla que simplemente colorea el agua y le da sabor a cítrico; el segundo consumidor también cree que bebe el suplemento real. De esta forma, el efecto psicológico es el mismo en ambos sujetos, y cualquier diferencia en la hipertensión debe tener su causa en el contenido herbal del suplemento. Es interesante ver que los sujetos experimentales a menudo muestran algún efecto del placebo: la creencia de que han recibido un tratamiento provoca alguna consecuencia.


Este tipo de engaño se considera ético. En primer lugar, los investigadores que realizan el experimento deben: 1) obtener la cooperación voluntaria del sujeto de investigación, y 2) explicar a plenitud las variables experimentales reales aplicadas para la consecución del estudio. Todo experimento debe incluir una sesión interactiva de información donde se brinda explicaciones a los sujetos de investigación y se les da la oportunidad de hacer cualquier pregunta que puedan tener sobre el experimento.

Investigación descriptiva Algunas veces los investigadores llegarán a no hacer las preguntas del estudio a quienes responden en una simple investigación descriptiva. Así que se puede hacer una distinción entre el engaño y un silencio discreto. Por ejemplo, en ocasiones la pregunta de investigación se formula al entregarle a los participantes más información de la que necesitan para ofrecer una respuesta válida. Un investigador puede formular interrogantes sobre el precio percibido de un producto cuando su interés real es determinar de qué manera los consumidores se forman una impresión de la calidad. La investigación que se dirige a los empleados de ventas también considera algunas veces el engaño. Por ejemplo, en ocasiones los empleados son participantes pasivos en la investigación por observación que incluye a un comprador misterioso. Los mystery shooper son agentes de una firma de investigación a los que se paga por aparentar ser consumidores reales. Un comprador misterioso rara vez se identificaría como algo distinto a un cliente. Sin embargo, puesto que la mayoría de los empleados realiza su trabajo en público e incurre en conductas fácilmente observables, la investigación que utiliza a compradores misteriosos no se considera una invasión de su privacidad.

PROTECCIÓN CONTRA DAÑOS Los investigadores deben hacer todo lo posible para asegurarse de que los participantes no resulten vulnerados por un estudio. La mayor parte de la investigación de mercados no los expone a ningún daño. Sin embargo, el investigador debe considerar todas las posibilidades. Por ejemplo, si la investigación se refiere a probar comida o bebidas, existe la posibilidad de que un participante tenga una severa reacción alérgica. De modo similar, los investigadores que estudian la atmósfera en el lugar de trabajo y en la venta minorista, con frecuencia manipulan olores al impregnar el aire con ciertas esencias.16 El investigador en ocasiones queda en una situación difícil. De alguna manera tiene que detectar a qué cosas es alérgico el sujeto sin descubrir las condiciones experimentales reales. Una forma de lograrlo es pidiendo a los sujetos que entreguen una lista de posibles alergias, en apariencia como parte de un proyecto de investigación separado. En otras ocasiones, la investigación puede implicar algún daño psicológico. Esto puede darse como estrés en la forma de un tratamiento experimental que cuestiona alguna convicción profundamente arraigada. Por ejemplo, un investigador que estudia la conducta de ayuda puede llevar a un sujeto a creer que otra persona está siendo perjudicada en alguna forma. De este modo, el investigador ve cuánto soporta el sujeto sin hacer algo para ayudar a otro. En realidad, la otra persona suele ser un asociado de la investigación que simplemente pretende estar lesionado. Tres preguntas clave que determinan si un participante es tratado en forma no ética como resultado de procedimientos experimentales son: 1. ¿El sujeto de la investigación ha consentido en participar en un experimento? 2. ¿La investigación lo expone a un trauma psicológico o físico importante? 3. ¿El sujeto puede ser fácilmente devuelto a su situación inicial? En cuanto a la primera pregunta, la cuestión del consentimiento puede ser traicionera, porque si el investigador revela antes de tiempo de qué trata la investigación, la validez del experimento se verá amenazada. Además, los sujetos de investigación experimental suelen recibir algún incentivo por participar (asunto que se trata más adelante), pero desde un punto de vista ético, los incentivos no deben ser coercitivos. En otras palabras, por ejemplo, un miembro del cuerpo académico que busque voluntarios no debe negar la calificación a un estudiante si no participa en un experimento; el voluntario debe ofrecer su consentimiento sin temor a resultar perjudicado por negarse, y debe tener alguna idea de cualquier riesgo potencial al que podría verse expuesto. Si la respuesta a la segunda pregunta es afirmativa, entonces no se debe realizar la investigación. Si es negativa y se obtiene el consentimiento, entonces la manipulación no plantea un problema ético, y el investigador sigue adelante.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Es correcto o incorrecto?

© JEFF GREENBERG/PHOTOEDIT

Algunas veces la aplicación de procedimientos de investigación a los participantes plantea cuestiones éticas significativas que no pueden ser descartadas con facilidad por un solo investigador. Aquí es donde entra en juego el proceso de revisión por otros compañeros. Un comité de investigación de elementos humanos consiste de un panel de investigadores (y en ocasiones una autoridad legal) que revisa con cuidado los procedimientos propuestos para identificar cualquier aspecto ético o legal obvio o no tan obvio. De hecho, cualquier investigación apoyada con fondos estadounidenses federales debe sujetarse a una supervisión de este tipo. Este proceso de revisión para la obtención de fondos se describe en http://grants.nih.gov/grants/ peer/peer.htm. La mayor parte de la investigación de negocios es inocua y deja poco espacio para que surja un trauma físico o psicológico significativo. Sin embargo, las empresas que comercializan alimentos, suplementos, programas dietéticos o relacionados con la fisiología del ejercicio, o productos farmacéuticos, entre otros, sí hacen investigación de los consumidores donde el riesgo es factible. También los investigadores académicos algunas veces realizan estudios con riesgos significativos para los participantes. Tal podría ser el caso de un experimento para examinar la forma en que algún suplemento dietético podría hacer más grato el ejercicio, con lo que se crearía un mejor efecto en la salud y en lo psíquico. Es evidente que se necesita la revisión de un equipo de conocedores antes de realizar una investigación de este tipo. Como no es posible eliminar por completo el riesgo de la investigación, una revisión

elementos humanos es una buena red de protección. Se han atribuido muertes a la falta, o a la violación de la revisión por parte de elementos humanos. Algunas de éstas han generado una publicidad negativa hacia universidades muy conocidas, incluyendo la de Pennsylvania y la de Johns Hopkins. En otros casos, no es tan obvio el riesgo para los participantes. Por ejemplo, en fechas recientes varios investigadores se interesaron en realizar entrevistas personales a las víctimas del huracán Katrina. Los resultados del estudio pueden ayudar a las entidades públicas a atender mejor a las víctimas, permitir que las empresas respondan con bienes y servicios más apropiados, y ayudar a construir la teoría psicológica sobre la forma en que los consumidores toman decisiones en condiciones de alto trauma y estrés. Sin embargo, ¿es ético entrevistar a los participantes en medio de los escombros de su hogar? ¿Es ético entrevistar a quienes están en el proceso de búsqueda o sepultura de parientes que no sobrevivieron al desastre? Es evidente que se requiere una revisión completa de los procedimientos aplicables a estas situaciones. El número de los comités corporativos de supervisión aumenta cada vez más. Estas revisiones también consideran la posibilidad de problemas legales por los procedimientos experimentales o de investigación utilizados. Además, en la medida en que la tecnología borra la línea entre investigación y ventas, también se debe revisar la ética de la “investigación” que puede llegar a mezclarse con las ventas. También los experimentos realizados con animales necesitan una revisión profunda.

Fuentes: Glenn, David (2005), “Lost (and Found) in the Flood”, Chronicle of Higher Education, 52 (10/7), pp. A14-A19; Putney, S. B. y S. Gruskin (2002), “Time, Place and Consciousness: Three Dimensions of Meaning for U.S. Institutional Review Boards”, American Journal of Public Health, 92 (julio), pp. 1067-1071.

La tercera pregunta es en realidad valiosa para entender qué tan lejos se llega en la aplicación de manipulaciones a un sujeto de investigación. Si la respuesta es negativa, entonces no se debe realizar el experimento. La semblanza de apertura de este capítulo analizó el uso de la hipnosis en la investigación de mercados. Si el estado hipnótico causara un trauma severo al participante, o si no pudiera regresar con facilidad al estado prehipnótico, entonces no se debe usar ese procedimiento de investigación. Si, por ejemplo, el consumidor bajo hipnosis hace un gran número de compras y se hunde en deudas, será difícil regresarlo a su estado original; entonces es inadecuada la aplicación de ese recurso. Si la respuesta a esta pregunta es afirmativa, entonces la manipulación es ética. Muchas empresas de investigación y casi todas las universidades cuentan ahora con un comité de revisión de elementos humanos, el cual supervisa con cuidado el diseño de investigación propuesto para cerciorarse de que no se dañe a ningún participante. Un beneficio secundario de este comité es que también revisa los procedimientos para verificar que no se incurra en problemas legales por la aplicación de un diseño particular.

Derechos y obligaciones del investigador Las empresas de investigación de mercados y los departamentos que se encargan de esta función deben practicar una buena ética en los negocios. A menudo los investigadores son el centro de discusiones de ética en los negocios por la necesidad que tienen de interactuar con el público.Varias organizaciones profesionales han redactado y adoptado códigos de ética para sus investigadores, entre otras la American Marketing Association, la European Society for Opinion and Market Research y la Marketing Research Society.17 La figura 4.8 presenta el Código de ética de la American Marketing Association.


Además, los investigadores gozan de derechos. En particular, una vez que se contrata una firma de consultoría para que realice alguna investigación, tienen el derecho de contar con la cooperación del cliente contratante, así como el derecho a cobrar por el trabajo que realicen, mientras esté hecho de manera profesional. Algunas veces al cliente podrán no gustarle los resultados, pero el hecho de que no le gusten no es argumento para no pagar. El cliente también deberá cubrir la cantidad completa y de manera oportuna.

EL PROPÓSITO DE INVESTIGAR ES INVESTIGAR La mezcla de ventas e investigación Algunas veces los consumidores están de acuerdo en participar en una entrevista que suponen que es de investigación pura, pero al final resulta evidente que en realidad es una presentación de ventas. En el mejor de los casos esto es poco profesional, y en el peor es un fraude. La Comisión Federal de Comercio (FTC, por sus siglas en inglés) ha indicado que es ilegal usar cualquier plan, esquema o artimaña que disfrace la situación real de una persona que busca entrar a la casa, oficina u otro establecimiento de un sujeto no informado. Ninguna firma de investigación o investigador de mercados básico debe participar en esfuerzos de ventas. Los investigadores de mercados aplicados que trabajen para la empresa patrocinadora también deben evitar mezclar el marketing con las ventas. Sin embargo, la línea se diluye cada vez más con la tecnología en aumento.

Investigación que no es investigación Considere la siguiente conversación, que es común, entre un gerente de producto y un investigador de mercados. El gerente desea contratar a la firma para que emprenda una prueba de mercado a un nuevo producto: Investigador: Gerente de producto: Investigador: Gerente de producto: Investigador: Gerente de producto:

¿Qué pasa si los resultados no son favorables? ¿Por qué? Desde luego que lanzaremos el producto a nivel nacional. ¿Y qué pasa si los resultados son desfavorables? No lo serán. Estoy seguro de eso. Pero supongamos que lo son. No creo que debamos deshacernos de un buen producto sólo por nuestra pequeña prueba de mercado. Investigador: Entonces, ¿para qué hacemos la prueba? Gerente de producto: Escuche, Smith. Se trata de la introducción de un producto importante. Tiene que tener alguna investigación que lo apoye. Tal vez sea obvio entender lo que sucede en este caso. El gerente de producto en realidad quiere una investigación que justifique una decisión ya tomada. Si los resultados de la prueba de mercado contradicen la decisión, es casi seguro de que el gerente de producto desdeñe la investigación. Esto no es propiamente investigación como tal, sino una seudoinvestigación, ya que se conduce no con el fin de recabar información para tomar decisiones de marketing, sino para respaldar un punto de vista y satisfacer otras necesidades. El tipo más común de seudoinvestigación se realiza para justificar una decisión que ya se ha tomado o con la que la gerencia está muy comprometida. Una empresa de medios puede desear vender espacio publicitario en los buscadores de Internet.Aun cuando crea con toda seriedad que los anuncios valdrán lo que cobre a los anunciantes, puede no tener una evidencia significativa que apoye su punto de vista. Por tanto, la fuerza de ventas del anunciante puede ofrecer una realimentación que indique la resistencia del consumidor a trasladar su publicidad de la radio local a Internet. Entonces la empresa de publicidad puede encargar un estudio, en el cual el único resultado que le importe es que le digan que los anuncios en Internet serán efectivos. En este caso, el investigador debe separarse del proyecto si le queda claro que la gerencia tiene el evidente deseo de que la investigación apoye sólo una opinión predeterminada. Aunque es bastante normal que un investigador externo se aleje de un proyecto de esta clase, la situación es distinta cuando un investigador interno rechaza un trabajo de éstos. Así, denegar la seudoinvestigación es un derecho del investigador, pero es una obligación del gerente. En ocasiones se pide la investigación de mercados simplemente para culpar a cierta área. Un gerente de producto puede solicitar de manera deliberada un estudio aunque no tenga el propósito de prestar atención a sus conclusiones y recomendaciones. El gerente de un proyecto particular está en problemas, pero juega a cubrir sus errores de gerencia. Si el proyecto falla, la investigación de mercados será el chivo expiatorio. El ardid podría incluir expresar algo como: “Bueno, ¡el investigador debía haber descubierto antes el problema!”

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94 FIGURA 4.8 Código de ética de la American Marketing Association

La American Marketing Association, en fomento a su objetivo central de hacer avanzar la ciencia del marketing y en reconocimiento de sus obligaciones hacia el público, ha establecido estos principios de práctica ética en la investigación de mercados con el fin de que sirva de guía para sus miembros. En una sociedad cada vez más compleja, la investigación de mercados depende cada vez más de la información de marketing obtenida de manera sistemática e inteligente. El consumidor es fuente de gran parte de esta información. Al buscar la cooperación del consumidor en el desarrollo de la información, la gerencia de marketing debe reconocer su obligación de proteger al público contra una interpretación equivocada y una explotación disfrazada de investigación. Asimismo, el profesional de la investigación tiene una obligación hacia la disciplina que practica y hacia aquellos que le ofrecen apoyo para su práctica: la obligación de apegarse a los estándares básicos y comúnmente aceptados de la investigación científica según se aplica al dominio de la investigación de mercados. La finalidad de este código es definir los estándares éticos requeridos en la investigación de mercados y que satisfagan estas obligaciones. La adherencia a este código asegurará al usuario de la investigación de mercados que ésta se realice de acuerdo con las prácticas éticas aceptables. Aquellos que participen en la investigación encontrarán en este código la afirmación de principios rectos y honestos que se han desarrollado a través de los años en los que la profesión ha ido creciendo. Los entrevistadores de campo, que son los puntos de contacto entre la profesión y el consumidor, también encontrarán una guía para el cumplimiento de su muy importante función. Para los usuarios de la investigación, profesionales y entrevistadores

1. Ningún individuo u organización emprenderá actividad alguna que esté directa o indirectamente representada como investigación de mercados, sino únicamente aquel que tenga como propósito real el intento de venta de mercancía o servicios a algunos o a todos los potenciales entrevistados en el curso de la investigación. 2. Si se le ha hecho creer, directa o indirectamente, a un encuestado que está participando en una encuesta de investigación de mercados y que su anonimato será protegido, el nombre del encuestado no debe comunicársele a nadie externo a la organización investigadora o del departamento de investigación, o usarse con ningún otro propósito diferente al del estudio.

Para los profesionales de la investigación

1. No habrá una representación equivocada, intencional o deliberada de los métodos de investigación o los resultados. Se ofrecerá una descripción adecuada de los métodos empleados según lo solicite el patrocinador de la investigación. Se pondrá a disposición de los compradores de la investigación la evidencia de que el trabajo de campo se ha completado de acuerdo con las especificaciones. 2. La identidad del patrocinador de la encuesta y/o del cliente final para quien se realice la encuesta se mantendrá como confidencial por la organización o departamento de investigación y no se utilizará para ganancia personal o se pondrá a disposición de alguna parte externa a menos que el cliente autorice específicamente ese lanzamiento. 3. La organización investigadora no emprenderá estudios para clientes de la competencia cuando tales estudios pongan en peligro la naturaleza confidencial de las relaciones cliente-agencia. Para los usuarios de la investigación de mercados

1. El usuario de una investigación no difundirá de manera intencional las conclusiones de un proyecto o servicio de investigación determinado que sean inconsistentes o no estén respaldadas por los datos. 2. En el caso de que un diseño único –que implique técnicas, enfoques o conceptos poco comunes para los profesionales de la investigación–, esté involucrado en un proyecto de investigación, el usuario potencial de la investigación no debe solicitar tal diseño al profesional y entregarlo a otro para que lo ejecute sin la aprobación del creador del diseño. Para los entrevistadores de campo

1. Las tareas de investigación y materiales recibidos, así como la información obtenida de los encuestados debe ser conservada de forma confidencial por el entrevistador y no revelarse a nadie, salvo a la organización investigadora que esté realizando el estudio de mercado. 2. No se deberá usar, directa o indirectamente, información obtenida a través de una actividad de investigación de mercados para provecho o ventaja personal del entrevistador. 3. Las entrevistas se deben realizar en estricta conformidad con las especificaciones e instrucciones recibidas. 4. Un entrevistador no debe realizar de manera simultánea dos o más asignaciones de entrevista a menos que así lo autoricen todos los contratistas o empleadores interesados. Se espera que los miembros de la American Marketing Association se conduzcan de acuerdo con las estipulaciones de este código en todas sus actividades de investigación de mercados.

“AMA adopta nuevo Código de ética”, Marketing News, 11 de septiembre, 1987, pp. 1-10. Reimpreso con permiso de la American Marketing Association.

Encuestas para empujar Los políticos han confeccionado un tipo particular de seudoinvestigación como medio para perjudicar la fama de los candidatos opositores. Una encuesta para empujar es telemarketing disfrazado de investigación. Su nombre se deriva del hecho de que el propósito de la encuesta es empujar al consumidor a una respuesta predeterminada. Por ejemplo, se llama a miles de electores potenciales y se les pide que participen en una consulta. Luego el entrevistador hace preguntas que tienen un sesgo negativo sobre un candidato.

Monitoreo del servicio En ocasiones, la línea entre la investigación y el servicio al cliente no es totalmente clara. Por ejemplo, Toyota encuesta a todos los propietarios de automóviles nuevos de su marca después de un año de poseer el vehículo. Aunque la encuesta parece una investigación, también revela información útil para corregir algo que ande mal con el cliente. Por ejemplo, si la investigación muestra que el automovilista está insatisfecho con la forma en


I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Venta de energía: ¿Un dilema ético? La línea que separa la investigación de las ventas no siempre es clara. Una de las rutinas del investigador de una gran compañía de electricidad es recabar información programática sobre la satisfacción del cliente. El almacenamiento de datos resultante contiene información sobre el uso (y cortes) de energía, cantidad de electrodomésticos, facturación, información demográfica y ubicación geográfica de los consumidores, así como de las percepciones de calidad y satisfacción del cliente. Esta información es útil para ayudar a la empresa a monitorear qué tan bien atiende a su clientela. Sin embargo, la empresa también está en el negocio de venta de electrodomésticos y programas de servicio que ayudan a reducir los costos de la electricidad. El jefe del investigador le pregunta si es posible identificar a los consumidores con baja satisfacción y luego dirigir esfuerzos para venderles aparatos y programas que reduzcan el monto de su facturación con la esperanza de crear una mayor satisfacción.

¿Qué debe hacer el investigador? La tecnología está haciendo cada vez más difusa la línea entre la investigación y las ventas. Es muy probable que los datos recabados por las empresas con las que usted tiene transacciones en online se pudieran utilizar para empujar productos de su agrado. Éste es el punto de la tecnología de empujar. ¿Qué hace que esto sea ético o no ético? Si hay consentimiento, es claro que es ético. ¿Qué otros desafíos éticos se podrían enfrentar conforme la tecnología para recabar información de los consumidores se sigue desarrollando?

que siente el manejo del auto,Toyota podría hacer un seguimiento específico de esa persona. El seguimiento podría resultar en el cambio de las llantas, lo que se traduciría en viajes más suaves y cómodos, así como en un atumovilista más satisfecho. Pero si surge un patrón que muestra a otros clientes con la misma opinión,Toyota cambiará las llantas originales usadas en ese modelo. En este caso, existe tanto la investigación como el servicio al cliente y puesto que el automóvil está cubierto por una garantía, no debe haber intento de venta. A menudo se pide a los investigadores que diseñen encuestas de satisfacción. Éstas pueden identificar a los clientes para que la empresa los pueda contactar. Esta práctica es aceptable en la medida en que el investigador ofrezca al cliente la opción de ser contactado o no. En otras palabras, se le debe preguntar si está bien que alguien lo busque después para mejorar su satisfacción. De hecho, hay situaciones en las que un cliente quedará más satisfecho si compra algún producto. El recuadro de Investigación al instante anterior describe una de estas situaciones. Aquí la ética es menos clara que en el ejemplo de monitoreo del servicio recién mencionado. Las encuestas para empujar la venta bajo el disfraz de una investigación y la seudoinvestigación son afirmaciones engañosas del verdadero propósito del estudio, y deben ser evitadas. Es importante que los investigadores entiendan la diferencia entre investigación y ventas.

OBJETIVIDAD En todo este libro se hace hincapié en la necesidad de una investigación científica objetiva. Los investigadores deben mantener altos estándares para tener la certeza de que sus datos son correctos. Aún más: no deben tratar de forma deliberada de probar un asunto particular con propósitos políticos.

INVESTIGACIÓN TERGIVERSADA No es necesario decir que no se deben falsear los resultados de la investigación. Esto significa, por ejemplo, que la validez estadística de una prueba debe expresarse con toda precisión, y que el significado de los hallazgos no debe ser subestimado ni sobreestimado. Investigador y cliente comparten esta obligación. Hay muchas formas en que los resultados pueden ser informados de un modo que no es en su totalidad cabal y honesto. Por ejemplo, un investigador que presenta resultados que muestran una relación entre el gasto en publicidad y las ventas también podría descubrir que esta relación desaparece cuando se incorporan al análisis los precios de los competidores primarios. En otras palabras, la relación entre el gasto en publicidad y las ventas resulta espuria por los precios de los competidores (véase el capítulo 3). Así, sería cuestionable, por decir lo menos, elaborar una conclusión que sugiera que las ventas se podrían incrementar si aumenta el gasto en anuncios, sin mencionar también la naturaleza espuria de esta conclusión.

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96 FIGURA 4.9 Cómo pueden distorsionarse los resultados en un informe o presentación

5

5

4.5 4.8

4 3.5

4.6 Hombres Mujeres

4.4

Hombres Mujeres

3 2.5 2

4.2 1.5 1

4 Calidad*

Satisfacción*

Calidad*

Satisfacción*

B) El investigador señala una diferencia “trivial” en las percepciones de calidad A) El investigador señala una “gran” diferencia en las calificaciones de calidad. entre hombres y mujeres. No hay diferencia en las calificaciones Los hombres informan mucho mayor calidad en el servicio que las mujeres. de satisfacción de hombres y mujeres. En contraste, las mujeres informan sólo “ligeramente” menos satisfacción que los hombres.

Honestidad en la presentación de los resultados También puede resultar engañosa la forma en que se presentan los resultados. Por ejemplo, es posible crear gráficas que hagan que una muy pequeña diferencia parezca muy grande; del mismo modo, se pueden alterar para que una diferencia significativa parezca pequeña. La figura 4.9 ilustra este efecto. Cada gráfica presenta exactamente los mismos datos. Estos datos son las respuestas de los consumidores a las calificaciones de calidad en el servicio y satisfacción. Ambas se obtienen en una escala de cinco puntos: de fuerte desacuerdo a fuerte acuerdo. La gráfica A parece mostrar diferencias significativas entre hombres y mujeres, en particular para la calificación de calidad en el servicio; sin embargo, note que la escala se muestra de 4 a 5. En la gráfica B el investigador presenta los mismos datos, pero muestra toda la escala (1 a 5). Ahora las diferencias aparecen como triviales. Todas las gráficas y figuras deben reflejar a plenitud el ámbito pertinente de valores informados por quienes respondieron. Si la escala va de 1 a 5, entonces la gráfica debe reflejar los límites 1 a 5, a menos que exista un valor que los usuarios no hayan utilizado. Si ninguno, o sólo muy pocos calificaron con 1 la calidad del servicio o su satisfacción, entonces puede ser adecuado mostrar los límites 2 a 5. Sin embargo, si hubiera duda, el investigador debe mostrar toda la escala.

Honestidad en el informe de errores De modo similar, ningún error de consideración que haya ocurrido durante el estudio se debe ocultar a la gerencia o al patrocinador. Ocultar errores o variaciones de los procedimientos adecuados tiende a distorsionar o matizar los resultados. El error puede provenir de la investigación, pues cualquier diseño presenta limitaciones. Por ejemplo, la muestra puede ser más pequeña que lo ideal. En el informe y presentación de la investigación el investigador debe señalar las limitaciones clave. De este modo, se entiende cualquier factor que modifique las conclusiones. Quien toma las decisiones necesita esta información para decidir si debe tomar un curso de acción riesgoso.

CONFIDENCIALIDAD La confidencialidad entra en juego en diversas formas. El investigador de mercados con frecuencia es obligado a proteger tanto la del patrocinador como la del participante en la investigación. De hecho, los clientes empresariales aprecian la confidencialidad de los investigadores más que cualquier otro atributo de una firma de investigación.18 Imagine al encargado de la prueba de mercado de un nuevo dispositivo de alta tecnología, como el iPod de Apple que permite el video interactivo. Inmediatamente después de realizar esa investigación, el mismo investigador es buscado por Samsung, que todavía no desarrolla estos aparatos de video, y quiere que se indague si hay mercado o no para videos iPod de cualquier tipo. El investigador ahora se halla en una situación difícil. Existe un verdadero dilema ético con múltiples opciones para él.


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• Aceptar hacer la investigación para Samsung y usar algunos resultados del estudio de Apple en la preparación de un informe y recomendaciones para la primera firma. • Aceptar vender el nuevo concepto a Samsung sin realizar ninguna investigación adicional. En otras palabras, entregar los secretos de Apple a su competidora. • Realizar un proyecto en su totalidad nuevo para Samsung sin revelar ninguno de los resultados o ideas del estudio de Apple. • Rechazar la invitación para encargarse del estudio, sin revelar ninguna información de Apple a Samsung. ¿Cuál es la mejor decisión? Es evidente que las primeras dos opciones violan el principio de confidencialidad del cliente: no son éticas. La tercera opción, realizar un estudio nuevo en su totalidad, es una posibilidad. Sin embargo, resulta casi imposible hacer todo el proyecto como si nunca se hubiera efectuado el estudio de Apple. Aun con las mejores intenciones, el investigador puede violar sin proponérselo la confidencialidad de Apple. La última opción es la mejor desde el punto de vista moral para evitar cualquier potencial conflicto de interés. En otras palabras, las acciones que servirían mejor a un cliente, Samsung, irían en detrimento de otro cliente, Apple. En general, es mejor evitar trabajar con dos competidores directos. Lo más conveniente es que el investigador firme previamente un acuerdo de confidencialidad con los participantes. Por ejemplo, alguien que realiza una encuesta de investigación descriptiva quizá haya identificado en el curso de su indagación la dirección electrónica de los participantes. Después de ver los resultados, el cliente puede pedir esas direcciones como una lógica lista de candidatos. No obstante, si el investigador aseguró confidencialidad a cada participante, conforme a la ética, no puede entregar al cliente esas direcciones electrónicas. En verdad, un compromiso de confidencialidad también ayuda a construir la confianza entre quienes responden la encuesta.19

DIFUSIÓN DE CONCLUSIONES DEFECTUOSAS El Código de ética de la American Marketing Association declara que “el usuario de una investigación no difundirá a sabiendas conclusiones de un proyecto o servicio de investigación que sean inconsistentes o no estén confirmadas por los datos”. Un ejemplo dramático de violación de este principio ocurrió en el anuncio de un estudio de fumadores de cigarrillos. El anuncio comparaba dos marcas y afirmaba que “entre quienes expresaban una preferencia, más de 65 por ciento prefirió la marca anunciada sobre la marca de la competencia. La parte engañosa de esta afirmación es que la mayoría de quienes respondieron no expresó una preferencia; esa mayoría dijo que ambas marcas sabían más o menos igual. Así, sólo un porcentaje muy pequeño de la muestra reveló en realidad una preferencia, por lo que los resultados fueron algo engañosos. Este ocultamiento de los resultados viola la obligación de informar las conclusiones correctas.

AL PUNTO Él usa la estadística como un borracho usa un poste de luz: más para apoyarse que para alumbrarse. –Andrew Lang

Derechos y obligaciones del cliente patrocinador (usuario) CONDUCTA ÉTICA ENTRE COMPRADOR Y VENDEDOR La ética en los negocios que se espera entre un agente de compras y un representante de ventas se debe mantener en una investigación de mercados. Por ejemplo, si un agente de compras ya decidió adquirir el producto de un amigo, sería poco ético que solicitara cotizaciones de otros proveedores que no tienen oportunidad de ser aceptados. Asimismo, un cliente que busca investigaciones sólo debe solicitar cotizaciones de firmas con una posibilidad legítima de realizar el trabajo. Además, cualquier cuestión sobre la obligación ética de un cliente estaría incompleta si no menciona que el usuario está obligado a pagar al proveedor el monto y en el tiempo acordados.


98 UNA RELACIÓN ABIERTA CON LOS PROVEEDORES DE INVESTIGACIÓN

El cliente patrocinador tiene la obligación de alentar al proveedor a buscar la verdad con objetividad. Para estimular esta objetividad, debe entregar una declaración completa y abierta de la situación, una revelación completa de las restricciones de tiempo y dinero, y cualesquiera otros elementos de juicio que auxilien al investigador. Ello significa que éste debe contar con un acceso adecuado a quienes toman decisiones clave, los que deben estar de acuerdo en discutir de manera abierta y honesta las cuestiones relacionadas con la situación. Por último, esto significa que el cliente está abierto a usar los resultados de la investigación. El tiempo es simplemente demasiado valioso como para pedirle a un investigador que se haga cargo de un proyecto cuando no se piensan utilizar los resultados.

UNA RELACIÓN ABIERTA CON LAS PARTES INTERESADAS Las conclusiones deben basarse en datos, no en conjeturas. Los usuarios no deben difundir en forma deliberada conclusiones de un proyecto de investigación de modo que se falseen y den a entender algo que no esté apoyado por los datos. Tergiversar los resultados para aprovecharlos de forma indebida o para apoyar alguna postura política plantea cuestiones éticas serias. Un usuario también puede verse tentado a tergiversar los resultados cuando trata de cerrar una venta. Es evidente que esto también es moralmente inapropiado. La investigación de apoyo legal, que se emprende para respaldar un reclamo específico en una acción legal o para representar a un grupo de promoción de alguna causa, coloca al cliente en una situación peculiar. En estos casos, a menudo se pide a los investigadores que realicen estudios de apoyo en su calidad de testigos expertos. Por ejemplo, se les pide que, como testigos, presenten evidencia de que una marca “maravilla” reduce el valor de otra marca más conocida. En la investigación convencional, atributos como el tamaño de la muestra, el perfil de la gente entrevistada y el número de preguntas formuladas se ponderan contra el costo en la investigación tradicional. Pero en este caso, sin embargo, la opinión de un tribunal sobre la confiabilidad de los resultados de una investigación se puede basar exclusivamente en cualquier aspecto específico del estudio. Así, hasta la desviación más ligera de los procedimientos correctos desde un punto de vista técnico puede ser magnificada por un abogado para lograr que un proyecto estándar de investigación de mercados no parezca adecuado ante los ojos de un juez. ¿Qué tan abierto debe ser el cliente en un tribunal? La ética de la investigación de promoción plantea varias cuestiones serias que pueden desembocar en un dilema moral: • La primera responsabilidad de los abogados es representar a sus clientes. Por tanto, podrían estar no tan interesados en la verdad como en hallar pruebas que apoyen la postura de su cliente. Presentar resultados veraces de investigación pueden perjudicarlo. • El investigador debe ser objetivo. Sin embargo, corre el riesgo de dirigir una investigación que no apoye la posición deseada. En este caso, el abogado puede preguntar al investigador si es posible interpretar los resultados de manera diferente. • ¿El abogado (en este caso, usuario de la investigación) debe pedir al investigador que atestigüe y presente un cuadro incorrecto de los resultados? Desde el punto de vista ético, ciertamente el abogado no debe pedir al investigador que sea testigo y alentar un acto de perjurio. El abogado puede hacer preguntas específicas que sean tan limitadas que, si se toman aisladas, pareciera que apoyan la postura del cliente. Sin embargo, esto es arriesgado porque es probable que el abogado de la contraparte también tenga un testigo experto que sugiera preguntas para un interrogatorio contrario. Para regresar al ejemplo de la marca, si la investigación no apoya la existencia de una violación del nombre de marca conocida, entonces es probable que el abogado no deba hacer que el investigador sea su testigo. Los investigadores de apoyo no necesariamente sesgan los resultados en forma deliberada. Sin embargo, es raro que los abogados entreguen evidencias de investigaciones de apoyo que no respalden la postura de sus clientes. La pregunta nodal de la investigación de apoyo se refiere a la objetividad: ¿el investigador puede buscar la verdad cuando el cliente que lo patrocina desea apoyar su postura en un juicio? El aspecto ético nace de un conflicto entre la ética legal y la ética de la investigación. Aunque los tribunales hayan implantado estándares judiciales para la metodología de la investigación de mercados, tal vez sólo el cliente y el investigador pueden solucionar esta cuestión.


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Privacidad La gente cree que el acopio y distribución de información personal sin su conocimiento es una violación grave de su privacidad. Los derechos de privacidad de los participantes en una investigación crean una obligación en el usuario del estudio. Suponga que una firma de marketing de bases de datos ofrece una lista de correo compilada tras revisar información de uso de marcas por millones de familias. La información sería de extremo valor para su empresa, pero usted sospecha que a las personas que llenaron los formatos con su información les hicieron creer que participaban en una encuesta. ¿Sería ético comprar la lista? Si quienes respondieron fueron engañados sobre el propósito de la encuesta y después se venden sus nombres como parte de una lista de correos a un usuario, esta práctica es ciertamente no ética. El usuario y el proveedor de la investigación tienen el compromiso de mantener la privacidad de quienes respondieron. Considere otro ejemplo. Los gerentes de ventas saben que una encuesta para investigar las intenciones de compra de sus clientes de negocio a negocio incluye un medio para agregar el nombre del consumidor a cada cuestionario. Esta información confidencial podría ser aprovechada por un representante de ventas que visite a un cliente específico. Un usuario que desee conducirse en forma ética debe resistir la tentación de identificar estas cuentas (es decir, a quienes respondieron) de los candidatos más atractivos.

Privacidad en Internet La privacidad en Internet es un asunto controvertido. Diversos grupos cuestionan la idea de que los cuestionarios en los sitios web, formas de registro y otros medios para recabar información personal de verdad se mantengan confidenciales. Muchos mercadólogos arguyen que sus organizaciones no necesitan saber quién es el usuario porque el nombre del individuo no es importante para sus propósitos. Sin embargo, sí quieren conocer cierta información, como las características demográficas (o de uso del producto) asociadas con un perfil anónimo. Por ejemplo, un anunciante en Internet podría alcanzar a un público meta sin tener acceso a información de su identidad. Desde luego, empresas no éticas pueden violar los lineamientos del anonimato. La investigación muestra que los consumidores son sensibles a los avisos de confidencialidad antes de entregar información por medio de un sitio web. Más de 80 por ciento informa que busca las garantías de privacidad específicas antes de entregar su información vía electrónica. Por si fuera poco, más de la mitad cree que las empresas no hacen lo suficiente para asegurar la privacidad de la información personal.20 Así, los usuarios de la investigación no deben revelar información privada sin permiso de los consumidores que la entregaron.

Una nota final sobre la ética Es cierto que hay investigadores que falsearían los resultados o que los inventarían para obtener una ganancia personal. Sin embargo, no se trata de profesionales. Cuando alguien es profesional, entiende que las acciones propias no sólo tienen consecuencias para uno mismo, sino también para todo el campo profesional. En verdad, apenas unos cuantos investigadores inescrupulosos pueden darle mala fama a toda el área. Por ello los investigadores deben mantener la mayor integridad en su trabajo para proteger al sector. Los participantes en una investigación también deben cumplir su papel; si no lo hacen, los datos que entreguen no llevarán a mejores productos para todos los consumidores. Por último, los usuarios de la investigación también deben seguir una buena ética profesional al tratar a los investigadores y los resultados de sus indagaciones. Cuando las tres partes cumplen con integridad, los consumidores y la sociedad recibirán el máximo beneficio de una investigación de mercados profesional.

Resumen 1. Determinar cuándo se debe realizar investigación interna y cuándo externa.

La empresa que necesita la investigación no siempre es la mejor para encargarse de ella. Algunas veces es preferible usar un proveedor externo. Una agencia externa es la mejor opción cuando se requiere una perspectiva fresca, cuando sería difícil que los investigadores internos fueran objetivos y cuando la empresa externa tiene alguna habilidad especial. En contraste, es mejor la investigación interna cuando debe hacerse con mucha rapidez,


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cuando el proyecto requiere una colaboración estrecha de muchos empleados dentro de la empresa, cuando el presupuesto para el proyecto es limitado y cuando la secrecía es una gran preocupación. La decisión de salir a encargar una investigación o de hacerla adentro depende de estos aspectos particulares. 2. Familiarizarse con los tipos, responsabilidades y rutas de carrera disponibles en el sector de la investigación de mercados. La función de investigación de mercados puede organizarse de varias formas, lo cual depende del tamaño y área de negocios de la empresa y de su refinamiento en el estudio. Los gerentes de investigación de mercados deben recordar que son gerentes, no sólo investigadores. La investigación de mercados ofrece numerosas oportunidades de carrera. Los puestos a nivel más bajo pueden ser para tareas como captura de datos o realización de investigación por encuestas. El puesto de analista de investigación es el siguiente paso en la ruta de la carrera. Incluye el diseño de proyectos, preparación de propuestas, análisis e interpretación de datos. Aunque hay varios puestos intermedios que difieren según si uno trabaja en una empresa grande o pequeña, el director de investigación de mercados es el principal funcionario de información a cargo de los sistemas de investigación de mercados y proyectos de investigación. Es quien planea, ejecuta y controla la función de investigación de mercados. 3. Entender las relaciones a menudo conflictivas entre la gerencia de marketing y los investigadores de mercados. Investigadores y gerentes tienen metas diferentes y a menudo entran en conflicto. Algunas de las fricción más importantes incluyen el dinero, tiempo, intuición y experiencia. Los gerentes desean gastar la menor cantidad posible de dinero y tener la invesstigación en el menor tiempo imaginable, y creen que la intuición y experiencia son buenos sustitutos de un estudio. Los investigadores, por su parte intercambiarían un mayor gasto por una mayor precisión en la investigación, les gustaría tener más tiempo para lograr una mayor certeza de resultados y dudan en apoyarse en la intuición y la experiencia. Una mejor comunicación es un elemento clave para reducir este conflicto. Una herramienta útil es la integración de equipos transfuncionales. 4. Definir la ética y entender cómo se aplica en la investigación de mercados.

La ética en el marketing es la aplicación de la moral a la conducta relacionada con el entorno de intercambio. En general, una buena ética se ajusta a la noción de lo “correcto”, y una falta de ética se ajusta a la noción de lo “incorrecto”. Quienes intervienen en la investigación de mercados enfrentan numerosos dilemas éticos. Los investigadores atienden a sus clientes; o dicho de otra forma, los hacedores de la investigación atienden a los usuarios de ésta. A menudo es fácil que un hacedor ponga en riesgo los estándares profesionales con el único fin de agradar al usuario. Después de todo, es quien paga las cuentas. Dado el gran número de dilemas morales relacionados con la investigación, la ética es muy importante en la investigación de mercados.

5. Conocer y apreciar los derechos y obligaciones de: a) quienes participan en la investigación; b) los investigadores de mercados, y c) el cliente o patrocinador de la investigación de mercados. Cada parte que interviene en un estudio tiene ciertos derechos y obligaciones. En

general, éstos son interdependientes en el sentido de que el derecho de una parte con frecuencia conlleva una obligación para otra. Aunque los derechos y obligaciones de las tres partes son importantes, la obligación del investigador de proteger a los participantes es de particular importancia. Algunas veces, las manipulaciones experimentales exponen a los sujetos a alguna forma de daño o los involucra en una trampa. El investigador debe estar dispuesto a informar a plenitud a los sujetos el verdadero propósito de la investigación durante una sesión destinada a este propósito. Asimismo, el investigador debe evitar sujetar a los participantes a traumas físicos o psicológicos indebidos. Además, debe ser razonablemente fácil regresar a un sujeto experimental a su situación original, previa al experimento. 6. Saber evitar un conflicto de intereses cuando se realiza una investigación de mercados. Los conflictos de intereses surgen cuando un investigador se enfrenta al dilema de que hacer algo que beneficie a un cliente a expensas de otro. Una buena forma de evitar el conflicto de intereses es evitar participar en proyectos múltiples que se relacionen con diferentes empresas.

Términos y conceptos clave Agencia externa Investigación interna Director de investigación de mercados Analista de investigación Auxiliares de investigación Gerente de sistemas de apoyo a las decisiones (DSS) Analista de pronósticos Generalista de investigación Equipos transfuncionales Proveedores de investigación Servicio sindicado

Servicio de investigación estandarizada Investigación a la medida Ética en el marketing Normas morales Dilema ético Relativismo Idealismo Consentimiento informado Confidencialidad Legislación de no llamar

Spyware Placebo Sesión interactiva de información Compradores misteriosos Comité de revisión de elementos humanos Seudoinvestigación Encuestas para empujar Conflicto de intereses Investigación de apoyo


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Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Cuáles son las condiciones que hacen preferible que la investigación se haga de forma interna? ¿Cuáles son las condiciones que hacen preferible que la investigación sea externa? 2. Lea un artículo reciente en The Wall Street Journal u otra fuente clave que tenga que ver con la introducción de un nuevo producto. ¿Usted piensa que sería mejor que esa firma hiciera una investigación interna o utilizara una agencia externa? Explique su respuesta. 3. ¿Cuál podría ser la estructura organizacional del departamento de investigación en las siguientes corporaciones? a) Una agencia de publicidad grande. b) Una empresa propiedad de su fundador que opera una cadena de 20 restaurantes. c) Su universidad. d) Una empresa dedicada a las ventas industriales con cuatro divisiones de productos. e) Una empresa grande de productos de consumo.

4. ¿Qué problemas puede enfrentar un director de investigación de mercados en su función de gerente? 5. ¿Cuáles son algunas causas básicas de conflictos entre la gerencia y la investigación de mercados? 6. Comente la situación siguiente: un gerente de producto pide al departamento de investigación que proyecte los costos de algunos ingredientes básicos (materias primas) para un nuevo producto. El investigador señala que no se trata de un trabajo de investigación, sino de un pronóstico de producción. 7. ¿Cuál es la diferencia entre la investigación y la seudoinvestigación? Cite varios ejemplos de cada una. 8. ÉTICA ¿Qué es la ética en el marketing? ¿En qué sentido es importante este componente en la investigación? 9. ÉTICA ¿Cuál es la diferencia entre el relativismo ético y el idealismo ético? ¿En qué sentido podrían diferir una persona con una filosofía de idealismo ético y otra con una filosofía de relativismo ético respecto de incluir una tentativa de ventas al final de una encuesta de investigación? 10. ÉTICA ¿Qué obligaciones tiene un investigador respecto de la confidencialidad? 11. ¿Cómo ayuda un investigador de mercados a la alta gerencia a entender mejor las funciones y limitaciones de la investigación? 12. ÉTICA Liste por lo menos una obligación del investigador respecto de los participantes (quienes responden), los investigadores de mercados y los clientes de la investigación (patrocinadores). 13. ÉTICA ¿Qué es un conflicto de interés en el contexto de una investigación? ¿Cómo se puede evitar? 14. ÉTICA ¿Qué preguntas clave ayudan a responder la pregunta de si se trata con ética a los participantes de un experimento en una investigación?

15. Identifique a un proveedor de investigación en su área y determine qué servicios sindicados y otras funciones están disponibles para los clientes. 16. RED Use Internet para encontrar al menos cinco firmas de investigación de mercados que realicen encuestas. Liste y describa cada una. 17. ¿Qué acciones podría emprender el sector de investigación de mercados para convencer al público de que la suya es una actividad legítima, y que las empresas que ocultan sus intenciones y distorsionan las conclusiones para lograr sus propósitos no son verdaderas empresas de investigación de mercados? 18. ÉTICA Comente la ética de las siguientes situaciones: a) Un club minorista de alimentos anuncia “ahorros hasta de 30 por ciento” después de que una encuesta reveló que los ahorros iban de 2 a 30 por ciento sobre el precio promedio de artículos seleccionados. b) Una estación de radio emite el mensaje siguiente durante el periodo de calificación sindicada del servicio: “Por favor, llene su diario (que lista qué medios de difusión el consumidor ha estado escuchando o viendo).” c) Un minorista de máquinas de coser anuncia una prueba de mercado e indica que el precio regular se reducirá a la mitad sólo por tres días. d) Un investigador dice a un participante potencial que una entrevista durará 10 minutos, en lugar de los 30 que él espera. e) Una participante dice al entrevistador que desea cooperar con la encuesta, pero su tiempo es valioso, por lo que espera que le paguen por la entrevista. f ) Cuando usted visita el sitio web principal de su equipo de deportes favorito, se le pide que llene un cuestionario de registro antes de que se le permita el acceso. El equipo vende luego esa información (equipo favorito, edad, domicilio, etc.) a una empresa que vende recuerdos deportivos por catálogo y por correo directo.

19.

ÉTICA

Comente la entrevista siguiente:

Entrevistador: Buenas tardes. Soy la señora Johnson y trabajo en Servicios de consejería. Estamos realizando una encuesta relacionada con Parque Memorial. ¿Tiene un plan de servicios funerarios? Por favor, responda sí o no. Entrevistado: (Guarda silencio.) Entrevistador: ¿Usted no tiene un plan de servicios funerarios, verdad? Entrevistado: No. Entrevistador: ¿Le importaría si yo le envío una carta relacionada con Parque Memorial?¿Por favor, responda sí o no. Entrevistado: No. Entrevistador: ¿Me daría su dirección?

20.

ÉTICA Trate de participar en una encuesta en un sitio web de encuestas como www.mysurvey.com o www.themsgroup.com. Prepare un breve ensayo sobre su experiencia. Ponga particular atención a la forma en que estos sitios tienen protecciones para evitar que los niños ofrezcan información personal.

Actividades de investigación 1. Encuentre la declaración de misión de Burke, Inc. (www. burke.com). ¿Qué oportunidades de carrera existen en Burke? ¿Usted la consideraría una empresa pequeña, mediana o grande? 2. RED-ÉTICA Un propósito de la Market Research Society de

Reino Unido es establecer y hacer cumplir las normas éticas que deben observar los profesionales de la investigación. Vaya a su sitio web en www.marketresearch.org.uk. Dé clic en su código de conducta y evalúelo a la luz del código de la AMA.


102 Caso 4.1 Global Eating Barton Boomer, director de investigación de mercados de una firma grande de investigación, tiene una licenciatura en marketing por la Universidad Estatal de Michigan. Ingresó a la empresa hace nueve años, después de trabajar un año como capacitador en investigación de mercados en las oficinas corporativas de una empacadora en el occidente. Barton tiene esposa y dos hijos. Gana $60 000 al año y tiene una casa en los suburbios. Es un analista de investigación de mercados común. Se le pide que entreviste a un ejecutivo de una cadena local de restaurantes, Eats-R-Wee, que planea su ampliación a nivel internacional. Las dos opciones lógicas para la expansión son ampliarse a otros países que tienen valores similares a los del área de mercado de Eats-R-Wee, o ampliarse al vecino geográfico más cercano. Durante las entrevistas iniciales, el señor Big, vicepresidente de operaciones de Eats-R-Wee, señala varios puntos a Barton. • “Barton, estamos listos para movernos más allá de la frontera de Ontario, y comenzar nuestra expansión internacional con Canadá, nuestro vecino del norte. ¿Usted puede aportarnos alguna investigación que apoye esta idea?” • “Barton, tenemos prisa. No podemos sentarnos a esperar

semanas para tomar la decisión. Necesitamos que se concluya una investigación amplia para fines de mes.” • “Estamos interesados en la forma en que nuestros competidores reaccionarán. ¿Ha hecho investigaciones para ellos?” • “No se preocupe del costo; le pagaremos muy bien por un ‘buen’ reporte.” Marla Madam, directora de investigación de mercados y jefa de Barton, lo estimula a regresar con el señor Big y decirle que el proyecto comenzará de inmediato.

Pregunta Critique esta situación respecto del trabajo de Barton. ¿Qué recomendaciones le haría? ¿La empresa debe entrar a esa investigación? Explique su respuesta.

Caso 4.2 ¿Está mirando Big Brother? La tecnología hace más y más difícil mantener en secrecía la conducta personal. Es probable que en este mismo momento haya alguna forma en que su ubicación pueda ser rastreada de tal manera que los investigadores aprovechen esa información. ¿Trae consigo su teléfono celular? ¿Hay una etiqueta RFID en su playera, mochila o algún otro artículo personal? ¿Está usted en su automóvil y tiene un dispositivo GPS? Todas estas son formas en que su ubicación y movimientos pueden ser rastreados. Por ejemplo, los automóviles rentados son rastreados mediante GPS. Suponga que una firma de investigación gana el contrato de una aseguradora para estudiar la forma en que la gente maneja cuando renta un automóvil. Luego se monitorea cada movimiento del cliente. Así que si éste se detiene en un restaurante de comida rápida, el investigador lo sabe. Si el cliente se va al cine cuando debía hacer una visita de ventas, el investigador lo sabe. Si también va a mayor velocidad de la permitida, el investigador lo sabe.

Es claro que la tecnología moderna hace cada vez más difícil conservar la confidencialidad. Aunque el uso legítimo de este tipo de tecnología ayuda a facilitar el tránsito y a determinar el mejor lugar para gasolineras, centros comerciales y otros minoristas, ¿en qué punto el acopio de esta información se convierte en causa de preocupación? ¿Cuándo se preocuparía usted de que sus actividades fueran constantemente rastreadas?

Pregunta Suponga que la legislatura se acerca a una firma de investigación GIS, y le pide que le proporcione datos sobre el movimiento de todos los automóviles que tienen un mecanismo de rastreo por satélite. Al observar el movimiento de los vehículos durante algún tiempo, la policía puede decidir si alguno va demasiado rápido. Así envía multas por exceso de velocidad. Si usted fuera la firma de investigación, ¿entregaría los datos? Analice los aspectos éticos de la decisión.

Parte 2

CAPÍTULO 5 Definición del problema: puesta en marcha del proceso de investigación

CAPÍTULO 6 Herramientas de la investigación cualitativa

CAPÍTULO 7 Investigación de datos secundarios en la era digital

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Etapas de inicio del proceso de investigación

S L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

U

N

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA. PUESTA EN MARCHA DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

P A

CAPÍTULO 5

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. Explicar por qué la adecuada “definición del problema” es esencial para una investigación de mercados útil. 2. Saber cómo reconocer los problemas. 3. Traducir las declaraciones de decisión de la gerencia en objetivos de investigación pertinentes. 4. Traducir los objetivos de investigación en preguntas y/o hipótesis de investigación. 5. Bosquejar los componentes de una propuesta de investigación. 6. Construir tablas sustitutas como parte de una propuesta de investigación.

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Semblanza del capítulo: el problema de “publicidad” de Mario Lagasto James Michael, propietario de una pequeña firma de investigación de mercados de Columbus, Ohio, se sienta a comer espagueti con albóndigas y una copa de Chianti Classico en el restaurante italiano de Mario Lagasto. No está allí sólo por el almuerzo: discute la situación actual del negocio con el propietario del restaurante. James consume sólo la tercera parte del espagueti y la mitad del vino, y dice: “Gracias por el almuerzo. Me parece recordar que el rojo de la casa es un amable Barbera d’Asti.” Mario replica: “Ah, sí, de Cascina Ballarin, para ser precisos. Pero tuvimos que moverlo a la lista de reserva. Nuestro nuevo contralor nos ha ayudado en verdad a controlar los costos.” James le dice: “Bueno, vamos al grano. ¿Cuál crees que sea el problema? A la gente de veras le gusta la comida italiana.” Mario explica que sus ventas, que aumentaron todos los años desde que abrió el restaurante en 1990, han disminuido en los últimos doce meses. Además, el vecindario suburbano en el que se encuentra ha seguido creciendo. “Reflexionaba en casa que todos los restaurantes del centro han incrementado de forma drástica su publicidad en televisión, y ¡la campaña de renovación del centro de la ciudad está en todas partes!” Continúa: “He estado usando la misma publicidad por años: unos pocos anuncios en radio, otro anuncio ocasional en periódicos y uno de grandes dimensiones en la principal carretera que pasa cerca del restaurante. Cuando veo la ingeniosa publicidad de mis competidores, me queda claro que tengo un problema con la publicidad. ¡Quiero que me digas qué puedo hacer para que mis anuncios sean más efectivos!” Una vez que concluye la entrevista, James informa a Mario que le va a preparar una propuesta que describa la forma en que puede ayudarlo a regresar al éxito. De vuelta en su oficina, James comienza a garabatear notas. Comienza a estudiar la publicidad de Lagasto y la de sus competidores. Se da cuenta de que algunos competidores del rumbo, incluso las grandes cadenas de restaurantes italianos como Olive Garden, siempre han tenido un fuerte presupuesto promocional, que incluye anuncios en televisión. El déficit publicitario no es nuevo. Él trata de identificar todas las cosas que han cambiado desde que la tendencia de ventas de Lagasto está en descenso. ¿En verdad Mario tiene un problema de publicidad? ¿Se trata de un problema de posicionamiento competitivo? ¿Es un problema de cambio en el entorno externo de operación? ¿Mario ha perdido algunas oportunidades de crecimiento? Luego, al volver a sentir hambre, recuerda

Capítulo 5. Definición del problema. puesta en marcha del proceso de investigación

la combinación bastante común de espagueti con albóndigas y vino tinto que consumió en el almuerzo. Piensa en cuánto ha cambiado desde que él la recuerda. ¡Tal vez el hambre de James lo ha llevado a un descubrimiento!

Naturaleza de los problemas de marketing La importancia de comenzar con una buena definición del problema En el capítulo 3 se analizaron algunos aspectos básicos de la traducción de una situación de negocios a objetivos de investigación específicos. Ésta es la primera etapa del proceso de investigación presentado en el capítulo 3. Aunque es tentador saltar este paso e ir directamente al diseño del proyecto, la posibilidad de que éste resulte útil se relaciona con qué tan bien se corresponden los objetivos de investigación con el “problema” de negocios real. Es evidente que lo más fácil para James es comenzar a diseñar un estudio de la eficacia de la publicidad de Lagasto. Esto parece ser lo que Mario desea. Sin embargo, ¿es lo que Mario necesita? Este capítulo observa más de cerca este importante paso en el proceso de investigación. Aquí se describirán algunas herramientas útiles que ayudan a traducir la situación de negocios en objetivos pertinentes, factibles, de investigación. Con demasiada frecuencia se culpa a la investigación de los fracasos en los negocios, cuando la falla estriba en una visión errónea de la situación de una empresa por parte de sus directivos. El siguiente recuadro de Investigación al instante describe algunas ilustraciones clásicas que se refieren a empresas tan grandes y exitosas como Coca-Cola, RJ Reynolds y Ford. Aunque el investigador tiene algo que decir sobre lo que se va a estudiar, recuerde que el cliente (la gerencia o un patrocinador externo) es el usuario del estudio, y que el investigador atiende las necesidades de los clientes mediante la investigación. En otras palabras, cuando el cliente no puede entender su situación o insiste en estudiar problemas que no son pertinentes, es muy probable que la investigación fracase, incluso si se realiza a la perfección. La traducción de una situación de negocios en algo que pueda ser investigado se parece a la traducción de una lengua a otra. Empieza con un consenso sobre la pregunta o declaración de decisión. Una declaración de decisión es una expresión escrita de la(s) pregunta(s) clave que el usuario de la investigación desea que se responda(n). Es la razón para que se considere realizar la investigación. Debe expresarse bien y ser pertinente. Como se expuso en el capítulo 3, el investigador traduce esto en términos de investigación al replantear la declaración de decisión en uno o más objetivos de investigación, los que se expresan como entregables en la propuesta de estudio. Luego el investigador expone éstos en una terminología precisa y de investigación científica, y crea hipótesis de trabajo a partir de los objetivos. En este capítulo se usará el término definición del problema. Comprenda que algunas veces esto es en realidad una búsqueda de oportunidades. En aras de la sencillez, aquí se utiliza el término defi nición del problema para hacer referencia al proceso de definir y desarrollar una declaración de decisión y los pasos que conlleva, trasladándola a una terminología de investigación más precisa, que incluye un conjunto de objetivos de investigación. Si este proceso se interrumpe en cualquier momento, es casi seguro que la investigación sea inútil o incluso perjudicial: será inútil si presenta resultados que se consideren triviales y no apoyen la toma de decisiones; será perjudicial tanto porque desperdicia los recursos, como porque conduce a la empresa a tomar una dirección incorrecta. Por último, es difícil decir cuál de los pasos del proceso de investigación es el más importante. Sin embargo, la definición formal del problema que se atacará con la investigación mediante las declaraciones de decisión y su traducción en objetivos procesables se debe hacer correctamente o el resto del proceso de investigación tomará un camino erróneo. Incluso un buen mapa de carreteras es inútil si uno no sabe a dónde va; todos los caminos pueden estar correctamente representados,

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Parte 2. Etapas de inicio del proceso de investigación

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Buenas respuestas. ¿Malas preguntas?

© DANNY LEHMAN/ CORBIS

Es sorprendente, pero algunas veces hasta las empresas con más éxito cometen errores enormes, los cuales a menudo se basan en un malentendido de lo que significa con exactitud una marca o producto para los consumidores. Algunos de los ejemplos más famosos, o infames, de estos errores incluyen la introducción de los cigarrillos “Smokeless” (sin humo) de RJR, del Edsel por Ford en los años 1950, y el más famoso (o infame) de todos, la de la Nueva Coke de Coca-Cola en sustitución de la Coke “vieja” regular. Se han escrito muchos volúmenes sobre cada uno de estos episodios. Uno se tiene que preguntar, ¿cómo cometieron estas grandes empresas estos errores en apariencia tan triviales? Es frecuente que la culpa aparezca al pie de la investigación de mercados: “La investigación debió haber revelado que ese producto era un perdedor.” Sin embargo, los investigadores hacen las preguntas que la gerencia les pide que hagan. En verdad, ellos desempeñan un papel importante cuando se estructura una situación de negocios para convertirla en algo que pueda ser debidamente atendido por una pregunta en la investigación. Quienes toman las decisiones, es decir, la gerencia, casi siempre quieren comenzar el proceso haciendo preguntas para realimentarse. Con suerte, el diálogo resultante llevará a una pregunta productiva que genere resultados útiles, pero no siempre sucede así. La visión retrospectiva es, en verdad, más clara que una visión hacia el futuro. Parece casi impensable que Coke pudiera haber basado su decisión de sustituir un producto con un historial de cien años de éxito sin considerar el significado emocional que conlleva beber una “Coke”. Sin embargo, la gerencia consideró que Coke era una bebida refrescante, no una marca. Así, el enfoque se centró en el sabor. De modo que los investigadores se pusieron en marcha tratando de decidir si la Nueva Coke, que era más similar a Pepsi, sabía mejor que la Coke original. Mucha investigación realizada con sumo cuidado sugirió con claridad que sí sabía mejor. Si la cuestión clave era el sabor, la Nueva Coke era preferida por los consumidores sobre la vieja. De hecho, había una considerable evidencia que ya mostraba una preferencia por el sabor de Pepsi sobre el de la vieja Coke. Es interesante que Coke pareciera verse a sí misma como su competidor primario. Hubo al menos dos preguntas muy importantes que no se hicieron nunca o que se atendieron de manera insuficiente:

1. ¿Los consumidores prefieren la Nueva Coke a la Pepsi? 2. Cuando la gente sabe lo que está bebiendo, ¿de todos modos prefiere la Nueva Coke sobre la vieja Coke? Para que una prueba de sabor sea válida, debe ser “ciega”, lo que significa que el sujeto no debe saber lo que está bebiendo. Sólo entonces se puede evaluar el sabor sin verse psicológicamente influido por el conocimiento de la marca. Así que Coke y Pepsi realizaron una prueba ciega de sabor. Ésta es ciertamente una buena práctica de investigación si la pregunta es el sabor. El gran problema es que la gerencia no entendía que la mayor parte del significado de Coke es psicológico, y ya que estaba tan convencida de que su viejo producto era “inferior”, el diálogo entre la gerencia y los investigadores nunca produjo preguntas más útiles. En el caso del Edsel de Ford, un análisis posmortem sugiere que la investigación en realidad indicó muchos de los problemas que al final llevarían a su desaparición. El nombre Edsel nunca fue avalado por la investigación, aun cuando había otros cientos de nombres posibles. De modo similar, la idea de un cigarrillo sin “humo” parecía atractiva. La investigación de mercados atendió la pregunta: “¿Cuáles son las actitudes de los fumadores y no fumadores hacia un cigarrillo sin humo?” A los no fumadores les encantó la idea. Los fumadores, en particular los que vivían con un no fumador, también indicaron una actitud favorable. Sin embargo, el producto falló miserablemente. Si usted le quita el “humo” al “fumar”, ¿es lo mismo? Esta pregunta nunca se hizo. Entre quienes lo probaron, ¿a alguien le gustaría cambiar su vieja marca por esta nueva marca de cigarrillos sin humo? De nueva cuenta, esta pregunta nunca se formuló. En la actualidad, es posible que alguna empresa famosa incurra en un error muy similar. Considere el caso de Macy’s, que ha adquirido muchas tiendas de departamentos locales y regionales en todo Estados Unidos durante los últimos años. Es claro que Macy’s es un nombre de marca muy reconocible que aporta considerable “capital”. Imagine cuán importante es para Macy’s preguntar, “¿Cuál es el mejor nombre para esta tienda de departamentos?” Si la adquisición significa apoderarse de una “institución” minorista local, ¿el cambio de nombre es bueno? En verdad, ésta parece ser una buena pregunta ¡a la cual la investigación tal vez pudiera ofrecer una buena respuesta!

Fuentes: Gibson, Larry (2003), “Why the New Coke Failed”, Marketing Research, 15 (verano); p. 52. Advertising Age (2005), “Is Macy’s the New Coke?”, 76 (9/26), p.24.

pero de todos modos no lo llevarán a donde usted quiere. De modo similar, ni siquiera los mejores procedimientos de investigación pueden superar una definición pobre del problema.

Complejidad del problema En última instancia, la calidad de la investigación de mercados para mejorar las decisiones de negocios está limitada por la calidad de la etapa de definición del problema, que está lejos de ser la más sencilla del proceso de investigación. En verdad puede ser la más compleja. La figura 5.1 ayuda a ilustrar los factores que influyen en la posible complejidad del proceso.

Capítulo 5. Definición del problema. puesta en marcha del proceso de investigación

107 FIGURA 5.1

Situación

Más fácil: 1. La situación es recurrente/ rutinaria 2. Ocurre un cambio radical 3. Los síntomas están aislados 4. Los síntomas son consistentes

Objetivos de investigación

Más difícil: 1. La situación parece nueva 2. El (los) cambio(s) en la situación es (son) sutil(es) 3. Los síntomas están dispersos 4. Los síntomas son ambiguos

FRECUENCIA DE LA SITUACIÓN Muchas situaciones de negocios son cíclicas, y esta característica lleva a la recurrencia de los problemas, que incluso pueden convertirse en rutinarios. En estos casos, es fácil definir los problemas e identificar los tipos de investigación que se requieren. En ocasiones los problemas son tan cotidianos que se pueden solucionar sin incurrir en investigaciones adicionales. Los casos recurrentes pueden incluso automatizarse mediante el sistema de apoyo a las decisiones de una empresa. Los problemas de precios a menudo ocurren de manera rutinaria. Piense sólo en la forma en que el valor de la gasolina fluctúa cuando varias estaciones se ubican a la vista de las otras. Los precios en una gasolinera afectarán en definitiva las ventas de las otras despachadoras, así como de la estación misma. De modo similar, las empresas automotrices, aerolíneas y compañías de computadoras, por nombrar sólo algunos ejemplos, enfrentan problemas recurrentes de precios. Como estas situaciones suceden con tanta frecuencia, atenderlas es cosa de rutina. Quienes toman las decisiones saben cómo comunicarlas a los investigadores, y éstos saben qué datos son necesarios. La mayor parte de las decisiones de precios en la industria de la aviación está automatizada con base en depurados modelos de la demanda. Éstos consideran fluctuaciones en los patrones de viaje con base en la época del año, hora del día, grado de competencia en esa ruta particular, y muchos otros factores. Antaño, esas decisiones se basaban en informes periódicos de investigación. Ahora la información simplemente se alimenta de un sistema de apoyo a las decisiones que genera un programa de precios. Es interesante ver cómo un factor que no es muy importante en muchas de estas decisiones de precios sea el costo de que alguien vuele del punto A al punto B. Es cierto, algunos pasajeros pagan una tarifa mucho más alta y otros una tarifa mucho más baja que los costos reales implícitos en llevarlos a su destino.

CAMBIOS RADICALES Puede ser más fácil definir el problema cuando sucede un cambio súbito en la situación de negocios. Por ejemplo, si el restaurante de Lagasto se hubiera derrumbado en sólo dos meses, los factores clave por estudiar se podrían aislar con la identificación de otros factores que también hubieran cambiado en el mismo periodo. Pudiera ser que la construcción de una vía secundaria cercana hubiera comenzado hace dos meses. Esto podría llevar a preguntas sobre la cantidad de tiempo y patrones de tráfico que hubieran influido en las ventas del restaurante. En contraste, cuando los cambios son muy sutiles y tienen efecto durante un largo periodo, puede ser más difícil definir los problemas de decisión e investigación. Los gustos del consumidor a menudo

Definir los problemas puede ser difícil

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cambian con lentitud y la dieta estadounidense evoluciona de la misma manera. Puede ser difícil detectar las tendencias que afectarían de manera permanente un segmento particular del mercado de alimentos. Si los estadounidenses están incrementando poco a poco su preferencia por dietas más ligeras, los tradicionales platillos italianos podrían ser seleccionados con menos frecuencia. Sin embargo, es difícil detectar el comienzo de una tendencia de esta clase, y todavía más complicado si tal tendencia es un tanto permanente o si se trata sólo de una moda temporal.

¿QUÉ TAN EXTENDIDOS ESTÁN LOS SÍNTOMAS? Mientras más dispersos se hallen los síntomas, más difícil será integrarlos en una declaración coherente del problema. En contraste, las empresas pueden enfrentar situaciones con múltiples síntomas, pero todos apuntan a un área específica del negocio. Por ejemplo, un fabricante de automóviles puede exhibir síntomas como más quejas en torno al manejo de un vehículo, costos más altos de garantías por reparaciones y mano de obra por ineficiencias, así como menores calificaciones de desempeño por parte del los defensores del consumidor como Consumer Reports. Todos los síntomas apuntan a producción como un área probable de problemas. Esto puede conducir a preguntas que indaguen sobre la relación entre fabricante y proveedores, eficacia en el trabajo, satisfacción en el puesto, apoyo de los supervisores y desempeño en general. Aunque tener muchos problemas en un área no suena muy positivo, es de mucha utilidad porque señala la dirección en la que hay más necesidad de atención y mejoras. En cambio, cuando los problemas están más dispersos, es más difícil formular preguntas útiles para la investigación. Si las quejas de los consumidores se refirieran al manejo y apariencia del automóvil, y éstas fueran acompañadas de síntomas que incluyeran la creencia del consumidor de que el kilometraje por litro podría ser mejor y que las distribuidoras no tienen un entorno muy agradable, entonces sería más difícil integrar estos síntomas dispersos a una o algunas preguntas relacionadas. Más adelante en este capítulo se analizarán algunas herramientas para tratar de estudiar los síntomas con el propósito de encontrar una posible causa común.

AMBIGÜEDAD DE LOS SÍNTOMAS La ambigüedad casi siempre es desagradable; simplemente la gente se siente incómoda con la incertidumbre que acarrea. De modo similar, el examen del entorno de una situación de negocios puede llevar a detectar numerosos síntomas, ninguno de los cuales parece apuntar en una dirección clara y lógica. En este caso, el área de problemas aún es vago y es difícil determinar direcciones distintas. Por ejemplo, la gerencia de una tienda minorista se da cuenta de que sus ventas y tráfico aumentan, pero los márgenes de utilidad disminuyen; de que tiene una menor rotación de personal, pero también una menor satisfacción en el trabajo. Además, puede haber varias cuestiones con los proveedores, ninguna de las cuales es claramente positiva o negativa. De modo que puede ser muy difícil clasificar la evidencia y llegar a una declaración de decisión o a una lista de objetivos de investigación definitivas.

Proceso de definición del problema Los problemas significan brechas Existe un problema cuando hay una diferencia entre las condiciones actuales y un conjunto preferible de condiciones. En otras palabras, hay una brecha entre la forma en que las cosas son actualmente y la forma en que las cosas podrían ser mejores. La brecha puede surgir de maneras diferentes:1 1. El desempeño de los negocios es peor de lo esperado. Por ejemplo, ventas, utilidades y márgenes podrían estar por debajo de las metas fijadas por la gerencia. Éste es un tipo muy común de análisis de problemas. Piense en todos los nuevos productos que no llegan a alcanzar sus metas.También se incluiría en este tipo de problemas el análisis de tendencias. La gerencia monitorea constantemente las variables claves de desempeño. El desempeño previo suele ofrecer una norma de comparación para formar expectativas. Por ejemplo, en general se espera que las ventas se incrementen en cierto porcentaje

Capítulo 5. Definición del problema. Puesta en marcha del proceso de investigación

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Imagine cuán difícil podría ser formular predicciones correctas sobre las ventas de consolas de videojuegos. En menos de seis años, se han vendido más de 100 millones de unidades de la PlayStation 2 de Sony, y de Nintendo 64 (www.nintendo.com) se han colocado más de 120 millones de unidades más o menos en el mismo periodo. ¿Cuáles serían las proyecciones de ventas de la XBox 360 de Microsoft (www.xbox.com) o de la nueva y “revolucionaria” PlayStation 3 de Sony (www.playstation.com)? En particular, considere que la PlayStation 3 seguirá a la XBox 360, y que la nueva “Revolución” de Nintendo se estará introduciendo casi al mismo tiempo, sin contar la creciente competencia de otras plataformas y de juegos que no usan consolas. ¿Sony debe esperar una venta de 20 millones de consolas en el primer año? ¿Sería un fracaso si se vendieran

sólo 8 millones de unidades de PlayStation 3 y sólo 75 millones en seis años? ¿O sucedería que se alcanzara el posible techo de ventas, pero tal vez que no se cumplieran las expectativas? Aunque sólo Sony conoce las proyecciones de ventas reales de la PlayStation 3, sería fácil ver que sus “posibles” ventas pudieran ser más bajas que las expectativas pronosticadas.

cada año. Cuando caen por debajo de esta expectativa, o en especial por debajo de las ventas del año anterior, la gerencia suele entender que tal vez tenga un problema en sus manos. 2. El desempeño actual está por debajo del desempeño de negocios factible. Para percatarse de la existencia de esta brecha se requiere que la gerencia tenga alguna idea de lo que es posible. Esto puede constituir un problema de investigación en sí y por sí mismo.2 A menudo la búsqueda de oportunidades cae dentro de este tipo de proceso de definición de problemas. Muchas empresas estadounidenses y de la Unión Europea han redefinido qué niveles de ventas son posibles con base en la expansión de los mercados libres en todo el mundo. La Gerencia de Aviación Civil de China ha liberado los requisitos para abrir a aerolíneas privadas su mercado de viajes aéreos.3 De repente, el tamaño del posible mercado de viajes aéreos se ha ampliado de manera significativa, creando oportunidades de crecimiento. 3. El desempeño esperado es mejor que el desempeño de negocios posible. En ocasiones, la gerencia tiene una visión poco realista de los posibles niveles de desempeño: que son demasiado altos, o demasiado bajos. Un problema clave en la introducción de nuevos productos es identificar posibilidades realistas de ventas. Aunque usted pueda haber escuchado el viejo adagio: Noventa por ciento de los nuevos productos fracasa, ¿cuántos de los fracasos tuvieron un techo de ventas realista? En otras palabras, ¿conocía la empresa el posible tamaño del mercado? En este caso el problema no es del producto, sino del plan. En realidad, algunos productos “que fracasaron” podrían haber sido exitosos si la gerencia hubiera tenido una idea más precisa del mercado potencial total. El recuadro de Investigación al instante ilustra este punto.4 La gerencia puede salvar esta brecha con la toma de decisiones. Los investigadores ayudan a esta toma de decisiones al aportar información importante.

Pasos del proceso de definición del problema El proceso de definición del problema incluye varios pasos interrelacionados, como se muestra en la figura 5.2. Algunas veces los límites no quedan definidos con toda precisión. No obstante, en general la conclusión de un paso lleva al siguiente, y para el momento en que el problema se define, cada uno de estos escalones ha sido atendido de alguna forma. Los pasos son: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Comprender la situación de negocios: identificar síntomas clave. Identificar problema(s) clave(s) a partir de los síntomas. Redactar la declaración de decisión de la gerencia y los objetivos de investigación correspondientes. Determinar la unidad de análisis. Determinar las variables pertinentes. Formular las preguntas y/ o las hipótesis de investigación.

Cada paso se explicará en secciones separadas.

© DARMA / CORBIS

Planeación y juegos: cómo hacerlo bien


110 FIGURA 5.2

Proceso de definición del problema

6. Formular las preguntas y / o las hipótesis de investigación

5. Determinar las variables pertinentes

4. Determinar la unidad de análisis

3. Redactar la declaración de decisión de la gerencia y los objetivos de investigación correspondientes 2. Identificar los problemas clave a partir de los síntomas 1. Comprender la situación: identificar síntomas claves

Comprender la situación de negocios El análisis de la situación remite a la recolección de información sobre los antecedentes, para que investigadores y gerentes se familiaricen con el entorno de la toma de decisiones. Es una manera de documentar de modo formal el proceso de definición del problema. Tener más conocimiento de las condiciones del mercado para evaluar la situación, a menudo requiere una investigación exploratoria. Algunas técnicas de investigación exploratoria que se explican en el capítulo 6 ayudan para la definición del problema. El análisis de la situación comienza con una entrevista entre el investigador y la gerencia.

PROCESO DE ENTREVISTA El investigador debe dialogar con quienes toman las decisiones clave para entender a cabalidad la situación que motiva la investigación. Este proceso es crucial y el investigador debe tener libre acceso a todos los individuos que tengan un conocimiento específico o elementos de juicio que aporten luz sobre la situación. Los investigadores que trabajan con gerentes de marketing que desean la información “para ayer”, a menudo obtienen poco auxilio cuando preguntan: “¿Cuáles son sus objetivos para este estudio?” Sin embargo, incluso quienes toman las decisiones, y tienen sólo un sentimiento visceral de que la investigación de mercados podría ser una buena idea, se benefician mucho si trabajan con el investigador para articular objetivos precisos que sustenten el estudio;5 no obstante, aun cuando haya buena cooperación, rara vez expresan la situación en términos de una investigación: A pesar de una popular concepción errónea en contrario, los objetivos rara vez se articulan y se entregan con claridad al investigador. Quien toma las decisiones rara vez formula sus objetivos con precisión; es probable que los exponga en forma de lugares comunes que no tienen significado operativo. En consecuencia, deben ser extraídos por el investigador. Con ello, éste bien puede estar proporcionando su servicio más útil a quien toma las decisiones.6 A menudo los investigadores se sienten tentados a aceptar la primera declaración razonable del problema que le ofrezca la gerencia. Por ejemplo, en la semblanza de apertura es claro que Mario cree que hay un problema en la publicidad. Sin embargo, es muy importante que el investigador no compre a ciegas una “conveniente” definición del problema sólo por comodidad. De hecho, la investigación demuestra que quien suele solucionar mejor los problemas, en general rechaza las definiciones que se le ofrecen. Más bien, toma la información que recibe y la replantea junto con otros datos de modo creativo. Esto le permite formular declaraciones de decisiones más efectivas e innovadoras.7 Hay muchas formas de descubrir problemas y detectar oportunidades. Ciertamente, tiene mucho de arte el poder traducir piezas de información desperdigadas sobre alguna situación de negocios, en una declaración del problema y luego en objetivos de investigación. Aunque hay otras fuentes que enfocan en detalle el pensamiento creativo, algunas pistas útiles en el proceso de entrevista incluyen:


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1. Formular muchas declaraciones alternas del problema. Éstas pueden surgir del material de las entrevistas o del simple replanteamiento de las declaraciones de decisión y del problema. 2. Pensar en posibles soluciones al problema.8 En última instancia, para que la investigación sea procesable debe existir alguna solución posible. Después de acoplar las declaraciones de decisión con los objetivos de investigación, piense en las soluciones que podrían resultar. Esto ayuda a que la investigación aporte resultados útiles. 3. Elaborar listas. Use técnicas de libre asociación para generar listas de ideas. Mientras más ideas genere, mejor. Utilice técnicas para interrogar y preparar listas de posibles preguntas que pueda plantear en las entrevistas. Las técnicas para interrogar permiten elaborar numerosas preguntas del qué, dónde, quién, cuándo, por qué y cómo. También puede utilizarlas para provocar la introspección, lo cual auxilia en la definición del problema. 4. Tener la mente abierta. Es muy importante considerar que todas las ideas son factibles en las etapas iniciales de la solución del problema. Una forma segura de ahogar el progreso es pensar sólo en aquellas ideas que tienen una relación estrecha con la situación de negocios, o sólo en aquéllas similares comunes en otras industrias. Las analogías pueden ser útiles para pensar de manera más creativa.

IDENTIFICACIÓN DE LOS SÍNTOMAS Las entrevistas con quienes toman las decisiones clave constituyen una de las mejores formas de identificar síntomas de problemas básicos. Recuerde que todos los problemas tienen síntomas; del mismo modo como una enfermedad humana se diagnostica mediante sus síntomas. Una vez que éstos se identifican, el investigador debe hacer sondeos para encontrar posibles causas de estos cambios. El sondeo es una técnica de entrevista que trata de profundizar en una situación para obtener explicaciones más elaboradas en la discusión, la cual puede referirse a las posibles causas de los problemas. Es probable que este proceso de sondeo sea muy útil para ubicar variables clave que son las primeras candidatas para su estudio. Una de las preguntas más importantes que el investigador puede hacer durante estas entrevistas es: “¿Qué ha cambiado?” Luego, debe sondear las posibles causas de dicho cambio. A riesgo de parecer reiterativo, es fundamental que repita este proceso para tener la seguridad de que no se haya quedado fuera algún cambio importante. Además, debe buscar cambios en los documentos de la empresa, los estados financieros y e incluso los informes de operación. También ubicará los cambios si sigue las noticias de los competidores y de los clientes. La figura 5.3 ofrece un resumen de este enfoque. Considere la semblanza de apertura. A menudo se necesitan muchas entrevistas para identificar todos los síntomas clave y obtener una mejor comprensión de la situación actual del negocio. En una entrevista de seguimiento, el diálogo entre James y Mario podría darse así: James: Mario, como sugeriste, la tendencia a la baja de las ventas comenzó hace doce meses. Además de la publicidad que mencionaste, ¿qué otros cambios han ocurrido en tu negocio durante el último año? FIGURA 5.3

Pregunta: ¿Qué cambios han ocurrido en fecha reciente? Sondeo: Platíqueme de este cambio. Sondeo: ¿Cómo se originó? Problema: ¿Cómo se relaciona esto con su problema? Pregunta: ¿Qué otros cambios han ocurrido en fecha reciente (es decir, entre competidores, clientes, entorno, precios, promociones, proveedores, empleados, etcétera) Continúe con el sondeo.

¿Qué ha cambiado?


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La oportunidad es una cosa “fugaz”

© ALASTAIR MILLER/BLOOMBERG NEWS. LANDOV

¿Las empresas europeas han perdido oportunidades en Europa? En el mercado anual de automóviles nuevos la región representa un valor de casi 17 millones de unidades SUV. Por tradición, se piensa que los europeos prefieren automóviles más pequeños o “ligeros”. Así, empresas europeas como BMW y Audi ingresaron con lentitud al mercado de las SUV; Mercedes lo hizo temprano, pero su interés estaba en el mercado estadounidense. Las compañías estadounidenses y japonesas ofrecían poco más que un esfuerzo simbólico de ventas de SUV en Europa. Así, las batallas entre SUV se libraron en Estados Unidos, donde el volumen total alcanzó 4 millones poco después de 2000. Los europeos tenían menos opciones si soñaban con una SUV. Como resultado, casi no había ventas de estas unidades en Europa antes de 2000. Sin embargo, éstas se han incrementado de forma notable desde

entonces. En 2004 las ventas europeas de SUV alcanzaron 16.5 millones de unidades, casi uno de cada veinte de todos los nuevos vehículos vendidos en el continente. En la actualidad, Nissan, Toyota, Land Rover y Suzuki son grandes participantes en el mercado europeo de SUV. Se espera que Opel, Renault, Volkswagen, Mercedes y Audi hayan visto crecer sus ventas con sus nuevos modelos para el periodo reciente. En retrospectiva, ¿no sería que varias prominentes empresas automotrices perdieron oportunidades en Europa porque no supieron detectar qué tan grande era en realidad el mercado? Desde la perspectiva opuesta, se planea que el minúsculo (para los estándares estadounidenses) automóvil SMART de dos plazas (www.smartusa.com) llegue al mercado de Estados Unidos. Los importadores esperan vender 15 000 unidades en el primer año. ¿Qué oportunidad considera que tenga el SMART en este país? Se dice que podría haber incluso una SMART SUV, la versión miniatura de un icono estadounidense.

Fuentes: Crain, K. C. (2005), “Analyst Sees Sales Decline for Light Vehicles in 2005”, Automotive News, 79 (1/24), p. 111; Meiners, Jena (2004), “SUV Sales in Europe Will Peak in 2008”, Automotive News, 9 (6/28); Llanos, Miguel (2004), “Europe’s ‘Smart’ Cars Coming to U.S.”, MSNBC News (8/31), http://www.msnbc.msn.com/ id/5217861/.

Mario: Algunas cosas han cambiado. Aunque las ventas han disminuido, las utilidades no han sufrido mucho. Desde que contratamos al contralor hace poco más de un año, hemos manejado bien nuestros costos cambiando proveedores y eliminando algunos de los servicios más costosos de nuestro menú. James: (Sondeando) ¿Por qué cambiar el tinto de la casa? Dime, ¿qué te llevó a esta decisión? Mario: El Barbera d’Asti que servíamos nos costaba casi $15 por botella. A los clientes no les gusta pagar más de $5 por una copa de vino de la casa, así que estábamos apenas arriba del punto de equilibrio con ese vino. Además, Olive Garden y Macaroni Grill sirven vino de tonel como tinto de la casa. Siempre lo hacen. James: ¿Has notado cambios en tus clientes? Mario: Fuera del hecho de que ya no vienen con la misma frecuencia, ¡no! Son los mismos rostros que he visto por años.Tienden a ser clientes de los vecindarios cercanos. James: ¿Han cambiado las quejas o comentarios? Mario: Poco. Algunos comentaron el hecho de que quitamos una o dos cosas del menú. Una pareja habló del cambio de vino, pero todavía consumen el Barbera de nuestra reserva por apenas $42 la botella. James: ¿Ha habido cambios en el personal? Mario: Hemos tenido mayor rotación de lo usual. He pasado la mayor parte de las decisiones de personal al contralor.Tuvimos algunos problemas para conservar buenos empleados de cocina. James: ¿Has notado algún cambio en los competidores que todavía no hayas mencionado? Mario: La mayoría de los negocios cercanos está haciendo lo mismo que ha venido haciendo por años. Los restaurantes italianos de cadena tienen las mismas promociones cada año y su menú no ha cambiado mucho. En la entrevista de cambio, el investigador trata de identificar posibles cambios en los clientes, competidores, condiciones internas de la empresa y el entorno externo. La interacción entre las cosas que se han modificado y las que siguen igual, a menudo lleva a detectar factores clave de investigación. Antes de preparar la propuesta, James y Mario acuerdan que la decisión real que se enfrenta no es estrictamente de publicidad; más bien, se refiere a encontrar formas para que Mario pueda regresar las ventas a su nivel anterior. En este caso, James comienza a sospechar que un factor clave es que la calidad de la comida y las bebidas ha sufrido como consecuencia de las medidas de reducción de costos. Tal vez esto ha sido percibido por más de un cliente. Casi cualquier situación se puede enmarcar desde perspectivas diferentes. Por ejemplo, es posible replantear un problema de precios como un problema de imagen de marca, pues la gente espera que los


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productos de alta calidad tengan precios más altos. Es el caso de un fabricante de papas fritas, quien creyó que la diferencia de calidad entre sus papas y las de sus competidores era la causa del síntoma expresado en una pérdida gradual de participación de mercado. Sin embargo, una de las preguntas de investigación que al final se formuló tenía que ver con las preferencias de los consumidores sobre la presentación del empaque. Al final, la investigación sugirió que los consumidores preferían una bolsa de papel aluminio porque ayuda a que las papas se mantengan frescas más tiempo. Así, la brecha clave resultó ser ¡una brecha de empaque!9 Los investigadores deben estar seguros de que han descubierto todos los posibles síntomas importantes y considerado sus causas potenciales. Es posible que si en las entrevistas hubieran dedicado más tiempo con quienes toman las decisiones clave para preguntarles por qué la gente elige Coke, se hubieran encontrado algunos de los aspectos menos tangibles de la batalla Coke-Pepsi-Nueva Coke. Eso puede ayudar a evitar errores posteriores.

AL PUNTO El verdadero viaje del descubrimiento consiste no en buscar nuevos paisajes, sino en tener nuevos ojos. -Marcel Proust

Identificar problemas clave a partir de los síntomas Es imposible que los investigadores y ejecutivos anticipen las múltiples influencias y dimensiones de un problema, pero el proceso de entrevistas es de extrema utilidad para traducir la situación de la decisión en una definición operativa del problema a partir de los síntomas. El sondeo narrado entre James y Mario inicia este proceso. Sin embargo, el investigador debe estar doblemente seguro de que la investigación ataca problemas reales y no síntomas superficiales. Por ejemplo, cuando una empresa tiene un problema con la eficacia de su publicidad, las posibles causas pueden ser una baja conciencia y una imagen errónea de la marca, el uso de medios de difusión incorrectos o tal vez un presupuesto demasiado pequeño. Ciertos hechos que parecen ser el problema sólo son síntomas de un problema más profundo. La figura 5.4 ilustra la forma en que los síntomas son traducidos en un problema y luego en una declaración de decisión. FIGURA 5.4

Los síntomas pueden ser confusos

Situación de la empresa

Síntomas

Problema probable

Declaración de decisión

ACCIÓN DE INVESTIGACIÓN

Realizar un análisis de la situación que incluya entrevistas con quienes toman las decisiones clave

Considerar los resultados del sondeo y aplicar procesos creativos

Expresarse en términos operativos y asegurarse de que quienes toman las decisiones estén de acuerdo

SITUACIÓN 1

La asociación de natación del vecindario, que tiene 22 años de fundada, busca ayuda de investigación.

• Membresía a la baja desde hace seis años. • Mayor asistencia al nuevo parque acuático. • Uso menos frecuente entre los miembros.

Las instalaciones son anticuadas y no atraen a familias más jóvenes. Éstas tienen una imagen negativa de la alberca. Su “viejo mercado” declina.

¿Qué se puede hacer para energizar nuevos mercados y crear una actitud más favorable hacia la asociación?

SITUACIÓN 2

Un fabricante de computadoras de tamaño palm con acceso inalámbrico a Internet, cree que sus ventas B2B son demasiado bajas.

• Los distribuidores se quejan de que los precios son demasiado altos. • Los usuarios de negocios todavía usan computadoras de mayor tamaño.

• Los usuarios de negocios no ven ventajas en el uso de unidades más pequeñas. • Las ventajas no compensan los costos. • Los costos de transición pueden ser más una desventaja para los clientes B2B que para los clientes B2C.

¿Qué se puede hacer para mejorar el posicionamiento competitivo del nuevo producto en los mercados B2B?

SITUACIÓN 3

Una nueva microcervecería trata de establecerse.

• Los consumidores parecen preferir las marcas nacionales sobre los productos de las microcervecerías locales. • Muchos clientes piden marcas nacionales dentro de la microcervecería misma. • Algunos clientes dudan en probar nuevos sabores en la microcervecería.

¿Hay una brecha negativa en el sabor?

¿Cómo alentar a más consumidores para que se acerquen a la microcervecería y prueben los productos?

¿Los consumidores aprecian el enfoque de las microcervecerías y la experiencia plena de saborear la cerveza (en lugar de sólo beberla)?

¿La cervecería debe ser rediseñada para que sea más atractiva?


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Redactar las declaraciones de decisión de la gerencia y los objetivos de investigación correspondientes El análisis de la situación termina una vez que los investigadores tienen una idea clara de los objetivos que la gerencia desea lograr con la investigación. Las declaraciones de decisión captan estos objetivos en una forma que invita al surgimiento de soluciones múltiples, y se alienta este tipo de soluciones usando nombres en plural para describirlas. En otras palabras, una declaración de decisión que dice en qué “forma” se puede solucionar un problema, es mejor que otra que dice en qué “forma” se puede solucionar. En última instancia, la investigación aporta evidencia que muestra resultados de las diversas maneras en que es posible atacar un problema. Las declaraciones de decisión se deben traducir en objetivos de investigación. En este punto, el investigador comienza a visualizar qué necesita ser medido y qué tipo de estudio será necesario. La figura 5.5 amplía los ejemplos de la figura 5.4 y muestra objetivos de investigación que corresponden a cada declaración de decisión. Observe que cada objetivo expresa el resultado(s) potencial(es) correspondiente(s) del proyecto de investigación. Así, en cierta forma, expresa la información que es necesaria para ayudar a tomar la decisión. Una vez que la declaración de la decisión se ha formulado, la investigación responde a la pregunta: “¿Qué información se necesita para enfrentar la situación?” De vuelta a la semblanza de apertura, el análisis de los síntomas ha llevado a la conclusión de que hay un problema de lealtades. Tal vez los clientes acostumbraban comer en el restaurante de Mario Lagasto con más frecuencia porque lo consideraban más exclusivo y de mayor calidad que los restaurantes de cadena. En otras palabras, hay una brecha entre la frecuencia con que se espera que regresen y la frecuencia con que regresaron durante el año pasado. Al final, concuerdan en la siguiente declaración de decisión: ¿En qué formas el restaurante de Mario Lagasto puede construir la lealtad del cliente de modo que los ingresos se incrementen mediante visitas más frecuentes y mayores cuentas en promedio? FIGURA 5.5

Traducción de las declaraciones de decisión Declaración de la desición

Objetivos de la investigación

Preguntas de investigación


ACCIÓN DE INVESTIGACIÓN

Expresarla en términos operativos y asegurarse de que quienes toman las decisiones están de acuerdo

Expresar los resultados potenciales de la investigación que deben ayudar en la toma de decisiones

Formular una pregunta que corresponda a cada objetivo de investigación

Declaración específica que explique las relaciones de dos variables al menos, y que incluya la dirección de la relación

SITUACIÓN 1

¿Qué se puede hacer para energizar nuevos mercados y crear una actitud más favorable hacia la asociación?

Determinar las razones que llevarían a las familias a unirse o no a un “club de natación”

¿Cómo se relaciona el tipo de instalación y los precios con las actitudes de las familias hacia las instalaciones para nadar?

Los diseños de albercas amables con los niños se relacionan de forma positiva con las actitudes hacia las instalaciones. Las políticas flexibles de precios se relacionan de forma positiva con las actitudes hacia las instalaciones.

SITUACIÓN 2

¿Qué características del producto son mejorables y destacables para fortalecer el posicionamiento competitivo del nuevo producto en los mercados B2B?

Listar acciones que superen las objeciones (costos de transición) de los clientes B2B hacia la adopción del nuevo producto.

¿Cuáles son los factores que más llevan a la percepción de altos costos de transición?

La dificultad percibida en aprender cómo usar el nuevo dispositivo se relaciona con los costos de transición. El precio tiene relación positiva con los costos de transición. El conocimiento del nuevo producto se relaciona de forma positiva con los costos de transición.

SITUACIÓN 3

¿Cómo alentar a más consumidores para que se acerquen a la microcervecería y prueben los productos?

Describir los factores de la situación que influyen en el consumo de cerveza y las actitudes del consumidor hacia los productos cerveceros.

¿Los factores situacionales (como hora del día, acompañamiento de comidas o factores ambientales) se relacionan con las percepciones de sabor de la cerveza?

La cerveza de las microcervecerías se prefiere cuando se consume con alimentos.

¿Hay que rediseñar la cervecería para que sea más atractiva?

Listar factores que mejoren las actitudes hacia la microcervecería.

Una atmósfera excitante mejorará las actitudes del consumidor hacia los productos.


¿Qué información o datos se necesitan para ayudar a responder esta pregunta? Es evidente: hay que estudiar la lealtad del cliente, su asiduidad al restaurante y su conducta de gasto. James debe determinar qué cosas llevarían a un aumento en la lealtad, patrocinio y gasto de los clientes. Al reflexionar en la entrevista, James sabe que ha habido varios cambios en el restaurante, muchos en relación con el ahorro en costos. Ahorrar costos en la preparación y calidad de la comida parece una buena idea; sin embargo, si daña, aunque sea un poco, la lealtad del cliente, es probable que no valga la pena. Así, los correspondientes objetivos de investigación se expresan como sigue: • Determinar qué variables clave se relacionan con la lealtad del cliente entre los restaurantes de la compe tencia, lo que significa: 1) qué tanto compromiso emocional tiene el cliente con el restaurante, y 2) con qué frecuencia visita un restaurante de la competencia. • Elaborar un perfil de los clientes que gastan mucho más que el promedio cada vez que visitan el restaurante de Lagasto. • Estos objetivos son los entregables del proyecto de investigación, que incluye un estudio que: 1) muestre cuánto de cada una de varias variables clave se relaciona con el compromiso de los clientes y la frecuencia de sus visitas, y 2) ofrezca una descripción del tipo de cliente que gasta la mayor cantidad de dinero. El investigador debe obtener un acuerdo por consenso con quien toma las decisiones respecto de la(s) declaración(es) global(es) de decisión y los objetivos de la investigación. Si éste acepta que la declaración capta bien la situación y entiende en qué forma los objetivos de investigación, si se alcanzan, ayudarán a atender el problema, entonces el investigador puede seguir adelante. Éste debe hacer todo lo que le sea posible para asegurarse de que quien toma las decisiones entienda lo que un proyecto de investigación puede entregar. Si no hay acuerdo en la declaración de decisión o en los objetivos, es necesario dialogar más.

Determinar la unidad de análisis La unidad de análisis para un estudio indica qué o quién debe proporcionar los datos y a qué nivel de agregación. Los investigadores especifican si se recabarán datos sobre individuos (como clientes, empleados y propietarios), hogares (familias, familias extensas, etc.), organizaciones (empresas y unidades de negocio), departamentos (ventas, finanzas, etc.), áreas geográficas u objetos (productos, anuncios, etc.). Por ejemplo, en estudios sobre compras del hogar, el dúo esposo/esposa suele ser la unidad de análisis en lugar del individuo, porque muchas decisiones de compra la toma en forma conjunta. Los investigadores que piensan de forma cuidadosa y creativa en las situaciones, a menudo descubren que es posible investigar un problema a más de un nivel de análisis. Determinar la unidad de análisis, aunque es algo un tanto directo en la mayoría de los proyectos, no debe ser pasado por alto durante la etapa de definición del problema de investigación.

Determinar las variables pertinentes ¿QUÉ ES UNA VARIABLE? ¿Qué se debe estudiar para elaborar una declaración de decisión? Las variables clave, responden los investigadores. Una variable es cualquier cosa que varía o cambia de una instancia a otra; muestra diferencias en valor, por lo general en magnitud o fuerza, o en dirección. En una investigación, cuando una variable se observa o manipula, se trata de una variable experimental. Lo opuesto a una variable es una constante, que es algo que no cambia. Las constantes no son útiles para responder preguntas de investigación. Puesto que no cambian, la gerencia no está muy interesada en escuchar que la clave del problema es algo que no se puede modificar. En la investigación causal es importante cerciorarse de que alguna variable potencial se mantiene constante en realidad mientras se estudia la causa y efecto entre otras dos variables. De este modo se descarta una relación espuria. Sin embargo, en este punto es más importante la noción de una constante para ayudar a entender cómo difiere de una variable.

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116 TIPOS DE VARIABLES

© ERIKO SUGITA/ REUTERS/ CORBIS

Diversas variables describen a los consumidores infantiles. Su sexo biológico es una variable categórica; cuánto pesan y con qué frecuencia van a comer fuera de casa son variables continuas.

Hay varios términos clave que ayudan a describir diversos tipos de variables. La varianza en las variables se captura ya sea con diferencias numéricas o con una membresía en una categoría identificada. Además, diferentes términos describen si una variable es una posible causa o efecto. Una variable continua es aquella que asume diversos valores que corresponden a una cantidad. La actitud de los consumidores hacia diferentes aerolíneas es una variable que en general quedaría captada por las cifras, donde las mayores indican una actitud más positiva que las cifras más pequeñas. Cada atributo de los servicios de las aerolíneas, como seguridad, comodidad de los asientos y manejo del equipaje, se califican numéricamente. El volumen de ventas, utilidades y márgenes son medidas de negocios comunes que representan variables continuas. Una variable categórica o discreta indica la membresía en algún grupo. El término variable clasificatoria también se utiliza algunas veces y suele ser intercambiable por el concepto de variable categórica. En ocasiones, ésta representa cantidades que adoptan sólo un pequeño número de valores (uno, dos o tres). Sin embargo, es más frecuente que las variables categóricas identifiquen simplemente la membresía. Por ejemplo, a la gente usualmente se le clasifica como hombre o mujer. Una variable que represente el sexo biológico describe esta importante diferencia. Los valores de la variable pueden ser una “H” para la membresía en la categoría de hombres, y una “M” para la membresía en la categoría de mujeres. En otros casos, el investigador podría asignar un “0” a los hombres y un “1” a las mujeres. De cualquier manera, se representa la misma información. Una variable categórica común en la investigación del consumidor es la adopción, que significa que éste compró o no compró un nuevo producto. Así, ambos grupos, compra o no compra, comprenden la variable. De modo similar, la rotación de personal, o si un empleado ha renunciado o no, es una variable organizacional común. En la investigación descriptiva y causal los términos variable dependiente y variable independiente describen diferentes tipos de situaciones. Esta distinción es muy importante para comprender de qué manera un investigador modela los procesos de negocios. La distinción debe ser clara antes de aplicar ciertos procedimientos estadísticos, como el análisis de regresión múltiple. Sin embargo, en algunos casos, como cuando en una hipótesis se maneja sólo una variable, el investigador no necesita establecer esta distinción. Una variable dependiente resulta de un proceso, o se predice o explica por otras variables. Una variable independiente es aquella que influye de alguna forma en la variable dependiente; son independientes en el sentido de que se determinan fuera del proceso en estudio. Ésta es otra forma de decir que las variables dependientes no modifican a las independientes. Por ejemplo, la lealtad del cliente promedio es una variable dependiente influida o predicha por una variable independiente, como la percepción de la calidad de la comida en un restaurante, la calidad en el servicio y la satisfacción del consumidor. Así, un proceso se describe por varias variables juntas que ayudan a crear y explicar cuánta lealtad del cliente existe. En otras palabras, si se sabe de qué manera un cliente califica la calidad de la comida y del servicio, y su satisfacción con un restaurante, entonces se predecirá su lealtad hacia el restaurante; lo cual no significa que se pueda predecir la calidad de la comida o del servicio con la lealtad del cliente. Las variables dependientes se representan de manera convencional con la letra Y y las variables independientes con la letra X. Si la investigación in-


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cluye dos variables dependientes y dos o más variables independientes, se usan subíndices para indicar Y1,Y2 y X1, X2, y así sucesivamente. En última instancia, la teoría es crucial para construir procesos que incluyan variables tanto dependientes como independientes (véase el capítulo 3). Administradores e investigadores por igual deben tener cuidado en identificar variables pertinentes y procesables. Pertinente significa que un cambio en la variable es importante, y procesable significa que una variable puede estar controlada por la acción gerencial. Las variables superfluas no son pertinentes ni procesables, y no se deben incluir en un estudio. La teoría debe ayudar a distinguir las pertinentes de las superfluas. El proceso de identificar las variables pertinentes se traslapa con el proceso de determinar los objetivos de la investigación. Por lo general, cada objetivo mencionará una variable o variables que deberán ser medidas o analizadas. Conforme el proceso de traducción avanza a los objetivos, preguntas e hipótesis de investigación, suele ser posible destacar las variables que deben incluirse en un estudio (como en las figuras 5.5 y 5.6). La figura 5.6 incluye algunas hipótesis comunes de investigación de mercados y una descripción de las variables clave que engloba cada una. En el primer caso, una cadena regional de tiendas de abarrotes FIGURA 5.6

Problemas comunes de marketing, hipótesis de investigación correspondientes y descripciones de variables

Decisión gerencial

Pregunta(s) de investigación

Un minorista de abarrotes está considerando un servicio de reparto basado en Internet.

¿Hay demanda suficiente? ¿El reparto influirá en las percepciones de calidad del cliente? ¿El servicio de reparto (nueva forma minorista) canibalizará el negocio actual?


El volumen de ventas proyectado excederá los $5 millones anuales. La forma minorista influye en las percepciones de calidad, tales como que los clientes web (en tienda) perciban una calidad más baja (más alta).

Variable(s) categórica(s)

Variable(s) continua(s)

La forma minorista (variable independiente) clasifica a los encuestados con base en si compraron: 1) en la tienda, o 2) vía Internet (reparto)

Volumen de ventas: cantidad en dinero basada en una prueba de ensayo en un mercado geográfico (por ejemplo Phoenix/Scottsdale).

La nacionalidad (variable independiente) representa en qué país vive el encuestado: 1) Francia 2) Alemania

La actitud hacia las compañías coreanas (variable independiente): escala de calificación que describe qué tan favorablemente consideran los encuestados a las empresas coreanas (calidad, reputación, valor; las calificaciones más altas significan una mejor actitud).

Las intenciones de visitar la tienda (variable dependiente): el porcentaje de probabilidad de que un encuestado visite la tienda en los siguientes 7 días.

Los clientes web expresan menores intenciones de visitar la tienda que otros clientes.

¿Qué segmentos de mercado debe atender?

¿La nacionalidad importa? ¿Los clientes alemanes y franceses expresarán interés en el producto? ¿La actitud hacia las empresas coreanas influye en las intenciones de compra?

Los clientes franceses tienen más interés en comprar el producto que los clientes alemanes. La actitud hacia las empresas coreanas está relacionada positivamente con el interés de compra del producto.

Interés en la compra del producto: escala de calificación que muestra qué tan interesado está un cliente en comprar el producto coreano (calificaciones más altas = más interés).


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Turbulencia en la fijación de precios Es el caso de un distribuidor de equipo pesado que encargó una investigación porque creía en la posibilidad de aumentar sus ingresos si incrementaba sus precios. Después de varias semanas de discusión, entrevistas y revisión de las propuestas con el investigador, aceptó una pregunta de decisión que era: “¿En qué formas se podrían aumentar los ingresos modificando las políticas de fijación de precios entre las distintas clases de clientes?”. Entonces el proyecto ofreció los siguientes entregables: 1) mostrar la medida en que las características del cliente y las del entorno influyen en la elasticidad de los precios, y 2) identificar segmentos de mercado con base en la elasticidad de precios. Esto llevó a varias hipótesis, incluyendo las siguientes: H1: El tiempo deseado de entrega del equipo se correlaciona de forma negativa con la sensibilidad al precio. H2: El grado de turbulencia del mercado se correlaciona de forma negativa con la sensibilidad al precio.

© ASSOCIATED PRESS/AP

Además, se hizo una pregunta dedicada a los segmentos de mercado:

PI1: ¿Hay segmentos de mercado que se puedan identificar con base en los beneficios deseados por los clientes o en las características del entorno? En otras palabras, mientras más vital sea una pieza de equipo para una empresa, menos se preocupará por el precio. De modo similar, a los clientes les preocupa menos el precio en los mercados que son más turbulentos, lo que significa que siempre hay presiones del entorno, políticas y competitivas cambiantes. Un estudio de compradores de equipo pesado alrededor del mundo apoyó ambas hipótesis. En los segmentos de negocios en que el tiempo de entrega es de importancia crucial, se pueden fijar precios más altos sin temor a perder operaciones. Asimismo, en mercados internacionales turbulentos, los clientes tienen otras preocupaciones importantes que los hacen menos sensibles al precio de los equipos y más sensibles a la confiabilidad y al servicio. Al final, la empresa de equipo pesado pudo construir datos de características de los consumidores dentro de un sistema DSS que automatizó los precios. Es interesante señalar que la gerencia no expresó ningún interés en los segmentos de mercado ni en la turbulencia de éste en las entrevistas iniciales. Así, esta investigación tuvo éxito porque se desarrollaron objetivos, preguntas e hipótesis de investigación afortunados antes de que se realizara el estudio. Fuentes: Smith, M. F., Sinha, R. Lancianai y H. Forman (1999), “Role of Market Turbulence in Shaping Pricing”, Industrial Marketing Management, 28 (noviembre), pp. 637-649; Peters, G. (2005), “Combating Too Much Information”, Industrial Distribution, 94 (diciembre), p. 22.

analiza ofrecer un servicio de entrega que permitiría que los consumidores adquirieran sus productos por medio del sitio web de la cadena. Ha realizado una prueba en un mercado y una encuesta en esa área. En el segundo caso, una empresa coreana de automóviles estudia si debe ofrecer sus modelos para venta en Europa, y ha realizado una encuesta en dos mercados europeos clave.

Formular las preguntas y/o las hipótesis de investigación Gerentes e investigadores esperan que los esfuerzos de definición del problema lleven a formular las preguntas y objetivos de investigación. Al final de la etapa de definición del problema, el investigador debe preparar una declaración escrita que aclare cualquier ambigüedad sobre lo que espera lograr. Esto completa el proceso de traducción. Las preguntas de investigación expresan los objetivos del estudio en términos de inquietudes que pueden ser estudiadas en la investigación. Por ejemplo, una de las preguntas clave en la semblanza de apertura es: “¿Las percepciones del consumidor sobre la calidad de la comida, precios y atmósfera se relacionan con la lealtad del cliente?” Las hipótesis, por su parte, son más específicas que las preguntas de investigación. Una diferencia clave entre ellas es que las hipótesis especifican la dirección de una relación. En otras palabras, cuando una variable independiente aumenta, tenemos suficiente conocimiento como para predecir que la variable dependiente también debe aumentar (o disminuir, según sea el caso). Una hipótesis de investigación clave en el caso de Lagasto es: Las percepciones de calidad de la comida se relacionan de forma positiva con el compromiso de un cliente con un restaurante.


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En ocasiones, el investigador puede sospechar que las dos variables se relacionan, pero no tiene una justificación teórica suficiente para apoyar que la relación sea positiva o negativa; en este caso las hipótesis no deben ser ofrecidas. Otras veces, en particular en la investigación exploratoria, una propuesta puede ofrecer sólo preguntas de investigación. Las hipótesis son mucho más específicas y requieren, por tanto, un apoyo teórico considerablemente mayor. Además, las preguntas de investigación son interrogantes, mientras que las hipótesis son declarativas.

Claridad en las preguntas e hipótesis de investigación Las preguntas de investigación facilitan la comprensión de lo que deja perplejos a los gerentes, e indican qué cuestiones se deben solucionar. Una pregunta es la traducción del investigador de los problemas de marketing en una indagatoria específica. Puede ser demasiado vaga y general como: “¿Es mejor el texto publicitario 1 que el texto publicitario 2?” La eficacia de la publicidad es medible de diversas maneras por las ventas, el recuerdo del mensaje de venta, la conciencia de marca, la intención de compra, el conocimiento o reconocimiento, por mencionar sólo algunas posibilidades. Hacer una pregunta más específica (“¿Qué anuncio tiene la calificación más alta de recuerdo un día después?”) ayuda al investigador a diseñar un estudio que produzca resultados útiles. Las respuestas a este tipo de preguntas deben aportar información que se pueda utilizar como norma para elegir entre soluciones alternas. La definición del problema busca expresar con claridad las preguntas de investigación y desarrollar hipótesis específicas bien formuladas. Por ejemplo, un gerente de ventas plantea la hipótesis de que los vendedores con más alta satisfacción en el trabajo son los más productivos. Un gerente de publicidad cree que si las actitudes de los consumidores hacia un producto cambian en sentido positivo, el consumo de ese producto se incrementará. Las hipótesis son afirmaciones que se comprueban de manera empírica. Una hipótesis formal tiene un valor práctico considerable en la planeación y diseño de la investigación. Obliga a los investigadores a ser claros respecto de lo que esperan encontrar con el estudio y plantea preguntas cruciales sobre los datos que se requieren. Cuando se evalúa una hipótesis, los investigadores deben asegurarse de que la información recabada será útil en la toma de decisiones.Vea cómo las siguientes hipótesis expresan las relaciones esperadas entre variables: • Hay una relación positiva entre comprar en Internet y la presencia de niños más pequeños en el hogar. • Las ventas son más bajas entre los vendedores que se ubican en áreas que reciben menos apoyo publicitario. • Los consumidores experimentarán una disonancia cognoscitiva después de la decisión de adoptar TiVo, una grabadora personal de video. • A los líderes de opinión les afectan más las fuentes de comunicación de los medios masivos que a los no líderes. • Entre los no exportadores, el grado de importancia percibida de superar las barreras a la exportación se relaciona de forma positiva con el interés general en las exportaciones (propósitos de exportar).10 La gerencia a menudo enfrenta una decisión de “seguir/no seguir”. En estos casos, se expresa una pregunta o hipótesis de investigación en términos de una barrera significativa que represente el momento crucial en tal decisión. Un criterio de acción gerencial estándar es un criterio específico de desempeño sobre el que se sustenta una decisión. Si el criterio que se va a medir (por ejemplo, los cambios en ventas o en actitudes) resulta ser mayor a algún nivel predeterminado, la gerencia hará A; si es menor, hará B.11 En la figura 5.6 el volumen de ventas especificado de $5 millones representa una norma de acción gerencial para la cadena de tiendas de abarrotes. Los objetivos de investigación también deben ser limitados a un número manejable. Menos objetivos de estudio permiten garantizar que cada uno se atienda por completo. Es fácil perder el enfoque con demasiados objetivos.

AL PUNTO No conozco la clave del éxito, pero la clave del fracaso es tratar de complacer a todos. -Bill Cosby


120 FIGURA 5.7

Influencia de la declaración de decisión del problema de marketing sobre los objetivos y diseños de la investigación

Objetivo específico 1

Declaración del problema de marketing

Investigación exploratoria (opcional)

Amplios objetivos de investigación


Diseño de la investigación

Resultados


Basado en A General Taxpayer Opinion Survey, Office of Planning and Research, Internal Revenue Service, marzo de 1980.

La figura 5.7 resume la forma en que una declaración de decisión que corresponde a un problema de marketing lleva a objetivos de investigación que se convierten en base del diseño de la investigación. Una vez que ésta se ha realizado, las conclusiones pueden revelar un aspecto no anticipado del problema y sugerir la necesidad de investigaciones adicionales para lograr el objetivo principal. Investigadores maduros que han tenido la experiencia de descubrir aspectos adicionales de un problema de marketing después de terminar el trabajo de campo, recomiendan el diseño de estudios que incluyan preguntas pensadas para revelar lo inesperado.

¿Cuánto tiempo se debe dedicar a la definición del problema? Las restricciones de presupuesto suelen influir en cuánto tiempo se dedica a la definición del problema. Las situaciones de marketing pueden ser complejas, y numerosas variables pueden ser importantes. No es práctico buscar toda causa concebible ni influencias menores. Mientras más importante sea la decisión para la gerencia, más recursos deberán dedicarse a la definición del problema. Aunque no es una garantía, dedicar más tiempo y dinero ayudará a asegurar que los objetivos de investigación resultantes sean pertinentes y demostrarán en qué influencias se debe concentrar la gerencia. Los gerentes de marketing responsables de la toma de decisiones pueden desear que el proceso de definición del problema se concluya con rapidez. Los investigadores que se toman un largo tiempo para preparar un conjunto de objetivos de investigación frustrarán a los gerentes. Sin embargo, por lo general el tiempo dedicado a identificar el problema correcto suele estar bien empleado.

La propuesta de investigación Una propuesta de investigación de mercados es una declaración escrita del diseño de investigación. Siempre incluye una afirmación que expresa el propósito del estudio (en forma de objetivos o entregables) y una definición del problema, a menudo como una declaración de decisión. Una buena propuesta bosqueja de manera sistemática la metodología de investigación particular y detalla los procedimientos que se utilizarán durante cada etapa del proceso de investigación. Por lo general la propuesta incluye un calendario de fechas límite y la programación de los costos respectivos. Ésta constituye el documento primario de comunicación entre el investigador y el usuario de la investigación. La figura 5.8 ilustra una propuesta abreviada para un corto proyecto de investigación realizado para el Servicio de Administración Tributaria (SAT), que explora las actitudes públicas hacia una diversidad de cuestiones relacionadas con los impuestos.

Capítulo 5. Definición del problema. Puesta en marcha del proceso de investigación FIGURA 5.8

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Una versión abreviada de una propuesta de investigación para el Servicio de Administración Tributaria de SAT Estados Unidos (SAT)

Situación actual La percepción pública del SAT es en extremo negativa. El SAT es fuente de evasión y el público evita el contacto con cualquiera de sus entidades. Como resultado, los contribuyentes se inclinan más a mentir en sus declaraciones de impuestos, y muchos servicios que ofrece el SAT para auxiliarlos en la preparación de las mismas y para ayudarlos a entender formas en que pueden evitar el pago de impuestos y multas innecesarias no son aprovechados. Además, las actitudes negativas aminoran su capacidad para cabildear con eficacia cambios en la política. Las decisiones clave que enfrenta el SAT a causa de esta situación pueden expresarse como: ¿Qué pasos se podrían dar para mejorar con efectividad las percepciones de los consumidores respecto del SAT y ayudar a diseñar servicios más amables con el usuario? Propósito de la investigación El propósito general del estudio es determinar las percepciones del público que paga impuestos acerca del papel del SAT en la aplicación de las disposiciones fiscales. Al definir los límites de este estudio, el SAT identificó las áreas de estudio que se deben atender. Una revisión cuidadosa de estas áreas condujo a los siguientes objetivos de investigación específicos: 1. Identificar la medida en que los contribuyentes mienten en sus declaraciones de impuestos, las razones por las que lo hacen y los enfoques que se pueden adoptar para impedir estas conductas. 2. Determinar la experiencia y nivel de satisfacción de los contribuyentes con varios servicios del SAT. 3. Determinar qué servicios necesitan. 4. Desarrollar un perfil preciso de la conducta de los contribuyentes referente a la preparación de sus declaraciones de impuestos. 5. Evaluar el conocimiento y opiniones de los usuarios sobre varias disposiciones y procedimientos fiscales. Diseño de la investigación El método de investigación por encuestas será el diseño de investigación básico. Cada persona que responda será entrevistada en su casa. En general, se espera que las entrevistas personales duren entre 35 y 45 minutos, aunque la duración variará según las experiencias previas relativas a los impuestos de la persona que responde. Por ejemplo, si un encuestado nunca ha sido auditado, no se le harán preguntas sobre sus experiencias de auditoría. O, si el encuestado nunca ha contactado al SAT para pedir auxilio, se eliminarán ciertas preguntas referentes a su opinión de los servicios de esta entidad. Algunas preguntas de muestra que se harán son: ¿Usted o su cónyuge preparó su declaración de impuestos federales para (año)? Yo mismo Cónyuge Otra persona

Si usted solicitara auxilio del SAT por teléfono y nadie pudiera ayudarlo de inmediato, ¿preferiría escuchar una señal de ocupado, o que le pidieran que esperara en la línea? Señal de ocupado Esperar en la línea Ninguna No sé Durante la entrevista se entregará al encuestado un cuestionario de autoaplicación para hacer ciertas preguntas delicadas como: ¿Ha reclamado usted una excepción de pago en su declaración de impuestos, a la que no tuviera en realidad derecho? Sí No Diseño de la muestra Una encuesta a cerca de 5 000 individuos de 50 condados en todo el país constituirá la base de datos para este estudio. La muestra será seleccionada con base en probabilidades de todas las familias en Estados Unidos. Quienes pueden responder serán adultos de más de 18 años. En cada familia se hará el esfuerzo de entrevistar al individuo más familiarizado con el llenado de las formas de impuestos federales. Cuando haya más de un contribuyente en la familia, se aplicará un proceso aleatorio para elegir a la persona que será entrevistada. Recolección de datos Trabajadores de campo de una organización de consultoría realizarán las entrevistas. Procesamiento y análisis de datos Se utilizarán procedimientos estándar de edición y codificación. Se usarán la tabulación simple y tabulaciones cruzadas para analizar los datos. Preparación del informe El analista de la investigación preparará un informe escrito, y hará una presentación verbal de las conclusiones a conveniencia del SAT. Programación del presupuesto y de los tiempos Cualquier propuesta completa de investigación debe incluir un calendario que determine cuánto tiempo se llevará cada etapa de la investigación y una declaración pormenorizada de los costos.

¿El paquete de su declaración de impuestos federales contenía todas las formas necesarias para que usted preparara su declaración? Sí No No recibió nada por correo No sé

La propuesta como herramienta de planeación La formulación de una propuesta de investigación obliga al investigador a pensar de manera crítica en cada etapa del proceso. Los planes vagos, ideas abstractas y generalizaciones extensas sobre problemas o procedimientos se deben convertir en afirmaciones concretas y precisas sobre hechos específicos. Deben quedar claramente especificados los requerimientos de datos y los procedimientos de investigación, para que otros entiendan sus consecuencias exactas. Todas las ambigüedades sobre por qué y cómo se realizará la investigación deben quedar superadas antes de que se concluya la preparación de la propuesta. El investigador entrega la propuesta a la gerencia para su aceptación, modificación o rechazo. Los clientes de la investigación (la gerencia) evaluarán el estudio planeado con particular atención a si éste ofrecerá información útil, y si lo hará manejando un presupuesto razonable. Las propuestas iniciales casi siempre son revisadas después de su primera presentación.

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La propuesta ayuda a los gerentes a decidir si se obtendrá la información apropiada y si la investigación que se ofrece alcanzará lo que se desea. Si el problema de marketing no se ha traducido de forma adecuada en un conjunto de objetivos y un diseño de investigación específicos, la valoración de la propuesta por el cliente ayudará a que los investigadores la revisen para que satisfaga las necesidades de información de éste. Una propuesta efectiva comunica con exactitud qué información se obtendrá, y dónde y cómo se recabará. Por esta razón debe ser explícita sobre la selección de la muestra, su medición, el trabajo de campo y el análisis de los datos. Por ejemplo, la mayoría de las propuestas que se refieren a una investigación descriptiva incluyen una propuesta de cuestionario (o al menos algunas preguntas de muestra). El formato de la propuesta de investigación del SAT (figura 5.8) sigue las seis etapas del proceso de investigación bosquejado en el capítulo 3. En cada etapa se deben responder una o más preguntas antes de que el investigador seleccione entre varias alternativas. Por ejemplo, antes de concluir una propuesta, el investigador necesita saber qué se va a medir. Una declaración sencilla como “participación de mercado” tal vez no sea suficiente, pues ésta se puede medir mediante la auditoría a las ventas de minoristas o mayoristas, con los datos de la asociación industrial, o preguntando a los consumidores qué marcas compran. Saber qué se va a medir es apenas una de las muchas preguntas importantes que se deben responder antes de poner en marcha el proceso de investigación. Esta cuestión se amplía en el capítulo 13. Por ahora la figura 5.9 presenta un panorama de algunas interrogantes básicas que gerentes e investigadores suelen verse obligados a responder cuando se planea un diseño de investigación.

La propuesta de investigación de mercados como contrato

El Congreso pelea por todo… incluyendo cómo gastar el dinero de los contribuyentes en fondos federales para investigaciones.

Cuando la investigación corre por cuenta de un consultor o proveedor de investigación externo, la propuesta escrita sirve como la cotización de un servicio específico. En general, un cliente solicita varias propuestas de empresas competidoras, y estas ofertas escritas ayudan a la gerencia a ponderar la calidad de las opciones de los proveedores de investigación. Un investigador sagaz no aceptará hacer un trabajo de investigación para el que no existe una propuesta escrita. Ésta sirve también como contrato que describe el producto que el usuario comprará. De hecho es, en muchos sentidos, lo mismo que el informe final de investigación, sólo que sin los resultados. Errores en las declaraciones y fallas en la comunicación ocurren si las partes se apoyan sólo en la memoria individual de lo que sucedió en una reunión de planeación. La propuesta crea un registro que reduce mucho los conflictos que podrían surgir después de que la investigación se ha realizado.Tanto el investigador como su cliente deben firmarla para indicar que hay acuerdo en lo que se hará. Entonces la propuesta funciona como una declaración formal, escrita, del acuerdo entre los ejecutivos y los investigadores de mercados. Como tal, protege a estos últimos de críticas como: “¿No debíamos haber tenido una muestra mayor?” o “¿Por qué no utilizaron un focus group?” Como registro de las obligaciones del investigador, la propuesta también constituye una norma para determinar si el estudio se realizó en realidad como fue planeado. Suponga que en el caso del restaurante italiano, después de la investigación Mario está disgustado por la naturaleza de los resultados, ya que indican que los clientes tienen más lealtad hacia otros restaurantes. Esto es algo que a Mario le incomoda tener que enfrentar. En su disgusto, se queja con James:

© SHAWN THEW/ EPA/ LANDOV

“Lo que yo en realidad quería era un estudio de publicidad, pero ustedes me entregaron resultados que indican que ¡nuestra comida no es buena! ¿Por qué debo pagar?” Ante esto, James le mostrará la propuesta de investigación firmada por Mario. Le señalará los entregables descritos, con los que Mario aceptó un estudio sobre la lealtad del cliente y las características de los restaurantes que llevan a la lealtad. En este caso, la propuesta

Capítulo 5. Definición del problema. Puesta en marcha del proceso de investigación FIGURA 5.9 Puntos básicos enfocados por las propuestas de investigación

Decisiones que tomar

Preguntas básicas

Definición del problema

¿Cuál es el propósito del estudio? ¿Cuánto se conoce ya? ¿Se necesita información adicional sobre antecedentes? ¿Qué se va a medir? ¿Cómo? ¿Los datos están disponibles? ¿Se debe realizar la investigación? ¿Se puede formular una hipótesis?

Selección del diseño de investigación básico

¿Qué tipo de preguntas se debe responder? ¿Se requieren conclusiones descriptivas o causales? ¿Cuál es la fuente de los datos? ¿Se pueden obtener respuestas objetivas si se pregunta a la gente? ¿Con qué rapidez se necesita la información? ¿Cómo deben redactarse las preguntas de la encuesta? ¿Cómo deben hacerse las manipulaciones experimentales?

Selección de la muestra

¿Quién o cuál es la fuente de los datos? ¿Se puede identificar la población meta? ¿Es necesaria una muestra? ¿Qué tan precisa debe ser? ¿Es necesaria una muestra probabilística? ¿Es necesaria una muestra nacional? ¿Qué tan grande se necesita que sea? ¿Cómo se seleccionará?


¿Quién recabará los datos? ¿Cuánto tiempo tardará la recolección? ¿Cuánta supervisión se requiere? ¿Qué procedimientos deben seguir quienes acopian los datos?

Análisis y evaluación de datos

¿Se usarán procedimientos estandarizados de edición y codificación? ¿Cómo se categorizarán los datos? ¿Se usará una tabulación manual o se hará por computadora? ¿Cuál es la naturaleza de los datos? ¿Qué preguntas deben ser contestadas? ¿Cuántas variables se investigarán al mismo tiempo? ¿Cuáles son los criterios para la evaluación del desempeño?

Tipo de informe

¿Quién leerá el informe? ¿Se solicitan las recomendaciones de los gerentes? ¿Cuántas presentaciones se necesitan? ¿Cuál será el formato del informe escrito?

Evaluación global

¿Cuánto costará el estudio? ¿Es aceptable el tiempo que tardará en realizarse? ¿Se necesita ayuda externa? ¿El diseño permitirá lograr los objetivos de la investigación? ¿Cuándo debe comenzar el estudio?

protege al investigador. En la mayoría de casos como éste, después de la reacción emocional inicial a resultados poco halagadores, el cliente cambia de opinión y acepta que el informe contiene información valiosa que le será de utilidad. Entiende también que la propuesta lo protege en caso de que James entregue un estudio que atienda objetivos de investigación no incluidos en el planteamiento. En los esfuerzos de investigación básica, una propuesta formal sirve en gran medida para el mismo propósito. La investigación de mercados financiada se refiere al estudio básico que suelen reali-

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zar investigadores académicos con apoyo financiero de alguna institución pública o privada. Lo más común es que los investigadores busquen fondos federales. Por lo general, se requiere una propuesta muy detallada para obtenerlos y el acuerdo de financiamiento se basa en que la investigación entregue los resultados que se describen en la propuesta. Debe agregarse un comentario importante sobre la naturaleza de las propuestas de investigación, pues no todas siguen el mismo formato. Un investigador puede adaptarla al auditorio meta o situación específica. Una propuesta demasiado breve sometida por el departamento de investigación de mercados de una organización a sus propios ejecutivos de marketing guarda poco parecido con una propuesta compleja que entrega un profesor universitario a una dependencia del gobierno federal para investigar una cuestión básica relacionado con el consumo.

Anticipación de los resultados Como se mencionó antes, la propuesta y el informe final de la investigación contienen en gran medida la misma información. La primera describe la recolección de datos, la medición, el análisis de datos, y así sucesivamente, en tiempo futuro. En el informe se presentan los resultados alcanzados. En este sentido, la propuesta anticipa el resultado de la investigación. Los investigadores expertos saben que la investigación falla con mayor frecuencia porque el proceso de definición del problema se interrumpe o porque el cliente en realidad nunca entendió lo que un proyecto de estudio podía o no hacer. Aunque es probable que parezca como si fuera tarea de la propuesta dejar esto en claro, cualquier insuficiencia en ésta podría contribuir a una falla en la comunicación. Así, cualquier herramienta que ayude a que la comunicación sea tan clara como puede ser, es de enorme valor.

TABLAS SUSTITUTAS O DOMI Una de las herramientas que tal vez constituya la mejor forma de lograr que la gerencia sepa con exactitud qué clase de resultados se obtendrán con la investigación es la tabla sustituta o domi (dummy). Las tablas sustitutas se insertan en las propuestas de investigación, como representaciones exactas de las tablas reales que mostrarán los resultados en el informe final, con una excepción: los resultados son hipotéticos. Dichas tablas reciben este nombre porque el investigador llena o “sustituye” las tablas reales con datos probables, pero ficticios. Las tablas sustitutas incluyen las tablas que presentarán los resultados de las pruebas de las hipótesis. De este modo, están directamente ligadas con los objetivos de investigación. Un analista puede presentar tablas sustitutas a quien toma las decisiones y preguntarle: “Dadas conclusiones como éstas, ¿podrá tomar una decisión?” Si quien toma las decisiones dice que sí, la propuesta puede ser aceptada. Sin embargo, si éste no puede ver cómo le ayudarán resultados como los que aparecen en las tablas sustitutas, la propuesta debe ir de vuelta a la mesa de diseño. En otras palabras, el cliente y el investigador deberán repensar qué resultados se necesitan para solucionar el problema. Algunas veces el examen de las tablas sustitutas revela que falta una variable clave o que alguna variable dependiente en realidad no es tan importante. Es decir, el problema de marketing se aclara al decidir estándares de acción o criterios de desempeño, y con el reconocimiento de los tipos de conclusiones de investigación que se requieren para tomar decisiones específicas.

EJEMPLO DE TABLA SUSTITUTA La figura 5.10 muestra una tabla sustituta tomada de la propuesta de investigación para el restaurante italiano de Mario Lagasto. En ella Mario puede ver los factores que determinan más la frecuencia con que un cliente elige un restaurante entre sus competidores más cercanos. Si los resultados son como los que aparecen en la tabla sustituta, sugerirían que Mario debe destacar la calidad de la comida, una atmósfera agradable, la calidad del servicio y la de vinos y bebidas para restaurar la lealtad de sus clientes. En contraste, resultados como éstos sugerirían que los consumidores no son sensibles al precio. El precio no determinaría la lealtad, con base en estas conclusiones. Tales resultados indicarían que el interés actual en el control de costos, en la medida en que reduce precios, disminuye la calidad de la comida y las bebidas, o perjudica la atmósfera y la calidad del servicio, es equivocado y dañino. Además, sugerirían que las fortalezas de Mario no son muy importantes. Aunque los


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resultados indicarían que Mario es segundo en términos globales en las percepciones de precios del consumidor, esta variable no determina la lealtad. Al observar la tabla, él puede ver cómo podría utilizar los resultados. Aunque algunas tablas podrían requerir cierta explicación adicional del investigador, se debe hacer todo el esfuerzo posible para que sean explícitas e interpretadas por cualquiera que no sea un investigador experto. En otras palabras, el usuario debe ser capaz de entender los resultados y suponer las consecuencias que se derivan de ellos. Cuando se prepare el informe final, se incorporarán los resultados reales de la investigación en las tablas en lugar de los resultados ficticios. FIGURA 5.10

Una tabla sustituta para Mario Lagasto

Tabla de regresión: resultados que muestran cuáles variables determinan la lealtad de los clientes del restaurante (frecuencia de consumo) Variable independiente

Coeficiente de regresión estandarizado

Calidad de la comida Atmósfera agradable Calidad del servicio Calidad de vinos y bebidas Comodidad de la ubicación Publicidad Precios del menú

.50** .45** .30** .25** .15* .05 – .05

Clasificación (importancia para determinar la frecuencia)

1 2 3 4 5 6 7

Clasificación de calificación media (comparación de Lagasto con sus diez competidores más cercanos)

6 7 5 8 3 4 2

* Valor--p < .001 ** Valor-p < .05

Resumen 1. La definición del problema es esencial en la investigación de mercados. La definición del problema es el proceso de definir y desarrollar una declaración de decisión, y los pasos que se requieren para traducirla en una terminología más precisa, que incluye un conjunto de objetivos de investigación. Aunque es difícil señalar a alguna fase de la investigación como la más importante, hay buenos argumentos en favor de ésta, la primera etapa. Si este paso falla, todo el diseño de investigación se irá por la borda. Una buena definición del problema ayuda para que los objetivos sean importantes y útiles, lo que significa que los resultados se usarán. Si se trata de manera superficial o está malhecha, es probable que los resultados sean pobres y potencialmente dañinos. 2. Saber cómo reconocer problemas.

Por lo general, los problemas y oportunidades se asocian a las diferencias, las cuales suceden por cambios en cierta situación, o porque las expectativas eran poco realistas. Los problemas surgen cuando hay una diferencia, o brecha, entre la situación actual y una situación más deseable. Un tipo muy común de brecha se da cuando el desempeño de los negocios no cumple con las expectativas de desempeño en esa dimensión. Además, existen oportunidades cuando el desempeño real en alguna área no se ajusta al desempeño potencial. La investigación aporta información para ayudar a cerrar la brecha. Así, se advierte la existencia de problemas cuando se detectan estas brechas. Aun cuando muchas de éstas sólo son síntomas, se dan pasos adicionales para asegurarse de que la investigación atiende las cuestiones importantes, no sólo los síntomas.

3. Traducir los objetivos de investigación en hipótesis pertinentes.

El proceso de definición del problema que se bosqueja en el capítulo ayuda a asegurar que los objetivos de investigación sean importantes. Un análisis de la situación es útil a este respecto. En particular, son valiosas las entrevistas que identifican síntomas y luego sondean al entrevistado para identificar posibles causas. Una herramienta para auxiliar este proceso es la técnica de “¿qué ha cambiado?” Los objetivos de investigación, una vez redactados, también indican qué variables es probable que se consideren en el estudio.

4. Traducir los objetivos de investigación en preguntas y/o hipótesis.

Las preguntas de investigación replantean los objetivos en forma de pregunta. Cuando el investigador tiene suficiente justificación teórica como para hacer una predicción más específica que incluya la dirección de una relación prevista, la pregunta se traduce en una o más hipótesis de investigación.

5. Bosquejar los componentes de una propuesta de investigación. La propuesta de investigación es una declaración escrita del diseño de investigación que se seguirá para atacar un problema específico. Ésta permite que los gerentes evalúen los detalles de la investigación sugerida y determinen si se requieren modificaciones. La mayoría de las propuestas contiene las siguientes secciones: descripción de


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la decisión, propósito de la investigación, que incluye los objetivos, el diseño de la investigación, el diseño de la muestra, las técnicas de recolección de datos y/o trabajo de campo, el procesamiento y análisis de datos, presupuesto y calendario. 6. Construir tablas sustitutas.

Las tablas sustitutas se incluyen en las propuestas de investigación y se ven exactamente como las tablas reales que resultarán en el informe final; no contienen resultados reales, puesto que el estudio todavía no se realiza, así que incluyen resultados hipotéticos que se parecen tanto como es posible a los resultados reales. Estas tablas son una muy buena herramienta para comunicar el valor de un proyecto de investigación a la gerencia, porque ofrecen un sentido real de las consecuencias que pueden derivarse de la investigación.

Términos y conceptos clave Declaración de decisión Definición del problema Problema Análisis de la situación Técnicas para interrogar Sondeo Unidad de análisis

Variable Constante Variable continua Variable categórica Variable clasificatoria Variable dependiente Variable independiente

Preguntas de investigación Norma de acción gerencial Propuesta de investigación Investigación de mercados financiada Tablas sustitutas o domi

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Qué es una declaración de decisión? ¿Cómo afecta al proceso de investigación el enfoque en una decisión trivial ? 2. Defina qué es el reconocimiento del problema. ¿En qué sentido se parece este proceso a la traducción de un texto de un idioma a otro? ¿Qué función juega el “sondeo” en este proceso? 3. Liste y describa cuatro factores que influyen en la dificultad que se enfrenta en el proceso de definición del problema. 4. ¿Cuáles son los tres tipos de brecha que existen? Indique si se requiere una investigación para ayudar a una empresa a tomar alguna decisión. 5. Examine un artículo en The Wall Street Journal u otra fuente similar que analice la situación de negocios de una empresa en la industria electrónica o de defensa. Identifique un problema de la empresa. Desarrolle algunos objetivos de investigación que crea que responden a ese problema. 6. ¿Qué es un análisis de la situación? ¿Cómo se puede utilizar para separar los síntomas de los problemas reales? 7. Defina qué es la unidad de análisis en el contexto de la investigación de mercados. 8. Recuerde el concepto de orientación de marketing del primer capítulo. Si una empresa investigara si las organizaciones con orientación al marketing tienen mejores resultados que las empresas con orientación a la producción, ¿cuál sería la unidad de análisis apropiada? 9. Busque artículos en alguna publicación de negocios que hablen de la cultura y la expansión internacional. Encuentre alguno que liste algunas hipótesis. 10. Liste y describa al menos cuatro términos que describan la naturaleza de una variable. 11. Para cada una de las siguientes variables, explique por qué debería ser considerada como continua o categórica. a) Si una universidad jugó o no un tazón colegial de futbol americano en 2006. b) El tiempo promedio de espera de un cliente antes de ser atendido en un restaurante de autoservicio.

c) Calificaciones con letras A, B, C, D o F. d) La satisfacción en el trabajo de los vendedores de una empresa. e) La edad de un consumidor.

12. Escriba al menos tres ejemplos de hipótesis que incluyen una declaración de acción gerencial. Ofrezca la respectiva declaración de decisión para cada una. 13. ¿Cuáles son los componentes principales de una propuesta de investigación? ¿Cómo auxilia al investigador? 14. El capítulo ofrece un ejemplo de tabla sustituta para la semblanza del restaurante de Lagasto. Proponga otro ejemplo de tabla sustituta que corresponda a la misma situación. 15. Evalúe las siguientes declaraciones de problemas de marketing. Para cada una proporcione una declaración de decisión y los correspondientes objetivos de investigación. a) Un fabricante de implementos agrícolas: “Nuestro objetivo es aprender la forma más efectiva de publicidad para que podamos maximizar las utilidades de las líneas de productos.” b) Una unión de crédito para empleados: “Nuestro problema es determinar el conocimiento de los servicios de nuestra unión de crédito entre los miembros, y medir las actitudes y creencias sobre la eficacia con que opera.” c) El productor de un show de televisión: “Tenemos un problema de marketing. El rating de nuestro programa es bajo. Necesitamos saber cómo aumentarlo.” d) Un fabricante de bebidas refrescantes: “El problema de marketing es que no sabemos si nuestros embotelladores están más satisfechos con nosotros, que los embotelladores de nuestros competidores con ellos.” e) Una revista de mujeres: “Un problema es documentar los cambios demográficos que han ocurrido durante los decenios recientes en la vida de las mujeres y ubicarlos en una perspectiva histórica; examinar varias generaciones de mujeres estadounidenses a lo largo de la mayor parte de este siglo, rastrear su función como estudiantes, trabajadoras, esposas y madres, y señalar los cambios en el tiempo, secuencia y duración de estas funciones; examinar a qué edad y por cuánto tiempo entra una mujer a varias etapas de su vida: escuela, trabajo, matrimonio, crianza de hijos, divorcio. Esto se logrará

Capítulo 5. Definición del problema. Puesta en marcha del proceso de investigación con el análisis de los datos demográficos a lo largo de varias generaciones.” f) Un fabricante de botes de pesca: “El problema es determinar las tendencias de ventas en los pasados cinco años por categoría de producto, y determinar la temporalidad de las ventas unitarias de botes por trimestre y región del país.” g) El inventor de un remedio para el dolor de cabeza y tensión (un parche enfriador que se coloca en la frente hasta por cuatro horas): “El propósito de esta investigación es: 1) identificar el potencial de mercado del producto; 2) precisar cuáles son las características deseables que el producto debe tener, y 3) determinar posibles estrategias de publicidad/de canal para el producto.

16. Comentar las siguientes afirmaciones y situaciones: a) “Los mejores investigadores de mercados están preparados para repensar y reescribir sus propuestas.”

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b) “La firma del cliente es un elemento esencial de la propuesta de investigación.”

17. Usted ha sido contratado por un grupo de propietarios de hoteles, de restaurantes y de otra gente de negocios relacionados con el turismo en South Padre Island, Texas. Desean saber cómo atraer un gran número de estudiantes a su población durante la semana de descanso de primavera. Defina la declaración de decisión de marketing. 18. Usted ha sido contratado por una organización local de Big Brothers and Big Sisters para enseñarles la forma en que pueden incrementar el número de varones voluntarios que deseen convertirse en Big Brothers (hermanos mayores) de niños huérfanos. Defina los objetivos de su investigación.


RED Examine el sitio web de International Communications Research (www.icrsurvey.com).12 ¿Qué servicios ofrece que estén dentro del proceso de definición del problema? 2. Considere la siguiente situación en el contexto del departamento de música de su universidad. En el supuesto

de presentación de producciones musicales a las cuales se invita al público, al que se le venden boletos, describa la situación de marketing que enfrenta y prepare una propuesta de investigación que ayude a tomar una decisión clave. Asegúrese de incluir al menos una tabla sustituta.

Caso 5.1 E-ZPass En los años 1990 se formó un grupo de tarea entre los ejecutivos de siete dependencias regionales de transporte en el área de Nueva York–Nueva Jersey.13 La misión del grupo era investigar la factibilidad y deseabilidad de adoptar el cobro electrónico de peaje (CEP) en las carreteras interregionales del área, el cual se realiza con la entrega a los viajeros de un pequeño transmisor-receptor (tags) que emite una señal de radio. Los receptores colocados en las casetas de peaje reciben la señal de radio e identifican el vehículo asociado con esa señal. Los vehículos establecen cuentas de CEP que se cargan por cada uso de carretera o instalación de cobro así se elimina la necesidad de pagar en efectivo o con fichas. Como la señal de radio es rastreada desde un automóvil en movimiento, el CEP reduce la congestión del tránsito en los sitios de cobro al permitir que quienes tienen esos tags pasen a velocidad moderada. Cuando las dependencias de Nueva York y Nueva Jersey estudiaban el servicio, el cobro electrónico de peaje ya se usaba con éxito en Texas y Louisiana. Aun cuando varias dependencias habían considerado el CEP. Sabían que la adopción individual no aportaría todos los posibles beneficios que se podrían alcanzar con un sistema interregional integrado. El grupo de tarea tenía un gran interés en identificar la configuración ideal de atributos del servicio para los vehículos en cada jurisdicción, y en determinar qué tan similares o diferentes podrían ser estas configuraciones entre dependencias. Así, identificó una larga lista de atributos, que se redujo al final a seis preguntas: • ¿Cómo y dónde se paga el E-ZPass?

• ¿Cuántas cuentas son necesarias y qué estados de cuenta se recibirán? • ¿Qué líneas estarán disponibles para uso y cómo se controlarán? • ¿Se puede transferir el tag a otros vehículos? • ¿Cuál es el precio del tag y el posible cargo por el servicio? • ¿Qué otros posibles usos tiene el tag de E-ZPass (estacionamiento en el aeropuerto, compras de gasolina, etcétera.)? • Desde la perspectiva de un investigador de mercados, también parecía importante evaluar la demanda del servicio por parte de los automovilistas. Sin embargo, el grupo de tarea no estaba convencido de que fuera necesario proyectar la demanda, porque estaba comprometido a implantar el CEP sin importar la aceptación inicial de los viajeros. Así, consideró que su función primaria era investigar las preferencias de los viajeros para determinar la forma en que se debía configurar el servicio desde el punto de vista ideal.

Preguntas 1. Evalúe el proceso de definición del problema. ¿Se ha definido de forma adecuada de modo que se pueda formular una declaración de decisión importante? 2. ¿Qué tipo de diseño de investigación recomendaría para este proyecto? 3. ¿Qué preguntas de investigación se podrían probar? 4. ¿Qué incluiría una tabla sustituta en esta propuesta de investigación?


128 Caso 5.2 Cane’s se internacionaliza Raising Cane’s es un establecimiento de comida rápida de tiras de pollo (chicken fingers) con sede en Baton Rouge, Louisiana. Los restaurantes de Cane’s son populares en todo el sur de la parte estadounidense del Golfo de México. En fechas recientes, se han acercado distintas personas interesadas en abrir restaurantes en otros países. El mejor contacto es australiano. Sin embargo, se ha sondeado a Cane’s sobre la posibilidad de abrir restaurantes en Montreal, Québec, y en Monterrey, México. Cane’s prepara tiras de pollo fritas de alta calidad, y tiene un menú limitado que consiste en tiras, papas fritas, col y limonada (www.raisingcanes.com).

Preguntas 1. Redacte una declaración de decisión para Raising Cane’s. 2. Escriba los correspondientes objetivos y preguntas de investigación. 3. ¿Qué función desempeñaría una propuesta para auxiliar este esfuerzo de investigación y mejorar la situación de negocios de Cane’s?

Caso 5.3 El restaurante italiano de Mario Lagasto Con base en el escenario del caso descrito en este capítulo, prepare una propuesta de investigación que atienda esta situación.

Caso 5.4 Burton Snowboards Burton Snowboards, con sede en Burlington, Vermont, es el principal diseñador y fabricante global de tablas deslizadoras para nieve; también vende equipo y líneas de accesorios para este deporte, como ropa para clima frío. La empresa fue fundada en 1977 por Jake Burton, quien inventó la tabla en su cochera. Su filosofía es hacer todo lo que sea posible en el mejor interés de quien practica esta actividad deportiva. Esto significa que Burton Snowboards no minimiza la calidad de ninguno de sus productos y usa por ejemplo los mejores materiales y avances tecnológicos para rediseñar sus tablas. El resultado es que controla alrededor de 40 por ciento del mercado mundial en tablas para nieve. Jake Burton todavía es propietario de la empresa y ha abierto oficinas en Austria y Japón. El éxito de la empresa se basa en recabar información sobre factores del entorno de negocios externo, que incluyen las tendencias sociales, demográficas y de la competencia global. Las tendencias sociales son las de mayor importancia; para muchos consumidores, la práctica de este deporte es una forma de vida que influye el modo en que hablan y visten, los productos que compran y las actividades que realizan. Las tendencias demográficas se refieren a la información sobre las preferencias de la gente por el equipo de snowboarding, según sus edades y género. Las tendencias tecnológicas requieren conocer innovaciones que se puedan usar para desarrollar nuevos y mejores productos. Amy Barrett, especialista en

relaciones públicas, afirma: “Cada año rediseñamos cada uno de los productos que tenemos.” Conocer la competencia de empresas similares alrededor del mundo también es importante para Burton: “Definitivamente nos gusta pensar de nosotros mismos como innovadores, no como imitadores”, dice Barry Dugan, gerente de equipos y promociones. Esta es una industria de diversión, y el compromiso de los empleados con el disfrute del deporte es alto. Emmett Manning, gerente de una tienda de fábrica, resume los sentimientos de los empleados de Burton cuando dice:“Somos una empresa de tablas para nieve, y nos apasionamos al respecto… El éxito es saber que habrá otra nevada y que vamos a ir a deslizarnos en la nieve.”

Preguntas 1. Imagine una pregunta hipotética de marketing como la siguiente: “¿Burton debe desarrollar una línea de tablas dedicada en exclusiva a las mujeres entre 20 y 30 años? Prepare las preguntas y objetivos apropiados de investigación para este caso. 2. Suponga que los ejecutivos de Burton estudian cómo ajustar mejor sus productos de manera que sean aceptables en los mercados de Europa y Asia. Defina el problema de investigación y determine las variables importantes para esta situación.

E R

L T A D O

S

P A

CAPÍTULO 6

S R E

Al concluir el estudio de este capítulo, usted podrá: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Listar y entender las diferencias entre la investigación cualitativa y la cuantitativa. Entender la función de la investigación cualitativa en los diseños de investigación exploratoria. Describir las categorías básicas de la investigación cualitativa. Preparar un bosquejo de entrevista de focus group. Reconocer los avances tecnológicos en la aplicación de enfoques de investigación cualitativa. Conocer las herramientas comunes de investigación cualitativa y las ventajas y limitaciones de su uso. 7. Identificar los riesgos asociados por actuar sólo con base en resultados exploratorios.

Semblanza del capítulo: ¿Qué tiene la Vans? ¿Le gusta este zapato? Ésa fue realmente la pregunta formulada por VF Corporation cuando adquirió Vans, la empresa que fabrica el zapato mostrado en esta página.1 Vans es un nombre que se asocia por tradición con las patinetas y su cultura. Los lectores que no están familiarizados con esta actividad deportiva quizá no hayan oído nunca de la empresa. Sin embargo, es probable que un lector que es parte de la cultura de la patineta ¡en este mismo momento mire sus Vans! El expresidente de la compañia, Gary Schoenfield, señala que un decenio antes de la adquisición (operación que costó $396 millones de dólares), Vans era casi una marca muerta.2 Sin embargo, los últimos diez años han visto renacer el interés en las patinetas, y Vans ha seguido como el proveedor número uno de zapatos para esta actividad Ahora el equipo gerencial de reciente ingreso tiene la tarea de decidir cómo incrementar las ventas de Vans a $500 millones anuales. ¿De dónde vendrá el crecimiento? Vans debe definirse como una empresa de “calzado para las patinetas”, una empresa de “estilo de vida”, o como icono de la cultura del patinaje? Dar respuesta a esta cuestión demandará una interpretación más profunda del significado de “Van”. El deporte de la patineta es una actividad dinámica. Un estudio realizado por Board-Trac sugiere que hoy día uno de cada cuatro patinadores es mujer, a diferencia de uno de cada diez hace tan sólo en el año 2000.3 Así que, ¿qué es con exactitud lo que está en la mente y corazón de un patinador? Dos preguntas importantes de investigación son: “¿cuál es el significado de un par de Vans?” y “¿qué cosas definen la experiencia de la patineta?” Interrogantes como éstas requieren métodos de investigación cualitativa.4 No cualquier investigador tiene la “condición adecuada” para esta tarea. Una forma de recabar estos datos es contratar empleados jóvenes y vigorosos para que se hagan “patinadores” y se sumerjan en esa cultura. Tal vez tengan que aprender a hacer piruetas durante las discusiones y actividades para indagar los significados de otros patinadores. Vans busca encontrar que su marca ayude a identificar a un patinador y que lo haga sentirse único en varios sentidos. De ser así, desea investigar si se debe ampliar su línea de productos más allá de los zapatos y la ropa sencilla.

N © SUSAN VAN ETTE

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HERRAMIENTAS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA

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También serán útiles las entrevistas de profundidad con los usuarios de Vans, con los cuales describan en detalle sus razones para ponerse estos zapatos. A la empresa no le debería sorprender si encuentra que una parte significativa de su producción se vende a personas como el señor Samuel Teel, un abogado jubilado de Toledo, Ohio. Sam desconoce del todo la conexión entre Vans y las patinetas. A él le gustan esos zapatos ¡porque no tiene que agacharse para amarrarse las agujetas! Tal vez haya algunos segmentos secundarios que pudieran hacer crecer a Vans. Pero venderle a estos segmentos podría complicar las cosas, ¿quién sabe?

¿Qué es la investigación cualitativa? Descripción de la investigación cualitativa

Los investigadores cualitativos pueden aprender de la experiencia del patinaje si se sumergen en esa cultura.

Los químicos usan algunas veces el término análisis cualitativo para dar a entender que se trata de una investigación que determina de qué está hecho un compuesto. En otras palabras, el enfoque está en el significado interior del químico, sus cualidades. Como la palabra lo indica, la investigación cualitativa se interesa más en la calidad que en la cantidad. Por tanto, no se refiere a la aplicación de números específicos para medir variables o al uso de procedimientos estadísticos para precisar con cifras la fuerza de una relación. La investigación de mercados cualitativa atiende sus objetivos de estudio mediante técnicas que permiten al investigador elaborar interpretaciones de los fenómenos de mercado sin depender de su medición numérica. Su enfoque está en descubrir los verdaderos significados internos y nuevas perspectivas y se usa muy ampliamente en la práctica. Hay muchas empresas especializadas en este tipo de estudios. La investigación cualitativa es menos estructurada que la mayor parte de los enfoques cuantitativos. No se apoya en cuestionarios de autorespuesta que contienen formatos de respuesta estructurada. En realidad, es más dependiente del investigador, en tanto que éste debe extraer el significado a partir de respuestas no estructuradas, como el texto de una entrevista grabada o un collage que represente el significado de alguna experiencia, como la de la patineta. El investigador interpreta los datos para extraer su significado y convertirlo en información.

© SKY BONILLO/PHOTOEDIT

USOS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA Ningún mecánico usa sólo un martillo para arreglar todo lo que se descompone, tiene una caja de herramientas de la que toma la que necesita para resolver el problema. La investigación de mercados es igual. El investigador dispone de muchas herramientas y el diseño de la investigación debe tratar de ajustarse a la mejor herramienta de que se disponga para el objetivo que se persigue. Asimismo, al igual que un mecánico quizá no sea experto en el manejo de todas las herramientas, cada investigador suele tener una pericia especial en un pequeño número de ellas. No todos son expertos en las herramientas propias de la investigación cualitativa. Por lo general, mientras menos específico sea el objetivo del estudio, es más probable que las herramientas de investigación cualitativa sean más apropiadas. De modo similar, cuando se hace hincapié en un conocimiento más profundo de las motivaciones o en el desarrollo de conceptos novedosos, la investigación cualitativa es muy conveniente. La siguiente lista representa situaciones comunes que con frecuencia requieren de una investigación de este tipo.5 1. Cuando es difícil desarrollar declaraciones de decisión u objetivos de investigación específicos y procesables. Por ejemplo, si después de varias entrevistas con el cliente el investigador todavía no puede

Capítulo 6. Herramientas de la investigación cualitativa

2.

3.

4.

5.

determinar las necesidades que debe medir, entonces los enfoques de investigación cualitativa ayudan a la definición del problema. Tal vez varios estudios previos sobre el mismo tópico no hayan resultado en particular útiles. Cuando el objetivo de la investigación es entender algunos fenómenos con gran detalle y mayor profundidad. Las herramientas de investigación cualitativa se orientan a descubrir los temas primarios que indican las motivaciones humanas y la documentación de actividades suele ser muy completa. Cuando el objetivo de la investigación es conocer la forma en que los consumidores usan un producto en su situación natural, o aprender cómo expresar algún concepto en términos coloquiales. Es probable que una encuesta pueda hacer muchas preguntas útiles, pero observar cómo alguien usa un producto, en general dejará más lecciones. La investigación cualitativa revela muchas ideas para el mejoramiento de los productos. Cuando alguna conducta que el investigador estudia es en particular dependiente del contexto, lo que significa que las razones por las cuales algo gusta o se realiza una conducta dependen mucho de la situación que rodea al hecho. Tal vez sea difícil entender de forma adecuada por qué a la gente le gustan los Vans si no está en el entorno de las patinetas. Cuando se necesita un enfoque fresco para estudiar algún problema. Esto sucede cuando la investigación cuantitativa ha sido punto menos que satisfactoria. Las herramientas cualitativas ofrecen perspectivas singulares, muchas de las cuales pueden llevar a ideas de nuevos productos.

Cada caso también describe una situación que puede requerir una investigación exploratoria. En el capítulo 3 se señaló que este tipo de investigación es apropiado en entornos ambiguos o cuando se requieren nuevos puntos de vista. En el capítulo anterior se le mostró que algunas veces se requieren enfoques de investigación exploratoria sólo para llegar a una declaración de decisión y a objetivos de investigación adecuados. Aunque es una simplificación excesiva decir que es lo mismo la investigación cualitativa y la exploratoria, sí es posible señalar que la aplicación de las herramientas cualitativas ayuda a disipar la ambigüedad y ofrece ideas innovadoras.

Investigación cualitativa “contra” investigación cuantitativa En las ciencias sociales se dan muchos debates acerca de la superioridad de la investigación cualitativa sobre la cuantitativa, o viceversa.6 En cualquier caso, se trata sobre todo de una discusión superflua que no lleva a ninguna dirección. La cierto es que la investigación cualitativa logra objetivos que no son factibles para la investigación cuantitativa; lo mismo se puede decir de ésta respecto de la otra. La clave para usarlas con éxito es aplicar el enfoque correcto al contexto de investigación correcto. Muchos buenos proyectos combinan ambas investigaciones. Por ejemplo, el desarrollo de medidas válidas para las encuestas primero requiere un conocimiento profundo de los conceptos que se medirán y una descripción de la forma en que estas ideas se expresan en el lenguaje cotidiano, dos tareas que se ajustan mejor a la investigación cualitativa. Sin embargo, quizá sea necesario validar de manera formal una medida con el fin de que capte de manera confiable el concepto que se pretende, tarea adecuada a la investigación cuantitativa.7 Asimismo, la investigación cualitativa ayudaría a separar los síntomas de los problemas, para que luego la investigación cuantitativa permitiera comprobar las relaciones entre las variables importantes. El recuadro de Investigación al instante de la página siguiente describe una de estas situaciones.8 La investigación de mercados cuantitativa atiende los objetivos de investigación mediante evaluaciones empíricas que requieren enfoques de medición y análisis numérico, a diferencia de la investigación cualitativa, que puede valer más por sí misma, en el sentido de que requiere menos interpretación. No obstante, la investigación cuantitativa es bastante adecuada cuando un objetivo se sujeta a una norma de acción gerencial. Por ejemplo, si una empresa que manufactura aderezos de ensalada desea saber si debe cambiar su receta,9 la nueva receta se prueba con una muestra de consumidores, y cada uno califica el producto mediante escalas numéricas. La administración fija la regla de que la mayoría de consumidores que califique el nuevo producto mejor que el viejo debe tener una confianza de 90 por ciento antes de sustituir la vieja fórmula. Un proyecto como éste incluye mediciones cuantitativas en forma de escalas de calificación numérica y análisis cuantitativos como aplicación de procedimientos estadísticos.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¡Sorpresas en P&G!

© AMY ETRA/ PHOTOEDIT

Literalmente con miles de productos que manejar, Procter & Gamble (P&G) se encuentra en la situación de realizar investigación cualitativa casi todos los días. P&G no introduce un producto que no haya sido revisado desde casi cualquier ángulo posible. De modo similar, antes de llevarlo a otro país, es probable que haya combinado técnicas de investigación cualitativa para descubrir problemas u oportunidades potenciales para su comercialización. Así que la modificación de un producto como Tide Kick o un detergente de lavandería fabricado expresamente para el mercado francés, Le Croix Plus, se ha manejado en “focus group”. En ocasiones, busca ayuda externa para su investigación. Así sucedió cuando P&G quiso que se efectuara un estudio de sus problemas de marketing. Los investigadores seleccionados

comenzaron a aplicar técnicas de investigación cualitativa que incluyeron entrevistas de profundidad, observación (en forma discreta) y focus group de los gerentes y empleados de marketing de P&G. Tales entrevistas dieron a los investigadores la idea de que tal vez la empresa padecía más un problema de administración que de marketing, lo que generó una interrogante general para el estudio: ¿los problemas de marketing tienen su origen en un pobre estado de ánimo de los empleados del área? Después de muchas entrevistas cualitativas con docenas y docenas de empleados de P&G, un estudio cuantitativo siguió estas conclusiones y apoyó esta idea; después llevó a sugerencias para mejorar el estado de ánimo entre la gente de marketing.

Fuentes: Nelson, Emily (2002), “Focus Groupies: P&G Keeps Cincinnati Busy with all its Studies”, The Wall Street Journal-Eastern Edition, 239 (1/24) A1; Stengel, J. R., A. L. Dixon y C.T. Allen (2003), “Listening Begins at Home”, Harvard Business Review (noviembre) p. 106-116.

FIGURA 6.1

Comparación entre la investigación cualitativa y la investigación cuantitativa

Investigación cualitativa

Aspecto de investigación

Investigación cuantitativa

Descubre ideas. Se usa en la investigación exploratoria con objetos generales de investigación.

Propósito común

Prueba hipótesis o preguntas de investigación específicas.

Observa e interpreta.

Enfoque

Mide y prueba.

No estructurada; formas libres.

Enfoque de recolección de datos

Respuesta estructurada; se entregan categorías.

El investigador interviene íntimamente. Los resultados son subjetivos.

Independencia del investigador

El investigador no interviene. observador. Los resultados son objetivos.

Muestras pequeñas, a menudo en entornos naturales.

Muestras

Muestras grandes para producir resultados generalizables (que se aplican a otras situaciones).

Diseños de investigación exploratoria.

Usado con más frecuencia

Diseños de investigación descriptiva y causal.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Escucha: ¡Aquí está Johnny! Escuchar es igualmente valioso en las entrevistas con los clientes. En ocasiones se necesitan técnicas de entrevista de profundidad para entresacar de la discusión los mejores objetivos de investigación. Como en las ventas, escuchar es tan valioso para un investigador de mercados cualitativo como un brazo fuerte de lanzamiento para un pitcher de las ligas mayores.

Fuentes: Foden, Atfiol (2003), “Do You Hear What I Hear?”, Marketing News, 37 (3/3); Henderson, N. R. (2002), “The Many Faces of Consumer Research”, Marketing Research, 14 (verano) p. 13-17.

CONTRASTE DE LOS MÉTODOS CUANTITATIVO Y CUALITATIVO La figura 6.1 ilustra algunas diferencias entre la investigación cualitativa y la cuantitativa. Se trata de generalizaciones en las que puede haber excepciones. Sin embargo, cubre algunas distinciones esenciales. Los investigadores cuantitativos centran mucha de su actividad en medir conceptos con escalas que revelan directa o indirectamente valores numéricos, que luego son usados en cálculos estadísticos y pruebas de hipótesis. Como se describirá en detalle más adelante, este proceso requiere en cierta forma la comparación de cifras. En contraste, los investigadores cualitativos están más interesados en observar, escuchar e interpretar, e intervienen íntimamente en el proceso de investigación y en la construcción de los resultados. Por estas razones, se dice que la investigación cualitativa es más subjetiva, lo que significa que los resultados dependen del investigador. Diferentes estudiosos pueden llegar a conclusiones distintas aun basados en la misma entrevista. Por el contrario, cuando el encuestado señala una calificación de compromiso en una escala cuantitativa, este proceso es más objetivo porque la cifra será la misma, sin importar quién sea el investigador que realice el análisis. La investigación cualitativa rara vez maneja muestras con cientos de participantes; más bien, y por lo general, la fuente de los datos cualitativos es un puñado de consumidores. Esto es perfectamente aceptable en la investigación orientada al descubrimiento. Todas las ideas todavía tendrían que ser comprobadas antes de su adopción. ¿Una muestra más pequeña significa que la investigación cualitativa es más barata que la cuantitativa? Tal vez no. Aunque se tenga que entrevistar a menos sujetos, la mayor participación del investigador tanto en la recolección de los datos como en su análisis incrementa los costos de la investigación cualitativa. Dada la estrecha relación entre la investigación cualitativa y los diseños exploratorios, no sorprende que áquella se use con mayor frecuencia en estos últimos. Las muestras pequeñas, los procedimientos de interpretación que requieren juicios subjetivos y el formato de entrevista no estructurado, en conjunto, hacen difícil la prueba tradicional de hipótesis con la investigación cualitativa. Así, estos procedimientos no son los más adecuados para llegar a conclusiones definitivas, como lo son los resultados de diseños causales que incluyen experimentos. Sin embargo, estas desventajas para obtener conclusiones se convierten en ventajas cuando la meta es obtener posibles explicaciones, porque el investigador pasa más tiempo con cada participante y explora mucho más terreno, dada la flexibilidad de los procedimientos.

ENFOQUES CUALITATIVOS EN LA INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA Cuando los investigadores tienen una experiencia o conocimiento limitado sobre un tema, se pueden auxiliar de la investigación exploratoria. Dicha investigación, que a menudo incluye métodos cualitativos, puede ser un primer paso esencial para un estudio más riguroso, concluyente, confirmatorio, ya que reduce la posibilidad de comenzar con un conjunto de objetivos de investigación inadecuado, incorrecto o engañoso.


Aunque hay muchos programas de entrevistas en televisión con éxito, el rey de todos ellos aún es el que dirigía el fallecido Johnny Carson, quien popularizó el formato de entrevistas durante más de veinte años como anfitrión del The Tonight Show de NBC. ¿Cuál fue el secreto del éxito de Johnny? De acuerdo con él mismo: fue escuchar. Él era un excelente escucha. Bueno, Johnny hubiera sido también un excelente investigador cualitativo. Escuchar es uno de los atributos más importantes de una eficaz investigación cualitativa. Dos investigadores “escuchan” a una adolescente hablar sobre la práctica de fumar con sus amigas; uno cree que es importante porque indica los aspectos sociales del fumar, el otro piensa en el tópico siguiente mientras la entrevistada habla, y pierde la oportunidad de seguir este punto. Algunas veces el silencio permite escuchar bien.


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Desde un punto de vista filosófico, la investigación se clasifica en exploratoria o confirmatoria. La confirmatoria sujeta las hipótesis a prueba, y los resultados de estas pruebas ayudan en la toma de decisiones sugiriendo un curso de acción específico. Por su parte, la exploratoria adopta un enfoque diferente; por ejemplo, puede ser necesaria para desarrollar, en primer lugar, las ideas que llevan a las hipótesis de investigación. La mayoría de los diseños de investigación exploratoria revela datos cualitativos. Estos datos no se caracterizan por números, sino que son, más bien, textuales, visuales u orales. La atención de la investigación cualitativa no se centra en los números, sino en relatos, representaciones visuales, caracterizaciones significativas, interpretaciones y otras descripciones expresivas. Los diseños exploratorios no suelen producir datos cuantitativos, los cuales representan fenómenos a los que se les asigna números en una forma ordenada y significativa. Por ejemplo, si un investigador cuantitativo busca números que indiquen las tendencias económicas, quizás elabore pruebas de hipótesis sobre el grado en que la economía influye en las salidas al cine. En este caso, es más probable que un investigador exploratorio adopte un enfoque cualitativo que le permita obtener un conocimiento más profundo de la forma en que las familias sufren el impacto de los cambios económicos y por qué la gente que sufre escasez gasta sus escasos recursos en ir al cine. Esto puede llevar al desarrollo de una hipótesis, pero no prueba una. La mayor parte de la investigación exploratoria no produce datos cuantitativos. Este capítulo se centra sobre todo en la investigación cualitativa en el contexto de un diseño de investigación exploratoria, la cual puede ser una sola investigación formal o una serie de estudios informales. Algunos tipos de estudios cualitativos se pueden realizar con rapidez. Otros requieren mucho tiempo. Por ejemplo, es probable que el análisis de un solo focus group integrado por la fuerza de ventas de una gran empresa embotelladora se efectúe e interprete en días. Esto permite resultados más rápidos que la mayor parte de los diseños descriptivos o causales. Sin embargo, otros tipos de investigación cualitativa, como un estudio con observador participante dirigido a entender el mundo de las patinetas, podría requerir meses. Un enfoque cualitativo ahorra tiempo, pero no siempre es así.

GENERACIÓN DE IDEAS

AL PUNTO La cura para el aburrimiento es la curiosidad. No hay cura para la curiosidad. -Dorothy Parker

La investigación exploratoria juega un gran papel en el desarrollo de nuevos productos, lo que incluye la generación y depuración de ideas de novedosos productos. La figura 6.2 muestra el proceso de desarrollo de nuevos productos y describe la forma en que la investigación de mercados interviene en cada paso.10 La investigación exploratoria es en particular útil en la generación, y filtrado y depuración de ideas, al producir conceptos múltiples y luego eliminar las opciones para reducirlas a un pequeño número de alternativas. En este proceso, indica cuáles ideas de nuevos productos no son factibles. La investigación cualitativa genera ideas sobre nuevos productos, textos publicitarios, ideas promocionales y mejoras en los productos en numerosas formas. Los investigadores que usan enfoques cualitativos solicitan a los consumidores que describan con gran detalle sus experiencias con los productos. Estos datos revelan las necesidades que los productos en verdad atienden. Por ejemplo, si se le pide a un consumidor que describa sus experiencias con la comida para perros; si luego se le pregunta qué quiere en un alimento para perros, es probable que la respuesta sea: “Algo que sea bueno para el perro.” Sin embargo, una vez que se alienta al consumidor a ser más explícito, se enterará de que la comida para perros “huele mal en el refrigerador” y “es molesto limpiarla”. Entonces la entrevista revela que las necesidades relacionadas con la comida para perros no están del todo centradas en estos animales. La tecnología también ayuda en este esfuerzo. Por ejemplo, los vendedores de automóviles hacen que los consumidores diseñen sus vehículos de ensueño mediante sistemas computarizados similares a los utilizados por los diseñadores de automóviles. Esta investigación exploratoria podría generar ideas que nunca se le hubieran ocurrido a los propios diseñadores de la empresa.11

PRUEBA DE CONCEPTOS La función principal del investigador en la depuración de ideas es la prueba de conceptos (concept test), un tipo recurrente de investigación exploratoria que representa muchos procedimientos de investigación similares, donde todos comparten el mismo propósito de analizar ideas nuevas, reposicionarlas o revisarlas. Aunque se utiliza el término prueba, los enfoques de pruebas de conceptos son sobre todo cualitativos. Por lo general se apli-


135 FIGURA 6.2

La función de la investigación en el proceso de desarrollo de nuevos productos (DNP) Etapa

Actividad de DNP

Contribución de la investigación

Estrategia del nuevo producto

Hace aportes al plan de marketing y al posicionamiento estratégico

Generación de ideas

Aplica técnicas de entrevistas cualitativas para alentar la creatividad

Evaluación de ideas

Actividades de prueba de conceptos

Análisis de negocios

Aporta análisis de datos y resultados, e indica los pronósticos de ventas y el posicionamiento competitivo

Desarrollo del producto

Investigación exploratoria adicional que aporta ideas de mejoramiento del producto

Prueba de mercado

Prueba específica del producto total (producto, precio, tema promocional y canal de distribución) y aceptación por el mercado

Comercialización

Vigilancia del desempeño del producto

can a quienes responden una declaración escrita, una representación gráfica o alguna otra forma de descripción de ideas, y se les pide sus comentarios. Casi siempre se les pregunta si les agrada o no la idea, si sería útil y si parece nueva. Luego se les da la oportunidad de profundizar más sobre la idea, ya sea de manera verbal, por escrito o mediante alguna comunicación visual. La prueba de conceptos permite una evaluación inicial antes de que se comprometa alguna investigación y desarrollo, manufactura u otros recursos adicionales de la empresa. Tal vez de similar importancia, el análisis cualitativo de los comentarios de quienes responden contribuya con temas que se pueden usar para mejorar el producto. Los procesos de prueba de conceptos funcionan mejor cuando no sólo identifican ideas con el máximo potencial, sino que también llevan a refinamientos importantes. Beiersdorf, la empresa alemana que produce Nivea, la línea de productos para el cuidado de la piel (www.beiersdorf.com; o www.nivea.com), como todos los fabricantes de bienes de consumo, está en el desarrollo y análisis de ideas de nuevos productos. Una idea incluyó una crema que refleja la luz y así oculta las imperfecciones de la piel, hace que “desaparezcan”. Durante la prueba de concepto, la mayoría de los consumidores se interesó, pero hizo preguntas sobre sus cualidades hidratantes. El resultado, un producto que se introdujo recalcando tanto su capacidad de ocultar imperfecciones como de hidratar la piel.12 De modo similar, si Vans introduce productos para el deslizamiento en nieve y el ciclismo para incrementar sus ventas, éstos tendrán que pasar por la prueba de conceptos. ¿Los consumidores darán una respuesta favorable a las ideas de una tabla acojinada para nieve o unos zapatos de ciclismo Vans? ¿Qué significa la idea de Vans para los esquiadores o ciclistas? Es evidente que la prueba de conceptos incluye técnicas de entrevistas de sondeo que ayuden en este sentido. Quizá desde un punto de vista global, muchas ideas no sean evaluadas de manera desfavorable, pero pueden contener fallas que se advierten mediante los procedimientos de prueba de conceptos. Por ejemplo, además de una crema para la piel, Procter & Gamble vendió Enviro-Paks en Europa y Canadá. Éstos son


136 FIGURA 6.3

Declaraciones de concepto de dos productos marinos

Alternativa 1 del concepto de calamar: CALAMARIOS a CALAMARIOS

es un producto alimenticio nuevo y diferente de origen marino hecho de calamar sin hueso del Atlántico Norte. El suave cuerpo blanco (manto) del calamar se limpia con cuidado, se corta en anillos delgados del tamaño de un bocado, y luego se congela para conservar su sabor. Para cocinar CALAMARIOS, simplemente sáquelos del paquete y hiérvalos durante ocho minutos. Estarán listos para usarse en una variedad de recetas. Por ejemplo, CALAMARIOS se puede combinar con albóndigas, queso, tomates y cebollas para hacer un “CALAMARIOS a la Cazadora”. También se puede preparar en escabeche con aceite de oliva, jugo de limón, menta y ajo, y servirse como una sabrosa ensalada de calamares. CALAMARIOS también es el ingrediente principal de una “Cacerola de calamares” y “Calamares a la italiana”. Si usted sólo quiere cocinar CALAMARIOS al vapor, sazónelos un poco con ajo y sírvalos bañados en mantequilla derretida. Este platillo permite recuperar el fino sabor de los calamares. Usted puede obtener gratis un recetario completo de CALAMARIOS en el supermercado. Los CALAMARIOS son nutritivos y económicos. El calamar, como otros mariscos, es una excelente fuente de proteína. CALAMARIOS se encuentra en el supermercado a un precio de $6.50 por libra. Cada libra que usted compra está del todo limpia y libre de desperdicios. Por su conveniente versatilidad, amplias cualidades nutritivas y precio competitivo, esperamos que usted haga de CALAMARIOS un artículo regular en su lista de compras.

Alternativa 2 del concepto de calamar: SCLAM CHOWDER

es una nueva y deliciosa sopa de mariscos hecha de almejas de inmejorable calidad de New England y sabrosos y jóvenes calamares sin hueso del Atlántico Norte. Pequeñas piezas de almeja se combinan con tiras del tamaño de un bocado, que se hierven en agua salada hasta que quedan suaves y tiernas. Incorpore cebollas, zanahorias y apio salteados con una crema rica entera, una pizca de pimienta blanca y un poco de perejil fresco. Luego cocine toda la mezcla a la perfección provocando un sabor fino y natural, que hará que esta sopa sea la favorita de su familia.

SCLAM CHOWDER

Encontrará latas de SCLAM CHOWDER en su supermercado. Para prepararla, combine SCLAM CHOWDER con 1½ tazas de leche en un recipiente y póngala a hervir. Después de que llegue al punto de hervor, colóquela a fuego lento por cinco minutos y luego sírvala. Una lata contiene dos o tres porciones de este rico y robusto manjar del mar. Si consideramos sus cualidades nutritivas y delicioso sabor, SCLAM CHOWDER es una ganga a $3.89 por lata. Tanto el calamar como las almejas son ricas en proteína, tan altas de hecho que SCLAM CHOWDER constituye una sana comida por sí misma, perfecta para almuerzos y para la cena. En lugar de leche, algunos querrán agregarle una taza de crema y usar la sopa líquida como una exquisita salsa para acompañar el arroz, rociado con queso parmesano gratinado. No importa cómo lo sirva, lo cierto es que SCLAM CHOWDER es un platillo de mariscos sabroso, nutritivo y económico.

a Calamari es la palabra italiana que significa calamares.

Glen L. Urban y John R. Hauser, Design and Marketing of New Products (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1980). © 1980 Prentice Hall, Inc.

bolsas de plástico blando que contienen detergente, suavizantes y otros productos de limpieza reemplazables. Dado el éxito en estos importantes mercados, la empresa decidió estudiar la introducción del producto en Estados Unidos. Sin embargo, la prueba de conceptos con los consumidores estadounidenses indicó que éstos preferían un paquete de reemplazo diferente y de uso más cómodo. La figura 6.3 muestra excelentes declaraciones de conceptos de dos alimentos marinos hechos de calamar. Las declaraciones describen los intangibles (imagen de la marca, apariencia del producto, nombre y precio) y la realidad simulada del producto. La idea del producto se traslada con claridad al objeto.

Orientaciones de investigación cualitativa La investigación cualitativa se realiza de muchas formas mediante diversas técnicas. Sus orientaciones están muy influidas por los diferentes campos de estudio que intervienen en la investigación. Cada una de estas orientaciones está asociada con una categoría de investigación cualitativa. Las grandes categorías de investigación cualitativa incluyen: 1. 2. 3. 4.

La fenomenología, que tiene su origen en la filosofía y la psicología. La etnografía, que tiene se origina en la antropología. La teoría de las causas, que tiene su origen en la sociología. Los estudios de caso, que nacen de la psicología y la investigación de negocios..


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E “¿Cuándo aprenderé?”

“Tenía los defectos de GM y eso es en verdad frustrante. Quiero decir que la transmisión tuvo que ser reconstruida después de unas 150 millas… y tenía este problema de vibración horrible. Nos fuimos a unas vacaciones largas y no podíamos ir a más de 60 millas por hora porque la cosa

comenzaba a sacudirse mucho… Le dije a todo mundo, 'No compre una de estas cosas.’ Debíamos haberlo sabido porque nuestro Buick –el Buick que está en el taller ahora mismo– tiene una transmisión que duró unas 3 000 millas. Los padres de mi esposo son gente de GM y tuvieron uno que resultó malo. Me sigo preguntando: ¿Cuándo voy a aprender? Creo que ya es suficiente. No creo que vuelva nunca a comprar GM después de esto.”13 La investigación concluye que existe un vínculo hermenéutico entre la frase “¿Cuándo voy a aprender?” y la carga de responsabilidad personal. La conducta resultante, incluyendo no volver a considerar los vehículos de GM, y la conducta de comentarios verbales negativos, es una forma de restaurar la autoestima, dados estos hechos.

Fuente: Journal of Marketing Research, por Winer, Russ. Derechos reservados 1997 por American Marketing Association (AMA) (CHIC). Reproducido con permiso (AMA) (CHIC) en el formato Textbook vía Copyright Clearance Center.

Es difícil señalar las fronteras precisas entre estos enfoques, y un estudio particular de investigación cualitativa puede incluir elementos de dos o más de ellos. Sin embargo, cada categoría refleja un enfoque algo exclusivo de la indagación humana para descubrir el conocimiento. A continuación se describirá brevemente cada uno, seguido por una descripción de algunas de las técnicas más comunes utilizadas para generar datos cualitativos.

Fenomenología ¿QUÉ ES UN ENFOQUE FENOMENOLÓGICO EN LA INVESTIGACIÓN? La fenomenología representa un enfoque filosófico en el estudio de la experiencia humana basado en la idea de que ésta es en sí misma inherentemente subjetiva y está determinada por el contexto en que la gente vive.14 El investigador que usa esta perspectiva se enfoca en la forma en que la conducta de una persona se modela por la relación que tiene con el entorno físico, los objetos, la gente y las situaciones. La indagación fenomenológica busca describir, reflejar e interpretar las experiencias. Los investigadores con una orientación fenomenológica se apoyan básicamente en las herramientas de entrevistas de conversación. Cuando estas entrevistas se sostienen cara a cara, se graban con cintas de video o audio, y luego el investigador las interpreta. El entrevistador fenomenológico tiene cuidado de no hacer preguntas directas siempre que sea posible. Más bien, pide a quien responde que le cuente alguna experiencia. Además, debe hacer todo lo que esté de su parte para que el entrevistado se sienta cómodo relatando su experiencia. Una forma de lograrlo es convertirse en miembro del grupo (por ejemplo, convirtiéndose en patinador en el escenario descrito antes en este capítulo); otra forma es evitar que la persona use su nombre real. Esto podría ser en particular necesario cuando se estudian tópicos que pueden ser delicados como fumar, el robo en tiendas o el robo por parte de empleados. Por lo tanto, un enfoque fenomenológico para estudiar el significado de los Vans puede requerir un tiempo considerable. El investigador primero pasará semanas o meses integrándose con la persona o grupo de interés para establecer cierto nivel de comodidad. Durante este periodo, se toman notas cuidadosas de las conversaciones. Si se busca una entrevista, es probable que el investigador no comience pidiendo a un patinador que describa sus zapatos. Más bien, preguntándole de sus incidentes favoritos con la patineta o

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Un enfoque hermenéutico aplicado para aportar elementos de juicio sobre las experiencias de compra de automóviles, incluyó a un pequeño número de consumidores que hicieron relatos un tanto largos sobre sus experiencias de compra. La meta fue tratar de descubrir las razones particulares por las cuales se descartan ciertos modelos. Una consumidora cuenta toda una historia sobre comparar una furgoneta Ford y una GM (General Motors) minivan. Ella describe ambos vehículos en gran detalle y al final concluye: “Podríamos haber ido más bien por la Ford, porque en realidad había muy poca diferencia entre ésta y la GM”. La Ford era más barata, pero la forma en que la puerta se abría sugería dificultades para llevar niños y abarrotes y otras cosas, así que compró el modelo de GM. El investigador de este relato pasa a interpretar el meollo de la historia como algo que tiene que ver con la responsabilidad de la compradora por los pobres resultados del vehículo. Considere el siguiente pasaje:


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hablándole de lo que hace único a un patinador, puede generar una conversación productiva. Por lo general, este enfoque es muy poco estructurado como forma de evitar dirigir preguntas y aprovechar cada oportunidad para obtener nuevos puntos de vista.

¿QUÉ ES LA HERMENÉUTICA?

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Los enfoques etnográficos (observación participante) pueden ser útiles para comprender la forma en que los niños obtienen valor de sus experiencias con los juguetes.

El término hermenéutica es importante en la fenomenología. La hermenéutica es un enfoque para entender la fenomenología que se apoya en el análisis de textos en los que una persona hace un relato de sí misma.15 Luego, al conectar ciertos pasajes del texto con otros o con temas que se expresan fuera del relato, se obtiene el significado. Estas conexiones suelen facilitarse con la codificación de los significados clave expresados en la historia. Aunque un conocimiento pleno de la hermenéutica está más allá del propósito de este libro, se usa algo de su terminología cuando se aplican herramientas cualitativas. Por ejemplo, una unidad hermenéutica se refiere a un pasaje en el relato de quien responde que está ligado con un tema clave dentro de la historia o que ha aportado el investigador.16 Estos pasajes son importantes para la interpretación de los datos. Existe software para auxiliar en la codificación e interpretación de textos e imágenes. Atlas-Ti es uno de estos paquetes que adopta el término de unidad hermenéutica para referirse a grupos de frases que se vinculan con el significado. Las unidades hermenéuticas y el software también son muy apropiados en los enfoques de la teoría de las causas. Un componente útil de los enfoques computarizados es un contador de palabras, que registra cuántas veces se usaron ciertos vocablos en un relato. A menudo, las palabras de uso frecuente sugieren un tema clave. El recuadro de Investigación al instante anterior demuestra el uso de la hermenéutica en la interpretación de una historia sobre la compra de un automóvil.

Etnografía ¿QUÉ ES LA ETNOGRAFÍA? La etnografía es una ciencia que aporta formas para estudiar culturas mediante métodos que incluyen participación dentro de esas culturas. La observación participante tipifica un enfoque de investigación etnográfica. La observación participante significa que el investigador se sumerge en la cultura que estudia y obtiene datos de sus observaciones. Una cultura amplia, como la estadounidense, o estrecha, como las pandillas urbanas o los entusiastas de las patinetas.17 Otra cultura estrecha es la organizacional, y también es de importancia para un estudio etnográfico.18 En ocasiones, los investigadores en realidad se han convertido en empleados de una organización por un largo periodo. Al hacerlo, se convierten en parte de esa cultura y, al paso del tiempo, otros empleados llegan a conducirse en forma natural a su alrededor. Así el investigador observa conductas que el empleado nunca revelaría de otra manera. Por ejemplo, será difícil para un investigador que analiza la conducta ética de los vendedores, que un vendedor de automóviles le revele en una


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entrevista tradicional alguna táctica de ventas potencialmente engañosa. Sin embargo, las técnicas etnográficas hacen que el sujeto baje la guardia, lo que resulta en descubrimientos más sólidos sobre la cultura de la venta de automóviles.

LA OBSERVACIÓN EN LA ETNOGRAFÍA La observación tiene una función vital en la etnografía. Hoy en día algunos investigadores piden permiso a las familias para colocar cámaras de video en sus hogares. Con ello, el etnógrafo estudia al consumidor en su “habitat natural” y usa las observaciones para probar nuevos productos, generar ideas de nuevos productos y desarrollar estrategias de marketing en general.19 El estudio etnográfico es de especial utilidad cuando una cierta cultura está formada por individuos que no pueden o no quieren verbalizar sus pensamientos y sentimientos. Por ejemplo, la etnografía tiene ventajas para descubrir los puntos de vista de los niños, puesto que no se apoya en lo fundamental en sus respuestas a ciertas preguntas. Más bien, el investigador simplemente se convierte en parte del entorno, y permite que los niños hagan lo que hacen de manera natural, y registra su conducta.20 La semblanza de apertura, que describe una mirada de observador participante para aprender de la cultura de las patinetas, representa un enfoque etnográfico. Aquí, el investigador extraería nuevos elementos de juicio de sus observaciones y experiencias personales con dicha cultura.

Teoría de las causas ¿QUÉ ES LA TEORÍA DE LAS CAUSAS? Es probable que esta teoría se aplique menos en la investigación de negocios que en la fenomenología o en la etnografía.21 La teoría de las causas representa una investigación inductiva en la que el investigador hace preguntas sobre la información aportada por quienes responden, o la toma de registros históricos. El investigador se hace a sí mismo las preguntas y cuestiona repetidas veces las respuestas para motivar explicaciones más profundas. La teoría de las causas es en particular aplicable en situaciones muy dinámicas relativas a cambios rápidos y significativos. Dos preguntas clave que formula el investigador cuando aplica esta teoría son:“¿Qué está sucediendo aquí?” y “¿En qué sentido es diferente?”22 La característica distintiva de la teoría de las causas es que no comienza con una teoría, sino que la extrae de cualquier cosa que surja de un área de indagación.23

¿CÓMO USAR LA TEORÍA DE LAS CAUSAS? Considere el caso de una empresa que se acerca a un investigador para determinar si su fuerza de ventas es tan efectiva ahora como lo ha sido durante los últimos cinco años. Éste usa la teoría de las causas para descubrir una posible explicación de los cambios, y elabora una teoría inductiva con base en el análisis de textos de docenas de reuniones de ventas que se han registrado en los cinco años anteriores. Al cuestionar los hechos analizados en las entrevistas de ventas y analizar las diferencias en las situaciones que pueden haber llevado a la discusión, el investigador es capaz de elaborar una teoría. Ésta sugiere que a partir de una creciente dependencia del correo electrónico y otros dispositivos tecnológicos de comunicación, los vendedores ya no se comunican entre sí informalmente como lo hacían en los cinco años previos. Como resultado, los vendedores no han podido integrar una estrecha “comunidad”.24 El software también sirve para desarrollar una teoría de las causas. En el ejemplo de Vans, el investigador interpreta las historias de buenas y malas experiencias de los patinadores al cuestionar los hechos y cambios descritos, los que generan teorías sobre el papel que ciertas marcas tienen para procurar una buena o mala experiencia. Por otra parte, los teóricos de las causas descansan a menudo en representaciones visuales. Así, el patinador podría desarrollar collages que representan buenas y malas experiencias. Al igual que con el texto, se cuestionan los elementos visuales para llegar a elaborar la teoría.

AL PUNTO Nunca predigo. Sólo miro por la ventana y observo lo que es visible, pero que todavía no se ha visto. -Peter Drucker


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¡Es como montar una bicicleta!

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Schwinn se ha apoyado por mucho tiempo en la investigación observacional para sus estudios de investigación exploratoria. Aquí se presenta la descripción de un estudio de caso documentado con técnicas de observación: Tuvimos un distribuidor con mucho éxito en la Costa Oeste. Se me ocurrió que debíamos ir a verlo para saber cómo le estaba haciendo. Así que fuimos. Esta persona tenía una bonita tienda en Van Nuys. Nos sentamos en la habitación de atrás y escuchamos. Entran los primeros clientes, un hombre y una mujer con un niño de unos nueve o diez años. El papá pregunta: “¿Cuál es?” El hijo responde: “La que está acá.” El papá la mira y le pregunta al empleado: “¿Cuánto cuesta?” El empleado responde: “$179.95” El padre dice, “Bien, nos la llevamos.” Esto nos descubrió los hechos: no había enfoques mágicos de ventas. De repente nos quedó claro que no es lo que dicen los vendedores: es la atmósfera de

la tienda. No se trataba del viejo, sucio taller de bicicletas de Joe, era una bella tienda en la calle principal. Había un gran letrero al frente, “Valley Cyclery”; dentro había luces fluorescentes, un piso alfombrado, música estéreo, aire acondicionado y una preciosa exhibición de bicicletas. Era como un imán. La gente entraba. Así que tratamos de presentar la idea a otros distribuidores. Haga una mayor inversión en su tienda y vea lo que sucede. Algunos lo hicieron, y sucedió: sus ventas mejoraron. Más recientemente, los investigadores documentaron con fotografías la forma en que la mayoría de la gente usa sus bicicletas. Aunque la vasta mayoría de bicicletas para venta son de carreras de varias velocidades o para montaña, incluso una observación superficial de las fotografías sugirió que la mayoría de la gente no corre en ellas ni las usa fuera del pavimento. Como resultado, Schwinn reintrodujo la Cruiser con mucho éxito. La Cruiser es la bicicleta de turismo de estilo de los años 1950, con un gran asiento acojinado y defensas. La observación es como montar una bicicleta: una vez que lo aprendes, ¡nunca lo olvidas! Fuentes: Burch, Ray (1973), “Marketing Research: Why It Works, Why It Doesn’t Work”, discurso ante el Capítulo de Chicago de la American Marketing Association, 1973, reimpreso con permiso del Chicago Chapter de la American Marketing Association; Curry, A. y M. Silver (2004), “One Speed is Enough”, U.S. News and World Report, 136 (10 de mayo), pp. 67-68.

Estudios de caso La investigación cualitativa revela que los productos que se perciben como “auténticos” entregan más valor a los consumidores.

¿QUÉ SON LOS ESTUDIOS DE CASO? Los estudios de caso se refieren a la historia documentada de una persona, grupo, organización o hecho particular. Por lo general, puede describir la aceptación o rechazo de los consumidores hacia un producto particular. Asimismo, los estudios de caso pueden describir los hechos en una empresa específica que presenta un nuevo producto o soluciona una crisis en su administración. Los casos de un libro de texto ilustran esta clase de estudios. Las entrevistas clínicas de consumidores en lo individual pueden ser estudios de caso, los cuales se enfocan en sus experiencias con ciertas marcas o productos. Los estudios de caso también funcionan para buscar temas importantes. Los temas se identifican por la frecuencia con que el mismo término (o un sinónimo) surge en la descripción narrada, y son útiles para descubrir variables que son pertinentes como posibles explicaciones.

© PHOTO CUISINE/ CORBIS

¿CÓMO SE UTILIZAN LOS ESTUDIOS DE CASO? Los estudios de caso son de uso común en los negocios. Por ejemplo, los estudios de caso de marcas que venden productos “de lujo” aportan elementos para entender qué constituye una marca de prestigio. Un investigador realizó cuidadosos estudios de marcas de vino de alto precio (como Penfold’s Grange), que incluyeron sus métodos de producción y comercialización. Su análisis sugirió que un ingrediente clave de una marca de prestigio es su autenticidad. Cuando los consumidores saben que algo es auténtico, estiman más tal producto o marca.25 Es frecuente que los estudios de caso se traslapen con alguna otra categoría de la investigación cualitativa. El recuadro de Investigación al instante


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anterior ilustra la forma en que la observación sirvió para descubrir nuevos elementos que llevaron a cambios importantes en la comercialización. Una ventaja primaria del estudio de caso es que permite investigar a profundidad a toda una organización o entidad con atención meticulosa en los detalles. Esta atención fuertemente dirigida permite que el investigador estudie el orden de los hechos conforme ocurren, o que se concentre en la identificación de las relaciones entre funciones, individuos o entidades. A menudo, la realización de un estudio de caso requiere la cooperación de la parte cuya historia se estudia. Esta libertad de búsqueda de cualquier dato que el investigador juzgue importante es la base del éxito de cualquier estudio de caso, que depende en gran medida de la agudeza, creatividad, inteligencia y motivación del individuo que lo realice. FIGURA 6.4 Herramientas comunes de investigación cualitativa

Herramienta

Descripción

Entrevistas de focus group

Discusiones en grupos pequeños dirigidos por un moderador capacitador

Tipo de enfoque (categoría) Etnografía, estudios de caso

Ventajas clave

Desventajas clave

• Se pueden hacer con rapidez • Se obtienen perspectivas múltiples

• Los resultados dependen del moderador • Los resultados no se generalizan a una población mayor • Difícil de usar en tópicos delicados • Costosas

• Flexibilidad

Entrevistas de profundidad

Uno a uno, entrevistas de sondeo entre un investigador capacitado y un entrevistado

Etnografía, teoría de las causas, estudios de caso

• Se obtienen considerables elementos de juicio de cada individuo • Son buenas para entender conductas inusuales

• Los resultados dependen de la interpretación del investigador • Los resultados no son generalizables • Muy costosas

Conversaciones

Diálogo no estructurado registrado por un entrevistador

Fenomenología, teoría de las causas

• Obtener elementos de juicio únicos de los entusiastas • Puede abarcar tópicos delicados • Menos costosas que las entrevistas de profundidad o los focus groups

• Fácil de desviarse • Las interpretaciones dependen mucho del investigador

Entrevistas semiestructuradas

Preguntas de respuesta abierta, a menudo por escrito, que requieren respuestas tipo ensayo

Teoría de las causas, etnografía

• Puede enfocar asuntos más específicos • Los resultados se pueden interpretar con facilidad • Tiene ventajas en costos sobre los focus groups y las entrevistas de profundidad

• Le falta la flexibilidad que produce explicaciones realmente creativas o novedosas

Asociación de palabras/ terminación de enunciados

Registra los primeros pensamientos de un consumidor en respuesta a un estímulo

Teoría de las causas, estudios de caso

• Económica • Se puede realizar con rapidez

• Le falta la flexibilidad que produce explicaciones realmente creativas o novedosas

Observación

Registro de notas que describen los hechos observados

Etnografía, teoría de las causas, estudios de caso

• No es intrusiva • Revela patrones de conducta reales

• Puede ser muy costosa con las series de observador-participante

Collages

Quien responde crea cuadros que representan sus pensamientos/ sentimientos


• Lo bastante flexible como para permitir elementos de juicio novedosos

• Muy dependiente de la interpretación del collage que el observador haga.

Apercepción temática/ pruebas con caracteres

El investigador entrega un cuadro ambiguo y quienes responden relatan la historia


• Proyectiva, permite tratar asuntos delicados • Flexible

• Muy dependiente de la interpretación que haga el observador


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Técnicas comunes usadas en la investigación cualitativa Los investigadores cualitativos aplican un número casi interminable de técnicas que se traslapan en más de una de las categorías antes expuestas, aunque en cada categoría se encuentra una preferencia por ciertas técnicas. La figura 6.4 lista las características de algunas técnicas comunes de investigación cualitativa. Luego se describe cada una.

¿Qué es una entrevista de focus group? La entrevista de focus group se usa con tanta frecuencia que muchas agencias de publicidad e investigación no conocen ninguna otra técnica más que ésta; en dicho sentido, es erróneo suponer que es sinónima de la investigación cualitativa. Una entrevista de focus group es una entrevista no estructurada, de flujo libre, con un pequeño grupo de personas, entre seis y diez. Los focus groups están dirigidos por un moderador entrenado que sigue un formato flexible para alentar el diálogo entre los participantes. Tópicos comunes son los programas de empleados, significados de marca, problemas con productos, temas publicitarios o conceptos de nuevos productos. El grupo se reúne en un sitio central en una hora designada. Los participantes incluyen a consumidores que hablan de tintes de pelo, ingenieros petroleros comentan sus problemas en el “parche de petróleo”, niños que charlan de sus juguetes o empleados que hablan de sus trabajos. El moderador comienza con una declaración inicial para orientar la discusión en la dirección de interés. Desde un punto de vista ideal, los tópicos de discusión surgen a iniciativa del grupo, no del moderador. En congruencia con los enfoques fenomenológicos, los moderadores deben evitar hacer preguntas directas, a menos que sea absolutamente necesario.

VENTAJAS DE LA ENTREVISTA DE FOCUS GROUP Las instalaciones para focus groups suelen incluir un lugar cómodo para quienes participan, equipo de grabación y una sala visual con un espejo para mirar en ambos sentidos.

Los focus groups permiten que la gente ventile sus sentimientos, ansiedades y frustraciones reales, así como la profundidad de sus convicciones, con sus propias palabras. Aunque otros enfoques también lo facilitan, los focus groups ofrecen varias ventajas: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Son relativamente rápidos. Fáciles de ejecutar. Permiten que quienes participan induzcan en forma creativa las ideas de los demás. Ofrecen perspectivas múltiples. Garantizan flexibilidad para descripciones más detalladas. Muestran alto grado de escrutinio.

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Rapidez y facilidad En una situación de emergencia, se pueden realizar, analizar e informar tres o cuatro sesiones en una semana. El gran número de firmas de investigación que realiza entrevistas con focus groups hace muy fácil encontrar a alguien que se encargue de la investigación. Casi en todos los estados de la unión americana operan varias firmas de investigación que tienen instalaciones propias para focus groups. Es probable que empresas con grandes departamentos de investigación tengan al menos un moderador calificado, de modo que no necesitan contratar por fuera el focus group.


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Inducción creativa y perspectivas múltiples Este enfoque revela pensamientos que no saldrían a flote de otro modo. La interacción entre quienes participan les permite una inducción creativa de las ideas de los demás. En otras palabras, un participante estimula el pensamiento entre otros y, en la medida en que este proceso continúa, es posible obtener pensamientos cada vez más creativos. El comentario de un solo individuo con frecuencia dispara una cadena de respuestas de los participantes restantes. La naturaleza social del focus group también ayuda a detonar múltiples puntos de vista conforme cada persona comparte su perspectiva particular.

Flexibilidad La flexibilidad de las entrevistas de focus group es una ventaja, en particular cuando se compara con el formato más estructurado y rígido de las encuestas. Es posible discutir numerosos tópicos y obtener muchos elementos de juicio, en especial respecto de las variaciones en la conducta de los consumidores en diferentes situaciones. Las respuestas que quizás emergieran en una encuesta, a menudo salen en las entrevistas de grupo: “Si es una de las tres marcas que uso algunas veces y si está de barata, la compro; si no es así, compro mi marca acostumbrada”, o “Si el día es cálido y tengo que servir a todo el vecindario, hago Kool-Aid; en caso contrario, les doy Dr. Pepper o Coca-Cola.” Si un investigador busca determinar en un grupo meta quién prefiere una bebida particular o por qué un consumidor compra cierta marca, debe incluir los factores de la situación en cualquier interpretación de los comentarios de los participantes. Por ejemplo, en la situación antes descrita, se debe notar el hecho de que se consume una bebida particular, y que sería inadecuado decir que se prefiere Kool-Aid en general. La propia interpretación es una situación específica. En un día caluroso, “Sirvo a todo el vecindario” Kool-Aid. Cuando el clima no es cálido, los chicos pueden no conseguir nada, o si hay sólo unos cuantos en el área, pueden tener suerte y conseguir Dr. Pepper. Así, se interpreta a Kool-Aid como adecuado para satisfacer cantidades grandes de chicos acalorados, mientras que Dr. Pepper es un agasajo sólo para unos cuantos.

Escrutinio Una entrevista de focus group permite un escrutinio más estricto en diversas formas. Primero, la sesión puede ser observada por varias personas, ya que suele realizarse en una sala que contiene un espejo para mirar en ambos sentidos. Los participantes y el moderador están de un lado, y una audiencia invitada, que puede incluir a investigadores y a quienes toman decisiones, del otro. Si quienes toman decisiones se encuentran en otra ciudad o país, pueden observar la sesión con una conexión de video en vivo. De cualquiera de las dos maneras, algunos verifican las interpretaciones mediante la observación real de la forma en que se realiza la investigación. Segundo, las sesiones de focus group suelen grabarse en audio o video, y después un examen detallado de la sesión grabada ofrece elementos de juicio adicionales y ayuda a aclarar los desacuerdos sobre lo que sucedió.

Imagine las diferentes reacciones ante la legislación que limita todavía más el fumar, entre un grupo de fumadores comparado con un grupo de no fumadores.

Es frecuente que los focus groups se usen para la revisión y afinación de conceptos. El concepto puede ser modificado, refinado y vuelto a comprobar constantemente hasta que la administración crea que es aceptable. Aunque los intentos iniciales de RJR de promover el cigarrillo sin humo fallaron en Estados Unidos, Philip Morris lo desarrolla para el mercado del Reino Unido y usa focus groups para entender cómo se recibirá el producto y cómo se podría mejorar.26 A los miembros de los focus groups voluntarios se les presentan muestras del producto y luego lo discuten. Los resultados sugieren que los

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ILUSTRACIÓN DEL FOCUS GROUP


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rasgos clave del producto que se deben comunicar son que no genera cenizas, no hay fumadores pasivos, y hay muy poco olor. Se espera que estas creencias lleven a una actitud positiva. A los focus groups les interesó poco la forma en que el cigarrillo funcionaba en realidad. Los fumadores creen que usarán el producto si los no fumadores no se irritan por estar cerca de alguien que consume el “cigarrillo electrónico”. Así, los focus groups sirven para refinar el producto y desarrollar una teoría sobre la manera en que se debe comercializar.

COMPOSICIÓN DEL GRUPO El tamaño ideal del focus group es de seis a diez personas. Si es demasiado pequeño, uno o dos miembros pueden intimidar a los demás. Los conjuntos demasiado grandes no permiten la adecuada participación de cada miembro del grupo. Los grupos homogéneos parecen funcionar mejor porque permiten que los investigadores se concentren en consumidores con estilos de vida, experiencias y habilidades de comunicación similares. La sesión no se acalora con demasiadas discusiones y diferentes puntos de vista que se originan por los diversos antecedentes. Asimismo, desde una perspectiva etnográfica, quienes participan deben ser miembros de una cultura exclusiva e identificable.Vans se beneficiaría de una sesión con un focus group compuesto sólo por entusiastas de la patineta. Tal vez los participantes sean reclutados en un parque local. Cuando el Center for Disease Control and Prevention probó con focus groups anuncios del servicio público sobre el sida, descubrió que los grupos formados por personas de una sola raza y los grupos con diversidad racial tenían reacciones distintas. Al conducir focus groups separados, la organización obtuvo elementos de juicio importantes sobre qué estrategias creativas eran más adecuadas para las audiencias meta en comparación con los audiencias amplias. Otro ejemplo es un grupo homogéneo normal formado por amas de casa, casadas y con niños. En este caso el investigador podría encontrar que la inclusión de madres primerizas en un grupo de mujeres que tienen tres o cuatro hijos reduce la participación de las madres nuevas. En lugar de opinar, se interesan más en escuchar el consejo de las más experimentadas. Aunque tengan opiniones distintas, condescienden con las de mayor experiencia. Por lo tanto, los investigadores harán sesiones en grupos separados a las madres primerizas y a las experimentadas. Los investigadores que desean recabar información de diferentes tipos de personas deben conducir varios focus group, para obtener una muestra diversa y global, aun cuando cada grupo sea homogéneo. Por ejemplo, al discutir las tareas domésticas, se podrían usar cuatro grupos: 1. 2. 3. 4.

Hombres casados Mujeres casadas Hombres solteros Mujeres solteras

Aunque cada grupo es homogéneo, al usar cuatro los investigadores obtienen opiniones de una amplia diversidad de participantes. De modo similar, una regla práctica es que cuatro sesiones de focus group, cada una en una ciudad distinta, satisfacen las necesidades de investigación exploratoria relacionada con productos comunes de consumo o cuestiones de desarrollo de personal.

CONDICIONES DEL ENTORNO Por lo general, una sesión de focus group tiene lugar en una sala específicamente diseñada para este propósito en la agencia de investigación. Los proveedores que se especializan en esta técnica operan desde instalaciones comerciales que tienen cámaras de video en cuartos de observación detrás de espejos, así como sistemas de micrófonos conectados a grabadoras y altoparlantes para un mayor escrutinio, como se explicó antes; además ofrecen, bebidas refrescantes para ayudar a crear una atmósfera más relajada que propicie un libre intercambio de ideas. En estas condiciones se consiguen informes más francos e íntimos de experiencias y sentimientos personales.

EL MODERADOR DEL FOCUS GROUP La figura 6.5 es una transcripción parcial de una sesión de focus group. Note cómo el moderador se cerciora de que todo mundo tenga oportunidad de hablar y cómo contribuye a la discusión.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Sobretrabajado y sobrepagado? Cuestiones éticas en la elección de participantes para focus groups

FIGURA 6.5

Unos días después, el cliente revisó varias grabaciones de video de la sesión junto con videos de dos focus groups previos que se habían encargado a la misma empresa. Encontró que ocho de los diez participantes en el último focus group habían aparecido también en una de las entrevistas previas. Se puso furibundo y dudó de si debía pagar por la entrevista o molestarse en recibir un informe. El investigador había adoptado este enfoque para asegurarse de que la sesión funcionara sin problemas. El moderador solicitó sujetos que en el pasado habían sido muy articulados y participativos. En este caso, quienes responden son más o menos “profesionales”, es decir, participantes pagados. Es cuestionable que estos “participantes profesionales” ofrezcan opiniones pertinentes en todos estos tópicos. La pregunta es: ¿la firma de investigación actuó éticamente? ©SPENCER GRANT/ PHOTO EDIT

El focus group es uno de los servicios más buscados en las firmas de investigación. ¿Cuál es la responsabilidad de un proveedor cuando recluta individuos para que participen en un focus group? Casi toda entrevista requiere que los participantes sean seleccionados con base en alguna característica importante. Por ejemplo, si el tópico se refiere a la educación en escuelas parroquiales, tal vez no deba incluir a quienes no son padres ni a quienes no son padres ni planean tener hijos ni inscribirlos en la escuela. Sin embargo, en ocasiones los consumidores que se ajustan al perfil deseado resultan participantes pobres en los focus groups, pues cuando un investigador encuentra buenos participantes para estos grupos, puede verse tentado a usarlos una y otra vez. ¿Es correcto? ¿Deben reclutarse porque ofrecen con libertad mucha discusión sin ser arrogantes, o porque tienen las características deseadas dado el tópico del focus group? Éste es un asunto que el diseñador del focus group debe enfrentar. Por ejemplo, un cliente de investigación observó una entrevista que realizaba un proveedor de investigación al que ya antes se le habían encargado proyectos similares, cada uno relacionado con un tópico único. Durante la entrevista, el cliente notó que algunas caras del focus group le parecían familiares.

Qué sucede en un focus group

“Mi empresa está interesada en saber cómo se siente la gente sobre diferentes productos y servicios”, dice la moderadora al semicírculo de mujeres. “En esta situación de grupo, lo que estamos haciendo es explorar la manera en que ustedes se sienten. Hoy nos interesa hablar de restaurantes y salir a comer.” A las mujeres se les ha dicho que alguien “de una firma de investigación de mercados” las escucha, pero no saben qué franquicia es la patrocinadora. Cuando la moderadora muestra la primera tarjeta en el pizarrón a su lado, que dice “McDonald’s, Jack in the Box, Carl’s Jr., Burger King y Wendy’s”, pregunta: “¿Qué piensan ustedes de estos restaurantes?” “Al único que en realidad me gusta ir es a Carl’s Jr.”, responde Anne, una veinteañera de rostro brillante que porta shorts deportivos y mocasines. “No sé lo que Burger King hace con sus hamburguesas, pero siempre me indigestan.” “¿Te indigestas en Burger King?”, pregunta solícita la moderadora. Anne asiente. “Se ven muy bien cuando te la traen, pero tan pronto como empiezo a comérmela, y en especial cuando me la termino, tengo esta terrible sensación…” “Yo creo que se ven muy bien en TV”, dice Nancy, que trae el pelo con un tinte bicolor. “La lechuga es tan fresca, tú sabes.” “Ah, sí, y están esas enormes hamburguesas”, dice Laura. “Pero entonces te la comes y todo se te atiborra”, se lamenta Anne.

“Yo creo que el peor es Jack in the Box”, dice Victoria, una mujer muy delgada que vive en Reseda, cerca de una calle de la que ella afirma que tiene restaurantes de todas las franquicias del mundo. “La carne no sabe a carne. Sabe… de baja calidad. Grasienta. La última vez que comí allí tenía un cupón canjeable. Andaba por allí con una amiga, y esta amiga nunca había ido”, explica con rapidez. “Fue terrible. He oído que Wendy’s –todavía no voy–, pero todo el que va dice que es excelente.” “¿De veras?”, Nancy la mira con expresión divertida. “¿Wendy’s?” “Ya fui”, dice Anne. “Es terrible.” “¿Es terrible?”, pregunta con timidez Victoria, sin poder hechar abajo la conclusión del grupo de que había sido aconsejada sobre restaurantes por una banda de cretinos allá en Reseda. “Ah, mi hija es la adicta a las hamburguesas número uno del mundo, y no se la podía terminar”, dice Nancy. “Estaba tan mal, estaba tan grasosa.” “Me gusta Burger King”, dice Marlene, que ha tenido nueve hijos en sus 25 años de matrimonio, “y también Carl’s Jr.” Sonríe amablemente, disfrutando su inminente herejía: “Podría vomitar McDonald’s”. Las mujeres se ríen. “Me gustan los Super Tacos de Jack in the Box.”

Fuente: “Charlie Hass on Advertising”, New West Magazine, 5 de noviembre, 1979, pp. 32-39.


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Un buen moderador debe poseer varias cualidades: 1. Debe desarrollar una relación de empatía con el grupo para promover la interacción entre todos los participantes. Debe ser alguien que se interesa en verdad por la gente, que escucha con cuidado lo que otros tienen que decir, que puede congeniar con facilidad y ganarse la confianza de la gente para hacer que se sienta relajada y dispuesta a hablar. 2. Debe ser un buen escucha. La escucha cuidadosa es especialmente importante porque el propósito de la entrevista de grupo es estimular las respuestas espontáneas. Sin buenas habilidades de escucha, el moderador puede dirigir al grupo en una dirección improductiva. 3. No debe introducir sus opiniones. Los buenos moderadores suelen hablar poco y estimulan la discusión productiva con seguimientos generales como:“Díganos más de ese incidente”, o “¿En qué sentido son similares o diferentes sus experiencias a la que acaba de escuchar?” En particular, el moderador debe cuidar de no hacer preguntas sesgadas como: “A usted sí le gustan las hojuelas de maíz, ¿verdad?” 4. Debe poder controlar la discusión sin ser dominante. Su función también es centrar la discusión en las áreas de interés. Cuando un tema ya no está generando ideas frescas, un buen moderador modifica el flujo de la discusión. No le cede al grupo el control total de la discusión, pero normalmente ha preparado preguntas sobre temas que son de interés para la administración. Sin embargo, el momento en que estas preguntas se insertan en la discusión y la forma en que se plantean, se dejan al criterio del moderador. Por la tarea de éste surge el término focus group. El moderador comienza planteando una discusión general, pero suele enfocarse en temas específicos durante la sesión.

PLANEACIÓN DEL BOSQUEJO DEL FOCUS GROUP Los investigadores de focus group utilizan una guía de discusión para ayudarse a controlar la entrevista y orientar la discusión hacia las áreas de producto. Una guía de discusión incluye comentarios introductorios por escrito que informan al grupo del propósito del focus group y sus reglas de operación, y luego bosqueja los tópicos o cuestiones que se verán en la sesión. Así, la guía de discusión sirve como base para el focus group; aunque algunas sólo tienen unas cuantas frases en todo el documento, otras pueden ser más detalladas. La cantidad de contenido depende de la naturaleza y experiencia del investigador y de la complejidad del tópico. Un centro de atención de cáncer que quería advertir al público de los efectos del sol, usó la guía de discusión que aparece en la figura 6.6. Los investigadores de mercados perseguían varios objetivos con esta guía: • La primera pregunta era muy general y pedía a los participantes que describieran sus sentimientos al quedar expuestos al sol. Esta pregunta inicial buscaba hacer surgir la gama completa de puntos de vista en el grupo. Algunos individuos podrían ver la exposición al sol como una práctica saludable, mientras que otros lo consideran como algo mortal. Se esperaba que al exponer toda la diversidad de opiniones, los participantes se vieran motivados a explicar a plenitud su propia postura. Ésa fue la única pregunta hecha en específico a cada participante. Cada uno tenía que dar su respuesta antes de que comenzara la discusión libre. De este modo, los individuos experimentaron un entorno no amenazador para alentar su libre y completa opinión. Una pregunta general que busca provocar una reacción sirve en efecto para romper el hielo. • La segunda pregunta a los participantes es si podrían pensar en alguna razón por la cual deberían recibir advertencias contra la exposición al sol. Esta pregunta estaba planeada para introducir la idea de una etiqueta de advertencia. • Se fueron haciendo otras preguntas, cada vez más específicas. Primero se les preguntó sobre posibles formatos de advertencia que pudieran ser eficaces. Se permitió a los participantes que opinaran sobre cualquier formato sugerido por cualquiera de los participantes. Después de la discusión, el moderador presentó algunos formatos específicos que el personal del centro de cáncer tenía en mente. • Por último, la pregunta “definitiva” fue: “¿Qué formato sería más probable que indujera a la gente a tomar medidas protectoras?” Hubo seguimientos de sondeo de cada opinión, de modo que ninguno pudiera responder con simpleza. Todos los focus groups terminan con una pregunta global que solicita algún comentario adicional, incluso las reflexiones que el grupo quisiera pasar al patrocinador (que en este caso sólo entonces se reveló que era el centro de cáncer con sede en Houston).

Capítulo 6. Herramientas de la investigación cualitativa FIGURA 6.6

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Guía de discusión para una sesión de focus group

Muchas gracias por aceptar ayudarnos con esta investigación. Nosotros la llamamos focus group; permítanme explicarles cómo funciona, y por favor luego me dicen si algo no quedó claro. Se trata de una discusión, aunque parezca que están simplemente sentados conversando. Pueden estar en desacuerdo con otras personas, o sólo hacer comentarios. Si les pedimos que sólo hable una persona a la vez, es porque grabamos la sesión para evitarme tener que tomar notas. Nada de lo que digan se asociará con ustedes o su iglesia; ésta es sólo una forma fácil de reunir a algunas personas. El tema son las advertencias de riesgos a la salud. Tal vez algunos recuerden haber visto en algún periódico una gráfica de conteo de polución o contaminación. Y alguna vez han escuchado en la radio información o advertencias sobre huracanes. Han visto advertencias en los paquetes o en la publicidad de los cigarrillos, incluso si no fuman. Y hoy vamos a hablar de advertencias contra el sol. Antes de que comencemos, ¿tiene alguien alguna pregunta?

5.

6.

7.

8.

9. 1. OK, comencemos y hablemos de la frecuencia con que se exponen al sol, y lo que es probable que ustedes estén haciendo. (PARA LOS PADRES): ¿Qué hay con sus hijos, les gusta que estén afuera asoleándose? 2. OK, ¿puede alguno de ustedes pensar en alguna razón por la que alguien les haría una advertencia sobre la exposición al sol?

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(SONDEO: ¿ES MALO DEL TODO EXPONERSE AL SOL, O SÓLO CIERTO GRADO DE EXPOSICIÓN, ¿O ES BUENO EL SOL PARA USTED?)

Y SI ES ASÍ, CUÁL ES ÉSTE?

3. ¿Qué pasaría si tuviéramos una forma de medir los rayos del sol que se relaciona con problemas de la piel, de modo que usted pudiera saber qué horas del día o qué días son en especial peligrosos? ¿Cómo podría, digamos, una estación de radio pasarle a usted esa información en una forma que fuera útil? 4. Ahora déjenme preguntar sobre formas específicas de medir el riesgo. Supongamos que alguien dice: “Verificamos los rayos del sol a mediodía, y una persona blanca promedio, sin protección,

11. 12.

se quemará después de 40 minutos de exposición directa.” ¿Qué pensaría usted? Ahora permítanme preguntar lo mismo de otra forma. Supongamos que alguien dice: “Los rayos del sol a las 12 este día fueron 10 veces más intensos que los de las 8 AM, que es la línea de riesgo básica.” ¿Qué pensaría usted? OK, supongamos ahora que usted escucha el mismo grado de riesgo expresado de esta forma: “Los rayos del sol este mediodía llegaron a 8 en una escala de riesgo solar que va de 1 a 10.” ¿Qué pensaría? ¿Qué pasaría si la escala de riesgo no fuera en números, sino en palabras? Supongamos que escucha: “Los rayos del sol al mediodía mostraron una lectura moderada de riesgo.” ¿Qué pensaría? Y aquí está otra posibilidad: ¿Qué pasaría si escuchara: “Aquí está la lectura de riesgo solar de este mediodía: la piel sin protección de una persona promedio de piel blanca envejecerá el equivalente de una hora en un periodo de 10 minutos”? OK, ¿qué pasa si alguien le dijera que hoy es un día en que hay que usar mangas largas y sombrero, o bien, que es un día en que necesitará ponerse filtro solar y mangas largas? ¿Qué pensaría? OK, ésta es mi última pregunta. En realidad hay tres cosas que usted puede hacer respecto del riesgo solar: puede pasar menos tiempo al sol, salir a horas del día menos riesgosas, como antes de las 10 de la mañana o después de las 4 de la tarde, cubrirse con sombrero o mangas largas, o aplicarse loción con filtro solar. Al pensar en que usted escucha la radio, ¿qué clase de anuncio sería más probable que lo motivara a hacer una o más de estas cosas? (PADRES: ¿QUÉ LO HARÍA ESTAR SEGURO DE QUE SUS HIJOS ESTÁN PROTEGIDOS?) ¿Y qué es lo más probable que usted hiciera para protegerse usted mismo? (¿Y SUS HIJOS?) Antes de terminar, ¿hay algo más que ustedes quieran comentar que crean que puede servir a la gente del doctor Anderson? ¿Tienen alguna pregunta sobre algún aspecto de la entrevista?

OK, muchas gracias por su ayuda.

Betsy D. Gelb y Michael P. Eriksen, “Market Research May Help Prevent Cancer”, Marketing Research, septiembre de 1991, p. 46. Publicado por la American Marketing Association. Reimpreso con permiso.

Los investigadores que planearon este bosquejo establecieron ciertos objetivos para cada parte del focus group. La idea inicial era romper el hielo y establecer empatía con el grupo. El flujo lógico de la sesión se movió luego de la discusión general sobre los baños de sol a una discusión más centrada en los tipos de advertencias sobre el peligro de la exposición al sol. En general, se deben considerar los siguientes pasos para tener una discusión efectiva en un focus group: 1. Primero deben ir la bienvenida y las presentaciones. 2. Se inica la entrevista con una amplia ruptura de hielo que no revele detalles demasiado específicos sobre la entrevista. Algunas veces esto puede llegar a incluir que los participantes generen una historia o reacción escrita a un estímulo, como una fotografía, película, producto o anuncio. 3. Las preguntas se hacen más específicas conforme la entrevista avanza. Sin embargo, el moderador verá que una buena entrevista cubra los asuntos de interés específicos antes de que plantee las preguntas. Esto es preferible, ya que no se fuerza a quienes responden a reaccionar al asunto específico; éste surge en forma natural.

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4. Si hay un objetivo muy específico que lograr, como el que un participante explique por qué compraría o no compraría un producto, es probable que sea mejor que esa pregunta se deje para el final. 5. Una declaración informativa debe enterar a los participantes sobre los objetivos del focus group y responder cualquier pregunta que puedan tener. Ésta es también la última oportunidad para obtener algunos elementos de juicio de parte del grupo.

LOS FOCUS GROUP COMO HERRAMIENTAS DE DIAGNÓSTICO Es posible que los focus group sean el medio predominante a través del cual los investigadores de mercados aplican los diseños de investigación exploratoria. También son útiles en etapas posteriores de un proyecto de estudio, en particular cuando los hallazgos de encuestas u otras técnicas cuantitativas plantean más interrogantes que respuestas. Los gerentes que se sienten confundidos por el significado de los resultados de una investigación por encuestas pueden usar los focus groups para entender mejor lo que indican las respuestas de los consumidores. En esta situación, el focus group es una ayuda para el diagnóstico después de que se ha realizado la investigación cuantitativa. También es una excelente herramienta para detectar problemas con las ideas, pues facilita su revisión y depuración. Por ejemplo, se le presenta al grupo un concepto para que lo comente en detalle; esto suele conducir a largas listas de posibles problemas con el producto y a algunas ideas para superarlos. Los productos maduros también pueden ser “enfocados” de esta manera.

VIDEOCONFERENCIAS Y TRANSMISIÓN DE VIDEO

AL PUNTO La necesidad, madre de la invención. -William Wycherley

La industria de las videoconferencias ha crecido en forma rápida en años recientes. A medida que mejora la capacidad para la comunicación vía telecomunicaciones y enlaces de videoconferencias, se incrementa el número de empresas que usa estos sistemas para conducir focus groups. Con la videoconferencia, los gerentes de marketing pueden quedarse en casa y observarlos en televisión, en lugar de tener que asistir a las instalaciones donde se realizan. Focus Vision Network de Nueva York es una firma de investigación de mercados que ofrece equipo y servicios de videoconferencias. El sistema de Focus Vision es modular, lo que permite un movimiento fácil y la capacidad de captar en primer plano a cada miembro del grupo. El sistema opera mediante un dispositivo remoto que permite a los observadores ubicados en un sitio distante hacer tomas panorámicas de la sala donde está el grupo, o tomas cercanas de un participante en especial. Los gerentes que observan desde sitios distantes pueden enviar mensajes al moderador durante la entrevista. Por ejemplo, mientras se probaban nombres para nuevos productos en un focus group, un gerente que observaba la sesión le sugirió al moderador una idea, y luego éste pidió a los participantes su opinión respecto del nuevo nombre en ese mismo momento.27 La transmisión de video (streaming media) consiste de contenido multimedia, como audio o video, que está disponible en tiempo real en Internet o en una Intranet corporativa. Esta nueva tecnología de entrega por medios digitales permite a los investigadores “transmitir” focus groups que pueden ser vistos en línea; para verlos los gerentes usan un programa de medios como Microsoft Media Player. Como las videoconferencias, esto ahorra un viaje a las instalaciones del focus group. Es tradicional que la calidad de los medios fluidos sea mucho más baja que la de la videoconferencia. Sin embargo, la diferencia de calidad desaparece con rapidez en la medida en que mejora la tecnología.

MEDIOS INTERACTIVOS Y FOCUS GROUPS EN LÍNEA Las aplicaciones de la investigación exploratoria cualitativa en Internet están creciendo con rapidez, e incluyen aplicaciones formales e informales. Desde un punto de vista formal, el término focus group en línea se refiere a un esfuerzo de investigación cualitativa en que un grupo de individuos hace comentarios no estructurados e ingresa sus opiniones en un tablero electrónico de Internet de algún tipo. Los participantes usan un teclado y un mouse para hacer sus comentarios durante una sesión de conversación (chat) o en forma de blog. Puesto que ingresan sus comentarios en la computadora, de inmediato se dispone de transcripciones literales de sus respuestas después de la sesión del grupo. Los grupos en línea pueden ser rápidos y eficientes en costos; sin embargo, como hay menos interacción entre los participantes, hay el riesgo de que disminuya la sinergia del grupo y que el crecimiento de las ideas se convierta en una bola de nieve.


Varias empresas han establecido una especie de focus group informal “continuo” formando un blog en Internet para este propósito.28 En este libro se le llama a esta técnica un focus blog cuando el propósito es explotar el sitio para investigación de negocios. General Motors, American Express y Lego han usado ideas cosechadas en sus blogs focales. El blog de Lego se puede encontrar en www.bricksonthebrain. com. Aunque a quienes responden en un focus group en línea se les acostumbra pagar $100 o más por registrarse y participar durante 90 minutos, es frecuente que ¡no cobren absolutamente nada! Así, la tecnología ofrece algunas ventajas en costos sobre los focus group tradicionales.29

CONTRASTE DE LAS TÉCNICAS DE CARA A CARA Y EN LÍNEA Una firma de investigación puede facilitar un focus group formal en línea estableciendo una sala de conversación electrónica para ese propósito. Los participantes tanto formales como informales sienten que su anonimato es muy seguro. En este entorno, a menudo dicen cosas que no dirían en ninguna otra forma. Por ejemplo, una compañía de lencería obtuvo varios puntos de vista de cómo podría diseñar productos con atractivo erótico para mujeres gordas. En línea, estas mujeres discutieron con libertad cómo “sentir lo mejor de sentirse desnudas”.30 Es difícil imaginar que esta discusión pudiera tener lugar cara a cara. El mayor anonimato es una gran ventaja para una empresa que investiga cuestiones delicadas o penosas. Como los participantes no tienen que estar juntos en la misma sala en las instalaciones de investigación, el número de quienes intervienen en focus groups en línea puede ser mayor. No es raro encontrar veinticinco o más en el formato de sala de conversación simultánea y que todos puedan estar en ubicaciones muy distantes, incluso en diferentes zonas de tiempo, porque Internet no tiene restricciones geográficas. Desde luego, una gran desventaja es que con frecuencia el investigador no ejerce tanto control sobre quienes participan. En otras palabras, una persona podría con mucha facilidad no corresponder al perfil deseado o incluso responder preguntas de selección en una forma engañosa sólo por el interés de participar. Una gran desventaja de los focus groups en línea es que los moderadores no pueden ver el lenguaje corporal ni las expresiones faciales (perplejidad, emoción, interés, etc.). Así, no pueden interpretar de manera cabal la forma en que la gente reacciona. Asimismo, se reduce la capacidad de los moderadores para sondear y hacer preguntas adicionales en el momento. Las investigaciones que requieren que los miembros de los focus groups toquen algo (como un nuevo diseño de empaque de fácil apertura) o prueben algo, no suelen ser adecuadas para un formato en línea.

DESVENTAJAS DE LOS FOCUS GROUPS Los focus groups ofrecen muchas ventajas, pero como casi todas las otras técnicas de investigación, también tienen algunas limitaciones y desventajas. Los problemas de los focus groups incluyen los siguientes: Primero, ésta técnica requiere moderadores objetivos, sensibles y efectivos. Es muy difícil que un moderador permanezca del todo objetivo en la mayoría de los tópicos. En grandes firmas de investigación, se le puede entregar a éste sólo la información suficiente para que haga una buena conducción de la entrevista, nada más. La entrevista del focus group no se debería reducir sólo a la opinión del moderador. Asimismo, sin un buen conductor, uno o dos participantes pueden dominar una sesión, haciendo que en los resultados prevalezca la opinión de una o dos personas, no la del grupo. El moderador debe esforzarse mucho porque todos se sientan cómodos dando sus opiniones, e incluso debe tratar con la debida consideración una opinión tímida. Aunque mucha gente, incluso con pocos o ningunos antecedentes, dirige focus groups, los buenos conductores son efectivos cuando combinan buenas habilidades con las personas (algo que no se puede enseñar), capacitación (en investigación cualitativa) y experiencia. Segundo, con los focus groups surgen algunos problemas de muestreo. A menudo los investigadores seleccionan a los participantes porque tienen antecedentes y experiencias similares, o porque en el proceso de eliminación se ve que son más articulados o sociables que el consumidor promedio (recuerde el recuadro de Investigación al instante anterior). Dichos participantes tal vez no sean representativos de todo el mercado meta. Así, no se puede pretender que los resultados sean representativos de una población mayor. Tercero, aunque no sea tanto un problema para los formatos en línea, donde los participantes pueden permanecer anónimos, los focus groups tradicionales cara a cara quizá no sean útiles en la discusión de tó-

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picos delicados. Un focus group es una estructura social, y suele hacer participar a personas con poca o ninguna familiaridad con los demás; por lo tanto, los asuntos que a la gente no le gustaría discutir normalmente en público, también son difíciles de discutir en un grupo de este tipo. Cuarto, los focus groups cuestan una cantidad considerable de dinero, en particular cuando no son dirigidos por un empleado de la empresa. Sin embargo, por lo que se refiere a los proyectos de investigación, hay enfoques mucho más costosos, como una encuesta por correo a plena escala que utiliza una muestra nacional aleatoria, y cuya realización puede costar miles de dólares, y otros miles de dólares su análisis y difusión. Los precios de los focus groups varían en cada región, pero las cifras siguientes ofrecen una aproximación burda: Renta de instalaciones y equipo Pago a los participantes ($100/persona) Costos del investigador • Preparación • Función del moderador • Análisis y preparación del informe Gastos misceláneos

$ 500 1 000 750 1 000 1 500 250

Así, un cliente puede anticipar que un focus group profesional le cueste $5 000 o más. La mayoría de los tópicos de marketing requiere múltiples focus groups. Hay alguna ventaja en los costos en este sentido, ya que algunos no crecerán proporcionalmente sólo porque hay entrevistas múltiples. Los costos de preparación son los mismos para una o más entrevistas, y es probable que el del análisis y preparación del informe se incremente sólo un poco porque se incluyen dos o tres entrevistas en lugar de sólo una.

Entrevistas de profundidad Una alternativa al focus group es la entrevista de profundidad. Una entrevista de profundidad es una entrevista uno a uno entre un investigador profesional y un entrevistado. Ésta técnica comparte muchas características con las entrevistas psicológicas o clínicas, pero con un propósito diferente. El investigador hace muchas preguntas y sigue cada respuesta con un sondeo para obtener una elaboración adicional. En la figura 6.7 se muestra la síntesis de una entrevista de profundidad. FIGURA 6.7

Síntesis de una entrevista de profundidad

Un entrevistador (E) habla con Marsha (M) sobre la compra de muebles. Marsha indica de manera indirecta que ella delega la responsabilidad de la compra a un anticuario en quien confía. También ya ha dicho que ella y su marido escriben al anticuario para decirle qué mueble quieren (un buró, una mesa). Luego el anticuario localiza una pieza que considera que se ajusta a la descripción, y la envía a Marsha desde su tienda en otro estado. M: …En realidad, nunca habíamos buscado muebles, ya que le decimos lo que queremos a este señor (el anticuario), y él lo escoge y nos lo manda. Así que nunca hemos tenido que andar por ahí buscando en tiendas, almacenes y esas cosas. E: ¿Depende usted del criterio del anticuario? M: Eh, bueno, lo que pasa es que él tiene esa clase de buen gusto que a nosotros nos interesa, y además sabe lo que queremos, y siempre encuentra algo que nos deja contentos. E: ¿Prefiere eso a andar buscando usted misma? M: Oh, desde luego, porque nos ahorra mucho tiempo, y para mí sería muy confuso andar de tienda en tienda buscando muebles y esas cosas. Así es tan fácil que me siento muy afortunada.

E: ¿Considera que él tiene un mejor criterio que…? M: Mucho mejor. E: ¿Que el de usted? M: Sí, y de ese modo me siento confiada de que lo que tengo es muy, muy bonito, porque él lo escogió, y yo tendría mis dudas si yo fuera quien lo escogiera. Tengo confianza en el anticuario porque sabe todo lo que hay que saber de antigüedades, creo. Si él me dice algo, yo sé que es verdad. No importa lo que yo piense, sé que él tiene la razón. Esta síntesis es muy reveladora de la forma en que Marsha pudo incrementar su sentimiento de confianza apoyándose en el buen juicio de otra persona, en particular de una persona en quien ella confía. Marsha nos dice con franqueza que tendría dudas (es decir, no estaría segura) de su propio criterio, pero que “sabe” (es decir, está segura) de que el anticuario tiene buen juicio, “no importa lo que piense”. El anticuario le envió una vez una silla que, al primer vistazo, no le gustó a Marsha. Sin embargo, decidió que debía estar equivocada y el anticuario en lo correcto, y luego la silla llegó a gustarle mucho.

De Donald F. Cox, ed., Risk Taking and Information Handling in Consumer Behavior (Boston, Division of Research, Harvard Business School, © 1967), pp. 65-66. Reimpreso con permiso.


Como sucede con los moderadores de focus groups, la función del entrevistador es crucial en una entrevista de profundidad, pues debe ser un individuo muy capacitado que aliente a quien responde a hablar con libertad sin influir en la dirección de la conversación. Las preguntas de sondeo son en este sentido cruciales. Escalación es un término usado para un enfoque particular del sondeo, en que se pide a los consumidores que comparen las diferencias entre marcas a diferentes niveles. Lo que resulta en que las primeras diferencias sean distinciones a nivel de atributos, las segundas a nivel de beneficios, y las terceras a nivel del valor o la motivación. La escalada puede distinguir dos marcas de zapatos para patinaje con base en: a) los materiales de que están hechos; b) la comodidad que ofrecen, y c) la emoción que generan. Cada entrevista de profundidad puede durar más de una hora. Por ende es un proceso que consume tiempo si se realizan entrevistas múltiples, no sólo para el entrevistador que debe realizarlas, sino que cada una deja más o menos la misma cantidad de texto que una entrevista de focus group, material que el investigador debe analizar e interpretar. Un tercer gran aspecto nace de la necesidad de registrar tanto las reacciones superficiales como las motivaciones subconscientes de quienes responden. El análisis y valoración de tales datos son muy subjetivos y es difícil establecer una interpretación verdadera. Las entrevistas de profundidad ofrecen más elementos de juicio sobre un individuo particular que los focus groups. Además, puesto que el entorno no es social, es más probable que se discutan cuestiones delicadas, a diferencia de lo que ocurre en un focus group. Las entrevistas de profundidad son en particular ventajosas cuando se estudia alguna conducta peculiar o inusual. Se han aplicado por ejemplo con mucho provecho para revelar características de la conducta adolescente, que van desde las formas en que consiguen lo que quieren de sus padres, hasta sus compras, fumar y robos en tiendas.31 Las entrevistas de profundidad son similares a los focus groups en muchos sentidos. Por ejemplo los costos son similares si se realizan sólo una o dos entrevistas, pero si en el informe se incluyen una docena o más, los costos aumentan, por el mayor tiempo de entrevistas y análisis requerido.

Conversaciones En la investigación cualitativa las conversaciones son un medio para recabar información, en que el investigador trata con quien responde la cuestión fundamental a discutir. Este enfoque es casi del todo no estructurado y el investigador llega a la conversación con pocas expectativas. La meta es que el interlocutor dialogue sobre sus experiencias. El resultado se extraerá del diálogo que se provoque. Un enfoque de conversación es en especial adecuado en la investigación fenomenológica y para desarrollar una teoría de las causas. En el ejemplo de Vans, el investigador puede limitarse a grabar una conversación sobre la experiencia de convertirse en “patinador”; después el diálogo resultante se analiza por temas y líneas argumentales. El resultado será alguna perspectiva novedosa e interesante sobre los patrones de consumo de los patinadores. Por ejemplo, si quien responde dijera: “Supe que era un verdadero patinador cuando me puse mis Vans, no sólo para patinar, sino para mis otras actividades.” Este tema se puede conectar con el derecho de pase a una etapa superior y el papel de Vans en este proceso. La tecnología también influye en la investigación conversacional. Las comunicaciones en línea, como las revisiones de las compras de libros que se publican en http://www.barnesandnoble.com, se pueden ver como una conversación. Las empresas descubrirán problemas con sus productos e ideas para solucionarlos, si analizan estos diálogos de consumidores en las computadoras.32 Un enfoque conversacional es provechoso porque cada entrevista suele ser poco costosa. A menudo no se requiere pagar a quienes responden, porque son entusiastas de un área de producto y son eficaces para tratar cuestiones delicadas una vez que el investigador establece una buena relación con ellos. Sin embargo, los enfoques conversacionales tienen la tendencia de revelar resultados poco trascendentes, ya que se hacen pocos esfuerzos para dirigir el diálogo. Además, el análisis de datos depende mucho del investigador.

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ENTREVISTAS SEMIESTRUCTURADAS Las entrevistas semiestructuradas suelen realizarse por escrito y se le puede pedir a los entrevistados que redacten ensayos breves a preguntas específicas de respuesta abierta. Los participantes tienen la libertad de escribir en forma tan concisa o extensa como deseen. Normalmente las preguntas se dividen en secciones, y en cada sección la pregunta de apertura es seguida por otras de sondeo. Cuando las entrevistas se realizan cara a cara, hay espacio para seguimientos menos estructurados. Las ventajas de esta técnica incluyen la capacidad para enfocar cuestiones más específicas. Las respuestas suelen ser más fáciles de interpretar que otros enfoques cualitativos. Puesto que el investigador prepara por escrito las preguntas, y ya por escrito se aplican sin la presencia de un entrevistador, las entrevistas semiestructuradas son efectivas en costos. Algunos investigadores interesados en estudiar los estereotipos de los vendedores de automóviles usaron entrevistas semiestructuradas para trazar el mapa de las percepciones (memoria) de los consumidores. La entrevista semiestructurada comenzó con una tarea de asociación libre: Liste las primeras cinco cosas que le vienen a la mente cuando piensa en un “vendedor de automóviles”. Esto fue seguido por una pregunta de sondeo: Describa la apariencia usual de un “vendedor de automóviles”. Enseguida se formularon preguntas sobre la forma en que actúa un vendedor de automóviles y cómo se sienten los entrevistados frente a él. Los resultados llevaron a una investigación que mostraba la forma en que difiere la información que los consumidores procesan en presencia de un vendedor promedio de automóviles, en contraste con un vendedor menos típico.33

Método de libre asociación/conclusión de oraciones Las técnicas de libre asociación registran las primeras reacciones cognoscitivas (lo primero que viene a la mente) a cierto estímulo. La prueba de Rorschach o de manchas de tinta tipifica el método de libre asociación: después de mostrar una figura ambigua, se le pide a los participantes que digan lo primero que se les ocurra. Las técnicas de libre asociación permiten que los investigadores hagan el mapa de los pensamientos o memoria de un participante. El método de conclusión de oraciones se basa en los principios de libre asociación. Sólo se pide a los participantes que completen unas cuantas oraciones con la primera palabra o frase que les venga a la mente. Por ejemplo: La gente que bebe cerveza es Un hombre que bebe cerveza oscura es La cerveza importada es más probable que La mujer en el comercial

. . . .

Las respuestas en la completación de oraciones tienden a ser más extensas que las respuestas a las pruebas de asociación de ideas. Aunque en ellas no se tiene la capacidad de sondear el significado como en otras técnicas cualitativas, son muy eficaces para determinar lo que un participante tiene en la mente. También se pueden hacer de manera rápida y son muy efectivas en costos. En ocasiones la libre asociación y la terminación de oraciones se usan en forma conjunta con otros enfoques. Por ejemplo, algunas veces se utilizan como un buen método para romper el hielo en entrevistas de focus group.

OBSERVACIÓN A lo largo de este capítulo se ha manifestado que la observación es una herramienta cualitativa muy importante. El enfoque de observador participante tipifica la forma en que se usa la observación para explorar diversas cuestiones. El significado se extrae de las notas de campo. Las notas de campo son las descripciones del observador de lo que sucede en el terreno de los hechos. Luego estas notas se convierten en el texto del cual se extrae el significado.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¡Que la computadora haga su lectura! Hay mucho software que puede servir para la interpretación cualitativa básica. Algunos paquetes están disponibles como freeware. Se dispone de AnSWR en los U.S. Centers for Disease Control (http://www.cdc.gov/hiv/software/ answr.htm) o como EZ-Text (http://www.cdc.gov/hiv/software/ ez-text.htm). Transana lee datos de cintas de video y audio, y está disponible en el Wisconsin Center for Education Research (http://www.transana.org). Los programas comerciales por lo general tienen una versión para estudiantes, de prueba gratis o a precios reducidos. Fuente: Journal of Marketing, por/Bolton, Ruth N. Derechos reservados 1999 por American Marketing Association (AMA) (CHIC) en el formato de libro de texto vía el Copyright Clearance Center.

Las observaciones también se hacen en forma visual: los investigadores observan a los consumidores en su casa, como se mencionó, o tratan de descifrar registros fotográficos de un tipo u otro. Ésta técnica puede resultar muy barata si un asociado de investigación se sienta y simplemente mira la conducta; o puede ser muy cara, como en la mayoría de los estudios de observación participante. La investigación mediante observación es de gran provecho para obtener elementos de juicio sobre aspectos que los sujetos no pueden verbalizar o simplemente no verbalizan.

COLLAGES En ocasiones, los investigadores de mercados hacen que quienes responden preparen un collage para representar sus experiencias con algún bien, servicio o marca; luego estos collages son analizados para determinar su significado de manera muy parecida a la del análisis de textos. Incluso se puede aplicar software para ayudar a desarrollar teorías de las causas a partir de representaciones visuales. Harley-Davidson encargó una investigación en que los collages describían sentimientos acerca de sus motocicletas a partir de si se era dueño de una Harley o de una marca competidora. Los collages de los dueños de “Hogs” (Harleys) revelaron temas de trabajo artístico y la libertad de los grandes espacios al aire libre. Estos temas no surgieron en los grupos que no tenían Hogs. Esto llevó a una investigación confirmatoria que ayudó a Harley a seguir creciendo atrayendo más en específico a sus diversos segmentos de mercado.34 Al igual que con la conclusión de oraciones y la libre asociación, los collages se usan con frecuencia dentro de otros enfoques, como en un focus group o en una entrevista de profundidad. También ofrecen la ventaja de la flexibilidad, pero están muy sujetos a las interpretaciones de quienes responden.

TEST DE APERCEPCIÓN TEMÁTICA (TAT) Un test de apercepción temática (TAT) presenta a los sujetos uno o varios cuadros ambiguos en los que consumidores y productos son el centro de atención. El investigador pide al sujeto que diga lo que sucede en los cuadros y lo que sucederá después. Por lo tanto, se evocan temas (temática) con base en el uso interpretativo-perceptivo (apercepción) de los cuadros. Después el investigador analiza el contenido de las narraciones de los sujetos. El estímulo del cuadro o cartón debe ser lo bastante interesante como para alentar la discusión, pero tan ambiguo como para no revelar la naturaleza del proyecto de investigación. No se deben dar pistas de la predisposición negativa o positiva del personaje. Por ejemplo, una preprueba de un TAT que indagaba por qué los hombres podrían comprar sierras eléctricas, usó la imagen de un sujeto mirando un árbol muy


Ahora es común el análisis cualitativo por computadora. Dos programas de uso frecuente son Atlas-Ti y NVivo, los cuales ahorran mucho tiempo, ya que identifican temas y conexiones dentro del texto. De hecho, los programas actuales auxilian en la interpretación de videos y fotografías para precisar su significado. El análisis por computadora de entrevistas de profundidad con proveedores de servicios y sus clientes reveló temas claves que tenían que ver con la amistad o lazos que se forman entre ellos. Algunos de los temas que surgieron incluían la percepción de que las sesiones eran más como reuniones de amigos, el sentimiento de que el proveedor desea dar algo de vuelta a un cliente, y la creencia de que uno puede compartir pensamientos y sentimientos verdaderos con un cliente. Desde un ángulo no tan positivo, un tema que también surgió es que algunas veces la amistad no era mutua. Comentarios como “No creí que ella me fuera a dejar” o “¿No me dejará tranquilo alguna vez?” serían congruentes con este tema.

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FIGURA 6.8

Versión de bloqueo de cuadros del TAT

¿Crees que necesitemos mejorar nuestro software de procesamiento de textos?

grande. Entonces los participantes, que eran propietarios de casas y cortadores de madera de fin de semana, casi de manera unánime dijeron que buscarían ayuda de un leñador profesional para solucionar esta situación. La preprueba permitió que los investigadores se dieran cuenta de que el cuadro no era lo suficientemente ambiguo: el árbol era demasiado grande y no llevó a los participantes a la conclusión de cortarlo ellos mismos. Si los sujetos han de proyectar su propio punto de vista en la situación, el entorno debe ser un problema familiar bien definido, pero la solución debe ser ambigua. Es frecuente que el TAT consista de una serie de cuadros con alguna continuidad, de manera que se puedan construir historias en una diversidad de entornos. El primer cuadro podría representar a dos personas que hablan de un producto en un supermercado; en el segundo cuadro una persona podría estar preparando el producto en la cocina; el cuadro final podría mostrar cuando el producto es servido en la cena. Un TAT podría incluir varios cuadros ambiguos de un patinador y luego mostrarlo cuando va en dirección de la tienda. Esto podría revelar ideas sobre las marcas y productos que se ajustan al perfil del patinador. La versión de bloqueo de cuadros del TAT, por su parte usausa un cuadro de personajes en el que los participantes sugieren el diálogo que podría darse entre los personajes. La figura 6.8 es una ilustración deliberadamente ambigua de un hecho cotidiano. Los dos empleados aparecen en una situación y se pide al participante que escriba lo que la mujer responde. Esta situación podría usarse para discusiones sobre productos, empaques, exhibición de mercancías, personal de tienda, etcétera.

TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN PROYECTIVA Un TAT es una técnica de investigación proyectiva. Una técnica proyectiva es un medio indirecto de indagación que permite que los participantes proyecten sus creencias y sentimientos con pocos estímulos del entrevistador. Se espera que los individuos interpreten la situación en el contexto de sus experiencias, actitudes y personalidades, y que expresen opiniones y emociones que pueden estar ocultas incluso hasta de ellos mismos. Todas las técnicas proyectivas son de utilidad particular para analizar cuestiones delicadas. Un viejo relato cuenta cuando se le pregunta a un hombre la razón por la cual compró un Mercedes. Éste responde que es un automóvil que conserva su valor y no se deprecia mucho, que ofrece un mejor kilometraje y es cómodo. Cuando se le pregunta por qué un vecino se compró un Mercedes, responde: “¡Oh! Ése es un buscador de estatus.” Este relato ilustra que lo más probable es que el individuo ofrezca respuestas verdaderas (en forma consciente o inconsciente) a preguntas disfrazadas, y las técnicas proyectivas ofrecen una forma de ocultar justo lo que se describe.


La investigación exploratoria en la ciencia y en la práctica Usos erróneos de la investigación exploratoria y de la investigación cualitativa Cualquier herramienta de investigación puede ser mal empleada. Por lo tanto, la investigación exploratoria no puede asumir el papel de la investigación confirmatoria concluyente. Así, puesto que muchas herramientas cualitativas se aplican mejor en la investigación exploratoria, también tienen una capacidad limitada para obtener inferencias concluyentes (probar hipótesis). Una de las mayores desventajas es la subjetividad que conlleva la “interpretación”. De hecho, algunas veces el término investigación interpretativa se usa como sinónimo de investigación cualitativa. Cuando un investigador sólo interpreta el significado de lo que una persona dijo en una entrevista de profundidad o como consecuencia de aplicar una técnica similar, se debe tener mucho cuidado antes de tomar decisiones de marketing con base en estos resultados. ¿Es replicable el resultado?; es decir, ¿se llegaría a la misma conclusión si la interpretación fuera de otro investigador? Algunas metodologías cualitativas fueron mal vistas por años debido a unos cuantos errores iniciales hechos públicos durante lo que ha llegado a conocerse como la era de la “investigación motivacional”. Aunque muchas de las ideas producidas en este periodo tenían algún mérito, como sucede en ocasiones algunos investigadores hicieron mucha interpretación de muy pocos participantes. Para agravar lo anterior, los mercadólogos estuvieron prestos a actuar con los resultados, creyendo que éstos alcanzaban el máximo dentro de la conciencia subliminal, por lo que tenían alguna clase de poder extra. Así, era frecuente que la investigación tuviera fallas por una pobre interpretación y que la toma de decisiones también las tuviera porque quienes las tomaban actuaban de forma prematura. Esto lo ejemplifican las técnicas proyectivas y las entrevistas de profundidad que se usaron con frecuencia a finales de la década de los años 1950 y principios de los años 1960, las cuales revelaron algunas razones interesantes y en ocasiones extravagantes sobre la conducta de compra de los consumidores. Por ejemplo: • Una mujer se pone seria cuando hornea un pastel porque de manera inconsciente está en el acto simbólico de dar a luz. • Un hombre compra un convertible y sustituye el deseo de tener una amante con una forma más segura (y tal vez más barata) de cometer adulterio. • Los hombres que usan tirantes reaccionan a un complejo de castración no solucionado.35 Hace unos veinte años, investigadores de la agencia de publicidad McCann-Erickson entrevistaron a mujeres de bajos ingresos con una forma de TAT que requería completar una historia relacionada con las actitudes hacia los insecticidas. Los temas señalados fueron: • El gozo de la victoria sobre las cucarachas (verlas morir o verlas muertas). • El uso de la cucaracha como una metáfora, con la cual las mujeres dan salida a su hostilidad hacia los hombres (las mujeres se refirieron en general a las cucarachas como “ellos” en lugar de “ellas” en sus historias).36 Es cierto que hubo hallazgos útiles (incluso hoy Pillsbury Doughboy lo evidencia). Pero en muchos casos las interpretaciones fueron engañosas o demasiado ambiciosas (llegaban demasiado lejos). Sin embargo, muchas empresas se frustraron cuando las decisiones sustentadas en enfoques de investigación motivacional resultaron malas. Así, los investigadores de mercados se alejaron de las herramientas cualitativas desde finales de la década de los años 1960 y 1970. Sin embargo, en la actualidad las herramientas cualitativas han vuelto a ganar aceptación en la medida en que los investigadores saben que ahora tienen mayor poder para descubrir elementos que sería difícil captar con la investigación tradicional por encuestas (que es limitada como herramienta exploratoria).

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PROCESOS CIENTÍFICOS DE DECISIÓN La objetividad y la posibilidad de réplica son dos características de la indagación científica. ¿Son objetivos y replicables los focus groups? ¿Tres diferentes investigadores interpretarían los datos de focus groups en forma idéntica? ¿Cómo se debe interpretar una expresión facial o el asentimiento con la cabeza? ¿Los sujetos han entendido a cabalidad la idea o concepto que subyace en un producto inexistente? ¿Quienes responden han expresado demasiado interés porque tienden a gustarles todos los productos nuevos? Muchas de estas preguntas se reducen a una cuestión de opinión que varía de un investigador a otro, y de un grupo de participantes a otro. Por lo tanto, un focus group o una entrevista de profundidad o el TAT por sí solos no son la mejor representación de una investigación científica completa. Sin embargo, si los pensamientos descubiertos mediante estas técnicas sobreviven a las evaluaciones preliminares y se convierten en hipótesis de investigación, deben probarse de nueva cuenta. Estas pruebas incluyen la investigación por encuestas o un experimento que pruebe una idea de modo muy específico (en otras palabras, si cierta frase publicitaria es más efectiva que otra; por ejemplo, si Dr. Pepper Dieta, Vainilla o Cereza gusta más que Pepsi Dieta, etc.). Así, los enfoques de investigación exploratoria que usan herramientas de investigación cualitativa son en gran medida una parte de la investigación científica. Un diseño de investigación exploratoria es el diseño más productivo, lo que significa que las herramientas usadas revelan más descubrimientos que otros diseños. Una empresa no debe determinar los beneficios más importantes de un producto sino hasta que se conozcan todos los beneficios que se obtienen de su consumo. Antes de tomar una decisión científica, un proyecto de investigación debe incluir un estudio confirmatorio que use herramientas objetivas y una muestra adecuada en términos de tamaño y qué tan bien representa una población. Pero, ¿se requiere o se usa siempre un enfoque científico de las decisiones? En la práctica, muchas decisiones de marketing se basan exclusivamente en los resultados de las entrevistas de focus group o en algún otro resultado exploratorio. Las razones primarias para esto son: 1) tiempo; 2) dinero, y 3) emoción.

TIEMPO Algunas veces, a los investigadores sencillamente no les da tiempo suficiente para seguir los resultados de una investigación exploratoria. Las empresas de marketing sienten una urgencia creciente por llevar con mayor rapidez los productos al mercado. Así, una idea que parece ser buena generada en un focus group (como Dr. Pepper Dieta,Vainilla o Cereza) simplemente no se comprueba con un estudio más concluyente. El riesgo de atrasar una decisión se considera mayor al riesgo de seguir adelante sin completar el proceso científico. Por ello, aunque el investigador desee protestar, encuentra razones lógicas para no seguir adelante. No obstante, quienes toman decisiones deben estar conscientes de que las conclusiones obtenidas de los diseños de investigación exploratoria son sólo eso: exploraciones. Así, hay menos probabilidad de obtener buenos resultados de la decisión que si el proceso de investigación hubiera incluido pruebas adicionales.

DINERO De modo similar, algunas veces los investigadores no siguen los resultados de la investigación exploratoria porque creen que el costo es demasiado alto, ya que pueden gastarse miles de dólares en la investigación cualitativa. Los gerentes que no están familiarizados con la investigación tendrán la fuerte tentación de preguntarse: “¿Por qué necesito todavía otro estudio?” y “¿Para qué gasté todo ese dinero?” Así, eligen seguir adelante con base en resultados exploratorios. De nueva cuenta, el investigador ha cubierto su obligación profesional mientras la naturaleza tentativa de cualquier idea que se derive de la investigación exploratoria se haya repetido en el informe de la investigación. No siempre es un mal enfoque. Si la decisión misma no significa un gran riesgo, o si se puede dar marcha atrás con facilidad, el mejor curso de acción puede ser seguir adelante con la implantación, en lugar de invertir más dinero en una investigación confirmatoria. Recuerde que la investigación no se debe realizar si cuesta más de lo que entrega.


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EMOCIÓN Tiempo, dinero y emoción están relacionados. En ocasiones, quienes toman decisiones están tan ansiosos de que algo se solucione, o se emocionan tanto sobre algún descubrimiento que resulta de una entrevista de focus group, que pueden actuar de modo imprudente.Tal vez algunas de las mejores ideas descubiertas durante la era de la investigación motivacional sonaban tan atractivas que quienes tomaban decisiones quedaron atrapados en la emoción del momento y siguieron adelante sin las pruebas adecuadas. Así, como en la vida, cuando alguien se enamora de algo tiende a ser irracional. La posibilidad de que la emoción interfiera se suaviza, pero no desaparece, cuando muchos de quienes toman decisiones intervienen en el proceso de decisiones. En conclusión, al inicio de esta sección se afirmó que la investigación cualitativa, exploratoria, no debe ocupar el lugar de un estudio confirmatorio, pero tampoco un estudio confirmatorio debe ocupar el sitio de un estudio exploratorio cualitativo. Aunque los estudios confirmatorios son mejores para probar ideas específicas, se necesita un estudio cualitativo para desarrollar ideas y teorías prácticas.

Resumen 1. Listar y entender las diferencias entre la investigación cualitativa y la investigación cuantitativa. El

capítulo destacó que cualquier argumento acerca de la superioridad de la investigación cualitativa sobre la investigación cuantitativa está fuera de lugar. Más bien, cada enfoque tiene ventajas y desventajas que lo hacen apropiado en ciertas situaciones. La diferencia más notable es la ausencia relativa de números en la investigación cualitativa, que se apoya más en las interpretaciones subjetivas de textos u otro material visual. En contraste, los números producidos por la investigación cuantitativa son objetivos en el sentido de que no cambian simplemente porque alguien más los calculó. La investigación cualitativa trabaja con muestras pequeñas, mientras que la cuantitativa suele usar grandes muestras. En general, los procedimientos cualitativos son más flexibles y producen explicaciones más profundas y elaboradas que la investigación cuantitativa.

2. Entender la función de la investigación cualitativa en los diseños de investigación exploratoria.

La gran flexibilidad de la mayoría de las técnicas cualitativas las hace muy útiles en los diseños de investigación exploratoria. Por lo tanto, éstos usan con mayor frecuencia alguna técnica de investigación cualitativa.

3. Describir las categorías básicas de la investigación cualitativa. La fenomenología es un enfoque filosófico para el análisis de las experiencias

humanas, sustentado en la idea de que éstas son inherentemente subjetivas y están determinadas por el contexto dentro del cual una persona experimenta algo, por lo cual se presta bien a la investigación conversacional. La etnografía representa formas de estudiar culturas mediante métodos que incluyen una alta interacción con dicha cultura. La observación participante es un enfoque etnográfico común. La teoría de las causas representa una investigación cualitativa inductiva, en la que el investigador plantea constantemente preguntas sobre el discurso de un participante con el fin de derivar una explicación profunda de su conducta. Algunas veces se usan los collages para desarrollar una teoría de las causas. Los estudios de caso son historias documentadas de una persona, grupo, organización o hecho particular. 4. Preparar un bosquejo de entrevista de focus group. El bosquejo de focus group debe comenzar con comentarios introductorios, seguidos por una pregunta muy general de apertura que no oriente a quien responde. Se deben listar preguntas más específicas hasta incluir una pregunta contundente que se refiera de forma directa al objetivo del estudio. El bosquejo debe concluir con comentarios informativos y una sesión de preguntas y respuestas. 5. Reconocer los avances tecnológicos en la aplicación de los enfoques de investigación cualitativa.

Las videoconferencias y las salas de conversación en línea son formas más económicas para tratar de hacer lo mismo que con las entrevistas tradicionales de focus group. Algunas empresas han llegado a establecer blogs focales como fuente de comentarios continuos sobre la corporación. Sin embargo, aunque en verdad pueden ser efectivos en costos, hay menos control sobre los participantes.

6. Reconocer las herramientas comunes de investigación cualitativa y conocer las ventajas y limitaciones de su uso.

Las herramientas de investigación cualitativa más comunes incluyen la entrevista de focus group y la entrevista de profundidad. El focus group tiene algunas ventajas en costos por participante, porque demanda diez veces más tiempo realizar la(s) parte(s) de la entrevista de una serie de entrevistas de profundidad, en comparación con lo que requiere un focus group. Sin embargo, la entrevista de profundidad es más adecuada para analizar tópicos delicados.

7. Conocer los riesgos asociados por actuar sólo con base en resultados exploratorios. Cuando las empresas toman decisiones sólo con base en la investigación exploratoria, hay varias explicaciones que dar: el trabajo del investigador es asegurarse de que quienes toman decisiones entienden el mayor riesgo que acompaña una decisión que se basa sólo en los resultados de una investigación exploratoria.


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Términos y conceptos clave Investigación de mercados cualitativa Dependiente del investigador Investigación de mercados cuantitativa Subjetivo Datos cualitativos Datos cuantitativos Prueba de concepto Fenomenología Hermenéutica Unidad hermenéutica Etnografía

Observación participante Teoría de las causas Estudios de caso Temas Entrevista de focus group Inducción creativa Moderador Guía de discusión Medios fluidos Focus group en línea Blog focal

Entrevista de profundidad Escalada Conversaciones Técnicas de libre asociación Notas de campo Test de apercepción temática (TAT) Bloqueo de cuadros Técnica proyectiva Replicable

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Defina investigación cualitativa y cuantitativa. Compare y contraste ambos enfoques. 2. ¿Por qué la investigación exploratoria se apoya tanto en las técnicas de investigación cualitativa? 3. ¿Por qué los diseños causales se apoyan tanto en las técnicas de investigación cuantitativa? 4. ¿Qué son las categorías básicas (orientaciones) de la investigación cualitativa? 5. De las cuatro categorías básicas de la investigación cualitativa, ¿cuál es la más apropiada para un enfoque cualitativo que busca definir una situación de marketing antes de realizar una investigación confirmatoria? 6. ¿Cómo se podría usar la etnografía en la prueba de conceptos? 7. ¿Qué tipo de investigación exploratoria sugeriría usted en los siguientes casos? a) Un gerente de producto sugiere el desarrollo de un cigarrillo sin tabaco con mezcla de trigo, cacao y cítricos. b) Un proyecto de investigación tiene el propósito de evaluar posibles nombres de marca para un nuevo insecticida. c) Un gerente debe determinar el mejor sitio para una tienda de conveniencia en un área urbana. d) Un anunciante desea identificar el simbolismo asociado con fumar cigarrillos. 8. ¿Cuáles son las diferencias clave entre una entrevista de focus group y una entrevista de profundidad?

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RED Visite algunos sitios web de empresas grandes como Honda, Qantas Airlines, Target, Tesco y Marriott. ¿Hay alguna evidencia de que estén usando sus sitios en Internet de alguna manera para contar con un blog focal continuo en línea o focus group intermitentes en línea? ¿Qué es escalada? ¿Cómo se podría usar para tratar de entender cuál restaurante de comida rápida prefieren los consumidores? Analice el siguiente comentario de un consultor de marketing: “La investigación exploratoria es una herramienta de investigación de mercados y un estímulo para el pensamiento. Sin embargo, no constituye un estudio de mercados”. ÉTICA Un investigador le dice a un gerente de una empresa de vinos que tiene algunos “buenos resultados de focus group” que sugieren que a los participantes les gusta la idea de tapas de rosca para las botellas de vino. Incluso antes de que quien toma decisiones vea el informe, el gerente comienza a comprar tapas de rosca y el nuevo equipo de embotellado. Comente la situación. Una empacadora recibe al año muchos miles de cartas de los clientes. Algunas son quejas, otras son felicitaciones. Abarcan una amplia variedad de temas. ¿Estas cartas son una posible fuente para la investigación exploratoria? Justifique su respuesta.


RED ¿Cómo podrían las siguientes organizaciones usar una sala de conversación en Internet para la investigación exploratoria? a) Un zoológico. b) Un fabricante de software de computadora. c) Un fabricante de juegos de video. 2. Regrese a la semblanza de apertura. ¿Qué pasaría si Vans se hubiera acercado a usted para que organizara una entrevista de focus group que explorara la idea de ofrecer a varones jubilados como Samuel Teel ropa informal y cómoda destinada a su segmento primario (patinadores)? ¿Cómo

le recomendaría que trabajara el(los) focus group? Prepare un(os) bosquejo(s) para realizar esta tarea. 3. Entreviste a dos personas sobre sus actividades de ejercicio. En una entrevista trate de usar un enfoque semiestructurado preparando antes las preguntas y tratando de que quien responde complete las respuestas. Con la otra persona aplique un enfoque conversacional. ¿Cuáles son los principales temas que emergen en cada una? ¿Qué enfoque cree usted que sea más revelador? ¿Cree que hubo algún tópico “delicado” en que alguno de sus interlocutores no fuera del todo franco?


Caso 6.1

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Desastre y valor para el consumidor

Después del 11 de septiembre de 2001 los consumidores estadounidenses mostraron el deseo de reducir sus actividades de consumo. En los restaurantes pedían comidas más sencillas y pasaban más tiempo en casa. Por lo tanto, muchas campañas de marketing comenzaron a destacar temas domésticos.37 Tiempo después del desastre, fue momento de regresar a los negocios. Pero es probable que las grandes catástrofes dejen cambios permanentes en los consumidores y empleados. Suponga que se acercan a usted los propietarios de varias tiendas de carnes frías y vinaterías de servicio completo en la costa del Golfo de México. Es enero de 2006, y quieren regresar a los negocios. Pero no están seguros de que deban mantener la misma posición que tenían antes de los huracanes Katrina y

Rita. A ellos les gustaría que usted les informara en un periodo de ochenta días.

Preguntas 1. ¿Cómo se usaría aquí cada clasificación de investigación cualitativa? 2. ¿Qué herramienta(s) de investigación cualitativa recomendaría que se utilizaran y por qué? 3. ¿Dónde realizaría usted sus entrevistas y con quién? 4. ÉTICA ¿Hay cuestiones éticas que usted deba cuidar en este proceso? Explique. 5. ¿Qué cuestiones surgirían al realizar una entrevista de focus group en esta situación? 6. Prepare un bosquejo para el focus group.

Caso 6.2 Rogaine de Upjohn Upjohn Company, con sede en Kalamazoo, Michigan, manufactura y vende productos farmacéuticos y relacionados con la salud.38 Con más de 19 000 empleados y una distribución en más de 30 países, desde Australia hasta Zaire, sus ventas anuales superan los mil millones de dólares. Upjohn desarrolla y comercializa constantemente nuevos productos. Un ejemplo reciente es Rogaine. Desarrollado en su origen como medicamento contra la hipertensión, Rogaine demostró en pruebas clínicas que estimulaba un moderado crecimiento del cabello en algunos voluntarios calvos. Upjohn solicitó con rapidez a la Administración

Estadounidense de Alimentos y Fármacos (FDA) el derecho de vender este medicamento como producto para el crecimiento del cabello en Estados Unidos.

Preguntas 1. Defina el problema de marketing de Rogaine desde la perspectiva de la investigación de mercados. 2. ¿Qué tipo de investigación de mercados exploratoria debería realizarse para Rogaine?

Caso 6.3 Goya “Si es Goya, tiene que ser bueno.” Ésta es la frase acuñada por el fundador de Goya en 1936, cuando él y su esposa emigraron de España a Nueva York con el fin de establecer una empresa de productos alimenticios para atender a los numerosos migrantes españoles en Estados Unidos. También describe la filosofía de una empresa conocida por su amplia variedad de productos alimenticios latinos/ hispánicos, que van desde arroz y frijoles, hasta condimentos, bebidas, salsa y aceites para guisar. Robert Unanue, nieto del fundador, es presidente de este destacado negocio hispano propiedad de su familia. Joe Pérez, vicepresidente de Compras, atribuye el éxito de Goya al hecho de que ofrece a todos sus consumidores un producto de calidad a precios justos. Señala que Goya elabora más de 1 200 productos alimenticios diferentes para hispanos y latinos en Estados Unidos, así como para gente de países sudamerica-

nos, como Perú, Colombia y Uruguay, y países del Caribe como Cuba, Costa Rica y Puerto Rico. Como otro funcionario de la empresa indica, el mercado hispano es muy diverso. En consecuencia, los esfuerzos de comercialización de Goya son sensibles tanto a las similitudes como a las diferencias en estas poblaciones. Como Andy Nenoya, vicepresidente ejecutivo y jefe de Operación, dice, la empresa trabaja al nivel de “micro-mercados”. Un resultado es que Goya usa “términos en español neutrales y estándar” que un consumidor de cualquier país entiende. Otro resultado de su investigación de mercados es que la empresa cuenta con productos para cada generación de consumidores, desde la generación más vieja que, por ejemplo, podría preferir una bolsa de frijoles secos a granel, a las generaciones más jóvenes, que prefieren productos congelados y enlatados, dados sus intensos compromisos de vida y el limitado tiempo con que cuentan para la comida.


160 Entre finales de la década de los años 1970 y principios de los años 1980, Goya también comenzó la “americanización” de sus productos para incorporarlos al mercado estadounidense de alimentos. Esto requiere una reeducación de la población para convencerla de que los productos de Goya funcionan bien en alimentos tan comunes como el espagueti y el estofado de res y que, por sí mismos, ofrecen una interesante variedad de platillos. La empresa no desea poner en riesgo la integridad de sus productos, pero sí quiere que los consumidores estadounidenses estén conscientes de que son bajos en grasa y colesterol, y que tienen una diversidad de sabores que hacen la comida más interesante y disfrutable. Sus esfuerzos han tenido éxito en todos los segmentos de mercado, y Goya experimenta un crecimiento constante. “Nadie

tiene la gama de productos ni la distribución en todo el país que nosotros tenemos”, afirma Nenoya.

Preguntas 1. Cualquier iniciativa de investigación exploratoria debe tomar en cuenta la amplia diversidad de consumidores de los productos de Goya. Identifique los factores significativos que podrían ser similares y los que podrían identificar diferencias entre la población consumidora. 2. ¿Qué información querría conocer un focus group de Goya conformado por individuos no hispanos en Estados Unidos?

Caso 6.4 Edward Jones Edward Jones es una de las firmas de inversión más grandes de Estados Unidos, con más de 4 000 oficinas en territorio estadounidense, de Canadá y del Reino Unido. Es la única gran empresa de corretaje que se enfoca exclusivamente en los inversionistas individuales y pequeñas empresas, y tiene casi 6 millones de clientes. La filosofía de Edward Jones es ofrecer servicios personalizados que comienzan con una entrevista uno a uno. Durante la entrevista, sus representantes tratan de identificar las metas de inversión específicas de cada cliente. Richard G. Miller, uno de estos representantes, dice que necesita entender por completo lo que una persona desea antes de que pueda construir una estrategia de inversión para ella. Su conversación inicial comienza con: “Hola, ¿cómo está usted?” Gregory L. Starry, otro representante, confirma la filosofía de Edward Jones: “La mayor parte de mi día la paso hablando y reuniéndome con clientes (no haciendo operaciones con valores).” Sólo después de conocer sus metas, los empleados diseñan una estrategia de inversión que ofrece al cliente ingreso, crecimiento y seguridad. Las metas de cada cliente también evolu-

cionan al paso del tiempo. Los jóvenes se concentran en ganar suficiente dinero como para pagar el enganche de su primera casa o comprar un automóvil. Quienes andan entre los 35 y 45 años se interesan en sacar adelante a sus hijos en la escuela y en su jubilación. Los que ya están jubilados desean tener la certeza de que tendrán un nivel de ingresos adecuado. Miller señala: “No es la oportunidad en el mercado, sino el tiempo en el mercado” lo que ayuda a los clientes a alcanzar sus metas.

Preguntas 1. Muchas personas de grupos minoritarios, incluso los afroestadounidenses, hispanoestadounidenses, asiáticoestadounidenses e indoestadounidenses no invierten. ¿Qué investigación exploratoria debe hacer Edward Jones para desarrollar el mercado de minorías? 2. Otro grupo con baja actividad de inversión incluye a quienes abandonaron su educación al nivel de bachillerato. ¿Qué factores deben considerar los representantes de Edward Jones en la planeación de focus groups con estos clientes potenciales?

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CAPÍTULO 7

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INVESTIGACIÓN DE DATOS SECUNDARIOS EN LA ERA DIGITAL

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. Analizar las ventajas y desventajas de los datos secundarios. 2. Definir tipos de análisis de datos secundarios realizados por los gerentes de marketing. 3. Identificar varias fuentes de datos secundarios internos y propios. 4. Dar ejemplos de varias fuentes externas de datos secundarios. 5. Describir el impacto de los datos de una sola fuente y la globalización en la investigación con datos secundarios.

Semblanza del capítulo: el Pentágono recluta con bases de datos

GE WORKS ES/ THE IMA © SONDA DAW

En una nación en que todos los militares son voluntarios, encontrar reclutas es una necesidad constante. El proyecto adquiere especial complejidad en tiempos de guerra, cuando se necesitan más miembros en servicio, pero los costos asociados con suministrar ese servicio son demasiado altos para muchos ciudadanos. Una forma en que el Departamento de Defensa cumple este reto es revisando datos de diversas fuentes. Su proyecto Joint Advertising, Market Research & Studies (JAMRS) opera más de una docena de iniciativas de investigación que colocan datos a disposición de los reclutadores militares en todas las ramas de las fuerzas armadas estadounidenses.1 Algunos proyectos recolectan datos, pero muchos otros aplican los ya existentes (datos secundarios) a la tarea de reclutamiento. Uno de estos esfuerzos es un servicio llamado Population Representation (Pop Rep; representación de la población). En los últimos treinta años, JAMRS ha estado reuniendo datos acerca de solicitantes y miembros del servicio, que incluyen su edad, raza o grupo étnico, género, estado civil y nivel de educación. Los reclutadores visitan el sitio en la Web de JAMRS para obtener informes de qué características están asociadas con áreas particulares de servicio y niveles de desempeño. Esta información les ayuda a centrarse en los candidatos más adecuados para el reclutamiento. JAMRS también paga por datos que obtiene de otras empresas de investigación. Por ejemplo, utiliza los datos de segmentación del mercado PRIZM, que recaba y vende Claritas, una firma de investigación de mercados. Los datos de PRIZM describen la conducta de compra y consumo de medios de difusión de muchos segmentos de mercado. Los reclutadores usan las información para identificar las actividades de potenciales soldados que viven en su jurisdicción; identifican las revistas que leen, por ejemplo. Esta información ayuda a los reclutadores o ramas locales de las fuerzas armadas a concentrar mensajes que quizá atraigan a grupos particulares de hombres y mujeres jóvenes. Mucha gente sabe que lo más probable es que los reclutas procedan de familias con ingresos bajos a medianos, de áreas rurales y poblaciones pequeñas. Sin embargo, los datos de PRIZM identifican más que esos referentes. Por ejemplo, que los soldados del ejército estadounidense a menudo provienen de familias que escuchan estaciones de radio en español y que los posibles marines tienden a leer Outdoor Life y les gusta la caza y la pesca.


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Otro servicio de JAMRS se llama Recruit Market Information System (RMIS; sistema de información del mercado de reclutas). Esta aplicación de computadora con base en la Web permite a los reclutadores profesionales buscar en una base de datos que combina registros sobre reclutas propios del Pentágono con datos adicionales que se adquieren para ayudar al reclutamiento. Por ejemplo, analizan estadísticas de población y el número de contratos firmados por nuevos soldados para determinar las áreas geográficas en que su incorporación es mayor. Los militares también usan datos de escuelas, que incluyen nombres, edades, nivel escolar y correos electrónicos de estudiantes entre dieciséis y veinticinco años. Para el Departamento de Defensa, sin duda la incorporación de nuevos elementos sería mucho más difícil y mucho menos efectiva sin el acceso a datos secundarios, en este caso a los recabados para propósitos ajenos al reclutamiento militar. Pero éstos son útiles sólo con un análisis e interpretación cuidadosos. Este capítulo estudia la forma de conducir una investigación con datos secundarios en la era digital. En el sitio web de este libro se encuentra un apéndice que lista fuentes de este tipo de datos. También es posible encontrar muchas fuentes mediante los buscadores de Internet.

Investigación con datos secundarios Los proyectos de investigación a menudo comienzan con datos secundarios, que alguien más reúne y registra antes (y para propósitos distintos) del nuevo proyecto. Los datos secundarios suelen ser históricos y ya estar armados. No requieren el acceso a quienes responden o a los sujetos de investigación.

Ventajas

AL PUNTO Si he podido ver más lejos que otros, es porque me he parado sobre los hombros de gigantes. -Isaac Newton

La ventaja principal de los datos secundarios es su disponibilidad. Obtenerlos es casi siempre más rápido y menos costoso que adquirir datos primarios. Esto es cierto en particular cuando los investigadores usan la recuperación electrónica para acceder a datos almacenados de manera digital. En muchos casos, la recolección de los datos secundarios es instantánea. Considere el tiempo y dinero ahorrado por los investigadores que obtuvieron estimaciones actualizadas de los habitantes de una población durante el periodo intercensal de 2000 a 2010. En lugar de hacer ellos mismos el trabajo de campo, adquirieron estimaciones de una compañía especializada en información demográfica o de fuentes como Claritas o PCensus. Como en este ejemplo, el uso de datos secundarios elimina muchas de las actividades normalmente asociadas con la recolección de datos primarios, como el muestreo y el procesamiento de datos. Los datos secundarios son esenciales cuando no es posible obtener la información mediante procedimientos de recolección de datos primarios. Por ejemplo, un fabricante de implementos agrícolas no podría conseguir la información del Censo de Agricultura porque gran parte de ésta (como el monto de impuestos pagados por el sector) podría no estar al alcance de una empresa privada.

Desventajas Una desventaja inherente a los datos secundarios es que no están diseñados para satisfacer de manera específica las necesidades de los investigadores. Así, éstos deben preguntarse siempre qué tan pertinentes son para su proyecto particular. Para evaluar los datos secundarios, los investigadores deben hacerse preguntas como: • • • • •

¿Es congruente el asunto con la definición del problema? ¿Los datos se aplican a la población de interés? ¿Se aplican al periodo en estudio? ¿Aparecen en las unidades de medida correctas? ¿Los datos cubren la materia de interés con un detalle adecuado?

Capítulo 7. Investigación de datos secundarios en la era digital

Aun cuando esté disponible la información secundaria, puede ser inadecuada. Considere las siguientes situaciones, que son frecuentes: • Un investigador interesado en montacargas encuentra que los datos secundarios sobre esta materia aparecen en una categoría más amplia, menos aplicable, que engloba todos los vehículos y tractores industriales. Más aún, los datos se recabaron cinco años atrás. • Un analista que desea estudiar a los individuos que ganan más de $100 000 al año, encuentra que la categoría más alta en un estudio secundario informó de individuos que ganan $75 000 o más al año. • Una cervecería que desea comparar sus gastos de publicidad por barril con los de sus competidores, encuentra que las unidades de medida difieren porque algunos incluyen gastos de punto de compra con la publicidad, y otros no. • Los datos de un estudio previo de tarjetas de garantía muestra dónde prefieren comprar los consumidores el producto, pero no explica razones de su conducta. Las razones más comunes de por qué los datos secundarios no satisfacen de forma adecuada las necesidades de investigación son: 1) información caduca; 2) variación en la definición de los términos; 3) diferentes unidades de medida; y 4) falta de información para verificar la precisión de los datos. Más todavía, en un entorno de cambios tan veloces, la información pierde validez con celeridad. Como el propósito de la mayoría de los estudios es predecir el futuro, los datos secundarios deben ser oportunos para ser útiles. Todo investigador primario tiene derecho a definir los términos o conceptos que indaga para satisfacer el propósito de su investigación primaria. Sin embargo, esta práctica no le da mucho gusto al investigador del mercado afroestadounidense, por ejemplo, que se enfrenta a datos secundarios que se manejan como “porcentaje de no blancos”. En este sentido, se deben revisar las variaciones en los términos o clasificación de variables para determinar si las diferencias son importantes. Las poblaciones de interés, en este caso, se deben describir en términos comparables. Es frecuente que los investigadores encuentren que los datos secundarios informan sobre una población que es similar, pero no directamente comparable con su población de interés. Por ejemplo, Arbitron informa sus estimaciones de cifras de teleauditorio por áreas geográficas conocidas como áreas de influencia dominante (AID). Un AID es un área geográfica que consiste de todos los condados en que las estaciones de televisión comercial destinadas al mercado familiar reciben la mayoría de las horas totales de exhibición. Esta exclusiva población de interés se usa sólo para informar sobre los televidentes. Las zonas geográficas usadas en el censo de población, como las áreas estadísticas metropolitanas, no son comparables con las AID. Las unidades de medida causan problemas si no se ajustan con exactitud a las necesidades del investigador. Por ejemplo, los embarques de madera en millones de pies cuadrados son bastante distintos de los miles de millones de toneladas-millas de madera embarcada en vagones de ferrocarril. El ingreso de las cabezas de familia no es la misma unidad de medida que el ingreso total de las familias. A menudo, el objetivo del estudio primario original dicta que los datos se resuman, redondeen o uninformen. Cuando eso sucede, incluso si las unidades originales de medida son comparables, las agregadas o ajustadas no resultan adecuadas en el estudio secundario. Por ello, cuando los datos secundarios se reportan en un formato que no satisface con exactitud las necesidades del investigador, es necesario realizar la conversión de los datos. La también llamada transformación de los datos es el proceso de cambiar la forma original de éstos a un formato que sea más adecuado para alcanzar un objetivo deseado en la investigación. Por ejemplo, las ventas de productos de comida aparecen en libras, cajas o dólares, entonces se utiliza una estimación en dólares por libra para convertir los datos de volumen en libras o en algún otro formato que resulte más adecuado. Otra desventaja de los datos secundarios es que el usuario no tiene control sobre su exactitud. Es decir, aunque sean oportunos y pertinentes y se ajusten a las necesidades del investigador, podrían ser incorrectos. La investigación dirigida por otras personas quizás esté sesgada para apoyar los intereses de la fuente. Por ejemplo, los medios de difusión publican resultados de encuestas para identificar las características de sus suscriptores o audiencia, pero lo más probable es que excluyan los datos negativos de sus informes. Si existe la posibilidad de sesgo, no se deben usar los datos secundarios. Los investigadores están más dispuestos a aceptar datos de fuentes confiables como el gobierno. Sin embargo, deben valorar la reputación de la organización que recaba los datos y aplicar un criterio funda-

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164 FIGURA 7.1

Evaluación de los datos secundarios

¿Los datos ayudan a responder las preguntas establecidas en la definición del problema?

No

Alto

Sí ¿Los datos aplican al periodo de interés?

No

Sí

Factibilidad de aplicación al proyecto actual

¿Los datos aplican a la población de interés?

No

Sí ¿Otros términos y clasificaciones de variables presentadas aplican al proyecto actual?

No

¿Es posible volver a trabajar los datos? Si es así, siga adelante

Alto

Sí ¿Las unidades de medida son comparables?

No

Sí ¿Es posible recurrir a la fuente original de los datos?

Sí ¿Se justifica pagar el costo de adquisición de los datos?

No

Alto

Sí

Alto

No

Alto

Sí ¿Hay posibilidad de sesgos?

No Precisión de los datos

No ¿Se justifica correr el riesgo de usar los datos?

Sí

¿Es posible verificar la precisión de los datos?

(incorrectos o inseguros)

Sí (correctos) Use los datos

No

Alto Fuente: La idea de esta figura es de Robert W. Joselyn, Designing the Marketing Research Project (Nueva York, Petrocelli/ Charter, 1977).

mental al diseño de la investigación para determinar si ésta se ejecutó correctamente. Por desgracia, a veces tal evaluación es imposible sin una información completa que explique cómo se realizó la investigación original. Los investigadores deben corroborar la precisión de los datos. Las verificaciones cruzadas de múltiples fuentes -esto es, la comparación de los datos de una fuente con los datos de otra- deben efectuarse para determinar la similitud de proyectos independientes. Cuando los datos no son consistentes, los investigadores deben tratar de identificar las razones de las diferencias, o determinar qué datos es más probable que sean correctos. Si no es posible establecer que son correctos, el investigador debe decidir si vale la pena usarlos. La figura 7.1 ilustra una serie de preguntas que deben formularse para evaluar los datos secundarios antes de que se utilicen.


165 FIGURA 7.2

Objetivo amplio

Ejemplo de investigación específica

Descubrimiento de hechos

Identificación de patrones de consumo Rastreo de tendencias

Construcción de modelos

Estimación del potencial de mercado Proyección de ventas Selección de áreas y sitios de ventas

Marketing de bases de datos

Mejoramiento de las bases de datos de los consumidores. Desarrollo de listas de candidatos

Objetivos comunes de investigación para estudios de datos secundarios

Objetivos comunes en diseños de investigación de datos secundarios Sería imposible identificar todos los propósitos de la investigación de mercados que usan datos secundarios. Sin embargo, hay algunos problemas de marketing comunes en los que diseños de investigación secundaria son útiles. La figura 7.2 muestra tres categorías generales de objetivos de investigación: descubrimiento de hechos, construcción de modelos y marketing de bases de datos.

La forma más simple de investigación con datos secundarios es el descubrimiento de hechos. A un restaurante que sirve desayunos le podría interesar saber cuáles nuevos productos es probable que atraigan a los consumidores. Los datos secundarios disponibles de National Eating Trends (tendencias nacionales en la alimentación), un servicio del NPD Group, muestra que el mayor potencial está en los ingredientes del menú que los consumidores comen en el camino.2 Con base en datos de la encuesta de tendencias en la alimentación, los desayunos para llevar se han duplicado en los últimos años, y han seguido sobrepasando las ventas de los que se consumen en restaurantes por más de un decenio. Estas tendencias muestran los alimentos de consumo fácil y los emparedados como una buena apuesta en un menú de desayunos. Asimismo, NPD determinó que 41 por ciento de los emparedados de desayuno los come la gente en los automóviles, y 24 por ciento de las personas encuestadas se los lleva al trabajo. Estas conclusiones sugieren que estos productos deben ser fáciles de manejar. Pero, ¿qué se debe poner en el interior del emparedado o pan? Market Facts, otra firma de investigación, dice que casi la mitad de los consumidores acepta que pagaría extra si incluyera queso. Estos hechos simples interesarían a un investigador que estudie el mercado de desayunos para llevar. El descubrimiento de hechos es posible que sirva también para propósitos más complejos.

La investigación con datos secundarios apoya el hecho de que los emparedados en el desayuno están en el primer lugar del menú.

© DENNIS GOTTLIEB/ JUPITER IMAGES

Descubrimiento de hechos


166

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Nuevas tendencias: música para teléfonos celulares

© MARK RICHARDS/PHOTOEDIT

Hasta hace unos cuantos años la venta de música se refería a grabaciones en CD, pero en fechas recientes los investigadores de mercados han observado la novedosa práctica de descargar tonadas para que sirvan como timbres de teléfono. Según fuentes de noticias de la industria, los consumidores pagaron 4 000 millones de dólares por tonos de teléfono en 2004. Strategy Analytics, una empresa de investigación de mercados, pronosticó que la música para celular generará ventas por $9 000 millones en 2010. Hasta ahora, la categoría más popular de canciones es el hip-hop, pero los temas de películas y videojuegos también se venden bien. Las tonadas como timbres de teléfono celular dejan buen dinero a los vendedores de música. Casi un tercio de las vendidas en 2004 como tonos maestros o tonos reales eran fragmentos de canciones conocidas, y los consumidores pagaron más por ellas ($2.49) que por una canción completa descargada a un aparato MP3. Las compañías de música, como Sony y

EMI, reciben regalías hasta de 50 por ciento por los tonos maestros. En este entorno, Sony BMG hizo a un lado el procedimiento tradicional de manejo de CD y videos por MTV cuando Cassidy lanzó un álbum en 2005; en su lugar, grabó una muestra de 25 segundos de la canción de Cassidy “I’m a Hustla” y la vendió como timbre para teléfono. La canción de Coldplay “Speed of Sound” estuvo disponible como timbre vía Cingular antes de que el álbum saliera a la venta. Es difícil predecir tendencias para un nuevo producto. En el caso de los timbres de teléfono, el escenario cambia con rapidez en la medida en que los fabricantes de celulares introduzcan modelos que toquen canciones completas. Pagar $2.49 por una tonada parecerá demasiado caro cuando a los consumidores les sea posible reproducir una canción completa en su teléfono por menos dinero.

Fuentes: Basado en Matthew Maier, “Digital Entertainment: Can Cell Phones Save the Music Business?”, Business 2.0, septiembre de 2005, descargado de InfoTrac en http://www.galenet.com; Sue Marek, “Ringing in the New Year”, Wireless Week, 1 de enero de 2006, http://www.galenet.com; “Music Marketing Gets Digital Tune-Up”, Financial Express, 28 de enero de 2006, http://www.galenet.com; y “Top Polyphonic Ringtones of 2005”, Wireless Week, 15 de enero de 2006, http://www. galenet.com.

IDENTIFICACIÓN DE LA CONDUCTA DEL CONSUMIDOR EN UNA CATEGORÍA DE PRODUCTO Un objetivo usual en un estudio de investigación secundaria es descubrir toda la información disponible sobre patrones de consumo de una categoría particular de producto o identificar tendencias demográficas que afectan una industria. Por ejemplo, una firma llamada Servigistics ofrece software que vigila los datos de inventario de partes propias de una empresa y los compara con los objetivos de marketing y los precios de los competidores para detectar si dicha empresa debe ajustar sus precios. Kia Motors puso a prueba este servicio en lugar del método acostumbrado de incrementar el costo en una fracción predeterminada; al considerar los datos secundarios, que incluían los datos internos del inventario y los datos externos de los precios de sus competidores, hizo de las partes de servicio un segmento más rentable de su negocio.3 Este ejemplo ilustra la riqueza de información fáctica sobre patrones de consumo y conductas que es posible obtener con una recolección y análisis cuidadosos de los datos secundarios.

ANÁLISIS DE TENDENCIAS Los mercadólogos observan las tendencias en el mercado y en el entorno. El tracking del mercado es la observación y análisis de las tendencias en el volumen y participación de marcas de la industria en el curso del tiempo. Los servicios de investigación con escáner y otras organizaciones entregan información sobre volumen de ventas para apoyar este trabajo. Casi toda empresa grande de productos de consumo investiga el volumen de ventas por categoría de producto y marca a partir de datos secundarios. Este tipo de análisis suele incluir comparaciones con las ventas de los competidores o con las ventas de la propia empresa en periodos semejantes. La figura 7.3 muestra la tendencia en la participación de las bebidas de cola en el mercado, en comparación con el total de la industria de bebidas refrescantes gasificadas.

ESCANEO DEL ENTORNO En muchos casos, el propósito del descubrimiento de hechos es estudiar el entorno para identificar tendencias. El escaneo del entorno engloba la recolección de información y el descubrimiento de hechos diseñados para


167 FIGURA 7.3

Participación del sabor cola en el mercado de bebidas refrescantes gasificadas

Año

Porcentaje del mercado Fuente: Theresa Howard, “Coca-Cola Hopes Taking New Path Leads to Success”, USA Today, 6 de marzo de 2001, p. 6b. De USA Today, una division de Gannett, Co., Inc. Reimpreso con permiso.

detectar indicaciones de cambios en sus etapas iniciales de desarrollo. Como se mencionó en el capítulo 2, es posible usar Internet para fines de escaneo del entorno; sin embargo, hay otros medios, como la revisión periódica de publicaciones e informes contemporáneos. Por ejemplo, el escaneo del entorno ha demostrado a muchos mercadólogos que la demanda de bienes de consumo se está disparando en China. En el caso de productos de belleza como los cosméticos, a principios de la década de los años 1990 las autoridades chinas dejaron de combatir el uso del maquillaje, y las ventas de estos productos despegaron a $524 millones en 2005, y se esperaba que crecieran en un tercio para llegar a $705 millones en 2009. Empresas como Procter & Gamble, L’Oréal y Shiseido han capturado una buena parte del mercado al darse cuenta de este potencial y desarrollan productos para entrar temprano.4 Diversos servicios de información en línea, como Factiva y LexisNexis, reúnen de manera rutinaria noticias sobre industrias, líneas de productos y otros tópicos de interés solicitados por el investigador. Como ya se mencionó en el capítulo 2, la tecnología de empujar es una herramienta de información por Internet que en automático entrega contenido al escritorio del investigador o del gerente. La tecnología de empujar usa “agentes electrónicos inteligentes”, software a la medida que filtra, clasifica, prioriza y almacena información para su revisión posterior.5 Estos servicios liberan al investigador de realizar la búsqueda. El valor real de la tecnología de empujar es que el investigador que rastrea el entorno especifica la clase de noticias e información que desea, hace que se le entregue con rapidez a su computadora, y la analiza a su propio paso.

Construcción de modelos El segundo objetivo general de la investigación secundaria, la construcción de modelos, es más complicado que el simple descubrimiento de hechos, pues significa especificar las relaciones entre dos o más variables, tal vez hasta la elaboración de ecuaciones descriptivas o predictivas. No obstante, los modelos no exigen matemáticas complicadas. De hecho, con frecuencia quienes toman decisiones prefieren modelos simples que todo mundo pueda comprender con rapidez, en vez de modelos complejos difíciles de aprehender. Por ejemplo, la participación de mercado se obtiene al dividir las ventas de una empresa entre las ventas de la industria. Aunque algunos no consideren esta sencilla ecuación como un modelo, en verdad representa el modelo matemático de una relación básica. A continuación se ilustra la construcción de modelos con el análisis de tres objetivos comunes que es posible satisfacer con la investigación secundaria: estimación del potencial de mercado, proyección de ventas y selección de sitios. ESTIMACIÓN DEL POTENCIAL DE MERCADO POR ÁREAS GEOGRÁFICAS A menudo los especialistas estiman el potencial de mercado a partir de datos secundarios. En muchos casos es posible encontrar cifras exactas publicadas por una asociación de la industria o alguna otra fuente. Sin embargo, cuando la información deseada no está disponible, el investigador estima el potencial de mercado


168 FIGURA 7,4

Potencial de mercado de cerveza en cuatro países

País

(1) Proyección de la población para 2010 (miles)

(2) Consumo per cápita anual de cerveza (litros)

(3) Estimación del potencial de mercado (miles de litros)

República Checa

10 158

157

1 594 806

Alemania

82 701

125

10 337 625

Japón

128 457

51

6 551 307

España

43 993

80

3 519 440

Fuente: Datos de la División de Población del Departamento de Asuntos Económicos y Sociales del Secretariado de Naciones Unidas, World Population Prospects: The 2004 Revision and World Urbanization Prospects; The 2003 Revision, http://esa.un.org/unpp, visitado el 9 de febrero de 2006. Datos de consumo de “Spanish Beer Producers Face Flatter Times”, http://just-drinks.com, 1 de marzo de 2005, descargados de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup. com, y “China Ranked Largest Beer Consumer in 2004”, Kyodo News International, 15 de diciembre de 2005, http://galenet.galegroup.com

si transforma los datos secundarios de dos o más fuentes. Por ejemplo, si los administradores encuentran datos secundarios sobre el potencial de mercado de un país u otra gran área geográfica, pero esta información no es posible desglosarla en unidades territoriales más pequeñas, como por área metropolitana, o en términos exclusivos de la empresa, como territorio de ventas, es frecuente, en estas situaciones, que los investigadores necesiten hacer proyecciones para el área geográfica de su interés. Un ejemplo extenso ayudará a explicar la forma en que los datos secundarios se utilizan para calcular el potencial de mercado. Suponga que una compañía cervecera busca oportunidades para ampliar sus ventas con la exportación o inversión en otros países. Los administradores deciden comenzar estimando el potencial de mercado de la República Checa, Alemania, Japón y España. La investigación secundaria revela datos del consumo de cerveza per cápita y proyecciones de la población para 2005. Los datos de los cuatro países aparecen en la figura 7.4. Para calcular el potencial de mercado de la República Checa en 2010, multiplique la población de ese país en 2010 por su consumo per cápita de cerveza: 10 158 000 personas × 157 litros/persona = 1 594 806 000 litros En la República Checa el potencial de mercado para la cerveza es de 1 594 806 000 litros. Para tener un sentido de lo que son las ventas esperadas, el investigador tendría que multiplicar esta cantidad por el precio por litro al que la cerveza se suele vender en este país. Como lo revela la figura 7.4, la población de Japón es mucho más numerosa, así que su potencial de mercado es mayor, aun cuando el checo promedio toma mucho más cerveza. Desde luego, el potencial de mercado calculado para cada país en la figura 7.4 es una aproximación burda. Una observación obvia es que no todo mundo tiene edad para beber cerveza. Si se consiguen estadísticas de la población adulta proyectada en cada país, la estimación se acercará más a la realidad. Asimismo, el investigador querrá considerar si en cada nación la demanda de cerveza está en crecimiento o en decrecimiento, para anticipar la probabilidad de que los hábitos de consumo sean diferentes en 2010. Por ejemplo, la ingesta de cerveza crece escasamente en Europa y Japón, pero aumenta en América Latina (cerca de 4 por ciento al año) y todavía con mayor rapidez en China (al menos 6 por ciento anual).6 Tal vez esta información haga que se investigue el potencial de mercado en otros países donde se espera más crecimiento.

PRONÓSTICOS DE VENTAS Los gerentes de marketing necesitan información sobre el futuro. Necesitan saber cuáles serán las ventas de la empresa el año siguiente y en tiempos futuros. El pronóstico de ventas es el proceso de predecir los totales de ventas en un periodo específico. Los pronósticos de ventas correctos, en especial en el caso de productos en mercados maduros, estables, a menudo provienen de investigación con datos secundarios que identifica tendencias y extrapola el desempeño anterior hacia el futuro. Es frecuente que los investigadores de mercados utilicen los registros internos de la empresa para elaborar sus pronósticos. Un modelo rudimentario multiplicaría el volumen anterior de ventas


Año

Precio promedio del boleto ($)

169

Tasa porcentual de crecimiento (baja) del año anterior

Promedio móvil de la tasa de crecimiento de 3 años (baja)

1994

10.45

_

_

1995

10.65

+1.9

_

1996

11.20

+5.1

_

1997

12.36

+10.4

+5.8

1998

13.59

+10.0

+8.5

1999

14.91

+9.7

+10.0

2000

16.67

+11.9

+10.5

2001

18.99

+13.9

+11.8

2002

18.30

+3.8

+9.9

2003

19.01

+3.4

+7.0

2004

19.82

+3.9

+3.7

2005

21.17

+6.3

+4.5

Proyección del precio promedio del boleto para 2006: $21.17 + ($21.17 × .045) = $22.12

por una tasa de crecimiento esperada. El investigador podría indagar una fuente secundaria y encontrar que se espera que las ventas de la industria crezcan 10 por ciento; la multiplicación del volumen de ventas de la empresa por 10 revelaría un pronóstico básico. La figura 7.5 ilustra la proyección de tendencias con un promedio móvil de tasas de crecimiento. Los precios promedios de boletos para un juego de béisbol de las grandes ligas son datos secundarios de Team Marketing Report (www.teammarketing.com/fci.cfm). El promedio móvil es la suma de las tasas de crecimiento de los tres últimos años dividido entre 3 (número de años). La cifra resultante es un pronóstico del incremento porcentual en el precio de los boletos para el año próximo. Con la tasa de crecimiento promedio de 4.5 por ciento para los periodos de venta de 2003, 2004 y 2005, es posible pronosticar el precio promedio del boleto para 2006 como sigue: $21.17 + (21.17 × .045) = $22.12 El pronóstico por promedio móvil es más adecuado en un entorno competitivo estático. Situaciones más dinámicas requieren otras técnicas de pronósticos de ventas más apropiadas. El análisis de tendencias estadísticas con datos secundarios quizá sea mucho más avanzado que este sencillo ejemplo. Muchas técnicas estadísticas construyen modelos de pronóstico con datos secundarios. Este capítulo destaca la investigación con datos secundarios, no el análisis estadístico. El capítulo 23, “Análisis estadístico bivariado: medidas de asociación”, y el capítulo 24, “introducción al análisis estadístico multivariado”, explican técnicas de construcción de modelos más complejos para el pronóstico de ventas.

ANÁLISIS DE ÁREAS Y SITIOS DE VENTAS Los gerentes de marketing examinan las áreas de negocios y usan técnicas de análisis de sitios para elegir las mejores ubicaciones para sus operaciones de venta mayorista o minorista. La investigación con datos secundarios ayuda a los gerentes a tomar decisiones sobre la selección de sitios. Algunas organizaciones, en especial las franquicias, han desarrollado programas especiales de computadora con base en modelos analíticos

FIGURA 7,5

Pronóstico de ventas a partir de datos secundarios y promedios móviles


170

para elegir sus puntos de venta. El investigador debe obtener los datos secundarios apropiados para analizarlo con dicho software. El índice de saturación de venta minorista ofrece una forma de investigar sitios y describir la relación entre la oferta y la demanda al menudeo.7 Es fácil calcularlo una vez que se obtienen los datos secundarios apropiados:

Índice de saturación de venta minorista =

Potencial del mercado local (demanda) Espacio de venta minorista en el mercado local

FIGURA 7,6

Datos secundarios para calcular un índice de saturación de venta minorista

1. Población

261 785

2. Ventas anuales de zapatos per cápita

$54.43

3. Potencial del mercado local (línea 1 x línea 2)

$14 249 000

4. Pies cuadrados de espacio de venta minorista destinado al expendio de zapatos

94 000 pies cuadrados

5. Índice de saturación de venta minorista (línea 3/línea 4)

152

Por ejemplo, la figura 7.6 muestra los datos secundarios pertinentes para las ventas de zapaterías en un radio de cinco millas alrededor de un centro comercial de Florida. Es posible adquirir estos datos con vendedores de información de mercados como Urban Decision Systems. Primero, para estimar el potencial del mercado local (demanda), multiplique la población por las ventas anuales de zapatos per cápita. Este cálculo, fila 3 en la figura 7.6, entra en el numerador para estimar el índice de saturación de venta minorista:

Índice de saturación de venta minorista =

$14 249 000 94 000

= 152

El minorista compara esta cifra con las de otras áreas para determinar qué sitios tienen el mayor potencial de mercado con la menor competencia en la venta minorista. Se considera que si el valor del índice es superior a 200, indica oportunidades excepcionales.

Minería de datos Los sistemas de apoyo a las decisiones (DSS) de las grandes corporaciones contienen millones o incluso cientos de millones de registros o datos. Estos complejos volúmenes de información son demasiado grandes como para que los comprendan los gerentes. Considere, por ejemplo, Capital One, una compañía de crédito al consumo que tiene casi 50 millones de cuentas de consumidores, inclusive de tarjetas de crédito y de préstamos para adquirir automóvil. Suponga que la empresa recoge datos sobre las compras de los consumidores, y cada uno de ellos hace cinco operaciones al mes, es decir, sesenta al año. Con 50 millones de clientes y decenios en datos (la empresa fue fundada en 1988), es fácil ver cómo el registro de las cuentas crece con rapidez más allá de la zona de comodidad de la mayoría de los seres humanos.8 Es importante tener en mente dos aspectos importantes sobre el volumen de datos. Primero, los datos de marketing pertinentes a menudo se encuentran en archivos independientes y no relacionados. Segundo, es frecuente que el número de distintas divisiones de información que contiene cada registro sea grande. Cuando el número de divisiones contenidas en cada registro de datos y el volumen de datos crecen demasiado, los usuarios finales no tienen la capacidad para comprenderlos todos. La minería de datos ayuda a aclarar el significado subyacente en esta información. El término minería de datos se refiere al uso de computadoras poderosas para escudriñar los volúmenes de datos con el fin de descubrir patrones recurrentes sobre los clientes y productos de una organización. Es un término amplio que se aplica a muchas formas de análisis diferentes. Por ejemplo, las redes


171

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Minería de datos de blogs La mayoría de los clientes de Umbria son grandes fabricantes de productos de consumo, entre los que están Sprint y Electronic Arts. U.S. Cellular recurrió a Buzz Report para saber que los adolescentes tienen especial preocupación por no usar más de los minutos de tiempo aire que tienen permitidos, ya que temen que sus padres les cobren el tiempo extra del dinero que les dan. Este conocimiento es útil para desarrollar nuevos planes de servicio y mensajes de marketing.

Fuentes: Con base en Bridget Finn, “Consumer Research: Mining Blogs for Marketing Insight”, Business 2.0, septiembre de 2005, descargado de Info Trac en http:// www.galenet.com; Justin Martin, “Blogging for Dollars”, Fortune, 12 de diciembre de 2005, http://www.galenet.com.

neurales son una forma de inteligencia artificial en la que se programa una computadora para que imite el modo en que el cerebro humano procesa la información. Un experto lo expresa de esta manera:

Una red neural aprende en una forma bastante similar a la de un ser humano. Suponga que usted dice “grande” y le muestra un elefante a un niño, y luego dice “pequeño” y le muestra un perrito. Usted repite el proceso con una casa y una jirafa como ejemplos de “grande” y luego un grano de arena y una hormiga como ejemplos de “pequeño”. Las redes neurales generalizan de modo similar observando ejemplos.9 El análisis de la canasta del mercado, por su parte es una forma de minería de datos que analiza bases de datos de transacciones en puntos de venta para identificar relaciones o compras coincidentes entre los productos adquiridos y otra información de compras al menudeo.10 Considere este ejemplo sobre patrones en las compras de los consumidores: Osco Drugs analizó sus bases de datos de los escáneres de las cajas registradoras, y encontró que cuando los hombres van a las farmacias a comprar pañales en la tarde, entre las 6:00 y las 8 p.m., algunas veces también salen con un paquete de seis cervezas. Con el conocimiento de este patrón de conducta, es posible que los gerentes de supermercados piensen en colocar estos artículos para que queden ubicados más cerca.11 Una aplicación de la minería de datos de interés para los vendedores es el descubrimiento del cliente, que significa analizar los datos para observar patrones que identifiquen quién tiene el perfil para ser un cliente relevante. Por ejemplo, un importante proveedor de servicios de negocios quería vender un nuevo producto a sus clientes, pero sabía que sólo algunos de ellos estarían interesados. La empresa tenía que adaptar la oferta de cada producto a las necesidades de cada cliente, así que quiso ahorrar dinero identificando a los mejores candidatos. Contrató a un proveedor de investigación llamado DataMind para que estudiara sus datos de ventas, respuestas a promociones y de servicio al cliente con el fin de detectar a quienes ofrecieran más probabilidades de interesarse en el nuevo producto. DataMind asignó a cada uno de los clientes un número que indicaba su nivel de interés esperado, y como resultado el esfuerzo de ventas fue mucho más eficiente.12 Cuando una empresa conoce la identidad del consumidor que hace adquisiciones repetidas de la misma organización, es capaz de analizar la secuencia de compras. El uso de la minería de datos para detectar los patrones de la secuencia es una aplicación popular entre la gente de ventas directas, como la que vende al menudeo por catálogo. Un vendedor por catálogo tiene información sobre cada cliente, que revela los grupos de productos que éste adquiere en cada ocasión. Entonces es posible usar una función de detección de la secuencia para descubrir el conjunto de compras que precede con frecuencia a la adquisición de, por ejemplo, un horno de microondas. En otro ejemplo, una secuencia de reclamaciones de seguros podría llevar a la identificación de procedimientos médicos que se realizan a menudo en los pacientes, lo que a su vez se podría utilizar para detectar casos de fraude médico.

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Una forma de saber qué piensa la gente en estos días es leer lo que ponen en sus blogs (bitácoras o diarios en Internet). Pero con decenas de millones de blogs en Internet, no hay forma de leerlos todos. Una solución: el software de minería de datos diseñado para la blogósfera. Umbria Communications, con oficinas en Boulder, Colorado, ofrece un programa llamado Buzz Report, que revisa 13 millones de blogs en busca de mensajes relacionados con productos y tendencias particulares. Los interesados pagan el servicio para encontrar lo que la gente está diciendo sobre sus nuevos productos, o exploran necesidades no satisfechas en áreas que les interesaría atender. No sólo Buzz Report detecta los blogs importantes, sino que también tiene un procesador de lenguaje que identifica los mensajes positivos y negativos, y analiza la selección y deletreo de palabras para identificar el grupo de edad y sexo de quien escribe. El presidente de la empresa, Howard Kaushansky, dice que el programa incluso reconoce los sarcasmos.


172

La minería de datos requiere recursos avanzados de computadora, y es costosa, razón por la cual empresas como DataMind, IBM, Oracle, Information Builders y Acxiom Corporation ofrecen estos servicios. Sus clientes envían las bases de datos a analizar y dejan que la compañía de minería de datos “exprima los números”.

Marketing de bases de datos y administración de relaciones con el cliente Como ya se mencionó, un CRM (customer relationship management) es un sistema de apoyo a las decisiones que maneja la interacción entre una organización y sus clientes. Un CRM mantiene bases de datos con nombres, domicilios, números telefónicos, compras anteriores, respuestas a promociones previas y otros datos pertinentes de los clientes, como sus datos demográficos y financieros. El marketing de bases de datos es la práctica de usar las bases de datos del CRM para desarrollar relaciones uno a uno y enfocar con precisión los esfuerzos de promoción con clientes en lo individual. Por ejemplo, el CRM de una compañía frutera contiene una base de datos de clientes anteriores, que incluye qué compras hicieron durante la temporada navideña. Cada año, la empresa manda la lista de regalos del año anterior a sus clientes para facilitarles el envío de los mismos regalos a sus amigos y parientes. Como el marketing de bases de datos requiere grandes volúmenes de información del CRM compilados de numerosas fuentes, a menudo se requieren datos secundarios con el exclusivo propósito de desarrollar o mejorar las bases de datos. El registro de transacciones, que a menudo lista el artículo comprado, su valor, el nombre del comprador, domicilio y código postal, es el bloque de construcción de muchas bases de datos. Esto se complementa con información que los clientes proporcionan de forma directa, como datos en las tarjetas de garantía, y con datos secundarios comprados a terceros. Por ejemplo, los servicios de crédito venden bases de datos sobre solicitudes de crédito, historial de pago de tarjetas de crédito y otra información financiera.Varias empresas, como Donnelley Marketing (con sus servicios BusinessContentFile y ConsumerContentFile) y Claritas (con PRIZM), recaban datos primarios y luego venden registros demográficos relacionados con pequeñas áreas geográficas, como las que corresponden a un cierto código postal. (Recuerde que cuando el vendedor recaba los datos, éstos son primarios, pero cuando el mercadólogo de base de datos incorpora éstos en su propia base de datos, se convierten en datos secundarios.) Ahora que se han explicado algunos de los propósitos del análisis de datos secundarios, conviene examinar las fuentes de este tipo de datos.

Fuentes de datos secundarios El capítulo 2 clasificó los datos secundarios en internos o externos a la organización. La moderna tecnología de información hace que esta distinción parezca algo simplista. Algunos documentos de contabilidad son indiscutiblemente registros internos de una empresa, pues a los investigadores de otra organización no les es posible tener acceso a ellos. Es evidente que un libro publicado por el gobierno federal que se halla en una biblioteca pública, es externo a la empresa. Sin embargo, en el mundo actual de intercambio electrónico de información, los datos que aparecen en un libro publicado por el gobierno federal también es posible comprarlos a un vendedor de información en línea para su acceso instantáneo, y luego guardarlos en el sistema de apoyo a las decisiones de la empresa. Los datos internos se definirían como aquellos que se originaron en la empresa, es decir, que fueron creados, registrados o generados por la organización. Un término tal vez más descriptivo es el de datos internos y propios.

Fuentes de datos internos y propios La mayor parte de las organizaciones reúne, registra y guarda datos internos de manera rutinaria para ayudarse a solucionar problemas futuros. El sistema contable de una organización suele ofrecer una gran riqueza de información. Documentos de rutina como las facturas de ventas permiten la preparación de informes


173

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Pulte Homes construye sobre los datos de sus clientes en un sitio deseable para los miembros de la generación de la posguerra, cerca de actividades culturales y de otra índole que les interesaban. Los datos de los clientes también influyeron en que Pulte se retirara de México, donde el segmento de ventas de vivienda de crecimiento más rápido anda sólo en alrededor de los $30 000. Los datos de los clientes también ayudaron a Pulte a ahorrar dinero. El análisis de su base de datos mostró que 80 por ciento de sus clientes, en todos los grupos, de tendía a comprar las mismas opciones, como los tableros de las barras, alfombras y pisos. La empresa redujo el número de planes de pisos y comenzó a estandarizar opciones. Con costos más bajos, Pulte gana y también los clientes.

Fuentes: Con base en Thomas Mucha, “The Builder of Boomtown”, Business 2.0, septiembre de 2005, descargado de InfoTrac en http://www.´galenet. com; “Mexico: Pulte pulls out of Mexico”, The America’s Intelligence Wire, 28 de diciembre de 2005.

financieros externos, que a su vez son una fuente de datos para análisis posteriores. Si los registros están apropiadamente codificados en una base de datos modular en el sistema de contabilidad, el investigador puede conducir análisis más detallados mediante el sistema de apoyo a las decisiones. La información de ventas se desglosa por cuenta o por producto y región; así, es posible identificar la información relativa a los pedidos recibidos y aquellos pendientes de surtir, y se pronostican las ventas con base en datos previos. Otras fuentes útiles de datos internos incluyen informes de visitas de los vendedores, quejas de los clientes, registros de servicio, devoluciones con tarjeta de garantía y otros registros. Es frecuente que los investigadores agreguen o desagreguen los datos internos. Por ejemplo, una empresa de servicios de computadoras usaba los datos secundarios internos para analizar sus ventas en los tres años anteriores, y clasificaba sus operaciones por industria, producto, nivel de compra, etc. La empresa descubrió que 60 por ciento de sus clientes representaba sólo 2 por ciento de sus operaciones, y que casi todos ellos llegaban por la publicidad en el directorio telefónico. Esta simple investigación de los registros internos reveló que, en efecto, la empresa pagaba para atraer un cliente que no quería. La tecnología de Internet facilita investigar datos internos y propios. A menudo las empresas establecen sus intranets para que los empleados usen las herramientas de la Web para almacenar y compartir datos dentro de la organización. Al igual que el software de búsqueda de Google habilita a cualquier gente para que busque en toda la World Wide Web, Google ofrece el mismo servicio para empresas, que es en esencia la misma tecnología en una versión que busca en una Intranet corporativa. Ésta considera no sólo con qué frecuencia se ha visto un documento particular, sino también la historia de los patrones anteriores de búsqueda del usuario, como qué tan a menudo éste ha consultado documentos específicos y por cuánto tiempo. Además, otras empresas han adquirido software especializado, como Autonomy, que busca, fuentes internas como externas conforme a los sitios web de noticias del gobierno.13

Datos externos: el sistema de distribución Los datos externos son generados o registrados por una entidad distinta a la organización del investigador. El gobierno, periódicos y publicaciones especializadas, asociaciones industriales y otras organizaciones crean o generan información. Es tradicional que ésta se encuentre impresa, y tal vez en una biblioteca pública, asociación industrial o dependencia gubernamental. Sin embargo, en la actualidad los archivos

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Pulte Homes, la principal compañía constructora de casas de Estados Unidos, debe su éxito en parte al uso de datos internos de sus clientes. Conforme la empresa ha ido creciendo (ahora construye a una velocidad de 100 casas por día), ha recolectado datos sobre sus compradores en 28 estados. Richard Dugas, director de operaciones, formó un equipo de segmentación de mercados con el fin de estudiar los datos e identificar los segmentos para las casas de la empresa. Después de analizar más de 500 000 compradores, el equipo identificó once grupos de consumidores, que incluyen los que compran por primera vez (llamados “los que arrancan”) y los padres solteros que regresan al mercado de la vivienda (“los que vuelven a arrancar”). Ahora, cuando la empresa analiza la compra de terrenos, estudia primero si el área servirá a un segmento con buen potencial en esa parte del país. Por ejemplo, un predio de grandes dimensiones en Huntley, Illinois, al noroeste de Chicago, resultó ser un gran sitio para una comunidad de jubilados, y atrajo gente que quería vivir no demasiado lejos de sus hogares anteriores en la zona metropolitana de Chicago. En Nueva Jersey, la empresa compró terrenos que otros urbanizadores habían menospreciado, al conocer que estaban


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electrónicos y el intercambio electrónico de datos hacen que los datos externos sean tan accesibles como los internos. La figura 7.7 ilustra algunas formas tradicionales y modernas de distribuir la información.

La información como producto y sus canales de distribución Como los datos secundarios tienen valor, son comprados y vendidos igual que cualquier otro producto.Y así como las botellas de perfume y las llaves de tuercas de plomería se distribuyen en muchas formas, los datos secundarios también fluyen a través de diversos canales de distribución. Muchos usuarios, como las corporaciones de Fortune 500, compran documentos y datos computarizados del censo directamente al gobierno. Sin embargo, muchas pequeñas empresas los obtienen en una biblioteca, o con otro intermediario o vendedor de datos secundarios.

BIBLIOTECAS El vasto almacenamiento de información de las bibliotecas ha servido como puente entre los usuarios y los productores de datos secundarios. El personal de las bibliotecas trata de forma directa con los creadores de información, como el gobierno federal y los distribuidores intermedios de servicios de resumen e indizado. El usuario sólo necesita localizar los datos secundarios adecuados en los anaqueles de las bibliotecas. Éstas ofrecen colecciones de libros, publicaciones especializadas, periódicos y otras fuentes para su lectura y referencia. También conservan muchas bibliografías, resúmenes, guías, directorios e índices, amén de ofrecer acceso a bases de datos básicas. La palabra biblioteca suele connotar una instalación pública o universitaria. Sin embargo, muchas grandes corporaciones y dependencias del gobierno también las tienen. La ayuda del bibliotecario corporativo de fuentes de información de la industria o del consejo del bibliotecario de Naciones Unidas es inapreciable para hallar estadísticas sobre mercados internacionales.

INTERNET Desde luego, en la actualidad gran parte de los datos secundarios está convenientemente al alcance en Internet. Su creación ha agregado una dimensión internacional a la adquisición de datos secundarios. Por ejemplo, Library Spot, en http://www.libraryspot.com, ofrece vínculos con bibliotecas en línea, que incluyen bibliotecas de legislación, médicas y de música. Su escritorio de referencia presenta enlaces con calendarios, diccionarios, enciclopedias, mapas y otras fuentes que se suelen encontrar en las bibliotecas tradicionales. En el capítulo 2 se vio cómo acceder y utilizar Internet. La figura 7.8 enumera algunas de las direcciones más concurridas para el acceso a datos secundarios.

VENDEDORES La era de la información ofrece numerosos canales, además de las bibliotecas, para acceder a los datos. Muchos productores externos hacen que los datos secundarios estén disponibles directamente de las organizaciones que los generan o mediante intermediarios, que a menudo se conocen como vendedores. Vendedores como Factiva ahora permiten que los gerentes tengan acceso a miles de bases de datos externas vía sistemas de computadoras de escritorio y telecomunicaciones. Hoovers (http://www.hoovers.com) se especializa en entregar información sobre miles de situaciones y operaciones financieras de empresas.

PRODUCTORES La clasificación de datos secundarios externos según la naturaleza del productor de la información revela cinco fuentes básicas: editores de libros y periódicos, fuentes gubernamentales, fuentes de medios de comunicación, fuentes de asociaciones de industria y fuentes comerciales. La siguiente sección analiza cada tipo.


175 FIGURA 7,7

Distribución tradicional de los datos secundarios Canal directo

Canal indirecto con intermediarios Productor de la información (gobierno federal)

Productor de la información (gobierno federal)

Biblioteca (almacenamiento de documentos y libros gubernamentales)

Empresa usuaria

Empresa usuaria

Distribución moderna de los datos secundarios Distribución computarizada indirecta con un intermediario

Productor A de información (datos censales del gobierno federal)

Productor B de información (datos de escáner al menudeo –tienda de abarrotes–)

Productor C de información (compañía de investigación de audiencia datos vistos en televisión)

Vendedor/ distribuidor externo (base de datos computarizada que integra las tres fuentes para cualquier área geográfica)

Empresa usuaria

Distribución computarizada directa Base de datos computarizada de los productores de información (socio de inventario justo a tiempo)

Empresa usuaria

Libros y periódicos Algunos investigadores consideran que los libros y periódicos que se encuentran en una biblioteca son la quintaesencia de los datos secundarios. Un investigador que localiza libros sobre un tópico de su interés, evidentemente ha arrancado bien.

La información como producto y sus canales de distribución


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Publicaciones profesionales como el Journal of Marketing, Journal of Marketing Research, Journal of the Academy of Marketing Science,The Journal of Business Research, Journal of Advertising Research, American Demographics y The Public Opinion Quarterly, así como periódicos comerciales de negocios como The Wall Street Journal, Fortune y BusinessWeek, contienen mucho material útil. Sales and Marketing Management’s Survey of Buying Power es una fuente de información sobre mercados particularmente valiosa. Para localizar datos en los periódicos, servicios de indexado como ABI/INFORM and Business Periodicals Index y The Wall Street Journal Index son muy útiles. También sirven las guías de las fuentes de datos. Por ejemplo, American Statistical Index and Business Information Sources es de gran valor. La mayoría de las bibliotecas universitarias ofrece acceso al menos a algunas de estas bases de datos.

Fuentes gubernamentales

AL PUNTO El hombre que no lee buenos libros, no tiene ninguna ventaja sobre el hombre que no puede leerlos. -Mark Twain

Las dependencias de gobierno son productoras prolíficas de datos. Es posible confiar en la corrección y calidad de la investigación de la mayor parte de los datos publicados por el gobierno federal estadounidense. Muchas personas están familiarizadas con el Censo de Población de Estados Unidos, que tiene una gran riqueza de datos. El Censo de Población es sólo uno de los muchos recursos que el gobierno ofrece. Los bancos y las compañías de ahorros y préstamos se apoyan mucho en el Federal Reserve Bulletin y el Economic Report of the President para obtener datos relacionados con la investigación de las condiciones financieras y económicas. Los constructores y contratistas utilizan la información del Current Housing Report and Annual Housing Survey para sus investigaciones. El Statistical Abstract of the United States es una fuente de información de extraordinario valor sobre las organizaciones sociales, políticas y económicas de Estados Unidos. Resume los datos disponibles en cientos de otras publicaciones gubernamentales y sirve como una referencia conveniente para datos estadísticos más específicos. El gobierno federal es líder en poner a disposición del público datos secundarios en Internet. Visite FedWorld (www.fedworld.gov) y tendrá un punto central de acceso y vínculos a muchos de estos importantes documentos. STAT-USA/Internet es otra fuente autorizada y con amplia información del gobierno estadounidense que se enfoca en datos económicos, financieros y comerciales. Contiene los siguientes tipos de información: • Más de 18 000 informes de investigación de mercados en países y mercados individuales compilados por expertos extranjeros en las embajadas estadounidenses. • Series de datos económicos, actuales e históricos, como producto interno bruto, balanza de pagos y comercio de mercancías. • Trabajos de referencia estándar, como el Economic Report of the President, el Budget of the United States Federal Government y el World Factbook. • Listas mundiales de empresas interesadas en comprar productos estadounidenses. La dirección en la Web de STAT-USA/Internet es www.stat-usa.gov. Sin embargo, sólo los suscriptores que pagan una cuota tienen derecho a este servicio. Las dependencias de gobiernos estatales, de los condados y locales también constituyen fuentes de información útiles. Muchos gobiernos estatales publican modelos y proyecciones económicas de su jurisdicción, y numerosas ciudades tienen oficinas de planeación metropolitana que cuentan con datos de población, economía, sistemas de transporte, etc. Estos datos son similares a los del gobierno federal, pero son más actualizados y están estructurados para satisfacer las necesidades locales. Muchas ciudades y estados publican información en Internet. Numerosos buscadores tienen entradas a directorios que permiten una navegación fácil hasta el sitio web de un estado particular. Un investigador que use Yahoo!, por ejemplo, sólo necesita hacer clic en Regional Information para encontrar numerosas rutas a la información sobre los estados.

Fuentes de medios de comunicación Se dispone de información sobre una amplia gama de materias en medios impresos y de radio y televisión. CNN Financial News y BusinessWeek son valiosas fuentes de información sobre la economía y muchas industrias. Es frecuente que los medios encarguen investigaciones sobre diversos aspectos de la vida estadounidense,

Capítulo 7. Investigación de datos secundarios en la era digital FIGURA 7.8

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Sitios en Internet selectos para datos secundarios

Nombre

Descripción

URL

Yahoo!

Portal que sirve como vía de acceso a toda clase de sitios web.

www.yahoo.com

CEOexpress

La regla de 80/20 aplicada a la Internet. Una serie de vínculos diseñada por un ejecutivo atareado para ejecutivos atareados.

www.ceoexpress.com

The New York Public Library Home Page

Recursos bibliotecarios y vínculos disponibles en línea.

www.nypl.org

Census Bureau

Información demográfica de la Oficina del Censo de Estados Unidos.

www.census.gov

Statistical Abstract of the United States

Aspectos más importantes del libro primario de referencia de estadísticas gubernamentales.

www.census.gov/statab/www

STAT-USA/

Fuente con amplia información del gobierno estadounidense que se enfoca en datos económicos, financieros y comerciales.

www.stat-usa.gov/

Revista Advertising Age

Contiene información sobre comercialización de medios, publicidad y relaciones públicas.

www.adage.com

Inc.com

Recursos de la revista Inc. para hacer crecer una pequeña empresa.

www.inc.com

The Wall Street Journal Online

Ofrece una perspectiva constantemente actualizada de noticias de negocios del mundo.

online.wsj.com

CNN Money

Ofrece noticias de negocios, información sobre el manejo de empresas y del dinero, y otros datos similares.

money.cnn.com

North American Industry Classification System (NAICS)

Describe el nuevo sistema de clasificación que sustituyó al sistema SIC.

www.census.gov/epcd/www/naics.html

MapQuest

Permite que los usuarios ingresen un domicilio y un código postal y vean un mapa.

www.mapquest.com

Brint.com: The BizTech Network

Portal de negocios y tecnología y red global para negocios electrónicos, información, tecnología y administración del conocimiento.

www.brint.com

Internet

como cuestiones financieras, y preparen informes sobre sus conclusiones, los cuales ponen a disposición gratuita de posibles anunciantes. Datos sobre los lectores de revistas y las audiencias de radio y televisión se suelen perfilar en los kits y anuncios de los medios de difusión. También es posible consultar información sobre tópicos de interés especial. Hispanic Business informa que se espera que el número de empresas de propiedad de hispanos en Estados Unidos crezca a una tasa de 55 por ciento entre 2004 y 2010, llegando a 3.2 millones de empresas, con un crecimiento de ingresos en dicho periodo de 70 por ciento. Según la revista, la mayoría de estas empresas se localiza en veinte estados, con más de la mitad en California y Florida. Para los investigadores que estén dispuestos a pagar la módica suma de $85, Hispanic Business ofrece un informe más detallado de los negocios cuyos dueños son hispanos.14 Datos como éstos abundan, porque a los medios les gusta mostrar que sus vehículos son vistos o escuchados por las audiencias meta de los anunciantes. Sin embargo, este tipo de datos se deben valorar con


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Las asociaciones ven el tarro de cerveza medio vacío

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Las asociaciones industriales que rastrean el consumo de cerveza incluyen al Beer Institute y al Distilled Spirits Council of the United States, fabricantes de productos competidores. Recientemente, el segundo grupo compartió datos que mostraban que las ventas de cerveza habían disminuido como porcentaje del mercado de bebidas alcohólicas. En 1999, el 56 por ciento de las bebidas alcohólicas vendidas en Estados Unidos era cerveza, pero el porcentaje disminuyó a 53 por ciento. Al mismo tiempo, las ventas de bebidas destiladas crecieron 3 puntos porcentuales, de 28 a 31 por ciento. Investigaciones de terceros confirman esta tendencia. Simmons Research encontró que la participación de hombres blancos de 21 a 29 años que

beben normalmente cerveza nacional, se desplomó de 49 por ciento en 1999 a 4 por ciento en 2004. Morgan Stanley encontró crecimiento en las ventas de cerveza, pero a un ritmo más lento que el de las ventas de vino y licores. El Beer Institute publica estadísticas sobre consumo de cerveza en su sitio web, y desglosa las cifras por tipo de producto y estado. El instituto registró una disminución global de ventas de este producto de 2002 a 2003, las cuales crecieron sólo un poco el año siguiente. Las compañías cerveceras tienen multitud de datos que les indican la necesidad de una estrategia fresca si quieren ahorrarse las lágrimas cuando beban.

Fuentes: Con base en James B. Arndofer, “The Death of Beer”, Advertising Age, vol. 76, pp. 1-59, 2 de mayo de 2005, y Beer Institute, “Industry Update” y “Monthly Statistical Updates”, http://www.beerinstitute.org, visitado el 7 de febrero de 2006.

cuidado, porque a menudo cubren aspectos limitados de un tópico. No abstante, son bastante valiosos en la investigación, y en general es posible obtenerlos de manera gratuita.

Fuentes de asociaciones comerciales Las asociaciones comerciales, como el Food Marketing Institute o el American Petroleum Institute, atienden las necesidades de información de una industria particular. La asociación comercial reúne datos de diversos tópicos de interés para las empresas, en especial datos sobre el tamaño y tendencias del mercado. Los miembros de la asociación tienen una fuente de información particularmente aplicable a las inquietudes de la industria. Por ejemplo, Newspaper Advertising Bureau (NAB) ha catalogado y listado en su computadora las secciones especializadas que son populares en la actualidad en los periódicos. La NAB ha revisado los periódicos diarios, dominicales y de fin de semana en Estados Unidos y Canadá para precisar su contenido editorial y ha almacenado esta información en su computadora junto con datos sobre tarifas, circulación y requerimientos rutinarios, para uso de los anunciantes.

Fuentes comerciales Numerosas empresas se especializan en vender o publicar información. Por ejemplo, Polk Company publica información en el campo de los automóviles, como su valor promedio y las tasas de compra por código postal. Muchas de estas organizaciones ofrecen información en formatos publicados y como CD-ROM o bases de datos en Internet. La siguiente lista es de varias de estas empresas que muestra los diversos datos disponibles. Datos de participación de mercado o market share Varios servicios sindicados ofrecen datos de volumen de ventas minorista o mayorista con base en el movimiento de los productos. Information Resources, Inc. recaba datos de participación de mercado mediante códigos de barras (UPC, Universal Product Codes) y escáneres ópticos en las cajas registradoras de las tiendas minoristas. INFOSCAN es un servicio sindicado de rastreo en tiendas que recaba cada semana datos de escáneres en más de 32 000 puntos de venta en supermercados, farmacias y comercio masivo en Estados Unidos. INFOSCAN también rastrea las ventas en Francia, Alemania, Grecia, Italia, los Países Bajos y Reino Unido. Aunque es más conocido por sus ratings de televisión, ACNielsen también tiene un servicio de información de marketing y ventas llamado ScanTrack. Éste recaba datos de marketing y ventas de una muestra de más de 4 800 tiendas que representan a 800 minoristas en 50 grandes mercados de Estados Unidos. Como


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Fandango y Nielsen tienen el ojo puesto en los que van al cine cine. Nielsen hace preguntas a los clientes de MovieTickets.com relativas a su elección de películas y sus opiniones sobre las que han visto. En ciertos casos, las encuestas formulan las mismas preguntas sobre diferentes filmes para ofrecer un conjunto estándar de datos para su venta. La empresa también investiga títulos específicos para satisfacer peticiones de clientes en lo individual.

Fuentes: Con base en Geoff Keighley, “Puppet’s Got a Brand-New Bag”, Business 2.0, octubre de 2005, descargado de InfoTrack en www.galenet.com; Kate Kelly, “Nielsen Venture to Mine for Data on Moviegoers”, The Wall Street Journal, 17 de enero de 2006, www.online.wsj.com.

parte del Retail Measurement Service, los auditores de Nielsen visitan las tiendas a intervalos regulares para rastrear las promociones a clientes, inventarios al menudeo, distribución de las marcas, agotamiento de inventarios y otras actividades de la comercialización minorista. Los datos de escáner permiten que los investigadores vigilen los datos de ventas antes, durante y después de efectuar cambios en la frecuencia de la publicidad, modificación de precios, distribución de muestras gratuitas y tácticas de marketing similares. Wal-Mart tiene su propio sistema de escaneo en tiendas llamado RetailLink. Sus proveedores clave acceden en línea gratis a datos importantes.15 El Market Share Reporter se elabora cada año, sale a la venta y ofrece datos de participación de mercado de la mayoría de las industrias. Muchas investigaciones con datos primarios utilizan datos de escáner para medir los resultados de manipulaciones experimentales, como la modificación de textos publicitarios. Por ejemplo, usan los sistemas de escaneo combinados con paneles de consumidores para crear mercados de prueba electrónicos. Se han aplicado sistemas con base en códigos de barras y tecnologías similares en fábricas, almacenes y compañías de transporte para investigar niveles de inventario, envíos y asuntos similares. Actualizaciones demográficas y del censo Diversas empresas, como CACI Marketing Systems y Urban Information Systems, ofrecen archivos computarizados del censo estadounidense y una actualización desglosa por pequeñas áreas geográficas, como códigos postales. Muchos de estos proveedores de investigación ofrecen información profunda acerca de clientes minoritarios y otros segmentos de mercado. Investigación de las actitudes del consumidor y de la opinión pública Muchas empresas venden servicios especializados sindicados que informan sobre los resultados de encuestas de opinión e investigación de actitudes. Por ejemplo,Yankelovich ofrece investigación a la medida de las necesidades del cliente, ajustada a proyectos específicos, y varios servicios sindicados. Los estudios de opinión pública de Yankelovich, como las encuestas de votantes y actitudes públicas que aparecen en Time y otras revistas noticiosas, son una fuente de datos secundarios. Uno de los servicios de esta empresa es el Yankelovich MONITOR, un censo anual sindicado del cambio de valores sociales y un análisis de la forma en que el marketing afecta al consumidor. El MONITOR grafica el crecimiento y distribución de nuevos valores sociales, caracteriza el tipo de clientes que los apoyan y a aquellos apegados a los valores tradicionales y bosqueja la forma en que los valores de la gente afectan la conducta de compra. Harris/Interactive es otra empresa de investigación de la opinión pública que ofrece investigaciones sindicadas y a la medida para los negocios. Uno de sus servicios es su encuesta ABC News/Harris, que sale tres veces por semana y vigila el pulso del público estadounidense sobre tópicos como la inflación, el desempleo, la energía, las actitudes hacia el presidente, las elecciones, etcétera.

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Fandango, que vende boletos en línea para el cine, nunca pretendió ser una firma de investigación. Pero en 2002, MGM la buscó para pedirle información demográfica sobre los clientes que compraban boletos para ver películas de guerra. Ésa fue la primera señal de que los datos de la empresa eran tan valiosos como sus ventas de boletos. Con el análisis de los registros de compra de sus 1.7 millones de usuarios, Fandango puede decir mucho a la industria fílmica sobre quién elige qué película en particular. También es posible usar las direcciones de correo electrónico (de quienes optan por aceptar mensajes de este tipo) como grupos de personas para solicitar sus opiniones sobre ideas y anuncios de películas. El historial de compras ayuda a los investigadores a verificar que la gente que opina sobre una cinta específica en realidad pagó para ir a verla. ACNielsen decidió ofrecer un servicio similar y se asoció con MovieTickets.com, que vende boletos en línea al igual que Fandango. Para complementar la investigación de Nielsen que interroga a los consumidores sobre su conocimiento e interés en filmes particulares, esta asociación indaga la asistencia real al


180 FIGURA 7,9

Ejemplos de bases de datos de una sola fuente

CACI Marketing Systems http://www.caci.com

Ofrece servicios de marketing específicos por industria, como perfiles y segmentación de clientes, análisis a la medida del mercado meta, informes y mapas de datos demográficos, y evaluación y selección de sitios. También vende información demográfica y datos sobre negocios, estilos de vida, gasto del consumidor, potencial de compra, centros comerciales, volúmenes de tráfico y otras estadísticas.

PRIZM

de Claritas Corporation http://www.claritas.com

PRIZM, que significa Potential Rating Index for Zip Markets, se basa en el supuesto de “los pájaros de la misma especie”, según el cual la gente vive cerca de otra que es como ella. PRIZM combina datos de censos, encuestas de compras y estilos de vida de los consumidores, y datos de compra para identificar segmentos de mercado. Nombres coloridos como Young Suburbia, Shot Guns y Pickups describen 40 segmentos identificados por código postal. Claritas tiene también un censo de estilo de vida en el Reino Unido (http://www.claritas.co.uk).

MRI Cable Report (Mediamark Research Inc.) http://www.mediamark.com

Integra información sobre los espectadores de televisión por cable con datos demográficos y de uso del producto.

Datos de comportamiento de consumo y compra National Eating Trends (NET) de NPD es la base de datos más detallada disponible sobre patrones y tendencias de consumo para más de 4 000 productos de comida y bebida. Ésta es una fuente sindicada de los tipos de comida que la gente come, y cuándo y cómo los consume. Los datos, llamados diarios de datos de panel, están basados en los registros de comidas y en los diarios que un grupo de familias ha acordado registrar sobre su conducta de consumo durante un largo periodo. National Family Opinion (NFO), Marketing Research Corporation of America (MRCA) y muchas otras fuentes sindicadas venden diarios de datos acerca de conductas de consumo y compras. Desde la llegada de los datos de escáner, los diarios de panel son más comunes para registrar las compras de ropa, ferretería, muebles para el hogar, joyería y otros bienes duraderos, más que las compras de bienes empacados de consumo no duraderos. En fechas más recientes, los servicios rastrean la conducta del consumidor en línea, recaban información sobre los sitios visitados y las compras hechas en Internet. Investigación en publicidad Los anunciantes pueden comprar datos de audiencia y lectores de varias empresas. W. R. Simmons and Associates mide el número de lectores de revistas; Arbitron mide a los radioescuchas, ACNielsen Media Measurement estima los ratings de teleauditorio. Al especializarse en la recolección y venta continua de información sobre audiencias, estas fuentes comerciales ofrecen un servicio valioso a sus suscriptores. La medición de la eficacia de la publicidad también es otro servicio sindicado. Por ejemplo, Roper Starch Worldwide mide su impacto en las revistas. Obtiene información del número de lectores para anuncios propios o de los competidores, y clasifica a quienes responden como lectores notables, lectores asociados o lectores que leen la mayor parte del material. Burke Marketing Research ofrece un servicio que determina en qué medida quienes responden recuerdan los comerciales de televisión que pasaron al aire la noche anterior. Brinda también guías por categoría de producto o calificaciones promedios DAR (Day-After Recall, recuerdo del día anterior), así como calificaciones DAR para otros productos. Sería imposible que un anunciante individual observara cada minuto de cada programa de televisión antes de decidir cuáles son los más adecuados para insertar su publicidad. Sin embargo, numerosos clientes, agencias, redes de televisión y anunciantes pueden comprar el servicio de ratings de televisión de Nielsen.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Alrededor del mundo de los datos

• Estados Unidos www.stat-usa.gov • Francia www.insee.fr • Noruega www.ssb.no • Naciones Unidas www.un.org/esa • Australia www.nla.gov.au/oz/stats.html

• Reino Unido www.statistics.gov.uk • Sudáfrica www.statssa.gov.za • Japón portal.stat.go.jp/Pubstat/topE.html • Sudamérica www.unicef.org/sowco6/statistics/statistics.php

Información integrada de datos de una sola fuente ACNielsen Company ofrece datos tanto de sus medidores de televisión como de sus operaciones de escáner. La integración de estos dos tipos de datos ayuda a los mercadólogos a determinar el impacto de la publicidad por televisión en las ventas al menudeo. También en otras formas, los usuarios encuentran que la fusión de dos o más tipos de datos en una sola base de ofrece muchas ventajas. PRIZM de Claritas Corporation, CACI, ClusterPlus de SMI, Mediamark Research Inc., y muchas otras bases de datos sindicadas informan de la conducta de compra de productos, uso de medios de difusión, características demográficas, variables de estilos de vida y actividad de negocios por área geográfica, como los códigos postales. Aunque estos datos a menudo se conocen como geodemográficos, cubren una variedad tan amplia de fenómenos que ningún nombre es una buena descripción. Estos datos usan pequeñas áreas geográficas como unidad de análisis. El sector de la investigación de mercados utiliza el término datos de una sola fuente para diversos tipos de datos ofrecidos por una sola empresa. La figura 7.9 identifica a tres grandes vendedores de datos de una sola fuente.

Fuentes de investigación global En la medida en que los negocios se han globalizado, también lo ha hecho la industria de datos secundarios. El Japan Management Association Research Institute, el mayor proveedor de datos secundarios de Japón para la industria y el gobierno, mantiene una oficina en San Diego. La meta del instituto es facilitar a las empresas estadounidenses el acceso a su enorme almacén de datos sobre Japón, para que desarrollen y planeen sus negocios allí. La oficina de San Diego cuenta con traductores y actúa como intermediaria entre los investigadores japoneses y sus clientes estadounidenses. Los datos secundarios compilados fuera de Estados Unidos tienen las mismas limitaciones de los datos secundarios domésticos. Sin embargo, los investigadores internacionales deben evitar ciertos escollos asociados con los datos del exterior y la investigación transcultural. Primero, los datos simplemente no están disponibles en ciertos países. Segundo, la corrección de algunos los pone en duda. Esto es en especial probable con las estadísticas oficiales, que pueden haber sido ajustadas con fines políticos por los gobiernos correspondientes. Por último, aunque la terminología económica es estandarizada, los países usan diferentes definiciones y prácticas contables y de registro en muchos conceptos económicos, por ejemplo, miden el

© MICHAEL NEWMAN/ PHOTOEDIT

Con la Internet, es posible recorrer el mundo con rapidez en busca de datos. Muchos países tienen sitios web que resumen sus características básicas con tablas de datos. Aquí están algunos de los muchos sitios que facilitan la búsqueda de datos de diferentes partes del mundo:

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FIGURA 7,10

Ejemplos de información que contiene el NTDB

Producción y comercio de mercancías agrícolas Información básica de exportaciones Calendarios de ferias y exhibiciones comerciales Mercados de capital y de financiamiento de exportaciones Informes por país sobre políticas económicas y sociales, así como sobre prácticas comerciales Producción, oferta e inventarios de energía Tipos de cambio Información de licencias de exportación Guías para realizar negocios en otros países Directorio de términos comerciales internacionales Guías de cómo hacerlo Regulaciones/ acuerdos de comercio internacional Tratados de comercio internacional Trabajo, empleo y productividad Información marítima y de embarques Informes de investigación de mercados Contactos en ultramar Información de la industria doméstica y de ultramar Índices de precios Información sobre pequeñas empresas Exportaciones estatales Contactos comerciales estatales Oportunidades de negocios Regulaciones de las exportaciones estadounidenses Estadísticas de importaciones y exportaciones estadounidenses por país y mercancía Transacciones internacionales estadounidenses World Fact Book Producción mundial de minerales

ingreso personal disponible en formas radicalmente distintas. Los investigadores internacionales deben tener un cuidado especial en verificar la comparación de datos entre países. El gobierno estadounidense y otras organizaciones compilan bases de datos que ayudan a las empresas internacionales. Por ejemplo, The European Union in the US (www.eurunion.org/) reporta la actividad histórica y actual de la Unión Europea, y provee de una amplia guía de referencia sobre información de leyes y regulaciones. Además perfila en detalle cada Estado miembro de la Unión Europea, sus oportunidades de inversión, fuentes de subsidios y otros financiamientos y más información sobre recursos de negocios. El gobierno de Washington ofrece una variedad muy rica de datos sobre otros países. El World Factbook de la CIA y el National Trade Data Bank (NTDB) son especialmente útiles. Ambos se visitan mediante Internet. El NTDB, la fuente más amplia del gobierno estadounidense de datos del comercio mundial, ilustra lo que está disponible. El NTDB quedó establecido por la Omnibus Trade and Competitiveness Act de 1988.16 Su finalidad era permitir un “acceso público razonable, incluyendo el acceso electrónico”, a un sistema de datos de promoción de exportaciones que fuera centralizado, barato y fácil de utilizar. El Departamento de Comercio de Estados Unidos tiene la responsabilidad de operar y mantener el NTDB y trabaja con dependencias federales que reúnen y distribuyen información comercial para mantenerlo actualizado. Éste se publica cada mes en CD-ROM desde la década de los años 1990. Más de mil bibliotecas públicas y universitarias ofrecen acceso al NTDB por conducto del sistema Federal Depository Library.


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El National Trade Data Bank consiste de 133 programas separados (bases de datos) relacionados con el comercio y los negocios. Con él, las empresas pequeñas y medianas tienen acceso inmediato a información que hasta ahora sólo las compañías de Fortune 500 podían permitirse. Los tópicos del NTDB incluyen oportunidades de exportación por industria, país y producto; empresas o importadores extranjeros que buscan productos específicos; guías de venta; condiciones demográficas, políticas y socioeconómicas de cientos de países, y mucho más. También ofrece información comercial en una sola parada de más de veinte fuentes federales. No se necesita saber qué dependencia produce la información: todo lo que uno requiere es consultar el NTDB. Alguna de la información específica que es posible obtener en este sistema se lista en la figura 7.10.

Resumen 1. Analizar las ventajas y desventajas de los datos secundarios.

Los datos secundarios son aquellos que han sido recabados y registrados previamente por alguien con fines distintos a los que persigue el investigador actual. Su principal ventaja es que casi siempre es menos costoso obtenerlos en comparación con los datos primarios. En general, son fáciles de obtener con rapidez y ofrecen información que de otra manera no estaría disponible para el investigador. Su desventaja es que no se obtuvieron específicamente para satisfacer las necesidades del investigador. Éste debe examinar los datos secundarios para comprobar su precisión, imparcialidad y solidez. Una forma de hacerlo es mediante verificaciones cruzadas de varias fuentes disponibles.

2. Definir tipos de análisis de datos secundarios conducidos por los gerentes de marketing.

Los diseños de investigación secundaria atienden muchos problemas comunes de marketing. Hay tres categorías generales de objetivos de investigación secundaria: encuentro de hechos, construcción de modelos y marketing de bases de datos. Un estudio común para encontrar hechos podría tratar de descubrir toda la información disponible sobre patrones de consumo en una categoría particular de productos o identificar las tendencias de negocios que afectan una industria. La construcción de modelos es más compleja; implica especificar relaciones entre dos o más variables. La práctica del marketing de bases de datos, que requiere mantener bases de datos de los clientes con sus nombres, domicilios, números telefónicos, compras anteriores, respuestas a esfuerzos promocionales previos y otra información pertinente como datos demográficos y financieros, es cada vez más apoyada por los esfuerzos de investigación de mercados.

3. Identificar varias fuentes de datos secundarios internas y propias.

Los gerentes consiguen a menudo datos de fuentes internas propias, como los registros contables. La minería de datos es el uso de computadoras poderosas para analizar volúmenes de datos con la finalidad de descubrir patrones sobre los clientes y productos de una organización. Es un término amplio que se aplica a numerosas formas de análisis.

4. Proporcionar ejemplos de diversas fuentes externas de datos secundarios.

Los datos externos son aquellos generados o registrados por otra entidad. El gobierno, los editores de periódicos y otras publicaciones, las asociaciones industriales y otras organizaciones crean o difunden información. Es tradicional que esta información se distribuya en publicaciones, ya sea de forma directa, del productor al investigador, o indirectamente mediante intermediarios como las bibliotecas públicas. Los archivos modernos de datos computarizados, el intercambio electrónico de datos e Internet han cambiado la distribución de los datos externos: los han hecho casi tan accesibles como los datos internos. La tecnología de empujar es un término que se refiere a la tecnología de información de Internet que entrega contenido de manera automática al escritorio del investigador o gerente. Este servicio ayuda al escaneo del entorno.

5. Describir el impacto de los datos de una sola fuente y la globalización en la investigación con datos secundarios.

La comercialización de múltiples tipos de datos por parte de los proveedores de una sola fuente ha cambiado de forma radical la naturaleza de la investigación con datos secundarios. Los negocios miden sus esfuerzos promocionales y la conducta correspondiente del comprador mediante características detalladas del cliente. En la medida en que éstos se hacen globales, también lo ha hecho la industria de datos secundarios. Los investigadores internacionales deben evitar los peligros ocultos asociados con los datos del exterior y la investigación transcultural, como problemas con la disponibilidad y confiabilidad de los datos.

Términos y conceptos clave Datos secundarios Conversión de datos Verificaciones cruzadas Rastreo del mercado Construcción de modelos

Técnicas de análisis de sitios Índice de saturación de venta minorista Minería de datos Red neural Análisis de canasta del mercado

Descubrimiento del cliente Marketing de bases de datos Datos internos y propios Datos externos Datos de una sola fuente


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Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Los datos secundarios han sido llamados la primera línea de ataque de los investigadores de mercados. Discuta esta descripción. 2. Suponga que desea conocer el tamaño del mercado de bebidas refrescantes, en particular las ventas de cerveza de raíz, sus patrones de crecimiento y participación de mercado. Indique probables fuentes para estos datos secundarios. 3. ¿Qué es tecnología de empujar? 4. Identifique algunos objetivos comunes de investigación en los estudios de datos secundarios. 5. ¿Cómo podría un investigador de marketing que trabaja para una empresa como Pulte Homes (www.pultehomes. com)o David Weekley Homes (www.davidweekley.com) usar los datos secundarios y la minería de datos? 6. ¿Cuál sería una fuente para los siguientes datos? a) Población, ingreso promedio y tasas de empleo para el estado de Oregon. b) Mapas de condados y ciudades estadounidenses. c) Tendencias en la propiedad de automóviles. d) Tendencias de divorcio en Estados Unidos. e) La media de ingresos semanales de trabajadores asalariados de tiempo completo durante los cinco años anteriores. f ) Ventas anuales de las diez compañías de comida rápida más importantes. g) Los máximos diez sitios web por número de visitantes por única vez.

h) Asistencia a juegos de deportes profesionales.

7. Suponga que usted es consultor de investigación de mercados y un cliente llega a su oficina y le dice: “Debo tener la información más reciente de oferta y demanda de las patatas de Maine en las próximas 24 horas.” ¿Qué haría usted? 8. Encuentre los siguientes datos en el Survey of Current Business: a) El producto interno bruto estadounidense para el primer trimestre de 2004. b) Las exportaciones de bienes y servicios para el cuarto trimestre de 2004. c) Las importaciones de bienes y servicios para el cuarto trimestre de 2004. 9. ÉTICA El reportero de un periódico encuentra datos en un estudio que encuestó niños, e informa que un alto porcentaje de ellos puede hacer que los personajes de dibujos animados correspondan con los productos que representan. Por ejemplo, es posible hacer que el Capitán Crunch corresponda con un cereal y Ronald McDonald con una Big Mac. El reportero usó esto como base para escribir un artículo sobre la necesidad de imponer límites al uso de personajes de caricatura. Sin embargo, el estudio también aportó datos que sugerían que acoplar al personaje con el producto no llevaba a un consumo significativamente mayor. ¿Es un uso apropiado de datos secundarios?

Actividades de investigación 1. Use datos secundarios para conocer el tamaño del mercado de golf en Estados Unidos y perfilar a un golfista promedio. 2. RED ¿Dónde podría encontrar información un investigador que trabajara para el U.S. Marine Corps (www.marines. com) que le permitiera identificar las áreas más productivas de reclutamiento en Estados Unidos? ¿Qué recomendaría usted? 3. RED POPClocks estima las poblaciones estadounidense y mundial.Vaya a la página sede del Census Bureau (www. census.gov), navegue hasta la sección de población y encuentre la estimación de este día de las poblaciones estadounidense y mundial. 4. RED Trate de encontrar la participación de mercado en Estados Unidos de las siguientes empresas en un lapso de treinta minutos: a) b) c) d)

5.

Home Depot Burger King Marlboro ¿Fue una tarea difícil? Si lo fue, ¿por qué considera que lo fue?

RED Use Internet para aprender lo que pueda sobre Indonesia.

a) Compruebe el índice de corrupción de Indonesia en www. transparency.org. b) ¿Qué clase adicional de información está disponible en las siguientes fuentes?

• Vaya a freetheworld.com/member.html y vea la información sobre Indonesia. • Visite el World Factbook de la CIA en www.cia.gov/cia/ publications/factbook • Vaya a Google,Yahoo! Search o algún otro buscador, y use “Indonesia” como palabra de búsqueda.

6.

RED Vaya a Statistics Norway en www.ssb.no. ¿Qué datos, si existen, aparecen en inglés? ¿Qué lenguajes es posible utilizar para buscar en este sitio? ¿Qué bases de datos podrían ser de interés para el investigador de negocios? 7. RED Vaya a Statistics Canada en www.statcan.ca. ¿Qué lenguajes es posible utilizar para buscar en este sitio? ¿Qué bases de datos podrían ser de interés para el investigador de negocios? 8. RED Suponga que usted trabaja en una empresa que quiere iniciar un negocio de venta de guitarras acústicas hechas a mano, que son reproducciones de guitarras clásicas de colección. El precio es una gran parte de la decisión. Se dispone de información secundaria en la Internet. Use eBay eBay.com para identificar cuatro marcas clave de guitarras acústicas analizando las de colección que se listan para venta. Puesto que la empresa desea fijar precios altos, seguirá el modelo de la marca más cara. ¿Cuál parece estar asociada con los precios más altos?


Caso 7.1

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La demanda por glotones de gasolina

En el otoño de 2005 los huracanes Katrina y Rita que azotaron el Golfo de México dañaron las instalaciones y refinerías petroleras, lo que contribuyó a un alza súbita en los precios del petróleo. Muchos observadores expresaron su confianza de que estos hechos dispararan la largamente esperada eliminación de la demanda de SUV y otros vehículos glotones de gasolina.17 Sólo en parte tuvieron razón. En los meses posteriores a los huracanes, las ventas de SUV ya habían estado a la baja, según datos de Automotive News. Los fabricantes de automóviles ya habían reorientado su dinero publicitario para alejarlo de estos productos. CNW Market Research dijo que en agosto de 2005 los consumidores habían puesto por primera vez la economía del combustible delante del desempeño cuando clasificaban los factores de elección de un nuevo vehículo. Cuando los precios de la gasolina se acercaron a tres dólares por galón en septiembre de 2005, los mercadólogos creyeron que el ahorro de combustible seguiría siendo una de las mayores preocupaciones. Los anunciantes comenzaron a crear más publicidad que incluía el kilometraje de los vehículos. Pero al final de ese año, las actitudes cambiabaron de nuevo. La National Automobile Dealers Association encuestó a los consumidores que visitaban su sitio web para buscar informa-

ción sobre compras de automóviles, y se enteró de que clasificaban el precio como lo más importante, seguido por la marca y el modelo, al final el desempeño. La economía de combustible se consideró al último: 3 por ciento la consideró lo más importante y 11 lo menos importante. ¿Qué debe hacer un fabricante? General Motors reúne datos de los compradores que visitan sus sitios web como www.kbb.com para buscar información, y analiza los datos para identificar el precio de combustible al que los compradores de automóviles ajustan sus prioridades.

Preguntas 1. Desde el punto de vista de una compañía automotriz, ¿Qué fuentes de información sobre automóviles ofrecen datos secundarios? 2. Sugiera dos o tres fuentes distintas de datos que podrían interesar a las compañías automotrices interesadas en proyectar la demanda. 3. Busque información en línea o en la biblioteca sobre tendencias recientes en las compras de SUV. Informe lo que aprendió, y pronostique si es probable que las ventas se recuperen o sigan a la baja. ¿Qué papel juega el precio del combustible en su pronóstico?

Caso 7.2 FedEx Corporation Los dos descriptores claves de FedEx explican su éxito: enfocado en la relación e intensivo en datos. La empresa fue fundada por Frederick W. Smith en 1973, quien tenía una idea de la inminente llegada de las computadoras a la sociedad con base en un ensayo escrito cuando era estudiante de la universidad de Yale (le dieron una calificación por debajo del promedio en ese ensayo).* Su idea lo hizo pensar en la entonces necesidad existente en la economía estadounidense de un sistema de entrega aérea de paquetería, confiable y a precios razonables. En la actualidad, la idea de Smith literalmente ha despegado. Como la empresa más grande del mundo de transporte expreso por aire y tierra, FedEx maneja 3.2 millones de paquetes y entregas a 210 países del orbe. Los esfuerzos de marketing de la corporación se dirigen a construir relaciones de satisfacción garantizada al 100 por ciento con sus clientes, por lo que a su amplia variedad de clientes les entrega una confiabilidad y tranquilidad mental verdaderas respecto de sus envíos, así que ellos saben que pueden confiar en FedEx. Jeff Wyne, gerente de marketing, señala que es importante “entender lo que los clientes quieren… y lo que necesitan de uno como proveedor”.Y agrega que también es importante “anticiparse a sus necesidades”. Un ejemplo de la forma en que FedEx lo logra es ofertando varios canales de envío. Los clientes, ya sean grandes corporaciones o individuos, tienen diversas op-

ciones de envío, desde un software gratuito de servicio de entrega que descargan en sus computadoras, hasta centros de embarque en que aquellos que no tienen una orientación técnica pueden llevar sus paquetes para entrega. FedEx también ha estado a la vanguardia en el uso de la tecnología para responder a su base de clientes. Por ejemplo, instala un servidor directamente en el sitio para las compañías que tienen un gran número de transacciones y requieren alta velocidad. FedEx también ha llegado a ser conocido como “el almacén en el cielo”, porque es posible conectar las operaciones de producción y transporte de modo que las empresas no apilen sus productos en sus instalaciones. FedEx se comunica con ambas partes con la idea de que los productos se fabriquen y entreguen en el tiempo apropiado. Jeff Wyne dice: “Lo que ha hecho a FedEx algo tan exitoso, es que ha habilitado a tantos otros negocios a tener éxito”.

Preguntas 1. ¿Cómo usa FedEx su base actual de clientes para determinar o anticipar las necesidades o demandas futuras de éstos? 2. Si usted tuviera la responsabilidad de convertir a los consumidores de FedEx que se resisten a usar la tecnología en clientes que se sienten cómodos usando algunos de los canales automatizados de la compañía, ¿qué investigación de mercado necesitaría usted, y cómo la obtendría?

*Entrevista: Frederick W. Smith, http://www.achievement.org/autodoc/page, visitado en 26 de abril de 2005.

Parte 3

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Diseños de investigación para la recolección de datos primarios

CAPÍTULO 8 Investigación por encuesta: un panorama CAPÍTULO 9 Investigación por encuestas: métodos básicos de comunicación con quienes responden CAPÍTULO 10 La observación CAPÍTULO 11 Investigación experimental: un panorama CAPÍTULO 12 Pruebas de mercado y diseño experimental

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L T A D O

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CAPÍTULO 8

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INVESTIGACIÓN POR ENCUESTA: UN PANORAMA

Al concluir el estudio de este capítulo, usted podrá: 1. 2. 3. 4. 5.

Definir las encuestas y explicar sus ventajas. Describir el tipo de información que se obtiene con ésta técnica. Identificar fuentes de error en la investigación por encuestas. Distinguir entre las diversas categorías de encuestas. Exponer la importancia de la investigación por encuestas en los programas de administración de calidad total.

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Intuit, fabricante de Quicken, Quickbooks y del software Turbo Tax para contabilidad y preparación de declaraciones de impuestos, ha disfrutado años de crecimiento y utilidades gracias en parte a sus esfuerzos por entender lo que sus clientes quieren.1 Una de las herramientas más importantes de investigación de mercados es la “encuesta de promotores netos”. Ésta es muy sencilla. Los investigadores se limitan a preguntar a los clientes: “En una escala de cero a 10 (donde 10 es lo más probable), ¿qué tan probable es que usted recomiende nuestro producto a sus amigos o colegas?”. A los clientes que responden con 9 o 10 se les conoce como “promotores”, y a los que responden de cero a 6 como “detractores”. Al restar el porcentaje de detractores del de promotores, se obtiene la calificación de promotores netos. El director general de Intuit, Steve Bennett —para quien “cualquier cosa que se pueda medir, se puede mejorar”—, alienta la continua recolección de calificaciones de promotores netos como una forma de mejorar los productos y el servicio al cliente y, con ello, los ingresos y las utilidades. Desde luego, hacer mejoras requiere que la empresa no sólo sepa si los clientes están satisfechos o insatisfechos, sino también por qué. Para saber más, la empresa pide a los encuestados que también son promotores, que entren en línea y ofrezcan opiniones más detalladas. Por ejemplo, Intuit se enteró de que solicitar rebajas era un proceso molesto (la empresa ya lo simplificó) y que las tiendas de descuento estaban ofreciendo algunos productos a menor precio que a los compradores frecuentes en línea (la empresa planea ajustar sus precios). Para una información todavía más profunda, Intuit complementa la investigación por encuestas con la observación directa a los consumidores. Durante un año la empresa envió a cientos de empleados, incluso al director general Bennett, a visitar clientes mientras trabajaban en sus computadoras. Los observadores se dieron cuenta de que un número significativo de dueños de pequeños negocios luchaban con los conocimientos de contabilidad que necesitaban para usar QuickBooks y se confundían con términos como cuentas por cobrar y cuentas por pagar. En respuesta, la empresa introdujo QuickBooks: Simple Start Edition, que sustituye la terminología financiera con palabras sencillas como entradas y salidas de dinero. El primer año después de su lanzamiento, Simple Start Edition vendió más ejemplares que cualquier otro software de contabilidad, excepto los QuickBooks estándar.

GES JUPITER IMA

Semblanza del capítulo: Intuit obtiene respuestas para satisfacer a sus clientes

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Parte 3. Diseños de investigación para la recolección de datos primarios

El propósito de la investigación por encuestas es recabar datos primarios, reunidos y estructurados en específico para el proyecto en cuestión. Este capítulo, que es el primero de dos sobre investigación por encuestas, analiza objetivos de investigación comunes que se pueden lograr con este método y varias de sus ventajas. Además explica muchos posibles errores que los investigadores deben tener cuidado en evitar. Por último, clasifica los diversos métodos existentes de investigación por encuestas.

Naturaleza de las encuestas Es frecuente que la investigación requiera hacer preguntas a potenciales entrevistados que se deben contestar de manera verbal o escrita. A través de cuestionarios o entrevistas se recolectan datos mediante el correo, el teléfono, en línea o cara a cara. Así, una encuesta se define como un método de recolección de datos primarios a partir de la comunicación con una muestra representativa de individuos. Las encuestas ofrecen una instantánea en un punto de tiempo determinado. El término más formal, estudio de una muestra, recalca que el propósito de contactar a potenciales entrevistados es obtener una muestra representativa de la población meta.

Objetivos de la encuesta: tipo de información que se recolecta El tipo de información que se recaba en una encuesta varía de forma considerable según sus objetivos. Por lo general, ésta trata de describir lo que está sucediendo o conocer las razones de una actividad de marketing particular. La identificación de características de los mercados meta, la medición de actitudes del consumidor y la descripción de los patrones de compra de los clientes son objetivos comunes de las encuestas. La mayoría de los sondeos de marketing tiene objetivos múltiples; pocos reúnen un solo tipo de información real. Las preguntas sobre uso y características del producto ayudan a su desarrollo y a los mensajes publicitarios. En la encuesta también se puede recabar información demográfica y relacionada con exposición a los medios para ayudar a planear una estrategia de segmentación del mercado. Por ejemplo, una consulta encargada por eBay reveló que casi 60 por ciento de los encuestados recibía regalos no deseados, y 15 por ciento de ellos los 2 vendía en línea, lo que sugería una posible fuente de demanda de los servicios de subasta de eBay. Además, la encuesta indicaba que la venta en línea de esta clase de regalos era dos veces más común en el grupo de 25 a 34 años de edad. Aunque los sondeos de consumidores son una forma común de investigación de mercados, no toda la investigación por encuestas se realiza con el consumidor final. Es frecuente que los estudios se enfoquen en los mayoristas, minoristas o compradores industriales. Como la mayor parte de la investigación por encuestas es descriptiva, el término encuesta se asocia con los hallazgos cuantitativos. Aunque la mayoría de los sondeos se realiza para cuantificar cierta información real, algunos aspectos también son cualitativos. En el desarrollo de nuevos productos, una encuesta a menudo tiene el objetivo cualitativo de afinar los conceptos de producto, y es posible hacer cambios de estilo, estéticos o funcionales a partir de las sugerencias de los encuestados. Evaluar la naturaleza cualitativa de la publicidad también es un objetivo de la investigación por encuestas, como en la siguiente narración hecha al anunciante Michael Arlen sobre la prueba de un comercial burdo para AT&T: Lo llamamos “campo pesquero”. La idea era la siguiente: unos amigos salen a un área de pesca en los bosques del norte, en algún sitio distante, donde se la van a pasar muy bien con la expectativa de toda una gran pesca. Sólo que llueve todo el tiempo y la pesca resulta un fiasco.Vaya, se trataba de un anuncio humorístico. Lo que se destacaba era el sentido del humor. De cualquier manera, el gran momento llega cuando estos amigos hablan por teléfono a sus envidiosos amigos de su ciudad –quienes, desde luego, quieren saber cómo va la gran pesca– y lo que uno ve es a estos tipos apretujados en la cabaña, mientras llueve a cántaros afuera. Luego uno de ellos se queda mirando una sartén donde chillan las hamburguesas friéndose mientras dice en el teléfono: “Caray, deberías ver la gran trucha que estamos friendo.”3 Sin embargo, para gran sorpresa de los anunciantes, cuando probaron el comercial y aplicaron un cuestionario, los encuestados recordaban que se estaba friendo una trucha. Para corregir este error de percepción, dijo

Capítulo 8. Investigación por encuestas: un panorama

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Medición de la demanda para televisión de alta definición (HDTV) falta de juegos en HD (2 por ciento). De todos modos, cuando la investigación se enfoca en los jugadores que adquieren la tecnología más nueva, el interés parece ser alto. QTX Research realiza encuestas semanales de las intenciones de compra de este sector. En una de ellas, 15 por ciento de los jugadores con un Xbox 360 (o de los que planean comprarlo) dijo que pretendía adquirir una HDTV. A estos entusiastas es a quienes deberían estar hablando los vendedores de HDTV.

Fuentes: Wall Street Journal, Online (sólo se pueden usar materiales preparados por su personal) por Nick Wingfield. Derechos reservados 2006 por Dow Jones & Co Inc. Reproducido con permiso de Dow Jones & Co Inc. en el formato Textbook vía Copyright Clearance Center.

el anunciante, “al final hicimos el anuncio, pero cuando llegamos a ese segmento, tuvimos que colocar la cámara casi dentro de la sartén, y en ella destacamos enormes trozos crudos de hamburguesas, que estaban tan crudos que eran casi rojos.” Aunque la mayoría de las encuestas de marketing es descriptiva, también se diseña para que aporte elementos de juicio sobre explicaciones causales o para que explore ideas.

Ventajas de la encuesta Las encuestas constituyen un medio barato, eficiente y preciso para evaluar información sobre una población. Los ejemplos anteriores ilustran el hecho de que estos instrumentos de acopio de datos son bastante flexibles y, cuando se ejecutan de manera correcta, de enorme valor para el gerente. Como se vio en el capítulo 1, la investigación de mercados ha proliferado desde la adopción general del concepto de marketing. Asimismo, el crecimiento de la investigación por encuestas se relaciona con la sencilla idea de que para saber lo que piensan los consumidores, lo que se necesita es preguntarles.4 En los últimos cincuenta años, y en particular en las últimas dos décadas, las técnicas y normas de investigación por encuestas han alcanzado mayor cientificidad y precisión. Cuando se realizan en forma apropiada, ofrecen numerosas ventajas. Sin embargo, también son deficientes si los investigadores no siguen ciertos principios de investigación, como un diseño cuidadoso del cuestionario y el muestreo. Algunas veces, incluso una encuesta bien diseñada y cuidadosamente ejecutada no resulta útil porque sus resultados se entregan demasiado tarde para la toma de decisiones. Las desventajas de formas específicas de recolección de datos de encuestas —entrevista personal, teléfono, correo, Internet y otros formatos autoaplicados— son estudiadas en el capítulo 9. No obstante, hay errores que son comunes a todas las formas de encuestas, así que conviene describirlos en forma general.

Errores en la investigación por encuestas Un gerente que evalúa la calidad de una encuesta debe estimar su precisión. La figura 8.1 bosqueja las diversas formas de los errores en que se incurre. Éstos tienen dos fuentes principales: error en el muestreo aleatorio y error sistemático.


Para las empresas que venden televisores de alta definición —minoristas y fabricantes por igual—, es importante pronosticar la demanda y saber cuáles segmentos de mercado son probables compradores de estos productos. La investigación por encuestas ayuda a obtener ambos tipos de información. Los mercadólogos han sido optimistas respecto del futuro de la HDTV, en parte porque esperan que la demanda se estimule con los nuevos sistemas de juegos de video, como Play Station 3 de Sony y Xbox 360 de Microsoft, que incorporan juegos en alta definición. Los mercadólogos suponen que los jugadores que compren un Play Station 3 o un Xbox 360 querrán mejorar su televisor para aprovechar las gráficas de los nuevos juegos. La investigación por encuestas ha aportado un apoyo contradictorio para este punto de vista. Varios meses antes de que saliera al mercado el Xbox 360 y un año antes de la fecha de lanzamiento del Play Station 3, NPD, la empresa de investigación de mercados, preguntó a los consumidores sin HDTV qué razones les impedían adquirir un televisor de este tipo. Muchos respondieron que el precio (29 por ciento), y otros menos que la


190 FIGURA 8.1 Categorías de errores en las encuestas

Error de no respuesta

Error de muestreo aleatorio

Sesgo de asentimiento

Error del encuestado

Sesgo de extremismo Falsificación deliberada Sesgos en la respuesta

Error total

Sesgo del entrevistador Falseamiento inconsciente

Error sistemático (sesgo)

Sesgo de auspicio Error en el procesamiento de datos

Error administrativo

Sesgo de deseabilidad social

Error en la selección de la muestra

Error del encuestador

Engaño del encuestador

Error de muestreo aleatorio La mayoría de las encuestas busca retratar un corte transversal representativo de una población meta particular. Sin embargo, incluso con muestras de probabilidad aleatoria técnicamente adecuadas, ocurrirán errores estadísticos por la variación al azar en los elementos seleccionados. Estos problemas estadísticos son inevitables sin muestras muy grandes (> 400). A pesar de lo anterior, es posible estimar el grado de error de muestreo aleatorio. Los capítulos 16 y 17 analizarán con mayor detalle estos errores y las formas de estimarlos.

Error sistemático La otra gran fuente de errores en las encuestas, el error sistemático, resulta de algún aspecto imperfecto en el diseño de investigación o de una falla en la ejecución de la investigación. Como los errores sistemáticos incluyen todas las fuentes de error que no se originan en el procedimiento de muestreo aleatorio, estos sesgos también se conocen como errores de no muestreo. Existe un sesgo en la muestra cuando los resultados revelan una tendencia persistente a desviarse en cierta dirección del valor real del parámetro de la población. Las muchas fuentes de error que de alguna forma influyen de forma sistemática en las respuestas se dividen en dos categorías generales: error del encuestado y error administrativo.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Sobreestimación de la satisfacción de los pacientes Los investigadores concluyeron que había una correlación significativa entre la tasa de respuestas y la calificación promedio (media) de satisfacción. En otras palabras, lo más probable es que quienes llenaron y devolvieron la encuesta fueran los pacientes más satisfechos. Si la organización usara estos datos para evaluar la satisfacción de los pacientes con sus médicos, sobreestimaría este indicador. Asimismo, tendría menos información sobre los médicos que tienen un desempeño inferior. Por lo tanto, los investigadores concluyeron que es importante hacer un seguimiento para alentar una mayor respuesta de los pacientes menos satisfechos. Fuente: Con base en Kathleen M. Mazor, Brian E. Clauser, Terry Field, Robert A. Yood y Jerry H. Gurwitz, “A Demonstration of the Impact of Response Bias on the Results of Patient Satisfaction Surveys”, Health Services Research, octubre de 2002, descargado de Business & Company Resource Center en www.galenet.. galegroup.com

Error del encuestado Las encuestas piden respuestas a la gente. Si ésta coopera y responde con la verdad, es probable que la encuesta alcance sus metas. Si no se cumplen estas condiciones, entonces el error de no respuesta o el error de sesgo, las dos grandes categorías de error del encuestado, causan sesgos en la muestra.

Error de no respuesta Pocas encuestas tienen tasas de respuesta de cien por ciento, pero un investigador que obtiene 1 por ciento en un cuestionario de cinco páginas enviado por correo sobre varias marcas de bujías, tiene un problema grave. Para usar los resultados, el investigador debe creer que los consumidores que contestaron el cuestionario son representativos de los que no lo hicieron. Las diferencias estadísticas entre una encuesta que incluye sólo a quienes respondieron y otra que incluye también a los que no respondieron, se conocen como error de no respuesta. El problema es en especial agudo en las encuestas por correo y por Internet, pero la no respuesta es una amenaza también en las entrevistas telefónicas y cara a cara. A la gente que no se contacta o que rehúsa cooperar se le conoce como quien no responde al estudio. Una no respuesta ocurre si nadie contesta el teléfono en la llamada inicial y a una llamada posterior. El número de personas no contactadas en una investigación por encuestas ha ido en incremento por la proliferación de teléfonos con contestadora y el creciente uso de identificadores de llamadas.5 Un padre que debe malabarear el teléfono mientras le cambia el pañal a un niño o que se rehúsa a participar en la encuesta porque está demasiado ocupado, representa una no respuesta. Los rechazos ocurren cuando la gente no está dispuesta a participar en el estudio. Un equipo de investigación revisó cincuenta encuestas por correo a pediatras dirigidas por la Academia Estadounidense de Pediatría (AEP) entre 1994 y 2002, y encontró que las tasas de respuesta disminuyeron en este lapso. En los primeros años del periodo, un promedio de 70 por ciento de los pediatras devolvió las encuestas completas; la tasa de respuesta cayó a un promedio de 63 por ciento en la segunda mitad del periodo.6 Los no contactos y los rechazos provocan sesgos graves en los datos resultantes. En el caso de los pediatras, los investigadores encontraron pocas discrepancias en las tasas de respuesta atribuibles a diferencias en variables tan fáciles de medir como la edad, sexo y tipo de membresía en la AEP, por lo que se preguntaron si la causa de los

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Cuando las empresas realizan encuestas para conocer la satisfacción de los clientes, enfrentan un reto importante: determinar si las respuestas proceden de un corte transversal de los clientes, pues tal vez el más contento o el más insatisfecho decida no participar. Este problema ocurre también cuando los “clientes” son los pacientes de un proveedor de cuidados de salud. Para investigar esta cuestión, un grupo de investigadores en Massachussets estudió datos de encuestas de satisfacción de 6 681 pacientes con 82 médicos generales (internistas y familiares) en una organización de cuidados de la salud. Sus calificaciones representaban tasas de respuesta que iban desde 11 hasta 55 por ciento, lo que dependía del médico que estaba siendo calificado. Los investigadores compararon su información sobre tasas de respuesta con un conjunto de datos simulados del cual conocían la distribución de respuestas. Encontraron que los datos reales se ajustaban mucho a los simulados en el sentido de que las respuestas estaban sesgadas, de modo que cuando la satisfacción era más alta, lo más probable es que el cliente llenara la encuesta.


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rechazos era alguna diferencia desconocida, pero importante, entre estos médicos. Por esa razón, los investigadores indagan la causa de la no respuesta. Por ejemplo, un estudio analizó una gran base de datos recabada por AT&T y encontró que el esfuerzo requerido para participar en un estudio continuo contribuye al problema.7 La gente tiende a no responder a preguntas difíciles de contestar. Cuando se le pide que participe en un panel de largo plazo, la tasa de no respuesta a preguntas individuales crece conforme pasa el tiempo, y al final alguna gente de plano deja de participar. Sin embargo, finalmente es más fácil seguir respondiendo las mismas preguntas de panel, y las tasas de no respuesta se nivelan. Asimismo, comparar los datos demográficos de la muestra con la demografía de la población meta es una forma de inspección para detectar posibles sesgos en los patrones de respuesta. Si un grupo particular, como uno de personas jubiladas, está subrepresentado, o si surge un sesgo potencial en un patrón de respuesta, se deben hacer esfuerzos adicionales para obtener datos de los segmentos subrepresentados. Por ejemplo, se pueden usar las entrevistas personales en lugar de las telefónicas. Después de recibir un rechazo de un encuestado potencial, un entrevistador no puede hacer nada, sino ser cortés. El que no está en casa cuando se le llama o visita, debe ser reprogramado para una entrevista posterior a una hora distinta del día, o en otro día de la semana. Por su parte, en un sondeo por correo el investigador nunca sabe en realidad si alguien que no responde ha rechazado participar o simplemente es indiferente. En cambio, sabe que quienes están más involucrados en una cuestión, es más probable que respondan este tipo de encuesta. El sesgo de autoselección es un problema que plaga con frecuencia los cuestionarios autoaplicados. Por ejemplo, en un restaurante, un cliente sobre el que un mesero derramó la sopa, una persona que fue agasajada con una cena sorpresa y otros que son sensibles al servicio, es más probable que llenen un cuestionario autoaplicado que se deje en la mesa, que los individuos a quienes les es indiferente el restaurante. Los sesgos de autoselección distorsionan las encuestas porque representan de más las posturas extremas, mientras que representan de menos las respuestas de los indiferentes. Más adelante se expondrán diversas técnicas para alentar a sujetos de estudio a que contesten las encuestas por correo e Internet.

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Muchas direcciones de correo electrónico están de hecho inactivas. Las direcciones inactivas contribuyen a bajos porcentajes de respuesta.

Sesgos en la respuesta Un sesgo en la respuesta ocurre cuando los encuestados tienden a contestar preguntas con cierta tendencia. La gente puede, en forma consciente o inconsciente, desvirtuar la verdad. Si surge una distorsión en una medida porque las respuestas son falsas o engañosas, ya sea de manera deliberada o inadvertida, el sesgo resultante en la muestra será un sesgo en la respuesta. Cuando los investigadores lo identifican, deben incluir una acción correctiva.

FALSIFICACIÓN DELIBERADA En ocasiones las personas ofrecen respuestas deliberadamente falsas. Es difícil definir por qué lo hacen. Un sesgo en la respuesta ocurre cuando las personas la distorsionan para parecer inteligentes, ocultar información personal, evitar una situación penosa, etc. Por ejemplo, pueden recordar la cantidad total de dinero que gastaron en las compras de abarrotes, pero olvidan los precios exactos de los artículos específicos que adquirieron. Para no parecer ignorantes o despreocupados de los precios, ofrecen su mejor estimación y no dicen la verdad (o no los recuerdan). Algunas veces, los encuestados se aburren con la entrevista y responden sólo para quitarse de encima al entrevistador; en otros casos tratan de parecer bien informados y ofrecen las respuestas que creen que se espera de ellos; o bien dan respuestas sólo para agradar al entrevistador. Una explicación de la distorsión consciente y deliberada de los hechos es la llamada hipótesis de la persona promedio. Al parecer, los individuos prefieren ser considerados como promedios, de modo que alteran sus respuestas para ajustarse más a su percepción de la persona promedio. Se han encontrado efectos de la persona


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Mi opinión? Depende de sus palabras Una encuesta de The Wall Street Journal/NBC encontró que 53 por ciento favorecía la intercepción telefónica cuando se refería a “ciudadanos estadounidenses en Estados Unidos”, mientras que más (56 por ciento) aprobaba el programa en una encuesta de The Washington Post/ABC que preguntaba sobre “alguna gente en Estados Unidos”. Scott Rasmussen, presidente de Rasmussen Reports, también plantea la hipótesis de que los resultados de las encuestas que indagaban esta cuestión pueden haber sido inducidos por el hecho de que las preguntas mencionaran la falta de órdenes judiciales para el espionaje. En estos ejemplos, la elección de las palabras moldea en qué aspectos de una cuestión compleja se centran quienes responden. Fuente: Wall Street Journal, Online (sólo se pueden usar materiales producidos por su personal) por Carl Bialik. Derechos reservados 2006 por Dow Jones & Co. Reproducido con permiso de Dow Jones & Co. Inc., en el formato Textbook vía Copyright Clearance Center.

promedio en las respuestas a preguntas sobre tópicos, como los saldos en las cuentas de ahorro, precios de los automóviles, conducta electoral y estancias de hospital.

FALSEAMIENTO INCONSCIENTE Aun cuando quien responde trate de forma consciente de ser veraz y cooperativo, se pueden desprender sesgos en la respuesta por el formato de las preguntas, su contenido, o algún otro estímulo. Por ejemplo, el sesgo puede ser introducido por la situación en que se aplica el cuestionario. Los resultados de dos encuestas en vuelo relativas a la preferencia por los aviones ilustran este último punto. Los pasajeros que volaban en B-747 preferían estos aviones a los L-1011 (74 contra 19 por ciento), mientras que quienes volaban en L-1011 preferían éstos a los B747 (56 contra 38 por ciento). La diferencia en las preferencias parece haber sido en lo fundamental una función del avión en que los pasajeros volaban cuando se realizó la encuesta, aunque las diferencias en la muestra pueden haber sido un factor. Una influencia probable fue la satisfacción del entrevistado con el avión en que volaba mientras se hacía la encuesta. En otras palabras, en ausencia de alguna preferencia, quien responde simplemente identificó el avión en que viajaba e indicó que ése era su favorito.8 Cuando los sujetos no entienden bien las preguntas, ofrecen respuestas sesgadas sin proponérselo; o si están dispuestos a responder, son incapaces de hacerlo porque han olvidado los detalles exactos. Preguntar “¿Cuándo fue la última vez que asistió a un concierto?”, resulta en una conjetura porque lo más probable es quien responde ha olvidado la fecha exacta. También ocurre un sesgo cuando se hace una pregunta inesperada, pues muchos la contestarán aun cuando no la hayan pensado mucho. Por ejemplo, en la mayoría de las investigaciones sobre intenciones de compra de los consumidores, la posibilidad de predecir la escala de la intención depende de qué tan cerca esté el individuo de hacer una compra. No es posible esperar que las intenciones de los sujetos que tienen poco conocimiento de las opciones de marca o de las tiendas que se encuestan, y las de aquellos que todavía no tienen ningún plan de compras, predigan correctamente la conducta. En muchos casos los consumidores no pueden expresar de forma adecuada sus sentimientos en palabras. La causa puede ser que las preguntas sean vagas o ambiguas. Por ejemplo, si los investigadores le piden a alguien que describa sus frustraciones cuando usa una computadora, quizá el problema sea que el investigador está interesado en indagar problemas de software y quien responde piensa en cuestiones del hardware. Las diferencias de lenguaje también causan malentendidos. Una encuesta en Filipinas encontró que, a pesar de un evidente alto consumo de pasta dental, sólo un porcentaje muy pequeño de sujetos respondía de manera

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Es difícil captar los matices de la opinión de una persona con una simple pregunta en una encuesta. La elección de las palabras parece modelar las respuestas de algunos consultados. Carl Bialik, columnista de The Wall Street Journal, observó este problema al revisar las respuestas de las encuestas de opinión pública que exploraban las diferencias de puntos de vista sobre las actividades de la National Security Agency. Bialik concluyó que las opiniones variaban con base en el fraseo de las preguntas. Rasmussen Reports, una empresa encuestadora, preguntó: “¿Debe permitirse a la Agencia de Seguridad Nacional (ASN) interceptar conversaciones telefónicas entre sospechosos de terrorismo en otros países y entre gente que vive en Estados Unidos?” Casi dos tercios de los encuestados respondieron que sí. Pero en un sondeo de Gallup para USA Today y CNN, sólo 51 por ciento favoreció la intercepción de la ASN de “conversaciones telefónicas entre ciudadanos estadounidenses que viven en Estados Unidos y sospechosos de terrorismo que viven en otros países, sin una orden judicial que la autorice a ello”. Una clave de la diferencia podría ser la palabra “gente” en la primera encuesta y “ciudadanos estadounidenses” en la segunda.


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positiva cuando se le preguntaba: “¿Usted usa pasta dental?” Resulta que en Filipinas la gente tiende a referirse a la pasta dental usando el nombre de la marca Colgate. Cuando los investigadores regresaron y preguntaron: “¿Usted usa Colgate?”, la tasa de respuestas positivas se disparó. Conforme se prolonga el tiempo transcurrido después de una compra o acto de búsqueda de productos, lo más probable es que la gente informe menos de esa situación. El tiempo influye en la capacidad de las personas para recordar y comunicar con exactitud factores específicos. El sesgo de falseamiento inconsciente también ocurre porque los consumidores evitan de modo no intencional las realidades de una futura situación de compra. Las encuestas de vivienda indican de manera abrumadora que los estadounidenses aún aspiran a tener casa propia aislada, para una sola familia (de preferencia estructuras de un solo nivel, tipo rancho, que requieren dos a cinco veces la cantidad de terreno por unidad de vivienda de la necesaria para casas contiguas). Sin embargo, los constructores saben que las compras de casas contiguas por compradores de primera vez son más comunes de lo que declaran los encuestados.

TIPOS DE SESGOS EN LA RESPUESTA Los sesgos en la respuesta caben en cuatro categorías específicas: sesgo de asentimiento, sesgo de extremismo, sesgo del entrevistador y sesgo de deseabilidad social. Estas categorías se traslapan y no se excluyen mutuamente. Una sola respuesta sesgada puede estar distorsionada por muchas razones complejas, donde algunas distorsiones son deliberadas y otras son falseamientos inconscientes.

Sesgo de asentimiento A veces quienes responden son muy condescendientes. Parecen estar de acuerdo con casi cualquier afirmación. La tendencia a estar de acuerdo con todas o la mayor parte de las preguntas se conoce como sesgo de asentimiento, y tiene particular prominencia en la investigación de nuevos productos. Las preguntas sobre la idea de un nuevo producto suelen suscitar algún sesgo de asentimiento porque los encuestados dan connotaciones positivas a la mayoría de las ideas novedosas. Por ejemplo, los consumidores respondieron de manera favorable a preguntas de encuestas sobre guantes de béisbol con bomba (la bomba inyecta aire en la bolsa del guante, acojinándolo más). Sin embargo, cuando estos costosos guantes llegaron al mercado, se quedaron en los anaqueles. Cuando se realiza investigación para nuevos productos, los investigadores deben reconocer la alta probabilidad de un sesgo de asentimiento. Otra forma de asentimiento es evidente en la tendencia de la gente a estar en desacuerdo con todas las preguntas. Así, el sesgo de asentimiento es originado por la tendencia a concurrir en una postura determinada.

Sesgo de extremismo Algunos individuos tienden a usar extremos cuando responden las preguntas; otros evitan constantemente caer en estas posiciones y tienden a responder de modo más neutral. Los estilos de respuesta varían de persona a persona, y las respuestas radicales causan un sesgo de extremismo en los datos.9

Sesgo del entrevistador Los sesgos en las respuestas también surgen por la interacción entre el entrevistador y el encuestado. Si la presencia del entrevistador influye en los sujetos para que ofrezcan respuestas modificadas o falsas, la encuesta quedará afectada por el sesgo del encuestador. Muchas amas de casa y personas jubiladas reciben bien a un entrevistador porque significa una ruptura con su rutina diaria; otros dan respuestas que pretenden agradar al interlocutor, en lugar de ser veraces. Habrá quienes deseen ser inteligentes y ricos; desde luego, ellos leen Scientific American en lugar de Playboy. La edad, sexo, estilo de vestir, tono de voz, expresiones faciales y otras características no verbales del entrevistador influyen sobre las respuestas de una persona. Si un entrevistador sonríe y hace una afirmación positiva después de las respuestas del entrevistado, lo más probable es que éste continúe dando respuestas similares. En un estudio de investigación sobre acoso sexual contra vendedoras, los varones podrían no obtener respuestas tan francas de las entrevistadas como las podrían obtener unas entrevistadoras. Muchos encuestadores, en contra de las instrucciones, acortan o refrasean las preguntas para ajustarlas a sus necesidades. Es posible evitar esta influencia sobre las respuestas, si reciben una capacitación y supervisión que recalque la necesidad de ser neutral.


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A su vez, si una entrevista dura demasiado, los entrevistados quizá piensen que están perdiendo tiempo y responderán tan abruptamente como les sea posible, sin tanta reflexión.

Aparece un sesgo de deseabilidad social, de manera consciente o inconsciente, porque el encuestado desea crear una impresión favorable o quedar bien en presencia de un entrevistador. Los ingresos se inflan, la educación se exagera o se dan respuestas que se suponen respetables para ganar prestigio. En contraste, las respuestas a preguntas que buscan información real o sobre cuestiones de conocimiento público (código postal, número de hijos, etc.) suelen ser bastante precisas. La presencia del entrevistador puede incrementar la tendencia a la imprecisión en preguntas delicadas como: “¿Votó usted en la más reciente elección?”, “¿Tiene termitas o cucarachas en su casa?”, o “¿Se tiñe el cabello?” El sesgo de deseabilidad social tiene especial significado en el caso de la investigación que se dirige a tópicos personales o sensibles, que incluyen la conducta sexual. Un grupo de investigadores recién evaluó las respuestas a preguntas sobre actividad homosexual recabadas por la longeva General Social Survey de la NORC.10 Éstos encontraron que, con el tiempo, las actitudes hacia la conducta homosexual se han atenuado y la frecuencia de contactos repetidos mujer con mujer se ha incrementado de forma radical, lo cual sugiere que los niveles de informe han estado sujetos al sesgo de deseabilidad social. Sin embargo, los investigadores advirtieron que las tasas de contacto hombre con hombre eran bastante estables en el periodo de estudio, y que la tasa de cambio del contacto sexual mujer con mujer persistía aun cuando se hicieran ajustes para incluir una mayor tolerancia. Esta evidencia sugiere que los datos reflejan más fenómenos que el simple sesgo de deseabilidad social.

Error administrativo El resultado de un manejo o ejecución impropia de la tarea de investigación se conoce como error administrativo, y es provocado por descuido, confusión, negligencia, omisión o alguna otra falta. Existen cuatro tipos de errores administrativos: el error en el procesamiento de datos, error en la selección de la muestra, error del entrevistador y engaños del entrevistador.

Error en el procesamiento de datos El procesamiento de datos por computadora, como cualquier otro mecanismo aritmético o de proceso, está sujeto a error porque los datos deben ser editados, codificados e ingresados por personas a la máquina. La precisión de los datos procesados por computadora depende del ingreso y programación correctos de los registros. El error de procesamiento de datos se reduce estableciendo procedimientos cuidadosos para verificar cada paso en el procesamiento.

Error en la selección de la muestra Muchas clases de errores se deben a la falla en la selección de una muestra representativa. El error en es una falla sistemática que resulta en que ésta no sea representativa por un error en el diseño o en la ejecución del procedimiento de muestreo. Es difícil ejecutar un plan de muestreo libre de desaciertos en el proceso. Una empresa que selecciona su muestra en el directorio telefónico, tendrá algún error sistemático porque no se incluyen los números que no están listados. Detener a

la selección de la muestra


Sesgo de deseabilidad social

Mientras la gente sea más susceptible a la influencia personal, más probable será que haya un sesgo en la respuesta. Un ejemplo es la conducta de compra de los adolescentes.


196 El problema con las encuestas basadas en la web es que no hay forma de saber con exactitud quién responde el cuestionario.

© BANANA STOCK/ JUPITER IMAGES

una persona para entrevistarla en horas hábiles en los centros comerciales excluye a la gente que trabaja y que compra por correo, Internet o teléfono. En otros casos, los investigadores encuestan a la gente equivocada. Tal es el caso de un encuestador político que recurre a llamadas telefónicas mediante dígitos aleatorios para elegir una muestra, en lugar de a una lista de votantes registrados; los jóvenes no registrados de 17 años están dispuestos a ofrecer sus opiniones, pero son la gente equivocada porque no puede votar.

Error del encuestador Las habilidades del entrevistador varían en forma considerable, lo que introduce el error del encuestador cuando éste registra las respuestas, pero las marca erróneamente o no escribe lo bastante rápido como para recabar todas las respuestas al pie de la letra. Asimismo, una percepción selectiva hace que los entrevistadores registren mal los datos que no apoyan sus propias actitudes y opiniones.

Engaño del encuestador El engaño del encuestador ocurre cuando éste falsifica cuestionarios completos o escribe las respuestas a preguntas que fueron saltadas de manera deliberada. Algunos hacen trampa para terminar una entrevista tan rápidamente como les es posible o evitar preguntas sobre tópicos delicados. Si se sospecha que los entrevistadores falsifican los cuestionarios, se les debe advertir que se llamará a un pequeño porcentaje de encuestados para confirmar si la entrevista en realidad tuvo lugar. Esta práctica debe desalentar los engaños de los entrevistadores. El término curb-stoning es utilizado algunas veces para referirse a quienes llenan respuestas para potenciales entrevistados que no existen.

Estimaciones prácticas para el error sistemático Las técnicas para estimar el error sistemático que no se debe al muestreo son menos precisas que muchas estadísticas de muestreo. Los investigadores han establecido reglas prácticas basadas en la experiencia, conservadoras, para estimar el error sistemático. En el caso de los estudios del consumidor, los investigadores experimentados podrían determinar que sólo un cierto porcentaje entre la gente que afirma que sí comprará un nuevo producto, en realidad lo hace. La evidencia de un simple efecto de medida (vea el siguiente recuadro de Investigación al instante) sugiere que, en ciertas situaciones, los investigadores podrían concluir que la propia conducta de compra de quienes responden exagerará las ventas globales. Así, es frecuente que presenten conclusiones de hecho de las encuestas, además de sus interpretaciones de la respuesta estimada de compra con base en cálculos del error no debido al muestreo. Por ejemplo, una empresa de televisión por cable encuesta áreas geográficas donde planea entrar para estimar el número de personas que afirma que se suscribirán a su servicio; entonces la empresa reduce el porcentaje en “10 por ciento global”, porque su experiencia en otras áreas geográficas le indica que hay un sesgo sistemático hacia arriba de 10 por ciento en la pregunta de intenciones.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E El efecto de “simple medición” de seguimiento verificaron que los cambios en la conducta eran genuinos, no simplemente un sesgo de la encuesta. Los investigadores plantean que el efecto de mera medición ocurre porque los sujetos de una encuesta no creen que las preguntas sean un esfuerzo por convencerlos de algo, y que si reciben información que los pone en guardia contra la persuasión, se reduce el efecto de mera medición y algunas veces llega a generar la conducta opuesta. Sus resultados sugieren la necesidad de tener precaución cuando las encuestas buscan predecir la conducta futura. Fuente: Patti Williams, Gavan J. Fitzsimons, Lauren G. Block, “When Consumers Do No Recognize ‘Benign’ Intention Questions as Persuasion Attempts”, © 2004 por Journal of Consumer Research, Inc., vol. 31, diciembre de 2004. Todos los derechos reservados. Reimpreso con permiso de The University of Chicago Press.

¿Qué hacer para reducir el error en las encuestas? Ahora, después de haber examinado las fuentes de error en los sondeos, usted tal vez haya perdido algo de su optimismo sobre la investigación por encuestas. ¡No se desanime! La exposición destacó las malas noticias porque es importante que los gerentes de marketing entiendan que las encuestas no son una panacea. Hay, sin embargo, formas de manejar y reducir el error. Por ejemplo, el capítulo 15 sobre diseño de cuestionarios analiza la reducción del sesgo en las respuestas, y los capítulos 16 y 17 abordan la reducción del error en la selección de la muestra y en el muestreo aleatorio. Gran parte del resto de este libro analiza varias técnicas para reducir el sesgo en la investigación de mercados. ¡Las buenas noticias están adelante!

Clasificación de los métodos de investigación por encuestas Examinadas algunas ventajas y desventajas de las encuestas, conviene pasar a la discusión de su clasificación apoyados en diferentes criterios. Las encuestas se clasifican de acuerdo con el método de comunicación, los grados de estructura y encubrimiento en el cuestionario y el margen de tiempo en que los datos se reúnen (clasificación temporal). En el capítulo 9 se clasifican de acuerdo con el método de comunicación con el encuestado, y se cubren tópicos como las entrevistas personales y telefónicas, y encuestas por correo y por Internet. Las clasificaciones sustentadas en la estructura y encubrimiento y en el marco de tiempo se estudiarán en el resto de este capítulo.

Preguntas estructuradas y encubiertas Al diseñar un cuestionario (o un programa de entrevistas), el investigador debe decidir cuánta estructura o estandarización necesita.11 Una pregunta estructurada limita el número de respuestas permitidas. Por ejemplo, se instruye a quien responde para que elija una respuesta alterna como “menos de 18”, “18-35”

© GARY SALTER/ ZEFA/ CORBIS

¿Esta semana comerá alimentos con alto contenido en grasa? ¿Usará hilo dental? Los investigadores han encontrado que responder preguntas como éstas en una encuesta puede modificar la conducta. Esta influencia, llamada efecto de mera medición, significa que simplemente contestar una pregunta sobre intenciones incrementará la probabilidad de incidencia de la conducta a que se refiere si ésta es vista como socialmente deseable. Si se juzga indeseable, responder la interrogante tenderá a reducir la probabilidad de la conducta. Para comprobar esto, un grupo de profesores de escuelas de negocios realizó una serie de encuestas en que se preguntaba a ciertos sujetos sus intenciones de comer comida grasosa o asearse la boca con hilo dental. En encuestas de seguimiento encontró que los sujetos comían menos comida grasosa y usaban hilo dental con más frecuencia si se les preguntaba sobre esas prácticas. Sin embargo, el efecto de mera medición no ocurría si las encuestas parecían estar patrocinadas por grupos que probablemente quisieran convencer a los sujetos (en este caso, la American Fruit Growers Association y la Association of Dental Products Manufacturers). Es más, los sujetos redujeron la frecuencia de uso de hilo dental si tomaban la supuesta encuesta manipuladora que indagaba sobre esta cuestion. Experimentos

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o “más de 35” para indicar su edad. Una pregunta no estructurada no limita las respuestas. Una pregunta abierta, no estructurada, como “¿Por qué compra usted en Wal-Mart?”, permite a quien responde una considerable libertad para hacerlo. El investigador debe decidir también si usa preguntas encubiertas o preguntas no encubiertas. Una pregunta directa, o no encubierta, como “¿Usted tiene problemas de caspa?”, supone que el encuestado está dispuesto a revelar la información. Sin embargo, los investigadores saben que algunas preguntas se sienten como amenazadoras para el ego, prestigio o autoestima. Así que han diseñado varias técnicas indirectas para encubrir el propósito del estudio. Los cuestionarios se clasifican en categorías por sus grados de estructura y encubrimiento. Por ejemplo, las entrevistas de investigación exploratoria usan cuestionarios no estructurados-encubiertos. Las técnicas proyectivas analizadas en el capítulo 6 caen en esta categoría. Otras clasificaciones son estructuradas-no encubiertas, no estructuradas-no encubiertas y estructuradas-encubiertas. Estos tipos tienen dos limitaciones: primero, su grado de estructura y encubrimiento varían; no son categorías nítidamente distinguibles. Segundo, la mayoría de las encuestas es híbrida, y contiene preguntas estructuradas y no estructuradas. Reconocer los grados de estructura y encubrimiento que se requieren para cumplir con los objetivos de la encuesta, ayudará a la selección del medio apropiado de comunicación para realizarla.

Clasificación temporal Aunque la mayor parte de las encuestas corresponde a proyectos individuales de investigación que se realizan una sola vez en un corto periodo, otros requieren encuestas múltiples en periodos largos. Así, los investigadores las clasifican con base en el tiempo en transversales y longitudinales.

ESTUDIOS TRANSVERSALES A principios de 2006, The Wall Street Journal unió esfuerzos con Harris Interactive para consultar a la gente sobre sus propósitos de Año Nuevo.12 La encuesta preguntó a las personas si habían hecho propósitos el año anterior, cuáles habían cumplido, y qué se habían propuesto para el año siguiente. Los resultados indicaron que 43 por ciento de hombres y 52 por ciento de mujeres hizo propósitos para 2006, aun cuando menos de la mitad había cumplido los del año anterior. Se trató de un estudio transversal porque recabó los datos en un solo punto en el tiempo. Estos estudios muestrean diversos segmentos de la población para investigar las relaciones entre variables mediante tabulaciones cruzadas. La mayoría de las investigaciones de mercados cae en esta categoría, en particular los que se refieren a la segmentación del mercado. El método usual de un estudio transversal es dividir la muestra en subgrupos apropiados. Por ejemplo, si un viñedo espera que los niveles de ingreso influyan en las actitudes respecto de los vinos, los datos se desglosan en subgrupos con base en el ingreso, que se analizan para revelar similitudes o diferencias entre ellos.

ESTUDIOS LONGITUDINALES En un estudio longitudinal, los encuestados son interrogados múltiples veces en el tiempo. Su propósito es examinar la continuidad de la respuesta y observar los cambios que ocurren en el tiempo. Muchos servicios de encuestas sindicados, como Gallup, realizan sondeos regulares. Por ejemplo, la Oficina de Estadísticas Laborales aplica la Encuesta Nacional Longitudinal de Jóvenes, en la que entrevista a la misma muestra de individuos repetidas veces desde 1979. (Los sujetos que eran “jóvenes” al principio del estudio, ahora están en sus cuarenta.) El investigador Jay Zagorsky analizó en fecha reciente los datos longitudinales de dicho estudio para determinar que quienes se casaron y se mantuvieron con su cónyuge acumularon casi dos veces tanta riqueza como los solteros y los divorciados.13 El Yankelovich MONITOR ha estado rastreando los valores y actitudes estadounidenses por más de treinta años. Esta encuesta es un ejemplo de un estudio longitudinal que usa muestras sucesivas; sus investigadores aplican varias muestras diferentes en distintos tiempos. Los estudios longitudinales de este tipo se llaman algunas veces estudios de cohorte, porque se espera que en cada muestra se incluyan grupos similares de personas que comparten una cierta experiencia durante el mismo intervalo de tiempo (cohortes). La figura 8.2 ilustra los resultados de un estudio longitudinal de Harris Interactive, que desde 1966 ha estado haciendo cinco preguntas relacionadas con la impotencia y el aislamiento para crear un “índice de enajenación”.


199 FIGURA 8.2

100

2005

2000

1995

1990

80

Investigación longitudinal de una encuesta de Harris

60 40 20

Usted se queda al margen de las cosas que ocurren a su alrededor.

A la gente que maneja el país no le importa en realidad lo que pase con usted.

La mayoría de la gente poderosa trata de aprovecharse de gente como usted.

Lo que usted piensa ya no importa mucho.

¿Tiende usted a sentirse, o a no sentirse…? Los ricos se hacen más ricos y los pobres se hacen más pobres.

Índice de enajenación (promedio de acuerdo porcentual con las cinco afirmaciones).

0

Fuente: “Americans Feel More Isolated, Less Empowered, Poll Shows”, The Wall Street Journal, 8 de diciembre de 2005, http://online.wsj.com.

En la investigación de mercados aplicada, un estudio longitudinal que usa muestras sucesivas se conoce como estudio de rastreo o de tracking, porque se diseñan olas sucesivas para comparar tendencias e identificar cambios en variables, como la satisfacción de los consumidores, imagen de marca o conciencia de la publicidad. Estos trabajos sirven para agregar tendencias, pero no permiten el rastreo de cambios en los individuos al paso del tiempo. La realización de encuestas en olas con dos o más grupos de muestra evita el problema de sesgos en las respuestas que resultan de una entrevista previa. Quien ha sido entrevistado en un sondeo anterior sobre una cierta marca, estará más consciente de la marca o pondrá más atención a su publicidad después de ser entrevistado. El uso de diferentes muestras elimina este problema. Sin embargo, los investigadores nunca estarán seguros de que los cambios en la variable que se está midiendo se originan en una muestra diferente, o en un cambio real en la variable en el curso del tiempo.

Panel de consumidores Un estudio longitudinal que recolecta datos de la misma muestra de individuos o jefes de familia al paso del tiempo se conoce como panel de consumidores. Es una buena opción para el caso de un fabricante de bienes empacados que desea conocer la conducta de cambio de marcas. Un panel de consumidores, que consiste en un grupo de personas que registran sus hábitos de compra en un diario, con el tiempo aportará al gerente una corriente continua de información sobre la marca y clase de producto. Los datos del diario, que se registran por lo regular durante un largo periodo, permiten al investigador rastrear la conducta de compras de repetición y los cambios en los hábitos de compra que ocurren en respuesta a las variaciones de precios, promociones especiales u otros aspectos de la estrategia de marketing. El contacto con los miembros del panel es por teléfono, entrevista personal, cuestionarios por correo o por correo electrónico. Por lo general, quienes responden llenan sus diarios de exposición a los medios o de compras y los envían de vuelta a la organización encuestadora. Si los miembros del panel han acordado hacer pruebas de campo de nuevos productos, podrían ser necesarias entrevistas cara a cara o por teléfono. La naturaleza del problema dicta qué método de comunicación se debe usar.

AL PUNTO El tiempo es sólo la corriente donde voy a pescar. -Henry David Thoreau

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Como es caro establecer y mantener un panel, éstos con frecuencia son manejados por contratistas que ofrecen sus servicios a muchas organizaciones. Diversas empresas comerciales, como National Family Opinion (NFO), Inc., Market Research Corporation of America y Consumer Mail Panels, Inc., se especializan en mantener paneles de consumidores. En años recientes, los paneles en Internet han ganado popularidad. Como los clientes de estas empresas deben compartir los gastos con otros clientes para adquirir datos longitudinales a un costo razonable, se pueden hacer preguntas a los miembros del panel sobre diversas clases de productos. El primer cuestionario que se aplica a un miembro del panel incluye preguntas sobre propiedad y uso del producto, mascotas, miembros de la familia y datos demográficos. El propósito es recabar datos de conducta y demográficos que serán utilizados para identificar a los compradores fuertes, a los clientes difíciles de alcanzar, y así sucesivamente, en encuestas futuras. Los individuos que sirven como miembros de un panel de consumidores suelen verse compensados con dinero en efectivo, regalos atractivos o la oportunidad de ganar un sorteo. Los vendedores cuyos productos son comprados por unos cuantos jefes de familia encuentran en los paneles un medio para obtener respuestas de los usuarios de sus productos. Para ello usan un proceso normal de dos etapas: primero filtran un panel compuesto por unos 15 000 jefes de familia con una sola pregunta anexada a otro proyecto; por ejemplo, una pregunta en un cuestionario de NFO se refiere a la propiedad de ciertos productos poco comunes, como motos para la nieve y motocicletas. Esta información se almacena en una base de datos. Segundo, hay que muestrear a estos jefes de familia de nueva cuenta, pero ahora con un cuestionario más largo.

Administración de la calidad total y encuestas de satisfacción del cliente La administración de la calidad total es una estrategia de negocios que enfatiza la calidad impulsada por el mercado como máxima prioridad. La administración de la calidad total requiere aplicar y ajustar las actividades de negocios de la empresa para asegurar la satisfacción de los clientes con la calidad de los bienes y servicios. Muchas organizaciones estadounidenses adoptaron la administración de la calidad total en la década de los años 1980, cuando un incremento en la competencia extranjera de alta calidad puso a prueba su dominio anterior. Hoy las empresas aún reconocen la necesidad de programas de administración de la calidad total. Los ejecutivos y trabajadores de producción están en ocasiones demasiado lejos del cliente. Las empresas necesitan un medio para salvar esta brecha con una realimentación sobre la calidad de sus bienes y servicios. Esto significa investigación de mercados. Desde luego, estos programas no son exclusivos de los investigadores dedicados a ello. Sin embargo, en una organización impulsada por el concepto de la calidad, la investigación de mercados tiene una función importante en la administración de la calidad total del producto.

¿Qué es la calidad? Las organizaciones solían definir la calidad conforme a estándares de ingeniería. La mayoría de las empresas ya no considera esta perspectiva. Algunos gerentes dicen que tener un producto de calidad significa que el bien o servicio se ajusta a los requerimientos del consumidor, es decir, es aceptable. No obstante, los ejecutivos eficaces que comparten esta filosofía de administración de la calidad total creen que la calidad del producto debe ir más allá de su aceptabilidad para un nivel de precios determinado. En lugar de simplemente sentirse bien porque nada salió mal, los consumidores deben experimentar algunas bellas sorpresas o cosechar algunos beneficios inesperados. En otras palabras, asegurar la calidad es algo más que limitarse a cumplir con ciertos estándares mínimos. El nivel de calidad es el grado en que un bien o servicio corresponde a las expectativas del comprador. Es evidente que un Jaguar tipo S no compite con un Altima de Nissan. Los compradores de estos automóviles se hallan en diferentes segmentos de mercado, y sus expectativas de calidad son ampliamente distintas. A pesar de ello, los gerentes de Nissan y Jaguar tratan de establecer los niveles de calidad que sus mercados meta esperan, y luego fabricar y vender productos que superen tales expectativas.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La encuesta de satisfacción de la biblioteca de Fairfax En una reciente encuesta telefónica, la biblioteca convocó a una muestra de miembros de la comunidad para investigar qué cambios hechos a sus servicios de información habían afectado el uso de la biblioteca. Las respuestas a 33 preguntas la ayudaron a precisar qué servicios se estaban usando y qué actitudes se tenían respecto de la biblioteca. El personal de FCPL se sintió complacido de saber que incluso los no usuarios consideraban la biblioteca como una parte valiosa de la comunidad.

Fuente: Con base en Edwin S. Clay III y Patricia Bangs, “Beyond Numbers”, Library Journal, 1 de enero de 2006, descargado de InfoTrack en http://www.galenet.com.

Clientes internos y externos Las organizaciones que han adoptado la filosofía de la administración de la calidad total creen que el enfoque en el cliente debe incluir más que a los clientes externos. Como Arbor, Inc., creen que todo mundo en la organización tiene clientes: Cualquier persona, en cualquier departamento, y en cada nivel, tiene un cliente. El cliente es cualquier persona a quien un individuo suministra un servicio, información, apoyo o producto. Puede ser otro empleado o departamento (interno) o fuera de la empresa (externo).14 Los programas de administración de la calidad total funcionan mejor cuando cada empleado conoce con exactitud quiénes son sus clientes y qué producto esperan que les entregue; asimismo, es importante saber cómo perciben que son atendidas sus necesidades. Con demasiada frecuencia, no se entienden las diferencias entre las percepciones y la realidad.

Aplicación de la administración de la calidad total La ejecución de un programa de administración de la calidad total requiere una considerable investigación por encuestas. En una empresa debe ser rutinaria la calificación de sus clientes ante sus competidores. Debe medir de tiempo en tiempo el conocimiento, actitudes y expectativas de los empleados; vigilar el desempeño de la empresa contra las mejores normas de comparación; determinar si sus clientes encontraron sorpresas muy agradables o desencantos muy desagradables. En otras palabras, una estrategia de administración de la calidad total expresa la convicción de que para mejorar la calidad, una organización debe realizar encuestas regulares para evaluar las mejoras. La figura 8.3 ilustra el proceso de administración de la calidad total. Muestra que el rastreo global del mejoramiento de la calidad requiere una investigación longitudinal. El proceso comienza con una etapa de compromiso y exploración, durante la cual la administración se compromete a asegurar la calidad total y los investigadores de mercados exploran las necesidades y creencias de los clientes externos e internos. La investigación debe descubrir qué características del producto aprecian los clientes, qué problemas tienen con el producto, qué aspectos de la operación del producto o servicio al cliente les desagradan, qué está haciendo bien, y qué puede estar haciendo mal la empresa.


En Fairfax, Virginia, la Fairfax County Public Library (FCPL) usa encuestas para recolectar datos y mejorar la satisfacción de sus usuarios y la comunidad, que paga los impuestos con que se cubren las cuentas de la biblioteca. Como la mayoría de las bibliotecas, FCPL ha reunido durante mucho tiempo datos de uso como estadísticas de circulación y número de visitantes diarios, pero en fechas recientes se ha enfocado en resultados como la satisfacción con servicios específicos y la biblioteca en general. Cada primavera, la FCPL inserta una encuesta de diez preguntas en su sitio web para consultar a los usuarios sobre qué tan fácil es navegar en el sitio, qué servicios adicionales les gustaría tener en línea y si están satisfechos con el sitio web. De tiempo en tiempo, la biblioteca lleva a cabo encuestas cara a cara y por teléfono entre sus usuarios. Estas encuestas recolectan información descriptiva sobre los visitantes y les pregunta qué servicios utilizan, si conocen ciertos servicios específicos y qué tan satisfechos están. Las respuestas ayudan a la biblioteca a corregir problemas y establecer prioridades en el presupuesto.


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FIGURA 8.3 Investigación longitudinal para la administración de la calidad total

Actividad de investigación de mercados con consumidores externos (clientes )

Actividad de administración Actividad de investigación de mercados de marketing con consumidores internos (empleados)

TIEMPO 1 Etapa de compromiso y exploración

Estudio exploratorio para determinar: 1) si los clientes internos, como los empleados de servicio, saben de la necesidad de calidad en el servicio como el principal medio para lograr la satisfacción del cliente, y 2) si conocen los estándares de calidad de sus puestos. Establecer si los empleados están motivados y capacitados. Identificar obstáculos que impidan que el personal satisfaga las necesidades de los clientes.

Estudio exploratorio para determinar la calidad que el cliente desea, descubrir qué problemas tiene, e identificar la importancia de los atributos específicos del producto.

Establecer el objetivo de marketing de que el cliente debe definir la calidad.

Estudio comparativo para medir la satisfacción global y las calificaciones de calidad de atributos específicos.

Identificar la posición de la marca en relación con la satisfacción y la calificación de calidad de los competidores; establecer estándares de satisfacción del cliente.

Comparar contra los estándares para medir el desempeño real de los empleados y las percepciones sobre ese desempeño.

Rastreo de la ola 1 para medir las tendencias en las calificaciones de satisfacción y calidad.

Mejorar la calidad; premiar el buen desempeño.

Rastreo de la ola 1 para medir y comparar lo que sucede en realidad con lo que debería suceder. Establecer si la empresa se ajusta a sus estándares de calidad.

Rastreo de la ola 2 para medir tendencias en las calificaciones de satisfacción y calidad.

Mejorar la calidad; premiar el buen desempeño.

Rastreo de la ola 2 para medir las tendencias en el mejoramiento de la calidad.

TIEMPO

TIEMPO 2 Etapa de comparación contra los estándares

TIEMPO 3 Etapa de mejoramiento inicial de la calidad

TIEMPO 4 Mejora continua de la calidad

Después de que se han identificado los problemas y deseos de los clientes internos y externos, comienza la etapa de comparación contra los estándares. La investigación debe establecer medidas cuantitativas que sirvan de normas o puntos de comparación contra los cuales evaluar los esfuerzos futuros. Las encuestas deben establecer las medidas iniciales de satisfacción global, de la frecuencia de problemas de los clientes y las calificaciones de calidad de atributos específicos. Los investigadores deben identificar la posición de la marca o empresa en relación con las posiciones de calidad de sus competidores. Por ejemplo, cuando Anthony Balzarini se convirtió en gerente de servicios de alimentos de Empire Health Services, en Spokane, Washington, se hizo cargo de servir las comidas a los pacientes de los dos hospitales de la empresa, además de la venta de alimentos al menudeo (a visitantes y empleados de los hospitales). Comenzó a rastrear la calidad con base en varias medidas, que incluyeron las calificaciones de satisfacción en las encuestas de pacientes y el volumen e ingresos de ventas minoristas. Las mediciones de ventas incluyeron la comparación de la venta promedio con otros sitios, como restaurantes, en el área de Spokane.15 La etapa de mejoramiento inicial de la calidad establece un proceso de mejora dentro de la organización. La administración y los empleados deben traducir las cuestiones de calidad al vocabulario interno de la corporación, y ésta debe establecer normas de desempeño y expectativas de mejoramiento. Para Balzarini, esta etapa incluye la capacitación de los empleados del servicio de alimentos para atender a los pacientes. Él comenzó sosteniendo reuniones dos veces al día para identificar cualquier problema que debiera solucionarse. A cada gerente se le asignó un piso del hospital y se le encargó construir una estrecha relación de trabajo con el equipo de enfermería. Se esperaba que visitaran su piso cada semana y realizaran quince entrevistas


para conocer lo que a los pacientes les gusta y les disgusta. En el aspecto de la venta minorista, se preveía que el gerente revisara los menús cada doce semanas para ofrecer mayor variedad. Los desechos fueron literalmente pesados y divididos entre categorías para identificar qué tipos de comida eran rechazados por pacientes y clientes. Después de que gerentes y empleados han establecido los objetivos de calidad e instalado procedimientos y normas, la empresa debe seguir adelante y rastrear las calificaciones de satisfacción y calidad en olas sucesivas. El propósito de rastrear la ola 1 es medir las tendencias en las calificaciones de satisfacción y calidad. Los investigadores de mercados determinan si la organización está cumpliendo las necesidades de los clientes según lo especificado por las normas cuantitativas. En uno de los dos hospitales de Empire, uno de los gerentes del servicio de alimentos supo que a un paciente con dieta líquida no le gustó el caldo que le servían. Una investigación reveló que se había cambiado la receta y una prueba de sabor confirmó que la receta original era superior, así que el hospital regresó a ella. La siguiente etapa, mejora continua de la calidad, consiste en muchas olas consecutivas con el mismo propósito: lograr mejoras sobre el periodo previo. La mejora continua de la calidad requiere que la administración permita que los empleados inicien la solución de problemas sin tener que pasar por mucho papeleo. Éstos deben estar habilitados para comenzar una comunicación proactiva con los consumidores. Para rastrear la ola 2, la gerencia compara los resultados con los de etapas anteriores. La administración de mejora de la calidad continúa. En Empire, los beneficios se han reflejado en crecientes calificaciones de satisfacción de los pacientes y en crecientes ventas en las operaciones al menudeo. La administración también debe premiar el buen desempeño. En Empire, Balzarini estableció un programa llamado “You Rock”. Cualquier empleado que observe una excelente acción en otro empleado, más allá de los requerimientos del puesto, reconoce ese buen trabajo con una tarjeta que otorga puntos canjeables en las áreas de venta minorista de los hospitales. Balzarini también envía tarjetas semanales de agradecimiento a los trabajadores que tienen un desempeño extraordinario. La figura 8.3 muestra que los programas de administración de la calidad total miden el desempeño contra las normas de los clientes, no contra las normas determinadas por los ingenieros de calidad de la empresa. Todos los cambios en la organización se orientan hacia el mejoramiento de las percepciones de calidad del consumidor. La figura indica la necesidad de integración, de que se establezcan los requerimientos de los consumidores, se cuantifiquen las medidas de comparación, se fijen objetivos, se realicen estudios de investigación de mercados y se hagan ajustes a la organización para mejorar la calidad. La mejora continua es un proceso siempre en marcha. Las actividades descritas en la figura 8.3 funcionan tanto para vendedores de bienes como de servicios. Sin embargo, los productos de servicio y los servicios al cliente que se ofrecen junto con los bienes tienen algunos aspectos distintivos. Primero se analizan la calidad de los bienes y luego la calidad de los servicios. En general, los vendedores de bienes de consumo e industriales rastrean la satisfacción de sus clientes para investigar su percepción de la calidad del producto midiendo las percepciones de las características del producto listadas en la figura 8.4.16 Dichos estudios miden si las percepciones de una empresa sobre las características del producto se ajustan a las expectativas de los clientes y la forma en que éstas cambian al paso del tiempo. Por ejemplo, cualquier encuesta de satisfacción del cliente investigará un buen desempeño si pregunta: “¿Qué tan bien se desempeña el producto en su función básica?” Para determinar la calidad de una podadora de pasto, un investigador podría preguntar: “¿Qué tan bien corta el pasto la podadora? ¿Elimina la necesidad de bolsas para los desechos?” El investigador puede plantear interrogantes para determinar si la calidad de desempeño del producto fue una agradable sorpresa, algo más allá del desempeño esperado. Preguntas similares cubrirán las otras importantes características del producto. La medición de la calidad del servicio significa comparar las expectativas con el desempeño. Los consumidores que perciben una alta calidad de servicio creen que los proveedores cumplieron sus expectativas. Una y otra vez los estudios han mostrado diferencias entre lo que esperaban los clientes y lo que el personal de servicio, que tiene el primer contacto con ellos, les entregó. Los vendedores que recalcan una estrategia de calidad en el servicio se enfocan en el encuentro de servicio, porque la calidad depende de lo que sucede durante el encuentro que se realiza con este fin. En organizaciones que desean mejorar la calidad de su servicio, los gerentes deben identificar y analizar las necesidades de los clientes y luego establecer especificaciones para cada nivel de servicio. Luego deben entrenar al personal que entra en contacto directo con los clientes y asignarles la responsabilidad de entregar un servicio de calidad. Éste debe estar motivado y ser alentado para cumplir su función con

203


204 FIGURA 8.4

Dimensiones de la calidad en los bienes y servicios

Dimensión de calidad

Característica

Ejemplo

Desempeño

El producto cumple con su función básica.

Una rasuradora da buena afeitada.

Características

El producto tiene dimensiones auxiliares que entregan beneficios secundarios

Un aceite de motor viene en un envase conveniente.

Conformidad con las especificaciones

Hay una baja incidencia de defectos.

Un viñedo nunca vende vino echado a perder.

Confiabilidad

El producto tiene un buen desempeño constante.

Una podadora de pasto funciona bien cada vez que se usa.

Durabilidad

La vida económica del producto es de duración aceptable.

Una motocicleta corre bien muchos años.

Condiciones del servicio

El sistema para servir el producto es eficiente, competente y conveniente.

Diseño estético

El diseño del producto lo hace ver y sentirse como un artículo de calidad.

Una moto para nieve es aerodinámica.

Acceso

Es fácil el contacto con el personal de servicio.

Una visita al dentista no exige una larga espera en la antesala.

Comunicación

El cliente está informado y entiende el servicio y cuánto costará.

Un técnico de computadoras explica las reparaciones que se necesitan sin usar un lenguaje demasiado técnico.

Competencia

Los proveedores del servicio tienen las habilidades requeridas.

Un contador de impuestos está certificado.

Bienes

Un fabricante de software mantiene un número telefónico gratuito con técnicos que pueden responder preguntas correcta y rápidamente.

Servicios

Cortesía

El personal es cortés y amable.

Los cajeros del banco sonríen y desean al cliente “buen día” después de cada transacción.

Confiabilidad

El servicio se desempeña de manera uniforme y el personal es confiable.

Los empleados del servicio de limpieza de la oficina llegan a tiempo cada viernes por la tarde después de las horas de trabajo.

Credibilidad

Los proveedores del servicio tienen integridad.

El médico que realiza un trasplante de corazón es digno de confianza y creíble.

Fuente: Adaptado de David A. Aaker, Managing Brand Equity (Nueva York; Macmillan, 1991), pp. 90-95.

base en estas especificaciones. Por último, encuestas regulares tanto con los clientes (externos) como con los empleados (internos) miden los resultados contra los estándares. Los vendedores investigan la calidad en el servicio para medir la satisfacción de los clientes y su percepción de la calidad en términos de los atributos listados en la figura 8.4. Se agregan más consideraciones de la medición de la entrega de calidad en los bienes y servicios en los capítulos 13, 14 y 15.

Resumen 1. Definir las encuestas y explicar sus ventajas. La encuesta es una herramienta común para hacer preguntas a sujetos de estudio. Ofrecen información rápida, barata y correcta para diversos objetivos. El término encuesta por muestreo se utiliza con frecuencia porque se espera que el sondeo obtenga una muestra representativa de la población meta. 2. Describir el tipo de información que se obtiene en una encuesta. La encuesta usual es un estudio de investigación descriptivo con el objetivo de medir la conciencia, el conocimiento del producto, la conducta de uso de marca, las opiniones, actitudes, etcétera. 3. Identificar las fuentes de error en la investigación por encuestas. Dos grandes formas de error son comunes en la investigación por encuestas. La primera, el error de muestreo aleatorio, es causada por una variación al azar y provoca una muestra que no es absolutamente representativa de la población meta. Estas fallas son inevitables, pero predecibles mediante los métodos estadísticos que se exponen en capítulos posteriores sobre el muestreo. La segunda categoría de error sistemático tiene varias formas. El error de no respuesta se origina en el hecho de que los entrevistados respondan una encuesta. Este tipo de error se reduce al comparar la información demográfica de la población de la muestra con la de la población meta y entonces se debe hacer un esfuerzo especial para entrar en contacto con grupos que no están suficientemente representados. Además, hay un sesgo en las respuestas cuando éstas se falsifican o falsean, ya sea en forma deliberada o inconsciente. Hay cuatro categorías específicas de sesgo en las respuestas: de asentimiento, de extremismo, del entrevistador y de deseabilidad social. Una fuente adicional de errores en las encuestas proviene de problemas administrativos, como incongruencias en las habilidades de los entrevistadores, hacer trampa, errores en la codificación, etcétera.


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4. Distinguir entre las varias categorías de encuestas. Las encuestas se clasifican con base en los métodos de comunicación utilizados, por los

grados de estructura y disfraz en los cuestionarios, y según el tiempo. Los cuestionarios son estructurados, con opciones de respuestas limitadas, o no estructurados, para dar lugar a respuestas abiertas. Las preguntas encubiertas se usan para sondear cuestiones delicadas. Las estrategias consideran la población en un momento determinado o siguen tendencias durante un cierto periodo. El primer enfoque, el estudio transversal, pretende separar a la población en subgrupos significativos. El segundo tipo de estudio, longitudinal, revela cambios importantes en la población al paso del tiempo, y requiere el contacto con diferentes conjuntos de encuestados o con los mismos en repetidas ocasiones. Una forma de estudio longitudinal es el panel de consumidores. Éste es caro, así que a menudo las empresas buscan contratistas que ofrezcan estos servicios a muchas empresas, lo que distribuye los costos entre muchos clientes. 5. Analizar la importancia de la investigación por encuestas en los programas de administración de la calidad total.

La administración de la calidad total es el proceso de implantar y ajustar la estrategia de negocios de una empresa para asegurar la satisfacción de sus clientes con la calidad de sus productos o servicios. El nivel de calidad es la medida en que un bien o servicio corresponde a las expectativas del consumidor. La investigación de mercados realimenta a las corporaciones sobre la calidad de sus bienes y servicios. La implantación de un programa de administración de la calidad total requiere considerable investigación por encuestas, ejecutadas de manera rutinaria, para pedir a los clientes que califiquen una empresa contra sus competidores. También mide las actitudes de los empleados y vigila el desempeño de la empresa contra sus normas de comparación. Después de identificar los problemas y deseos de los clientes, la gerencia rastrea las calificaciones de satisfacción y calidad en olas sucesivas. La investigación de la administración de calidad total es un proceso para que haya una mejora continua en la calidad que funcione tanto para los vendedores de bienes como para los proveedores de servicios.

Términos y conceptos clave Potenciales entrevistados Encuesta por muestreo Error aleatorio de la muestra Error sistemático Sesgo de la muestra Error del encuestado Error de no respuesta Quien no responde No contactos Rechazos

Sesgo de autoselección Sesgos en la respuesta Sesgo de asentimiento Sesgo de extremismo Sesgo del entrevistador Sesgo de deseabilidad social Error administrativo Error en el procesamiento de datos Error en la selección de la muestra Error del encuestador

Engaño del encuestado Pregunta estructurada Preguntas encubiertas Preguntas no encubiertas Pregunta no estructurada Estudio transversal Estudio longitudinal Estudio de rastreo o de tracking Panel de consumidores Administración de la calidad total

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Nombre varias aplicaciones que no sean de negocios para la investigación por encuestas. 2. ¿Qué es el sesgo de autoselección? 3. ¿Las encuestas tienden a recabar datos cuantitativos o cualitativos? ¿Qué tipo de información suelen medir? 4. Proporcione un ejemplo de cada tipo de error listado en la figura 8.1. 5. En una encuesta, varios directivos de empresa dijeron que preferirían reubicar sus empresas en Atlanta (primera elección), San Diego, Tampa, Los Ángeles o Boston. Entre quienes dijeron que construirían el espacio requerido de oficinas durante el año siguiente, se les preguntó dónde lo harían. Ellos respondieron que planeaban construir en Nueva York, Los Ángeles, San Francisco o Chicago. Explique la diferencia. 6. ¿Qué fuentes potenciales de error podrían asociarse con las siguientes situaciones? a) En una encuesta de viajeros frecuentes de 50 años de edad y mayores, los investigadores concluyeron que el precio no tiene un papel significativo en los traslados aéreos, porque sólo 25 por ciento señaló que el precio es la consideración más

b)

c)

d)

e)

importante para determinar dónde y cómo viaja, mientras que 35 por ciento indica que el precio no es importante. Una encuesta de votantes determina que a la mayoría no le gustan los anuncios políticos negativos, ni la publicidad de un candidato que critica o expone secretos sobre la “ropa sucia” del oponente. Los investigadores que deben conducir una entrevista personal de 45 minutos deciden ofrecer $10 a quien les responda porque creen que la gente que vende sus opiniones es más común que alguien que habla con un extraño durante 45 minutos. A los representantes de ventas de una empresa les piden que informen sobre el porcentaje de tiempo que ocupan en presentaciones a prospectos, viajando, hablando por teléfono, en reuniones, trabajando en la computadora y realizando otras actividades relativas al puesto. Un paquete para conocer la dureza del agua en el hogar incluye una encuesta con una gráfica a color y una tira plástica que se debe mojar en agua caliente. Las instrucciones vienen en seis pasos, sobre cómo comparar el color de la tira plástica con la gráfica a color que indica la dureza del agua.

7. Se pregunta en una muestra a estudiantes de 14 años si alguna vez han fumado cigarrillos. Se les pide que

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8. 9. 10.

11. 12.


respondan de manera verbal en presencia de otros 13. Suponga que usted es el director de investigación de estudiantes. ¿Qué tipos de error se podrían cometer en este mercados de la oficina de turismo de su estado. Evalúe proceso? las necesidades de información del estado, e identifique la Una encuesta de la National Endowment for the Arts información que recogerá en una encuesta de turistas que lo preguntaba:“¿Ha leído usted un libro durante el año pasado?” visitan. ¿Qué sesgo en la respuesta se podría dar? 14. ÉTICA Un investigador envía 2 000 cuestionarios vía correo Nombre algunos objetivos comunes de las encuestas electrónico. Cincuenta se devuelven porque el domicilio transversales. es incorrecto. De los 1 950 cuestionarios entregados, 100 Ofrezca un ejemplo de una situación política en que podría son llenados y devueltos por la misma vía; sin embargo, ser útil una investigación longitudinal. Señale algunos 40 de los remitentes escribieron que no querían participar objetivos comunes en un estudio de este tipo en una en la encuesta. El investigador indica que el porcentaje de situación de negocios. respuesta es de 5 por ciento. ¿Es correcto? ¿Cuáles son las ventajas y desventajas del uso de paneles de 15. RED Ubicado en la Universidad de Connecticut, el Roper consumidores? Center es la mayor biblioteca de datos de opinión pública Hojee su periódico local para encontrar algunas historias del mundo. Encontrará una revista de encuestas en línea derivadas de resultados de una investigación por encuestas. y la metodología y las conclusiones de muchas de ellas ¿Fue adecuada la metodología empleada en el estudio? ¿Podría en www.ropercenter.uconn.edu. Prepare un informe ser designada como una investigación tendenciosa? sobre un artículo o estudio de su elección.


Vaya a Survey Monkey (www.surveymonkey.com) Luego visite www.mysurvey.com. ¿Cuál es la diferencia entre estos dos sitios web en términos de los servicios que ofrecen a los usuarios? 2. RED Las Encuestas Nacionales Longitudinales (ENL) conducidas por la Oficina de Estadísticas Laborales ofrecen datos sobre la experiencia de la fuerza de trabajo (fuerza de trabajo actual y estatus de empleo, historial laboral y características del puesto actual o anterior) de cinco grupos de la población estadounidense.Vaya a www.bls.gov/ RED

opub/hom/homtoc.htm para aprender de los objetivos y metodología de este estudio. ¿Qué tan correcta considera la información contenida aquí? ¿Qué fuentes de error podría haber en los datos? 3. Pida a una muestra pequeña de estudiantes de su universidad local que le digan sus calificaciones. Luego trate de encontrar las calificaciones promedio de los estudiantes de su escuela. Si tiene que hacerlo, pregunte a varios profesores su opinión. ¿Parece que los datos de los estudiantes están sujetos a error? Explique.

Caso 8.1 Las pruebas de redacción de SAT y ACT Los exámenes colegiales de ingreso ACT y SAT fueron en alguna época totalmente de opción múltiple, pero en fechas recientes comenzaron a incluir la redacción de un ensayo (opcional en el caso de ACT). Algunos investigadores han indagado la forma en que las pruebas de ensayo son usadas por las oficinas de admisión de los colegios que observan los resultados de las pruebas durante el proceso de selección.17 Una investigación inicial por encuestas sugiere que algunos funcionarios del área de admisión tienen reservas sobre la prueba de ensayos. ACT, Inc. informó que entre las escuelas que encuestó, sólo alrededor de una quinta parte exige que los solicitantes presenten la parte de redacción del examen. Otra quinta parte recomienda (pero no exige) que se escriba el ensayo. Kaplan, Inc., que comercializa servicios de preparación para el examen, también hizo sus investigaciones. Preguntó a 374 colegios si usarían la prueba de redacción de SAT para seleccionar candidatos. Casi la mitad (47 por ciento) dijo que no. Otro 22 por ciento dijo que la usaría, pero que le daría menos

peso que a las calificaciones de matemáticas y de comunicación verbal. Kaplan también encuesta a estudiantes que capacita para que presenten los exámenes. En su sitio web, la empresa dice: “¡A más de 25 por ciento de los estudiantes se les agotó el tiempo para el ensayo!”

Preguntas 1. ¿Qué objetivos tendría la encuesta de ACT para preguntar a los colegios la forma en que usan su prueba de ensayo? ¿Qué objetivos tendría Kaplan para su investigación por encuesta? 2. Si usted fuera mercadólogo del College Board (la empresa de SAT) o de ACT, Inc., ¿qué información adicional querría recabar después de recibir los resultados que aquí se describen? 3. ¿Qué fuentes de error o sesgo en la respuesta podrían presentarse en las encuestas descritas?


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Caso 8.2 Turner’s Department Store Turner’s ha estado en operación desde hace 47 años. Su primera tienda se ubicó en el centro de la ciudad, pero la organización se ha ampliado con los años. La cadena operaba diez tiendas departamentales y otras más pequeñas, que iban en tamaño desde 10 000 hasta 60 000 pies cuadrados de superficie. Todas se localizaban en una sola área metropolitana con una población aproximada de 600 000 personas. El volumen principal de ventas de la empresa estaba en los bienes perecederos, aunque también manejaba equipos y pequeños aparatos para el hogar en todas sus tiendas, así como grandes aparatos domésticos en algunas sucursales. El ahorro en precios en las marcas de fama era el acento primario de la estrategia de comercialización de Turner’s. Cuando consideró su primera gran aventura en la investigación por encuestas, el señor Clay Turner, vicepresidente eje-

cutivo, dijo: “Queremos encontrar lo que los clientes y no clientes piensan de nosotros, y saber qué direcciones podemos tomar para obtener una mayor parte del mercado.” Entonces envió una lista de necesidades de investigación (véase la figura 8.2-1 del caso) a varios consultores de investigación de mercados.

Preguntas 1. ¿Se ha definido de forma adecuada el problema para la investigación de mercados? 2. ¿Qué tipo de encuesta recomendaría? 3. ¿Qué fuentes de errores en la encuesta son más probables en este proyecto? 4. Prepare una breve propuesta de investigación para este proyecto.

Nota: Los nombres son ficticios para asegurar la confidencialidad.

Caso 8.2-1 Necesidades de investigación de Turner’s Department Stores No buscamos elogios ni halagos, sino una evaluación tan honesta como sea posible. Las preguntas aquí contenidas son simples sugerencias y pueden ser ampliadas, condensadas o modificadas según las necesidades para llegar a un resumen con el que podamos trabajar. Lo que Turner’s desea saber es: “¿Cómo considera la gente a Turner’s, y qué debemos hacer para merecer más sus compras?” Apreciaremos que nos envíe: 1. El cuestionario que sugiere. 2. El tamaño o tamaños de la muestra. 3. Grado de precisión esperada. 4. Costo o costos. 5. Marco de tiempo en que se puede realizar el estudio. 6. Tipo de sumario o sumarios que se pueden entregar al concluir la investigación. 7. Recomendaciones para la acción. Tal vez el estudio debe incluir todo o parte de lo siguiente: 1. Un muestreo suficiente para preparar un cuadro general. 2. La muestra se debe dividir de forma tan equitativa como sea posible entre la gente que compra con frecuencia en Turner’s y la que lo hace en ocasiones, rara vez o nunca. 3. La muestra debe incluir diversos niveles de ingreso de forma tan equitativa como sea posible, en relación con los niveles específicos de ingreso respecto del total, tal vez: $ 8 000 - $15 000 $15 001 - $35 000 $35 001 - $55 000 $55 001 - $75 000 Más de $75 000 4. La muestra debe incluir un desglose por edad: menos de 25, 25-35, 35-44, más de 44.

5. La muestra debe considerar la composición de la familia: edad de los hijos, si los hay, y número de hijos e hijas. 6. Determinar entre aquellos que compran con frecuencia o de forma ocasional en Turner’s, en qué departamentos lo hacen (Ejemplos: ropa de hombre, de mujer, deportiva, medias, accesorios; cosméticos y perfumes; calzado de hombres, mujeres y niños; joyería; textiles, blancos, sábanas, toallas, colchas, cortinas; pequeños electrodomésticos; grandes electrodomésticos; artículos para el hogar; regalos; porcelana; cristalería; lámparas, radios y televisores; ropa de niños, niñas, infantes.) 7. Alguna idea de la lectura de la publicidad de Turner’s en periódicos, de preferencia entre varios niveles de ingresos. 8. En qué forma nos percibe la gente en relación con otras empresas locales de venta minorista (Sears, Macy’s, JCPenney's, Kmart, Bloomingsdale’s); La mercancía de Turner’s es como la de Las modas de Turner’s son como las de Los precios de Turner’s son como los de La apariencia de las tiendas de Turner’s es como la de La publicidad de Turner’s es como la de Los precios de Turner’s son tan bajos o más bajos que los de 9. Los vendedores de Turner’s: ayudan ; son corteses ; son descorteses; no ayudan. 10. De quienes no compran enTurner’s:“Compraría más en Turner’s si ____________________________” 11. La publicidad de Turner’s es: informativa ; no informativa; algunas veces es honesta: no precisa


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12. ¿Considera que Turner’s maneja un gran número de marcas bien conocidas? 13. Entre quienes compran con frecuencia en Turner’s: ¿Compra usted principalmente en la tienda más cercana? ¿O va a otra tienda de Turner’s? ¿Cuál? 14. Cuando usted va a Turner’s con una compra específica en mente, ¿suele encontrarla? (Esto se aplica en particular a los artículos de uso cotidiano como medias, ropa interior, ropa de mezclilla, accesorios para el hogar, electrodomésticos pequeños, étcetera.) 15. Si quien responde tiene una cuenta de cargo de Turner’s: ¿Es inmediata la autorización del cargo? 16. ¿Cuándo compró por última vez en Turner’s? (Hace una semana, hace un mes, hace tres meses.)

17. Si quien responde ha comprado antes en Turner’s, pero ya no lo hace, ¿es por una mala experiencia? ¿Crédito? ¿Cambio, devolución o ajuste de una compra de mercancía? excelentes; 18. Los valores de Turner’s son: buenos; adecuados; pobres. 19. Turner’s tiene: alguna mercancía irregular y segun; mucha irregular y segundas ; toda das es de primera calidad . 20. Creo que la mercancía irregular y las segundas ofrecen un excelente valor: sí ; no

Caso 8.3 Walker Information Group Walker Information Group es una de las quince empresas de investigación de mercados más grandes del mundo. Sus ingresos totales rebasan el de nombres tan bien conocidos como J. D. Power and Associates, Roper y Yankelovich Partners. Los clientes de Walker incluyen a muchos de Fortune 500 y a líderes de la aristocracia industrial como Cummins Engine Company, Lenscrafters, Continental Cablevision, Florida Power and Light y Oglethorpe Power Corporation. Esta empresa con sede en Indianápolis fue fundada en 1939 como un servicio de entrevistas de campo por Tommie Walker, madre de Frank Walker, el actual presidente y director general de la organización. En la década de los años 1920, el fallecido esposo de Tommie Walker trabajaba en un banco que estaba considerando patrocinar un programa de radio con música clásica en Indianápolis. El banco quería saber quién escuchaba este programa. Se contrató a Tommie para que hiciera las entrevistas. Después, las referencias le dieron más trabajo de entrevistas para encuestas. Durante una entrevista con una mujer cuyo esposo era gerente de distrito de ventas de la cadena abarrotera A&P, supo que ésta buscaba un encuestador en el Medio Oeste. Al gerente de ventas le gustó Tommie, pero no estaba dispuesto a contratar a nadie que no tuviera una empresa formal, personal de campo y seguro. Tommie fundó Walker Marketing Research el 20 de octubre de 1939 y sus operaciones con A&P duraron 17 años. En la actualidad, Walker Group se especializa en negocios, cuidados de la salud e investigación del consumidor, así como en marketing de bases de datos. La empresa está organizada en seis unidades estratégicas de negocios: Walker Market Research and Analysis suministra servicios tradicionales de investigación de mercados, que van desde el diseño de cuestionarios y recolección de datos hasta análisis y consultas avanzadas. Walker es experto en ayudar a las empresas a medir cómo son percibidas sus acciones por las audiencias más importantes para ellas, y la forma en que estas percepciones afectan su imagen, reputación, ciudadanía corporativa, reclutamiento, ventas y otros aspectos.

Data Source es una unidad de negocios dedicada sobre todo a la recolección y procesamiento de datos. Se especializa en el acopio telefónico. Customer Satisfaction Measurement (CSM), como su nombre lo indica, se especializa en medir la satisfacción del cliente y en ayudar a mejorar las relaciones entre clientes y proveedores. CSM Worldwide Network trabaja en más de 50 países. Es la primera red internacional de negocios de investigación y de consultoría profesionales dedicada a la medición y administración de la satisfacción del cliente. Esta unidad garantiza que la investigación de la satisfacción del cliente en múltiples países sea congruente, ya que incorpora las condiciones locales y las normas culturales, y capacita a los miembros de la red para que usen métodos consistentes que permitan la estandarización y comparación de la información de país a país. Walker Direct diseña y desarrolla bases de datos y ejecuta programas de marketing directo que ayudan a generar pistas de negocios y a captar fondos para organizaciones sin fines de lucro. Walker Clinical es una empresa de investigación de productos de cuidado de la salud. Ayuda a fabricantes de equipo médico, productos farmacéuticos y de consumo a verificar qué tan bien funcionan sus nuevos productos y si le gustan a los clientes.

Preguntas 1. ¿Qué tipo de proyectos de investigación por encuestas a la medida, podría realizar Walker Market Research and Analysis para sus clientes? 2. ¿Qué etapas se incluyen en la realización de una encuesta? ¿Para qué etapas podría contratar una empresa a un proveedor de investigación como Walker Marketing Research and Analysis? 3. ¿Cuál es el propósito de medir la satisfacción del cliente? 4. ¿Qué medidas, fuera de las conclusiones de las encuestas, podría usar una empresa para evaluar la eficacia de un programa de administración de calidad total?

E R

L T A D O

S

P A S

E J A IZ D

U

N R E

CAPÍTULO 9

INVESTIGACIÓN POR ENCUESTAS: MÉTODOS BÁSICOS DE COMUNICACIÓN CON LOS POTENCIALES ENTREVISTADOS

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. Resumir las formas en que los investigadores recolectan información a través de entrevistas. 2. Comparar las ventajas y desventajas de las entrevistas de puerta en puerta, intercepción en los centros comerciales y las entrevistas por teléfono. 3. Evaluar las ventajas y desventajas de distribuir cuestionarios por correo, Internet y otros medios. 4. Analizar la importancia de hacer prepruebas de los cuestionarios. 5. Describir las cuestiones éticas implicadas en la investigación por encuestas.

Semblanza del capítulo: LinkedIn encuesta a los clientes donde se encuentren en línea “No es lo que sabes, sino a quién conoces”, es una frase que tal vez suene exagerada, pero la mayoría de las personas estaría de acuerdo con la idea de que tener una red de amigos y colegas ayuda a conseguir empleo, a hacer una venta o a cumplir otros objetivos. Gracias a Internet, más y más redes se forman y operan en línea, algunas veces por conducto de servicios como LinkedIn.1 Los cinco millones de miembros de esta red han registrado y proporcionado datos sobre su historial de trabajo, intereses y los individuos que conocen. Esta última categoría de información es la clave de la forma en que LinkedIn funciona; en lugar de colocar la información a disposición de cualquiera, el servicio permite que contacte a personas que ya conoce para pedirles que lo presenten con alguien que ellas conocen. LinkedIn crece por referencias, no por publicidad, así que el marketing de la empresa se orienta a identificar formas de hacer más atractivo y útil el sitio. En cierto momento, LinkedIn consideraba modos de atraer a miembros para que contrataran más servicios. Konstantin Guericke, su cofundador, pensó que a los usuarios les gustaría agregar fotografías a sus perfiles, pero no estaba seguro de que apreciarían ese servicio, así que decidió realizar una encuesta. ¿Cuál es el mejor sitio para llegar hasta los usuarios de un servicio en línea? Desde luego, en Internet. Guericke visualizó una encuesta que identificara un grupo de nuevos servicios que LinkedIn podría ofrecer, y pidió a los usuarios que seleccionaran las ideas que les gustaban. Para esta simple consulta, recurrió a un servicio llamado Zoomerang, que ofrecía el software para que LinkedIn preparara la encuesta en línea, la enviara a sus suscriptores y contabilizara los resultados. La empresa supo rápidamente que a la mitad de sus usuarios le gustaría colocar fotografías, pero que muchos más (80 por ciento) querían una función de búsqueda que les permitiera

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encontrar personas con las cuales habían trabajado antes. Apenas un mes después, LinkedIn agregó una utilería de búsqueda y otros servicios que la encuesta determinó que eran populares.

Medios usados para comunicarse con potenciales entrevistados Con el fin de obtener datos a través de encuestas, durante la mayor parte del siglo xx, se requirió invitar a individuos para que contestaran preguntas a entrevistadores humanos (entrevistas) o preguntas que se leían a sí mismos (cuestionarios). Los entrevistadores se comunicaban cara a cara con los encuestados o por vía telefónica, o éstos llenaban cuestionarios en papel distribuidos por correo que se aplicaban ellos mismos. Estos medios de aplicación de entrevistas aún son populares entre los investigadores de mercados. Sin embargo, como ya se mencionó en los capítulos 2 y 7, la tecnología digital sigue causando repercusiones profundas en la sociedad en general y en la investigación de mercados en particular. Su mayor impacto está en la creación de nuevas formas de medios de comunicación.

Medios interactivos humanos y medios electrónicos interactivos Los servicios electrónicos de búsqueda de pareja se han convertido en un ejemplo exitoso y popular de los medios electrónicos interactivos.

Cuando dos personas entablan conversación, tiene lugar una interacción humana. Los medios interactivos humanos son una forma personal de comunicación. Una persona dirige un mensaje a otro individuo (o pequeño grupo), con el que interactúa. Cuando la mayoría de las personas piensa en las entrevistas, imagina a dos individuos dialogando cara a cara o conversando por teléfono. Los medios electrónicos interactivos permiten a los vendedores llegar a grandes audiencias, personalizar mensajes individuales e interactuar mediante la tecnología digital. En gran medida, estos medios están controlados por los mismos usuarios, no se requiere que ningún otro sujeto esté presente. Quienes hoy responden encuestas no son miembros pasivos de una audiencia: participan de forma activa en una comunicación de dos vías mediante los medios electrónicos interactivos. Internet está impactando de forma espectacular muchas estrategias de investigación de las organizaciones, y constituye un ejemplo destacado de los nuevos medios electrónicos interactivos. Los consumidores determinan a qué información se exponen al elegir los sitios que visitan y bloquean o cierran los molestos pop-up. Los medios electrónicos interactivos también incluyen materiales en CDROM y DVD, sistemas telefónicos de tonos, quioscos interactivos con pantallas de contacto en las tiendas y otras formas de tecnología digital.

© MICHAEL NEWMAN/ PHOTOEDIT

Medios no interactivos El tradicional cuestionario que se recibe por correo y es llenado no admite diálogos ni intercambios de información que permitan una retroalimentación inmediata. Así que, desde esta perspectiva, los cuestionarios impresos en papel y autoaplicados, son medios no interactivos. Esto no significa que carezcan de ventajas, sólo que este tipo de encuesta es menos flexible que las aplicadas por medios de comunicación interactivos. Cada técnica para realizar encuestas tiene ventajas y desventajas. El propósito de este capítulo es explicar en qué situaciones los investigadores deben usar los diferentes tipos de encuestas. El capítulo comienza con una exposición de aquellas que usan entrevistas vivas; luego pasa a los cuestionarios no interactivos autoaplicados, y por último explica cómo Internet y la tecnología digital están cambiando de manera tan radical la investigación por encuestas.

Capítulo 9. Investigación por encuestas: métodos básicos de comunicación con los encuestados

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E M:Metrics encuentra consumidores en Internet y en el teléfono Los teléfonos celulares son útiles para mucho más cosas que para sólo hacer y recibir llamadas. Quienes venden estos aparatos o entregan contenido para éstos (“medios móviles”), quieren saber la forma en que los consumidores los usan. Algunos interesados obtienen respuestas de M:Metrics. La empresa combina datos derivados del software de monitoreo instalado en los teléfonos en un grupo de muestra, con entrevistas mensuales a dueños de celulares. ¿Dónde encontrar a estos consumidores que tal vez ni siquiera tengan una línea telefónica fija que aparezca en el directorio? M:Metrics realiza encuestas en línea. Para cierto tipo de productos podría ser difícil conseguir un grupo representativo de usuarios en línea, pero como es poco probable que los dueños de teléfonos celulares tengan atraso tecnológico, no es difícil integrar la muestra mensual de más de 20 000 consumidores. ¿Cuál es el aprendizaje para los clientes de M:Metrics? La combinación de los resultados del monitoreo con las encuestas revela datos demográficos y de uso. Por una parte, estos datos muestran que los juegos son importantes. Alrededor de un tercio de hombres y otro tanto de mujeres juegan en sus teléfonos

por lo menos una vez al mes. Casi la misma cantidad envió y recibió mensajes de texto. Otras actividades populares incluyen la recepción de noticias o información con un navegador de Internet y la compra de tonos de timbre. La mayoría de los sitios de medios móviles visitados incluye ESPN Sports News, Yahoo! y Google.

Fuentes: Con base en Michael Myser, “Market Research: How M:Metrics is Making Mobile Content Count”, Business 2.0, descargado de InfoTrack en www.galenet. com; M:Metrics, “M:Metrics Reports that in Battle of Portals Yahoo! Has Early Lead in Mobile Domain”, boletín de prensa, 30 de enero de 2006, www.mmetrics.com; y M:Metrics, “Mobile Market Measurement”, página de “Services” del sitio de M:Metrics en la Web, www.mmetrics.com, visitado el 14 de febrero de 2006.

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Entrevistas personales Para realizar entrevistas, el investigador entra en contacto personal con los individuos, ya sea de puerta en puerta o al interceptarlos en los centros comerciales, aunque éstas también tienen lugar por teléfono. Es tradicional que los investigadores registren los resultados de las entrevistas con papel y lápiz, pero las computadoras apoyan cada vez más la investigación por encuestas. En esta sección se examinarán las características generales de las entrevistas personales cara a cara, para luego compararlas con las propias de las entrevistas personales de puerta en puerta y con las realizadas en los centros comerciales. En la sección siguiente se examinarán las entrevistas telefónicas. Aunque la historia de la investigación de mercados es una materia pendiente, sabemos que la recolección de información mediante el contacto cara a cara viene de mucho tiempo atrás. Se utilizaron censos periódicos para fijar impuestos y ayudar a la conscripción militar en los antiguos imperios de Egipto y Roma.2 Durante la Edad Media las familias comerciantes de Fugger y Rothschild prosperaron en parte porque sus extensas organizaciones les permitieron obtener información antes que sus competidores.3 En la actualidad es muy frecuente ver a los investigadores por encuestas en los centros comerciales y en las esquinas diciendo: “Buenas tardes, me llamo _______________________. Trabajo en ______________ Marketing Research Company, y estamos realizando una encuesta sobre____________________.” Así una entrevista personal es una forma de comunicación directa en que un investigador hace preguntas cara a cara. Este método, flexible y versátil, es un diálogo entre entrevistador y entrevistado.

Ventajas de las entrevistas personales Los investigadores de mercados saben que las entrevistas personales ofrecen muchas ventajas únicas. Una de las más importantes es la oportunidad de tener retroalimentación.

OPORTUNIDAD DE REALIMENTACIÓN Las entrevistas personales brindan la oportunidad de realimentación y de hacer aclaraciones. Por ejemplo, si un consumidor es reticente a ofrecer información delicada, el entrevistador le puede ofrecer

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La Encuesta Social General pasa a ser cara a cara

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¿Usted es feliz? Si usted considera que tiene más problemas de los que alguna vez tuvo, entonces tiene algunos compañeros en Estados Unidos. En 2004 el Centro Nacional de Investigación de la Opinión (cNIO), con sede en Chicago, le preguntó a 1 340 personas sobre hechos negativos en su vida, y comparó sus respuestas con las obtenidas en 1991. La proporción de gente que informaba al menos un hecho negativo significativo en su vida, pasó de 88 por ciento en 1991 a 92 por ciento en 2004. Los problemas más frecuentes se referían a la incapacidad para afrontar el cuidado de la salud, el pago de cuentas crecientes, el desempleo y dificultades en las relaciones personales. Desde luego, mucha gente es feliz a pesar de sus problemas. La gente que describió hechos negativos en su vida era una submuestra de la Encuesta Social General del CNIO. En dicho sondeo, esta organización ha recolectado datos mediante entrevistas personales desde 1972. El centro condujo la encuesta una vez al año hasta

1994, cuando empezó a recabar datos bianvales. La encuesta incluye tópicos sobre conductas como el consumo de alcohol y marihuana, la afiliación a diversas instituciones, así como las actitudes relativas a diversos temas, entre otros, crimen y castigo, la confianza en las instituciones y las relaciones raciales. Las metas del estudio incluyen la observación de tendencias en la sociedad estadounidense, muchas de las cuales son importantes para los mercadólogos. Por ejemplo, el estudio ha detectado fuertes tendencias hacia un mayor apoyo a la igualdad racial y las libertades civiles. La General Social Survey se responde en un promedio de 90 minutos, pero el equipo de investigación del CNIO ha alcanzado tasas de respuesta de 70 por ciento y mayores. Para una encuesta de esta duración y con el fin de obtener una alta participación, las entrevistas personales son importantes, aun cuando este formato sea relativamente caro.

Fuentes: Con base en Sharon Jayson, “Unhappiness Has Risen in the Past Decade”, USA Today, 9 de enero de 2006, www.usatoday.com; y National Opinion Research Center (NORC), “General Social Survey: GSS Study Description” y “General Social Survey: Study FAQs”, página de proyectos en el sitio de CNIO (NORC, por sus siglas en inglés) en la Web, www.norc.org, visitado el 14 de febrero de 2006.

asegurar que sus respuestas se mantendrán estrictamente confidenciales. Las entrevistas personales ofrecen el menor riesgo de que los encuestados malinterpreten las preguntas, porque un entrevistador que percibe la confusión aclara la instrucción o pregunta. Las circunstancias pueden dictar que al término de la encuesta, quien responde reciba información adicional referente al propósito del estudio. Estas aclaraciones se logran con facilidad con una entrevista personal. Si la realimentación indica que alguna pregunta o grupo de preguntas es especialmente confuso, el investigador hace modificaciones que faciliten la comprensión del cuestionario.

SONDEO DE PREGUNTAS COMPLEJAS Otra característica importante de las entrevistas personales es que ofrecen la oportunidad de hacer un seguimiento por sondeo. Si una respuesta es demasiado lacónica o algo confusa, el investigador tiene la oportunidad de pedir una explicación más amplia o clara. En esta indagatoria, pide aclaraciones con preguntas estandarizadas como: “¿Me puede decir más sobre lo que usted tenía en mente?” (Vea el tema de la investigación exploratoria en el capítulo 6, donde se expone un amplio análisis sobre el sondeo.) Aunque se espera que los entrevistadores formulen las preguntas exactamente como aparecen en el cuestionario, este seguimiento les permite alguna flexibilidad. Con base en el propósito de la investigación, las entrevistas personales varían en cuanto a la estructura de las preguntas y la cantidad de sondeo requerida, y son de especial utilidad para obtener información no estructurada. Además, los entrevistadores hábiles manejan preguntas complejas, lo que no es posible hacer con facilidad en encuestas telefónicas o por correo.

DURACIÓN DE LA ENTREVISTA Si el objetivo de la investigación requiere un cuestionario muy largo, la entrevista personal es la única opción. Una regla práctica sobre las encuestas por correo es que no deben exceder de seis páginas, y las entrevistas telefónicas suelen durar menos de 10 minutos. En contraste, una entrevista personal puede ser mucho más


larga, tal vez de hora y media. Sin embargo, mientras más dure la entrevista, no importa cuál sea su forma, más se debería compensar al entrevistado por su tiempo y participación. Los investigadores también deben tener claro qué tan larga debe ser la duración del diálogo de apertura para solicitar la participación. Las encuestas en línea deben incluir un medidor que muestre el avance hacia la conclusión de la tarea.

INTEGRIDAD DEL CUESTIONARIO La interacción entre un encuestador bien capacitado y alguien que acepta una entrevista personal incrementa la probabilidad de que el segundo responda todo el cuestionario, logro difícil de alcanzar en una entrevista telefónica, ya que si el interlocutor comienza a aburrirse, termina la entrevista a su arbitrio simplemente colgando el teléfono. A su vez, la autoaplicación de un cuestionario por correo requiere todavía más esfuerzo del encuestado, pues más que escribir respuestas largas, puede dejar de contestar algunas preguntas. Es menos probable que ocurra la no respuesta a un ítem –no contestar una pregunta– cuando un investigador experimentado hace las preguntas de forma directa.

APOYOS Y AYUDAS VISUALES Las entrevistas cara a cara permiten al investigador enseñar muestras de nuevos productos, bosquejos de publicidad y otras ayudas visuales. Cuando Lego Group quiso introducir nuevos juegos de trenes para sus famosos bloques de construcción, la empresa se enfocó en adultos que construyen modelos complejos con su producto. La empresa invitó a adultos que intercambiaban ideas en el sitio web de Lego para que visitaran sus oficinas de Nueva York, donde vieron sus ideas y aportaron sus opiniones; aunque terminaron por rechazar todos los conceptos de la empresa, sugirieron algo diferente: el tren Santa Fe Super Chief, que se agotó en dos semanas después de la publicidad exclusiva y entusiasta de boca en boca.4 Esta investigación no se podría haber realizado en una entrevista telefónica o en una encuesta por correo. Los estudios de mercado que utilizan ayudas visuales se han hecho cada vez más populares con los investigadores que exploran conceptos de películas, problemas publicitarios y el conocimiento de artistas por parte del auditorio. La investigación para el cine con frecuencia inicia con la exposición de cintas de video del posible elenco. Después de que se ha producido la película, se muestran cortos y se hacen entrevistas para evaluar su atractivo, en especial de las escenas que se deben destacar en los anuncios.

ALTA PARTICIPACIÓN Aunque algunas personas rechazan participar en una encuesta, la presencia de un entrevistador suele incrementar el porcentaje de quienes están dispuestos a responderla. Es común pedir a los encuestados que no lean ni escriban; todo lo que deben hacer es hablar. A muchas personas les gusta compartir información y puntos de vista con entrevistadores amables y simpáticos. Es frecuente que la gente dude más en decir “no” a una persona cara a cara, que por teléfono o mediante algún contacto impersonal.

Desventajas de las entrevistas personales Las entrevistas personales también tienen algunas desventajas. Por ejemplo, puesto que los entrevistados no son anónimos, son renuentes a entregar información confidencial a otra persona. Suponga que una encuesta pregunta a altos directivos:“¿Ve usted alguna gran inestabilidad o amenaza interna (personas, dinero, materiales, etc.) para sus objetivos de marketing?” Muchos gerentes podrían no ser francos al responder esta delicada pregunta en una entrevista personal, en la cual se conoce su identidad.

INFLUENCIA DEL ENTREVISTADOR Cierta evidencia sugiere que las características demográficas del entrevistador influyen en las respuestas. Por ejemplo, un estudio reveló que los varones generaban más variaciones que las entrevistadoras, en una encuesta en que 85 por ciento de los consultados eran mujeres. Encuestadores de más edad que entrevistaban a personas de más edad generaban mayor variación que otras combinaciones de edades, mientras que entrevistadores más jóvenes que encuestaban a más jóvenes generaban menor variación.

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El uso diferenciado de técnicas por los entrevistadores es una fuente de sesgo. El replanteamiento de una pregunta, el tono de voz y la apariencia del encuestador influyen en las respuestas. Considere el caso de quien ha realizado 100 entrevistas personales, y en la siguiente puede perder la concentración y percibir de manera selectiva o anticipar las respuestas, entonces su interpretación quizá difiera de la intención del entrevistado. Por lo general, el público cree que la persona que se dedica a la investigación de mercados es un científico consagrado. Por desgracia, algunos no se ajustan a ese ideal. Existe una considerable variación entre los entrevistadores: es posible que hagan trampa con el fin de ahorrar tiempo y energía y falseen sus informes llenando ellos mismos parte o todo el cuestionario. Es importante tener control sobre los entrevistadores para asegurarse de que las preguntas embarazosas, difíciles o que consumen tiempo, se manejen en forma adecuada.

FALTA DE ANONIMATO PARA EL ENCUESTADO Como en una entrevista personal el encuestado no es anónimo, y puede rechazar la idea de entregar información confidencial a otra persona, a menudo los investigadores gastan mucho tiempo y esfuerzo para redactar cuestiones delicadas con el fin de evitar el sesgo de deseabilidad social. Por ejemplo, el entrevistador puede mostrar al entrevistado una tarjeta que liste posibles respuestas y pedirle que lea el número de una categoría en lugar de que verbalice respuestas sensibles.

COSTO Las entrevistas personales son costosas, mucho más que las encuestas por correo, Internet o teléfono. La proximidad geográfica de los entrevistados, la duración y complejidad del cuestionario y el número de personas que no responden porque no se les halló (no estuvieron en casa), son factores que influyen en su costo.

Entrevistas de puerta en puerta y de intercepción en centros comerciales Las entrevistas personales se realizan en el hogar u oficina de los consultados o en muchos otros sitios, y son cada vez más frecuentes en los centros comerciales. Las entrevistas de intercepción en estos sitios permiten la realización rápida de muchas entrevistas. A menudo se intercepta a los encuestados en áreas públicas de los centros comerciales y luego se les pide que asistan a una instalación permanente de investigación para probar nuevos alimentos o ver anuncios. El local de entrevistas suele influir en el porcentaje de participación y con ello en la mayor o menor medida en que la muestra representa a la población.

ENTREVISTAS DE PUERTA EN PUERTA La presencia de un entrevistador en la puerta suele incrementar la probabilidad de que una persona esté dispuesta a responder una encuesta. Como las entrevistas de puerta en puerta incrementan la tasa de participación, ofrecen una muestra más representativa de la población que los cuestionarios por correo. Por ejemplo, los porcentajes de respuesta a las encuestas por correo son significativamente más bajas entre los hispanos, al margen de que el cuestionario esté en inglés o en español.5 La gente que no tiene teléfono, que no está incluida en el directorio telefónico, o que por otras razones es difícil de contactar, puede ser abordada con las entrevistas de puerta en puerta. Sin embargo, éstas pueden representar menos a algunos grupos y representar más a otros, según las áreas geográficas que se incluyan. Las entrevistas de puerta en puerta pueden excluir a individuos que viven en unidades de viviendas múltiples con sistemas de seguridad y en edificios de departamentos muy altos, o ejecutivos que están demasiado ocupados como para conceder entrevistas personales en horas hábiles. Otras personas, por razones de seguridad, simplemente no abrirán la puerta cuando un extraño toca. Telefonear a individuos en este subgrupo para concertar una cita hace que la muestra total sea más representativa; sin embargo, es difícil obtenerla del subgrupo preocupado por la seguridad con base en una lista del directorio telefónico. Por estas razones, las entrevistas de puerta en puerta se están convirtiendo en cosa del pasado.


VOLVER A LLAMAR Cuando no es posible contactar a una persona seleccionada para formar parte de una muestra en la primera visita, normalmente comienza un procedimiento sistemático para llamarla o visitarla en alguna fecha posterior. Volver a llamar es el esfuerzo de contactar de nuevo a los individuos elegidos para una muestra y medio primario para reducir el error de no respuesta.Volver a llamar a una unidad de la muestra es más caro que entrevistar a la persona la primera vez, porque los sujetos que al principio no estuvieron en casa por lo general tienen mayor dispersión geográfica que las unidades originales de la muestra. Las segundas llamadas son importantes en las entrevistas de puerta en puerta porque los individuos que no están en casa (por ejemplo, parejas que trabajan) pueden variar sistemáticamente de los que sí están (amas de casa, jubilados y similares).

ENTREVISTAS DE INTERCEPCIÓN EN CENTROS COMERCIALES Las encuestas personales realizadas en los centros comerciales se conocen como entrevistas de o muestreo en centros comerciales. Los entrevistadores suelen interceptar a los compradores en un punto central o en una entrada del complejo comercial. La razón principal de realizarlas allí es que son más baratas. No se requiere ir al hogar de los encuestados; más bien, éstos vienen al entrevistador, y de este modo se realizan con rapidez muchas entrevistas. Un gran problema con esta técnica es que los individuos suelen estar apresurados en sus compras, así que la incidencia de rechazos es alta: ronda en 50 por ciento. No obstante, el sector de la investigación de mercados realiza más entrevistas personales en centros comerciales que de puerta en puerta. En esta modalidad, el investigador debe reconocer que no busca una muestra representativa de la población total. Cada centro comercial tiene sus propias características de mercado meta, y es probable que haya un sesgo mayor que con un muestreo cuidadoso de familias. Sin embargo, las entrevistas personales en estos sitios son adecuadas cuando el grupo meta es un segmento de mercado en especial, como los padres de hijos en edad de tener bicicleta; si el entrevistado indica que tiene un hijo de esta edad, entonces se le puede llevar a un espacio rentado y mostrarle varias bicicletas. La entrevista de intercepción en centro comercial permite que el investigador muestre materiales visuales grandes, pesados o inmóviles, tal como un comercial de televisión; así, le da al individuo un producto para que lo lleve a casa y obtiene el compromiso de que éste cooperará cuando sea contactado después por teléfono. Estas entrevistas también son valiosas cuando se deben coordinar estrechamente actividades como cocinar y saborear comida, para que se cronometren una tras otra. Igualmente son adecuadas cuando se debe demostrar un producto de consumo durable. Por ejemplo, cuando las grabadoras de videos y los reproductores de DVD eran innovaciones en la etapa de prototipo, el esfuerzo y espacio requeridos para montar y mostrar en forma adecuada estas unidades descartaban las pruebas en el hogar.

intercepción en centros comerciales,

Consideraciones globales La disposición a participar en una entrevista personal varía de forma drástica en todo el mundo. Por ejemplo, en muchos países de Medio Oriente las mujeres nunca deben consentir en ser entrevistadas por un hombre.Y en muchos países se considera ofensiva la idea de discutir con un extraño los hábitos de arreglo individual o acerca de productos para el cuidado personal. Pocas personas aceptarían ser consultadas al respecto. Las normas sobre conducta de negocios apropiada también influyen en la disposición de los gerentes a entregar información a los entrevistadores. Por ejemplo, en Japón es difícil realizar entrevistas de negocio a negocio en horas hábiles porque los gerentes, muy leales a su empresa, consideran que tienen la responsabilidad absoluta de supervisar a sus empleados mientras están en el trabajo. En algunas culturas, cuando un hombre de negocios es renuente a conceder una entrevista, se puede pedir a un tercero de buena reputación que intervenga para que ésta tenga lugar.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Cuestión de gusto

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Es fácil pedir una opinión por teléfono o en línea, pero no lo es si uno quiere conocer la reacción de la gente a nuevos alimentos, vinos o perfumes; para obtener estas opiniones, es probable que uno quiera gente que primero pruebe el producto. Y para lograr los mejores resultados, necesitan probarlo lejos de olores que enmascaren o alteren la experiencia. Como resultado, los investigadores buscan que las evaluaciones sensoriales tengan lugar junto con las entrevistas personales, a menudo con el formato de intercepción en centros comerciales. Al escuchar a los consumidores en una encuesta en centro comercial, los mercadólogos conocen de primera mano la forma en que reaccionan a un producto. Algunas veces simplemente desean saber si les gusta el producto; en otros casos, tratan de lograr objetivos como mantener el mismo sabor después de incluir un nuevo ingrediente. Sartori Foods utiliza un dispositivo gráfico llamado Italian Cheese Flavor Wheel para pedir a

los consumidores que describan varios quesos. Este dispositivo acopla términos amables con el consumidor, como sabor a nuez, mantequillado y cremoso, con términos útiles para la industria (como aminoácidos aromáticos y componentes sulfurosos). Otros proyectos de investigación incluyen un grupo especializado de sujetos entrenados para discutir con un lenguaje técnico sobre vinos y quesos o perfumes. Es más difícil encontrar participantes calificados para la investigación sensorial que para otras clases de entrevistas. Además de saber si los individuos compran la categoría del producto, los investigadores buscan eliminar a cualquiera que tenga catarro o fume, o con alguna otra condición que interfiera con el sentido del gusto o del olfato. Algunas veces el problema va más allá de una selección correcta de personas. Un equipo de investigadores que viajó a Venezuela descubrió que los anfitriones de la sala de prueba lo habían embellecido con una capa de pintura fresca y el olor de la pintura inutilizó la sala.

Fuentes: Con base en Claudia D. O’Donnell, “Tips for Sensory Tests”, Prepared Foods, enero de 2005, descargado de InfoTrack en www.galenet.com; Fran LaBell, “International Sensory Tests: When in Rome”, Prepared Foods, febrero de 2002, descargado de Business & Company Resource Center, www.galenet.galerogroup. com; y Paula Frank, “Sensory Analysis: An Invaluable Tool”, Dairy Field, enero de 2002, www.galenet.galegroup.com.

Entrevistas telefónicas —Buenas tardes, trabajo en una empresa de investigación de mercados a nivel nacional. —¿Verá la televisión esta noche? —Sí. —¿Vio usted 60 minutos en CBS? —“Clic” Por varias décadas, las entrevistas telefónicas han sido el puntal de investigación de las encuestas comerciales. La calidad de los datos obtenidos por teléfono es comparable con la calidad de los recabados en las entrevistas personales. Los encuestados están más dispuestos a ofrecer por teléfono información detallada y confiable sobre diversos tópicos personales, que en las entrevistas personales. Las encuestas telefónicas aportan muestras representativas de la población en Estados Unidos, pero su realización puede ser menos posible en las naciones desarrolladas, aunque la extensiva adopción de los teléfonos móviles está modificando el escenario. Además, la legislación que impide las llamadas de venta limita la capacidad para generar una muestra representativa.

Características de las entrevistas telefónicas Las entrevistas telefónicas tienen varias características distintivas que las separan de otras técnicas de encuestas, las cuales representan ventajas y desventajas significativas para el investigador.

RAPIDEZ Una ventaja de las entrevistas por teléfono es la rapidez en la recolección de datos. Mientras que el acopio de información mediante el correo o las entrevistas personales requiere varias semanas, cientos de entrevistas


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telefónicas se realizan de un día para otro. Cuando el entrevistador ingresa las respuestas de forma directa en un sistema computarizado, el procesamiento de datos acelera todavía más este proceso.

COSTO Como el costo de las entrevistas personales sigue en aumento, en términos comparativos las encuestas telefónicas se abaratan; un estimado es que el costo de estas últimas es 25 por ciento menor que el de las personales de puerta en puerta, pues eliminan los gastos y tiempo de viaje. Sin embargo, la encuesta promedio por Internet es todavía menos costosa que la telefónica.

AUSENCIA DE CONTACTO CARA A CARA Las entrevistas telefónicas son más impersonales que las realizadas cara a cara. Los encuestados tal vez estén más dispuestos a contestar preguntas confidenciales o embarazosas en una sesión telefónica que en una personal. Sin embargo, las encuestas por correo e Internet, aunque no son perfectas, son mejores medios para obtener información extraordinariamente delicada porque parecen más anónimas. Alguna evidencia sugiere que las personas informan sobre sus ingresos y otros asuntos financieros de mala gana, incluso en las entrevistas telefónicas. Estas preguntas se consideran amenazantes por diversas razones, y hay altas tasas de rechazo hacia ellas en cada forma de investigación por encuestas. Aunque las llamadas telefónicas son menos amenazantes porque el entrevistador no está presente, la falta de contacto cara a cara también es una debilidad: quien responde no puede ver que el entrevistador todavía escribe el comentario anterior, y sigue elaborando su respuesta. Si el consultado hace una pausa para pensar en lo que va a contestar, el entrevistador no se percata de ello y pasa a la siguiente pregunta. Por tanto, en las entrevistas telefónicas hay una mayor tendencia a que los encuestadores no registren todas las respuestas o a que éstas sean más incompletas que en las entrevistas personales.

COOPERACIÓN Hay una tendencia muy clara: en las últimas décadas han disminuido las tasas de respuesta telefónica. Un análisis de la longeva Encuesta de Actitudes del Consumidor realizada por la Universidad de Michigan concluyó que las tasas de respuesta cayeron de un máximo de 72 a 67 por ciento durante el periodo de 1979 a 1996, y luego todavía más rápido después de 1996, hasta alcanzar 60 por ciento.6 Lenny Murphy, de la firma de recolección de datos Dialtek dice que ha observado una caída en los porcentajes de respuesta a encuestas de un promedio de 30 a 40 en el pasado, hasta menos de 20 en la actualidad.7 Ahora hay menos respuestas a las llamadas porque más familias usan sistemas identificadores y máquinas con grabaciones para filtrar sus llamadas, y muchas personas no levantan el auricular cuando la pantalla dice “fuera del área” o cuando el nombre y número de una firma de encuestas desconocida aparece en ella. Asimismo, ahora se dedican más líneas telefónicas a los faxes y a las computadoras. Sin embargo, el estudio de la Universidad de Michigan encontró que en realidad el porcentaje de rechazos creció con mayor rapidez en el periodo más reciente que el porcentaje de los que no respondieron las llamadas de los investigadores. Una forma en que los encuestadores tratan de incrementar las tasas de respuesta es dejar un mensaje en el teléfono o correo de voz de las familias. Sin embargo, muchas personas no devolverán una llamada para ayudar a alguien a realizar una encuesta. Si el mensaje declara de manera explícita que el propósito de la llamada no es de ventas, mejora la frecuencia de respuestas. Otros investigadores simplemente esperan llegar a sus encuestados volviéndolos a llamar y prueban a distintas horas en diferentes días. La situación se complica todavía más con el uso de los servicios telefónicos inalámbricos.8 Las reglas de la Comisión Federal de Comunicaciones declaran ilegal que los investigadores usen equipo automático de marcación para llamar a teléfonos celulares. Incluso si hacen sus llamadas a mano, tal vez no contacten a nadie que deba pagar por la llamada, la mayoría usuarios de teléfonos celulares. Hasta ahora, sólo una pequeña parte de las familias estadounidenses (menos de 4 por ciento) se ha deshecho de sus líneas terrestres, pero esas cifras crecen e incluyen a un segmento considerable de jóvenes adultos. Algo todavía peor para los mercadólogos: los consumidores pueden conservar sus números telefónicos cuando se pasan a una nueva compañía telefónica, así que muchos que han abandonado sus líneas fijas por la telefonía celular conservan un número al que los mercadólogos ya no pueden llamar sin penalizaciones.

AL PUNTO Los pies de un hombre deben estar plantados en su país, pero sus ojos deben observar el mundo. -George Santayana

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Y puesto que otros países no han adoptado leyes que restrinjan las llamadas a los teléfonos celulares, los consumidores en esos países están más abiertos a responder a investigaciones realizadas por voz o mensajes de texto. Así, el celular es una mejor herramienta de entrevista fuera que dentro de Estados Unidos. El rechazo a cooperar con las entrevistas está directamente relacionado con su duración. Un estudio importante de investigación por encuestas detectó que las de cinco minutos o menos tenían una tasa de rechazo de 21 por ciento; las que duran entre 6 y 12 minutos, de 41 por ciento; y las de 13 minutos o más, de 47 por ciento; en raros casos algunos muy interesados soportarán entrevistas más largas. Una buena regla práctica es mantener las entrevistas telefónicas en un rango de 10 a 15 minutos de duración. En general, quienes responden invertirán 30 minutos como tiempo máximo, a menos que estén muy interesados en el tema. Otra forma de estimular la participación es enviar a las familias una invitación para la encuesta. Ésta debe describir su propósito e importancia y probable duración; también debe alentar la disponibilidad y confirmar que la persona que llame no tratará de vender nada. Un estudio reciente comparó las tasas de respuesta: mayores entre familias que recibieron una carta con anticipación; algo menores cuando el aviso llegó en una tarjeta postal, y menores tasas de respuesta cuando no se envió aviso.9

INCENTIVOS PARA RESPONDER Quienes responden deben recibir algún estímulo por participar, pero las investigaciones requieren distintos tipos de incentivos. En las entrevistas telefónicas, las pruebas de diferentes tipos de introducción de la encuesta sugieren que no todas son igualmente efectivas. Un incentivo financiero o la oportunidad significativa de ganar un premio deseable producirá una más alta tasa de respuesta telefónica que la simple declaración de que la investigación no es un truco de venta, una descripción más detallada de la encuesta o la seguridad de mantener la confidencialidad.10

MUESTRAS REPRESENTATIVAS Dificultades prácticas complican la obtención de muestras representativas con base en listados de directorios telefónicos. Alrededor de 95 por ciento de las familias en Estados Unidos tiene líneas telefónicas fijas, pero es más probable que la gente sin teléfono sea pobre o vieja, o que viva en zonas rurales o en el sur. Los números telefónicos no publicados y los que son demasiado recientes como para estar incorporados al directorio son un problema mayor. La gente tiene sus números telefónicos fuera del directorio por dos razones: • Se ha mudado en fecha reciente. • Prefiere tener números no publicados para garantizar su privacidad. Los individuos cuyos números no están publicados por motivos de traslado difieren un poco de los que los tienen en el directorio. El grupo no publicado tiende a ser más joven y urbano y es menos probable que posea una vivienda para una sola familia. Las familias que prefieren que sus números no estén publicados tienden a ser de mayores ingresos.Y, como ya se mencionó, hay grupos de bajos ingresos que no aparecen publicados por situaciones circunstanciales. El problema de los números telefónicos no publicados se resuelve en parte mediante la marcación de dígitos aleatorios. El marcado de dígitos aleatorios elimina el conteo de nombres en una lista (por ejemplo, llamar a cada decimoquinto nombre en una columna) y la determinación subjetiva acerca de si un número del directorio corresponde a un negocio, una institución o una familia verdadera. En la forma más sencilla de marcación por dígitos aleatorios se obtienen los códigos telefónicos por área geográfica para la muestra. Con una tabla de números aleatorios se seleccionan los cuatro últimos dígitos del número telefónico. Los directorios telefónicos se pueden omitir por completo o usarse en combinación con uno o varios dígitos aleatorios. El marcado aleatorio también ayuda a superar el problema de los nuevos listados y cambios recientes en los números. Por desgracia, la tasa de rechazos en los estudios comerciales de marcación con dígitos aleatorios es mayor que en el caso de las encuestas telefónicas que usan sólo números publicados.


VOLVER A LLAMAR Una llamada no respondida, una señal de ocupado o si el posible encuestado no se halla en casa requieren que se vuelva a llamar. Las llamadas telefónicas por segunda ocasión son mucho más fáciles de hacer que las entrevistas personales. Sin embargo, como ya se mencionó, crece el número de máquinas contestadoras, por lo que se debe estudiar su efecto en las vueltas a llamar.

DURACIÓN LIMITADA Si los encuestados pierden la paciencia en la entrevista, pueden colgar. Para alentar su participación, las sesiones deben ser cortas. La duración de la entrevista telefónica es en definitiva limitada.

FALTA DE MEDIO VISUAL Como no es posible usar apoyos visuales en las entrevistas telefónicas, este método no es adecuado para la investigación de empaques, prueba de textos de publicidad impresa o de televisión, ni de conceptos que requieren materiales visuales. Asimismo, ciertos instrumentos de medición y escalas de actitudes, como el diferencial semántico (vea el capítulo 13), requieren que el encuestado vea una escala gráfica, así que son difíciles de usar en el teléfono.

Entrevistas en ubicación central Las agencias de investigación o servicios de entrevistas, por lo general conducen todas las entrevistas Éstas permiten a las empresas contratar a un equipo de entrevistadores profesionales y supervisar y controlar con más eficacia la calidad de la entrevista. Cuando las encuestas telefónicas son centralizadas y computarizadas, una agencia o empresa se puede beneficiar de economías adicionales en costo.

telefónicas desde una ubicación central.

Entrevistas telefónicas asistidas por computadora Los avances en la tecnología electrónica permiten que las respuestas a las entrevistas telefónicas se ingresen directamente en la computadora en un proceso conocido como entrevistas telefónicas asistidas por computadora (CATI, computer-assisted telephone interviewing). Los entrevistadores se sientan frente a terminales computarizadas. Los monitores muestran los cuestionarios, una pregunta a la vez, junto con posibles respuestas precodificadas para cada pregunta. El entrevistador lee cada pregunta cuando aparece en la pantalla, y cuando contesta el encuestado, ingresa la respuesta en la máquina, la cual se almacena de forma automática en la memoria. Luego el sistema muestra la siguiente pregunta en la pantalla. Las entrevistas telefónicas asistidas por computadora requieren que las respuestas al cuestionario sean muy estructuradas. Si el entrevistado ofrece una respuesta inaceptable (es decir, que no está precodificada ni programada), la computadora la rechazará. Los sistemas de entrevistas telefónicas asistidas por computadora incluyen sistemas de administración telefónica que seleccionan los números que se van a marcar, los marcan de manera automática y realizan otras labores que ahorran esfuerzos. Estos sistemas controlan en automático la selección de muestras al proporcionar al azar nombres o completar una cuota de muestra. La computadora genera en automático un calendario para volver a llamar. Un sistema usual de administración de llamadas programa los esfuerzos de volver a llamar después de dos horas cuando no ha habido respuesta y después de diez minutos cuando hay señal de ocupado, y permite que el entrevistador asigne un periodo más favorable (día y hora) cuando el encuestado indica que está demasiado ocupado como para ser entrevistado. Además los sistemas de software proporcionan a los entrevistadores informes diarios de estatus sobre el número de entrevistas realizadas en relación con las cuotas. Las entrevistas con CATI también se realizan con una voz pregrabada, y el encuestado contesta pulsando las teclas del teléfono.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Encuestas telefónicas automáticas para adolescentes

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Las encuestas telefónicas automáticas son una buena forma de abarcar a todos los miembros de una familia, no sólo a la cabeza. ¿Qué pasa si usted quiere preguntar sobre las compras en días festivos, lo que hay para la cena, o qué clase de vacaciones le gustaría tomar a la familia? Una encuesta telefónica corta es la respuesta. Una ventaja es que ninguna “persona real” tiene que escuchar las respuestas a preguntas que pueden ser delicadas. Las entrevistas telefónicas auxiliadas por computadora (CATI) y las autoentrevistas computarizadas, donde los sujetos escuchan preguntas grabadas y luego ingresan sus respuestas con las teclas del teléfono, se han utilizado para preguntar a los adolescentes en casa sobre sus hábitos de fumar. Los investigadores anticiparon que sería más probable que los jóvenes aceptaran que fumaban en una encuesta autoaplicada que en una entrevista viva, porque sentirían que las teclas los harían sentirse más en el anonimato.

Los entrevistadores tenían razón: en la encuesta autoaplicada era más probable que los adolescentes aceptaran que habían fumado en los últimos treinta días o, si no habían fumado, que les faltaba un compromiso sólido para no hacerlo en el futuro. Muchos de ellos indicaron que uno de sus padres estaba presente cuando contestaron, y cuando lo hacían, era menos probable que sus respuestas indicaran el deseo de fumar o la susceptibilidad ante esta posible conducta. Este patrón sugiere que podrían estar informando de menos sobre su conducta de fumar. Estos hallazgos estimulan a los investigadores a poner atención en la confidencialidad cuando trabajan con adolescentes. Fuentes: Stores (2001), “Survey: Consumers Say ‘Yes’ to Holiday Shopping” (diciembre), 83(12), p.18; también con base en Moskowitz, Joel M. (2004), “Assessment of Cigarette Smoking and Smoking Susceptibility among Youth: Telephone Computer-Assisted Self-Interviews versus Computer-Assisted Telephone Interviews”, Public Opinion Quarterly, 68 (invierno), pp. 565-587.

Entrevistas telefónicas computarizadas activadas por voz Los avances tecnológicos han combinado el marcado telefónico computarizado y los mensajes de computadora activados por voz para permitir a los investigadores realizar sondeos telefónicos sin entrevistadores humanos. Sin embargo, éstos han observado que las entrevistas computarizadas activadas por voz funcionan mejor con cuestionarios muy cortos y sencillos. Un sistema incluye un módulo con voz de sintetizador controlada por un microprocesador. Con él se registran las respuestas simples del entrevistado como “cierto/falso”, “sí/no”, “me gusta/me disgusta”, o “en favor/en contra”. Este tipo de sistema es utilizado por las estaciones de radio y televisión estadounidenses para registrar las respuestas de los entrevistados sobre ciertos temas. Un sistema, Telsol, comienza con el anuncio de que se trata de un mensaje grabado, y como a muchas personas les intriga la idea de hablar con un robot o una computadora, se quedan en la línea; enseguida la computadora hace las preguntas y deja espacios en blanco en la cinta para registrar las respuestas; si los consultados no contestan las primeras dos preguntas, la computadora se desconecta y pasa a la siguiente llamada. Con este proceso se automatiza toda la recolección de datos, porque se usa una voz grabada tanto para las preguntas como para registrar las respuestas.

Consideraciones globales Es frecuente que diferentes culturas tengan normas distintas sobre lo que es una conducta telefónica apropiada. Por ejemplo, los investigadores de negocio a negocio han aprendido que la gente latinoamericana de negocios no se abre a los extraños en el teléfono, así que consideran que las entrevistas personales son más adecuadas que las telefónicas. En Japón se considera reprobable que las entrevistas telefónicas duren más de veinte minutos.

Cuestionarios autoaplicados Muchas encuestas no requieren la presencia de un entrevistador. Los investigadores de mercados distribuyen cuestionarios a los consumidores mediante el correo y en muchas otras formas (véase la figura 9.1); por ejem-


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plo, los insertan en los paquetes y revistas, colocan en los puntos de venta o en ubicaciones muy transitadas en tiendas o centros comerciales, e incluso los envían por fax. Los cuestionarios pueden ser impresos en papel, pero pueden ser instalados en Internet o enviados por correo. No importa cómo se distribuyan los cuestionarios autoaplicados: son diferentes de las entrevistas porque el encuestado asume la responsabilidad de leer y contestar las preguntas. Los cuestionarios autoaplicados plantean un reto para el investigador de mercados porque se basan en la claridad de la palabra escrita, en lugar de en las habilidades del entrevistador. La naturaleza de los cuestionarios autoaplicados queda mejor ilustrada con la explicación de los cuestionarios por correo. FIGURA 9.1

Los cuestionarios autoaplicados pueden ser impresos o electrónicos

Cuestionarios autoaplicados

Impresos

Correo

Con mensajero

Insertos

Electrónicos

Fax

Correo electrónico

Página web

Quiosco interactivo

Cuestionarios por correo Una encuesta por correo es un cuestionario autoaplicado que se envía por este medio. Este método de papel y lápiz tiene ventajas y desventajas.

FLEXIBILIDAD GEOGRÁFICA Los cuestionarios por correo llegan casi al mismo tiempo a una muestra geográficamente dispersa porque no requieren entrevistadores: las personas objetivo que se ubican en áreas aisladas (como los granjeros), o aquellos otros difíciles de localizar por otras razones (como los ejecutivos), son encuestados con facilidad por este método. Por ejemplo, una compañía farmacéutica resuelve el problema de que los médicos no estén disponibles para entrevistas personales o telefónicas mediante una encuesta por correo, que llega hasta a los médicos rurales y urbanos que ejercen su profesión en áreas geográficas muy dispersas.

COSTO Los cuestionarios por correo son relativamente menos costosos que las entrevistas personales, aunque no son baratos. La mayoría incluye correos de seguimiento, que requieren gastos adicionales de estampillas postales e impresión.Y por lo regular no da buen resultado tratar de reducir los costos de impresión, pues los cuestionarios fotocopiados o impresos en papel de baja calidad tienen una mayor probabilidad de ser arrojados a la basura, a diferencia de los que tienen una impresión más cara, de alta calidad. Las bajas tasas de respuesta también se traducen en altos costos.

CONVENIENCIA DEL ENCUESTADO Las encuestas por correo y otros cuestionarios autoaplicados son respondidos cuando los encuestados tienen disponibilidad, así que es más probable que se tomen tiempo para pensar sus respuestas; además como muchos son difíciles de localizar, ya que asignan un alto valor a su comodidad, es mejor contactarlos por correo. En ciertos casos, en particular en la investigación de mercados de negocio a negocio, los cuestionarios por correo permiten que los consultados reúnan hechos, como estadísticas de ventas, que pueden no ser

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capaces de recordar sin verificarlos. Corroborar la información con la verificación de ciertos registros o, en las encuestas familiares, consultando a otros miembros de la familia, debe proporcionar información más válida y real, que la obtenida por entrevistas personales o por teléfono. Un minorista de ventas por catálogo usa las encuestas por correo para estimar el volumen de ventas de sus artículos con el envío de un catálogo simulado como parte del cuestionario, en el que pide a los clientes que respondan cuán probable sería que pidieran ciertos artículos. El uso del correo permite que potenciales consumidores consulten a otros miembros de la familia y tomen sus decisiones en un periodo razonable.

ANONIMATO DEL ENTREVISTADO En la carta de presentación que acompaña a un cuestionario por correo o autoaplicado, los investigadores de mercados casi siempre expresan que las respuestas serán confidenciales; así es más probable que obtengan información embarazosa o delicada. Por ejemplo, en una serie de entrevistas personales y una encuesta por correo realizadas al mismo tiempo, se preguntó: “¿Ha pedido prestado dinero a un banco?” Los investigadores advirtieron una tasa de respuesta de 17 por ciento en las entrevistas personales y de 42 por ciento en las encuestas por correo. Aunque parte de esta diferencia se explica por el error de muestreo estadístico, los resultados sugieren que para indagar cuestiones financieras personales y delicadas, las encuestas por correo se consideran más confidenciales. El anonimato también reduce el sesgo de deseabilidad social. Es más probable que la gente esté de acuerdo en tratar asuntos controversiales, como los relativos a candidatos con posturas políticas extremas, cuando contestan un cuestionario autoaplicado, que cuando hablan con entrevistadores por teléfono o en la puerta de la casa.

AUSENCIA DEL ENTREVISTADOR Aunque la ausencia del entrevistador induce respuestas que revelan considerable información delicada o socialmente indeseable, esta falta de contacto personal también es una desventaja. Una vez que el encuestado recibe el cuestionario, el proceso queda fuera del control del investigador. Aunque el estímulo impreso es el mismo, cada encuestado asignará un diferente significado personal a cada pregunta. La percepción selectiva funciona tanto en la investigación como en la publicidad. El encuestado no tiene la oportunidad de cuestionar al entrevistador, y los problemas que podrían ser aclarados en una entrevista personal o telefónica se convierten en malentendidos en una encuesta por correo. No hay un entrevistador para que sondee información adicional o aclarar una respuesta, y las que se registren se deben suponer completas. Los participantes tienen la oportunidad de leer todo el cuestionario antes de contestar cada pregunta. A menudo el texto de una pregunta posterior revelará información que afecte las respuestas a preguntas previas.

PREGUNTAS ESTANDARIZADAS Los cuestionarios por correo suelen ser altamente estandarizados y las preguntas son bastante estructuradas. Además, las preguntas e instrucciones deben ser claras y directas; si son ambiguas, sólo crean errores adicionales. Las entrevistas permiten la realimentación del entrevistador sobre la comprensión del cuestionario. Un investigador que se da cuenta de que los primeros cincuenta entrevistados tienen dificultades para entender una pregunta, puede informar de ello al analista de investigación para que se hagan correcciones, si es necesario. Con una encuesta por correo, en cambio, una vez que los cuestionarios se envían, es difícil modificar el formato o las preguntas.

EL TIEMPO ES DINERO Si el tiempo es un factor que afecta el interés de los gerentes en los resultados de la investigación, o si las actitudes cambian rápidamente (por ejemplo, en una situación política), las encuestas por correo no son el mejor medio de comunicación, pues se requiere un mínimo de dos o tres semanas para recibir la mayoría de las respuestas. Los correos con fines de seguimiento, que por lo general se envían cuando las respuestas comienzan a llegar, requieren otras dos o tres semanas adicionales. El tiempo entre el primer envío y la fecha de corte (cuando ya no se aceptarán más cuestionarios) por lo general es de seis a ocho semanas. En un estudio regional o local, las entrevistas personales se realizan con mayor rapidez. Sin embargo, un estudio nacional por correo podría ser bastante más rápido que sostener entrevistas personales en todo el país.


EXTENSIÓN DEL CUESTIONARIO POR CORREO Los cuestionarios por correo varían de manera considerable de tamaño, y van desde los muy cortos, de tarjeta postal, hasta folletos de múltiples páginas que requieren respuestas para miles de preguntas. Una regla práctica es que un cuestionario por correo no debe exceder de seis páginas. Cuando demanda mucho esfuerzo, se requiere un incentivo que induzca su devolución. Las siguientes secciones analizan varias formas de obtener altos porcentajes de respuesta incluso cuando los cuestionarios son más largos que el promedio.

Tasas de respuesta Es probable que todos los cuestionarios que tienen una distribución masiva vía correo terminen en la basura; ese mismo destino es más probable para aquellos aburridos, ambiguos o demasiado complejos. Un cuestionario por correo con un diseño pobre es devuelto por 5 por ciento de las personas muestreadas (es decir, una tasa de respuesta de 5 por ciento). El método básico para obtener una tasa de respuesta es contar el número de encuestas devueltas o llenadas, luego dividir ese total entre el número de personas idóneas que fueron contactadas o que pidieron participar en el sondeo. Por lo general, la cifra del denominador se ajusta por direcciones erróneas o problemas similares que reducen el número de participantes idóneos. Las principales limitaciones de los cuestionarios por correo se refieren a los problemas con las respuestas. Quienes llenan el cuestionario tal vez no representen a toda la población de la muestra. Es más probable que los individuos con especial interés en el tópico respondan una encuesta por correo que quienes son indiferentes. Además, un investigador no tiene la seguridad de que el sujeto que se desea alcanzar sea la persona que contesta el cuestionario. Puede haber un problema si alguien no indicado responde cuando se encuesta a ejecutivos corporativos, médicos y otros profesionales que pasan los cuestionarios a sus subordinados para que los completen. Es probable que esto no sea exclusivo de las encuestas por correo normal, ya que las electrónicas padecen el mismo mal. La evidencia sugiere que la cooperación y las tasas de respuesta se incrementan conforme el valor de la vivienda de la población objetivo aumenta. Asimismo, si la muestra tiene una alta proporción de jubilados y familias pudientes, las tasas de respuesta serán menores. Quienes responden encuestas por correo tienden a tener mejor educación que los que no lo hacen. Si es que llegan a responder, quienes tienen lectura o escritura deficiente, se saltan las preguntas de respuesta abierta en las que se requiere redacción. Rara vez una encuesta por correo tendrá una tasa de respuesta de 50 por ciento o mayor. Sin embargo, el uso de mensajes de seguimiento por correo y otras técnicas la incrementan hasta un porcentaje aceptable. Mientras menor sea la tasa de respuesta, mayor será la preocupación acerca de que la muestra resultante no represente de forma adecuada a la población.

Incremento de las tasas de respuesta en las encuestas por correo El error de no respuesta es siempre un posible problema en las encuestas por correo. Es más probable que respondan los individuos interesados en el tema, que quienes tienen poco interés o escasa experiencia. Así, es más probable que conteste la gente que sostiene puntos de vista extremos sobre un asunto, que los individuos que son en lo fundamental indiferentes a éste. Para minimizar este sesgo, los investigadores han desarrollado diversas técnicas que incrementan la tasa de respuesta en las encuestas por correo. Por ejemplo, casi todos los cuestionarios incluyen sobres de devolución con porte pagado. Un sobre de este tipo, en lugar de un sobre de negocios para la respuesta, hace que se incrementen todavía más las tasas de respuesta.11 El diseño y formato de un cuestionario atractivo y el planteamiento de preguntas fáciles de entender también ayuda a asegurar una buena tasa de respuesta. No obstante, se pueden requerir esfuerzos especiales incluso cuando se trata de un cuestionario sólido. En las siguientes secciones se exponen varios de estos métodos.

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CARTA DE PRESENTACIÓN Una carta de presentación que acompaña un cuestionario o está impresa en la primera página de éste es un medio importante para inducir a un lector a llenar y devolver el cuestionario. La figura 9.2 ilustra una carta de presentación y algunos puntos que un investigador profesional de mercados considera importantes para ganarse la atención y cooperación de los encuestados. El primer párrafo de la carta explica por qué el estudio es importante. El razonamiento básico alude a la utilidad social de la respuesta. Otros dos razonamientos frecuentes son solicitar ayuda (“¿Nos hará un favor?”) y apelar al egoísmo (“¡Su opinión es importante!”). La mayoría de las cartas de presentación promete mantener la confidencialidad, invita al receptor a usar un sobre incluido con porte pagado, describe cualquier incentivo o premio por la participación, explica que contestar el cuestionario no será difícil y requerirá sólo un tiempo breve, y describe el método científico que se usó para seleccionar a la persona que se invita a participar. Una carta personalizada dirigida a un individuo específico evidencia que éste es importante. Incluir una carta de presentación escrita con un encabezado individual en lugar de una forma general impresa es un elemento importante para incrementar la tasa de respuesta en las encuestas por correo.12

EL DINERO AYUDA La motivación para obtener una respuesta y que sea devuelto un cuestionario se acrecienta si se ofrecen premios o incentivos monetarios. Aunque se han usado bolígrafos, billetes de lotería y premios diversos, los incentivos monetarios parecen ser los más efectivos y de menor sesgo. El dinero atrae la atención y crea un sentido de compromiso. Tal vez por esta razón los incentivos monetarios funcionan para todas las categorías de ingresos. A menudo, las cartas de presentación tratan de impulsar el nivel de respuestas con mensajes como: “Sabemos que el dinero que enviamos no puede compensar su tiempo, pero por favor acéptelo como muestra de nuestro aprecio.” Las tasas de respuesta se incrementan en forma radical cuando el incentivo monetario se envía a una organización de beneficencia elegida por el encuestado, en lugar de ser enviado a este último.

PREGUNTAS INTERESANTES El tópico de la investigación –y con ello el punto focal de las preguntas– no puede ser manipulado sin cambiar la definición del problema de marketing. Sin embargo, es posible agregar ciertas preguntas interesantes al cuestionario, tal vez al principio, para estimular el interés e inducir la cooperación de los consultados. Al incluir preguntas de escaso interés para los investigadores, pero que los entrevistados desean contestar, se concede una razón para responder a quienes son indiferentes a los grandes temas de la encuesta.

SEGUIMIENTO La mayoría de las encuestas genera respuestas en un patrón como el que se muestra en la figura 9.3, que grafica las tasas de respuesta acumulativas de dos sondeos por correo. Las tasas de respuesta son relativamente altas en las primeras dos semanas (como lo indica la pendiente de cada curva), y luego se nivelan poco a poco. Después de que las respuestas de la primera ola de correspondencia comienzan a llegar, casi todos los estudios usan una carta de seguimiento o tarjeta postal como recordatorio, que solicita que se devuelva el cuestionario porque es importante tener una tasa de respuesta de cien por ciento. El seguimiento puede incluir un duplicado del cuestionario o simplemente ser un recordatorio para que se devuelva el documento original. Los contactos múltiples casi siempre incrementan las tasas de respuesta. Mientras más intentos se hagan por llegar a la gente, mayores serán las probabilidades de que responda.13 Los dos estudios de la figura 9.3 utilizaron seguimiento. Vea cómo las tasas de respuesta acumulativas llegaron a un pico alrededor de la semana cuatro.

NOTIFICACIÓN ANTICIPADA La notificación anticipada, ya sea por carta o teléfono, de que llegará un cuestionario, incrementa la respuesta en ciertos casos. ACNielsen ha usado esta técnica para asegurar una alta tasa de cooperación de los televidentes en el llenado de un cuestionario sobre los programas que ven en televisión. Los avisos anticipados entregados


225 FIGURA 9.2

Washington State University Social and Economic Sciences Research Center

Wilson Hall 133 PO Box 644014 Pullman, WA 99164-4014 509-335-1511 FAX 509-335-0116

Domicilio interno

L.T. Hansen 2121 Lincoln Way East Uniontown, WA 99962-2056

La petición

Le escribo para solicitar su ayuda en un estudio de nuevos residentes que se realiza para el estado de Washington. El estudio es parte de un esfuerzo para saber lo que motiva a las personas a venir al estado, y si está contenta o descontenta con lo que encuentra aquí.

Por qué fue elegido el destinatario

Tengo entendido que usted llegó al estado de Washington en algún momento en los últimos años. Estamos contactando una muestra aleatoria de nuevos residentes de cada condado del estado para preguntarles las razones por las cuales se trasladaron hasta aquí, cuál ha sido su experiencia de trabajo y si los servicios satisfacen sus necesidades.

Utilidad de la encuesta:

Los resultados de la encuesta ayudarán a los gobiernos estatal y municipal a hacer de Washington un mejor lugar para nuevos residentes como usted. Al comprender qué busca la gente cuando se muda aquí, los funcionarios públicos pueden hacer mejor su trabajo de ofrecer servicios y mejorar la calidad de vida en el estado. Y al conocer mejor la capacitación para el trabajo de los nuevos residentes, las dependencias oficiales y los negocios privados pueden ayudar a maximizar la contribución de los mismos a la economía del estado.

Confidencialidad:

Sus respuestas serán totalmente confidenciales y se usarán sólo como resúmenes en que no se pueden identificar las respuestas individuales. Cuando usted devuelva el cuestionario lleno, su nombre será eliminado de la lista de correo y nunca se vinculará en ninguna forma, con sus respuestas. Esta encuesta es voluntaria. Sin embargo, usted nos puede ayudar mucho dedicando unos minutos a compartir sus experiencias y opiniones sobre el estado de Washington. Si por alguna razón prefiere no responder, por favor comuníquelo devolviendo el cuestionario en blanco en el sobre con estampillas anexo.

Obsequio de aprecio

Hemos incluido un pequeño obsequio como forma de agradecer su ayuda.

Disposición a responder preguntas

Si tiene alguna pregunta o comentario respecto del estudio, nos daría gusto hablar con usted. Nuestro número telefónico gratuito es 1-800-833-0867, o nos puede escribir al domicilio que aparece en el encabezado.

Agradecimiento

Muchas gracias por ayudarnos en este importante estudio. Atentamente

Firma real

Don A. Dillman Profesor y subdirector P.S.

Si por alguna razón nos equivocamos y usted no ha llegado a Washington (o está de regreso al estado después de vivir en otra parte) desde enero de 1990, por favor responda sólo la primera pregunta del cuestionario y deje lo demás en blanco. Muchas gracias.

Fuente: Reimpreso con permiso de John Wiley & Sons, Inc.

cerca de las fechas de envío del cuestionario producen mejores resultados que los enviados con demasiada antelación. El tiempo óptimo de anticipación para notificar es tres días antes de que llegue la encuesta por correo.

PATROCINIO DE LA ENCUESTA El patrocinio de encuestas puede generar sesgos de auspicio. Por ejemplo, un mercadólogo de negocio a negocio deseaba conducir una encuesta entre sus mayoristas para conocer sus políticas de inventarios y sus actitudes respecto de los fabricantes competidores. Un cuestionario por correo enviado con el encabezado del corporativo es muy probable que hubiera recibido una tasa de respuesta mucho más baja que el que en realidad se envió, con el membrete de una empresa de investigación de mercados comercial.

Ejemplo de carta de presentación en una encuesta entre familias


226 FIGURA 9.3

Proporción acumulativa de respuestas

Representación gráfica de los patrones reales de respuesta en dos encuestas comerciales

Encuesta de firmas de investigación

.30 .25 .20

Encuesta de departamentos de compras

.15 .10 .05 0 1

2 3 4 5 6 7 8 Semanas después de los envíos

El patrocinio de organizaciones prestigiosas y bien conocidas, como universidades o gobiernos, también influye de manera significativa en las tasas de respuesta. Una encuesta por correo enviada a miembros de un panel de consumidores recibirá una respuesta excepcionalmente alta, porque los miembros del panel ya han acordado cooperar.

OTRAS TÉCNICAS Se han utilizado numerosos dispositivos para incrementar las tasas de respuesta. Por ejemplo, se han modificado tipo de porte (estampillas conmemorativas en comparación con estampillas normales), tamaño del sobre, color del papel del cuestionario y muchos otros factores. Cada uno ha tenido un éxito por lo menos limitado en ciertas situaciones; por desgracia, en otras condiciones han fallado en incrementar de manera significativa la respuesta. El investigador debe considerar su situación particular. Por ejemplo, el que investiga a los consumidores enfrenta una situación; el que encuesta a ejecutivos corporativos afronta otra bastante distinta.

CLAVES CON CÓDIGO EN LOS CUESTIONARIOS POR CORREO Un investigador de mercados que planea enviar una carta o tarjeta postal de seguimiento no debe confundir a quienes ya contestaron el cuestionario, para evitar el gasto de enviarlo sin provecho. Una forma de eliminar a quienes ya respondieron de la lista de envíos de seguimiento es marcar el cuestionario con una clave, de modo que se identifique a los miembros de la muestra que no responden. Con este propósito se usa una clave oculta en los sobres de devolución de los cuestionarios (en que se varía sistemáticamente el número de trabajo o el número de oficina del departamento de investigación de mercados, por ejemplo), o un número de código visible en el cuestionario. Las claves visibles se indican con expresiones como: “El único propósito de este número en la última página es evitar enviar un segundo cuestionario a las personas que llenaron y devolvieron el primero.” Los investigadores que tienen sentido de la ética usan las claves sólo para incrementar las tasas de respuesta, con lo que conservan el anonimato de los encuestados.

Consideraciones globales Los investigadores que dirigen encuestas en más de un país deben reconocer que los servicios postales y las circunstancias culturales difieren en todo el mundo. Algunas cuestiones que deben considerar son la confiabilidad en la entrega del correo, el nivel de analfabetismo de la población objetivo y la confianza con que los investigadores ofrecen y cumplen con la confidencialidad. En algunos casos son necesarias la entrega manual de las encuestas o las entrevistas de puerta en puerta. En otros, los consumidores (en especial las mujeres y los niños) podrían verse obstaculizados para hablar con alguien que no es de la familia, en cuyo caso los cuestionarios por correo serían superiores a las entrevistas.


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Cuestionarios autoaplicados con otras formas de distribución Muchas formas de cuestionarios impresos autoaplicados son muy similares a los cuestionarios por correo. A menudo las aerolíneas los entregan a los pasajeros durante los vuelos. Restaurantes, hoteles y otros establecimientos de servicios imprimen cuestionarios breves en tarjetas, de modo que los clientes puedan evaluar sus servicios. Tennis Magazine, Advertising Age,Wired y muchas otras publicaciones los insertan para encuestar a sus lectores en una forma barata, y es frecuente que los resultados aporten material para un artículo de la revista. Muchos fabricantes usan sus tarjetas de garantías o de registro de propietarios para recabar información demográfica y datos sobre dónde y por qué se compraron los productos. Las tarjetas de registro de propietario son una técnica extremadamente económica para rastrear tendencias en los hábitos de los consumidores. De nueva cuenta, pueden surgir problemas porque la gente que llena estos cuestionarios autoaplicados difiere de la que no los llena. Los cuestionarios demasiado largos pueden ser dejados por el entrevistador para recogerlos después. El método de llevar y dejar sacrifica algunos ahorros en costos porque requiere viajar al sitio de cada entrevistado.

Encuestas por fax

Encuestas por correo electrónico Los cuestionarios también son distribuidos por correo electrónico, pero los investigadores deben recordar que de esta manera no abarcan a cierto sector de individuos. Por su naturaleza, algunos proyectos se prestan a las encuestas por correo electrónico como las encuestas internas de empleados o las de satisfacción de compradores al menudeo, que operan regularmente mediante correo electrónico con una organización. Los beneficios de incorporar un cuestionario en un correo electrónico incluyen la rapidez de su distribución, menores costos de distribución y procesamiento, tiempo de circulación más corto, más flexibilidad y menor manejo de cuestionarios de papel. La velocidad de la distribución y el rápido tiempo de respuesta son grandes ventajas en las encuestas que tratan asuntos urgentes.

Las encuestas por correo abarcan a una muestra con amplia dispersión geográfica y son relativamente poco costosas. Una desventaja es el lapso que se requiere para obtener las respuestas. Las tasas de respuesta también plantean un reto a los encuestadores.

© ASSOCIATED PRESS/ (AP)

En las encuestas por fax se reciben y devuelven cuestionarios por medio de este sistema.14 Un cuestionario inserto en una revista indica al lector que recorte el cuestionario y lo envíe por fax a un cierto número. En una encuesta por correo, un sobre con porte prepagado impone una carga ligera a quien responde. Pero enviar por fax un cuestionario a un número de larga distancia requiere que quien responde pague por la transmisión. Así, una desventaja de las encuestas por fax es que sólo quienes responden y están dispuestos a realizar ese esfuerzo adicional, devolverán los cuestionarios. De nueva cuenta, es más probable que responda la gente con opiniones extremas. Para resolver esta desventaja, los mercadólogos pueden usar el fax como una de varias opciones para responder una encuesta. En fechas recientes, la revista American Family Physician aplicó una encuesta a sus lectores que ofrecía la opción de enviar sus respuestas por fax o visitando el sitio web de la publicación para responder algunas preguntas en línea.15 En el caso de médicos atareados, pero con acceso a equipo de oficina, este enfoque podría mejorar la tasa de respuestas. Los faxes también se usan para distribuir cuestionarios. Este procedimiento reduce los costos de impresión y portes del emisor, y permite que sean entregados y devueltos con mayor rapidez que las encuestas por correo tradicionales. Los cuestionarios distribuidos vía fax sirven para abordar asuntos de manera oportuna. Aunque pocas familias tienen estas máquinas, si la muestra consiste en organizaciones que es probable que sí las tengan, la cobertura de la muestra puede ser adecuada.

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Hasta ahora no se ha realizado mucha investigación académica sobre las encuestas por correo electrónico. No obstante, algunos investigadores argumentan que muchos encuestados creen que pueden ser más francos en este medio que en persona o por teléfono, por las mismas razones por las que son más abiertos en otros cuestionarios autoaplicados. A pesar de lo anterior, muchos empleados saben que sus correos electrónicos no son seguros y que tal vez sean espiados por sus jefes. Todavía más, es difícil mantener el anonimato, porque una réplica a un mensaje por correo electrónico suele incluir la dirección del remitente. Los investigadores que diseñan las encuestas por este medio deben asegurar a los encuestados que sus respuestas se mantendrán confidenciales. No todos los sistemas de correo electrónico tienen la misma capacidad: algunos manejan bien el color y las gráficas; otros se limitan al texto. Las extensas diferencias en la capacidad de software y del correo electrónico de los encuestados limitan el tipo de preguntas y la disposición física de los cuestionarios. Por ejemplo, la presentación en las pantallas de computadora varía ampliamente, y el entorno de las líneas puede colocar las preguntas y las opciones de respuesta en patrones extraños y difíciles de leer.16 A muchos usuarios novatos se les dificulta marcar las respuestas entre paréntesis en un cuestionario de correo electrónico o devolverlo lleno usando la función Reply. Por esta razón, algunos investigadores ofrecen la opción de imprimir el cuestionario, llenarlo de manera normal y remitirlo por correo convencional. A menos que la investigación sea una encuesta interna de la organización, esta alternativa requiere, desde luego, que el remitente pague el porte. En general, los lineamientos para las encuestas impresas y enviadas por correo se aplican a las diseñadas para correo electrónico. Sin embargo, existen algunas diferencias, porque la carta de presentación y el cuestionario aparecen en un solo mensaje. Un entrevistado potencial que no tiene una motivación inmediata para contestar, en especial quien considera que una encuesta no solicitada es correo basura, puede eliminar el mensaje electrónico. Esta reacción sugiere que las cartas de presentación en el correo electrónico deben ser breves y el cuestionario relativamente corto. La primera debe explicar la forma en que se obtuvo el nombre del receptor e incluir una dirección electrónica válida de respuesta en el cuadro del remitente (“DE”) y revelar quién está conduciendo la encuesta. Asimismo, si se lista más de una dirección en los cuadros de destinatarios (“PARA” y “CC”), todos los receptores verán la lista completa de nombres. Esta falta de anonimato tiene el riesgo de provocar sesgos de respuesta y no respuesta. Cuando sea posible, el correo electrónico debe dirigirse a una sola persona. (Se puede utilizar el campo de con copia oculta, o CCO, si el mismo mensaje debe enviarse a toda una muestra.) El correo electrónico tiene otra función importante en la investigación por encuestas: permite el uso de las misivas por correo electrónico como cartas de presentación pidiendo a los internautas que participen en una encuesta. Estos mensajes suelen entregar una clave y un enlace a un sitio web único, que requiere clave para ingresar.

Encuestas por Internet Una encuesta por Internet es un cuestionario autoaplicado que se inserta en un sitio web. Los usuarios contestan preguntas en pantalla subrayando una frase, haciendo clic en un icono o tecleando una respuesta. Como cualquier otro tipo de encuesta, las de Internet tienen ventajas y desventajas.

RAPIDEZ Y EFICACIA EN COSTOS Las encuestas por Internet permiten que los mercadólogos lleguen a una gran audiencia (tal vez global), personalicen mensajes individuales y aseguren respuestas confidenciales de manera rápida y efectiva en costos. Estos cuestionarios de computadora a computadora autoaplicados eliminan costos de papel, de portes y de ingreso de datos, así como otros gastos administrativos. Una vez que se ha preparado un cuestionario para Internet, es mínimo el costo incremental para llegar a encuestados adicionales. Así que las muestras pueden ser más grandes que con las entrevistas u otro tipo de cuestionarios autoaplicados. Incluso, tratándose de grandes muestras, las encuestas que usualmente exigían muchas semanas, ahora es posible realizarlas en una semana o en menos tiempo.

ATRACTIVO VISUAL E INTERACTIVIDAD Las encuestas conducidas por Internet pueden ser interactivas, y el investigador puede usar líneas de indagación más refinadas a partir de las respuestas previas. Muchas encuestas interactivas utilizan color, sonido y


animación, lo que ayuda a incrementar la cooperación y voluntad de los encuestados para dedicar tiempo a contestar los cuestionarios. Internet es un medio excelente para presentar materiales visuales, como fotografías o dibujos de prototipos de productos, anuncios y cortos de cine. Se han diseñado y aplicado con un éxito considerable instrumentos de medición innovadores que aprovechan la capacidad de ajustar el entorno, las fuentes, el color y otras características de las presentaciones.

PARTICIPACIÓN Y COOPERACIÓN DE LOS ENCUESTADOS La participación en algunas encuestas por Internet ocurre porque los usuarios de computadoras navegan de forma deliberada en sitios web particulares donde aparecen las preguntas. Por ejemplo, una encuesta de más de 10 000 visitantes al sitio web de Ticketmaster ayudó a esta empresa a entender mejor los patrones de compra de sus clientes y a evaluar la satisfacción del visitante con el sitio. En algunos casos, los individuos esperan encontrar una encuesta en los sitios web; en otros, es del todo inesperada. Hay situaciones en las que el visitante no puede ir más allá de la página de la encuesta sin entregar información al cuestionario “de registro” de la organización. Cuando el usuario no espera encontrar una encuesta en un sitio web y la participación es voluntaria, las tasas de respuesta son bajas.Y como sucede con otros cuestionarios que se basan en la autoselección voluntaria, quienes responden tienden a estar más interesados o a participar más en el tema de investigación que la persona promedio. En muchas otras encuestas por Internet, los participantes son contactados inicialmente por correo electrónico. A menudo se trata de miembros de paneles de consumidores que han indicado antes su disposición a colaborar. Cuando éstos son invitados por correo electrónico para participar, reciben instrucciones y una clave para ingresar. Esta medida de seguridad impide el acceso a individuos que no son parte de la muestra científicamente seleccionada. Asignar un código único para la clave también permite que los investigadores monitoreen las respuestas de cada encuestado con lo que identifican a cualquiera que pretenda responder más de una vez el cuestionario. Los miembros de un panel también necesitan un incentivo para responder. Un estudio sobre consumidores alemanes demostró que nada le gana a los incentivos financieros. En otras palabras, la mejor forma de conseguir respuestas es simplemente pagando a los consumidores por su participación.17 Desde un punto de vista ideal, una pantalla de bienvenida contiene el nombre de la empresa investigadora e información sobre cómo contactar a la organización si el encuestado tiene un problema o preocupación. Una frase usual podría ser: “Si usted tiene algún comentario o preguntas sobre esta encuesta o algunas dificultades técnicas, por favor contacte a...(nombre de la organización investigadora).”

MUESTRAS REPRESENTATIVAS La población en estudio, el propósito de la investigación y los métodos de muestreo determinan la calidad de las muestras de Internet, que varían de manera significativa. Si éstas consisten sólo de aquellos que visitan un sitio web y contestan en forma voluntaria un cuestionario, entonces es probable que no sean representativas de toda la población, por el error de autoselección. Sin embargo, si el propósito es observar la forma en que los visitantes consideran un sitio web, una selección aleatoria de uno de cada 100 visitantes puede alcanzar el propósito del estudio. Las muestras que se obtienen de manera científica de un panel de consumidores o las generadas al azar en otras formas, también pueden ser representativas. Desde luego, una desventaja, aunque cada vez más pequeña, de las encuestas por Internet es que muchos individuos de la población no tienen acceso a la red. Incluso entre gente que tiene acceso, no toda posee el mismo nivel de manejo de la tecnología. Muchas personas con conexiones a Internet de baja velocidad (sin banda ancha) no pueden descargar archivos gráficos de alta resolución. A muchos les falta una computadora poderosa o un software compatible con las características avanzadas de muchos cuestionarios. Algunos individuos que tienen habilidades mínimas de computación quizá no sepan cómo navegar y entregar sus respuestas en un cuestionario por Internet. Por ejemplo, se puede utilizar la tecnología avanzada del software de medios fluidos de audio y video de RealPlayer o Windows Media Player para incorporar un comercial de televisión en una encuesta por Internet y preguntar sobre su eficacia. Sin embargo, algunos podrían encontrar que la descarga de archivos es demasiado lenta o incluso imposible de hacer; otros podrían no tener RealPlayer ni Windows Media Player, mientras que algunos más tal vez no sepan cómo utilizar el software de medios fluidos para ver el comercial.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Personalización de las invitaciones por correo electrónico

© PHOTO ALTO/GETTY IMAGES

Cuando los investigadores invitan a las personas a participar en un estudio, deben dirigirse a ellas por su nombre. Un estudio reciente que probaba invitaciones por correo electrónico para participar en una encuesta en Internet apoyó ampliamente este punto de vista. El investigador organizó una encuesta en la Web para formular preguntas a estudiantes universitarios sobre el matrimonio y el divorcio. El objetivo no era conocer sus actitudes, sino medir sus tasas de respuesta a diferentes clases de invitación. Un grupo recibió una invitación cuyo vocativo era genérico diciendo “Estimado estudiante”, mientras que la otra mitad recibió invitaciones personalizadas con nombre y apellido. Ambas solicitaban que los estudiantes visitaran el sitio web en que podrían responder la encuesta.

Una semana después, los dos grupos recibieron un recordatorio, usando el mismo tratamiento experimental de sus nombres. Cuando los estudiantes fueron invitados por nombre, fue mucho más probable que visitaran el sitio web y respondieran la encuesta. Sin embargo, el uso del nombre no se asoció con el hecho de que concluyeran la encuesta una vez que la habían comenzado. El investigador también se preguntó si los estudiantes creerían que la encuesta era menos confidencial porque el equipo de investigación los buscó por su nombre. Para comprobarlo, se incluyeron preguntas sobre la frecuencia de su actividad sexual, tópico que podría introducir una tendencia a sesgar las respuestas en una dirección socialmente deseable. Los resultados de la investigación no indicaron que hubiera un sesgo de esta naturaleza. ¿Considera que a los estudiantes no les preocupaba su privacidad, o no les importaba que su actividad sexual se ajustara a las normas sociales?

Fuente: Heerwegh, Dirk (2005), “Effects of Personal Salutations in E-mail Invitations to Participate in a Web Survey”, Public Opinion Quarterly, 69 (invierno), pp. 588-598.

En el futuro previsible, las encuestas por Internet que muestrean al público deberán estar diseñadas con el reconocimiento de que podría haber problemas por las razones descritas. Así, las fotografías, animaciones y otras características tecnológicas de vanguardia creadas en la poderosa computadora del investigador/diseñador de la Web podrían tener que simplificarse o eliminarse para que todos interactúen al mismo nivel de refinamiento tecnológico. Como es posible entrar a las encuestas por Internet en cualquier momento (24 horas/7 días) y desde cualquier lugar, es factible llegar a ciertos sectores de difícil acceso, como los médicos. El capítulo 16 analiza técnicas de muestreo para las encuestas por Internet.

CAPTURA CORRECTA DE DATOS EN TIEMPO REAL La naturaleza de la interacción de computadora a computadora de las encuestas por Internet permite que las respuestas de cada participante ingresen directamente en la computadora del investigador tan pronto como el cuestionario es devuelto. Además, es posible programar el software del cuestionario para que rechace un ingreso incorrecto de datos. Por ejemplo, si alguien marca por error dos respuestas en un cuestionario de papel aunque las instrucciones digan que se marque una sola respuesta, hay que lidiar con el error; pero en Internet este error se corrige en la muestra interactiva mientras la encuesta se desarrolla. Así, la captura de datos es más correcta que cuando intervienen manos humanas. La captura de datos en tiempo real permite también el análisis de los mismos en tiempo real. Un investigador puede revisar los registros de tabulación y el conteo de la muestra hasta el último minuto de una encuesta por Internet.

VOLVER A LLAMAR Cuando la muestra para una encuesta por Internet se obtiene de un panel de consumidores, es fácil volver a contactar a quienes no hayan llenado el cuestionario respectivo. El software envía en automático recordatorios por correo electrónico a los miembros del panel que no visitaron la página de bienvenida. También identifica las claves de acceso de quienes completaron sólo una parte del cuestionario y les envía mensajes específicos. Algunas veces estos correos electrónicos ofrecen incentivos adicionales por responder, de modo que las personas se motiven a cumplir con la solicitud de terminar el cuestionario.


INTERROGACIÓN PERSONALIZADA Y FLEXIBLE Las encuestas interactivas por Internet se programan en gran medida como las entrevistas telefónicas auxiliadas por computadora. Es decir, el software utilizado permite que la indagatoria se divida en dos o más diferentes líneas, lo que depende de la respuesta que un participante dé a una pregunta que funciona como filtro. La diferencia es que no hay entrevistador. El encuestado interactúa de forma directa con el software en un sitio web. En otras palabras, el software hace preguntas en una secuencia determinada por las respuestas previas del participante. Las preguntas aparecen en la pantalla, y las respuestas se registran simplemente pulsando una tecla o haciendo clic en un icono, con lo que los datos ingresan de inmediato en la memoria de la computadora. Desde luego, estos métodos ahorran los costos de mano de obra asociados con la recolección y el procesamiento de datos de los cuestionarios de papel y lápiz. Esta capacidad para poner en secuencia las preguntas con base en las respuestas que se van aportando es una gran ventaja de las encuestas asistidas por computadora; ésta se puede programar para que pase de la pregunta 6 a la 9 si la respuesta a la pregunta 6 es negativa. Todavía más, las respuestas a preguntas previas pueden llevar a otras preguntas que se personalicen (por ejemplo,“Cuando usted no puede comprar Revlon, su marca favorita, ¿qué marca de lápiz labial prefiere?”) A menudo, el nombre del encuestado aparece en las preguntas para personalizar el cuestionario. Menos, pero más importantes preguntas aceleran el proceso de respuesta e incrementan la participación en la consulta. Una ventaja correlativa de las encuestas en Internet es que avisan al usuario cuando se salta una pregunta. En una prueba que comparaba las versiones telefónica y de Internet de la misma encuesta, la tasa de no respuesta fue menor para la versión electrónica, que emitía un aviso por cada pregunta que no se respondía.18 Es probable que esto no haya sido simple cuestión de motivación, porque la tasa de quienes tomaron la versión de Internet fue menor que en la versión telefónica, aun cuando los investigadores ofrecían un mayor incentivo a quienes se les pidió que la tomaran en línea. (Una verificación telefónica previa había comprobado que todo aquel al que se le pidió que participara, tuviera una computadora.) La capacidad para hacer preguntas a la medida y el bajo costo por receptor también ayudan a los investigadores a mantener encuestas cortas, que es una consideración importante para que se disparen las respuestas.19 Jakob Nielsen, consultor de las posibilidades de uso de Internet en Nielsen Norman Group, recalca que las encuestas “rápidas y sin dolor” generan la respuesta más alta, y por ello insta a los investigadores a mantenerlas tan cortas como sea posible. Él sugiere que si los objetivos de la investigación requieren un sondeo largo, que las preguntas se dividan en varios cuestionarios y se envíe cada versión a diferentes grupos. Los diseñadores de cuestionarios para Internet pueden ser creativos y flexibles en la presentación de las preguntas usando una variedad de cuadros de diálogo o ventanas para que el usuario ingrese información. En el capítulo 15 se estudian cuestiones de software, el diseño de preguntas y la disposición física del cuestionario para esta modalidad.

ANONIMATO DEL ENCUESTADO Es más probable que los encuestados aporten información delicada o embarazosa cuando pueden mantener su anonimato. El anonimato en Internet alienta a los participantes a dar respuestas honestas a preguntas difíciles.

TASAS DE RESPUESTA Los métodos para mejorar las tasas de respuesta en una encuesta por Internet son similares a los de otras clases de investigación con cuestionario. Una invitación personalizada es importante, y en muchos casos se envía por correo electrónico. Puesto que muchos posibles encuestados no conocen la dirección del remitente, la línea de asunto del mensaje es crucial.20 Esta línea debe mencionar un tópico con alta probabilidad de que interese a la audiencia, y las normas éticas y legales dictan que no debe ser engañosa. Así, podría plantearse en una forma como la siguiente:“Por favor dé su opinión sobre... (materia de interés).” Los investigadores deben evitar artimañas como incluir el signo de dinero y la palabra gratis, ya que es probable que cualquiera de los dos alerte los filtros instalados en la mayoría de las computadoras para evitar el correo no deseado. Como se mencionó antes, con el sistema de claves se le puede enviar un recordatorio amable por correo electrónico a la gente que no ha participado en una encuesta en un periodo predeterminado para pedirle que participe antes de que el estudio concluya. Este tipo de seguimiento, junto con una notificación

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preliminar, preguntas iniciales interesantes y variaciones de otras técnicas para incrementar las tasas de respuesta a los cuestionarios por correo, son recomendables para las encuestas por Internet. A diferencia de las encuestas por correo, las de Internet no ofrecen la oportunidad de enviar un incentivo físico, como dinero, a los participantes. En su lugar, éstos deben adoptar la forma de promesa de un premio futuro, por ejemplo: “Como muestra de aprecio por su colaboración al llenar esta encuesta, el patrocinador enviará una contribución significativa a una organización nacional de beneficencia. Puede votar por la organización de su preferencia al final de la encuesta.” Aunque algunos investigadores han tenido éxito prometiendo incentivos, la investigación académica sobre las encuestas por Internet es escasa, y en la actualidad hay pocas conclusiones definitivas sobre las formas más eficaces de incrementar las tasas de respuesta.

PREOCUPACIONES DE SEGURIDAD A muchas organizaciones les preocupa que los hackers o los competidores entren a sus sitios web para descubrir conceptos sobre nuevos productos, campañas de publicidad y otras ideas de alta secrecía. Por su parte, a los participantes les preocupa que su información personal se mantenga en privacidad; esto mismo sucede con las organizaciones que patrocinan la investigación. En fecha reciente, McDonald’s condujo una investigación de control de calidad en Inglaterra y Escocia, para la cual automatizó la transmisión de datos con un sistema en el que los consultores usaban dispositivos de mano y enviaban las cifras a oficinas centrales como mensajes de correo electrónico. El sistema ahorró horas de trabajo, pero a la empresa le preocupaba que se pudiera poner en riesgo información confidencial. Para evitarlo, compró software que encriptaba los datos y permitía que se cancelara la información si los dispositivos de mano llegaban a perderse o a ser robados.21 Como en el caso de McDonald’s, ningún sistema es cien por ciento seguro, pero los riesgos sí se pueden minimizar. Muchos proveedores de servicios especializados de investigación mediante encuestas por Internet han desarrollado sistemas de protección de claves muy seguros. Un dispositivo importante de estos sistemas restringe el acceso y evita por ejemplo que los individuos llenen una y otra vez un cuestionario.

Encuestas en quioscos interactivos Es posible instalar una computadora con pantalla digital en un quiosco en ferias comerciales, conferencias profesionales, aeropuertos o en cualquier otra ubicación de tráfico intenso para aplicar una encuesta interactiva. Como el participante decide interactuar con una computadora en el sitio, es frecuente que la autoselección sea un problema en este tipo de encuestas. Los individuos que conocen el manejo de las computadoras son los que más probablemente respondan estos cuestionarios interactivos. En sitios temporales, como en convenciones, estas encuestas a menudo necesitan un trabajador de campo en el sitio para que explique cómo usar el sistema. Este auxilio personal es una desventaja obvia.

Encuesta de investigación mixta En muchas encuestas los objetivos de investigación dictan el uso de alguna combinación de teléfono, correo ordinario, correo electrónico, Internet y entrevistas personales. Por ejemplo, el investigador podría conducir una corta entrevista telefónica para determinar si conviene volver a contactar al encuestado para sostener una interlocución personal más extensa. Esta encuesta mixta combina las ventajas de las entrevistas telefónica (como una selección rápida) y la personal. Una encuesta mixta emplea cualquier combinación de dos o más métodos de encuesta. Sin embargo, la realización de un estudio de investigación en dos o más olas crea la posibilidad de que entre participantes algunos ya no cooperen o no estén disponibles en la segunda ola. Algunas variaciones de la investigación por encuesta usan los canales de televisión por cable. Por ejemplo, un entrevistador por teléfono llama a un suscriptor al servicio de cable y le pide que sintonice un canal determinado a cierta hora. Esta cita se hace para entrevistarlo poco después del programa o de que se exhibe el material visual. NBC usa este tipo de encuestas mixtas para probar los conceptos de muchos nuevos posibles programas.


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Selección del diseño apropiado de la investigación por encuestas El capítulo sobre el diseño de la investigación y la definición del problema destacó que muchas tareas de investigación conducen a información similar para la toma de decisiones. No hay una mejor ni única forma de encuesta; cada una tiene ventajas y desventajas. Un investigador que debe hacer preguntas confidenciales puede usar una encuesta por correo, con lo que sacrifica la rapidez en la recolección de datos para evitar el sesgo del entrevistador. Si, por otra parte, debe tener un control considerable sobre el planteamiento de las preguntas, puede ser conveniente que recurra a las entrevistas con teléfono en una ubicación central. Para determinar la técnica adecuada, el investigador debe hacerse varias preguntas. ¿Es necesario el apoyo de un entrevistador? ¿A los participantes les interesan los asuntos que se investigan? ¿Se logrará la colaboración con facilidad? ¿Con qué rapidez se necesita la información? ¿El estudio requerirá un cuestionario largo y complejo? ¿Qué tan grande es el presupuesto? Los criterios –costo, rapidez, anonimato, etc.– difieren en cada proyecto. La figura 9.4 resume las grandes ventajas y desventajas de las encuestas de puerta en puerta, de intercepción en centros comerciales, telefónicas, de correo e Internet, así como los tipos usuales de encuestas. Por ejemplo, un investigador creativo podría diseñar cuestionarios muy versátiles y flexibles para correo, pero la mayoría usa preguntas estandarizadas. Una encuesta por correo compleja podría ser mucho más cara que una breve entrevista personal, pero en general éste no es el caso.

Pretest o piloteo Un investigador que encuesta a 3 000 consumidores no quiere un escenario en el que después de que le han llenado o devuelto sus cuestionarios, descubre que la mayoría entendió mal una pregunta particular, se saltó una serie de preguntas o interpretó de forma equivocada las instrucciones de llenado. Para evitar estos problemas, a menudo se utilizan procedimientos de filtrado, como pruebas previas o prepruebas. El piloteo es una corrida de prueba con un grupo para solucionar problemas fundamentales en las instrucciones o diseño de un cuestionario. El investigador busca detectar obstáculos como el punto en que el encuestado se fatiga, y si hay apartados particulares en el cuestionario donde tienda a terminar abruptamente. Por desgracia, esta etapa de la investigación se elimina algunas veces por presiones de costos o tiempo. En general, hay tres formas básicas de realizar estas pruebas previas. Las primeras dos se refieren a revisar el cuestionario con otros investigadores profesionales, y la tercera —que con frecuencia se conoce como preprueba— es una corrida de prueba con un grupo. Cuando se revisa el cuestionario con otros profesionales, el investigador les pide que busquen problemas, como en el planteamiento de las preguntas, preguntas insinuantes y sesgos por el orden seguido en las interrogantes. Un tipo alterno de filtrado es analizarlo con el cliente o el gerente de investigación que ordenó el trabajo. A menudo los gerentes piden a los investigadores que recaben información, pero cuando ven el cuestionario, piensan que en realidad no satisface sus necesidades. Sólo al verificarlo con el cliente, el investigador sabe con certeza que se buscará la información requerida. Una vez que se ha decidido el cuestionario definitivo, se deben recabar los datos con un pequeño número de encuestados (tal vez 100) para determinar si necesita afinarse.

Cuestiones éticas en la investigación por encuestas En el capítulo 4 se mencionó que el código de ética de la American Marketing Association expresa la obligación de los investigadores de proteger al público de declaraciones engañosas y explotación con el pretexto de las investigaciones de mercado. Los estudios por encuestas aplican muchos aspectos éticos, como el derecho a la privacidad del encuestado, la prohibición del engaño, el derecho del participante a estar informado sobre el propósito de la investigación, la exigencia de mantener la confidencialidad, la necesidad de ser honestos en la recolección de datos, y la demanda de objetividad en el informe del estudio. Tal vez usted quiera volver a examinar estos temas en el capítulo 4, ahora que ha estudiado varias técnicas de investigación por encuestas.22

AL PUNTO La práctica es el mejor de los maestros. -Publius Syrus, circa 42 a.C.


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FIGURA 9.4 Ventajas y desventajas de los métodos de encuesta

Entrevista personal de puerta en puerta

Entrevista personal de intercepción en centro comercial

Entrevista telefónica

Encuesta por correo

Encuesta por Internet

Velocidad de recolección de datos

Moderada a rápida

Rápida

Muy rápida

Lenta; el investigador no controla la devolución del cuestionario

Instantánea; 24 h/7 d

Flexibilidad geográfica

Limitada a moderada

Confinada, posible sesgo urbano

Alta

Alta

Alta (mundial)

Cooperación del entrevistado

Excelente

Moderada a baja

Buena

Moderada; un cuestionario pobremente diseñado tendrá una tasa de respuesta baja

Varía según el sitio web; alta en paneles de consumidores

Versatilidad de las preguntas

Bastante versátil versátil

Extremadamente

Moderada requiere un formato

No versátil; versátil muy estandarizado

Extremadamente

Extensión del cuestionario

Larga

Moderada a larga

Moderada

Varía de acuerdo con el incentivo

Moderada; duración ajustada según las respuestas

Tasa de no respuesta

Baja

Media

Media

Alta

El software puede asegurar ninguna

Posibilidad de malentendidos del encuestado

Baja

Baja

Promedio

Alta; el entrevistador no está presente para aclaraciones

Alta

Grado de influencia del entrevistador en las respuestas

Alta

Alta

Moderada

Ninguna; el entrevistador está ausente

Ninguna

Supervisión de los entrevistadores

Moderada

Moderada a alta

Alta, especialmente con entrevistas de ubicación central

No se aplica

No se aplica

Anonimato del entrevistado

Bajo

Bajo

Moderado

Alto

El encuestado puede ser anónimo o conocido

Facilidad de seguimiento o segunda llamada

Difícil

Difícil

Fácil

Fácil, pero toma tiempo

Difícil, a menos que se conozca la dirección electrónica

Costo

El más alto

Moderado a alto

Bajo a moderado

El más bajo

Bajo

Características especiales

Permite mostrar materiales visuales; es posible un extenso sondeo

Pruebas de sabor, es posible exhibir comerciales de televisión

Se simplifican el trabajo de campo y la supervisión de la recolección de datos; bastante adaptable a la tecnología de cómputo

El encuestado contesta las preguntas de manera cómoda; tiene tiempo para reflexionar en las respuestas

El software de medios fluidos permite el uso de gráficas y animación

Nota: Se recalca que se trata de encuestas usuales. Por ejemplo, una elaborada encuesta por correo puede ser mucho más costosa que una breve entrevista personal, pero en general no sucede así.

Resumen 1. Resumir las formas en que los investigadores recolectan información mediante entrevistas. Las entrevistas son clasificadas con base en el medio usado para comunicarse con los encuestados. Se realizan de puerta en puerta, en centros comerciales o por teléfono. Es tradicional que se registren con papel y lápiz, pero los investigadores usan cada vez más las computadoras. Las entrevistas personales son un método flexible que permite a los investigadores usar ayudas visuales y diversas clases de incentivos. Sin embargo, la presencia del entrevistador puede influir en las respuestas del participante.


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2. Comparar las ventajas y desventajas de las entrevistas de puerta en puerta, intercepción en centros comerciales y por teléfono. Las entrevistas personales obtienen altas tasas de respuesta, pero son más costosas que otros tipos de encuesta. Cuando no se necesita que una muestra represente a todo el país, con las entrevistas de intercepción en centros comerciales se reducen los costos. La telefónica tiene la ventaja de entregar datos con rapidez y a menor costo por entrevista. No obstante, no todas las familias tienen teléfono, y no todos los números telefónicos están en los directorios. Esto genera problemas para obtener una muestra representativa, así que los investigadores utilizan a menudo el marcado de dígitos aleatorios. La falta de un contacto cara a cara y la imposibilidad de usar materiales visuales también limitan las entrevistas por teléfono. Las entrevistas telefónicas asistidas por computadora desde ubicaciones centrales mejoran la eficiencia de cierta clase de encuestas por este medio. 3. Evaluar las ventajas y desventajas de distribuir cuestionarios por correo, Internet y otros medios. Es tradicional que los cuestionarios autoaplicados se distribuyan por correo, pero también se pueden llevar y dejar personalmente, entregarse desde ubicaciones centrales o manejarse por computadora. Los cuestionarios por correo suelen ser menos costosos que las entrevistas telefónicas o personales, pero también plantean un riesgo mucho mayor de un error por no respuesta, aunque se han usado varios métodos para alentar mayores tasas de respuesta. Además deben ser más estructurados que otros tipos de encuestas, ya que no se pueden modificar si se descubren problemas en el curso de la recolección de datos. Internet y otros medios interactivos son formas convenientes para que las organizaciones realicen encuestas. No obstante, son rápidas y efectivas en costos, aunque no todo mundo tiene acceso a la red. La ventaja es que, como las encuestas son computarizadas e interactivas, es posible personalizar los cuestionarios, y los datos son capturados en tiempo real. Existen algunas preocupaciones en torno a la privacidad y seguridad, pero el futuro de las encuestas por Internet parece promisorio. 4. Analizar la importancia de realizar prepruebas de los cuestionarios. La preprueba del cuestionario en una pequeña muestra es una forma útil para descubrir problemas mientras todavía es posible corregirlos. Las prepruebas incluyen la revisión del cuestionario junto con otros investigadores profesionales o efectuar una corrida de prueba con un grupo de participantes. 5. Describir las cuestiones éticas que surgen en la investigación por encuestas. Los investigadores deben proteger al público de las afirmaciones falsas y de la explotación. Esta obligación incluye honestidad respecto del propósito del proyecto de investigación y el respeto a los derechos de los sujetos a rehusarse a participar o a no responder preguntas particulares. Los investigadores también deben proteger la confidencialidad de los encuestados y registrar con honestidad sus respuestas.

Términos y conceptos clave Entrevista personal No respuesta a un ítem Entrevista de puerta en puerta Volver a llamar Entrevistas de intercepción en centro comercial Entrevista telefónica Marcado aleatorio de dígitos

Entrevistas desde ubicaciones centrales Entrevistas telefónicas asistidas por computadora (CATI) Cuestionarios autoaplicados Encuesta por correo Tasa de respuesta Carta de presentación Método de llevar y dejar

Encuesta por fax Encuesta por correo electrónico Encuesta por Internet Pantalla de bienvenida Cuadros de diálogo Encuesta mixta Preprueba

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Qué tipo de medio de comunicación utilizaría usted para conducir las siguientes encuestas. Explique por qué. a) Encuesta de los motivos de compra de los ingenieros industriales. b) Encuesta de los niveles de satisfacción de usuarios de automóviles rentados. c) Encuesta de conciencia de publicidad comercial en televisión. d) Encuesta de altos directivos empresariales.

2. Una editorial ofrece a profesores universitarios uno de los cuatro libros de mayor venta en el mercado masivo como incentivo por llenar un cuestionario por correo de diez páginas acerca de un nuevo libro de texto. ¿Qué ventajas y desventajas tiene este incentivo? 3. “Los individuos están menos dispuestos a cooperar con las encuestas hoy en día, que hace cincuenta años.” Comente esta afirmación. 4. ¿Cuál piensa que debe ser la extensión de un cuestionario autoaplicado por correo? 5. ¿La mayoría de las encuestas usa un solo modo de comunicación (por ejemplo, el teléfono), como sugiere la mayoría de los libros de texto?

6. Un investigador informa que “205 cuestionarios utilizables de 942 entregados en nuestra encuesta por correo significan una tasa de respuesta de 21.7 por ciento”. ¿Cuáles son las sutiles insinuaciones de esta afirmación? 7. Evalúe los siguientes diseños de encuesta: a) Un investigador sugiere enviar a los encuestados una pequeña caja fuerte (una caja metálica de archivo con cerradura) sin la combinación de la cerradura, con una nota indicando que se llamará a quienes respondan en pocos días para una entrevista telefónica. Durante la entrevista, se revela la combinación para que puedan abrir la caja fuerte. b) Un centro comercial que desea evaluar su imagen coloca paquetes que incluyen un cuestionario, una carta de presentación y un sobre de devolución prepagado en sitios donde los clientes puedan recogerlos si desean. c) Se envía un mensaje de correo electrónico a individuos que tienen computadora, pidiéndoles que llenen un cuestionario en un sitio web. Quienes contestan las preguntas tienen la oportunidad de jugar con una máquina tragamonedas en dicho sitio. Se garantiza a cada uno un incentivo monetario, pero tienen la opción de aumentarlo jugando en la máquina.

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d) Un pequeño servicio de entrevistas de intercepción se ubica en un centro comercial regional. La instalación consta de una pequeña habitación para presentaciones de televisión y cine, y utiliza a los compradores como unidades de muestreo. Sin embargo, los entrevistadores reclutan personas adicionales para experimentos de comerciales de televisión ofreciéndoles boletos gratis para exhibiciones antes de los estrenos, y permiten que los individuos contactados lleven hasta cinco invitados. En algunos casos, los boletos gratis se anuncian en un periódico local. e) La revista Time decide realizar una encuesta por correo en lugar de una encuesta telefónica para determinar las características demográficas y la conducta de compra de sus suscriptores.

8. ¿Qué tipo de estudios de investigación se prestan al uso del correo electrónico para la investigación por encuestas? ¿Cuáles son las ventajas y desventajas del correo electrónico? 9. ÉTICA Comente los aspectos éticos de las siguientes situaciones: a) Un investigador planea usar tinta invisible para codificar los cuestionarios e identificar a los entrevistados en una encuesta de distribuidores. b) Un comité de acción política realiza una encuesta sobre su causa. Al final del cuestionario incluye una petición de donativo. c) Un entrevistador telefónico llama a la 1 p.m. en domingo y pide a su interlocutor que tome parte en una entrevista. d) Un mercadólogo industrial desea encuestar a sus propios distribuidores. Inventa el nombre “Mountain States Marketing Research” y envía un cuestionario por correo con este nombre. e) En el reverso de una tarjeta de garantía, que va dentro de la caja de un procesador de alimentos, es impreso un cuestionario con preguntas sobre conducta de compras, demografía y estilos de vida de los clientes. Al final de la tarjeta de garantía se incluye una breve nota en letras pequeñas que dice: “Gracias por llenar este cuestionario. Sus respuestas se usarán para estudios de marketing que nos ayudarán a atenderlo mejor en el futuro. Usted también se beneficiará al recibir correos importantes y ofertas especiales de diversas organizaciones cuyos productos y servicios se relacionan de forma directa con las actividades, intereses y pasatiempos en los que usted participa regularmente. Por favor, indique si hay alguna razón por la que preferiría no recibir esta información.”

10.

ÉTICA

¿Cómo podría actuar el sector de la investigación de mercados para asegurarse de que el público valore que las encuestas telefónicas y las entrevistas de puerta en puerta son actividades legítimas y que quienes hacen declaraciones falsas y engañan al público usando la investigación de mercados como artimaña de ventas no son verdaderos mercadólogos? 11. ¿Por qué es posible que el teléfono celular sea una forma ineficaz para alcanzar a encuestados potenciales en Estados Unidos? 12. El American Testing Institute (también conocido como el U.S.Testing Authority) envía por correo, junto con un cheque por $14.80, lo que llama una encuesta de “televisión”, la cual pide que llenen y devuelvan. Para corresponder a su respuesta a ocho preguntas sobre hábitos como espectadores, el organismo promete enviar uno de veinte premios que van desde un valor de $200 hasta $2 000, entre los que se encuentran grabadoras de video, relojes, un suministro vitalicio de películas, televisores a color y dos noches de hotel en un balneario. Este organismo lista las probabilidades de ganar 1 en 150 000 para todos los premios, excepto la estancia en el hotel, para la cual las probabilidades son de 149 981 en 150 000. Durante un periodo de tres meses, este organismo envía 200 000 cuestionarios. ¿Cuáles son las implicaciones éticas en este caso? 13. RED Vaya a la página de Pew Internet and American Life en www.pewinternet.org, donde se listan varios informes con base en investigación por encuestas. Elija uno de los informes. ¿Cuáles fueron los objetivos de la investigación? ¿Cuáles fueron las primeras tres preguntas de la encuesta? 14. RED Vaya a la página web de NPD Group www.npd.com) y haga clic en el enlace de la tienda (Store). ¿Qué tipo de servicios de investigación por encuestas a la medida y sindicados ofrece la empresa? 15. RED Consulte la página de CASRO (Council of American Survey Research Organizations) en www.casro.org. Vaya a “About CASRO”. ¿Cuáles son los aspectos claves de la misión de esta organización investigadora?

Actividades de investigación 1. RED Vaya al sitio web www.zoomerang.com. ¿Qué servicios exclusivos ofrece esta empresa? Luego visite este otro sitio: www. websurveyor.com. ¿En qué sentido es diferente este servicio del de zoomerang? Formule una encuesta breve y envíela por

correo electrónico a diez de sus amigos sin aviso previo. Al final de la encuesta, pregúnteles si habrían contestado en caso de que usted no hubiera enviado la encuesta. ¿Cuál es la tasa de respuesta? ¿Cuál hubiera sido si el encuestado no lo conociera a usted?

Caso 9.1 El Registro Nacional de No LLamar La molestia de los ciudadanos con las llamadas telefónicas de ventas impulsó al Congreso de Estados Unidos a aprobar una ley que establecía el Registro Nacional de No Llamar (National Do Not Call Registry). El registro pronto se vio inundado con peticiones de que se eliminaran muchos números telefónicos de las listas de telemarketing. Por ley, los vendedores no pueden llamar a números listados en ese registro. Se establecen excepciones en favor de instituciones de beneficencia e investigadores. Sin embargo, un

estudio reciente sugiere que a pesar de que las llamadas telefónicas de investigadores sean legales, no siempre son bien recibidas..23 A fines de 2005, Harris Interactive condujo una encuesta por Internet en la que casi 2 000 adultos respondieron preguntas sobre el Registro Nacional de No Llamar. Casi tres cuartas partes dijo que había firmado para inscribirse en el registro, y una mayoría (61 por ciento) afirmó que había recibido desde entonces “mucho menos” llamadas de telemarketing. Además, 70 por ciento señaló que desde su registro, había sido buscado por alguien “que estaba haciendo un estudio de opinión o encuesta” y quería que participara, aunque no


estaba seguro de que esa práctica fuera aceptable. Sólo un cuarto (24 por ciento) dijo que sabía que los investigadores “tienen permitido llamar”, y más de la mitad (63 por ciento) no estaba seguro de los derechos de los investigadores conforme a la nueva ley.

Preguntas

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2. ¿Cómo podrían haber variado los resultados si esta encuesta se hubiera realizado por teléfono? 3. Como investigador, ¿usted cómo habría atendido las dudas de la gente sobre si los encuestadores pueden contactar a las familias listadas en el Registro Nacional de No Llamar?

1. ¿Una encuesta en línea era el mejor método para un sondeo sobre este asunto?

Caso 9.2 Royal Bee Electric Fishing Reel Royal Barton comenzó a pensar en un carrete de pesca eléctrico cuando su padre tuvo un ataque cardiaco y perdió el uso de un brazo. Ver que eso le sucedió a su padre, que le había enseñado los goces de la caza y la pesca, hizo que Barton entendiera cómo una desventaja física podía apagar la vida de un entusiasta aficionado a los deportes. Ser capaz de lanzar y recuperar una carnada y experimentar la emoción de que una gran lobina tratara de escaparse llevándose sus avíos de pesca estaban entre los goces de la vida que se le negarían para siempre al padre de Barton. Estaba determinado a hacer algo al respecto, si no por su padre, al menos por otros que habían sufrido la misma suerte. Así que después de un tremendo gasto personal y años de investigación y desarrollo, Barton perfeccionó lo que es seguro que será el estándar para todos los carretes eléctricos de pesca en agua dulce en el futuro. Olvídese de los aparejos de agua salada, que Barton designa como “malacates”. Él desarrolló algo que es pequeño, compacto y tiene aplicaciones increíbles. Él lo llama Royal Bee. La primera palabra es, obviamente, su primer nombre, la segunda se refiere al zumbido grave que el carrete hace cuando trabaja. El sistema Royal Bee parece bastante sencillo, y tal vez lo es si uno entiende los aspectos mecánicos de un carrete. Un sistema de engranes se halla integrado a la bobina y un motor en la parte de atrás impulsa los engranes anexos al sistema de gatillo. Al liberar todos los engranes del sistema eléctrico, uno puede lanzar la carnada normalmente. Pero si se aprieta el botón de “Retrieve” (recuperar) se acoplan dos engranes. Después de que éstos se acoplan, el gatillo viaja lo suficiente como para tocar el interruptor que tensa la correa de transmisión para que no haya deslices. No se puede tocar el interruptor si los engranes no están debidamente acoplados. Esto significa que uno puede lanzar el anzuelo en forma manual como lo haría en pesca normal, luego vuelve a embragar el carrete para que se embobine la línea. ¡Y todo esto lo puede hacer con una sola mano! El sistema funciona con una batería de 6 volts que se carga en el cinturón o se cuelga alrededor del cuello si se está en una embarcación. Si uno tiene un bote con una batería de 6 volts, el carrete funciona sin la primera batería. Hay una pequeña conexión que se enchufa al carrete, así que uno puede fácilmente usar más de un carrete con la batería. Por ejemplo, si uno tiene dos o tres cañas con diferentes anzuelos, puede pasar la conexión de carrete a carrete conforme los va usando. Además, si lo desea, puede utilizar de manera convencional un carrete con el sistema Royal Bee. No tiene que usarlo como carrete eléctrico, a menos que decida hacerlo. Barton cree que Royal Bee es útil no sólo para los pescadores con incapacidades físicas. Ken Cook, uno de los más distinguidos pescadores profesionales de caña de Estados Unidos, está convencido de Royal Bee. Después de que se rompió un brazo, tuvo que retirarse de varios torneos porque le era difícil

pescar con una sola mano. Para el tiempo en que se había restablecido del brazo, ya se había convencido de Royal Bee, porque incrementaba su eficiencia en la pesca. Como Cook explica: “El carrete eléctrico ha incrementado mi eficiencia en dos formas. Una es en los jalones, donde la uso todo el tiempo. La otra es para pesca de superficie, cuando tengo que hacer lanzamientos largos. En los jalones, el carrete eléctrico me da control instantáneo sobre una línea floja, y soy capaz de mantener ambas manos en la caña. No tengo que quitarlas para tensarla. Jalo, acoplo los engranes del carrete y todo lo que tengo que hacer es empujar la palanca con el pulgar para tensar la línea al instante.” El carrete de Cook (un Ryobi 4000) es uno de varios que se adaptan al recuperador eléctrico. Para los jalones, Cook carga su carrete con una línea de prueba de 20 libras. Usa un carrete similar con líneas más ligeras cuando pesca con carnada de superficie. “Lo que uno puede hacer con el carrete eléctrico es eliminar el tiempo improductivo de rebobinado”, dice Cook. Unos cuantos segundos extras pueden no significar mucho si uno está en una laguna de pesca durante el fin de semana. Pero significan mucho si uno se halla en un torneo, donde la necesidad de hacer un lanzamiento extra podría hacer que se fuera a casa con $50 000 en el bolsillo. “Considérelo de esta forma -explica Cook- supongamos que uno está pescando en aguas claras y es necesario hacer un lanzamiento largo hasta el rincón en que se refugian los peces, donde queremos pescar con una carnada de superficie. Hay mucha agua improductiva entre nosotros y ese rincón. Con el carrete eléctrico, hago ese lanzamiento largo y pesco allí. Entonces, cuando estoy listo para jalar la línea, sólo aprieto la palanca de recuperar para que la batería acople los engranes necesarios, y ya tengo de vuelta mi carnada lista para otro intento, mientras usted todavía le da vueltas a mano a su carrete.” Cuando Royal Barton se retiró de su negocio de suministros veterinarios, comenzó a disfrutar sus pasatiempos favoritos: caza, pesca y el desarrollo del sistema Royal Bee. Se dio cuenta de que necesitaba apoyo para vender su producto, así que buscó ayuda profesional para aprender cómo llegar al mercado más amplio posible.

Preguntas 1. ¿Qué problema de marketing enfrenta Royal Bee? ¿Cuáles son sus necesidades de información? Bosqueje algunos objetivos de investigación por encuestas para un proyecto relativo al sistema Royal Bee. 2. ¿Qué tipo de encuesta –entrevista personal, entrevista telefónica o encuesta por correo– se debe elegir? 3. ¿Qué fuentes de error en la encuesta es más probable que existan en un estudio de este tipo? 4. ¿Qué medios se deben usar para obtener una alta tasa de respuesta?

S L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

U

N

LA OBSERVACIÓN

P A

CAPÍTULO 10 Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá:

1. Analizar el papel de la observación como método de investigación de mercados. 2. Describir el uso de la observación directa y de la observación simulada. 3. Identificar las cuestiones éticas en los estudios de observación. 4. Explicar la observación de objetos físicos y el contenido de los mensajes. 5. Describir los grandes tipos de observación mecánica. 6. Resumir las técnicas para medir las reacciones fisiológicas.

Semblanza del capítulo: Neuroco se asoma al cerebro de los consumidores

©H OWA RD S OCH U

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Cuando Hewlett-Packard preparaba anuncios de sus productos de fotografía digital, la empresa quería asegurarse de que las imágenes evocaran la respuesta deseada. Para guiarse, HP acudió a Neuroco y su método de investigación de alta tecnología, conocido como neuromarketing.1 Las investigaciones de Neuroco mostraban a los sujetos un par de fotografías de la misma mujer, y alrededor de la mitad prefirió una u otra. Luego midió la actividad eléctrica en el cerebro de los sujetos que observaban las mismas imágenes y este análisis reveló una preferencia definida por la fotografía, en la que la sonrisa de la mujer era un poco más cálida. El enfoque de Neuroco usa una tecnología llamada electroencefalografía cuantificada (QEEG). Los sujetos usan un equipo ligero y portátil de EEG que mide la actividad cerebral; el software pasa los datos a mapas de computadora que muestran los niveles de actividad por áreas del cerebro. Entonces los investigadores son capaces de precisar si la persona pone atención y si la actividad cerebral significa una reacción emocional o un pensamiento analítico. QEEG es más flexible que el uso más conocido de imágenes funcionales de resonancia magnética (fMRI), que ha aportado muchos avances en la investigación cerebral pero que requiere todavía que todos los sujetos se queden quietos dentro de una máquina grande y ruidosa. Con QEEG, el equipo de medición puede viajar con los sujetos mientras deambulan en una tienda u observan anuncios. Suponga que una mujer joven que participa en un estudio de Neuroco va de compras con electrodos fijados discretamente en su cabeza. El jefe de científicos de Neuroco, David Lewis, observa en una pantalla de computadora las ondas grises y verdes del cerebro de la mujer, en que los colores señalan los niveles de actividad de las ondas alfa. El patrón en zigzag le dice a Lewis que la compradora está alerta, pero no comprometida con una decisión de compra. Sin embargo, cuando entra al departamento de zapatería de la tienda, el patrón cambia al tomar un par de zapatos de tacón alto stiletto. Ocurre una explosión de actividad cerebral. Luego la mujer se dirige a la caja a pagar: decisión tomada. Como ilustra este ejemplo, la observación aporta elementos de juicio significativos y los avances en la tecnología de observación permiten, literalmente, una visión de lo que sucede en el cerebro de los clientes. Este capítulo presenta el método de observación de recolección de datos en la investigación de mercados.

Capítulo 10. La observación

239

La observación en la investigación de mercados En la investigación de mercados la observación es un proceso sistemático para registrar patrones de comportamiento de las personas, objetos y hechos conforme suceden. No es necesario preguntar ni comunicarse con la gente. Los investigadores que usan el método de observación para recolectar datos atestiguan y registran la información mientras los hechos tienen lugar, o aprovechan algún sistema de seguimiento como los escáneres en las cajas registradoras o los registros de actividad en Internet. Estos sistemas de rastreo permiten observar y aportar datos tales como si un consumidor específico compró o no más productos con descuento o a precio regular, o cuánto tiempo se pasó viendo un sitio web en particular antes de salirse o ir a la siguiente página. La observación se convierte en un instrumento para la investigación científica cuando reúne varias condiciones: • Sirve a un propósito de investigación formulado. • Se planea en forma sistemática. • Se registra en forma sistemática y se relaciona con propuestas generales, más que simplemente reflejar un conjunto de curiosidades interesantes. • La validez y confiabilidad de la observación están sujetas a controles o comprobaciones.2

¿Qué se puede observar? Los estudios de observación reúnen una amplia variedad de informes sobre el comportamiento. La figura 10.1 lista siete clases de fenómenos observables: acciones físicas, como patrones de compra (en la tienda o por medio de Internet) o de auditorio televisivo; comportamiento verbal, como en conversaciones de ventas; comportamiento expresivo, como tono de voz o expresiones faciales; relaciones y ubicaciones espaciales, como patrones de tránsito; patrones temporales, como cantidad de tiempo que se dedica a las compras o a manejar un vehículo; objetos físicos, como la cantidad de periódicos reciclados, y los registros verbales y gráficos, como el contenido de los anuncios. (La investigación de datos secundarios también se vale de la observación, pero el tema se trató en el capítulo 7 y no se aboradará ampliamente en este capítulo.) El método de observación sirve para describir una amplia variedad de conductas, pero fenómenos cognitivos como las actitudes, motivaciones y preferencias no son observables. El resultado es que la investigación por observación no explica por qué ocurrió un comportamiento determinado o qué acciones se pretendían. Otra de sus limitaciones es que el periodo de observación suele ser corto. Observar patrones de comportamiento que suceden en un periodo de varios días o semanas por lo general es demasiado costoso e incluso imposible.

AL PUNTO Por lo que se refiere a la observación, la suerte favorece sólo a la mente preparada. -Louis Pasteur

FIGURA 10.1

Fenómeno

Ejemplo

Acción física

Patrón de movimientos de un cliente en una tienda

Comportamiento verbal

Comentarios de pasajeros de aerolíneas mientras esperan en la fila

Comportamiento expresivo

Expresiones faciales, tonos de voz y otras formas de lenguaje corporal

Relaciones y ubicaciones espaciales

Distancia que separa a los visitantes de las pinturas en un museo de arte

Patrones temporales

Cuánto tiempo esperan los clientes para ser atendidos en un restaurante de comida rápida

Objetos físicos

Qué artículos de marca se guardan en las despensas de los consumidores

Registros verbales y gráficos

Códigos de barras en los paquetes de productos

Lo que puede ser observado

240


I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Esta tendencia que trae a usted DDB SignBank

© GENE BLEVINS/ REUTERS/ LANDOV

Para extender la práctica de la observación más allá de lo que evidentemente se puede hacer con base científica, como el conteo de latas de sopa de tomate en una alacena o la medición del tiempo que se dedica a ver televisión, algunos investigadores han tratado de catalogar los comportamientos que pueden señalar el comienzo de tendencias importantes. Esta práctica, conocida como detección de tendencias, es controversial porque las observaciones son subjetivas y no sistemáticas. A pesar de las críticas, los vendedores recurren cada vez más a los detectores de tendencias, así que los investigadores tienen un incentivo para desarrollar este método. A partir de sus oficinas en Copenhague, Dinamarca, DDB Worldwide, la gigantesca agencia de publicidad, ha creado un servicio llamado DDB SignBank, que invita a todo el personal de DDB en el mundo, además de otros grupos meta como miembros de organizaciones juveniles,

a que remitan sus observaciones a los gerentes designados como signbankers. Se instruye al personal a que identifique los comportamientos de los consumidores que pudieran señalar una nueva tendencia en la sociedad o cultura, en lugar de los comentarios que se obtienen con otros métodos de investigación. Los signbankers clasifican las observaciones y las integran en una base de datos corporativa. Ésta se actualiza a diario, y los equipos de cuenta de la agencia pueden analizarla para identificar señales relacionadas con los objetivos de publicidad de sus clientes. La idea subyacente en SignBank, desarrollada por la socióloga Eva Steensig, es que el tamaño de la base de datos (que contiene treinta mil señales en un conteo reciente) permitirá que surjan patrones en el enorme número de observaciones. Los datos pueden ser de máxima utilidad como fuente de ideas que se deban comprobar con mayor rigor. Anthon Berg, una marca escandinava de chocolate, usó los datos de SignBank para identificar nuevas ocasiones en las cuales se puede promover el chocolate, y nuevos usos de este producto en los tratamientos de salud y belleza. Fuente: Con base en Matthew Creamer, “DDB Collects ‘Signs’ to Identify Trends”, Advertising Age, 5 de diciembre de 2005, descargado de www.adage.com, 16 de junio de 2006; Eric Pfanner, “On Advertising: Do I Spot a Trend?”, International Herald Tribune, 1 de enero de 2006, www.iht.com; y DDB Worldwide, “DDB Worldwide Introduces DDB SignBank, a New Consumer Knowledge Model”, boletín de prensa, 29 de noviembre de 2005, www.ddbneedham.dk.

Naturaleza de los estudios de observación Los investigadores de mercados pueden observar a personas, objetos, hechos u otros fenómenos mediante observadores humanos o máquinas diseñadas para tareas específicas. La observación humana es mejor cuando la situación o comportamiento no es fácilmente predecible antes de la investigación. La observación mecánica, como la que realizan los escáneres o contadores de tráfico en los supermercados, registra con mucha exactitud las situaciones o tipos de comportamiento rutinarios, repetitivos o programados. La observación humana o mecánica usualmente es no obstructiva, lo que significa que no hay comunicación con el encuestado. Por ejemplo, en lugar de preguntar a los clientes cuánto tiempo pasan comprando en la tienda, un gerente de supermercado podría observar y registrar el tiempo que transcurre entre el momento en que los compradores entran y el momento en que salen de la tienda. La naturaleza no obstructiva o no reactiva del método de observación suele generar datos sin conocimiento del sujeto. Una situación en que la presencia del observador es conocida para el sujeto significa una observación visible. Una situación en la que un sujeto no sabe que la observación está teniendo lugar es una observación oculta. Esta observación, no obstructiva, minimiza el error del encuestado. No se requiere pedir a los sujetos que participen en la investigación cuando no saben que están siendo observados. La mayor ventaja de los estudios de observación sobre las encuestas, que obtienen datos aportados por los mismos resentrevistados, es que los datos están libres de distorsiones, incorrecciones y otros sesgos por error de la memoria, sesgo de deseabilidad social, etc., ya que se registran cuando el comportamiento real sucede.

Observación del comportamiento humano Mientras que las encuestas recalcan las respuestas verbales, los estudios de observación destacan y permiten el registro sistemático del comportamiento no verbal. Los fabricantes de juguetes como Fisher-Price usan la


241 FIGURA 10.2

Entre personas de igual estatus

Entre personas de estatus desigual Usada por superior

Usada por subordinado

Entre hombres y mujeres Usada por hombres

Usada por mujeres

Comportamiento

Íntima

No íntima

Postura

Relajada

Tensa Relajada (menos relajada)

Tensa

Relajada

Tensa

Espacio personal

Cercanía

Distancia

Cercanía (opcional)

Distancia

Cercanía

Distancia

Contacto físico

Contacto

Sin contacto

Contacto (opcional)

Sin contacto

Contacto

Sin contacto

Contacto visual

Se establece

Se evita

Fijo, se ignora

Desvía la mirada, observa

Fijo, se ignora

Desvía la mirada

Porte

Informal

Circunspecto

Informal

Circunspecto

Informal

Circunspecto

Expresión emocional

Se muestra

Se oculta

Se oculta

Se muestra

Se oculta

Se muestra

Expresión

Sonríe

No sonríe

No sonríe

Sonríe

No sonríe

Sonríe

facial

Fuente: Reimpreso con permiso de Simon & Schuster Adult Publishing Group, de Body Politics por Nancy C. Henley. Derechos reservados © 1977 por Prentice-Hall, Inc.

técnica de observación porque es frecuente que los niños no puedan expresar verbalmente sus reacciones a los productos. Al observar a los niños divertirse con un juguete, muñeca o juego propuesto, los investigadores de mercados identifican los elementos de un producto potencialmente exitoso. Los investigadores de mercados de los juguetes podrían observar el juego para contestar las siguientes preguntas: • ¿Cuánto tiempo mantiene el juguete la atención del niño? • ¿El niño hace a un lado el juguete a los dos minutos o a los veinte minutos? • ¿Los compañeros del niño están igualmente interesados en el juguete? Los científicos conductistas han reconocido que el comportamiento no verbal es un proceso de comunicación en el que se intercambian significados entre individuos. El asentimiento con la cabeza, la sonrisa, la elevación de las cejas y otras expresiones faciales o movimientos corporales han sido reconocidos como símbolos de comunicación. La observación de la comunicación no verbal es bastante promisoria para el investigador de mercados. Por ejemplo, una hipótesis sobre las interacciones entre vendedor y cliente es que el vendedor puede indicar su estatus con base en la importancia de cada transacción. En transacciones de bajo monto, en que los clientes potenciales son abundantes y se reemplazan fácilmente (por ejemplo, en una zapatería), el vendedor puede enviar señales definidas de superioridad de estatus sobre el consumidor. Cuando los consumidores son escasos, como en las situaciones de compras de alto monto (inmuebles), sucedería lo opuesto, y el vendedor mostraría muchas indicaciones verbales de deferencia. Una forma de probar esta hipótesis sería aplicar un estudio de observación con las medidas de comunicación no verbal que aparecen en la figura 10.2. Desde luego, los investigadores no desconocen el comportamiento verbal. De hecho, en ciertos estudios de observación la expresión verbal es muy importante.

La comunicación no verbal: gestos de poder y estatus

242


Evidencia complementaria Los resultados de los estudios de observación amplían los de otras formas de investigación al aportar evidencia complementaria sobre los sentimientos “reales” de los individuos. Las entrevistas con focus groups se conducen con frecuencia tras vidrios de espejo que permiten la vista de un solo lado, desde el cual los ejecutivos de marketing observan y escuchan lo que ocurre. Esta fuente adicional permite la interpretación del comportamiento no verbal, como las expresiones faciales o asentimientos de cabeza para complementar la información de las entrevistas. Por ejemplo, en una sesión de focus group sobre el uso de lociones para las manos, los investigadores observaron que las manos de todas las mujeres estaban arriba de la mesa mientras esperaban que la sesión comenzara. Segundos después de que se dijo que el tópico era las lociones para las manos, todas las manos estaban fuera de la vista. Esta observación, junto con la discusión del grupo, reveló el enojo, culpa y pena de las mujeres por la condición de sus manos. Aunque creían que se esperaba que las tuvieran suaves y bien cuidadas, su trabajo doméstico les exigía lavar platos, limpiar pisos y otras tareas que las maltrataban. Cuando se toman videos del comportamiento de los focus groups, la observación de los símbolos de la comunicación no verbal aporta a los mercadólogos más elementos de juicio al conocimiento de la situación.

Observación directa La observación directa produce registros detallados de lo que la gente en realidad hace. El observador juega un papel pasivo, sin tratar de controlar o manipular una situación, más bien se limita a registrar lo que ocurre. Es posible obtener muchos tipos de datos en forma más precisa y correcta mediante la observación directa que haciendo preguntas. Por ejemplo, el registro del conteo o la observación de los flujos de tránsito dentro de un supermercado puede ayudar a los gerentes a diseñar la disposición física de la tienda, de modo que se maximice la exposición de los departamentos en que se encuentran los bienes que se compran por impulso. Un fabricante puede determinar superficies, ubicación de anaqueles, mantenimiento de exhibidores y otras características que mejoran las condiciones de la tienda. Si se hace un interrogatorio directo con una encuesta, la mayoría de los compradores sería incapaz de determinar el tiempo que pasó en cada departamento. En contraste, el método de observación determina esto sin dificultad. Con el método de observación directa, los datos consisten en el registro de los hechos conforme éstos ocurren. A menudo, una forma de observación ayuda a que los registros de los investigadores se mantengan congruentes y asegura que se tome nota de toda la información relevante. No se requiere que el encuestado recuerde un hecho —tal vez de manera incorrecta— después de que ha ocurrido; en su lugar, la observación es instantánea. En muchos casos la observación directa es la forma más llana de recolección de datos, o la única forma posible. Un gerente de productos perecederos de Auchan (empresa de hipermercados con sede en Francia) puede reunir de tiempo en tiempo información de precios de áreas similares de las tiendas del competidor Carrefour (también una empresa de hipermercados de Francia). Tanto Carrefour como Auchan pueden vigilar mutuamente sus promociones echando un vistazo a las que se publican en sus sitios web (véase, por ejemplo, www.Auchan.fr y www.carrefour.fr). En otros casos, la observación es la técnica más económica. En un tipo común de estudio de este perfil, un gerente de centro comercial puede observar los números de las placas de los automóviles que se encuentran en el estacionamiento. Estos datos, junto con la información del registro de automóviles, ofrecen un medio de bajo costo para determinar dónde viven los consumidores. Ciertos datos se obtienen con mayor rapidez o facilidad mediante la observación directa que con otros métodos: se puede observar simplemente el género, la raza y otras características de los encuestados, es posible usar la observación cuando se selecciona a los potenciales entrevistados en un centro comercial: si se investiga un producto de dieta, desde antes se filtra a la gente con sobrepeso observando a quienes transitan, lo que elimina la necesidad de muchas entrevistas de selección. En una encuesta de calidad de vida, los investigadores hicieron a los encuestados una serie de preguntas para compilar un índice de bienestar de vida. Pero también usaron la observación directa porque querían indagar el efecto de las condiciones del clima el día de las entrevistas, así como la temperatura y humedad en el edificio en que éstas tenían lugar.3 Registrar el tiempo que se necesita para tomar una decisión entre dos opciones es una tarea más o menos sencilla, no obstructiva, que se logra con la observación directa. El tiempo para tomar la decisión, reg-


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Se exageran los informes de lavado de manos, dice la investigación por observación Esta investigación, que evidenció la diferencia entre lo que los individuos creen que deberían hacer y lo que en realidad hacen, podría ayudar a la American Society for Microbiology y a las dependencias gubernamentales a diseñar mensajes para mejorar la salud de los ciudadanos. Además, los vendedores de jabón quizá deseen saber más sobre aquello que evita que los individuos se laven las manos (¿Es incómodo? ¿Les disgustan los lavabos públicos?) aun cuando se preparen para algún sesgo en la respuesta. Fuente: Con base en Harris Interactive, “Many Adults Report Not Washing Their Hands When They Should, and More People Claim to Wash Their Hands than Who Actually Do” , boletín de prensa, 14 de diciembre de 2005, www.harrisinteractive. com; Soap and Detergent Association (SDA), “Women Better at Hand Hygiene Habits, Hands Down” , boletín de prensa, 21 de septiembre de 2005, www.cleaning101.com; SDA, “Hand Washing Survey Fact Sheet,” 2005, www.cleaning101.com, consultado el 24 de febrero de 2006; y Harris Interactive, “A Survey of Hand Washing Behavior (2005 Findings)”, septiembre de 2005, visitado en “2005 ASM/SDA Hand Hygiene Survey Results”, www.cleaning101.com (sitio en la Web de SDA), 24 de febrero de 2006.

© M.THOMSEN/ ZEFA/ CORBIS

La gente sabe que el lavado de manos es una manera fundamental de mantenerse sana, para no mencionar el aspecto de buenos modales. Así que, cuando uno pregunta, la mayoría afirma que se lava fielmente las manos. Pero de acuerdo con la investigación mediante observación, lo que la gente dice no es necesariamente lo que hace. La American Society for Microbiology y la Soap and Detergent Association organizaron en forma conjunta un estudio a nivel estadounidense del lavado de manos entre los adultos. En una encuesta en línea de Harris Interactive, 91 por ciento de los adultos dijo que siempre se lavaba las manos cuando usaba un baño público. Era algo menos probable que los hombres lo afirmaran, 88 por ciento, en comparación con 94 por ciento de las mujeres. Los investigadores contrastaron los resultados de esta encuesta con la observación en baños públicos de Atlanta, Chicago, Nueva York y San Francisco. El porcentaje real de la gente que se lavaba las manos fue de sólo 83 por ciento. Considere que alguna de la gente que se observó cuando lavaba sus manos podría ser aquella que afirmaba hacerlo sólo parte del tiempo; así que la diferencia entre la proporción de quienes dicen lavarse las manos y quienes se observa que lo hacen, es posible que sea mayor a los 8 puntos porcentuales encontrados. La diferencia entre el informe de lavado de manos y el lavado real de manos era mayor para los hombres (una diferencia aproximada de 16 por ciento) que para las mujeres (12 por ciento).

istrado como medida de la fuerza de la preferencia entre alternativas, se llama latencia de respuesta. Esta medida se basa en la hipótesis de que mientras más tiempo necesite un consumidor para elegir entre dos alternativas, más cerca se encuentran ambas opciones en términos de preferencia. En contraste, se supone que tomar una decisión rápida indica una distancia psicológica considerable entre las opciones: la elección es obvia. Puesto que una computadora puede registrar los tiempos de decisión, la medida de latencia de respuesta gana en aceptación ahora que los métodos de recolección de datos asistidos por computadora son más comunes.

ERRORES ASOCIADOS CON LA OBSERVACIÓN DIRECTA Aunque la observación directa no demanda interacción con el sujeto, el método no carece de errores; el investigador puede registrar los hechos de manera subjetiva. Las mismas señales visuales que pueden influir en la interacción entre entrevistador y entrevistado (por ejemplo, edad o sexo del sujeto), entran en juego en ciertos ambientes de observación directa, como cuando un observador atribuye en forma subjetiva un estatus económico o una formación académica particulares a un sujeto. La distorsión de la medición que resulta del comportamiento o acciones cognitivas del observador se conoce como sesgo del observador. Por ejemplo, un proyecto de investigación que use observadores para determinar si los empleados de ventas son desatentos o corteses puede requerir que los trabajadores de campo se apoyen en sus interpretaciones de la gente o de las situaciones durante el proceso de observación. Asimismo, la fidelidad de los resultados puede demeritarse si el observador no registra todos los detalles que permiten describir a las personas, objetos y hechos en una situación determinada. En general, el observador debe registrar tantos detalles como sea posible. Sin embargo, la velocidad de los hechos, la memoria y rapidez de redacción del observador y otros factores limitarán la cantidad de pormenores que registre. La interpretación de los datos observados es otra fuente potencial de error. Las expresiones faciales y otra comunicación no verbal pueden tener varios significados. ¿Una sonrisa siempre significa felicidad?

AL PUNTO Lo que vemos depende sobre todo de lo que buscamos. -Sir John Lubbock

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¿El hecho de que alguien esté sentado o de pie junto al presidente de una empresa indica forzosamente el estatus de esa persona?

OBSERVACIÓN CIENTÍFICAMENTE SIMULADA La mayor parte de las observaciones tiene lugar en entornos naturales, pero en ocasiones el investigador interviene para crear un ambiente artificial con el fin de comprobar una hipótesis. Este enfoque se llama observación simulada, la cual incrementa la frecuencia de ciertos patrones de comportamiento, como las respuestas de los empleados a las quejas. Un pasajero que se queja de una comida o de la atención de una azafata tal vez sea, en realidad, un investigador que registra las reacciones de esa persona. Si las situaciones no fueran simuladas, la investigación extendería de forma considerable el tiempo de espera y observación. Diversos minoristas usan a observadores llamados compradores misteriosos para visitar una tienda y actuar como persona interesada en un producto o servicio particular. Después de salir de la tienda, el “comprador” evalúa el desempeño del vendedor. Incluso si las empresas dedicadas a la moda pudieran aprender mucho sobre los problemas que suelen enfrentar los consumidores cuando compran y usan ropa, ¿sería correcta la observación mediante espejos?

Combinación de observación directa y entrevistas Algunos estudios de investigación combinan la observación visible con las entrevistas personales. Durante las observaciones profundas o después, se pide a los individuos que expliquen sus acciones.4 Por ejemplo, la observación directa de mujeres que se aplican lociones corporales y de manos reveló dos clases de usuarias: algunas participantes se aplicaban la loción frotándose vigorosamente; otras se acariciaban al aplicársela. Cuando se preguntó a las participantes al respecto, los investigadores descubrieron que las primeras mujeres usaban la loción como un remedio para la piel seca; las segundas estaban más interesadas en que su piel oliera perfumada y se sintiera suave.


Cuestiones éticas en la observación de los seres humanos Los métodos de observación introducen diversas cuestiones éticas. La observación oculta plantea la cuestión del derecho del encuestado a su privacidad. Suponga que una empresa se aproxima a una firma de investigación con el interés de informarse sobre la forma en que las mujeres se ponen el brasier, por lo que solicita observar su comportamiento en vestidores de balnearios. El investigador planea hablar con balnearios en varias ciudades clave para colocar pequeñas cámaras ocultas que permitan observar a las mujeres cuando se visten. Es evidente que esta situación plantea una cuestión ética. Aunque en alguna medida los vestidores son un área en que las mujeres se visten mientras otros pueden observarlas, ellas no esperan que el proceso de vestirse se filme. Por tanto, a menos que se pueda encontrar alguna forma en que las mujeres acepten ser observadas, este enfoque carece de ética. Algunas personas podrían considerar que la observación simulada es una trampa. Entrampar significa engañar o meter en dificultades a alguien, lo que claramente es una acción abusiva. El problema es de equilibrio de valores. Si el investigador obtiene permiso para observar a alguien, el sujeto puede no actuar de manera natural. Así que en ocasiones hay una fuerte tentación por observar sin obtener el consentimiento. En otros casos, como observar el tránsito en un centro comercial, puede ser difícil obtener permiso sólo para observar a la gente al caminar.


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Así que, ¿cuándo deben sentirse cómodos los investigadores si recolectan datos mediante la observación? Aunque hay excepciones en cada regla, aquí hay tres preguntas que pueden ayudar a solucionar esta cuestión: 1. El comportamiento que se observa, ¿se realiza por lo común en público, donde se espera que otros puedan mirar? 2. ¿El comportamiento se realiza en un entorno en el que se preserva el anonimato de la persona que es observada (no hay forma de identificar a los individuos)? 3. ¿La persona está de acuerdo en ser observada? Si la respuesta a las primeras dos preguntas es afirmativa, entonces no es probable que se viole la privacidad al recolectar datos mediante la observación. Si la respuesta a la tercera pregunta es afirmativa, entonces es probable que la recolección de datos también se apegue a la ética.

AL PUNTO ¿Qué preferiría usted creer? ¿Lo que yo digo, o lo que usted vio con sus ojos? –Groucho Marx

Observación de objetos físicos Revisar la basura al lado del camino ayuda a revelar comportamientos de los consumidores de comida rápida.

© ROBERT BRENNER/ PHOTOEDIT

Los fenómenos físicos son sujetos de estudios de observación. La evidencia de rastro físico es una marca visible de algún hecho pasado. Por ejemplo, el desgaste de los libros en una biblioteca indica de forma indirecta qué libros se leen en verdad (se manejan más) cuando los usuarios se los llevan. Un ejemplo clásico de evidencia de rastro físico en un ambiente sin fines de lucro fue el desgaste de los mosaicos del piso alrededor de la exposición de los pollitos que salían del cascarón en el Museo de Ciencia e Industria de Chicago. Estos mosaicos tuvieron que ser reemplazados cada seis semanas; mientras que en otras partes del museo no tenían que ser renovados por años. La erosión selectiva de los mosaicos, calculada por su tasa de reemplazo, fue una medida de la popularidad de las exhibiciones. Es evidente que un investigador de mercados creativo tiene muchas opciones para determinar la solución a un problema. La historia sobre Charles Coolidge Parlin, a quien se suele reconocer como uno de los fundadores de la investigación de mercados comercial, quien contaba las latas de basura a principios del siglo XX, ilustra otro estudio de rastros físicos. Parlin diseñó un estudio de observación para convencer a Campbell’s Soup Company de que se anunciara en el Saturday Evening Post. Campbell´s estaba renuente a anunciarse porque creía que el Post era leído sobre todo por trabajadores que preferirían hacer sopa pelando las papas y lavando las zanahorias, en lugar de pagar 10 centavos por una sopa de lata. Para demostrar que la gente rica no era su mercado meta, Parlin seleccionó una muestra de las rutas de recolección de desechos de Filadelfia. La basura de cada área seleccionada de la ciudad se apilaba en el piso de un local de la Guardia Nacional. Parlin hizo que se contara el número de latas de sopa Campbell’s de cada pila. Los resultados indicaron que la basura de las casas ricas no tenía muchas latas; aunque los ricos no cocinaron ellos mismos la sopa, sus cocineras la hicieron. Las pilas de residuos del área de trabajadores mostraban un mayor número de latas de sopa Campbell’s. Este estudio de observación fue suficiente evidencia para la empresa. Decidió anunciarse en el Saturday Evening Post.5 Desde entonces el método utilizado en este estudio se ha aplicado a un estudio científico en la Universidad de Arizona; quienes aspiran a ser arqueólogos han revisado basura por más de treinta años. Examinan colillas de cigarrillo mojadas, cartones de leche vacíos y la mitad de los Big Macs para entender la vida moderna. Lo más interesante del proyecto de los desechos es que las observaciones son comparables con los resultados de las encuestas sobre consumo de comida, y la basura no miente. Este tipo de observación


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corrige las exageraciones de más en el consumo de productos saludables y de menos en el consumo de cigarrillos o alcohol. Otra aplicación de la observación de objetos físicos es el conteo y registro de los inventarios físicos mediante auditorías. Este método permite que los investigadores analicen las ventas por marca a niveles regionales y nacionales, participación de mercado, patrones de compra de temporada, etc. Los proveedores de investigación de mercados ofrecen datos de auditorías tanto a nivel de mayoreo como de menudeo. Un observador es capaz de registrar los datos de rastro físico para descubrir información que un potencial entrevistado puede no recordar con exactitud. Por ejemplo, medir la cantidad de onzas de un líquido blanqueador usado durante una prueba ofrece una evidencia precisa de rastro físico sin necesidad de apoyarse en la memoria del encuestado. La fidelidad de los recuerdos del consumidor no es un problema para la empresa que realiza una auditoría de despensas. Ésta requiere un inventario de las marcas, cantidades y tamaños de empaques en la casa de un consumidor, en lugar de respuestas de los individuos. Con ello se evita el problema de la mentira o algún otro sesgo en las respuestas. Por ejemplo, la auditoría de despensas evita el posible problema de que los encuestados sostengan de forma equivocada que compran marcas de prestigio. Sin embargo, no es fácil obtener permiso para hacer una verificación física de las despensas de los consumidores, y el trabajo de campo es costoso. Además, la marca en la alacena tal vez no refleje la marca comprada con mayor frecuencia si los consumidores la sustituyeron porque tenían un cupón, se había agotado en la tienda o por alguna otra razón.

Análisis de contenido Además de observar a las personas y los objetos físicos, los investigadores cuentan con el análisis de que obtiene datos mediante la observación y el análisis de los mensajes o anuncios, artículos de periódico, programas de televisión, cartas y cosas similares. Este método incluye el análisis sistemático así como la observación para identificar el contenido específico de la información y otras características de los mensajes. El análisis de contenido estudia el mensaje en sí e incluye la planeación de un procedimiento de observación y registro sistemático de la descripción cuantitativa del contenido manifiesto de la comunicación. Esta técnica mide la dimensión del énfasis u omisión de una categoría analítica determinada. Por ejemplo, el análisis de contenido de los anuncios podría evaluar el uso de relaciones entre palabras, temas, caracteres o espacios. Otro tópico de análisis es la frecuencia con que las mujeres, afroestadounidenses o minorías étnicas aparecen en los medios de difusión. El análisis de contenido sirve para investigar si algunos anunciantes usan más que otros ciertos temas, recursos, reclamos o prácticas engañosas, o si acciones recientes orientadas al consumidor por la Federal Trade Commission han influido en el contenido de la publicidad. Un programador de televisión por cable podría analizar el contenido de la programación de la red para evaluar su competencia. Cada año los investigadores analizan la emisión del Super Bowl para ver cuánto del material visual son jugadas de acción vivas o cuánto es repetición, o cuántas veces se hacen tomas a las porristas y cuántas de los espectadores. El análisis de contenido también explora el contenido de la información de los comerciales de televisión dirigidos al público infantil, las imágenes de la empresa que se presentan en los anuncios y otros numerosos aspectos de la publicidad. El estudio del contenido de las comunicaciones es más complejo que el mero conteo de los ítems; requiere un sistema de análisis para conseguir datos importantes. Después de una sesión de desempeño de roles de empleados que incluye a jefes y subordinados, los investigadores analizaron los videos para identificar categorías de comportamientos verbales (por ejemplo, afirmaciones de premios positivos, declaraciones de comparaciones positivas y peticiones de autoevaluación). Después codificadores capacitados, mediante un conjunto de instrucciones específicas, registraron y codificaron el comportamiento de los líderes en categorías verbales específicas. contenido,

Observación mecánica En muchas situaciones el medio primario de observación –que puede ser el único– es mecánico y no humano. Las cámaras de video, los contadores de tránsito y otras máquinas ayudan a observar y registrar el comportamiento. Algunos estudios de observación poco usuales han utilizado cámaras de cuadros en movimiento y fotografías a intervalos de tiempo. Una temprana aplicación de esta técnica de observación fotografió a


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Mobiltrak lee radios Mobiltrak, una firma de investigación con sede en Herndon, Virginia, usa un dispositivo que observa lo que se está tocando en los estéreos de los automóviles. La empresa instala equipos de observación del tamaño de una caja de zapatos en torres ubicadas en intersecciones donde hay fuerte tránsito. Los sensores del equipo miden el nivel de radiación electrónica emitida por el radio de cada automóvil que pasa. Cada estación de radio del área transmite en una frecuencia particular, y la radio emite un nivel de radiación que corresponde a la frecuencia de la estación. A menos que los conductores se den cuenta de esos pequeños dispositivos, no sabrán que son observados. La facilidad de la recolección mecánica de datos habilita a Mobiltrak para reunir decenas de miles de observaciones al mes. El equipo traduce los datos recabados en información relativa a la sintonía de las estaciones. Los datos describen el volumen de tráfico que se escucha en cada estación, no las estaciones que sintonizan vehículos individuales o algún dato demográfico sobre los conductores o pasajeros de los vehículos. Mediante el pago de una cuota a Mobiltrak, las estaciones de radio en las áreas de servicio de la empresa pueden obtener datos sobre su audiencia. Esos datos les sirven para vender tiempo de publicidad a los negocios ubicados donde se encuentra

la mayoría de los conductores. Además, los anunciantes pagan por datos recolectados en sitios específicos. Por ejemplo, Home Depot, que ha usado Mobiltrak, sabe qué estaciones escuchan las personas cuando pasan por el lugar donde se ubica una de las tiendas de la empresa. Un distribuidor de automóviles que contrató el servicio de Mobiltrak descubrió que dos estaciones populares, y caras, en donde había estado comprando tiempo de publicidad, no eran las estaciones que la gente tendía a escuchar en las calles cercanas a su negocio.

Fuente: Con base en Lucas Conley, “At 1600 Pennsylvania Avenue, of Course, It’s ‘Rush Limbaugh”, Fast Company, febrero de 2005, 91 (febrero), p. 29; Dina ElBoghdady, The Washington Post, 25 de octubre de 2004, www.washingtonpost.com; y Bear Stearns, “iBiquity and Mobiltrak: Bringing Radio into the Digital Age”, Equity Research, 8 de febrero de 2005, www.bearstearns.com.


pasajeros de tren y determinó sus niveles de comodidad observando la forma en que se sentaban y movían en sus asientos. Otro estudio de intervalos de tiempo filmó los flujos de tránsito en una plaza urbana, que resultó en una remodelación de las calles.Técnicas similares pueden ayudar a los administradores a diseñar la disposición física de las tiendas y a solucionar problemas relativos al movimiento de personas o cosas en los espacios en el tiempo.

Monitoreo por televisión Tal vez el proyecto más conocido de investigación de mercados sobre observación mecánica y recolección de datos computarizada es el monitoreo por televisión de ACNielsen para estimar las cifras nacionales de teleaudiencia. Nielsen Media Research usa un panel de consumidores y un dispositivo de observación llamado PeopleMeter para obtener los ratings de los programas de televisión en todo el país.6 El PeopleMeter de Nielsen reúne datos sobre lo que cada televisor sintoniza y quién lo está viendo. Los investigadores incorporan cajas electrónicas en los televisores y controles remotos para captar información sobre los programas y el tiempo que la gente pasa viéndolos. Nielsen acopla las señales captadas por estos dispositivos con su base de datos de trasmisiones por Internet y calendarios de programas de cable para identificar los programas específicos que cuando son vistos. Cuando se enciende un televisor en la casa de una familia del panel, se prende una luz roja intermitente en el PeopleMeter para recordar a los televidentes que los están observando; luego, éstos usan un control remoto para registrar quién es el que ve el programa. Se asigna un botón del control a cada miembro de la familia y un botón distinto para posibles visitantes. El miembro de la familia pulsa su botón para indicar el sexo y edad de la persona que mira. Saber quién en la familia es el que ve, permite que los ejecutivos acoplen los programas de televisión a los perfiles demográficos. Cada noche las computadoras de Nielsen recuperan automáticamente los datos almacenados en los registros del PeopleMeter. De este modo, Nielsen reúne estimados diarios de cuándo se encuentran en uso los televisores, qué canales se eligen y quién está viendo cada programa. El panel incluye a más de cinco mil familias seleccionadas como representativas de la población estadounidense. Para la programación local, Nielsen usa paneles adicionales equipados con dispositivos de registro, pero no PeopleMeter, con el fin de

© ASSOCIATED PRESS (AP)

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Las cámaras de tránsito que monitorean a quienes conducen a alta velocidad se están haciendo cada vez más comunes en Europa, Australia e incluso en algunas partes de Estados Unidos. ¿Las compañías automotrices aprenderían algo de la observación de ese comportamiento?


reunir información demográfica de los televidentes. (Nielsen usa encuestas con el objetivo de obtener los datos demográficos para la programación local.) Los críticos del PeopleMeter argumentan que los sujetos del panel de Nielsen con el tiempo se aburren y no siempre indican cuándo comienzan a ver la televisión o dejan de verla. Arbitron, mejor conocido por medir la audiencia de radio, ha tratado de responder a esta objeción con su propio sistema de medición, que denomina Portable People Meter.7 El Portable People Meter, que mide unos 10 cm cúbicos y pesa menos de cien gramos, lee códigos inaudibles incorporados en señales de audio para identificar su fuente. Los participantes en el estudio usan o llevan consigo los medidores todo el día, los cuales recogen automáticamente los códigos incorporados en cualesquiera señales de radio o televisión que encuentren. Al final del día, el participante inserta el medidor en una “estación de base”, que extrae los datos obtenidos, los envía a un punto de concentración y recarga la batería. Luego el punto de concentración envía los datos a la computadora de Arbitron por medio de la línea telefónica. Para alentar la cooperación, el medidor tiene un sensor de movimiento conectado a una luz verde que indica que el medidor siente que lo están transportando. Cada participante recibe puntos por el tiempo que el medidor está prendido. Los puntos totales se muestran en la estación de base y se usan para determinar el monto del incentivo que se debe pagar a cada participante. El medidor de Arbitron simplifica la intervención de los participantes y obtiene datos sobre la exposición a la programación de radio y televisión fuera del hogar. Sin embargo, el dispositivo registra sólo las señales que el sistema de radio o televisión incorpora usando el equipo de Arbitron. Otros dispositivos reúnen datos sobre la visualización de anuncios. TiVo, la grabadora digital de televisión, usada hasta ahora sólo por un pequeño porcentaje de la población, recoge datos detallados de la visualización, como qué comerciales se salta la gente usando el fast-forward. PreTesting Company realiza estudios de observación simulada, en que se invita a espectadores equipados con un control remoto a mirar uno de tres canales pregrabados que pasan diferentes programas y anuncios, incluyendo los comerciales que el cliente desea que se prueben.8 El sistema registra los puntos precisos en que el espectador cambia de canal. Al combinar los resultados de muchos participantes, la empresa llega a un Cumulative Zapping Score (calificación acumulada de cambio de canales), es decir, el porcentaje de televidentes que se salía del anuncio del cliente en cada punto del anuncio. Así, la visualización del anuncio será más natural, pues a los sujetos se les dice que están evaluando la programación, no los comerciales.

Monitoreo del tráfico en el sitio web La tecnología de computadora permite recolectar datos detallados en forma fácil y barata. Los mayores desafíos son identificar qué medidas son significativas e interpretar correctamente los datos. Por ejemplo, la mayoría de las organizaciones registra el nivel de actividad en sus sitios web. Pueden contar el número de hits –clics del mouse en una sola página del sitio–. Si el visitante hace clic en muchos enlaces, esa página recibe múltiples hits. De modo similar, rastrean la vista de las páginas, o clics solos, discretos, para cargar páginas individuales de un sitio web. Desde un punto de vista más conservador, la vista de las páginas indica cuántos usuarios visitan cada página del sitio y también puede usarse para rastrear la ruta o secuencia de páginas que cada visitante sigue.

PORCENTAJES DE CLICS DE SEGUIMIENTO El porcentaje de clics de seguimiento (CTR, clic-through rate) es la medida porcentual de la gente expuesta a un anuncio que en realidad hace clic en el hipervínculo correspondiente que la lleva al sitio web de la empresa. El conteo de hits o vistas de página sugiere la cantidad de interés o atención que una página electrónica está recibiendo, pero esta medida tiene fallas. Primero, los hits no diferencian entre mucha acti-


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Klipmart observa en línea la visualización de anuncios Fueron menos pacientes, ignorándolo después de 19 segundos, si estaban descargando un video de finanzas. Los resultados sorprendieron a algunas personas, quienes esperaban que los usuarios de computadora salieran de los anuncios en unos cuantos segundos. Klipmart también puede medir la interacción del usuario con un anuncio. Sus datos indican que interactúa más con anuncios que contienen elementos más interactivos.

Fuente: Con base en Zachary Rodgers, “What’s the Optimal Length for Video Ads?”, ClickZ Internet Advertising News, 4 de octubre de 2005, www.clickz.com; Klipmart, “About Us” y “Research”, en www.klipmart.com, visitado el 6 de febrero de 2006.

vidad por unos cuantos visitantes y poca actividad por muchos visitantes. Además, al investigador le falta información del significado tras los números. Si un usuario da muchos clic en un sitio, ¿está encontrando mucho material útil o disfrutable, o trata sin éxito de encontrar algo buscando en varios lugares? Por otra parte, es probable que algunos hits sean simplemente por error. Los consumidores quizá no tenían intención de hacer clic en el anuncio, o no entendieron lo que hacían cuando pulsaron el mouse. Un conteo más refinado es el número de visitantes únicos a un sitio web. Esta medida registra el ingreso inicial al sitio, pero no los múltiples hits por el mismo visitante durante el mismo día o semana. Los operadores de sitios web recolectan los datos enviando pequeños archivos, llamados cookies, a las computadoras de los visitantes, y luego rastrean estas cookies para ver si regresa ese mismo usuario. Algunas firmas de investigación de mercados, entre las que destacan Jupiter Research y Nielsen//NetRatings, se especializan en monitorear este tipo de actividad en Internet. Un enfoque común es instalar un programa especial de rastreo en las computadoras personales de una muestra de usuarios de Internet que aceptan participar en esta investigación. Nielsen//NetRatings tiene su software instalado en treinta mil computadoras en casas y sitios de trabajo. La vigilancia de Internet permite que estas empresas identifiquen la popularidad de los sitios. En años recientes se ha dificultado una correcta medida de los visitantes únicos, porque más de la mitad de los usuarios de computadoras ha eliminado las cookies y muchos otros las bloquean para permanecer anónimos.9 Conforme la publicidad en línea se ha extendido, la investigación de mercados ha sofisticado los métodos para medir la efectividad de los anuncios. Las empresas que insertan estos anuncios llevan la cuenta del porcentaje de clics de seguimiento (CTR). Aplicando el CTR a la cantidad gastada en los anuncios, el anunciante calcula el costo por clic. Estas medidas han sido reconocidas como una forma práctica de evaluar la eficacia de la publicidad. Sin embargo, los mercadólogos deben considerar que lograr un clic de un consumidor en un anuncio rara vez es el objetivo. Las empresas más frecuentemente se publicitan para cumplir con metas de ventas en el corto o largo plazos. Google se ha beneficiado de la investigación de CTR indicando que los porcentajes más altos de clics de seguimiento tienden a ocurrir en páginas que muestran los resultados de la búsqueda. (No sorprende, es más probable que alguien que busca el término kayaks esté interesado en un anuncio que ofrece una oferta de kayaks.) La empresa mostró Vanguard, por ejemplo, cuyos banners cuestan a la empresa financiera menos de 50 centavos por clic, el cual generó 14 por ciento de clics de seguimiento. Ese CTR está muy por

© ELISA CINCINELLI/ INDEX STOCK IMAGERY

Conforme se amplía el ancho de banda, más y más usuarios de computadoras descargan en línea contenidos de audio y video. Los proveedores de esos contenidos obtienen ingresos mediante una combinación de pagos de los usuarios y publicidad. Esta situación está creando una demanda de información sobre cuánta gente ve anuncios en Internet y si les presta atención. Klipmart no sólo ofrece contenido de video en línea, sino que también está encontrando formas de medir el comportamiento de los usuarios de computadora –en particular su visualización de anuncios en formato de video. Klipmart aplica pruebas que presentan segmentos de anuncios en video de 30 segundos a los usuarios de computadora mientras éstos realizan otras tareas. Luego el equipo de la empresa mide cuánto tiempo pasan los usuarios viendo cada anuncio. El supuesto es que un anuncio de 30 segundos es demasiado largo para un usuario de computadora, así que la empresa ha establecido un límite superior del interés de los usuarios en los anuncios observando cuántos segundos de los 30 se mantienen viéndolos. Los resultados iniciales sugirieron que el promedio de tiempo es de 21 segundos, pero varía con base en lo que los usuarios están tratando de lograr. Éstos se quedaron más en un anuncio –un promedio de 22.5 segundos– cuando esperaban descargar un video doméstico.

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Los datos del escáner de IRI vinculan las ventas con la ley


Numerosos medicamentos populares contra la gripe y las alergias, como los productos vendidos con los nombres de Dimetapp, Sudafed y Triaminic, contienen un descongestionante llamado pseudoefedrina (PSE). Este producto es ampliamente usado y ha estado disponible sin receta en los mostradores durante años. Sin embargo, en fechas recientes algunos estados han restringido la forma en que se pueden vender estos medicamentos legales porque se han usado para extraer ingredientes y elaborar la droga ilegal metanfentamina. Por ejemplo, Oklahoma e Illinois han exigido que los medicamentos que contienen PSE sean removidos de los anaqueles de las tiendas y se vendan sólo en farmacias. Information Resources, Inc. usó datos de escáner en tiendas para indagar si estas leyes han provocado una disminución en las ventas de medicamentos que contienen PSE. IRI comenzó midiendo las ventas en las tiendas de Oklahoma e Illinois antes de que las leyes entraran en vigor y después durante meses. En Oklahoma, donde todos los fármacos que contienen PSE tuvieron que moverse a las farmacias, las tiendas redujeron la

variedad de estos productos en un tercio cuando se vieron obligadas a hacerlo. Además, el volumen de productos con PSE vendidos disminuyó después de que la ley entró en vigor, mientras se incrementó el volumen de ventas de medicamentos sin PSE contra la gripe y las alergias. Sin embargo, la situación ofreció una oportunidad para las farmacias, que vieron un incremento en las ventas de PSE, mientras que la disminución general de ventas golpeó más fuerte a las tiendas de abarrotes (porque muchas no tienen farmacias). En Illinois, sólo los productos con el PSE como ingrediente único tuvieron que ser removidos, y el impacto de las ventas fue menos drástico. Las ventas de los productos con PSE siguieron creciendo, aunque las ventas de alternativas sin PSE crecieron más rápido. IRI usó otros datos para explicar todavía más las tendencias en Illinois. Por ejemplo, este estado experimentó una fuerte temporada de alergias, y se informó que en áreas urbanas el cumplimiento de la ley fue bajo. Esta mezcla de resultados demuestra que los datos de escáner especialmente en combinación con otros datos, pueden ofrecer información detallada en la toma de decisiones que se aplican a las situaciones que enfrentan categorías de tiendas o áreas geográficas particulares.

Fuente: Con base en Information Resources, Inc., “Legislation Placing Pseudoephedrine Products behind the Counter Has Dramatic Effect on Sales According to IRI Study”, boletín de prensa, 6 de junio de 2005, www.infores.com; y National Library of Medicine, National Institutes of Health, “Drug Information: Pseudoephedrine (Systemic)”, Medline Plus, www.nlm.nih.gov/medlineplus, actualizada por última vez el 14 de diciembre de 1998.

arriba de las tasas de respuesta usuales en la publicidad de correo directo, pero no indica si los clics en línea son tan valiosos en términos de ventas.10

Investigación con base en el escáner Los láser que reconocen caracteres ópticos y la tecnología de código de barras como el código universal de productos (UPC) han acelerado el uso de la observación mecánica en la investigación de mercados. El capítulo 7 señala que existen diversos servicios sindicados que ofrecen datos secundarios sobre el movimiento de categorías de productos generados en las tiendas minoristas mediante tecnología de escáner. La tecnología permite que los investigadores indaguen aspectos específicos desde los puntos de vista demográfico o promocional. La investigación por escáner busca conocer las diferentes formas en que los consumidores responden a promociones de precios y los efectos de estas diferencias en la rentabilidad de una promoción. Uno de los medios primarios de aplicación de este tipo de investigación es a través del establecimiento de un panel de consumidores basado en el escáner para sustituir los diarios de compras de los consumidores. En un panel de escáner común, cada familia recibe una tarjeta con código de barras como tarjeta de cliente frecuente que los miembros presentan al empleado en la caja registradora. El código de la familia se acopla a la información de compras registrada por el escáner. Además, como sucede con otros paneles de consumidores, también se puede acoplar al número de código familiar la información de antecedentes sobre la familia obtenida mediante respuestas a una batería de preguntas demográficas y psicológicas. Los datos agregados, como las ventas efectivas de la tienda según las miden los escáneres, están disponibles para clientes y grupos de la industria. Los datos también se agregan por categoría de productos. Para interpretar


los datos agregados, los investigadores los combinan con investigación secundaria y elementos demográficos del panel. Por ejemplo, los datos de Information Resources Inc. (IRI) han indicado una tendencia a la baja en las ventas de tintes de cabello. Los datos demográficos sugieren que una razón importante es el envejecimiento de la población; muchos consumidores que usan tintes llegan a una edad en que ya no desean seguir ocultando sus canas. Un segmento más pequeño de la población se encuentra en una edad en que los consumidores suelen comenzar a usar tintes para el cabello.11 Los datos de la investigación de escáner son paralelos a los obtenidos por un panel estándar de diarios por correo, con algunas mejoras importantes: 1. Los datos miden el comportamiento de compras observado (real), no el comportamiento informado (registrado después en un diario). 2. La sustitución de sistemas humanos por sistemas mecánicos de registro mejora la precisión. 3. Las mediciones son no obstructivas, eliminan las entrevistas y la posibilidad de la deseabilidad social u otro sesgo de parte de los encuestados. 4. Es posible recolectar datos de compra más amplios, porque se miden todas las categorías de UPC. En un diario por correo, los encuestados podrían no recordar bien todos los artículos que compraron. Como en el panel se miden todos los artículos que usan el código de barras, los usuarios investigan muchas categorías de productos para determinar la lealtad, la velocidad del cambio de preferencias, etc., para sus propias marcas, así como para los productos de otras empresas, y ubican categorías de productos para su posible llegada al mercado. 5. Se facilita combinar los datos recolectados de los escáneres de salida con datos sobre publicidad, cambios de precios, exhibiciones y promociones de ventas especiales. Los investigadores los examinan con poderosos software analíticos aportados por los proveedores de datos de los escáneres. Los datos de escáner muestran a un mercadólogo, semana a semana, los resultados de un producto, incluso en una sola tienda y rastrean las ventas como reacción a promociones o anuncios locales. Asimismo, varias organizaciones han desarrollado paneles por escáner, como el Behavior Scan System de Information Resources Inc., y los han ampliado para convertirlos en sistemas electrónicos de prueba de mercado. Estos temas se exponen con más detalle en el capítulo 12. Los avances en la tecnología de código de barras han llevado a los sistemas de escaneo, que usan varillas de mano para leer los símbolos UPC. Los panelistas realizan su escaneo después de que se llevan los productos a casa. Este avance hace posible investigar compras en tiendas que carecen de equipo de escaneo.

Medición de las reacciones fisiológicas Los investigadores de mercados han utilizado diversos dispositivos mecánicos para evaluar las reacciones físicas y psicológicas de los consumidores ante textos publicitarios, empaques y otros estímulos. Los investigadores utilizan estos medios cuando creen que los consumidores no están conscientes de sus reacciones a estímulos como la publicidad o cuando creen que no ofrecen respuestas honestas. Se usan cuatro grandes categorías de dispositivos mecánicos para medir las reacciones fisiológicas: 1) monitores de rastreo del movimiento ocular; 2) pupilómetros; 3) psicogalvanómetros, y 4) analizadores de emisión de voz. Si alguien que se anuncia en revistas o periódicos desea atraer la atención de los lectores con una escena visual y luego dirigirla a un paquete o cupón; o si un anunciante en televisión desea identificar cuáles puntos debe destacar en su argumento de ventas, el equipo de rastreo del movimiento ocular registra la forma en que el sujeto lee un anuncio impreso o ve un comercial televisivo y cuánto tiempo pasa mirando las diversas partes del estímulo. En términos fisiológicos, el desplazamiento de ojos de un espectador o lector se mide con un monitor de rastreo del movimiento ocular, que mide los movimientos inconscientes de los ojos. Desarrollado al principio para medir la fatiga ocular de los astronautas, los modernos sistemas de rastreo no necesitan que la cabeza del individuo se halle en una posición fija. Estos dispositivos siguen el movimiento de ojos con rayos infrarrojos invisibles que están asegurados a los ojos. La luz se refleja en los ojos y el movimiento de éstos se registra mientras otra minúscula cámara de video observa qué página de la revista se observa. Los datos se analizan con una computadora para determinar qué componentes de un anuncio (o algún otro estímulo) se vieron y cuáles se pasaron por alto. Los monitores de rastreo ocular se han

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Las respuestas fisiológicas a la publicidad pueden registrarse con un dispositivo como éste.


usado recientemente para medir la forma en que los sujetos ven los mensajes de correo electrónico y de marketing en Internet. OgilvyOne ha usado esta tecnología para comprender que la gente a menudo se salta más de la mitad de las palabras en la publicidad por correo electrónico, en especial las palabras que se encuentran a la derecha del mensaje. Es interesante saber que los consumidores a menudo pasan por alto la palabra gratis.12 Otras técnicas de observación fisiológica se basan en un principio común: que se libera adrenalina cuando el cuerpo se excita. Esta hormona hace que el corazón se agrande y lata más rápido y más fuerte. Dichos cambios incrementan el flujo de sangre a dedos de manos y pies; los vasos sanguíneos se dilatan y la sudoración aumenta, lo que afecta la conductividad eléctrica de la piel. Otros cambios fisiológicos que siguen a la liberación de adrenalina incluyen la dilatación de las pupilas, una mayor actividad de las ondas cerebrales, mayor temperatura de la piel y una respiración más rápida. Los métodos que miden éstos y otros cambios asociados con la excitación se pueden aplicar a diversos aspectos del marketing, como las reacciones de los sujetos a los mensajes publicitarios o conceptos de productos. Un pupilómetro observa y registra los cambios en el diámetro de las pupilas de un sujeto. Al sujeto se le instruye para que vea una pantalla en que se proyecta un anuncio u otro estímulo. Cuando la brillantez y la distancia del estímulo se mantienen constantes frente a los ojos del sujeto, se pueden interpretar los cambios en el tamaño de las pupilas como cambios en la actividad cognitiva que resulta del estímulo, más que de la dilatación y contracción de los ojos en respuesta a la intensidad de la luz, la distancia del objeto y otras reacciones fisiológicas a las condiciones de observación. Este método de investigación se basa en el supuesto de que el mayor tamaño de las pupilas refleja actitudes positivas e interés en los anuncios. Un psicogalvanómetro mide la respuesta galvánica de la piel (GSR, galvanic skin response), que es una medida de cambios involuntarios en la resistencia eléctrica de la piel. Este dispositivo se basa en el supuesto de que los cambios fisiológicos, como una mayor sudoración, acompañan las reacciones emocionales a los anuncios, empaques y lemas publicitarios. La emoción incrementa la sudoración física, lo que aumenta la resistencia eléctrica de la piel. La prueba es un indicador de la excitación o tensión emocional. El análisis de emisión de la voz es una técnica de medición fisiológica relativamente nueva, que mide las reacciones emocionales según se reflejan en los cambios fisiológicos en la voz de una persona. La anormalidad en las frecuencias en la voz provocada por cambios en el sistema nervioso autónomo se mide con equipo de computadora avanzado adaptado para el audio. El análisis por computadora compara la emisión de voz de quien responde durante las conversaciones introductorias (normales) con las respuestas verbales a preguntas sobre su evaluación de comerciales de televisión u otros estímulos. Esta técnica, a diferencia de otros dispositivos fisiológicos, no requiere que el investigador enrede a los sujetos en una maraña de alambres o equipo. Todos estos dispositivos suponen que las reacciones fisiológicas están asociadas con la capacidad de persuasión o que pueden predecir alguna respuesta cognoscitiva. Este supuesto no ha sido demostrado con claridad. Ninguna evidencia teórica suficiente apoya el argumento de que tal cambio fisiológico es una medida válida de las ventas futuras, cambio de actitudes o respuesta emocional. Otro problema primario con la investigación fisiológica es la calibración, o sensibilidad de los instrumentos de medición. Identificar la excitación es una cosa, pero medir con precisión los niveles de excitación es otra. Además, la mayoría de estos dispositivos es costoso. Sin embargo, como señala un prominente investigador, la medición fisiológica es coincidental: “La medición fisiológica no es una entrevista de salida. No depende de lo que se recordó después. Es una respuesta viva, de sangre, sudor y lágrimas, momento a momento, sincronizada con el estímulo.”13 Cada uno de estos instrumentos tiene otra limitación: los sujetos suelen estar colocados en un ambiente artificial, como observar televisión en un laboratorio en lugar de su casa, y ellos saben que están siendo observados.


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Resumen 1. Analizar el papel de la observación como método de investigación de mercados.

La observación es una poderosa herramienta del investigador de mercados. La observación científica es el proceso sistemático de registrar los patrones de comportamiento de las personas, objetos y hechos conforme se van dando. No hay interrogatorio ni otra comunicación con los sujetos. Se puede observar una amplia variedad de información sobre el comportamiento de personas y objetos. Son observables siete clases de fenómenos: acciones físicas, comportamiento verbal, comportamiento expresivo, relaciones y ubicaciones espaciales, patrones temporales, objetos físicos y registros verbales y gráficos. Así, se puede observar tanto el comportamiento verbal como el no verbal. Sin embargo, la observación no puede usarse para los fenómenos cognitivos. Las actitudes, motivaciones, expectativas, intenciones y preferencias no son observables; sólo se puede observar el comportamiento abierto de corta duración.

2. Describir el uso de la observación directa y de la observación simulada.

Se acostumbra usar la observación humana, ya sea directa o simulada, cuando la situación o comportamiento que se debe registrar no se puede predecir con facilidad antes de la investigación. Puede ser no obstructiva y permite obtener muchos tipos de datos con mayor corrección que si se interroga a un encuestado. La observación directa requiere monitorear y registrar lo que ocurre en forma natural, sin crear una situación artificial. Para ciertos datos, la observación es el más directo o incluso el único método de recolección de información. Por ejemplo, los investigadores pueden medir la latencia de respuesta, el tiempo que requieren los individuos para elegir entre alternativas. El sesgo del observador puede ser un problema para percibir de forma correcta los comportamientos que observa. También se puede fabricar la observación creando las situaciones que se quieren observar. Esto puede reducir el tiempo y costo de obtener reacciones en ciertas circunstancias.

3. Identificar las cuestiones éticas en los estudios de observación.

La observación simulada, la observación oculta y otros diseños de investigación por observación pueden incluir elementos de engaño. Por esta razón, estos métodos plantean con frecuencia cuestiones éticas relativas al derecho de los sujetos a la privacidad y el derecho a ser informados.

4. Explicar la observación de los objetos físicos y el contenido de los mensajes.

La evidencia de rastro físico sirve como registro visible de hechos pasados. Los investigadores pueden examinar cualquier evidencia que revele dicho registro, incluyendo niveles de inventario, el contenido de las latas de basura o los artículos en la alacena de un consumidor. El análisis de contenido obtiene datos al observar y analizar el contenido de los mensajes en comunicaciones orales o escritas.

5. Describir los tipos importantes de observación mecánica. La observación mecánica utiliza diversos dispositivos para registrar directamente

el comportamiento. Puede ser una opción eficiente y precisa cuando la situación o comportamiento que se quiere registrar es rutinario, repetitivo o programático. Los ratings nacionales de teleaudiencia se basan en la observación mecánica (por ejemplo, PeopleMeters) y la recolección computarizada. El tráfico en los sitios web se puede medir en forma electrónica. La investigación con base en escáneres ofrece datos de ventas por categoría de producto obtenidos por escáneres de láser en tiendas minoristas. Muchos servicios sindicados ofrecen datos secundarios obtenidos mediante sistemas de escáner. 6. Resumir técnicas para medir las reacciones fisiológicas.

Las reacciones fisiológicas, como la excitación o los patrones de movimiento ocular, pueden ser observadas mediante diversos dispositivos mecánicos. Los monitores de rastreo del movimiento de los ojos identifican la dirección de la mirada de una persona, y un pupilómetro observa y registra cambios en el diámetro de las pupilas de los sujetos, sobre la base de que una pupila mayor significa una actitud positiva. Un psicogalvanómetro mide la respuesta galvánica de la piel como señal de las reacciones emocionales de una persona. El análisis de emisión de la voz mide los cambios en la voz de una persona y asocia los cambios con una respuesta emocional.

Términos y conceptos clave Observación Observación visible Observación oculta Observación directa Latencia de respuesta Sesgo del observador

Observación simulada Análisis de contenido Monitoreo por televisión Porcentaje de clics de seguimiento Panel de consumidores basado en escáneres Sistemas de escaneo en casa

Monitor de rastreo del movimiento ocular Pupilómetro Psicogalvanómetro Análisis de emisión de la voz

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Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Yogi Berra, que fue cátcher de los Yanquis de Nueva York, dijo: “Uno puede observar mucho sólo mirando.” ¿Cómo se ajusta esto a la definición de observación científica? 2. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los estudios de observación relacionados con las encuestas? 3. ¿En qué condiciones son más apropiados los estudios de observación? 4. ÉTICA El capítulo mostró una fotografía de una cámara de vigilancia de tránsito. ¿Considera que es ético el uso de estas cámaras para emitir multas por exceso de velocidad? ¿Qué tipos de comportamiento podrían captar cámaras como éstas, que ayuden a los diseñadores a fabricar automóviles que se ajusten mejor a las necesidades de los conductores? 5. Una corporación multinacional de comida rápida planea abrir un restaurante en La Paz, Bolivia. Los datos secundarios para esta ciudad son incompletos y anticuados. ¿Cómo podría determinar la mejor ubicación usando la observación? 6. Explique cómo un estudio de observación se podría combinar con una entrevista personal. 7. RED Los porcentajes de clics de seguimiento de los anuncios en los sitios web suelen ser muy bajos (menos de 1 por ciento). ¿Qué tipo de error podría existir si se usan los datos de clics de seguimiento como medida del éxito de un anuncio? 8. Formule un diseño de investigación usando la observación para cada una de las siguientes situaciones: a) Un banco desea obtener datos sobre el número de servicios a los clientes y la frecuencia con que éstos los utilizan. b) Al gobierno de un estado le interesa determinar el uso de cinturones de seguridad por parte de los conductores de vehículos. c) Un investigador desea saber cuántas mujeres han aparecido en la portada de la revista Time al paso de los años. d) Una franquicia de comida rápida quiere determinar cuánto tiempo debe esperar un cliente que llega al esstablecimiento para ser atendido. e) El editor de una revista quiere precisar con exactitud qué ven las personas y qué pasan por alto cuando leen una de sus revistas. f) A un fabricante de alimentos le interesa determinar cuántas personas consumen bocadillos en su casa.

g) Un servicio de mensajería de entrega inmediata desea observar a sus empleados comenzando en el momento en que detienen el vehículo, siguiendo con la entrega y terminando cuando regresan al vehículo.

9. ¿Qué es un panel de consumidores basado en escáneres? 10. ¿Cuáles son los tipos más importantes de observación mecánica? 11. ÉTICA Comente los aspectos éticos de las situaciones siguientes: a) Durante las llamadas telefónicas a inversionistas, un corredor de bolsa graba la voz de los potenciales entrevistados cuando contestan preguntas delicadas sobre las inversiones y luego realiza un análisis de emisión de voz. Quienes responden no saben que sus voces están siendo grabadas. b) Un investigador planea invitar a consumidores para que prueben una cocina simulada ubicada en un centro comercial y luego filmar en video sus reacciones a un nuevo platillo para microondas; piensa hacerlo detrás de un espejo (en que un observador detrás del vidrio puede ver a la persona, pero ésta ve sólo un espejo). c) Un investigador de mercados arregla comprar la basura de la oficina matriz de un competidor importante. El propósito es revisar los documentos descartados para determinar los planes estratégicos de esa empresa.

12. ¿Qué es un psicogalvanómetro? 13. RED William Rathje, investigador del Departamento de Antropología de la Universidad de Arizona, ha llegado a ser bien conocido por su “Proyecto de basura”. Este proyecto se refiere a investigación por observación. Use www.ask.com para encontrar información sobre el proyecto de basura de la Universidad de Arizona. ¿Cuál es el nombre del libro que describe algunos de los hallazgos fundamentales del Proyecto de basura? ¿Cómo considera que se refiere a la investigación por observación? 14. RED Internet está llena de webcams (cámaras de video). Por ejemplo, el Pebble Beach Golf Club tiene varias webcams (www.pebblebeach.com). ¿Cómo podría un investigador usar webcams como éstas para recabar datos sobre el comportamiento?

Caso 10.1 Mazda y Syzygy Cuando Mazda Motor Europe decidió mejorar su sitio web, la empresa quería conocer detalles de la forma en que los consumidores usaban su sitio y si era fácil encontrar información. Mazda contrató una firma de investigación llamada Syzygy para responder estas preguntas con investigación observacional.14 Los métodos de Syzygy incluían un dispositivo de rastreo de movimiento ocular que usa rayos infrarrojos para registrar qué áreas de la pantalla ve el usuario. Por ejemplo, el dispositivo medía el proceso que seguían los usuarios de las computadoras para buscar un distri-

buidor local o acordar una prueba de manejo. Siempre que un proceso parecía difícil o confuso, la empresa buscó formas para que el sitio fuera más fácil de navegar. Para conducir este estudio, Syzygy dispuso que 16 sujetos fueran observados en Alemania y Reino Unido mientras visitaban el sitio. A los sujetos de Alemania se les observó con el equipo de rastreo de movimiento ocular. Conforme el equipo medía la mirada de cada sujeto, el software registraba la ubicación en pantalla y graficaba los datos. Los resultados de Syzygy incluyeron mapas de contornos tridimensionales que destacaban las áreas “pico”, hacia donde se dirigía la mayor parte de la atención de los usuarios.


Preguntas 1. ¿Qué podría aprender Mazda con el software de rastreo ocular que sería difícil aprender con otros métodos de observación? 2. ¿Cuáles son las desventajas de este método?

255 3. Junto con el equipo de rastreo ocular, ¿qué otros métodos de investigación podrían ayudar a Mazda a evaluar la facilidad de uso de su sitio web? Resuma sus consejos respecto de la forma en que la empresa podría utilizar métodos complementarios para obtener un conocimiento pleno de la facilidad de uso de su sitio web.

Caso 10.2 Texas Instruments y E-Lab E-Lab, LLC es una empresa de diseño e investigación de negocios de Chicago que se especializa en observar personas, identificar sus patrones de comportamiento y desarrollar el conocimiento de por qué existen estos patrones.15 La empresa usa ese conocimiento como marco para el proceso de desarrollo de productos.Texas Instruments (TI) contrató a E-Lab para investigar las necesidades de movilidad, conectividad y comunicación de los oficiales de vigilancia de la ley, lo que llevó a ideas para desarrollar un grupo de productos de computación y comunicaciones. Como parte de su investigación de desarrollo de productos, el Departamento de Sistemas Integrados Avanzados de TI y los investigadores de E-Lab pasaron 320 horas siguiendo a los oficiales en tres departamentos de policía de Texas. El seguimiento incluía hacerles preguntas mientras se les observaba. Los investigadores caminaron con los policías, condujeron en autos patrulla y pedalearon con patrulleros en bicicletas. Estuvieron un tiempo con los equipos de control de multitudes, narcóticos, homicidios, despacho y de delincuencia juvenil. Luego registraron sus observaciones y entrevistas en papel, cámara digital y video. De toda esta investigación surgió una buena cantidad de hallazgos interesantes. Primero, los oficiales de policía son muy sociables, así que era importante que cualquier producto desa-

rrollado por TI mejorara la socialización, en lugar de reducirla. Por ejemplo, un dispositivo de computación y comunicaciones dentro del automóvil debía poder ingresar a una base de datos que lista los nombres y números de expertos de la fuerza, de modo que los oficiales pueden llamar o comunicarse por correo electrónico directamente con los expertos. Segundo, a los policías no los impulsan los procedimientos. Eso significó para TI que los procedimientos para una investigación deben residir en el dispositivo, y que éste debe impulsar al oficial a seguir cada paso del procedimiento. Y tercero, los oficiales se apoyan en información extraoficial sobre la gente y sus actividades que obtienen en sus rondas. Esta información se guarda en trozos de papel, en una hoja tabulada en la oficina o en la cabeza del oficial. Los investigadores concluyeron que cualquier dispositivo que TI desarrolle debe tener un lugar para compilar y compartir esta información extraoficial.

Preguntas 1. Identifique el diseño de investigación usado por E-Lab. 2. Compare este diseño de investigación con uno de investigación por encuestas. ¿Qué ventajas, si existen, tiene este diseño en comparación con una encuesta?

Caso 10.3 El Distrito Central de Negocios de Tulsa (A) La Cámara de Comercio del área metropolitana de Tulsa reconoció que había una brecha crítica entre la disponibilidad de información oportuna sobre el Distrito Central de Negocios (CBD) y la necesidad de esta información para las decisiones de inversión, actividades de marketing comercial y la búsqueda continua de la revitalización del centro urbano. La cámara de comercio emprendió cuatro proyectos separados de investigación para recabar información sobre el CBD. Un proyecto era un inventario físico de la base comercial existente en el centro de la ciudad. Los objetivos del estudio eran determinar qué tipos de establecimientos operaban en el CBD y el número de vacantes allí y, en general, perfilar la geografía comercial del CBD. Los investigadores encontraron que el Distrito Central de Negocios se basaba en el esquema de clasificación de la Oficina del Censo de Estados Unidos. Se identificó el CBD como el área abarcada por el circuito interno de dispersión (un sistema de vías de alta velocidad), que correspondía de manera idéntica a la región censal 25 (véase la figura 10.3-1 del caso). Un equipo de diez trabajadores de campo cubrió a pie cada manzana ubicada dentro del circuito interno de dispersión.

Estos trabajadores usaron la forma de observación de la figura 10.3-2 del caso para registrar el nombre, domicilio, actividad de negocios principal, frente estimado y otra información importante de las empresas en cada edificio u oficina. Los trabajadores usaron los códigos de la Standard Industrial Classification (SIC) para los minoristas. Los códigos de la SIC para todos los demás establecimientos fueron registrados por auxiliares de investigación después de que se recolectaron los datos. Todos los datos fueron identificados por bloque del censo.

Preguntas 1. Evalúe el diseño de investigación. 2. ¿Qué cambio, si es que hay alguno, haría en la forma de investigación? 3. ¿Qué problemas esperaría en la etapa de recolección de datos? 4. ¿Qué técnicas usaría para analizar los datos?


256 FIGURA 10.3-1 Manzanas en la región censal 25

Fuente: O¿cina del Censo de Estados Unidos

FIGURA 10.3-2 Formato de registro del estudio de observación

Nombre de la empresa:__________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ Domicilio: _____________________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________________________ Tulsa, Oklahoma Actividades: ___1 Vacante ___2 Minorista ___3 Mayorista ___4 Manufactura ___5 Servicios ___6 Otra (especifique)____________________ Minorista SIC: ___ 52 ___ 53 ___ 54 ___ 55 ___ 56 ___ 57 ___ 58 ___ 59 ___ 60 Otras actividades (descríbalas):____________________________________________________________________________ ¿Es el edificio: ___1 para venta? ___2 para renta? Espacio rentable: ______________________________________________________________________________ Nombre del agente inmobiliario: _________________________________________________________________ Número telefónico del agente inmobiliario:_________________________________________________________ Renta (por pie cuadrado) ¿Está el edificio siendo: __1 restaurado? __2 remodelado? Frente estimado (pies): ________________________________________________________________________ Número estimado de pisos: ____________________________________________________________________ Comentarios: _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________

E R

L T A D O

S

P A S R E

E J A IZ D

U

N

CAPÍTULO 11 INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL: UN PANORAMA

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. Crear una variable independiente, mediante la manipulación experimental. justificada de su valor. 2. Entender y minimizar el error experimental sistemático. 3. Conocer formas de minimizar las características de la demanda experimental. 4. Evitar prácticas experimentales sin ética. 5. Entender las ventajas de un diseño experimental entre sujetos. 6. Sopesar el punto de equilibrio entre la validez interna y la validez externa.

FOOD/G ©STOCK

A los gerentes de marketing les gusta demostrar que su marca es superior a la de los competidores. Cuando los gerentes de la marca “X” sostienen que los clientes prefieren su producto sobre el de la marca “Y”, lo mejor es que estén preparados para defender esa afirmación en tribunales. Es frecuente, entonces, que los abogados necesiten la investigación de mercados. Esta semblanza describe una de estas situaciones. La línea gourmet de productos de pescado congelado Sea Snapper afirmaba en su publicidad que sus barritas de pescado eran preferidas en una proporción superior 2 a 1 sobre la marca más popular, Captain John’s.1 Todos sus anuncios declaraban en forma contundente que diversas investigaciones apoyaban esta afirmación. La reacción de Captain John’s fue la guerra; al menos una guerra legal. Esta empresa decidió demandar a Sea Snapper con el argumento de que los anuncios incluían afirmaciones falsas basadas en investigaciones defectuosas. En el tribunal, la investigación se describió con gran detalle. Sea Snapper realizó pruebas de sabor con cuatrocientos consumidores que indicaron que comían con regularidad productos de pescado congelados. Doscientos probaron las barritas de pescado de primera de Sea Snapper y los otros doscientos probaron las barritas de pescado de primera de Captain John’s. La preferencia de los consumidores se midió con una escala de 100 puntos. Los resultados mostraron que, en promedio, la preferencia por Sea Snapper era 78.2 en comparación con 39 por Captain John’s. ¿Caso cerrado? El abogado de Captain John’s contrató una firma de investigación de mercados para que lo auxiliara en la demanda. Actualmente la empresa sostiene que la investigación es defectuosa porque los procedimientos no se realizaron de forma adecuada. Primero, resulta que las barritas de pescado de Sea Snapper se presentaban siempre en un plato azul, mientras que las de Captain John’s se ofrecían en un plato color naranja. Segundo, los productos de Sea Snapper eran llevados directamente de la cocina de la compañía a la instalación de prueba, mientras que los de su competidora se compraban en un almacén local. Por tanto, como la investigación no es válida, las afirmaciones tampoco lo son, por lo que Sea Snapper debe omitirlas y pagar a Captain John’s los daños causados en forma de ventas perdidas y también a su imagen. ¿Quién ganará esta demanda?

ES ETTY IMAG

Semblanza del capítulo: el color del pescado

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La naturaleza de los experimentos La mayoría de los estudiantes está familiarizada con los experimentos científicos por el estudio de ciencias como la física y la química. El término experimento suele conjurar la imagen de un químico rodeado de tubos de ensayo burbujeando y mecheros Bunsen. Los científicos conductistas y físicos han usado la experimentación por mucho más tiempo que los investigadores de mercados. Sin embargo, tanto los científicos sociales como los científicos físicos recurren a los experimentos en gran medida para el mismo propósito. Como se describió en el capítulo 3, los experimentos se usan ampliamente en los diseños de investigación causal. La investigación experimental permite que un investigador controle la situación del estudio de modo que se puedan evaluar las relaciones causales entre variables. El experimentador de marketing manipula una o más variables independientes y mantiene constantes todas las otras posibles variables del mismo tipo mientras observa los efectos en las variables dependientes. Los hechos pueden ser controlados en una medida que no es posible en una encuesta. Se espera que las variables independientes determinen los resultados de interés. En un experimento están controladas por el investigador mediante manipulaciones, y representan resultados de interés para el investigador y para quienes toman las decisiones. Un ejemplo sencillo sería pensar en la forma en que los cambios de precios influyen en las ventas. El precio sería la variable independiente y las ventas serían la variable dependiente. En nuestra semblanza de apertura, la marca (Sea Snapper o Captain John’s) sería una variable independiente experimental y la escala de 100 puntos que indican la preferencia sería la variable dependiente importante. La meta del investigador al realizar el estudio sería determinar si el cambio en la variable experimental independiente provoca cambios en una variable dependiente importante. La afirmación de preferencia de Sea Snapper se basa en que la marca genera la preferencia. En otras palabras, cuando a un consumidor se le presenta esta marca en lugar de Captain John’s, esto hace que califique mucho mejor al producto. Si todo lo demás permanece constante cada vez que un consumidor prueba el producto en el experimento, entonces se apoya la inferencia causal. Un famoso experimento de marketing investigó la influencia del nombre de marca sobre las percepciones de gusto del consumidor. Un investigador manipuló las variables para saber si los consumidores preferían el sabor de la cerveza en botellas etiquetadas o sin etiqueta. Durante una semana les dio un paquete de seis cervezas en botellas etiquetadas sólo con las letras A, B y C. En la semana siguiente recibieron otro paquete de seis cervezas con etiquetas de marca como Budweiser, Coors, Miller, y así sucesivamente. El investigador midió las reacciones después de cada prueba. En todos los casos, la cerveza era la misma. Así que cada participante en el experimento bebió la misma cerveza. Por tanto, las diferencias de sabor, la variable dependiente clave, podían ser atribuidas sólo a la diferencia en el etiquetado. Cuando los consumidores expresaron su preferencia por la cerveza de marca, la conclusión fue que el nombre de marca sí influye en las percepciones de sabor de los consumidores.

Un ejemplo: ¿el color causa preferencia? Los siguientes dos capítulos explican los experimentos de marketing, que pueden ser ilustrados mejor mediante ejemplos como el que sigue. Conforme avance en la lectura de los siguientes dos capítulos, este ejemplo se reitera. Aquí se describe en forma general, que se trata de un experimento para investigar la forma en que el color y las luces podrían influir en los compradores. Esta investigación particular es de gran importancia para los que tienen que ver con la administración y diseño de instalaciones de venta minorista. Las decisiones cruciales se centran en las formas en que se pueden cambiar el color y la iluminación para provocar reacciones favorables en el consumidor. Una pregunta correlativa de investigación es: “¿Cuál es el efecto del color y la iluminación sobre el patrocinio del comprador (lo que significa cuánto compraría alguien en una tienda)?”2 Se reclutaron más de doscientas consumidoras para que participaran en el experimento. A los participantes en la investigación experimental se les conoce como sujetos, más que encuestados. Esto es porque el investigador los sujeta a un tratamiento experimental. En este caso, a cada sujeto se le pidió que respondiera a un concepto de “nueva tienda de modas”. La tienda vendería ropa y accesorios para la mujer profesional consciente de la moda.

Capítulo 11. Investigación experimental: un panorama

©SUSAN VAN ETTEN

©SUSAN VAN ETTEN

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Variables independientes El experimento incluyó dos variables independientes importantes. Se crearon ambientes ficticios de tienda en cuatro diferentes tiendas hipotéticas. Lo único que difería entre las cuatro era el color predominante en el local y el tipo de alumbrado. Así, las dos variables independientes clave eran el color y la iluminación. Cada consumidora que participaba en el experimento (sujeto) respondió a la descripción de una nueva tienda. La variable independiente del color se creó describiendo la nueva tienda como predominantemente azul o predominantemente naranja (esta última marcada en color blanco en las figuras 11.1 y 11.2.) De modo similar, la variable independiente de iluminación se creo describiendo la nueva tienda como de luz fuerte o de luz tenue. La figura 11.1 ilustra las cuatro diferentes condiciones experimentales creadas por el investigador. Una condición del experimento se refiere a uno de los posibles niveles de la manipulación de una variable experimental. Se asignó a cada sujeto a uno de cuatro grupos de condiciones. A cada grupo se le destinó una tienda con una de las cuatro combinaciones de color y alumbrado, como se muestra en la figura. Así, todos los participantes dentro de cada grupo recibieron la misma descripción, mientras que los sujetos de los diferentes grupos recibieron descripciones distintas. Al analizar las diferencias entre los grupos, el investigador observa qué efectos ocurren gracias a las dos variables independientes experimentalmente controladas.

Un experimento permite captar si el color puede provocar o no diferencias en la preferencia del consumidor por los productos.

FIGURA 11.1

Color Azul

Blanco

Tenue

¼ de los participantes


Brillante



Iluminación

Condiciones ambientales para el experimento de color e iluminación


260 FIGURA 11.2

Color

Calificaciones del patrocinio promedio del consumidor en cada condición

Iluminación

Azul

Blanco

Tenue

148.5

140.1

144.7

Brillante

159.1

122.6

140.4

153.8

131.8

Resultado experimental El resultado clave, o variable dependiente, en este ejemplo es la percepción de un sujeto de cuánto patrocinaría la tienda. En este caso, se creó una escala de calificaciones que preguntaba cuánto creía cada participante que en realidad visitaría la tienda y compraría cosas allí. Las calificaciones posibles iban de 0 a 300. Una calificación más alta significa un mayor patrocinio. La figura 11.2 muestra el promedio para cada condición experimental. Los resultados indican que entre los sujetos que calificaron una tienda azul, se informó de un patrocinio promedio de 153.8, que es considerablemente mayor que el promedio de 131.8 informado por los sujetos que calificaron una tienda naranja. Sin embargo, la variable experimental de iluminación no parece tener tanto efecto. Las calificaciones promedio para la situación de iluminación tenue y brillante no son tan diferentes. Los sujetos en la condición de luz tenue informaron un promedio de 144.7, y los participantes en la condición brillante informaron sólo un promedio ligeramente menor que 140.4. Así, la conclusión en este punto parece ser que al cambiar el color de una tienda se modifica el patrocinio del consumidor. Es más probable que una azul sea más auspiciada por un consumidor que una tienda naranja. La iluminación no parece significar mucha diferencia. ¿O sí?

Principales efectos e interacción con la variable independiente El color sí parece importar. Pero tal vez la iluminación no debe desestimarse con tanta rapidez. El investigador debe examinar tanto los efectos de cada variable experimental considerada por sí sola, como los efectos derivados de su combinación con otras variables. Un efecto principal se refiere a la diferencia experimental en los medios entre los distintos niveles de cualquier variable experimental aislada. En este caso, hay posibles efectos principales para el color y la iluminación, pero sólo las diferencias asociadas con el color son significativas. Existe un efecto de interacción cuando se da una combinación específica de variables independientes. En este caso, es posible que la combinación de color y luz cree efectos que no están claramente representados en los efectos principales. FIGURA 11.3

Gráfica del experimento que muestra los resultados para cada condición Azul Blanca

Tenue

Brillante


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A menudo se muestran los resultados experimentales con una gráfica de líneas como la de la figura 11.3. Los efectos principales se ilustran cuando las líneas se encuentran a diferentes alturas, como sucede aquí. Observe que la línea azul es mayor que la blanca. Cuando las líneas tienen pendientes muy diferentes, es probable que exista una interacción. En este caso, la combinación de luces y color presenta una interacción que lleva a la siguiente interpretación. La mejor reacción posible ocurre cuando la tienda tiene color azul y una iluminación brillante, y la peor combinación ocurre cuando la tienda es naranja con iluminación brillante. En contraste, los puntos medios son esencialmente los mismos para cualquier color cuando las luces son tenues. Así que la iluminación en verdad puede ser importante. Cuando las luces son tenues, hay poca diferencia en el patrocinio de una tienda azul y una tienda naranja. Pero cuando las luces son brillantes, la diferencia es amplia.

Cuestiones básicas en el diseño experimental El diseño experimental es un tópico importante en la investigación. De hecho, hay cursos y libros dedicados sólo a esta cuestión.3 Aquí se ofrece una introducción al tema. Un estudiante debe poder crear y aplicar diseños experimentales básicos con esta introducción. Por fortuna, la mayoría de los diseños experimentales en marketing son relativamente sencillos. Éstos incluyen no menos de cuatro importantes elementos de diseño: 1) manipulación de la variable independiente; 2) selección y medición de la variable dependiente; 3) selección y asignación de sujetos experimentales, y 4) control sobre las variables externas.4 A continuación se expone cada uno de estos elementos.

Manipulación de la variable independiente

Gran parte de la investigación de mercados incluye experimentos que manipulan diferentes elementos de ambientes físicos.

©THOMAS MICHAEL CORCORAN/ PHOTOEDIT

Ya se vio en el capítulo 3 que lo que hace especiales a las variables independientes en la experimentación es que el investigador crea sus valores. Ésta es la forma en que éste las manipula y, por tanto, las controla. En el experimento que hemos venido analizando el investigador manipuló los valores de la variable independiente de color asignándole el valor azul o naranja. Se plantea la hipótesis de que las variables independientes experimentales son influencias causales. Por tanto, los experimentos son muy apropiados en los diseños causales. El término tratamiento experimental se refiere a la forma en que se manipula una variable experimental. Por ejemplo, en la semblanza de apertura vimos que manipuló la marca con un tratamiento experimental asignando a los consumidores a que probaran las barritas de pescado de Sea Snapper o de Captain John’s. Así, hubo dos niveles (o valores) de la variable de la marca. Un investigador médico puede manipular una variable experimental tratando a algunos sujetos con algún fármaco y a otros con uno distinto. En el experimento del ambiente de venta minorista, el tratamiento del color era azul o naranja, y el tratamiento de la iluminación era tenue o brillante. Las variables experimentales con frecuencia se refieren a tratamientos con más de dos niveles. Por ejemplo, los precios de $1.29, $1.69 y $1.99 podrían representar tratamientos en un experimento de precios que examinara la forma en que éstos afectan las ventas. Variables experimentales como éstas pueden no sólo ser descritas como variables independientes, sino también como variables categóricas, porque adoptan un valor para representar algún aspecto clasificable o cuantitativo. Por ejemplo, el color es naranja o azul. El estilo del texto publicitario es otro ejemplo de una variable categórica o clasificatoria que podría manipularse en un experimento. En otros casos, una variable independiente puede en realidad ser una variable continua. Cuando es el caso, el investigador debe seleccionar los niveles apropiados de esa variable como tratamientos experimentales. Por ejemplo, la iluminación puede modificarse en realidad des-


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿La promoción provoca intoxicación? Uno de los asuntos más apremiantes en los campus universitarios es el excesivo consumo de alcohol. ¿Cuáles son los factores que llevan al abuso en los estudiantes universitarios? Influencias culturales como el rito de iniciación pueden ser detectadas en la investigación cualitativa. Sin embargo, cuando se trata de establecer políticas que regulen la venta de alcohol en las universidades y cerca de ellas, quienes toman decisiones deben saber qué prácticas controlables provoca el alcoholismo entre los estudiantes y qué conductas genera la embriaguez. Si una fuerte promoción de precios estimula el alcoholismo lo que lleva a conductas impropias, los bares pueden reconsiderar su uso y los formuladores de políticas pueden pensar en restringir el tipo de promociones permitidas si aquéllos desean conservar su licencia de venta de bebidas alcohólicas. Estas cuestiones referentes a las decisiones han llevado a numerosos experimentos de mercado. Por ejemplo, se puede manipular el tipo de promoción de precios usado por los bares, ya sea en campo o en un experimento de laboratorio, exponiendo a algunos sujetos a un anuncio con un tipo de promoción y exponiendo a otros a un tipo diferente. Esto permite una prueba de la influencia causal de la promoción sobre el consumo de alcohol. Los estudios muestran resultados de número promedio de bebidas como los que aparecen en la gráfica.

experimental. También se puede usar un experimento para mostrar los resultados potencialmente negativos por beber demasiado entre los jóvenes universitarios. Los investigadores han designado estudios simples para examinar qué tan probable es que el consumo excesivo de alcohol lleve a una mujer a tener un encuentro sexual no deseado. Se puede crear una variable experimental que manipule la cantidad de alcohol que un estudiante consuma de hecho. Esto se puede realizar en un ambiente de laboratorio, y una condición experimental podría ser incluir bebidas no alcohólicas, mientras que otra sería un consumo fuerte y luego preguntar a los sujetos qué tan probable es que consintieran o se resistieran a requerimientos sexuales no deseados. Un experimento similar reveló resultados como los que se muestran en la gráfica que sigue: Reacción a requerimientos

Número promedio de bebidas

Comida gratis

Bebidas a mitad de precio

Bebidas de 50 centavos

©JEFF GREENBERG / PHOTO EDIT

Este experimento tiene una manipulación experimental sobre la variación de la promoción en tres niveles. A un tercio de los estudiantes se les expuso a cada una de las tres situaciones. Los resultados muestran que la reducción en el precio de las bebidas sí lleva a un incremento en el número que un estudiante considera que podría consumir. Este efecto parece ser un poco mayor entre los hombres que entre las mujeres, aunque éstas estiman que beberán menos que los hombres, al margen de cuál sea la situación

La estadística indica que aunque el consentimiento es bajo en ambos casos (en una escala de 1 – 5, donde 5 indica un probable consentimiento), es un tanto mayor en situación de intoxicación. Parece haber muy poca diferencia en la resistencia activa. Así que la manipulación no pareció afectar los promedios de ésta. Otros experimentos se centraron en diferentes interacciones que tienen consecuencias adicionales para quienes formulan las políticas. Así, manipulaciones experimentales como éstas son muy valiosas para aplicar diseños causales que estudian la conducta relacionada con la bebida.

Fuentes: Christie, J., D. Fisher, J. Kozup, S. Smith y E. Creyer (2001), “The Effects of Bar-Sponsored Alcohol Beverage Promotions Across Binge and Non-binge Drinkers”, Journal of Public Policy and Marketing, 20 (otoño), pp. 240-253; Davis, K. C., W. H. George y J. Norris (2004), “Women’s Responses to Unwanted Sexual Advances: The Role of Alcohol and Inhibition Conflict”, Psychology of Women Quarterly, 28 (diciembre), pp. 333-343.


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de cualquier nivel, de la oscuridad total hacia arriba. Antes de conducir el experimento, el investigador decide los niveles que sería importante estudiar. Éstos deben ser perceptiblemente diferentes y realistas.

AL PUNTO GRUPOS EXPERIMENTAL Y DE CONTROL En el experimento tal vez más sencillo se manipula una variable independiente en dos niveles de tratamiento que resultan en dos grupos, en un grupo experimental y un grupo control. Un grupo experimental es aquel al que se aplica un tratamiento experimental, mientras que un grupo control no se aplica dicho tratamiento. Por ejemplo, si se estudia de qué modo la publicidad afecta las ventas, en el grupo experimental el presupuesto de publicidad se puede fijar en $200 000. En el grupo control, a su vez puede seguir al nivel cero o puede no cambiar su nivel actual. Al mantener constantes las condiciones en el grupo control, el investigador controla las fuentes potenciales de error en el experimento. Al final de éste, se comparan las ventas (la variable dependiente) en los dos grupos de tratamiento para determinar si el nivel de publicidad (la variable independiente) tuvo algún efecto. Note que esta sencilla prueba puede producir sólo un efecto principal.

VARIOS NIVELES DE TRATAMIENTO EXPERIMENTAL El experimento de publicidad/ventas con un grupo experimental y otro de control quizá no revele todo lo que el anunciante desea saber. Si éste desea entender la naturaleza funcional de la relación entre ventas y publicidad a varios niveles de tratamiento, se podrían estudiar varios grupos experimentales con gastos publicitarios de $250 000, $500 000 y $1 millón. Este estudio podría incluir, de todos modos, una variable de control. Al analizar más grupos, cada uno con un diferente nivel de tratamiento, se obtiene un resultado más preciso que en el experimento simple de grupo experimental y grupo control descrito antes. Este diseño también produce sólo un efecto principal.

MÁS DE UNA VARIABLE INDEPENDIENTE Es posible complicar más un experimento al incluir el efecto de otra variable. El ya referido ejemplo de un ambiente de venta minorista tipificaría todavía una prueba relativamente sencilla de dos variables. Puesto que hay dos variables, cada una con dos diferentes niveles, se obtienen cuatro grupos experimentales. A menudo el término celda se usa para referirse a un tratamiento combinado dentro de un experimento. El número de celdas correspondiente a cada experimento se calcula con facilidad como sigue: K = (T1)(T2)…(Tm) Donde K = número de celdas, T1 = número de niveles de tratamiento para el grupo experimental 1, T2 = número de niveles de tratamiento para el grupo experimental 2, y así sucesivamente hasta el m-ésimo grupo experimental (Tm). En este caso, puesto que hay dos variables, cada una con dos niveles, el cálculo es bastante sencillo: K = 2 × 2 = 4 celdas La inclusión de variables múltiples permite comparar los tratamientos experimentales sobre la variable dependiente. Puesto que hay más de dos variables experimentales, este diseño se refiere tanto al efecto principal como a las interacciones. Regresaremos al tópico de experimentos con variables múltiples en el capítulo 12.

Selección y medición de la variable dependiente La selección de variables dependientes es crucial en el diseño experimental. A menos que sean importantes y representen en verdad un resultado de interés, el experimento no será útil. Algunas veces, la variable dependiente lógica es bastante obvia. Si los investigadores introducen, por ejemplo una nueva mezcla de té de canela y toronja rosada en un mercado de prueba, lo más probable es que el volumen de ventas sea una variable

Uno nunca sabe lo que es suficiente, a menos que sepa lo que es más que suficiente. -William Blake

Nunca nos engañan; nos engañamos a nosotros mismos. -Johann Wolfgang von Goethe

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dependiente clave. Sin embargo, si experimentan con diferentes formas de textos publicitarios, es más difícil definirla. Por ejemplo, las medidas de conciencia de la publicidad, recordación, cambios en la preferencia de marcas o ventas podrían ser variables dependientes, lo mismo que, en el ejemplo del ambiente de venta minorista, el patrocinio a las compras al menudeo. Sin embargo, otras posibles variables dependientes podrían incluir la percepción de calidad del producto, la emoción o las percepciones de precios. Elegir la variable dependiente correcta es parte del proceso de definición del problema. Como sucede en general con este proceso, algunas veces esta elección se considera con menos cuidado de lo que se debiera. La elección del experimentador de una variable dependiente determina qué tipo de respuesta se da para auxiliar a los administradores en la toma de decisiones. Considere lo difícil que puede ser elegir la variable dependiente correcta en un mercado de prueba. Aunque las ventas son casi seguramente importantes, ¿cuándo se deben medir? Se debe considerar la cantidad de tiempo necesaria para que los efectos sean evidentes cuando se elige la variable dependiente. Las ventas se pueden medir varios meses después del experimento para determinar si produjeron algún efecto. Además, se deben considerar los cambios que son relativamente permanentes o de mayor duración que los generados sólo durante el periodo del estudio. Otro elemento importante es la compra repetida, ya que algunos consumidores pueden probar un producto una vez pero nunca volver a comprarlo; es frecuente que prueben un producto “perdedor” una vez, pero no compran un “perdedor” una y otra vez. La introducción de la Pepsi Crystal original ilustra la necesidad de pensar más allá de las reacciones iniciales de los consumidores. Cuando se introdujo Pepsi Crystal, bebida de cola color claro, la tasa inicial de prueba fue alta, pero sólo un pequeño porcentaje de sus consumidores hizo compras repetidas. La marca nunca alcanzó altas ventas repetidas en un segmento de mercado suficientemente grande. La conciencia de marca, las compras de prueba y las compras repetidas son posibles variables dependientes en un experimento. Por tanto, esta variable se debe considerar con cuidado. Una definición completa del problema ayudará al investigador a elegir la(s) variable(s) dependiente(s) más importante(s).

Selección y asignación de unidades de prueba Las unidades de prueba son los sujetos o entidades cuyas respuestas al tratamiento experimental se miden u observan. Los consumidores individuales, empleados, unidades organizacionales, territorios de ventas segmentos de mercado, marcas, tiendas u otras entidades pueden ser unidades de prueba. La gente es la unidad de prueba más común en la mayoría de los experimentos de marketing y de comportamiento del comprador. En el ejemplo del ambiente de venta minorista, los consumidores individuales son la unidad de prueba.

GRUPOS EXPERIMENTAL Y DE CONTROL Al igual que en otras formas de investigación de mercados, en la experimentación puede haber errores en el muestreo aleatorio, así como en la selección de la muestra. Por ejemplo, algunas veces los experimentos se desvían aun cuando se haya escogido un área geográfica en especial para una investigación específica. Esta situación se ilustra con la prueba experimental de un nuevo lubricante para motores fuera de borda de Dow Chemical Company. El producto se probó en Florida. Esta área se escogió porque los investigadores pensaron que el clima cálido y húmedo haría más exigente la prueba. En Florida el lubricante fue un éxito. Sin embargo, la historia fue bastante diferente en Michigan. Aunque el lubricante se vendió y funcionó bien en el verano, la siguiente primavera Dow descubrió que el aceite se había congelado, inutilizando los motores durante todo el invierno, ya que los oxidó. El problema de la oxidación nunca ocurrió en Florida, donde los motores trabajan todo el año. Así, el error en la selección de la muestra ocurre por fallas en los procedimientos utilizados para asignar unidades experimentales de prueba. Las condiciones de Florida hicieron que el experimento fuera intrascendente para la situación de Michigan. El error sistemático o que no es de muestreo ocurre si las unidades de muestreo en una celda experimental son algo distintos de las de otra celda experimental, y esta diferencia afecta la variable dependiente. Por ejemplo, suponga que algunos profesores están interesados en probar el efecto de ofrecer bocadillos a los estudiantes durante los exámenes. La variable experimental son los bocadillos, que se manipula en tres niveles: 1) fruta; 2) galletas, y 3) chocolate. En este caso, las unidades de prueba son los estudiantes en lo indivi-


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ALEATORIZACIÓN La aleatorización –asignación al azar de sujetos y tratamientos a los grupos– es un dispositivo para distribuir por igual los efectos de las variables externas a todas las condiciones. No se elimina la presencia de variables molestas, pero quedan bajo control porque lo más probable es que existan en la misma medida en todas las celdas experimentales. Así, se espera que todas las celdas produzcan resultados promedio similares en las variables dependientes, excepto en las que se aplican los tratamientos experimentales. En otras palabras, al investigador le gustaría contar con una situación en que todo es lo mismo, en todas las celdas, excepto por el tratamiento experimental. La selección aleatoria de los sujetos permite al investigador partir de este supuesto.

ACOPLAMIENTO La asignación aleatoria de sujetos a los diversos grupos experimentales es la técnica más utilizada para evitar que las unidades de prueba difieran entre sí en las variables fundamentales, y supone que todas las características de los sujetos se han distribuido al azar del mismo modo. Acoplar a los sujetos con base en información pertinente sobre sus antecedentes es otra técnica para controlar el error sistemático, y se les asigna en forma tal que sus características son las mismas en cada grupo. Es una técnica apropiada en términos de características demográficas. Si se espera que el género de un sujeto influya en sus respuestas a las variables dependientes, como en una prueba de sabor, entonces el investigador puede cerciorarse de que haya un número igual de hombres y mujeres en cada celda experimental. En general, si cree que ciertas variables externas pueden afectar la variable dependiente, debe asegurarse de que los sujetos en cada grupo sean los mismos según estas características. Por ejemplo, en un experimento de prueba de sabor de comida para perros podría ser importante acoplarlos en varios grupos experimentales según su edad o raza. De esta forma, el mismo número de basset hounds y dobermans probará la fórmula A, la fórmula B y la fórmula C. Aunque el acoplamiento puede ser un enfoque útil, el investigador nunca estará seguro de que las unidades de muestreo son similares en todas las características. Aquí, por ejemplo, aun cuando las razas se acoplen, es difícil saber si todos los perros viven en el mismo tipo de ambiente (dentro de la casa, al aire libre, espacioso, confinado, con sobras de comida o sin ellas, etcétera).

MEDICIONES REPETIDAS Los experimentos en que se expone a un sujeto a más de un nivel de un tratamiento experimental se conocen como diseños de mediciones repetidas. Aunque este enfoque tiene ventajas, incluida la de ser más económico –ya que el mismo sujeto aporta más datos que en otros casos– tiene varias desventajas que limitan su utilidad. Más adelante se analiza esto con más detalle.

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dual. Cuando los profesores realizan el experimento, por comodidad deciden dar chocolate en todas sus clases de las 8 a.m.; en las clases de la 1 p.m. ofrecen fruta, y en las de las 7 p.m. galletas. Aunque este tipo de procedimiento se sigue con frecuencia, si los gustos y sistemas digestivos de los sujetos reaccionan de modo distinto a diversos alimentos a diferentes horas del día, se introduce el error sistemático en el experimento.Todavía más, como a las clases nocturnas acuden estudiantes de mayor edad en promedio, los profesores pueden llegar a la conclusión de que éstos tienen un mejor desempeño con las galletas, cuando en realidad esto puede tener su origen en el hecho de que los estudiantes que son mayores responden mejor sin importar lo que les den de comer.

Aunque los experimentos a menudo se realizan en grupos, si no todos son iguales se introduce el error sistemático.


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Control sobre las variables externas La cuarta decisión sobre los elementos básicos de un experimento se refiere al control de las variables externas. Esto se relaciona con los diversos tipos de error experimental. En el capítulo 8 se clasifica al error total de las encuestas en dos categorías básicas: error de muestreo aleatorio y error sistemático. La misma dicotomía se aplica a todos los diseños de investigación, pero los términos error aleatorio (de muestreo) y error sistemático se utilizan con mayor frecuencia cuando se analizan experimentos.

CONFUSIONES EXPERIMENTALES Ya se ha examinado de qué manera el error sistemático ocurre cuando se permite que las variables externas o las condiciones en que se aplica el experimento influyan en las variables dependientes. Cuando esto sucede, los resultados serán confusos porque no se han controlado o eliminado las variables externas. Los resultados pueden ser confusos por una causa ajena. Confusión en un experimento significa que hay otra forma de explicar, más allá de las variables experimentales, cualquier diferencia observada en la variable dependiente. Una vez que se identifica una confusión potencial, la validez del experimento queda severamente en entredicho. Recuerde de la semblanza de apertura que los procedimientos experimentales correspondían a una prueba de sabor. Las barritas de pescado Sea Snapper se presentaron siempre en un plato azul, y las de Captain John’s y en un plato color naranja. Puesto que el color de los platos coincidía con la asignación de la marca, no hay forma de saber, a partir de los resultados, si cualquier diferencia observada en el sabor tenía que ver con la marca o con el color del plato. Esta última variable confunde la explicación de que la diferencia en las marcas es la causa de la diferencia en el sabor. En un experimento simple con grupo control, si el tratamiento se aplica siempre a los sujetos del grupo experimental por la mañana, y a los sujetos del grupo control el tratamiento por la tarde, hay un error sistemático. En este caso, el tiempo del día representa una confusión. En un experimento de capacitación, las fuentes de error constante podrían ser la persona encargada de la capacitación (especialista de línea o externa), o si la capacitación se realiza en el tiempo propio de los empleados o en el de la empresa. Éstas y otras características podrían tener un impacto en la variable dependiente y tendrán que ser tomadas en cuenta: El efecto de un error constante es distorsionar los resultados hacia una dirección particular, de modo que una diferencia errónea oculta el estado real de las cosas. El efecto de un error aleatorio no es distorsionar los resultados en ninguna dirección particular, sino oscurecerlos. El error constante es como un espejo que desvirtúa las imágenes en un parque de diversiones: produce un cuadro que es claro pero incorrecto. El error aleatorio es como un espejo que se ha ensuciado con el tiempo: produce un cuadro esencialmente correcto, pero poco claro.5

VARIABLES EXTERNAS La mayoría de los estudiantes entiende que las variables de la mezcla de marketing –precio, producto, promoción y plaza o distribución– interactúan con fuerzas incontrolables del mercado, como las actividades de la competencia y las tendencias entre los consumidores. Así, los estudios de marketing están sujetos al efecto de las variables externas. Puesto que éstas pueden revelar resultados confusos, deben ser identificadas antes del experimento siempre que sea posible. Fumar ha sido objeto de mucho debate e investigación. ¿La publicidad de cigarrillos hace que los jóvenes fumen? Aunque ésta es una pregunta frecuente, está lejos de haberse solucionado. Una de las razones primarias para que este debate siga abierto es la imposibilidad de que la mayor parte de la investigación controle las variables externas.6 Por ejemplo, considere un estudio que investiga a dos grupos de estudiantes estadounidenses de bachillerato durante un año. A uno se le sujeta a una mayor exposición de medios televisivos extranjeros en que los cigarrillos estadounidenses se presentan con más frecuencia desde una perspectiva complaciente y favorecedora. De hecho, la programación incluye comerciales de cigarrillos. El otro es un grupo control, cuya exposición a los medios no está controlada. Al final del año, el grupo experimental informa una mayor frecuencia en el consumo de cigarrillos. ¿La conducta de fumar fue provocada por la mayor exposición a medios con una perspectiva complaciente y favorecedora?


Aunque el resultado parece factible a primera vista, un investigador cuidadoso podría hacerse las siguientes preguntas: • ¿La composición demográfica fue la misma en los dos grupos? Aunque está clara la probabilidad de que las edades de ambos grupos sean iguales, es bien conocido que diferentes comunidades étnicas tienen distintos porcentajes de fumadores. Aproximadamente 28 por ciento de todos los estudiantes de bachillerato informa que fuma, pero este porcentaje es más alto entre los adolescentes de origen hispano, por ejemplo.7 Por tanto, si un grupo contiene más hispanos o asiáticos, es de esperar que haya diferencias en las tasas de consumo. De modo similar, el hábito de fumar varía con base en la clase social. • ¿Cómo ocupó el grupo control el tiempo mientras el grupo experimental pasaba por la exposición al tratamiento experimental? ¿Podría de alguna forma haber sido disuadido de fumar? ¿Pudo haber quedado expuesto a medios con más mensajes contra la práctica de fumar? • ¿Ambos grupos tuvieron el mismo perfil general de logros? Quienes califican alto en la necesidad de logros tal vez estén menos dispuestos a fumar que otros estudiantes. • Aunque es una tarea difícil listar todos los posibles factores externos, incluso algunos que sonarían extraños, algunas veces causan un efecto. Por ejemplo, ¿los estudiantes tienen cumpleaños igualmente dispersos? Los investigadores han demostrado que incluso las tasas de fumar corresponden al cumpleaños de cada quien, lo que significa que diferentes grupos astrológicos tienen diferentes porcentajes de fumar.8 Como un experimentador no quiere que las variables externas afecten sus resultados, debe controlarlas o eliminarlas. Siempre es mejor dedicar tiempo a pensar en la forma de controlar las posibles variables externas antes del experimento, ya que a menudo es imposible salvar los resultados una vez que se identifica un factor que causa confusión.

Características de la demanda ¿Qué son las características de la demanda? El término característica de la demanda se refiere a un elemento del diseño experimental que de modo no intencional revela pistas a los sujetos sobre la hipótesis de investigación. Los investigadores no deben revelar las hipótesis a los sujetos antes del experimento, o crearán un efecto de confusión. Piense en el experimento en el ambiente de la venta minorista. Si antes de su participación se dijera a los sujetos que iban a ser parte de una prueba para ver si les gustaban más las tiendas de color predominantemente naranja o predominantemente azul, el investigador nunca estaría seguro de que las respuestas a la variable dependiente fueron causadas por las diferencias en los estímulos experimentales o por el hecho de que los sujetos trataban de ofrecer una respuesta “correcta”. Además, una vez que éstos conocen la hipótesis, hay pocas esperanzas de que reaccionen de forma natural. Así que el conocimiento de la hipótesis experimental crea confusión. Este tipo particular de confusión se conoce como efecto de la demanda. Las características de la demanda hacen muy probables sus efectos.

Sesgo del experimentador y efectos de la demanda Las características de la demanda son aspectos de un experimento que demandan (alientan) a los sujetos a que respondan de cierta forma. Por tanto, son una fuente de error sistemático (vea la figura 11.4). Si los participantes reconocen la expectativa o demanda del experimentador, es probable que actúen de manera congruente con el tratamiento experimental. Incluso ligeras pistas no verbales influyen en sus reacciones. Las características sobresalientes de la demanda a menudo son presentadas por la persona que lleva a cabo los procedimientos experimentales.

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268 FIGURA 11.4

Con una sonrisa o una actitud solemne los experimentadores modifican la conducta de los sujetos

Si la presencia, acciones o comentarios del investigador inducen a los sujetos a orientar sus respuestas y cooperar con él, el experimento ha introducido el sesgo del experimentador. Cuando los sujetos sesgan sus respuestas para cooperar, muestran conductas que podrían no representar su forma de actuar en el mercado. Por ejemplo, si en un experimento de publicidad entienden que el investigador está interesado en descubrir si cambiaron sus actitudes con base en un anuncio determinado, pueden responder en la dirección deseada. Actuar de este modo refleja un efecto de la decisión en lugar de un efecto verdadero derivado del tratamiento experimental.

Efecto Hawthorne Un célebre experimento de administración ilustra una característica común de la demanda. Los investigadores estaban tratando de estudiar los efectos de diversas condiciones de trabajo sobre la productividad, como horarios, periodos de descanso, iluminación y métodos de pago en la planta de Hawthorne de General Electric en Cicero, Illinois. Ellos encontraron que la productividad de los trabajadores se incrementaba independientemente de que los horarios laborales se alargaran o acortaran, de que la iluminación fuera brillante o débil, e igual pasaba con otros factores. Además, se dieron cuenta de que el estado de ánimo de los trabajadores era más alto porque estaban conscientes de que eran parte de un grupo experimental especial. Este efecto del todo inesperado se conoce ahora como el efecto Hawthorne, porque los investigadores saben que las personas se portan de manera diferente cuando se saben sujetos experimentales.9 Si los sujetos en un experimento de laboratorio interactúan (es decir, no están relativamente aislados), sus conversaciones pueden producir decisiones conjuntas en lugar de la decisión individual deseada. Por esta razón, se suele limitar la interacción social en tales estudios.

Reducción de las características de la demanda Aunque es casi imposible eliminar las características de la demanda en los experimentos, hay pasos que se pueden dar para reducirlas, muchos de los cuales dificultan que los sujetos sepan lo que el investigador trata de averiguar. Algunos o todos estos pasos pueden ser adecuados en un experimento determinado. 1. 2. 3. 4.

Usar un disfraz experimental. Aislar a los sujetos experimentales. Usar un administrador experimental “ciego”. Aplicar sólo un nivel de tratamiento experimental a cada sujeto.


DISFRAZ EXPERIMENTAL A los sujetos que intervienen en el experimento se les puede plantear que sus fines son diferentes de su propósito real. Lo más frecuente es que se les diga simplemente algo menos que la “verdad” completa sobre lo que va a suceder. Por ejemplo, en el estudio anterior del ambiente de venta minorista, se dijo a los sujetos que se les pedirían sus reacciones a un nuevo concepto de tienda minorista. Esto era cierto, en realidad pero no se les habló nada acerca del color, iluminación o algún otro posible efecto experimental. En otros casos tal vez sea necesario un mayor ocultamiento. Los psicólogos que estudian cuánto dolor puede estar dispuesta a causar una persona a otra, podrían usar el artificio de decir al sujeto que en realidad les interesa el efecto del dolor en el desempeño humano. El investigador le indica que haga una serie de preguntas a otra persona (que es un auxiliar de investigación) y que le aplique un choque eléctrico cada vez más fuerte en cada respuesta incorrecta. De hecho, la variable dependiente real tiene algo que ver con cuánto tiempo el sujeto seguirá aplicando choques eléctricos antes de detenerse. Un placebo es un engaño experimental que se relaciona con un falso tratamiento. El efecto placebo se genera en una variable dependiente por el impacto psicológico que acompaña al conocimiento del tratamiento. El placebo es especialmente importante cuando la variable experimental significa el consumo físico de algún producto y no debe ser distinto en ningún sentido como para que el sujeto de investigación pueda darse cuenta. Si a alguien se le dice que un aditivo especial para la comida suprime el apetito, y se supone que lo deben rociar sobre su alimento antes de comer como parte de un experimento, otro grupo debe recibir un placebo que luzca exactamente igual al aditivo real, pero que sea algún tipo de compuesto inerte. Es probable que ambos grupos muestren alguna diferencia en su consumo, en comparación con alguien que no experimenta ningún efecto. La diferencia en el grupo experimental y el grupo del placebo representaría el efecto real del aditivo. Existen efectos placebo en la investigación de mercados. Por ejemplo, cuando se dice a los sujetos que una bebida energética se vende a un precio de descuento, creen que es significativamente menos efectiva que cuando se vende a su precio regular, sin descuento.10 Más adelante se regresa al tema de los aspectos éticos implícitos en el engaño experimental.

AISLAR A LOS SUJETOS EXPERIMENTALES Los investigadores deben minimizar el grado en que los sujetos hablen entre sí de los procedimientos experimentales. Aunque no sea intencional, la discusión entre ellos los lleva a conjeturar cuáles son las hipótesis experimentales. Por ejemplo, diferentes individuos pudieran recibir distintos tratamientos. La integridad experimental será mayor cuando cada uno conozca sólo lo suficiente como para participar en el estudio.

USAR UN ADMINISTRADOR EXPERIMENTAL “CIEGO” Cuando sea posible, no se debe informar al administrador del experimento cuáles son las variables utilizadas. La ventaja es que si no sabe con exactitud qué se estudia, entonces es menos probable que dé a conocer pistas que resulten en efectos de la demanda. Como en los sujetos, cuando hay alguna razón para suponer que su conocimiento puede construir una característica de la demanda, lo mejor es que sus administradores sepan sólo lo suficiente para hacer su trabajo.

ADMINISTRAR SÓLO UNA CONDICIÓN EXPERIMENTAL POR SUJETO Cuando los sujetos conocen más de una condición del tratamiento experimental, es mucho más probable que conjeturen las hipótesis experimentales. Así que, aun cuando hay algunas ventajas en costos por la aplicación de múltiples niveles de tratamiento, se deben evitar siempre que sea posible. Por ejemplo, en el caso del ambiente de venta minorista, si los sujetos respondieron primero a un concepto de tienda azul, y luego vieron otra tienda que era exactamente igual excepto que las paredes eran color naranja, entonces es muy probable que intuyan que el investigador está interesado en el color.

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Establecimiento del control Las mayores diferencias entre la investigación experimental y la investigación descriptiva es la capacidad del experimentador para controlar las variables, ya sea al mantener constantes las condiciones o al manipular la variable experimental. Si el color de la cerveza causa preferencias, una cervecería que experimenta con una nueva cerveza clara debe determinar cuáles son las posibles variables externas distintas al color que puedan afectar los resultados del experimento, y tratar de eliminarlas o controlarlas. La teoría de marketing afirma que la imagen de marca y el diseño del empaque son factores importantes en las reacciones de los bebedores de cerveza. Por tanto, si el investigador desea controlar la influencia de estas variables las elimina al presentar las bebidas de prueba en sencillos paquetes color café, sin ninguna identificación de marca. Cuando no es posible eliminar las variables externas, los experimentadores batallan para llegar a la constancia de condiciones. Esto significa que los sujetos de todos los grupos experimentales están expuestos a condiciones idénticas, excepto por las diferencias en los tratamientos experimentales. El principio de acoplamiento ya analizado ayuda a asegurar que se logre la constancia. Un experimento de cuatro productos de prueba en un supermercado muestra el cuidado que se debe tener para mantener todos los factores constantes. El estudio requirió que todos los factores distintos al espacio de anaqueles se mantuvieran constantes durante todo el periodo de prueba. En todas las tiendas se tuvo que conservar el nivel de los anaqueles que había existido antes de que comenzaran las pruebas. Sólo se cambió la cantidad de espacio en los anaqueles (el tratamiento). Un problema tenía que ver con que los empleados modificaran en forma accidental el nivel de los anaqueles cuando colocaban los productos de prueba. Esta desviación de la constancia de condiciones se minimizó auditando cada tienda cuatro veces por semana. De este modo, se podía detectar cualquier cambio en una mínima cantidad de tiempo. El experimentador colocó de forma personal tantos productos como pudo, y la cooperación de los empleados de suministros también ayudó a reducir las desviaciones del tratamiento. Si un método experimental requiere que los mismos sujetos queden expuestos a dos o más tratamientos experimentales, puede ocurrir un error por el orden de presentación. Por ejemplo, si los sujetos están examinando los efectos de diferentes niveles de interfaces gráficas en el disfrute de juegos de video, y se les pide que vean cada uno de cuatro diferentes niveles, el orden en que se presentan puede influir en su satisfacción. Los sujetos podrían practicar en un nivel simplemente porque sigue a un nivel muy pobre. El contrapeso trata de eliminar los efectos de confusión del orden de presentación al requerir que una cuarta parte de los sujetos quede expuesta primero al tratamiento A, otra cuarta parte primero al tratamiento B, una cuarta parte primero al tratamiento C y la cuarta parte restante primero al tratamiento D. De modo similar, se equilibran los otros niveles para que el orden de presentación se rote entre los sujetos.

Problemas en el control de las variables externas En los experimentos de mercado no siempre es factible controlar cada variable externa. Por ejemplo, algunos competidores pueden traer productos en el curso de una prueba de mercado. Esta forma de interferencia competitiva ocurrió en una prueba en Boston para la empresa Anheuser-Busch, la importadora de la cerveza Wurzburger Hofbran. Durante la prueba, la compañía cervecera Miller introdujo su propia marca, Munich Oktoberfest, y envió a ocho vendedores para atacar el mercado de Boston. Un competidor que aprende de los experimentos de mercado puede deliveradamente cambiar o alterar sus precios anunciados para confundir los resultados de estudio. Esto nos acarrea un problema ético en la experimentación.

Aspectos éticos en la investigación Los aspectos éticos de la experimentación se examinan en el capítulo 4. Allí se plantea la cuestión del engaño. Aunque éste es necesario en la mayoría de los experimentos, cuando los sujetos deben ser devueltos a su condición previa mediante sesiones de información, el estudio es quizá congruente con altos estándares éticos. Cuando los sujetos han sido lastimados en una medida significativa o realmente lesionados en lo psicológico,


las sesiones de información no los devolverán a su situación previa y el experimento no se debe realizar. Por tanto, a continuación se presentan algunos comentarios adicionales sobre esta información. Al comunicar a los sujetos experimentales el propósito del experimento y las hipótesis del investigador sobre la naturaleza de la conducta del consumidor, se espera que se equilibren los efectos negativos del engaño, se libere la tensión y se ofrezca una experiencia educativa al sujeto. Una información apropiada permite al sujeto salvar las apariencias al descubrirle la verdad. El investigador debe comenzar indagando si éste tiene alguna pregunta o si ha encontrado extraña, confusa o inquietante alguna parte del experimento. Esta pregunta permite verificar la suspicacia del sujeto y la eficacia de las manipulaciones. El experimentador le sigue dando pistas sobre el engaño, hasta que el sujeto expresa que cree que en el experimento hay algo más de lo que aparece a simple vista. En ese momento se revelan el propósito y procedimientos del experimento.11 Además, está el asunto de las pruebas de mercado y los esfuerzos que se realicen para interferir con las de los competidores. La investigación al instante que trata sobre los aderezos de ensaladas de Hidden Valley Ranch describe cabalmente una de estas situaciones. Si una empresa lanza un producto para consumo público, debe estar consciente de que los competidores también pueden acceder libremente al producto. Cuando los esfuerzos de interferir con una prueba de mercado se dirigen sólo a invalidar sus resultados o a violar derechos reservados, se trata de actos cuestionables desde el punto de vista ético.

Preguntas fundamentales en la experimentación Diseños experimentales básicos comparados con los diseños experimentales factoriales En los diseños experimentales básicos se manipula una sola variable independiente para observar su efecto sobre una sola variable dependiente. Sin embargo, las variables dependientes complejas en marketing, como ventas, uso y preferencias del producto, están influidas por varios factores. El cambio simultáneo en variables independientes como precio y publicidad tiene mayor influencia sobre las ventas que si cualquier variable se modifica de manera aislada. Los diseños experimentales factoriales son más refinados que los básicos y permiten al investigador la interacción de dos o más variables independientes. Los experimentos factoriales se analizan con mayor detalle en una sección sobre diseños experimentales complejos, en el capítulo 12.

Experimentos de laboratorio Un experimento de marketing se puede realizar en un ambiente natural (investigación de campo) o en un ambiente artificial o laboratorio. En las ciencias sociales el laboratorio puede ser conductista, que es algo parecido a una instalación para focus group, o simplemente una sala o aula dedicada a recolectar datos; incluso puede ser el hogar de uno mismo. En un experimento de laboratorio el investigador puede tener un control más completo sobre el ambiente y las variables externas de investigación. Por ejemplo, los sujetos son reclutados y llevados a una oficina de la agencia de publicidad o de la firma de investigación, o tal vez a una unidad móvil diseñada exprofeso. Se les expone a un comercial de televisión en el contexto de un programa que incluye los anuncios de los competidores entre los comerciales exhibidos. Luego se les permite comprar el producto anunciado o alguno de varios productos de la competencia en un ambiente de tienda simulado. Así se obtienen medidas de compra de prueba. Unas pocas semanas después se contacta de nuevo a los sujetos para medir su satisfacción y sus propósitos de repetir la compra. Este experimento de laboratorio da al consumidor la oportunidad de “comprar” e “invertir”. En un corto periodo, el mercadólogo puede reca-

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272 FIGURA 11.5

Comparación de la artificialidad de los experimentos de laboratorio con los estudios de campo

Experimentos de laboratorio

Ambientación artificial

Ambientación natural

Experimentos de campo

bar información sobre la toma de decisiones. El experimento de ambiente de venta minorista también ilustra un estudio de laboratorio. Otros experimentos de laboratorio son más controlados o artificiales. Por ejemplo, un taquistoscopio permite que un investigador experimente con el impacto visual de la publicidad, el empaque u otros factores, controlando la cantidad de tiempo que un sujeto queda expuesto a una imagen visual. Cada estímulo (como el diseño del paquete) se proyecta de una transparencia al taquistoscopio a diferentes velocidades (1/10 de segundo, 2/10, 3/10, etc.). El taquistoscopio simula la duración, en fracción de segundo, de la atención de un consumidor a un paquete en una exhibición masiva.

Experimentos de campo

©MIKE MCQUEEN/ CORBIS

El ruido que ocurre naturalmente en el campo puede interferir con las manipulaciones experimentales.

Los experimentos de campo son proyectos de investigación referidos a manipulaciones experimentales que se aplican en un ambiente natural. Pueden ser útiles para afinar estrategias de marketing y determinar los pronósticos de ventas para diferentes mezclas de marketing. Las pruebas de mercado son experimentos de campo. El Squeezit de Betty Crocker (una bebida con 10 por ciento de jugo de frutas en una botella que se aprieta para que salga el líquido) tuvo tanto éxito en una prueba de mercado, que la producción no pudo mantenerse al paso de la demanda. Como resultado, la introducción nacional de la bebida se pospuso hasta que se pudiera incrementar la capacidad de producción. McDonald’s condujo un experimento de campo con Triple Ripple, un helado de tres sabores. El producto se abandonó porque el experimento reveló que los problemas de distribución reducían su calidad y limitaban la aceptación del consumidor. En el sistema de comercialización el producto se congelaría, descongelaría y volvería a congelar. La solución del problema habría exigido que en cada ciudad en que hubiera McDonald’s se instalará una planta local de helado con equipo especial para enrollar los tres sabores en una sola presentación. Una ambientación natural para el experimento ayudó a los ejecutivos de la empresa a entender que el producto no era práctico. Los experimentos varían en grado de artificialidad y control. La figura 11.5 muestra que en la medida en que aumentan su naturalidad, se acercan a los estudios puros de campo. Cuando son más artificiales, se aproximan a los experimentos puros de laboratorio. En los experimentos de campo un investigador manipula las variables experimentales pero no le es posible controlar todas las variables externas. Un ejemplo es la investigación de NBC sobre nuevos programas de televisión, en la que pidió a televidentes suscritos a un servicio de televisión por cable que miraran


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Lo oculto de Hidden Valley Ranch todas las botellas de los nuevos aderezos de HVR en todas las tiendas en que se habían colocado. Así, a HVR le fue imposible obtener ningún dato de ventas válido (la variable dependiente) y el competidor pudo analizar el aderezo en su laboratorio para determinar la receta. Esto ilustra un riesgo de las pruebas de campo. Una vez que un producto está disponible para su venta, ya no hay secretos. Asimismo, uno se arriesga al espionaje de este tipo, que puede hacer que el experimento carezca de validez.

un programa preliminar en su casa a cierta hora en determinado canal. Mientras está pasando el programa, las llamadas telefónicas de los amigos quedan fuera de control. En contraste, un profesor puede probar algún efecto de la publicidad si muestra anuncios a los sujetos en un aula escolar. Aquí no hay llamadas telefónicas y pocas cosas que distraigan a los sujetos. ¿Cuál produce un mejor experimento? En general, los sujetos saben cuando están participando en un experimento de laboratorio. El desempeño de ciertas tareas, las respuestas a preguntas o alguna otra forma de participación activa son característicos de estos experimentos. En cambio, en los de campo, como en las pruebas de mercado, los sujetos ni siquiera saben que forman parte de un experimento. Desde un punto de vista ético, se debería obtener el consentimiento de alguien antes de hacerlo participar. Sin embargo, en los experimentos de campo la aceptación es implícita, ya que no se pide a los sujetos que hagan nada fuera de su conducta normal para ser partícipes. Por ende, se deben mantener todas las precauciones respecto de la seguridad y confidencialidad. Los experimentos de campo sobre nuevos productos o promociones se conducen a menudo en tiendas minoristas. Éstas se conocen como pruebas en tiendas controladas. Los productos se colocan en tiendas en un cierto número de pequeñas ciudades o en cadenas selectas de supermercados. Las entregas no se hacen por conducto del almacén tradicional, sino por la agencia de investigación, así que la información del producto se maneja en forma confidencial. El recuadro de Investigación al instante describe una de estas pruebas. Aunque pueden ser menos costosas que una prueba a toda escala en el mercado, también tienen desventajas por la muestra relativamente pequeña de tiendas y las limitaciones del tipo de puntos de venta en que se prueba el producto. Por ello, sus resultados no son generalizables a todos los consumidores de una población.

Diseños entre sujetos Una cuestión básica enfrentada por los investigadores se refiere a cuántos tratamientos debe recibir una persona. Por razones económicas, el investigador puede desear aplicar tratamientos múltiples al mismo sujeto. Por ejemplo, en el experimento del ambiente de venta minorista, cada participante podía calificar cada combinación de colores e iluminación. En otras palabras, de cada sujeto se pueden obtener cuatro observaciones de la variable dependiente. Este diseño se conoce como diseño dentro de los sujetos, incluye varias medidas, porque cada tratamiento se mide con el mismo participante. En contraste, el investigador podría decidir que cada persona reciba sólo una combinación de tratamiento. Este diseño se conoce como diseño entre sujetos. Cada variable dependiente se mide sólo una vez por sujeto. La figura 11.6 ilustra este punto. Los diseños entre sujetos suelen ser más convenientes, aunque también cuestan más. Su validez normalmente es mayor porque al aplicar sólo una combinación del tratamiento a un sujeto se reducen mucho las características de la demanda. Además, como se verá más adelante, los análisis estadísticos de los diseños entre

© SUSAN VAN ETTEN

Hace algunos años Hidden Valley Ranch (HVR) realizó un experimento de campo para examinar la posible eficacia de tres nuevos sabores de aderezos de ensalada en el mercado. Así, hubo tres niveles de la variable experimental, y cada uno representaba un sabor diferente. Pruebas como ésta pueden ser costosas. HVR tuvo que producir pequeños lotes de cada sabor, embotellarlos y enviarlos a sus representantes de ventas, quienes surtieron los aderezos a las tiendas participantes. Todo esto es muy caro. Así, el primer día de la prueba los representantes de ventas colocaron los productos en la sección de aderezos de ensaladas de las tiendas minoristas. En el segundo día cada representante volvió a cada tienda para registrar el número de ventas por sabor. Para el tercer día ¡se habían vendido todas las botellas de todos los sabores! ¡Increíble! ¿Cada sabor tuvo un éxito enorme? En realidad, uno de los competidores de HVR había enviado a sus propios representantes, a partir del segundo día, a comprar


274 FIGURA 11.6

Diseños entre sujetos y dentro de los sujetos

Diseños dentro de los sujetos: se mide a cada sujeto sólo una vez después de haberlo expuesto a una combinación de color e iluminación.

Diseños entre sujetos: se mide al mismo sujeto después de haberlo expuesto a cada combinación de color e iluminación.

sujetos son más sencillos que los diseños dentro de los sujetos. Esto también significa que los resultados son más fáciles de informar y explicar a los gerentes.

Aspectos de la validez experimental La calidad de un experimento se juzga por dos tipos de validez, que son conocidas como interna y externa.

Validez interna Existe validez interna en la medida en que una variable experimental es verdaderamente responsable de cualquier cambio en la variable dependiente. En otras palabras, ¿en verdad la manipulación experimental altera el resultado específico de interés? Si los resultados observados estuvieron influidos o fueron confundidos por factores externos, el investigador tendrá problemas para formular conclusiones válidas sobre la relación entre el tratamiento experimental y la variable dependiente.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Experimentos con celular para la investigación, y su mayor flexibilidad para entregar mensajes también facilita las investigaciones, es casi imposible controlar las variables externas. ¿El sujeto está en un automóvil, en un tren, en una reunión, solo o con otros? Muchos factores como éstos podrían interferir con los resultados experimentales. A pesar de sus debilidades, es probable que la comodidad y las ventajas tecnológicas lleven a más –y no a menos– experimentos con “celulares”. Fuentes: Long, J., K. Tomak y A. B. Whinston (2003), “Calling All Customers”, Marketing News (20 de enero), p. 18; Grapentine, T. (2005), “Don’t Cell Yourself Short”, Marketing Research, 17 (otoño), p. 5.

Así, un experimento de laboratorio incrementa la validez interna porque maximiza el control de las fuerzas externas. Si desea saber por ejemplo si cierto olor provoca una mayor productividad entre los trabajadores de servicios, puede encargar que hagan alguna tarea en una sala con un flujo de aire estrictamente controlado, para que tenga la certeza de que ese olor específico esté en el aire en la cantidad e intensidad deseadas. También puede controlar la temperatura, alumbrado, densidad, sonidos y muchos otros factores que serían difíciles o imposibles de controlar fuera de un ambiente de laboratorio. Si lo único que varía de sujeto a sujeto es el olor, entonces se concluye con seguridad que cualquier diferencia en el desempeño debe ser atribuible a las reacciones humanas ante este factor.

VERIFICACIONES DE LA MANIPULACIÓN En gran medida la validez interna depende de manipulaciones correctas. Éstas deben efectuarse de modo que la variable experimental varíe en niveles significativamente diferentes. Si los niveles están demasiado cercanos, le puede faltar al experimento la fuerza necesaria para observar diferencias en la variable dependiente. En un experimento de precios puede suceder que colocar el costo de un automóvil en dos niveles, $24 800 y $24 600, no cree categorías diferentes de precios. Es frecuente que se pueda comprobar la validez de las manipulaciones con una verificación de la manipulación. Si un medicamento se aplica en dosis diferentes que pueden afectar los niveles de glucosa en la sangre, el investigador podría medir dicho nivel después de administrar el fármaco para comprobar que las dosis fueron lo bastante diferentes como para producir un cambio en la glucosa de la sangre. En marketing, la manipulación a menudo se verifica mediante una pregunta o dos. En el ejemplo anterior de precios, se puede preguntar a los sujetos qué tan bajo creen que es el precio del automóvil. Una manipulación válida revelaría respuestas promedio sustancialmente distintas a esa pregunta en un grupo de precios “altos” y “bajos”. La verificación de la manipulación se debe administrar siempre después de las variables dependientes en los experimentos de formato de autorrespuesta. Esto evita que el ítem cuya manipulación se está verificando, se pueda convertir en una característica problemática de la demanda. Las variables externas pueden poner en peligro la validez interna. Las seis más importantes son historia, madurez, prueba, instrumentación, selección y mortalidad.

HISTORIA Ocurre un efecto de historia cuando surge un cambio distinto al del tratamiento experimental durante el curso de una prueba que afecta la variable dependiente. Un efecto de historia común surge cuando los competidores cambian sus estrategias de marketing durante un experimento de marketing. Los efectos de historia son particularmente dominantes en los estudios de mediciones repetidas que tienen lugar durante un periodo extenso. Si quisiera determinar cuánto incrementa el consumo de los sujetos individuales una modificación


Más y más investigadores de mercados están encontrando formas de conducir experimentos con la tecnología de telefonía celular y envían mensajes publicitarios escritos o por correo de voz. Los anunciantes pueden manipular el tamaño de un descuento ofrecido por un corto periodo y luego averiguar si el sujeto aprovecha la oferta. Por ejemplo, los anunciantes en Hong Kong, donde los consumidores son más receptivos a la publicidad vía teléfono celular, envían un mensaje de texto corto a todos los consumidores que estén cerca de un Starbucks. Luego piden que el consumidor responda para activar un descuento en ese negocio. De este modo, podrían probar si unas galletas gratis o un café latte a mitad de precio es un mejor incentivo y genera más ventas. Sin embargo, realizar experimentos de esta manera amenaza la validez interna en varias formas. Aunque el gran número de teléfonos celulares en uso los ha hecho más prácticos


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en una receta de cierta comida, primero mediría su consumo y luego lo compararía con la respuesta después del cambio. Puesto que transcurrirían varias semanas entre la primera y la segunda medición, podrían ocurrir numerosos cambios que también podrían influir en la dieta de los sujetos. Aunque parezca extremo, el examen del efecto de algún suplemento dietético en varios resultados relacionados con la salud puede exigir que un sujeto quede confinado durante el curso del experimento, que tal vez dure varias semanas. Si no se le confina en algo como un ambiente de hospital, habría pocas formas de controlar su consumo de alimentos y bebidas, actividades de ejercicio y otros factores que también afectan las variables dependientes. Un caso especial del efecto de historia es el efecto de cohorte, que se refiere a un cambio en la variable dependiente que tiene lugar porque los miembros de un grupo experimental pasaron situaciones históricas distintas a las de los miembros de otros grupos experimentales. Por ejemplo, dos grupos de gerentes usados como sujetos pueden estar en distintos cohortes porque uno de los dos encontró diferentes experiencias en el curso de un experimento. Si la manipulación experimental versa sobre diferentes niveles de incentivos financieros y el desempeño es la variable dependiente, un grupo puede ser afectado por un artículo publicado en una revista de la industria durante el experimento. Puesto que el otro grupo participó antes que éste, sus miembros no podrían beneficiarse de la lectura de ese artículo. Por tanto, existe la posibilidad de que el artículo, más que el cambio en los incentivos, sea lo que en realidad causa las diferencias en el desempeño.

MADUREZ Los efectos de madurez son una función del tiempo y de los hechos que ocurren en forma natural y, que coinciden con el crecimiento y la experiencia. Los estudios que se desarrollan durante periodos más largos pueden tener una menor validez interna conforme los sujetos se hacen mayores o más experimentados. Suponga que un experimento estuviera diseñado para probar el impacto de un nuevo programa de compensaciones sobre la productividad de las ventas. Si este programa se probara durante un año, es probable que algunos vendedores maduraran como efecto de una mayor experiencia de ventas o tal vez porque adquirieron más conocimientos. Su productividad de ventas podría mejorar por su conocimiento y experiencia, más que por el programa de compensaciones.

PRUEBA Los efectos de pretest también se conocen como efectos de preprueba, porque la medición o prueba inicial alerta o alecciona a los sujetos en forma tal, que afecta su respuesta a los tratamientos experimentales. Los efectos de prueba ocurren sólo en un estudio de antes y después, el cual requiere que se tome una medida inicial base antes de la aplicación de un tratamiento experimental. Así que los experimentos de antes y después son un caso especial de un diseño de mediciones repetidas. Por ejemplo, los estudiantes que presentan pruebas estandarizadas de logros e inteligencia una segunda vez, por lo general tienen mejores resultados que quienes las presentan por primera vez. El efecto de las pruebas incrementa su información de las respuestas socialmente aprobadas y la atención a las condiciones experimentales (es decir, el sujeto observa con mayor cuidado), o hace que sean más conscientes de las dimensiones de un problema.

INSTRUMENTACIÓN Un cambio en el planteamiento de las preguntas, de los entrevistadores o en otros procedimientos utilizados para medir la variable dependiente provoca un efecto de instrumentación que pone en riesgo la validez interna. Si se usan a los mismos entrevistadores para hacer preguntas tanto en la medición previa como posterior, surgen algunos problemas. Con la práctica, éstos mejoran sus habilidades, o se aburren y deciden replantear el cuestionario en sus propios términos. Para evitar este problema, se contratan nuevos entrevistadores, pero diferentes individuos también son fuente externa de variaciones porque pueden alterar la instrumentación. Hay otras numerosas fuentes de deterioro o variación del instrumento. De nueva cuenta, los efectos de instrumentación son problemáticos con cualquier tipo de diseño de medidas repetidas.

SELECCIÓN El efecto de selección es un sesgo en la muestra que resulta de una selección diferenciada de los sujetos para los grupos de comparación, o de un error en la selección de la muestra, que ya se mencionó.


MORTALIDAD Si se conduce un experimento durante unas cuantas semanas o más, es posible un sesgo en la muestra por el efecto de mortalidad (desgaste de la muestra). El desgaste ocurre si los sujetos abandonan un grupo de tratamiento experimental de manera desproporcionada frente a otros grupos. Considere un experimento de capacitación de ventas que indaga los efectos de la supervisión estricta sobre los vendedores (fuerte presión), en contraste con una supervisión laxa (baja presión). La conducta de alta presión parece engañosamente superior si los sujetos que terminaron el experimento tuvieron muy buenos resultados. Sin embargo, si la alta presión empujó a más sujetos a abandonarlo que en las otras condiciones, esta aparente superioridad se debe al hecho de que sólo los vendedores muy determinados o talentosos cumplieron con el programa.

Validez externa La validez externa es la pertinencia con que se generalizan los resultados experimentales más allá de los sujetos del experimento. Aumenta cuando los sujetos comprendidos en la muestra en verdad representan alguna población y cuando los resultados se extienden a segmentos del mercado u otros grupos de gente. Mientras mayor sea la validez externa, más certeza tendrán los investigadores y gerentes de que cualquier resultado observado en un experimento también se observará en el “mundo real” (mercado, lugar de trabajo, piso de ventas, y así sucesivamente). Por ejemplo, ¿en qué medida los resultados del estudio del ambiente de venta minorista, que representa un experimento de compras simulado, son transferibles a una tienda minorista real en un centro comercial, un área comercial del centro de la ciudad, o un centro de imagen? ¿Los resultados de un taquistoscopio son extrapolables a una situación de compras en una tienda? Los experimentos de laboratorio están asociados con una baja validez externa porque el limitado conjunto de condiciones experimentales, si todo lo demás se mantiene constante, no representa de forma adecuada todas las influencias existentes en el mundo real. En otras palabras, la situación del estudio puede ser demasiado artificial. Cuando a una investigación le falta validez externa, el investigador tendrá dificultades para repetir el experimento con cualquier cambio en sujetos, entorno o tiempo.

ESTUDIANTES COMO SUSTITUTOS Es frecuente que los investigadores utilicen a estudiantes universitarios como sujetos experimentales.12 La conveniencia, tiempo, dinero y una gran cantidad de otras consideraciones prácticas a menudo llevan a esta decisión. Esta práctica está extendida en los estudios académicos. Alguna evidencia demuestra que los estudiantes son bastante similares a los consumidores de las familias, pero otra evidencia indica que no aportan suficiente validez externa como para representar a la mayoría de los grupos de consumidores o empleados. Esto es particularmente cierto cuando se les utiliza como sustitutos de personas de negocios. El asunto de la validez externa debe ser considerado con seriedad porque es probable que la población estudiantil sea atípica. Este sector es fácilmente accesible, pero a menudo no representa a la población total. Sin embargo, no siempre sucede así, y cuando se estudian conductas en las que los estudiantes tienen alguna pericia particular, entonces son en verdad apropiados. Por ejemplo, el recuadro de Investigación al instante acerca de la intoxicación por promociones es un ejemplo de un caso en que es muy adecuado el uso de estudiantes.

Equilibrio entre la validez interna y la validez externa Los experimentos de campo naturales tienden a contar con una mayor validez externa que los experimentos artificiales de laboratorio. Es frecuente que los investigadores de mercados deban ceder validez interna a cambio de validez externa. Un investigador que desea probar la eficacia publicitaria manipulando tratamientos mediante un experimento de cable dividido, tiene la seguridad de que el anuncio será visto en una situación de validez externa: las casas de los sujetos. Sin embargo, no tiene la seguridad de que alguna interrupción (una llamada telefónica) no tenga alguna influencia que reduzca la validez interna del experimento. Los experi-

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mentos de laboratorio con muchos factores controlados suelen tener una alta validez interna, mientras que los experimentos de campo tienen, en general, menos validez interna pero mayor validez externa. Sería ideal que los resultados de los experimentos de laboratorio fueran seguidos con algún tipo de prueba de campo.

Clasificación de los diseños experimentales Un diseño experimental es comparable con los planes arquitectónicos de un edificio. Los requerimientos básicos para la estructura son proporcionados al arquitecto por el futuro propietario; aunque se bosquejan diferentes planes como opciones para cumplir con esos requerimientos, unos más costosos que otros, alguno ofrece ventajas que otros no tienen. Hay varios tipos de diseños experimentales. Si se manipula sólo una variable, el estudio tiene un diseño experimental básico. Si el investigador desea indagar diversos niveles de la variable independiente (por ejemplo, cuatro niveles de precios) o los efectos de la interacción de dos o más variables independientes, el experimento requiere un diseño experimental complejo o estadístico.

Símbolos para diagramar los diseños experimentales El trabajo de Campbell y Stanley ha ayudado a muchos estudiantes a dominar la materia de diseños experimentales básicos.13 Los siguientes símbolos describen los diversos diseños experimentales: X = Exposición de un grupo a un tratamiento experimental. O = Observación o medición de la variable dependiente; si se toma más de una observación o medición, los subíndices (es decir, O1, O2, etc.) indican su orden temporal. R = Asignación aleatoria de las unidades de prueba; R significa que los individuos seleccionados como sujetos para el experimento han sido distribuidos de forma aleatoria a los grupos experimentales. Los diagramas de los diseños experimentales que siguen suponen que el tiempo fluye de izquierda a derecha. El primer ejemplo aclarará esto.

Tres ejemplos de diseños cuasiexperimentales Los diseños cuasiexperimentales no incluyen la distribución aleatoria de los sujetos a las combinaciones de tratamientos. En este sentido, no califican como verdaderos diseños experimentales porque no controlan de forma adecuada los problemas la pérdida de validez interna. Sin embargo, se usan en especial cuando es la única forma de realizar un estudio.

DISEÑO DE UNA SOLA VEZ El diseño de una sola vez, o diseño sólo después, se diagrama como sigue: X O1 Suponga que durante un invierno muy severo una distribuidora de automóviles se da cuenta de que tiene un gran inventario; entonces decide experimentar en el mes de enero con un esquema promocional. Para ello ofrece un viaje gratis a Nueva Orleáns por cada automóvil vendido. En este caso el experimento de la promoción (X = tratamiento experimental) mide las ventas (O1 = medición de ventas después de que se aplica el tratamiento). Este diseño de una sola vez es un proyecto de investigación digno de estudio, pues está plagado de problemas. Los sujetos o unidades de prueba participan por voluntad propia o por asignación arbitraria, no


por una distribución aleatoria. Al estudio le falta toda clase de comparaciones o medidas para controlar las influencias externas. Debería contar con una medida de lo que sucederá cuando las unidades de prueba no hayan sido expuestas a X, para compararla con las medidas de cuando los sujetos han sido expuestos a X. No obstante, en ciertas circunstancias, aun cuando a este diseño le falte validez interna, es la única opción viable.

DISEÑO DE PREPRUEBA-POSPRUEBA DE UN GRUPO Suponga que un franquiciador de bienes inmuebles desea ofrecer un programa de capacitación a sus franquiciados. Si éste mide el conocimiento de los sujetos de la venta de inmuebles antes (O1) de que sean expuestos al tratamiento experimental (X) y luego mide su conocimiento de la venta de inmuebles después (O2) de que fueron expuestos al tratamiento, el diseño será el siguiente: O1 X

O2

En este ejemplo es probable que el capacitador concluya que la diferencia entre O2 y O1 (O2 – O1) es la medida de la influencia del tratamiento experimental. Este diseño de preprueba-posprueba de un grupo compara a los mismos individuos antes y después de la capacitación. Aunque este diseño es mejor que el de una sola vez, esta investigación todavía tiene varias debilidades que ponen en riesgo la validez interna. Por ejemplo, si el periodo transcurrido entre O2 y O1 fuera de varios meses, los capacitandos podrían haber madurado como resultado de la experiencia en el trabajo (efecto de madurez). Los efectos de historia también influyen en este diseño. Además, tal vez algunos sujetos hayan abandonado el programa de capacitación (efecto de mortalidad). El efecto de las pruebas también puede haber confundido el experimento. Aunque este diseño tiene varias debilidades, se utiliza en investigación de mercados. Recuerde que el costo de la investigación es una consideración importante en la mayoría de las situaciones de negocios. Aunque haya algunos problemas de validez interna, el investigador debe tomar en cuenta siempre los aspectos de tiempo y costo.

DISEÑO DE GRUPO ESTÁTICO En un diseño de grupo estático se identifica a cada sujeto como miembro de un grupo experimental o de un grupo control (por ejemplo, expuesto o no expuesto a un comercial). El primer grupo se mide después de quedar expuesto a un tratamiento experimental, y el grupo control se mide sin haber sido expuesto a dicho tratamiento: Grupo experimental: Grupo control:

X O1 O2

Los resultados del diseño de grupo estático se calculan al restar los resultados observados en el grupo control de los resultados del grupo experimental (O1 – O2). Una debilidad primaria de este diseño es su falta de certeza de que los grupos fueran iguales en las variables de interés antes de que el grupo experimental recibiera el tratamiento. Si los grupos hubieran sido seleccionados en forma arbitraria por el investigador, o si el ingreso en cualquiera de ellos fuera voluntario, las diferencias sistemáticas entre ambos grupos podrían invalidar las conclusiones sobre el efecto del tratamiento. La asignación aleatoria de los sujetos elimina problemas con las diferencias de los grupos. Si éstos fueron establecidos por el experimentador en lugar de que existan en función de alguna otra causa, el diseño de grupo estático se conoce como diseño de sólo después con grupo control. En muchas ocasiones un diseño de sólo después es la única opción posible. Esto es particularmente cierto cuando se realizan pruebas de uso de nuevos productos o marcas. Una interpretación cautelosa y el reconocimiento de las desventajas del diseño permiten que éste sea valioso.

Tres diseños experimentales alternos En un sentido científico formal, los tres diseños recién descritos no son experimentales puros. Los sujetos para el estudio no fueron elegidos de un grupo común de sujetos ni distribuidos al azar a un grupo u otro. En la exposición siguiente sobre los tres diseños experimentales básicos, el símbolo R a la izquierda del diagrama indica que el primer paso en un verdadero diseño experimental es la distribución aleatoria de los sujetos.

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DISEÑO DE PREPRUEBA-POSPRUEBA CON GRUPO CONTROL (ANTES-DESPUÉS CON GRUPO CONTROL) Un diseño de grupo control preprueba-posprueba, o diseño antes-después con grupo control, es el diseño experimental clásico: Grupo experimental: R Grupo control: R

O1 O3

X

O2 O4

Como el diagrama indica, los sujetos del grupo experimental son sometidos a prueba antes y después de ser expuestos al tratamiento. El grupo control prueba las mismas ocasiones que el grupo experimental, pero los sujetos no son expuestos al tratamiento experimental. Este diseño tiene las ventajas del diseño antesdespués con las ventajas adicionales de tener un grupo control. El efecto del tratamiento experimental es igual a (O2 – O1) – (O4 – O3) Si hay conocimiento de la marca en 20 por ciento de los sujetos (O1 = 20 por ciento, O3 = 20 por ciento) antes de un tratamiento publicitario; luego un conocimiento de 35 por ciento en el grupo experimental (O2 = 35 por ciento), y un conocimiento de 22 por ciento en el grupo control (O4 = 22 por ciento) después de su exposición al tratamiento, el efecto del tratamiento es igual a 13 por ciento: (0.35 – 0.20) – (0.22 – 0.20) = (0.15) – (0.02) = 0.13 o 13%. Entonces el efecto de todas las variables externas es el mismo tanto en el grupo experimental como en el de control. Por ejemplo, puesto que ambos grupos reciben la preprueba, no se espera que haya diferencias en el efecto preprueba. Este supuesto se formula también para los efectos de otros hechos entre las medidas antes y después (historia), cambios dentro de los sujetos que ocurren con el paso del tiempo (madurez), efectos de prueba y efectos de instrumentación. En realidad habrá algunas diferencias en las fuentes de las variaciones externas. No obstante, en la mayoría de los casos es razonable suponer que el efecto es aproximadamente igual para ambos grupos. Sin embargo, es posible que haya efectos de prueba cuando los sujetos han sido sensibilizados sobre el tema de la investigación. Esto es análogo a lo que sucede cuando la gente aprende una nueva palabra. Pronto descubre que la nota con mucha mayor frecuencia cuando lee. En un experimento, la combinación de ser entrevistado sobre cierto asunto y recibir el tratamiento experimental podría ser una posible fuente de error. Por ejemplo, un sujeto expuesto a cierto mensaje publicitario en un experimento de cable dividido podría decir, “¡Ah, allí está un anuncio del producto sobre el que me entrevistaron ayer!” El sujeto puede poner mayor atención de lo normal al anuncio y estar más dispuesto a cambiar de actitud que en una situación sin efectos de prueba interactivos. Esta debilidad en el diseño de antes-después con grupo control puede ser corregida (vea los siguientes dos diseños). La prueba de eficacia de los comerciales de televisión en salas de cine es un ejemplo del diseño antesdespués con grupo control. Los sujetos para el experimento se seleccionan diciéndoles que van a ver el preestreno de varios programas de televisión nuevos. Cuando llegan al cine, se enteran de que habrá un sorteo de varios tipos de productos y luego se les pide que llenen un cuestionario de preferencia de productos (véase la figura 11.7). Después se tiene el primer sorteo. A continuación se exhiben los programas piloto y los comerciales de televisión. Enseguida el maestro de ceremonias anuncia premios adicionales y un segundo sorteo. Por último, los sujetos llenan el mismo cuestionario sobre premios. La información del primer cuestionario es la medición antes y la del segundo cuestionario es la medición después. El grupo control recibe un tratamiento similar, excepto que el día en que ve los programas de televisión se muestran comerciales diferentes (o ninguno) a los comerciales experimentales.


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FIGURA 11.7 Medida de preferencia del producto en un experimento Vamos a regalar varios premios. Si usted es seleccionado como uno de los ganadores, ¿cuál marca de cada uno de los grupos listados abajo le gustaría ganar? Se harán arreglos especiales para cualquier producto en que la entrega a granel no sea apropiada. Indique sus respuestas llenando los cuadros como se muestra: Por favor, no marque con X, palomee ni circule los cuadros.

Galletas

Productos contra alergias

(Una dotación para tres meses, elija UNO)

(Una dotación para un año, elija UNO)

NABISCO OREO NABISCO OREO DOUBLE STUFF NABISCO NUTTER BUTTER NABISCO VANILLA CREMES HYDROX CHOCOLATE HYDROX DOUBLES NABISCO COOKIE BREAK NABISCO CHIPS AHOY KEEBLER E. L. FUDGE KEEBLER FUDGE CREMES KEEBLER FRENCH VANILLA CREMES

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11)

ALLEREST BENADRYL CONTAC TAVIST-D DRISTAN SUDAFED CHLOR-TRIMETON

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

DISEÑO DE POSPRUEBA CON GRUPO CONTROL (SÓLO DESPUÉS CON GRUPO CONTROL) En algunos casos es imposible hacer mediciones de preprueba. En otros no se anticipa que el error de selección sea un problema porque se sabe que los grupos son iguales. El diseño de posprueba con grupo control, o diseño sólo después con grupo control se diagrama como sigue: Grupo experimental: R Grupo control: R

X

O1 O2

El efecto del tratamiento experimental es igual a O2 – O1. Suponga que el fabricante de un remedio para el pie de atleta quiere demostrar por experimentación que su producto es mejor que el de una marca competidora. No es posible realizar una preprueba de la eficacia del remedio. El diseño es seleccionar al azar a los sujetos, tal vez estudiantes, que han contraído pie de atleta y asignarlos al azar al grupo experimental o al de control. Con sólo la medición posprueba se eliminan los efectos de prueba y variación del instrumento. Además, los investigadores hacen los mismos supuestos sobre las variables externas descritas antes, es decir, operan por igual en ambos grupos, como en el diseño de antes-después con grupo control.

DISEÑOS DE CONCESIÓN Es frecuente que la experimentación real simplemente no sea posible. El investigador debe ceder algo al aproximarse al diseño experimental. Un diseño de concesión no llega a asignar a sujetos o tratamientos al azar a los grupos experimentales. Considere una situación en que un investigador, en un caso ideal, aplicaría un diseño de prepruebaposprueba con grupo control para estudiar el efecto de la capacitación sobre el desempeño de los empleados. En este caso, los sujetos tal vez no sean asignados en forma aleatoria a los grupos experimental y de control, porque el investigador no puede separar a los empleados de sus grupos de trabajo. Así, se usa todo un grupo de trabajo como grupo experimental y un grupo de trabajo separado como grupo control. El investigador no tiene la certeza de que ambos grupos sean equivalentes. La situación ha obligado a una concesión en la integridad experimental.


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Grado de cambio

Resultados de series de tiempo seleccionados

Grado de cambio

FIGURA 11.8

Grado de cambio

Periodo Cambio temporal

Grado de cambio

Periodo Cambio permanente

Periodo

Periodo

Sin cambio

Continuación de tendencia

La alternativa al diseño de concesión cuando no es posible la asignación al azar de los sujetos, es realizar el experimento sin grupo control. En general, esto se considera una mayor debilidad que usar grupos que ya se han establecido. Cuando el proyecto incluye un estudio longitudinal, las circunstancias suelen dictar una concesión con la verdadera experimentación.

Diseños de series de tiempo Muchos experimentos de marketing se realizan en un corto periodo (unas pocas horas, una semana o un mes). Sin embargo, un experimento que investigue cambios estructurales a largo plazo requiere un diseño de series de tiempo. Los diseños de series de tiempo son cuasiexperimentales porque en general no permiten el pleno control del investigador sobre la exposición al tratamiento o la influencia de variables externas. Cuando los experimentos se conducen durante largos periodos, tienen una vulnerabilidad máxima a los efectos de historia por los cambios en la población, actitudes, patrones económicos, etc. Aunque el investigador advierta patrones estacionales y otras influencias exógenas, puede hacer poco al respecto cuando el tiempo es un gran factor en el diseño. Las encuestas de seguimiento político constituyen un ejemplo. Un encuestador usa normalmente una serie de sondeos para rastrear la popularidad de los candidatos. Considere a un aspirante que planea un discurso importante (el tratamiento experimental) para reorientar su campaña política. El diseño simple de series de tiempo se diagrama como sigue: O1

O2

O3

X

O4

O5

O6

Se han tomado varias observaciones para identificar las tendencias antes de aplicar el tratamiento (X). Después de la aplicación se hacen varias observaciones para determinar si los patrones después del tratamiento son simi-


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lares a los patrones de antes. Si el patrón longitudinal se modifica después del discurso político, el investigador concluirá que el tratamiento tuvo un impacto positivo sobre el patrón. Desde luego, este diseño de series de tiempo no da al investigador una certeza completa de que el tratamiento generó el cambio en la tendencia. Los problemas de validez interna son mayores que en diseños antes y después más estrictamente controlados para experimentos de duración más corta. Una ventaja exclusiva del diseño de series de tiempo es su capacidad para distinguir entre cambios permanentes y temporales. La figura 11.8 muestra algunos posibles resultados en un experimento de series de tiempo.

Diseños experimentales complejos Los diseños experimentales complejos son diseños estadísticos que aíslan los efectos de las variables externas, las cuales son fuente de confusión o permiten la manipulación de más de una variable independiente en el experimento. Los diseños factoriales, diseños de cuadrado latino, diseños totalmente aleatorios y los diseños aleatorios en bloque, así como la exposición estadística de estas técnicas se cubren en el capítulo 12, que aborda los diseños experimentales complejos, y en el capítulo 22, que versa sobre pruebas de diferencias.

Resumen 1. Crear una variable experimental, independiente, mediante una manipulación experimental válida de su valor. Las variables independientes se crean con la manipulación en experimentos, más que mediante mediciones. El investigador crea condiciones experimentales únicas que representan niveles únicos de una variable independiente. En el reiterado ejemplo del ambiente de ventas, el investigador manipuló la variable independiente del color para crear un concepto de tienda de venta minorista que variaba en dos niveles: azul y naranja. Los niveles deben ser lo bastante diferentes como para representar categorías significativas de la variable dependiente. Si los dos colores estudiados fueran naranja y naranja quemado, los consumidores reaccionarían con demasiada similitud como para esperar alguna diferencia en la variable dependiente. 2. Entender y minimizar el error experimental sistemático. El error experimental sistemático ocurre porque las unidades de muestreo (sujetos de investigación) en una celda experimental son diferentes de las que se hallan en otra celda, de manera tal que afecta la variable dependiente. En un experimento sobre la forma en que la gente responde al color, el investigador no querría que todos fueran hombres en un grupo y todas fueran mujeres en el otro grupo. Incluir la asignación aleatoria es una forma importante de minimizar el error experimental sistemático. Si los sujetos de la investigación se distribuyen al azar diferentes combinaciones de tratamientos, entonces las diferencias entre la gente, que se dan de modo natural dentro de una población, deben existir también dentro de cada celda experimental. 3. Conocer formas de minimizar las características de la demanda experimental.

Las características de la demanda son procedimientos experimentales que de alguna manera informan al sujeto del propósito real de la investigación. Pueden resultar efectos en la demanda por las características de la demanda; cuando esto sucede, los resultados son confusos. Las características de la demanda se minimizan con estas sencillas reglas: usar un disfraz experimental, aislar a los sujetos del experimento, usar un administrador experimental “ciego” y aplicar sólo una combinación de tratamiento experimental a cada sujeto.

4. Evitar prácticas experimentales sin ética. Los experimentos incluyen el engaño.

Los sujetos de investigación algunas veces quedan expuestos a manipulaciones estresantes o tal vez peligrosas. Se deben tomar todas las precauciones para cerciorarse de que no resulten afectados. Informar a los sujetos sobre el propósito real del experimento después de su conclusión es importante en el tratamiento ético de las personas. Si la información puede restaurar a los sujetos a su condición previa al experimento, entonces es probable que los procedimientos experimentales sean congruentes con una práctica ética. Si en cambio resultan afectados en alguna forma que dificulte devolverlos a su condición previa, entonces es probable que los procedimientos vayan más allá de lo que se considera ético.

5. Entender las ventajas de un diseño experimental entre sujetos. Un diseño experimental entre sujetos significa que cada sujeto recibe sólo una combinación de tratamiento experimental. La principal ventaja de este diseño es la reducida probabilidad de efectos de la demanda y una presentación y análisis más simples. 6. Sopesar el punto de equilibrio entre la validez interna y la validez externa. Los

experimentos de laboratorio ofrecen mayor validez interna porque maximizan el control de las variables externas. Una alta validez interna es buena porque proporciona mayor certidumbre de que la variable experimental es en verdad la causa de cualquier cambio en la variable dependiente. Los experimentos de campo maximizan la validez externa porque se conducen en un medio más natural, lo que significa que es más probable que los resultados sean generalizables a la situación de negocios real. Una mayor validez externa se obtiene a costa de la validez interna.


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Términos y conceptos clave Sujetos Condición experimental Efecto principal Efecto de interacción Tratamiento experimental Grupo experimental Grupo control Celda Unidades de prueba Error sistemático o de no muestreo Asignación aleatoria Mediciones repetidas

Confusión Característica de la demanda Efecto de la demanda Efecto Hawthorne Efecto placebo Constancia de condiciones Balanceo Experimento de laboratorio Taquistoscopio Experimentos de campo Diseño dentro de los sujetos Diseño entre sujetos

Validez interna Verificación de la manipulación Efecto de historia Efecto de cohorte Efectos de madurez Efectos de prueba Efecto de instrumentación Efecto de mortalidad (desgaste de la muestra) Validez externa Diseño experimental básico Diseños cuasiexperimentales Diseños de series de tiempo

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Defina condición experimental, tratamiento experimental y grupo experimental. ¿Cómo se relacionan con la aplicación de una manipulación válida? 2. Un fabricante de telas que tiene la cuarta mayor parte del mercado planea experimentar con un cupón de descuento de 50¢ durante noviembre y un cupón de “compre uno, llévese otro gratis” durante diciembre. El experimento tendrá lugar en las tiendas Target en Saint Louis y Kansas City. Las ventas quedarán registradas por escáner, a partir del cual se podrán calcular e interpretar las ventas mensuales promedio de telas por cada tienda. a) ¿Cuál es la variable independiente y cuál la variable dependiente? b) Prepare una tabla “sustituta” (explicadas en el capítulo 5) que describiría qué apariencia tendrían los resultados del experimento.

3. ¿Cuál es la diferencia entre un efecto principal y una interacción en un experimento? En la pregunta 2, ¿qué creará un efecto principal? ¿Es posible una interacción? 4. ¿En qué formas podría el diseño de la pregunta 2 arrojar un error sistemático o de no muestreo? 5. ¿Qué propósito tiene la asignación aleatoria de los sujetos? 6. ¿Por qué es tan dañina la confusión experimental para las conclusiones que se obtienen en un experimento? 7. ¿Qué son las características de la demanda? ¿Cómo se pueden minimizar?

8.

ÉTICA

Suponga que ciertos investigadores estuvieran experimentando para determinar la satisfacción de los consumidores con una versión “nueva y mejorada” de un producto existente. ¿Cómo podrían diseñar un placebo dentro de un experimento que probara esta interrogante de investigación? ¿Es ético usar un placebo o no? 9. Si una empresa desea saber si debe impartir un nuevo programa de capacitación en administración basado en cuánto mejoraría el rendimiento sobre la inversión en su división suroeste, ¿recomendaría usted un experimento de campo o de laboratorio? 10. RED Suponga que quiere probar el efecto de tres diferentes solicitudes de correo electrónico invitando a la gente a participar en una encuesta en Internet. Una contiene un enlace sin explicaciones, la otra invita a participar para donar $10 a una organización de beneficencia, y la tercera dice que si alguien participa tendrá la oportunidad de ganar $1 000. ¿En qué sentido se dirigiría de manera diferente este experimento con base en que se tratara de un diseño dentro de los sujetos o un diseño entre sujetos? ¿Cuáles son las ventajas de un diseño entre sujetos? 11. ¿Qué es una verificación de la manipulación? ¿Cómo se relaciona con la validez interna? 12. ÉTICA ¿Qué función desempeñan las sesiones de información para asegurar que los procedimientos experimentales son congruentes con una buena práctica ética?

Actividades de investigación 1. Si usted es el investigador al que se acerca Captain John’s en la semblanza de apertura. a) Critique los procedimientos utilizados para sustentar la afirmación de que el producto de Sea Snapper es superior. Prepáre un informe para que se pueda presentar en tribunales. b) Diseñe un experimento que resulte una prueba más válida para la pregunta de investigación, “¿Los consumidores prefieren las barritas de pescado de Sea Snapper comparadas con las de Captain John’s?

2. Haga una prueba de sabor con un grupo de amigos sobre algunas bebidas refrescantes. Sírvales varias onzas de tres bebidas populares y etiquete los vasos sólo como A, B y C.

Asegúrese de que ignoren cuáles son las marcas manejadas. Luego hágalos beber tanto como quieran y registre cuánto ingirieron de cada una. También puede hacerles algunas preguntas sobre las bebidas. A continuación permita que otros sujetos participen en la misma prueba, pero esta vez dígales de qué marcas se trata. Registre los mismos datos y formule sus conclusiones. ¿El conocimiento de la marca afecta la conducta y actitudes respecto de las bebidas en cuestión?


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Caso 11.1 Examen de la falla del producto en No-Charge Electronics El propietario de No-Charge Electronics, Buzz Auphf, necesita saber cuánto afecta la falla del producto a la lealtad de los clientes. Buzz busca a David Handy, un investigador de mercados local, y ambos deciden finalmente examinar una pregunta de investigación que es: “¿Cómo reaccionan los clientes actuales a diferentes niveles de fallas del producto?” David diseña el siguiente experimento para examinar el efecto de las fallas en las intenciones de compra, satisfacción y lealtad de los clientes. El experimento se aplica por correo electrónico en una muestra de clientes actuales y potenciales. Se regalan películas mp3 como incentivo para que participen. A los sujetos se les pide hacer clic en un sitio web para descargar un producto que

mejora la capacidad de manejo de gráficas por computadora. En la condición de pocas fallas, después de que los sujetos hagan clic para llegar al sitio, no hay cambio en las gráficas de sus computadoras. En la condición de muchas fallas, una vez que están en el sitio, los sistemas de los sujetos se introducen en un ciclo infinito de imágenes gráficas obscenas hasta que aparece un mensaje que indica que un virus muy peligroso ha infectado las máquinas y que algunos archivos pueden haber quedado dañados de forma permanente. Esto dura 45 minutos sin posibilidad de detenerlo. En ese momento aparece un mensaje informativo que dice a los sujetos que todo fue parte de un experimento y que su computadora debe funcionar bien a partir de ese momento. Prepare una declaración de postura aceptando o negando que el experimento sea congruente con una buena práctica ética.

Caso 11.2 Tooheys Sesenta y seis bebedores australianos bien dispuestos ayudaron a un juez de la Corte Federal a decidir que Tooheys no incurrió en publicidad engañosa o falsa al anunciar su cerveza 2.2, que contiene 2.2 por ciento de alcohol, comparado con 6 por ciento de otras cervezas, lo que llevó a afirmar que podría considerarse como no alcohólica. Entonces se invitó a voluntarios a una sesión maratónica de bebida después de que el Aboriginal Legal Service sostuvo que la publicidad de Tooheys implicaba que los bebedores de cerveza podían consumir tanta 2.2 como desearan sin quedar legalmente intoxicados. En Australia, las leyes de sobriedad en el manejo de vehículos prohíben que cualquiera que tenga un nivel de alcohol por encima de 0.05 pueda conducir. Así que se realizó un experimento para ver lo que sucedía si se consumía mucha 2.2. Pero la tarea no era fácil ni tan divertida. Algunos sujetos no podían beber las requeridas 10 “middies”, término australiano para designar un vaso de cerveza de 10 onzas fluidas, en el curso de una hora. Treinta y seis participantes pudieron beber sólo nueve vasos. Cuatro vomitaron y quedaron excluidos. Dos más no pudieron llegar a los nueve vasos “mínimos” y tuvieron que ser reemplazados.

El juez J. Beaumont notó que consumir suficiente 2.2 en una hora para llegar al nivel de 0.05 era “incómodo y, por tanto, un proceso improbable”. Como ninguno de los anuncios mencionaba estas cantidades extremas, el juez sentenció que la publicidad no podía ser engañosa ni falsa.14

Preguntas 1. ¿Sería más válido un experimento de laboratorio o de campo para determinar si Tooheys podría hacer que un consumidor normal de cerveza se embriagara? Explique. 2. Describa un diseño de investigación alterno que tuviera mayor validez. 3. ¿El experimento descrito en este relato es congruente con una buena práctica ética? De modo similar, comente la forma en que el diseño descrito en la parte 2 sería congruente con las buenas prácticas éticas. 4. ¿Es más importante la validez o la ética?

L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá:

U

N

PRUEBAS DE MERCADO Y DISEÑO EXPERIMENTAL

S

P A

CAPÍTULO 12

1. Conocer los conceptos básicos de la prueba de mercado, además de cómo se usan las manipulaciones experimentales para probar estrategias de marketing en el mundo real. 2. Reconocer los usos apropiados de la prueba de mercado. 3. Listar las ventajas y desventajas de la prueba de mercado. 4. Usar manipulaciones para implementar un diseño experimental completamente al azar, un diseño de bloque al azar y un diseño experimental factorial. 5. Mostrar resultados experimentales con gráficos.

Semblanza del capítulo: ¡Ligeras importadas!

© SUSA N VAN ETTEN

Heineken, la cerveza holandesa que muchos estadounidenses confunden como alemana, es la más importante cerveza de importación europea en Estados Unidos. Si bien Anheuser-Busch y Miller Brewing Company han sido consideradas desde hace mucho empresas diferenciadas que ofrecen un portafolio de productos cerveceros para gustos un tanto diferentes, Heineken ha ganado su posición casi por completo con el producto de la conocida lata verde. En años recientes ha disfrutado algún éxito con una segunda etiqueta, Amstel Light, pero sigue luchando por ofrecer una cerveza ligera premium bajo la misma marca Heineken. Por último, después de identificar una tendencia entre los consumidores estadounidenses de cambiar a marcas percibidas como de más alta calidad, la empresa comisionó una prueba de mercado de la Heineken Premium Light en 2005.1 La prueba de mercado atendió preguntas relacionadas no sólo en cuanto a si Heineken Premium Light (HPL) se vendería, sino de dónde provendrían las ventas potenciales. Sin embargo, si HPL simplemente canibaliza las ventas tradicionales de Heineken, tal vez no sería conveniente introducir el producto. La prueba de mercado también investigó problemas relacionados con la promoción. ¿Qué atractivo promocional sería el mejor para crear la actitud más favorable para HPL? Los investigadores seleccionaron cuatro ubicaciones para la prueba de mercado: consumidores de Providence, Rhode Island; Tampa, Florida; Dallas, Texas, y Phoenix, Arizona. La cerveza ligera se vendería en todos los expendios minoristas que ya venden la Heineken tradicional. Variables dependientes clave incluyen las ventas de Heineken Light, Heineken, Amstel Light y las de cervezas ligeras domésticas, como Bud Light y Miller Lite. Los investigadores de Heineken revelaron varios descubrimientos clave en una presentación a los ejecutivos de la empresa: 1. HPL canibalizó a Amstel Light, pero no más de lo esperado. Un ligero reposicionamiento de Amstel minimizaría este canibalismo. 2. La introducción de HPL redujo las ventas de Heineken sólo en una ciudad de la prueba, así que los temores de canibalismo se redujeron. 3. Las ventas de HPL fueron un tanto menores comparadas con las ventas de las cervezas ligeras nacionales. 4. En general, las ventas de HPL fueron iguales o superiores a las expectativas en tres de las cuatro ciudades, y fueron más altas que lo esperado en segmentos del mercado étnico. La presentación e informe llevó a Heineken a introducir la cerveza en Estados Unidos en 2006. Un presupuesto publicitario de 40 millones de dólares fue asignado para difundir la Heineken Light. El tema

Capítulo 12. Pruebas de mercado y diseño experimental

del anuncio que probó ser el mejor parecía ser consistente con su actual tema publicitario. Así, la prueba de mercado demostró ser vital para la decisión de lanzar la Heineken Light. Mientras tanto, Becks, fabricante alemán ha introducido una cerveza ligera premium con sólo 64 calorías. Grolsch Light ha sido introducida en cinco estados y Corona Light se promueve para una campaña publicitaria propia de 10 millones de dólares.

Uso de las pruebas de mercado La prueba de mercado incluye pruebas científicas y experimentación controlada en campo. Como tal, va mucho más allá de “probar algo en el mercado”. Sólo porque un producto es introducido en un área reducida antes de decidir un lanzamiento nacional, no significa que se ha realizado una prueba de mercado. Aquellos que subestiman la necesidad de un riguroso enfoque en una prueba de este tipo a menudo “tienen éxito”, pero fracasan en su lanzamiento del producto. La prueba de mercado es el tipo de experimento de campo más destacado. En el capítulo 3 se presenta brevemente la prueba de mercado. Recuerde que ésta es un experimento realizado con un producto real, en condiciones reales. Si bien a menudo se piensa en las pruebas de mercado para tomar una decisión en cuanto a la viabilidad de un producto recién desarrollado, son igualmente útiles al examinar otros elementos de la estrategia de marketing. Aunque las pruebas de mercado no son proyectos de investigación “a pequeña escala”, plantean preguntas bajo una escala más pequeña que todo el mercado. Así, antes de implementar una estrategia de marketing en Estados Unidos o Europa, ciudades prueba como Tampa, Florida, y Frankfurt, Alemania, pueden ser usadas para representar la forma como los consumidores de otras ciudades podrían reaccionar.

Usos efectivos de la prueba de mercado La prueba de mercado tiene tres usos primarios amplios en la investigación de mercados. Cada uso puede ser desglosado más específicamente para observar algún detalle más de cerca. Los tres usos amplios son: 1. Pronosticar el éxito de un producto recién desarrollado. 2. Probar hipótesis sobre diferentes opciones para los elementos de la mezcla de marketing. 3. Identificar debilidades en diseños de productos o estrategias de marketing.

PRONOSTICAR EL ÉXITO DE NUEVOS PRODUCTOS Las pruebas de mercado han sido usadas desde hace tiempo como estudio piloto para la introducción de nuevos productos. Si bien puede ser complicado implementarlas, la idea básica es sencilla. Un producto puede ser comercializado a pequeña escala bajo condiciones de mercado reales y los resultados se usan para pronosticar el éxito o fracaso una vez que el producto es introducido a gran escala. La semblanza de apertura describió cómo Heineken está usando una prueba de mercado para pronosticar el éxito de la cerveza Heineken Premium Light (HPL). Las empresas que usan pruebas de mercado deben comprender que un nuevo concepto de producto también incluye problemas como publicidad, fijación de precios, cadenas de suministro y colocación minorista. Estos problemas también pueden ser manipulados dentro de una prueba de mercado. Entonces, es posible hacer estimaciones acerca del nivel de publicidad óptimo, la necesidad de muestreo del producto, ajuste del canal minorista, o quizá hasta interacción de la publicidad y selección del canal minorista. La prueba de mercado permite evaluar todo el concepto del nuevo producto, no sólo el bien físico mismo. Un gerente de marketing de los dulces Life Savers presenta de manera vívida esta función de la experimentación en el mercado: Una prueba de mercado puede ser comparada al ensayo de una orquesta. Los violinistas han ajustado sus cuerdas, los trompetistas han afinado sus instrumentos y el baterista también ha preparado los tambores. Todo está listo para empezar. Pero los instrumentos no han tocado al unísono. Así, una prueba de mercado es como el ensayo de la orquesta donde se practica en conjunto antes de la gran presentación en público.2

287

288

AL PUNTO No puedes crear la experiencia. Debes vivirla. -Albert Camus


El investigador que realiza una prueba de mercado evalúa no sólo las ventas de nuevos productos como una variable dependiente, sino también las ventas de productos existentes como variables dependientes importantes, como se vio en la semblanza de HPL. De esta manera, la prueba de mercado permite a una empresa determinar si una nueva oferta canibalizará las ventas de productos existentes; esto es, si los consumidores están escogiendo la nueva oferta como reemplazo de otro producto ofrecido por la misma empresa. Por ejemplo, el mercado de galletas saladas de Nabisco es maduro. La empresa tiene muchas marcas, y para agregar un nuevo producto positivamente a las ventas generales, debe llegar justo al segmento del mercado correcto. La prueba de conceptos sugiere que una galleta salada con sabor a queso es un gran concepto. Pero una prueba de mercado puede mostrar que los consumidores que en la actualidad compran el nuevo producto ya son fanáticos de Nabisco Cheese Nips. Entonces, en lugar de comprar más productos Nabisco, en realidad están sustituyendo por producto antiguo las galletas saladas de queso de menor precio. De modo que Nabisco puede decidir no proceder con la nueva galleta. La prueba de mercado proporciona el examen de canibalización más efectivo antes de la producción a gran escala.

PRUEBA DE LA MEZCLA DE MARKETING

La prueba de mercado se usa para determinar el impacto de diferentes enfoques promocionales en las ventas y la imagen de la marca.

Las pruebas de mercado no están confinadas a estudiar nuevos productos o sus modificaciones. También son igualmente útiles como un experimento de campo que manipula diferentes planes de marketing para los productos existentes. Cualquier elemento de la mezcla de marketing puede ser examinado con una prueba de mercado. Como todos saben, los minoristas dependen mucho de los volantes semanales distribuidos en los periódicos o por correo directo. Esto es particularmente cierto en Francia, donde la publicidad al menudeo está restringida por la ley en muchas formas, incluso la capacidad de anunciarse por televisión. En Francia, ¡el ama de casa promedio recibe cada año más de 12 kg de volantes de venta al menudeo!3 No obstante, muchos tienen muy poca idea acerca de la efectividad de usar enfoques diferentes. ¿Los volantes deben concretarse a promover precios bajos o deben hacer énfasis en productos relacionados con un tema específico? De hecho, diferentes estilos de volantes afectan de manera significativa no sólo las ventas, sino también la imagen del minorista.4 La prueba de mercado proporciona una forma efectiva para estimar el efecto de un enfoque diferente de volantes. Es interesante que Staples comprobara recientemente el efecto de varios enfoques de volantes en las ventas, al probarlos en diferentes áreas del mercado. Antes de la prueba, a los altos gerentes de Staples se les dio la oportunidad de adivinar qué volante produciría el efecto más positivo. Los resultados de la prueba mostraron cuán válida resulta en ocasiones, la opinión de un “experto”. ¡La selección de consenso del mejor volante terminó como último en el de mercado!5 Así, aun cuando una prueba de mercado puede tomar tiempo y ser costosa, hasta para una oferta existente, las ventajas que aporta impiden errores en la toma de decisiones.

© SUSAN VAN ETTEN

IDENTIFICAR DEBILIDADES DEL PRODUCTO La realización de la prueba de mercado también permite identificar las debilidades no detectadas en el producto o el plan de marketing. Dichas debilidades pueden ser corregidas antes de que la empresa se comprometa al lanzamiento de ventas real. Aun cuando a menudo este uso de las pruebas de mercado es accidental, en el sentido de que no es el motivo para realizarlas, grandes cantidades de recursos se ahorran al detectar problemas antes de que el esfuerzo de marketing a toda escala comience. Con frecuencia este uso ocurre cuando un producto no cumple su desempeño en, al menos, una ubicación. Entonces los investigadores hacen un seguimiento con otros enfoques de investigación para tratar de revelar el motivo del mal desempeño. Una vez identificado, las modificaciones al producto proceden para atender específicamente este


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Canales de la prueba de mercado lotte y Raleigh-Durnham, en Carolina del Norte. Las campañas incluyen anuncios que atienden los temores de los consumidores acerca del moho en sus casas. Promueven productos de muros secos que dejen de “alimentar el moho”. De igual modo, los anuncios de Hardi Plank muestran cómo sus productos ayudan a los propietarios de casas a relajarse sin el temor de podredumbre o reparaciones constantes. Las dos empresas están emocionadas con los resultados de comercializar directamente con el consumidor. Sin embargo, la industria de la construcción es lenta para cambiar y la mayoría de las empresas de productos para este sector sigue dirigiéndose a los mercados de negocios. Fuentes: Lovel, J. (2005), “New GP Ads Take Drywall to the Masses”, Adweek, 46 (8/8), p. 11; Rodríguez, Dennis (2004), “Shea Homes”, Professional Builder, 69 (mediados de diciembre), p. 34.

motivo. McDonald’s realiza periódicamente pruebas de mercado con pizzas desde hace muchos años. La primera prueba aportó resultados de ventas por debajo de los esperados. Los motivos para el bajo desempeño incluyeron la falla al considerar las reacciones aprendidas de los competidores y problemas asociados con la ración individual de pizza, que era la única forma como McPizza se vendía. Además, McPizza no parecía traer nuevos clientes a McDonald’s. En la siguiente ronda de prueba de mercado, la estrategia de marketing volvió a posicionar la pizza cambiando una pieza de 14 pulgadas que sólo se vendía desde alrededor de las cuatro de la tarde hasta la hora de cerrar. De nuevo, no hubo resultados abrumadores. McDonald’s hizo pruebas de mercado con las “Pizza Shoppes” dentro de la prueba donde los empleados agregaban ingredientes a la masa ya preparada. Aun cuando el concepto sigue vivo, McDonald’s se ha mantenido lejos de las pizzas en Estados Unidos para el mercado adulto. Una “Comida feliz McPizza” aún es un concepto de pizza único y prometedor para los expendios estadounidenses. Sin embargo, existen y han tenido éxito productos parecidos a la pizza en muchas ubicaciones de McDonald’s en otros países. Observe que no sólo porque un producto no pase su prueba de mercado, ésta debe ser considerada un fracaso. En la mayoría de los casos representa un importante éxito de investigación. Enfrentar problemas en una prueba de mercado lleva a la empresa a introducir el nuevo producto de manera apropiada o a realizar un cambio planeado en la estrategia de marketing. Así, es probable que se evite un error enorme. Además, los resultados de la prueba de mercado pueden llevar a la gerencia a emprender ajustes que conviertan malos resultados de una prueba en un éxito de mercado. La experiencia gerencial ganada con la prueba de mercado puede ser en extremo valiosa aun cuando los resultados de desempeño sean decepcionantes.

Ventajas de la prueba de mercado Este análisis debería dejar en claro que las pruebas de mercado son ventajosas en formas muy difíciles de igualar con otros enfoques de investigación. Su ventaja clave es el entorno real donde el experimento se realiza. Aunque los grupos de interés y encuestas también son útiles para describir lo que puede gustar de un nuevo producto a las personas, es más probable que la conducta real de los consumidores en una ubicación de prueba de mercado real lleve a proyecciones correctas. Una segunda ventaja de la prueba de mercado es que los resultados son comunicados con facilidad a la dirección. Aunque el experimento mismo puede ser difícil de implementar por un cúmulo de motivos, la mayoría de los cuales están relacionados con el marketing a pequeña escala o temporal, el análisis de los datos es por lo común muy simple. Con mucha frecuencia los mismos procedimientos usados en cualquier experimento simple pueden ser usados con pruebas de mercado. Como se verá, esto depende mucho de comparar

© PHOTONICA/ GETTY IMAGES

Por tradición, la mayoría de las compañías de materiales para la construcción ha enfocado su publicidad en esfuerzos de negocio a negocio (B2B) al dirigir sus proyectos de ventas y promocionales a mayoristas de materiales para la construcción, minoristas y contratistas. Como resultado, de una u otra forma el énfasis a menudo se centraba alrededor del precio. Los productos para la construcción de hoy están cambiando la forma en que son vendidos y promovidos: van directo a los consumidores finales en una estrategia de jalar clásica. Esperan que al anunciarse y vender directamente al consumidor, éstos demandarán que los contratistas usen cierto material y que los centros para el hogar ofrezcan esos productos. Tanto Hardi Plank, productos para muros falsos, como Georgia-Pacific, productos para muros secos, han tenido éxito al comunicar emocionalmente la importancia de construir y reparar “nuestro” hogar “correctamente”. GP tiene campañas de publicidad de prueba de mercado dirigidas al consumidor final de Atlanta, Minneapolis, Tampa, Char-


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E

© DANNY LEHMAN/ CORBIS

¡La carrera de pruebas de comida rápida está en curso! Las compañías de comida rápida están entre los líderes en prueba de mercado. Wendy’s ha tenido algunos de los lanzamientos exitosos de nuevos sándwiches, incluyendo el Gran Clásico de Tocino. Conforme los gustos del consumidor cambian, las empresas de comida rápida tratan de mantenerse al día. Para cuando este libro sea publicado, Wendy’s, McDonald’s y Burger King habrán completado pruebas de mercado para nuevos productos, cada una tratando de ser la primera en capitalizar las últimas tendencias del consumidor. Wendy’s está probando emparedados de estilo lujoso (deli) como la frescata, pavo asado con Basil Pesto y un emparedado de

pollo con tomates secados al sol. Para no ser superado, McDonald’s está probando un estilo deli más tradicional de subsándwiches en Columbus Ohio; Louisville, Kentucky; Richmond, Virginia, y Rockford, Illinois. ¿Los consumidores aceptarán este tipo de ofertas de comida rápida no tradicionales en restaurantes de comida rápida típicos? Burger King, por otra parte, trata de llegar a un segmento distinto: está haciendo prueba de mercado con Chicken Fries, que son tiras delgadas aplanadas de carne de pollo blanca. ¿Quién ganará la carrera de la comida rápida? Fuentes: Restaurants and Institutions (2005), “Menu Matters”, 115 (7/1), p. 22; Restaurants and Institutions (2004), “Toast of the Town”, 114 (9/15), p. 13; Garber, Amy (2003), “McDonald’s Seeks Green with New Salads, Blasts legal Setback”, Nation’s Restaurant News, 37 (5/12), p. 4.

significados de alguna manera. Los investigadores encuentran a los gerentes de marketing mucho más receptivos a este tipo de resultados de lo que están hacia resultados tomados de modelos matemáticos complicados o enfoques cualitativos que dependen de profundas interpretaciones subjetivas.

Desventajas de la prueba de mercado Las pruebas de mercado también tienen desventajas. Hasta el momento podría considerar que su poder para proporcionar predicciones precisas son tales, que las empresas las usarían para todos sus cambios de marketing importantes, pero éste dista mucho de ser el caso. Las desventajas son de tal magnitud, que las pruebas de mercado se usan con menos frecuencia de la que uno podría pensar.

COSTO La prueba de mercado es muy costosa. Considere que para la mayoría de nuevos productos, las empresas tienen que crear instalaciones de producción reales a pequeña escala, desarrollar una distribución dentro de las ciudades seleccionadas, arreglar cobertura de medios específicos para esas ubicaciones y luego tener sistemas y personas colocadas para monitorear con cuidado los resultados de mercado. Todo esto conduce a un alto costo general y muy altos costos por unidad. Heineken enfrenta todos estos hechos para probar HPL en el mercado. En consecuencia, cada paquete de seis latas cuesta varias veces el valor de venta real. Sin embargo, cuando HPL sea introducida en Estados Unidos, las economías de escala que provienen del marketing a toda escala darán costos unitarios por debajo del precio de venta. La prueba de mercado de productos empacados cuesta varios millones. Al igual que con otras formas de investigación de mercados, el valor de la información deberá ser comparada con los costos del estudio. El gasto de la prueba de mercado es ciertamente un motivo primario por el que los gerentes de marketing se niegan a usar este enfoque. Aun cuando reduce el error en la toma de decisiones, no son perfectas y ciertamente permanece cierto riesgo al tomar decisiones con base en los resultados que aportan. Si estuvieran exentas de riesgos, los gerentes las usarían con mayor frecuencia. Debido a que no dejan de tener riesgos y son tan costosas, los gerentes toman decisiones de seguir o detenerse con base en técnicas menos costosas que a menudo son menos precisas. La figura 12.1 ilustra la magnitud de costos asociados con hacer que un nuevo producto llegue al canal de nuevos productos y a un mercado6 donde el éxito aún no está garantizado. Como puede verse en la figura, los enfoques de investigación empleados para una prueba de producto temprana son relativamente poco costosos por idea probada. Sin embargo, una vez que la etapa para la prueba de mercado es alcanzada, probar una idea puede costar millones. Así, a los gerentes les gusta tener cierta seguridad de que la idea de un nuevo producto es buena antes de comprometerse a una prueba de mercado. En consecuencia, por lo común se espera que los productos sometidos a ella tengan éxito. En este sentido, la prueba de mercado puede ser considerada como la última línea de defensa contra un error de marketing.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E En Circuit City es costoso probar todos los circuitos 2.5 millones de dólares. Después de un análisis adicional, Circuit City pudo simplificar el proceso de rediseño en alrededor de 1 millón de dólares por tienda. Además, la empresa probó dos enfoques publicitarios distintos, uno en cada mercado. Así, el costo total de la prueba de mercado excedió los 20 millones de dólares. El resultado, ¡mayor confianza de que Circuit City tenía el diseño correcto!

Fuentes: Heller, Laura (2001), “Circuit City Saves on New Look”, DSN Retailing Today, 40 (10/22), pp. 344; Chain Store Age (2005), “Circuit City Goes Green with LEED Project”, 81 (enero), p. 77.


Circuit City está entre los minoristas de electrónicos con más éxito en Estados Unidos. Cada año, participa en muchos proyectos de investigación. Uno de los temas frecuentes para estudio incluye el diseño de la tienda minorista de la empresa o su entorno. Una prueba de mercado de un concepto de tienda puede ser muy cara; sin embargo, proporciona no sólo datos sobre las ventas potenciales, sino también sobre el gasto asociado con operar una tienda y cómo el concepto viene junto con la publicidad para crear una imagen mejorada de ésta. Circuit City ha gastado millones en pruebas de mercado para rediseñar la atmósfera de sus tiendas. Pruebas recientes incluyeron un diseño para ahorrar energía y otro diseño que reduce la densidad percibida en una tienda para permitir a los clientes una mayor sensación de libertad mientras hacen sus compras. Una prueba de mercado incluyó el rediseño de más de veinte tiendas, alrededor de la mitad en Washington, D.C., y la otra mitad en Chicago. El costo del rediseño de cada tienda fue estimado originalmente en más de

El recuadro de Investigación al instante ilustra cómo el gasto asociado con la prueba de mercado resulta aún más alto, en particular cuando incluye el diseño de un servicio físico o entorno minorista.7

TIEMPO Las pruebas de mercado cuestan algo más que dinero; además, no pueden armarse de la noche a la mañana. Planear una prueba de mercado por lo común requiere meses. Implementarla requiere más. Además del tiempo de planificación, los investigadores deben decidir cuánto tiempo es suficiente. En otras palabras, ¿cuándo es suficiente la cantidad de datos recolectados para tener confianza en que permitan llegar a conclusiones válidas? El periodo apropiado para una prueba de mercado varía dependiendo de los objetivos de la investigación. En ocasiones, como con la prueba de Procter & Gamble de sus nuevos productos únicos Febreze, FIGURA 12.1 Los riesgos y costos asociados con la investigación de desarrollo del producto

Procedimiento de prueba

Número de ideas consideradas

Análisis de idea inicial

Número que sobrevive

Costo aproximado de la prueba

Gasto total

80

8

$50

$4 000

Prueba de concepto

8

4

$4 000

$32 000

Desarrollo del producto

4

2

$250 000

$1 000 000

Prueba de mercado

2

1

$2 500 000

$5 000 000

Lanzamiento inicial completo

1

1

$10 000 000

$10 000 000 $16 036 000

Fuentes: Ding, M. y J. Eliashberg (2002), “Structuring the New Product Development Principle”, Management Science, 48 (marzo) pp. 343-363; P. Kotler (1997), Marketing Management: Analysis, Planning and Control (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall), p. 310.


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Dryel y Fit Fruit & Vegetable Wash, la investigación toma varios años. En otras situaciones, como en las pruebas de Encaprin de P&G, supresor del dolor (un producto que finalmente fracasó en la distribución estadounidense), el periodo puede ser más corto. Las pruebas de mercado de HPL duraron menos de un año, plazo relativamente corto según la mayoría de los estándares. Así, hasta una prueba de mercado de planeación y ejecución rápida puede costar a la empresa un año o más en tiempo. Durante este lapso, los competidores también tratan de obtener una ventaja competitiva. El temor de que éstos puedan hacer un movimiento antes, agrega presión en los gerentes de marketing para actuar rápido. Por este motivo, los costos de tiempo asociados con las pruebas de mercado son un motivo primario para controlarlos. ¿Qué tan larga debe ser una prueba de mercado? Deben durar lo suficiente como para que los consumidores se percaten del producto, tengan la oportunidad de adquirirlo, consumirlo y volver a comprarlo al menos una vez más. Así debe ser más largo que el ciclo de compra promedio para ese producto en particular. Una prueba de mercado demasiado corta puede sobreestimar las ventas porque lo más común es que los primeros adoptantes sean usuarios asiduos del producto. Así, las proyecciones se basan en consumidores que están lejos del promedio. Debe darse tiempo para que las ventas se asienten después de la luna de miel inicial. Además, debe permitirse que los niveles de participación y ventas se estabilicen. Después de la introducción de un producto, picos y bajas inevitablemente provendrán del interés y curiosidad inicial del cliente, así como de la respuesta de los productos de los competidores.8 Así, el tiempo requerido para la prueba de mercado depende del producto. El ciclo de compra para goma de mascar es mucho más corto que para una botella de champú. Después de la penetración inicial alta y cuando la novedad del producto se ha estabilizado, el investigador puede hacer un estimado de la participación de mercado. La prueba de mercado promedio requiere unos doce meses.

PÉRDIDA DEL SECRETO Como se señala en el recuadro de Investigación al instante sobre el Hidden Valley Ranch del capítulo siguiente, una desventaja de la experimentación de campo real es que el mercado es un foro abierto al público. Por tanto, los secretos ya no existen. En el caso de un nuevo producto, no sólo la competencia sabe de él, sino que en ocasiones puede beneficiarse de la prueba de mercado al monitorear las mismas variables dependientes que las empresas patrocinadoras. Esto quizás ocasione el lanzamiento de un producto competidor. En algunos casos, el adversario hasta puede ganarle a la empresa que origina la introducción al mercado nacional. Mientras Clorox Super Detergent with Bleach permanecía en la etapa de prueba de mercado, P&G introdujo Tide with Bleach en todo el país. Fab 1 Shot, un jabón para lavandería en bolsa, de Colgate-Palmolive, superó a Cheer Power Pouches de Procter & Gamble, pero éste no lo lamentó. Fab 1 Shot no fue un éxito comercial. Quizá Colgate-Palmolive debió haber observado los resultados de la prueba de mercado con mayor detenimiento. Las compañías de alimentos también son notables por comprar nuevos productos alimenticios y romper la receta. Durante los años 1980, galletas suaves de “estilo casero” fueron un éxito de mercado. Sin embargo, sólo una empresa perfeccionó la receta. El resto simplemente compró las galletas e hizo que sus químicos determinaran cómo hacerlas. Esto resultó en acciones legales que se prolongaron por varios años.

Cuándo no hacer una prueba de mercado No todas las introducciones de productos son sometidas a pruebas de mercado. Duraderos costosos, como refrigeradores, automóviles o equipo pesado pocas veces son sometidos a ellas debido al costo prohibitivo de producir unidades de prueba. Productos que requieren muy poca inversión para llegar al mercado tampoco son apropiados para la prueba de mercado. Éste puede ser el caso, con pequeñas modificaciones, de productos existentes. En otros, esta técnica es usada como último recurso porque un nuevo concepto podría ser fácilmente imitado por los competidores. En estos casos el secreto es más importante que la investigación. Bacardí recientemente decidió no someter a prueba de mercado una línea de licores bajos en calorías. Un motivo importante era la pérdida del secreto y el temor de que los competidores apresuraran la introducción al mercado de un producto similar.9 Además Bacardí cree que viaja en la cresta de una fuerte tendencia del consumidor hacia opciones de bajas calorías. Así, el segmento consciente de las calorías parece crecer conforme los consumidores se apartan de la cerveza hacia algo menos dañino para la cintura.


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En muchas ocasiones la decisión de hacer o no hacer una prueba de mercado es difícil. Si una empresa elige no aplicarla, puede ahorrarse muchos millones, pero quizá se pierden más cuando un producto fracasa. La cerveza Catalina Blonde de Anheuser-Busch (una bebida “super ligera” dirigida a las mujeres), los Max Snax de Frito-Lay y los Pampers Rash Guard de P&G fracasaron en las pruebas de mercado. Sin embargo, los errores habrían sido más costosos si las marcas hubiesen sido introducidas al mercado nacional de inmediato. Como toda investigación, la prueba de mercado sólo debe realizarse cuando el beneficio potencial excede los costos probables.

Selección de una prueba de mercado La selección de pruebas de mercado es en su mayor parte un problema de muestreo. El investigador busca una muestra de ciudades para pruebas de mercado que sean representativas de la población compuesta de todos los consumidores en las áreas de marketing relevantes. Si un nuevo producto es lanzado en Australia, por ejemplo, el investigador debe escoger ciudades que sean típicas de todos los australianos. Así, las ciudades para prueba de mercado deben representar todo el mercado competitivo. Para empresas que desean comercializar un producto en todo Estados Unidos no existe una sola ciudad de prueba de mercado ideal. No obstante, por lo común el investigador debe evitar ciudades que no son representativas de la nación. Diferencias regionales o urbanas, climas atípicos con posiciones étnicas desacostumbradas o diferentes estilos de vida afectan de manera sorprendente un programa de marketing. En ocasiones, aunque los investigadores quieran vender un producto en toda una región de Estados Unidos, pueden tener en mente un cierto beneficio del segmento. Las compañías de alimentos pueden introducir un producto dirigido a segmentos que disfrutan alimentos condimentados, por ejemplo. En este caso, escogerán ciudades conocidas por favorecer alimentos de este tipo y llenos de sabor como Nueva Orleáns y San Antonio; dichas ciudades para prueba de mercado tienen poblaciones que se ajustan al segmento del beneficio al cual está dirigido el producto.

Ciudades para prueba de mercado en Estados Unidos Los investigadores que quieren seleccionar una prueba de mercado estadounidense representativa tienen un problema más complejo, ya que por lo común es necesario usar tres o cuatro ciudades. Éstas son seleccionadas como unidades experimentales y una o más ciudades adicionales pueden ser usadas como mercados de control. Los mercados experimentales y de control deben ser similares en tamaño de población, ingresos, composición étnica, etc. Las diferencias en estos factores demográficos y otras características entre los mercados experimentales o de control afectan los resultados de la prueba. Con la terminología presentada en el último capítulo, estos factores representan variables externas que pueden producir confusiones potenciales. FIGURA 12.2

Ciudad

Cedar Rapids, IA

Población en 2000

Edad promedio

Porcentaje de hogares con niños

Proporción hispana (porcentaje)

191 701

35.2

31.8

1.4

Eau Claire, WI

148 337

34.7

31.4

0.8

Grand Junction, CO

116 255

38.1

31.4

10.0

Odessa-Midland, TX

237 132

33.0

38.4

35.8

84 699

40.6

27.6

1.7

140 518

33.6

33.8

11.8

281 000 000

35.3

32.8

12.5

344 284

34.1

34.6

7.4

Pittsfield, MA Wichita Falls, TX Todo Estados Unidos Wichita, KS

Mercados de prueba populares y características demográficas seleccionadas.

© RICHARD CUMMINS/ CORBIS

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En tanto que Tampa es una ciudad de mercado para prueba de uso más común, Miami es muy apropiada para productos dirigidos a mercados hispanos.


Debido a la importancia de tener mercados representativos para comparaciones, ciertas ciudades son usadas en forma repetida para operaciones de prueba de mercado. En tanto que otras más grandes como Tampa; Peoria, Illinois, y San Antonio son mercados de prueba atractivos, muchas pruebas de mercado son realizadas en ciudades más pequeñas. La figura 12.2 lista varios de los mercados de prueba más populares en Estados Unidos.10 Su popularidad se debe a lo cerca que duplican el perfil demográfico promedio del país. Los investigadores pueden encontrar que algunas ciudades como Wichita, Kansas y Cedar Rapids, Iowa, son particularmente representativas de Estados Unidos, con base en edad promedio y hogares con niños. Por otra parte, tienen un porcentaje muy bajo de población hispana. Esto puede no ser un problema si el producto no se considera con una fuerte identificación étnica. De manera inversa, si se espera que tenga un atractivo basado en el carácter étnico, el mercado de prueba en Grand Junction, Colorado y Wichita Falls,Texas, sería mejor. Debido a ello, esta última es considerada por muchos como la ciudad estadounidense más típica.11

Mercados de prueba internacionales Todos los día más y más empresas se vuelven internacionales. En consecuencia, pueden estar haciendo pruebas de mercado en tierras extranjeras. Los principios son los mismos: ¿Qué ciudades representan mejor al mercado más grande? Estadounidenses y canadienses son similares en muchos aspectos. Sin embargo, no se debe asumir que un producto con éxito en Estados Unidos también lo tendrá en Canadá. Así, aun después de un exitoso lanzamiento estadounidense, la empresa tal vez quiera hacer una prueba de mercado en el país vecino. Además, aun si un nuevo producto es apreciado por el mercado canadiense, tal vez se necesite un enfoque de marketing único. En general, Calgary, Alberta, es considerada la primera ubicación de un mercado de prueba en Canadá. Cuando la vinatería Podere Castorani quiso expandirse a este país, el producto fue probado en Calgary. De igual forma, cuando Shell introdujo un sistema de pago rápido, Calgary probó ser de nuevo un buen mercado de prueba.12 Como Estados Unidos, Canadá está conformado por numerosos segmentos étnicos, y las empresas también deben estar conscientes de que el Canadá francés es muy diferente del resto de ese país. Así, pueden considerar como mercado de prueba la ciudad de Québec para ver cómo reaccionarán los consumidores francocanadienses. La prueba de mercado en Europa podría ser particularmente difícil. Si bien las empresas pueden experimentar sus productos por país, los enormes costos involucrados en la prueba de mercado las motiva a buscar ciudades más representativas de grandes partes de Europa. Copenhague, Dinamarca, es una de esas ciudades. Si bien la población es bastante homogénea en términos demográficos, es multilingüe y receptiva a nuevas ideas.13 También es muy representativa del norte de Europa. Otras ciudades a considerar incluyen Frankfurt, Alemania, Birmingham, Inglaterra y Madrid, España. Un beneficio de la prueba de mercado en Estados Unidos es la enorme base de población étnica. Por ejemplo, algunas empresas que consideran extenderse a Brasil han hecho pruebas de mercado en Provo, Utah. Esta ciudad, mejor conocida por la Iglesia de los Santos de los Últimos Días y la Universidad Brigham Young, es habitada por un alto porcentaje de brasileños y estadounidenses que han vivido en Brasil. Los estudiantes de Brigham Young tienen que cumplir trabajo misionero y muchos lo hacen en la nación sudamericana.14 Por tanto, la forma en que un producto se desempeña en Provo puede indicar hasta cierto grado la forma como se desempeñaría en Sao Paulo. En ocasiones las empresas hacen pruebas de mercado en un país con planes de introducirlo en otro. Singapur ha sido usado para probar productos fabricados para el mercado de Estados Unidos. Si bien Singapur puede no ser tan representativo de Estados Unidos como Wichita Falls, Texas, es menos probable que los competidores detecten el nuevo producto y apliquen alguna acción dirigida a arruinar los resultados de la


prueba de mercado o aprovecharse de ellos y lanzar su propio producto. Así como Singapur es utilizada en ocasiones para productos destinados a Estados Unidos, las ciudades europeas son usadas para proyectar cómo le irá al producto en China.

Factores a considerar en la selección de la prueba de mercado Obtener una prueba de mercado representativa requiere considerar muchos factores que pueden no ser obvios para el investigador inexperto. Considere las observaciones de un vicepresidente de ITT Continental Banking: Cuando me inicié en el negocio, creía que las personas escogían ciudades como Columbus, Ohio, porque sus poblaciones eran típicas, pero encontré que los motivos principales eran que representaban mercados aislados de los medios, y los patrones de distribución eran tales que no tenían que preocuparse por la bodega de cadena que embarca fuera de Columbus. Es difícil traducir información de una ciudad que representa 0.1 por ciento de Estados Unidos y multiplicar eso para obtener 99.9 por ciento. Creo que es mucho más importante tener el control de la distribución y del mensaje publicitario.15 Como en todas las decisiones, los objetivos de quienes las toman de influirán en la elección de alternativas. Los siguientes factores deben ser considerados en la selección de un mercado de prueba.

TAMAÑO DE LA POBLACIÓN Ningún tamaño representa la mejor población para una ciudad considerada como mercado de prueba. De hecho, todas las áreas metropolitanas de Estados Unidos tienen el tamaño suficiente. La población, simplemente, debe ser lo bastante grande para proporcionar resultados significativos respecto de la población más grande, pero lo bastante pequeña para asegurar que los costos no sean prohibitivos. Nueva York es demasiado grande para ser un mercado de prueba popular, así como lo son Chicago y Los Ángeles en Estados Unidos. De igual modo, Tokio y la Ciudad de México son consideradas demasiado grandes como mercados de prueba prácticos. De manera inversa, observe que las atractivas ciudades como mercado de prueba mostradas en la figura 12.2 tienen una población menor al millón de personas. Esto permite un control mucho mayor a un menor costo que usar las urbes más grandes de Estados Unidos.

COMPOSICIÓN DEMOGRÁFICA Y CONSIDERACIONES DE ESTILO DE VIDA Antecedentes étnicos, ingresos y distribuciones de edad, estilos de vida, etc., dentro del mercado deben ser representativos del segmento al que va dirigida la oferta. Si el propósito es que un producto sea dirigido a todo el mercado de Estados Unidos, entoces debe ser sometido a la prueba de mercado en ciudades que más se asemejen a toda la población, como Wichita Falls,Texas. La prueba de mercado en la Costa Oeste puede no ser representativa porque la gente que reside en áreas metropolitanas a lo largo del Pacífico tiende a ser única en ciertas formas. Por ejemplo, los consumidores de la Costa Oeste son rápidos para aceptar innovaciones que nunca podrían ser adoptadas a gran escala en otras partes. Además, la mayoría de estas ciudades tiene grandes porcentajes de poblaciones hispanas y/o asiáticas, lo que las hace menos apropiadas para representar a todo el país. En contraste, si una oferta es dirigida sólo a un segmento geográfico específico, los mercados de prueba deben tener perfiles que reflejen ese segmento en particular. Muchos productos tienen patrones de demanda que varían regionalmente en Estados Unidos; por ejemplo, el consumo de bebidas alcohólicas cambia por región: en tanto que los licores (como el whiskey) dominan en el noreste, los sureños consumen la mayor cantidad de cerveza per cápita. Así, las compañías cerveceras pueden favorecer el sur, en tanto que las de whiskey harían mejor haciendo énfasis en Nueva Inglaterra como su mercado de prueba. Productos dirigidos hacia los mercados étnicos también deben ubicar ciudades con altas proporciones del grupo consumidor específico. Las compañías de telefonía celular saben que los hispanos tienen en promedio diferentes hábitos de uso que muchos otros grupos de consumidores.16 Así, ciudades como mercado de prueba pueden incluir a Miami, Florida, o Midland, Texas, donde reside gran cantidad de hispanos.

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SITUACIÓN COMPETITIVA Las participaciones de mercado competitivas, la publicidad competitiva y los patrones de distribución deben ser típicos para que las pruebas de mercado representen otras regiones geográficas. Si no son representativas, será difícil proyectar los resultados de la prueba a otros mercados. Considere una empresa que hace pruebas de mercado para un nuevo producto en un área geográfica específica donde tiene una participación de mercado dominante. Aquí la fuerza de ventas puede tener las cosas mucho más fáciles para obtener espacio en anaqueles que en un área en la que la participación de mercado es más baja. El resultado es un mayor nivel de aceptación entre minoristas, menor costo de venta interna (conseguir la distribución inicial) y un mayor potencial externo para resultados de pruebas de mercado. Por tanto, proyectar los resultados de este mercado de prueba en aquellos donde no existe el mismo nivel de éxito pasado, resulta difícil.

COBERTURA DE MEDIOS Y EFICIENCIA Los medios locales (anuncios por televisión y periódicos) nunca duplicarán exactamente a los medios nacionales. Sin embargo, duplicar el plan de medios a nivel nacional o usar uno similar es importante. Los suplementos del periódico dominical se usan en ocasiones como sustitutos de publicidad en una revista nacional. Esto no duplica un plan nacional, pero puede proporcionar un estimado burdo del impacto del plan. Idealmente un mercado debería ser representado por las principales cadenas de programación de televisión por cable y cobertura de periódicos típicos. Algunas revistas tienen ediciones regionales o inserciones de publicidad.

AISLAMIENTO DE LOS MEDIOS La publicidad en comunidades fuera de la prueba de mercado puede contaminar. Más aún, el dinero para publicidad es desperdiciado cuando llega a consumidores que no pueden comprar el producto anunciado porque viven fuera del área de prueba. Mercados como Tulsa, Oklahoma y Green Bay, Wisconsin, son muy deseables porque la publicidad no se derrama a otras áreas. Observe cómo las ciudades de la figura 12.2 también parecen compartir esta característica.

ÁREA COMERCIAL AUTOCONTENIDA Los distribuidores deben vender primordial o exclusivamente en el área del mercado de prueba. Los embarques dentro y fuera de cadenas de almacén pueden producir cifras de embarques que confunden. Frito-Lay realizó una prueba de mercado de versiones Olean de Ruffles, Doritos y Tostitos de Lay, bajo el nombre de Max en Cedar Rapids, Iowa. Sin embargo, grandes cantidades de los bocadillos fueron adquiridos por hordas de consumidores de mercados muy distantes al sitio de prueba.17 La publicidad acerca de los bocadillos sin grasa tenía a los minoristas atendiendo pedidos de sitios tan lejanos como California, Texas y Nueva Jersey. Si la empresa sólo hubiera dependido de la información de embarques, las plantas que construyó para convertirse en WOW! Chips habrían sido más grandes de lo necesario.

MERCADOS DE PRUEBA DIVERSIFICADOS Si los consumidores o los minoristas se dan cuenta de las pruebas, reaccionarán de manera distinta a su norma. Así, no es buena idea establecer un gran mercado de prueba y usarlo una y otra vez.Tucson, Arizona, es ahora un área a la que se recurre con menor frecuencia porque los consumidores del lugar muestran reacciones atípicas a las introducciones de nuevos productos. Quizás están tan acostumbrados a las promociones y publicidad de nuevos productos dentro de la tienda, que la reacción al marketing innovador ahora está por debajo del promedio.

Estimar el volumen de ventas: algunos problemas Como se mencionó antes, un uso importante de la prueba de mercado es estimar lo bien que un producto se comportará en el mercado. Esto significa que las proyecciones de ventas deben hacerse basadas en lo bien que un producto se desempeña en un mercado de prueba. Numerosos factores metodológicos generan problemas


al estimar resultados de ventas nacionales con base en pruebas regionales. A menudo, estos problemas resultan de errores en el diseño o ejecución de la propia prueba de mercado.

Atención excesiva Si demasiada atención es prestada para probar un producto nuevo, éste podría tener más éxito que el que obtendría en condiciones de marketing más normales. En el mercado de prueba, la agencia de publicidad de la empresa puede asegurarse de que la prueba tenga excelente cobertura de televisión (que sea representativa de la cobertura nacional o no). Si el personal de ventas se percata de que se realiza una prueba en su territorio, puede dedicar cantidades de tiempo exageradas asegurándose de que el nuevo producto esté disponible o se presente mejor.

Condiciones irreales en la tienda Las condiciones en la tienda deben estar al nivel del líder del mercado, más que al nivel nacional. Por ejemplo, mayor espacio en anaqueles, almacenamiento al nivel de la vista y otras condiciones que resultan de una distribución artificial pueden obtenerse en el mercado de prueba. Esta situación resulta de problemas del diseño de investigación o de atención excesiva, como se describió antes. Por ejemplo, si los minoristas se enteran de que alguien está prestando más atención a sus esfuerzos con un producto determinado, pueden darle una distribución artificial alta y apoyo adicional al detalle.

Leer de forma incorrecta el entorno competitivo Otro error común es asumir que el entorno competitivo será el mismo en todo el país que en el mercado de pruebas. Si los competidores no se han percatado de una prueba de mercado, los resultados no medirán sus reacciones a la estrategia de la empresa. Las respuestas de los competidores después de una introducción nacional pueden diferir de manera significativa de la forma como reaccionaron en el mercado de prueba. Por otra parte, pueden reaccionar a un mercado de prueba con el intento de minarlo. Si saben que una empresa está probando, pueden intentar alterar los resultados del mercado de prueba con promociones crecientes y precios más bajos para sus propios productos, entre otros actos potenciales de sabotaje del mercado de prueba. Cuando Starbucks hizo pruebas de mercado de su marca de café para supermercados en Chicago, Procter & Gamble transmitió anuncios por televisión resaltando la victoria del café Millstone sobre Starbucks en pruebas de sabor. Los anuncios atacaban por estar más interesados en vender camisetas y novedades que café. P&G también ofrecía muestras gratis de Millstone para alterar el resultado de la prueba de mercado de Starbucks.18 De igual modo, los competidores de Heineken por ejemplo pueden lanzar fuertes reducciones de precios u otros actos, intencionales o no, que pueden alterar la prueba de mercado.

Pronósticos de volumen incorrectos En la prueba de mercado típica, la unidad de volumen de ventas o participación de mercado es un foco de atención. Embarques, escáner o salidas de almacén pueden ser la base más importante para proyectar las ventas. El volumen pronosticado para los mercados de prueba debe ajustarse para reflejar niveles de distribución de prueba, problema de medición con los datos de la tienda y otras diferencias entre los mercados de prueba y los nacionales. La Salsa Smooth and Easy (“el palito de gravy con todos los ingredientes básicos en una barra refrigerada”) tuvo una vida de producto corta. Las proyecciones del volumen de ventas del mercado de prueba eran incorrectas porque la salsa inicialmente fue vendida en lo que resultó ser una provisión de ocho meses. En un punto del mercado de prueba, más barras fueron retiradas y destruidas por daños (372 000) de las que se vendieron (207 000). La penetración inicial, si es proyectada en forma directa, puede exagerar la situación. Muchos consumidores que hacen una compra de prueba pueden no volver a adquirir el producto. Los investigadores deben preocuparse

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por las tasas de recompra, así como por las compras de prueba iniciales. Complementar los datos de escáner con datos diarios de compras y datos de panel ayudarán a indicar cuál será el volumen de ventas en el tiempo.

Lapso de tiempo Un problema relativamente no controlado resulta del lapso entre el experimento en el mercado de prueba y la introducción nacional del producto. Con frecuencia, el periodo entre ambos factores es de un año o más. Dar el tiempo necesario para construir capacidad de producción, desarrollar canales de distribución y ganar aceptación de ventas inicial es inevitable. Sin embargo, cuanto más largo sea el tiempo entre la prueba de mercado y el mercado de ventas real, menos precisos serán los resultados.

Proyección de los resultados de la prueba de mercado Encuestas del consumidor La mayoría de los investigadores apoya los registros de ventas con datos de encuestas al consumidor durante las pruebas de mercado. Éstas ayudan a monitorear percepción y actitudes del consumidor hacia el producto que se experimenta en el mercado, así como la posibilidad de compra repetida. Con frecuencia esta información se obtiene por medio de paneles de consumidores.

Proyecciones de tendencia recta Las ventas y la participación de mercado pueden ser identificadas para el área de prueba calculada. El método más sencillo para proyectar resultados de la prueba de mercado incluye proyecciones de tendencia recta. Suponga que la participación de mercado es de 3.5 por ciento en una región de mercado de prueba. Una proyección de línea recta asume que la verdadera participación de mercado después del lanzamiento será de 3.5 por ciento. Investigadores que usan proyecciones de línea recta asumen que el mercado de prueba es representativo del mercado meta mayor. A menudo, esta suposición se basa en el hecho de que no hay un buen motivo para proporcionar una proyección distinta. Después de todo se supone que el mercado de prueba es establecido para representar todo el mercado.

Relación de las ventas del producto de prueba con las ventas totales de la empresa Una medida de la fuerza competitiva de la empresa en la región del mercado de prueba podría ser usada para ajustar los resultados de la prueba. Calcular una relación de las ventas del producto de prueba con las ventas del total de la empresa en el área proporciona un punto de comparación para modificar proyecciones en otros mercados. En otras palabras, si un nuevo producto representa 5 por ciento del total de las ventas de la empresa en las áreas de un mercado de prueba, entonces la proyección es que el nuevo producto representará 5 por ciento del total de las ventas de la compañía en todos los mercados.

Penetración del mercado x tasa de compras repetidas Una tercera forma en que las proyecciones de ventas pueden ser tomadas en cuenta es la posibilidad de compra repetida. Para calcular la participación de mercado para productos que están sujetos a compra repetida, se utiliza la siguiente fórmula:

299 FIGURA 12.3

Curva de compra de prueba de un producto nuevo y curva de compra repetida

Porcentaje de compras que integran compra repetida

Porcentaje de clientes potenciales que hacen al menos una compra de prueba


Tiempo (a) Curva de penetración del mercado

Tiempo (b) Curva de compra repetida

Penetración de mercado (compradores de prueba) × tasa de compra repetida = participación de mercado. Por ejemplo, suponga que un producto es probado por 30 por ciento de la población y la tasa de compra repetida es de 25 por ciento. Entonces, la participación de mercado será de 7.5 por ciento (30 por ciento × 25 por ciento = 7.5 por ciento). La tasa de compra repetida debe obtenerse mediante investigación longitudinal que establece alguna forma de registro histórico. Por tradición ha sido necesario un panel de consumidores para registrar las compras a lo largo del tiempo. Así, los datos del panel pueden indicar una tasa acumulada de compras de una clase de productos o penetración del mercado en las primeras semanas de la prueba de mercado. Una forma de ver la penetración es el porcentaje de clientes del mercado meta que adquirieron el producto. Conforme el mercado meta continúa, la compra repetida de estos compradores puede ser registrada hasta que el número de compras de prueba se ha nivelado. La figura 12.3 indica patrones típicos de compra y recompra en un mercado de prueba.

Métodos alternos de pruebas de mercado Métodos estándar y de control La discusión hasta ahora se ha enfocado en el método estándar de la prueba de mercado. Esto significa que la empresa elige los mercados de prueba y luego obtiene la distribución dentro de esos mercados usando miembros de su fuerza de ventas. La validez externa es muy alta con este enfoque. Todo es justo como sería una introducción a toda escala. En años recientes los investigadores han reducido los costos del mercado de prueba y la probabilidad de interferencia competitiva al usar pruebas controladas en tiendas que simulan las condiciones minoristas reales. El método de control de la prueba de mercado incluye una “prueba de minimercado” en una ciudad pequeña, usando distribución de control de tienda. Una empresa de investigación de mercados que se especializa en la prueba de mercado realiza la tarea de prueba completa, incluyendo la venta inicial a minoristas (referida como venta interna), almacenamiento, distribución y colocación en anaqueles del producto. La firma de investigación paga a los minoristas por espacio en anaqueles y por tanto puede garantizar la distribución a tiendas que representan un porcentaje predeterminado del volumen de todo el producto al mercado (las ventas totales en efectivo para ese producto en un mercado definido). Así, la empresa tiene distribución garantizada en tiendas que representan un porcentaje predeterminado del mercado. La función de almacenamiento y las porciones de la función de almacenamiento del minorista son realizadas por la agencia de investigación. Por tanto, el minorista puede estar más dispuesto a cooperar en la investigación porque vender el producto se hará sin esfuerzo. Sin embargo, esto plantea la pregunta de si reaccionaría al producto de la misma manera que si éste recorriera los canales de distribución normales. Con las pruebas en tiendas controladas, los agotamientos del inventario —un problema potencial en el canal de distribución tradicional— pocas veces ocurre. La agencia de investigación monitorea los resultados de ventas sin el uso de una firma de auditoría externa. Por ejemplo, Market Facts, que realiza pruebas de tiendas controladas en áreas metropolitanas, incluidas Orlando, Florida; Erie, Pennsylvania, y Fort Wayne, Indiana, hace que auditores en ciudades de prueba visiten un mínimo de dos veces por semana las tiendas que cooperan durante las pruebas controladas, minimizando


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condiciones de inventarios agotados y asegurando el mantenimiento de las condiciones deseadas en anaqueles, ubicación, presentación, precio, etc. Así, el error experimental que a menudo interfiere con las pruebas de ventas es controlado. Usar el método de control de la prueba de mercado tiene varias ventajas: 1. 2. 3. 4.

Costos reducidos. Periodo requerido más corto para interpretar los resultados de la prueba de mercado. Mayor protección contra los competidores. No hay distracción del personal de ventas de la empresa respecto de sus líneas de producto regulares.

Costos más bajos resultan de pruebas de mercado más pequeñas. La distribución está garantizada. El secreto es mayor y monitorear el movimiento del producto de prueba es mucho más difícil para los competidores. Un problema potencial con una prueba en tienda controlada es que la distribución puede ser anormalmente alta. También la cooperación completa de los minoristas con las promociones, como asegurarse de que el producto nunca se agote, puede resultar en ventas más altas que las normales. Este tipo de estudio se convierte más en un estudio de laboratorio en el que los factores son controlados cada vez más. Así, si el objetivo de una empresa es probar la distribución para un producto, una prueba de mercado estándar será mucho más apropiada. Sin embargo, cuando el problema es probar una serie específica de alternativas y determinar cuál es mejor para un segmento en particular, la prueba de tienda controlada es superior.

Sistemas de alta tecnología con datos de escáner Varios proveedores de investigación ofrecen sistemas de prueba de mercado que combinan paneles de consumidores basados en escáner (analizados en el capítulo 10) con sistemas de transmisión de alta tecnología. Esto permite la experimentación con diferentes mensajes publicitarios por medio de transmisiones de cable dividido u otra tecnología. Estos sistemas, en ocasiones llamados prueba de mercado electrónica, permiten a los investigadores medir el impacto inmediato sobre el volumen de ventas unitario de la conducta de ver programas específicos por la televisión comercial. Un número de identificación de código de barras de un hogar es ingresado en la computadora de una tienda cuando un miembro de la familia hace una compra. La computadora enlaza las adquisiciones de artículo por artículo del hogar con datos de ver televisión durante extensos programas de prueba de mercado. Por ejemplo, Information Resources Incorporated (IRI) ha seleccionado ciertas ciudades de tamaño mediano, como Pittsfield, Massachussets, para servir como mercados de prueba basados en escáneres. La empresa instala un dispositivo electrónico en cada televisor de hogares seleccionados que se convierten en miembros de paneles basados en escáner. En estas casas con cableado electrónico, el dispositivo mide los hábitos de ver televisión en incrementos de cinco segundos para determinar si un anuncio en particular fue visto en la pantalla. Sin embargo, el sistema de IRI permite al investigador manipular qué publicidad ven los hogares del panel. El dispositivo electrónico también le permite intervenir en las transmisiones de programación regular y sustituir un anuncio de prueba (con la introducción de un nuevo producto, por ejemplo) en lugar del anuncio transmitido a nivel nacional por la cadena de televisión. Más aún, IRI ha hecho arreglos con periódicos locales y revistas nacionales para imprimir ediciones especiales para los hogares de prueba. Éstos pueden encontrar un cupón con descuento de centavos para un producto de prueba en el periódico matutino, en tanto que el vecino de al lado recibe el periódico regular sin ninguna mención del producto. De esta forma se establecen grupos experimentales y de control y los datos de ventas basados en escáner se usan como la variable dependiente. No está por demás decir que los sistemas electrónicos de marketing de alta tecnología incrementan la velocidad y precisión de la prueba de mercado, pero también pueden ser costosos. Una prueba completa de IRI cuesta varios millones de dólares al año.

Prueba de mercado simulada Las estrategias del programa de investigación de mercados a menudo incluyen planes de pruebas de mercado simuladas porque los gerentes quieren minimizar el número de productos que pasan por el lento y costoso


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Pruebas en un mundo virtual emplearlos para estimar cómo el uso de máquinas expendedoras se ve afectado por la colocación de máquinas pop dentro de un edificio determinado. Pepsi y Coca han aprovechado las pruebas de mercado virtuales de este tipo. La prueba de mercado simulada hasta ha sido la base para la fijación de precios y presupuestos en el norte de África. Los consumidores simulados fueron programados con base en preferencias de marcas y medios para varios miles de consumidores reales de Marruecos. El tiempo dirá si estas pruebas de mercado virtuales tienen una precisión que se acerque a las reales. Ciertamente, las ventajas de costos las hacen atractivas para muchas empresas. Fuentes: Elkin, Tobi(2003),“Virtual Test-Markets”, Advertsing Age, p. 74 (10/27), p. 74 (43), p. 6; Fass, Allison (2005)”Game Theory”, Forbes 176 (11/14), p. 93-99.

proceso del marketing a toda escala. Una prueba de mercado simulada es un laboratorio de investigación en que el proceso tradicional de compras es comprimido en un periodo corto. Los consumidores visitan una instalación de investigación donde son expuestos a anuncios (casi siempre como parte de un programa de televisión presentado en una sala de proyección de cine). Luego van de compras en una sala que semeja el pasillo de un supermercado. Los investigadores estiman las tasas de compras de prueba y con qué frecuencia los consumidores volverán a adquirir el producto con base en sus compras simuladas en la tienda experimental. Las pruebas de mercado simuladas casi siempre usan un modelo de computadora de las ventas para producir estimados del volumen de ventas. Por ejemplo, M/A/R/C Inc. ofrece el sistema de modelado ASSESSOR. Las pruebas de mercado simuladas no pueden reemplazar la prueba de mercado a toda escala, pero permiten a los investigadores hacer predicciones tempranas acerca de la probabilidad de éxito de seguir o no una decisión. Estos resultados se vuelven información significativa para determinar qué productos serán introducidos finalmente en mercados de prueba reales. Problema importante con la prueba de mercado ocurre cuando el mercadólogo no ejecuta el plan de marketing que fue probado durante la prueba simulada. Si el mercadólogo cambia el texto publicitario, el precio u otra variable, el modelo usado para medir la aceptación del producto ya no será preciso.

Simulaciones de realidad virtual El recuadro de Investigación al instante que antecede ilustra cómo las simulaciones basadas en computadora pueden usarse para imitar la conducta real del consumidor. En algunos casos los consumidores virtuales pueden ser programados usando complejas derivaciones matemáticas. Las matemáticas tienen el propósito de representar las decisiones de los consumidores. Los clientes virtuales pueden reaccionar a los mercados virtuales con nuevas tiendas virtuales y nuevos productos virtuales. Aunque de alta tecnología, esto sería un método menos costoso que una prueba de mercado real. Otros mercados de prueba virtuales hacen que los consumidores se registren en ambientes de compra simulados y seleccionen diferentes productos para situaciones distintas. En www.threadless.com los consumidores escogen el diseño de su camiseta favorita de entre varios conceptos, e incluso participan en el proceso de diseño. Los diseños elegidos con mayor frecuencia son llevados del mundo virtual al mundo real.19 Los minoristas también hacen pruebas de mercado sobre la forma en que los consumidores pueden reaccionar a nuevos ambientes en las tiendas minoristas. Una prueba de mercado simulada por realidad virtual intenta reproducir la atmósfera de una tienda real con imágenes visualmente atractivas que aparecen en un monitor de computadora.20 Consumidores reales pueden hacer compras virtuales al trasladarse por la tienda con el mouse. Hasta pueden hacer clic en objetos para colocarlos en un carrito de compras virtual.


Las tecnologías modernas están ofreciendo alternativas a las pruebas de mercado convencionales. Se presentan de formas distintas. Las empresas de alta tecnología han desarrollado un software basado en Internet que permite a los usuarios ingresar a mundos virtuales donde pueden seleccionar, entre otras cosas, qué tipo de ropa portar en ciertos eventos o qué tipo de zapatos usar para llegar allí. Empresas como Levi’s proporcionan un mundo virtual en su sitio web e incluyen algún diseño nuevo de jeans para que los consumidores lo prueben de manera virtual. Ciertamente mucho más barato que una prueba de mercado convencional, la empresa puede obtener una noción de qué tipo de jeans son los que entusiasman a los consumidores. También pueden realizarse mercados para prueba tipo videojuegos. Funcionan de manera muy parecida a los populares juegos de simulación donde los consumidores controlan las vidas diarias de familias virtuales. Sin embargo, estas personas simuladas están programadas para actuar como consumidores reales. Entre otras cosas, una compañía de bebidas refrescantes puede


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De esta forma, los minoristas estiman cuánto tiempo pasan los consumidores en ciertas partes de la tienda y hacia dónde puede ser llevada su atención. Las pruebas de mercado de realidad virtual simuladas tienen muchos usos potenciales. Por ejemplo, los gerentes de una cadena de restaurantes de comida rápida observaron que los clientes estaban ante las cajas registradoras contemplando el tablero del menú y tomándose su tiempo para colocar su pedido. A menudo, esto creaba largas filas con clientes que, desesperados, terminaban por marcharse. Los gerentes especularon que los tableros del menú eran demasiado extensos y confusos, y diseñaron una prueba de mercado de realidad virtual simulada con múltiples tableros virtuales en computadora. Los resultados revelaron que agrupar productos en comidas con un pequeño descuento incrementaba la velocidad de los pedidos y el tamaño del pedido total para la mayoría de los sujetos de la investigación. Este problema habría sido muy difícil de estudiar con otro diseño de estudio. Las manipulaciones pueden ser implementadas con mayor facilidad en entornos virtuales comparados con el ambiente real.

Diseños experimentales complejos El capítulo anterior se enfoca en diseños experimentales simples. La mayor parte del análisis se centra en aquellos que manipulan una sola variable. Aquí el enfoque cambia a diseños experimentales más complejos que incluyen múltiples variables experimentales. La mayoría de los experimentos de marketing de laboratorio incluyen diseños experimentales complejos y hasta las pruebas de mercado involucran manipulaciones experimentales múltiples. En el capítulo 22 se examina el análisis estadístico de esos estudios.

Diseño completamente aleatorio Un diseño completamente aleatorio es un diseño experimental que usa un proceso al azar para asignar sujetos a niveles de tratamiento de una variable experimental. La asignación aleatoria de unidades experimentales es el intento del investigador por controlar variables externas al manipular causas potenciales. Un diseño experimental de una variable puede ser convertido a completamente aleatorio siempre que los sujetos sean asignados al azar a un nivel de tratamiento experimental particular. Considere un experimento para examinar los efectos de varios incentivos sobre la tasa de respuesta de una encuesta por correo. Así, la variable experimental es el incentivo. Esto puede ser manipulado a tres niveles de tratamiento: FIGURA 12.4

Experimento que examina el efecto de un incentivo en la tasa de respuesta

NINGÚN INCENTIVO

15 SUJETOS

INCENTIVO DE $1.00

15 SUJETOS

INCENTIVO DE $1.00

15 SUJETOS

TABLA DE RESULTADOS FALSA:

Tratamiento experimental Sin incentivo

Respuestas Observaciones

$1

$1 a beneficencia

3

6

7

15

15

15


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1. Sin incentivo para el grupo control. 2. Incentivo personal de 1 dólar. 3. Incentivo de 1 dólar para beneficencia. Suponga que el marco de prueba está dividido en tres grupos de quince cada uno (n1 + n2 + n3 = 45). Asignar tratamientos aleatorios a grupos es un proceso sencillo. La figura 12.4 ilustra el experimento y proporciona una tabla falsa de resultados hipotéticos. Un proceso de número aleatorio podría ser usado para asignar sujetos a uno de los tres grupos. Suponga que a cada uno de los 45 sujetos se les asigna un número que va del 1 al 45. Si un número al azar es seleccionado (el 12), la persona puede ser asignada al primer grupo, con cada tercera persona después y antes también asignadas al primer grupo (12, 15, 18...45 y 9, 6, 3). El proceso puede ser repetido con los 30 sujetos restantes al seleccionar un número al azar entre el 1 y el 30, y luego designar a cada tercer sujeto. En este punto este punto sólo restan 15 sujetos, los cuales integrarán el tercer grupo. Los 45 sujetos ahora están asignados a uno de los tres grupos. Cada grupo corresponde a uno de los tres niveles de incentivo. Una variable que representa a qué grupo pertenece un sujeto se convierte en la variable independiente. Ésta es medida para cada uno de los grupos de tratamiento con el fin de determinar qué método de respuesta creciente fue el mejor. En este ejemplo, si los resultados son como los indicados en la tabla falsa, la conclusión sería que el incentivo de 1 dólar para beneficencia generaría la tasa de respuesta más alta.

Diseño de bloques aleatorio El diseño de bloque aleatorio es una extensión del diseño completamente aleatorio. Una forma de diseño aleatorio es usada para controlar la variación más externa; sin embargo, el investigador ha identificado una sola variable externa que podría afectar las respuestas de los sujetos de manera sistemática, e intentará aislar los efectos de esta variable única al poner en bloques sus efectos. Una variable de bloques es una variable categórica que se espera que esté asociada con diferentes valores de una variable dependiente para cada grupo. Por ejemplo, el género es una variable de bloques. Se espera que muchas variables dependientes potenciales sean diferentes para hombres y mujeres. Por ejemplo, las mujeres son más conscientes de los precios que los hombres. Así, si un investigador estudia el efecto del precio y el diseño del empaque en la compra, quizá también quiera registrar el género de una persona e incluirlo como una variable explicatoria adicional por encima de las variables experimentales de precio y empaque. El término bloques aleatorios se originó en la investigación agrícola que aplicaba varios niveles de una variable de tratamiento a cada uno de varios bloques de terreno. Diferencias sistemáticas en los rendimientos agrícolas debidos a la calidad de los bloques de tierra pueden ser controladas en el diseño de bloques aleatorios. En la investigación de mercados quizás el investigador desee aislar efectos de bloque, como tamaño de una tienda, ubicación territorial, participación de mercado de la marca de prueba o su competencia principal, niveles de consumo per cápita para una clase de producto, tamaño de la ciudad, etc. Suponga que un fabricante de comida mexicana está considerando dos alternativas de empaque. Los mercadólogos sospechan que la región geográfica podría confundir el experimento. Han identificado tres regiones donde las actitudes hacia la comida mexicana pueden diferir (Midland, Texas; Normal, Illinois, y Nápoles, Florida). En un diseño de bloques aleatorio, cada bloque debe recibir cada nivel de tratamiento. Asignar tratamientos a cada bloque es un proceso aleatorio. En este ejemplo, los dos tratamientos serán asignados de manera aleatoria a diferentes ciudades dentro de cada región. FIGURA 12.5 Diseño de bloque aleatorio

Porcentaje que compra el producto Tratamiento

Montaña

Oeste Central Norte

Empaque A

14.0% (Phoenix)

12.0% (St. Louis)

Empaque B

16.0% (Albuquerque)

15.0% (Kansas City)

Media para las ciudades

15.0%

13.5%

Oeste Central Este

Media para tratamientos

7.0% (Milwaukee)

11.0%

10.0% (Indianapolis)

13.6%

8.5%


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Podrían observarse los resultados de ventas como los de la figura 12.5. La lógica detrás del diseño de bloque aleatorio es similar a la subyacente en la selección de una muestra estratificada, más que aleatoria simple. Al aislar los efectos del bloque, un tipo de variación externo es dividido, resultando en un diseño experimental más eficaz. Esto es así porque el error experimental se reduce con un tamaño de muestra determinado.

Diseños factoriales Suponga que un gerente de marca considera que un experimento que sólo manipula un factor de precios es demasiado limitado porque los cambios de precios tienen que ser comunicados con mucho apoyo promocional. Él sugiere que más de una variable independiente debe ser incorporada en el diseño de la investigación. Aun cuando los experimentos de un solo factor considerados hasta ahora pueden tener una variable específica de bloques y otra confundiendo las fuentes controladas, siguen siendo limitados. Un diseño factorial permite la prueba de los efectos de dos o más tratamientos (factores) en diversos niveles. Recuerde del capítulo anterior que los experimentos producen efectos importantes e interacciones. Los primeros son diferencias (en la variable dependiente) entre los niveles de tratamiento. Las interacciones producen diferencias (en la variable dependiente) entre celdas experimentales basadas en combinaciones de variables. Para explicar más la terminología de los diseños experimentales use el ejemplo de un fabricante de robots de juguete que quiere medir el efecto de diferentes precios y diseños de empaque en las percepciones de calidad del producto por parte de los consumidores. La figura 12.6 indica tres niveles de precio de tratamiento experimental (25, 30 y 35 dólares) y dos niveles de diseño de empaque (rojo y dorado). La tabla muestra que cada combinación de niveles de tratamiento requiere un grupo experimental separado. En este experimento con tres niveles de precios y dos niveles de diseño de empaque hay un diseño factorial 3 x 2 (“léase tres por dos”) porque el primer factor (variable) es variado de tres formas y el segundo factor es variado de dos formas. Un diseño de 3 x 2 requiere seis celdas o seis grupos experimentales (3 x 2 = 6). Si cada uno de los sujetos recibe una combinación de variables experimentales, entonces se usa el término 3 x 2 entre diseño de sujetos para describir el experimento. FIGURA 12.6

Diseño factorial: Robots de juguete

Diseño del empaque Precio

$25 $30 $35

Rojo

Celda 1 Celda 2 Celda 3

Dorado

Celda 4 Celda 5 Celda 6

El número de tratamientos (factores) y el número de niveles de cada tratamiento identifican el diseño factorial. Un diseño 3 × 3 incorpora dos factores, cada uno con tres niveles; un diseño 2 × 2 × 2 tiene tres factores, cada uno con dos niveles. Los tratamientos no necesitan tener el mismo número de niveles; por ejemplo, un diseño factorial 3 × 2 × 4 es posible. La idea importante es que en un experimento factorial cada nivel de tratamiento se combina con otro nivel de tratamiento. Además de la ventaja de investigar dos o más variables independientes simultáneamente, los diseños factoriales permiten a los investigadores medir efectos de interacción. En un experimento 2 × 2 la interacción es el efecto producido por los tratamientos A y B combinados. Si el efecto de un tratamiento difiere a varios niveles del otro tratamiento, la interacción ocurre. Para ilustrar el valor de un diseño factorial, suponga que un investigador compara dos anuncios de revista, y trata de comprobar la credibilidad de los anuncios en una escala de 0 a 100; además quiere considerar el género del lector como factor de bloques. El experimento tiene dos variables independientes: el género y los anuncios. Este experimento factorial de 2 × 2 permite que el experimentador pruebe tres hipótesis. Dos de ellas rinden efectos principales: • El anuncio A es más creíble que el anuncio B. • Los hombres creen más en los anuncios que las mujeres. Sin embargo, la pregunta de investigación primaria puede ocuparse de la hipótesis de interacción:


305

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Una interacción letal no son sólo adictivos; su efecto combinado es mucho más que la suma de sus efectos individuales. Otra forma de plantear el efecto de sinergia es el siguiente: el efecto de un tratamiento difiere dependiendo del nivel del otro; es decir, la reducción en el pulso debido al alcohol difiere dependiendo de si los barbitúricos están en el sistema de una persona o no.

© ICONICA/ GETTY IMAGES

En farmacología el efecto de la interacción es llamado casi siempre un efecto de sinergia.21 Un ejemplo es la combinación letal de píldoras para dormir con barbitúricos y alcohol. Cada uno de ellos es una droga y cada uno reduce el número de latidos del corazón por minuto. Su efecto combinado, sin embargo, es una reducción mucho más severa que la esperada por sus efectos individuales. Estos dos tratamientos

• El anuncio A es más creíble que el anuncio B entre las mujeres, pero el anuncio B es más creíble que el anuncio A entre los hombres. Una calificación alta indica un anuncio más creíble. La figura 12.7 muestra que la calificación de credibilidad media para ambos géneros es de 65. Esto sugiere que no hay un efecto sexual importante. Hombres y mujeres evalúan la credibilidad de los anuncios por igual. El efecto principal para los anuncios indica que el A es más creíble que el B (70 frente a 60) apoyando la primera hipótesis. Sin embargo, si revisa los datos y busca entre los niveles de los factores, se dará cuenta que los hombres encuentran que el anuncio B es más creíble y las mujeres consideran más creíble el A. Éste es un efecto de interacción porque la calificación de credibilidad del factor publicitario difiere en distintos valores de la otra variable independiente, el sexo. Así, la hipótesis de la interacción es apoyada. FIGURA 12.7

Anuncio A

Anuncio B

Hombre

Efectos principales del género

Mujer

Diseño factorial 2 x 2 que ilustra los efectos del género y el contenido del anuncio en la credibilidad

Efectos principales del anuncio

Credibilidad

FIGURA 12.8

Mu

jer

Anuncio A

Hombre

Anuncio B

La figura 12.8 grafica los resultados del experimento de credibilidad. La línea para los hombres representa las dos calificaciones de credibilidad media para los anuncios A y B. La otra línea representa la misma relación para las mujeres. Observe la diferencia entre las pendientes de las dos líneas. Esto también ilustra el apoyo para la interacción del texto del anuncio con el sexo biológico. La diferencia en las pendientes significa que la credibilidad del texto publicitario depende de si un hombre o una mujer está leyendo el anuncio.

Ilustración gráfica de la interacción entre el género y el texto publicitario


306

Diseño de plaza latina El diseño por cuadros latinos intenta controlar o bloquear el efecto de dos o más factores externos que confunden. Se nombra así por la distribución de la tabla que representa el diseño. Una plaza latina es un esquema de clasificación equilibrado de dos vías.22 En la siguiente matriz 3 x 3, cada letra ocurre una sola vez en cada fila y en cada columna. Orden de uso

Sujeto

1

2

3

1

A

B

C

2

B

C

A

3

C

A

B

Las letras A, B y C identifican los tres tratamientos; las filas y columnas señalan los factores que confunden. Por ejemplo, una prueba de sabor podría ser confundida por el orden de la prueba; la primera puede ser mejor que la última. La prueba de sabor también podría ser confundida por gustos individuales del sabor. Para controlar estos factores, cada sujeto es expuesto a cada tratamiento. Si todos los sujetos reciben tres pruebas de sabor y el orden en el que prueban es aleatorio, ni la preferencia individual ni el orden de efectos pueden confundir el experimento; así, el tratamiento puede ser asignado al azar bajo la restricción de equilibrio requerido para la plaza latina. El mismo tipo de equilibrio es necesario para el segundo factor que confunde. El resultado final de este diseño es que cada tratamiento será administrado bajo condiciones que incluyen todos los niveles de los dos factores que confunden. En resumen, el diseño de la plaza latina manipula una variable independiente y controla dos fuentes de variación externas adicionales al restringir la asignación aleatoria respecto de los efectos de fila y columna. Una suposición importante del diseño de la plaza latina es que se espera que los efectos de la interacción sean mínimos o inexistentes. Así, se asume que el primer sujeto no tiene una preferencia fuerte por el primer producto probado y el tercer sujeto no tiene una preferencia fuerte por el último producto probado. Una plaza latina puede tener cualquier número de tratamientos; por ejemplo, la matriz para un experimento de cinco tratamientos es como sigue:

1

2

3

4

5

1

A

B

C

D

E

2

B

C

D

E

A

3

C

D

E

A

B

4

D

E

A

B

C

5

E

A

B

C

D

Observe que esta matriz 5 × 5 requiere 25 celdas. También indica que el número de niveles de tratamiento para confundir el factor 1 y el factor 2 deben ser iguales. Esto puede presentar ciertos problemas. Por ejemplo, suponga que una cadena minorista de abarrotes quiere controlar espacio en los anaqueles y la ciudad donde se vende el producto. La cadena puede estar limitada en su experimento porque sólo comercializa en tres ciudades, pero quiere experimentar con cuatro niveles de altura de los anaqueles. Tener un número de niveles desigual puede ser una desventaja que eliminará el diseño de plaza latina como posibilidad. Una segunda limitación es la suposición de que no hay efecto de interacción. Sin embargo, hacer esta suposición permite el experimento con un número menor de sujetos de los que serían requeridos para un diseño factorial comparable. Como la mayoría de las otras formas de investigación de mercados, la plaza latina también tiene sus desventajas, pero en ciertas situaciones tiene ventajas.


307

Resumen 1. Conocer los conceptos basicos de la prueba de mercado. La prueba de mercado es un procedimiento experimental que presenta la oportunidad de probar un producto nuevo o plan de marketing bajo condiciones realistas. Las pruebas de mercado maximizan la validez externa porque las condiciones se aproximan estrechamente a la realidad. La prueba de mercado proporciona la oportunidad de estimar los resultados de cursos de acción alterna. Las ciudades de mercado de prueba son seleccionadas sobre la base de qué tan bien representan al consumidor del mercado de interés. A menudo, también se usan ciudades de tamaño mediano como mercados de prueba porque es menos costoso que usar una ciudad grande. 2. Reconocer los usos apropiados de la prueba de mercado.

Los usos principales de la prueba de mercado incluyen pronosticar el éxito de un producto recién desarrollado, probar hipótesis acerca de diferentes opciones para los elementos de la mezcla de marketing e identificar debilidades en diseños de productos o estrategias de marketing. En tanto que los primeros dos motivos son por lo común resultados intencionales en cuanto a que son el motivo por el cual se realiza la prueba de mercado en primer término, el último motivo a menudo ocurre cuando los resultados de una prueba de mercado son menos favorables de lo esperado.

3. Listar las ventajas y desventajas de la prueba de mercado.

Las dos principales ventajas de las pruebas de mercado analizadas en el capítulo son el entorno del mundo real y la facilidad de interpretación y comunicación de los resultados. Estas ventajas tienen que ser sopesadas contra varias desventajas clave. Éstas incluyen la gran cantidad de dinero que cuesta realizar una prueba de mercado, el tiempo que toma diseñar, implementar y analizar una prueba de mercado y la pérdida del secreto que se presenta cuando el producto es comercializado públicamente. Una prueba de mercado completa puede costar millones de dólares y tomar más de un año y los competidores conocerán la mayor parte de su pensamiento estratégico.

4. Usar manipulaciones para implementar un diseño experimental completamente aleatorio, un diseño de bloque aleatorio y un diseño experimental factorial. La clave para asignaciones aleatorias es asignar sujetos a celdas experimentales de una forma que extienda las variables

externas de manera uniforme en todas las condiciones.Variables de bloques pueden agregarse a diseños experimentales aleatorios simples para controlar variables categóricas que se espera estén relacionadas con la variable dependiente. Por último, un diseño factorial resulta cuando muchas variables experimentales y/o de bloques son incluidas en un solo modelo. En ambas resultan efectos principales e interacciones. 5. Mostrar resultados experimentales con gráficos.

Los gráficos muestran los efectos principales cuando hay diferencias en la altura de las líneas que conectan puntos que indican una condición de tratamiento experimental. Las interacciones son indicadas cuando las líneas tienen diferentes pendientes.

Términos y conceptos clave Canibalismo Sabotaje del mercado de prueba Penetración del mercado Método de control de la prueba de mercado

Prueba de mercado electrónica Prueba de mercado simulada Prueba de mercado simulada por realidad virtual Diseño completamente aleatorio

Diseño de bloque aleatorio Variable de bloques Diseño factorial Diseño por cuadros latinos

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Por qué una prueba de mercado es considerada un experimento? 2. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la prueba de mercado? 3. Mencione tres usos típicos de las pruebas de mercado. 4. ¿Cuándo es factible realizar una prueba de mercado? ¿Cuándo no lo es? 5. ¿Cuáles de los siguientes productos o estrategias de marketing es probable que sean sometidas a prueba de mercado? Justifique su respuesta. a) Una podadora de césped robot computarizada b) Una línea de raciones de 8 onzas de platos vegetarianos para personas mayores c) Un montacargas

d) Una nueva marca de gotas para los ojos, en especial para personas con ojos color marrón e) Una nueva batidora Kitchen Aid para uso rudo f ) Una campaña de publicidad para hacer que la gente consuma bebida de cola por la mañana

6. Suponga que una nueva pelota de golf es introducida por un fabricante importante. Se le llama “Hi-Ball”. La empresa introduce el producto en cuatro ciudades: Tampa, Florida; Baton Rouge, Louisiana; Fort Worth, Texas, y Minneapolis, Minnesota. Prueban cuatro precios distintos, usando un precio diferente en cada ciudad. También usan cupones en Minneapolis y Fort Worth, pero no en Tampa ni en Baton Rouge. El plan es que la prueba de mercado empiece en septiembre de 2006 y corra hasta diciembre de 2007.

308


a) Critique este diseño de prueba de mercado. b) ¿Cómo puede mejorar el diseño? c) Si este diseño tiene problemas, ¿por qué usaría en ocasiones una empresa un diseño muy parecido a éste? d) ÉTICA ¿En qué forma podría un competidor sabotear esta prueba de mercado? e) ¿Cuánto tiempo deberían durar los periodos de prueba de mercado para las pelotas de golf?

7. ¿Cuáles son las seis ciudades populares en Estados Unidos usadas como mercados de prueba? ¿Qué las hace

populares? ¿Hay algo que se le pueda llamar una mala ciudad como mercado de prueba? 8. ¿Cuál es la diferencia entre la prueba de mercado estándar y una prueba de mercado controlada? 9. Cómo se proyectan los resultados de una prueba de mercado a nivel nacional? ¿Qué problemas surgen al hacer tales proyecciones? ¿Qué factores son importantes al seleccionar mercados de prueba? 10. ¿Qué ventajas tiene la prueba de mercado simulada sobre la prueba de mercado tradicional? ¿Qué limitaciones tiene?


RED Use el Wilson Businness Index o un mecanismo de búsqueda en bibliotecas para encontrar artículos sobre “mercados de prueba”. Lea un par de ellos y prepare un informe breve. 2. En un diseño factorial de 2 × 2, hay ocho patrones de textos posibles. Asuma que la variable independiente A y la variable independiente B tienen efectos principales significativos, pero no hay interacción entre ellas. Otra combinación podría ser ningún efecto de la variable A, pero un efecto significativo en la variable B con un efecto de

interacción entre ellas. Diagrame cada uno de estos ocho efectos posibles. 3. ÉTICA Un fabricante de enjuague bucal se entera de que un competidor está haciendo pruebas de mercado de un enjuague con sabor a limón en la ciudad de Arizona. El departamento de investigación de mercados de la empresa competidora recibe instrucciones de leer los resultados de la prueba de mercado y se pide al gerente de marketing que reduzca el precio de la marca de la empresa para alterar la prueba de mercado. ¿Es esto ético?

Caso 12.1 Buenos Chiles Rellenos Micke Gavagan y Kathy Parker revisaban sus planes de prueba de mercado para un nuevo artículo, chiles rellenos congelados para horno de microondas. Los chiles rellenos, un platillo tradicional mexicano son chiles poblanos asados rellenos de queso y cubiertos con harina y huevo batido. La idea de desarrollar una comida con chiles rellenos para el microondas surgió de Parker, gerente de desarrollo de nuevos productos, un día después de cenar en un restaurante mexicano donde disfrutó el platillo. Pensó que la comida mexicana es muy agradable y que los adultos deben comerla con mayor frecuencia. Por supuesto, trabajar para una compañía de productos de abarrote ayudó a dirigir sus pensamientos hacia el platillo congelado. El producto pasó las etapas de concepto y ahora estaba listo para el paso grande. Parker quería probarlo ya fuera en Cedar Rapits, Iowa, o en Eau Claire, Wisconsin. Gavagan comentó: “vayamos a Texas. Allí adoran la comida mexicana. Si le va bien allá saldrá adelante en cualquier parte. Si

estuviéramos probando una sopa nueva Eau Claire estaría bien. Los hábitos alimenticios del país cambian muy lentamente. Un mercado conservador como ése sería muy bueno para la sopa, pero no para nuestro nuevo platillo mexicano. Debemos probarlo en Wichita Falls, Texas”.

Preguntas 1. ¿Qué factores deben considerarse al seleccionar un mercado de prueba? ¿Hay consideraciones demográficas especiales para este producto? 2. ¿Dónde podría encontrar información demográfica y de venta minorista sobre las tres ubicaciones que se consideran como mercados de prueba? Encuentre alguna información acerca de estos mercados que ayudaría a determinar qué área debe usarse como mercado de prueba. 3. ¿Qué mercado de prueba debería seleccionar la empresa?

Parte 4

AN © BR

CTU D X PI

RES/

JUPITE

G R IMA

ES

Conceptos de Medición

CAPÍTULO 13 Medición CAPÍTULO 14 Medición de la actitud CAPÍTULO 15 Diseño de cuestionario APÉNDICE 15A Redacción de preguntas y escalas de medición para temas de investigación comunes

S L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

U

N

MEDICIÓN

P A

CAPÍTULO 13 Al concluir el estudio de este capítulo, usted será capaz de: 1. 2. 3. 4. 5.

Determinar qué es necesario medir para abordar una pregunta o una hipótesis de investigación. Distinguir los niveles de medición a escala. Saber cómo configurar un índice o medición compuesta. Enumerar los tres criterios para una buena medición. Hacer una evaluación básica de la confiabilidad y validez de la escala.

©A SSO CIAT ED P RES S/ A P

Semblanza del capítulo: “¿Importa el dinero?” Griff Mitchell es el vicepresidente de administración de relaciones con el cliente (CRM) para uno de los proveedores más grandes del mundo de equipo pesado industrial. En esta función supervisa todas las operaciones de ventas y servicios. Este año, por primera vez, la empresa ha decidido llevar a cabo un proceso de evaluación de todos los empleados, que permitirá una calificación general. Griff sabe que será una tarea difícil por muchas razones, y una de ellas, no la de menor importancia, es que supervisa a más de 1 000 empleados en todo el mundo. La calificación se utilizará para elegir a quienes tienen un mejor desempeño. Esos empleados e recibirán un reconocimiento durante la convención anual de la empresa. Las cl clasifi caciones también servirán para identificar a los que tienen un d desempeño inferior a 20 por ciento. Los nombres se anotarán e una lista de empleados a prueba, con metas en específicas orientadas al mejoramiento, que deberán cumplir en el transcurso de 12 meses, o de lo contrario los despedirán. Griff en realidad se siente estresado cuando trata de definir el proceso de evaluación del desempeño. La pregunta clave de Griff es: ¿qué es el desempeño? Aun cuando ahora a menudo se hace referencia a ellos como empleados CRM, por tradición han sido parte del equipo de ventas. Griff convoca a una reunión de gerentes senior de CRM para discutir cómo se deben tomar las decisiones de evaluación. Un gerente argumenta que el volumen de ventas debe ser el único criterio. Cree que “las cifras de ventas proporcionan una medición del desempeño objetiva, que facilitarán la tarea y que son difíciles de refutar”. Otro replica que durante los últimos 22 años, él simplemente ha utilizado su opinión del desempeño de cada empleado para asignarlo a uno de tres grupos: desempeño superior, buen desempeño y desempeño inferior. “Pienso en con quién es fácil trabajar y no causa muchos problemas. Me ha dado resultado durante 22 años ¿por qué no debería resultar ahora?” Otro responde escueto: “¡Es el margen! ¡Es el margen! ¡No me interesa el volumen de ventas; quiero que mis empleados vendan cosas que mejoren las utilidades de la división!” Uno de los nuevos gerentes permanece sentado en silencio durante la mayor parte de la reunión y al final se arma de valor para decir: “¿No somos CRM? Eso significa que el desempeño no debe estar vinculado a las ventas, las utilidades o la conveniencia, sino que se debe basar en lo bien que un vendedor desarrolla y mantiene buenas relaciones con los clientes. ¡De manera que deberíamos ver qué tan satisfechos se sienten los clientes asignados al empleado y utilizar ese criterio en el proceso de evaluación!” Después de esto, la reunión se desintegra en un enfrentamiento de gritos, debido a que cada gerente cree que las ideas de los demás son incorrectas.

Capítulo 13. Medición

311

Griff se siente como si hubiera vuelto al punto de partida. “¿Cómo puedo estar seguro de que tengo una medición del desempeño válida, de manera que tratemos con justicia a todo nuestro personal?” Entonces decide solicitar la opinión de una amiga de muchos años que se dedica al negocio de la investigación, Robin Donald. Ella sugiere que tal vez será necesario un proyecto de investigación para definir una medición confiable y válida. También menciona el hecho de que debido a que se va a considerar a los empleados de todo el mundo, ¡la medición deberá mantener su confiabilidad y validez en dondequiera que se utilice! Griff conviene en el proyecto. También se siente bien al permitir que alguien ajeno a la empresa desarrolle la medición.

¿Qué se mide? No todos los cocineros o chefs necesitan seguir una receta para crear un excelente platillo, pero la mayoría de los chefs aficionados encuentran que les resulta muy útil. Observe la figura 13.1. La receta muestra los ingredientes que pueden producir un suculento platillo de pollo. Sin embargo, numerosos lectores, incluso aquellos con cierta habilidad para cocinar, pueden experimentar alguna dificultad cuando la siguen. ¿Por qué? En primer lugar, muchos tienen dificultad para traducir todos los términos en francés. En segundo, incluso cuando lo logran, les puede resultar difícil saber cuáles son exactamente las cantidades de cada ingrediente que se deben incluir. ¿Cuántos podrían tratar fácilmente con las diferentes medidas de ingredientes listados? ¿Qué tanto son 50 ml? ¿Qué es 454 gramos? ¿Cuánto es una pizca? ¿Puedo usar mis utensilios de medir normales? FIGURA 13.1 Hay más de una forma de medir los ingredientes

(a) Recette de la jour

Poitrine de Poulet Farine Tout Usage De Poudre Dáil De Poudre Dóignon De Sel Blancs dóeuf De Lait Écrémé De le Poivre Rouge Crackers (Tout Crounche)


454 g 50 ml 2 ml 2 ml 1 ml 2 50 ml Pincée 36

(b) Dogtes de Poulet Faibles avec Crackers

312

Parte 4. Conceptos de medición

Si trata de seguir la receta, comprenderá que las cosas comunes como los pesos y las cantidades se pueden medir en múltiples formas. Si se comete un error al medir algo, el platillo se arruina. Así como en las artes culinarias, los conceptos de negocios y marketing a menudo se pueden medir en más de una forma. Además, los investigadores con frecuencia deben utilizar herramientas de medición imperfectas. Cuando un concepto se mide mal, es probable que la “receta” sea un desastre. Sólo que en este caso, en vez de un platillo arruinado, la “receta” es una decisión de negocios que se toma de manera errónea. La semblanza del capítulo describe una situación en la cual Griff debe desarrollar una “receta” para distinguir a los empleados con base en su desempeño en el trabajo. Antes de que se pueda definir el proceso de medición, él siempre deberá decidir con exactitud qué es lo que se necesita producir. En este caso, el resultado debería ser una medición válida del desempeño en el trabajo. A partir de la exposición de la decisión, las preguntas de investigación y las hipótesis correspondientes es posible decidir qué conceptos es necesario medir en un proyecto determinado. La medición es el proceso de describir alguna propiedad de un fenómeno de interés; por lo común se asignan números en forma confiable y válida, ya que transmiten la información acerca de la propiedad que se mide. Cuando se utilizan números, el investigador debe tener una regla para aasignarlos a una observación, de modo que proporcione una descripción exacta. La medición se puede ilustrar si piensa en la forma en que los profesores asignan las calificaciones de los estudiantes. Una calificación representa su desempeño en clase. Aquellos con un desempeño superior deben recibir una calificación más alta que los estudiantes con un desempeño inferior. Incluso el concepto, en apariencia sencillo, del desempeño de un estudiante, se mide de diferentes formas. Considere las siguientes opciones: 1. A un estudiante se le puede asignar una letra correspondiente a su desempeño: a) A—Representa un desempeño excelente. b) B—Representa un buen desempeño. c) C—Representa un desempeño promedio. d) D—Representa un mal desempeño. e) E—Representa un desempeño reprobado. 2. También se le puede asignar un número del 1 al 20: a) 20 —Representa un desempeño sobresaliente. b) 11-20—Representa diferentes grados de desempeño para aprobar. c) Más abajo de 11—Desempeño reprobado. 3. O se le puede asignar un número correspondiente a un porcentaje en la escala de desempeño: a) 100 por ciento—Representa una calificación perfecta.Todas las tareas se desempeñaron en la forma correcta. b) 60-99 por ciento—Representa diferentes grados de desempeño aprobado, y cada número representa la proporción de trabajo correcto. c) 0-59 por ciento—Representa un desempeño reprobado, pero todavía captura una proporción de trabajo correcto. 4. Otra forma es asignarle una de dos letras correspondientes al desempeño: a) A—Representa una calificación de aprobado. b) R—Representa una calificación de reprobado. En realidad, esto no es muy diferente para un gerente que le debe asignar calificaciones de desempeño a los empleados. En cada caso, los estudiantes con diferentes calificaciones se distinguen en alguna forma. Sin embargo, algunas escalas pueden distinguirlos mejor. Cada escala también tiene el potencial de producir un error o alguna falta de validez. La figura 13.2 ilustra una aplicación común de la medición. A menudo, los profesores utilizan una escala de porcentajes durante todo el semestre y después asignan una calificación en letras para el desempeño general de un estudiante. ¿Esto produce problemas de medición? Considere a dos alumnos que tienen calificaciones con porcentaje de 79.4 y 70. El resultado más probable cuando esas calificaciones se traducen a “calificaciones en letras” es que cada uno de ellos obtenga una C (el despliegue más común de 10 puntos daría una gama de 70-80 por ciento para una C). Añada a un tercer estudiante que termina con un porcentaje promedio de 69 y a un cuarto que termina con un porcentaje promedio de 79.9.


313 FIGURA 13.2

Estudiante

Calificación de porcentaje

Diferencia del siguiente estudiante con un desempeño más alto

Calificación en letras

1

79.4%

0.5%

C

2

70%

9.4%

C

3

69%

1%

D

4

79.9%

NA

B

¿A cuáles de los estudiantes les hace más felices este método? Los dos primeros obtienen la misma calificación aun cuando sus calificaciones difieren 9.4 por ciento. El tercer estudiante obtiene una evaluación más baja (D) que el segundo, aun cuando sus calificaciones en porcentaje sólo tienen una diferencia de 1 por ciento. El cuarto estudiante, que tiene una calificación sólo 0.5 por ciento más alta que el primero, obtendría una B. Por consiguiente, el sistema de medición (calificación final) sugiere que el cuarto estudiante superó el desempeño del primero (si 79.9 se redondea a 80; B frente a C), pero el primer estudiante no superó el desempeño del segundo (cada uno obtiene una C), aun cuando el primero y el segundo tienen la diferencia más grande de porcentajes en las calificaciones. Es fácil demostrar que existe un error en este sistema de medición. Todas las mediciones, en particular en las ciencias sociales, contienen errores. Los investigadores, si desean representar los conceptos en forma veraz, deben asegurarse de que las mediciones utilizadas, si no son perfectas, al menos sean lo bastante precisas para producir conclusiones correctas. Por último, la investigación y la medición están íntimamente vinculadas.

Conceptos Un investigador debe saber qué va a medir antes de saber cómo medirlo. El proceso de definición del problema tiene que sugerir los conceptos que se van a medir. Piense en un concepto como una idea generalizada que representa algo con significado. Los conceptos tales como edad, sexo, educación y número de hijos son propiedades relativamente concretas, presentan pocos problemas, ya sea en su definición o medición. Otros conceptos son más abstractos: lealtad, personalidad, poder del canal, confianza, cultura corporativa, satisfacción del cliente, valor, etc., son más difíciles, tanto para definirlos como para medirlos. Por ejemplo, la lealtad se ha medido como una combinación de participación del cliente –la proporción de las compras que hace una persona de cierta marca/tienda– y compromiso –o el grado hasta el cual un cliente sacrificará por hacer negocios con una marca/tienda.1 El primer componente es una medición conductual y el segundo es de actitud.

Definiciones operacionales Los investigadores miden los conceptos mediante un proceso conocido como operacionalización, con el cual se identifican las escalas que corresponden a la varianza en el concepto. Las escalas, lo mismo

¿Hay algunos problemas de validez con esta medición?


314

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Medición del impacto de Yahoo!

© SUSAN VAN ETTEN

Con anterioridad se le presentó el concepto de métrica de marketing. Toda la idea detrás de ese concepto es la medición de las características clave que indican de alguna forma el desempeño del negocio. En Estados Unidos se gastan miles de millones de dólares en publicidad en Internet y esas cifras aumentan cada año. En 2007 se gastarán 15 000 millones de dólares. ¿Tiene eso sentido? Aun cuando la publicidad y la promoción en Internet apenas tienen más de una década, la mayoría de las empresas se esfuerza por encontrar formas de medir la efectividad de un anuncio colocado en una página web. La pregunta clave es: “¿cuál es el impacto de un anuncio en Internet?” Las empresas parecen tener la mirada fija en las ventas como una medición del impacto. Sin embargo, al hacerlo así pasan por alto otras formas en las cuales tiene impacto un anuncio, como cambio de actitudes o creación de conciencia. Las empresas como Yahoo!, Google y Ask

tratan de sustentar sus índices de publicidad en el “impacto”. Marketing Management Analytics es una firma de investigación ubicada en Wilton, Connecticut, que pronto ofrecerá servicios de investigación a los anunciantes (mediante el pago de una tarifa) para medir el impacto de los anuncios en Internet. Esa investigación examinará qué sucede cuando alguien da un clic en un anuncio. ¿El anuncio conduce a una venta o a una de las metas de negocios que lo motivaron? Una medición confiable y válida de Internet y su efectividad implicarán aspectos que evalúan tanto la conducta en línea (como dar clic a lo largo de los datos y qué trayectoria siguen las personas una vez que pulsan en un anuncio) y la conducta fuera de línea (si los consumidores que llegan a las tiendas atribuyen sus compras a un promocional en Internet). Cuando los anuncios confirmen su éxito, las empresas en realidad irán a Yahoo! Fuentes: Aaron, Patrick O. (2005), “Yahoo to Track Impact of Internet Ads”, Wall Street Journal, 15 de diciembre, p. B4; Marketing Management Analytics, Inc. (2005), “Yahoo! and MMA to Offer Measurement Service to Enable Marketers to Optimize Advertising Spending Across Media”, comunicado de prensa (16/12), bizyahoo.com/prnews.

que una báscula que usted puede utilizar para verificar su peso, proporcionan una gama de valores que corresponden al concepto que se mide. En otras palabras, las escalas ofrecen reglas de correspondencia, las cuales indican que cierto valor en una escala corresponde a algún valor real de un concepto. Es de esperar que lo hagan en una forma veraz. El siguiente es un ejemplo de una regla de correspondencia:“Asigne los números del 1 al 7 a los individuos conforme a qué tanta confianza tiene esa persona en un representante de ventas. Si el representante de ventas es totalmente digno de confianza, asigne un 7. Si es totalmente indigno de confianza, asigne el número 1.”

VARIABLES AL PUNTO No todo lo que se puede contar cuenta, y no todo lo que cuenta se puede contar. -Albert Einstein

Los investigadores utilizan la varianza en los conceptos para hacer diagnósticos. Por consiguiente, cuando se definieron las variables en un capítulo anterior, se sugirió que las variables capturan diferentes valores del concepto. Las escalas capturan la varianza en los conceptos y, como tales, las escalas le proporcionan variables al investigador. De manera que, para propósitos prácticos, una vez que se ha iniciado un proyecto de investigación, hay muy poca diferencia entre un concepto y una variable. Considere la siguiente hipótesis: H1: La experiencia se relaciona de manera positiva con el desempeño en el trabajo. La hipótesis implica una relación entre dos variables: experiencia y desempeño en el trabajo. Las variables capturan la varianza en los conceptos de experiencia y desempeño en el trabajo. Un empleado puede tener 15 años de experiencia y un desempeño superior. Otro quizás tenga 10 y un buen desempeño. La escala para medir la experiencia es muy sencilla en este caso, y simplemente implicaría proporcionar el número de años que un empleado ha estado con la empresa. El desempeño en el trabajo se captura mediante una escala en la cual un supervisor asigna al empleado a una categoría, como se describe en la semblanza.

CONSTRUCTOS En ocasiones una sola variable no captura un concepto. La utilización de múltiples variables para medir un concepto proporciona un informe más completo de lo que podría hacer cualquier variable individual. Incluso en las ciencias físicas se utilizan mediciones múltiples para estar seguros de que se ha obtenido una representación exacta. En las ciencias sociales muchos conceptos se miden con múltiples aproximaciones.


315

FIGURA 13.3 Escepticismo ante los medios: una definición operacional

Concepto Escepticismo ante los medios

Definición conceptual

Definición operacional

El escepticismo ante los medios es el grado hasta el cual los individuos se muestran escépticos acerca de la realidad presentada en los medios masivos. Éste varía entre los individuos, desde quienes se muestran un tanto escépticos y aceptan la mayor parte de lo que ven y escuchan en los medios, hasta aquellos que ignoran del todo los hechos, valores y descripción de la realidad, y se muestran incrédulos.

Favor de indicar qué tan cierta es cada declaración acerca de los medios: ¿es muy cierta, no muy cierta, o no es cierta en lo más mínimo? 1. El programa no fue muy fiel en su descripción del problema. 2. La mayor parte de la historia se escenificó para propósitos de entretenimiento. 3. La presentación se hizo con parcialidad y fue injusta. 4. Creo que la historia fue justa e imparcial. 5. Creo que los hechos importantes se dejaron fuera de la historia en forma deliberada. Los aspectos individuales se calificaron en una escala de cuatro puntos, con valores del 1 al 4; las calificaciones más altas representaban el mayor escepticismo. El escepticismo de los medios se define como la suma de esas cinco calificaciones.

Fuente: Michael D. Cozzens y Noshir S. Contractor, “The Effects of Conflicting Information on Media Skepticism”, Communications Research, agosto de 1987, pp. 437-451.

Un constructo es un término que se utiliza para los conceptos que se miden con múltiples variables. Por ejemplo, cuando un investigador de mercados desea medir la orientación al cliente de un vendedor, utiliza distintas variables como las siguientes, cada una capturada en una escala de 1-5: 1. Ofrezco el producto más adecuado para el problema de un cliente. 2. Un buen empleado debe tener en mente lo que más le conviene al cliente. 3. Trato de averiguar qué clase de producto será el más útil para un cliente.2 Los constructos son muy útiles en la operacionalización de un concepto. Una definición operacional es como un manual de instrucciones o una receta. Incluso la veracidad de una declaración como “A Gastón Gourmet le agrada el pastel de limón”, depende de la receta. Diferentes instrucciones conducen a diferentes resultados.3 Una investigación operacional le indica al investigador: “Haga esto y aquello y de tal o cual forma.”4 La figura 13.3 presenta una definición de un concepto y una definición operacional de un estudio de un constructo llamado escepticismo ante los medios.

Niveles de la escala de medición Los investigadores de mercados utilizan muchas escalas o sistemas de números. No todas las escalas capturan la misma intensidad en una medición y no todos los conceptos requieren una medición intensa. Por tradición se considera que el nivel de escala de medición es importante, debido a que determina las comparaciones matemáticas permitidas. Los cuatro niveles o tipos de escala de medición son nominal, ordinal, de intervalo y de razón. Cada uno le ofrece al investigador un poder progresivo para analizar y comprobar la validez de una escala.


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Escala nominal

© BRIAN KERSEY/ UPI/ LANDOV

La escala nominal representa el nivel de medición más elemental. En una escala nominal se le asigna un valor a un objeto para propósitos de identificación o de clasificación. El valor puede ser, pero no tiene que ser, un número, debido a que no se representa ninguna cantidad. En este sentido, una escala nominal es cualitativa. Las escalas nominales son de extrema utilidad, aun cuando se consideren elementales. Los investigadores de mercados las utilizan con mucha frecuencia. Por ejemplo, suponga que Barq’s Root Beer experimenta con tres tipos de edulcorantes: azúcar de caña, jarabe de maíz y fructuosa. A los investigadores les gustaría que el experimento fuera a ciegas, de manera que cuando le pidan a los sujetos que prueben una de las tres bebidas refrescantes, estén clasificadas como A, B y C, no como de azúcar de caña, jarabe de maíz y fructuosa. La escala nominal es arbitraria en el sentido de que cada clasificación se asigna a cualquiera de las categorías, sin introducir errores: en el ejemplo de las bebidas refrescantes, el investigador le puede asignar la letra C a cualquiera de las tres opciones, sin perjudicar la validez de la escala; también podría utilizar números en vez de letras, con la misma facilidad. De ser así, el azúcar de caña, el jarabe de maíz o la fructuosa se podrían identificar con los números 1, 2 y 3, respectivamente, o incluso 534, 26 y 2010. Cada serie de números es igual de válida, debido a que éstos no representan diferentes cantidades. Sólo identifican el tipo de edulcorante. Todo el tiempo aparecen los sistemas de numeración nominal. Usted identifica a Brett Favre en el campo de futbol americano por el número de su jersey. ¿Cuál es su número? Las terminales de los aeropuertos se identifican con un sistema de numeración nominal. En el aeropuerto de Atlanta, un viajero que va a salir debe pasar por las terminales T, A, B, C y D, por orden, antes de llegar a una puerta de salida internacional en la terminal E. Los Los atletas utilizan números nominales en sus jerseys. números de los autobuses escolares son nominales, en el sentido de que simplemente identifican un autobús. Los de las escuelas elementales en ocasiones utilizan tanto un número como una designación animal para ayudar a los niños a abordar la unidad correcta, de manera que el autobús número “8” también puede ser el autobús “tigre”. El primer dibujo en la figura 13.4 representa al número 7 en los colores de un caballo. Es una clasificación para permitir que los apostadores y aficionados a las carreras identifiquen a su favorito. La asignación de un 7 a ese caballo no significa que sea el séptimo más rápido, el séptimo más grande o cualquier otro significado. ¡Pero el 7 le hace saber si ganó o perdió su apuesta! La figura 13.5 muestra algunas de las escalas nominales que utilizan los investigadores de mercados. Las propiedades de la escala nominal significan el sistema de numeración que identifica las cosas.

Escala ordinal Las escalas ordinales tienen propiedades nominales, pero también permiten que las cosas se dispongan con base en qué tantos atributos del concepto poseen. En otras palabras, una escala nominal es clasificatoria.


317 FIGURA 13.4

Las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón proporcionan diferente información

7

Nominal Número 7

5

Ordinal

6

3 2 Llegar en tercer lugar Llegar entre los tres primeros 5

7

1 Ganador 6

7

Intervalo 20 segundos

1 segundo

Ganador

40 a 1, apuesta arriesgada, paga $80

Razón

$2

Cuando un profesor le asigna una A, B, C, D o F a un estudiante al final del semestre, está utilizando una escala ordinal. A menudo se le indica a los participantes en una investigación que las cosas se deben ordenar por jerarquía con base en sus preferencias. De manera que la preferencia es el concepto y la escala ordinal menciona las opciones, desde la más hasta la menos preferida, o viceversa. En este sentido, las escalas ordinales en cierta forma son arbitrarias, pero no tanto como una escala nominal. Es posible calificar cinco objetos del 1 al 5 (desde el menos hasta el más preferido) o del 1 al 5 (desde el más hasta el menos preferido), sin ninguna pérdida del significado. Cuando los profesores de negocios se toman algún tiempo para asistir al hipódromo, incluso ellos saben que cuando un caballo termina en la posición de “llegar en tercer lugar” ha terminado después del caballo “ganador” y de los que llegan “entre los tres primeros” (véase el dibujo en la figura 13.4). El orden de la terminación se representa con exactitud mediante una escala ordinal con una regla de números ordenados: • Asignar 1 a la posición “de ganador”. • Asignar 2 a la posición de “llegar entre los tres primeros”. • Asignar 3 a la posición de “llegar en tercer lugar”. Tal vez el caballo ganador derrotó al que llegó entre los tres primeros por una nariz, pero el caballo que llegó entre los tres primeros derrotó al que llegó en tercer lugar por 20 segundos. La escala ordinal no dice cuánto ganó un caballo, pero es lo bastante buena para permitir que alguien se entere del resultado de una apuesta. Las escalas ordinales típicas en la investigación de mercados le piden a los participantes que califiquen las marcas, empresas y otras cosas por el estilo como excelentes, buenas, regulares o malas. Los investigadores saben que excelente es mejor que bueno, pero no saben por cuánto.


© SUSAN VAN ETTEN

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Sin escalas nominales, ¿cómo sabría usted a qué terminal dirigirse en este aeropuerto?

Escala de intervalo Las escalas de intervalo tienen propiedades tanto nominales como ordinales, pero también capturan la información acerca de las diferencias en las cantidades de un concepto. De manera que un gerente de ventas no sólo sabe que cierto vendedor superó el desempeño de un colega, sino que también sabe por cuánto. Si un profesor asigna calificaciones a los exámenes mediante un sistema que varía de 1 al 20, la escala no sólo representa el hecho de que un estudiante con una calificación de 16 superó el desempeño de otro con 12, sino que la escala muestra por cuánto (4). El tercer dibujo en la figura 13.4 representa una carrera de caballos en la que el caballo ganador le lleva un segundo de ventaja al que va en los tres primeros lugares, que le lleva 20 segundos de ventaja al que va en tercer lugar. Los caballos no sólo se identifican por el orden de llegada a la meta, sino que también se sabe cuál es la diferencia entre el desempeño de cada uno. De manera que los caballos número 7 y número 6 tuvieron un desempeño similar, pero el número 5 no se desempeñó tan bien. El ejemplo clásico de una escala de intervalo es la escala Fahrenheit de temperatura. Considere el siguiente clima: • El 6 de junio la temperatura era de 80 °F. • El 7 de diciembre la temperatura era de 40 °F. La escala Fahrenheit de intervalo permite saber que el 7 de diciembre la temperatura era 40° más fría que la del 6 de junio. Pero no es posible concluir que el 7 de diciembre hacía el doble de frío que el 6 de junio. Aun cuando de hecho el número 80 es el doble de 40, debe recordarse que éste es un sistema de escala. En este caso, la escala no es icónica, lo que significa que no representa exactamente algún fenómeno. Esas temperaturas se pueden convertir a la escala Celsius más común. Entonces resultaría lo siguiente: • El 6 de junio la temperatura era de 26.7 °C. • El 7 de diciembre la temperatura era de 4.4 °C.


Obvio, ahora puede ver que el 7 de diciembre no hacía el doble de frío que el 6 de junio, sino que la temperatura era de 40 °F, o 22.3 °C más fría, dependiendo del termómetro. Las escalas de intervalo son muy útiles debido a que capturan las cantidades relativas en forma de distancias entre las observaciones. Sin importar qué termómetro se utilice, el 7 de diciembre hacía más frío que el 6 de junio.

Escala de razón o relación Las escalas de razón o relación representan la forma más alta de medición, en el sentido de que tienen todas las propiedades de las escalas de intervalo, con el atributo adicional de que representan cantidades absolutas. Las escalas de intervalo sólo representan un significado relativo, mientras que las de razón representan un significado absoluto. En otras palabras, las escalas de razón proporcionan una medición icónica. Por consiguiente, cero tiene un significado en el sentido de que representa la ausencia de algún concepto. Un cero absoluto es una característica interpretativa para la determinación entre las escalas de razón y de intervalo. Por ejemplo, el dinero es una forma de medir el valor económico. Considere los siguientes artículos ofrecidos a la venta en una subasta en línea: • • • •

Reloj de bolsillo antiguo, de alrededor de 1910 —se vendió en $50. Reloj auténtico Black Forest de cucú —se vendió en $75. Reloj pulsera Elgin antiguo, chapeado en oro, de alrededor de 1950 —se vendió en $100. Reloj digital “antiguo” de 1970 —no se vendió y nadie se lo llevó ni gratis.

Las conclusiones ordinales son que el reloj cucú valía más que el reloj de bolsillo y que el de pulsera valía más que el cucú, y que los tres valían más que el reloj digital de 1970. Una conclusión de intervalo sería que el cucú valía $25 más que el reloj de bolsillo. También puede concluir que el de pulsera valía el doble del reloj de bolsillo, y que el reloj de 1970 no valía nada (precio de venta = $0.00). Las dos últimas conclusiones son posibles debido a que el precio en dinero representa una escala de razón. Las temperaturas también se pueden capturar con una escala de razón. La escala Kelvin empieza en 0 K, correspondiente a -273.2° en la escala Celsius (una escala de intervalo). Esta temperatura se conoce como cero absoluto. En 0 K la energía cinética de los átomos en una molécula de agua se aproxima a 0, lo que significa que se están moviendo tan lento como es posible. Esa es la temperatura más fría que puede tener el agua, debido a que no hay forma de lograr que las moléculas se muevan con más lentitud (nunca se detienen del todo). De manera que, de hecho, 0 K tiene un significado absoluto. Cuando un gerente asigna una comisión por desempeño con base en la cantidad de ventas producidas, la bonificación se basa en una escala de razón. Cero tiene un significado absoluto, ¡en particular si usted no recibe una bonificación! Griff podría decidir que utilizará una medición de la razón de ventas para calificar el desempeño de la división de CRM. Eso sólo sería válido si el desempeño fuera en realidad igual a las ventas.

Análisis matemático y estadístico de las escalas Aun cuando es cierto que se pueden hacer operaciones matemáticas con números de las escalas nominales, el resultado no tiene mucho significado. Por ejemplo, si una escuela hace operaciones matemáticas con los números nominales del autobús escolar, encontrará que el número promedio del mismo es 77.7, con una desviación estándar de 20.5. ¿Eso ayudará a utilizar los autobuses con mayor eficiencia, o a asignar mejor sus rutas? Con seguridad no. Por consiguiente, aun cuando sea posible colocar números en las fórmulas y hacer cálculos con casi cualesquiera números, el investigador necesita conocer el significado detrás de los guarismos antes de poder llegar a conclusiones útiles.5

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Extravagancias del futbol americano

© DAVE KAUP/ CORBIS

Durante décadas el tema de si ciertas propiedades matemáticas se pueden manejar con ciertos tipos de escala ha sido objeto de debates en la literatura de las ciencias sociales. Un famoso perito en estadística utilizaba una divertida parábola acerca de una extravagancia del futbol americano para aclarar muy bien este punto. La historia es más o menos como sigue: Un entrenador de futbol americano compró una máquina que asignaba de forma automática y al azar (0 al 99) los números para los jerseys de los jugadores de futbol americano de la escuela. De manera que, a lo largo de los años, todos los números se debían utilizar igualmente. Al asignar los números al azar de esta manera, no se trataba de forma diferente a ningún jugador, debido a que ninguno podía elegir su número favorito. Simplemente, todos obtenían los que la máquina emitía. El profesor Aaron Urd, naturalmente curioso respecto de cualquier cosa que tuviera algo qué ver con números, comenzó a sospechar que los jugadores de futbol americano habían estado manipulando en secreto la máquina para que seleccionara sus números preferidos. Pensaba que el futbol americano no tenía cabida en la escuela y le habría fascinado demostrar lo inescrupulosos que eran en realidad los jugadores, ¡nada menos que robando números! Sin embargo, el profesor Urd tenía un problema. Los números del futbol americano son nominales; ¡lo único que hacen es identificar! Por consiguiente, como lo sabían todos los buenos peritos en estadística, no es posible calcular promedios con números nominales. De hecho, todo lo que se puede hacer es contarlos. Este problema atormentó al profesor Urd durante años.

AL PUNTO Cuando usted puede medir aquello de lo que está hablando y expresarlo en números, es que sabe algo de eso. -William Thompson Lord Kelvin

Deseaba con desesperación poner a prueba su hipótesis acerca del robo de números de futbol americano. Con frecuencia ingresó los números a una hoja de cálculo, pero no lograba sumarlos, multiplicarlos o dividirlos. ¡Simplemente eso no resultaba! Un otoño, Alec Smart, un tackle defensivo estelar, escribió una composición de examen para el profesor Aaron Urd titulada: “Un tratamiento estadístico del sistema de numeración del equipo de futbol americano.” Alec, que no era el estudiante más brillante, faltó el día en que el profesor les enseñó que no era posible hacer aritmética con números nominales. De manera que calculó toda clase de estadísticas con datos de los últimos 10 años de los números que usaban los jugadores. Entre ellos, mostró que el número promedio durante esos años era 40.1. El profesor Aaron Urd estaba en conflicto con ese resultado. ¿Cómo era posible? Si los números se asignaban al azar, ¿la respuesta no debería ser 50? Eso debería confirmar sus sospechas acerca del robo de números. ¡Pero incluso el hecho de pensar en eso lo perturbaba, porque significaba que su cerebro estaba calculando sin intención el promedio de los números nominales! Pocos días después, Alec se presentó en la oficina del profesor Urd para recoger su examen (por supuesto, después de las horas de oficina), quien le dio la noticia: “Le asigné una calificación de reprobado, señor Smart”. ¡Los números de los jerseys de futbol americano son nominales! ¿No sabe que no es posible obtener el promedio de números nominales? Alec se quedó pensando un momento, y después respondió: “Profesor Urd, los números no saben de dónde vinieron.” El profesor Urd decidió cambiar la calificación de Alec a B. Después utilizó los cálculos de éste para tratar de demostrarle a la junta directiva de la facultad que, de hecho, el equipo de futbol americano había estado manipulando la máquina. Fuentes: Lord, F. M. (1953) “On the Statistical Treatment of Football Numbers”, American Psychologist, 8, pp. 750-751; Cohen, Jacob (1990), “Things I Have Learned (So Far)”, American Psychologist, 45 (diciembre), pp. 1304-1312.

MEDICIONES DISCRETAS Las mediciones discretas aceptan un número de valores finito. Una escala discreta se utiliza con más frecuencia para representar una variable clasificadora. Por consiguiente, las escalas discretas no representan la intensidad de las mediciones, sólo la membresía. Las escalas discretas comunes incluyen cualquier escala de respuestas de sí o no, de igualamiento, elección de colores o casi cualquiera que implique seleccionar de entre un pequeño número de categorías. Por consiguiente, cuando le piden a alguien que elija entre las siguientes respuestas: • En desacuerdo. • Neutral. • De acuerdo. el resultado es un valor discreto que se puede codificar como 1, 2 o 3, respectivamente. Ésta también es una escala ordinal, hasta el grado en que representa un arreglo de acuerdo ordenado. Las escalas nominales y ordinales son mediciones discretas. Cierta estadística es más apropiada para las mediciones discretas. La figura 13.5 muestra la estadística para cada nivel de ventas. La distinción más grande es entre la estadística utilizada para las mediciones discretas


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frente a las continuas. Por ejemplo, la tendencia principal de las mediciones discretas se captura mejor por la moda. Cuando un estudiante quiere saber cuál es la calificación más probable para MKT4311, la moda será muy útil. Observe a continuación los resultados del semestre anterior: La moda es una B, debido a que más estudiantes obtuvieron ese valor que cualquier otro. Por consiguiente, el estudiante “promedio” esperaría una B en MKT4311. A 5 estudiantes

D 6 estudiantes

B 20 estudiantes

F 6 estudiantes

C 12 estudiantes

MEDICIONES CONTINUAS Las mediciones continuas asignan valores en cualquier parte a lo largo de alguna gama de escala en un lugar que corresponde a la intensidad de algún concepto. Las mediciones de razón son continuas. Por consiguiente, al medir las ventas de cada vendedor a partir de la cantidad vendida en dinero, se están asignando mediciones continuas. Entonces es posible construir una línea de números que varíe de la menor a la mayor cantidad vendida, y un lugar en la línea correspondería exactamente al desempeño de un vendedor. En términos estrictos, las escalas de intervalo no son necesariamente continuas. Considere el siguiente tipo común de preguntas de una encuesta: Totalmente en desacuerdo

Me agrada participar en las subastas en línea

1

En desacuerdo

2

Neutral

3

De acuerdo

4

Es una escala discreta, debido a que sólo se asignan los valores 1, 2, 3, 4 o 5. Además, es una escala ordinal, porque sólo ordena con base en un acuerdo. En realidad, no hay forma de saber que la diferencia en el acuerdo de alguien que marca un 5 en vez de un 4 es la misma que la diferencia en el acuerdo de alguien que marca 2 en vez de 1. Por consiguiente, el promedio no es una forma apropiada de exponer la tendencia principal y, en realidad, no hay muchas estadísticas posibles en esas respuestas. Sin embargo, debido a que una respuesta a escala de este tipo acepta más valores, el error introducido por la suposición de que las diferencias entre los puntos discretos son iguales se hace más pequeño. Esto se puede ver si imagina una escala Likert con mil niveles de acuerdo, en vez de tres o cuatro. Las diferencias entre los diferentes niveles se vuelven tan pequeñas que con mil niveles sólo se podrían introducir pequeños errores, en el supuesto de que cada intervalo es igual. Por consiguiente, los investigadores de mercados por lo general tratan las escalas de intervalo que contienen cinco o más categorías de respuesta como un intervalo. Cuando se utilizan menos de cinco categorías, esta suposición es inadecuada. De manera que las escalas de intervalo se tratan como continuas cuando se utilizan cinco o más categorías. Sin embargo, el investigador debe tener en mente la distinción entre mediciones de razón y de intervalo. Es posible cometer errores de criterio cuando las mediciones de intervalo se tratan como una razón. Por ejemplo, la actitud por lo común se mide con una escala de intervalo. Una actitud de cero no significa nada. De hecho, la actitud sólo tendría significado en un sentido relativo. Por consiguiente, adquiere un significado cuando la respuesta de una persona se contrasta con la de otra, o mediante alguna otra comparación. Una sola calificación de la actitud contiene muy poco significado. Las desviaciones promedio y estándar se calculan a partir de datos continuos. Está permitido utilizar las cantidades reales para operaciones aritméticas con escalas de razón. Por consiguiente, los valores de la escala de razón son significativos. Una escala de razón tiene todas las propiedades de las escalas nominales, ordinales y de intervalo. Sin embargo, no se podría decir lo mismo en sentido inverso. Por ejemplo, una escala ordinal tiene propiedades nominales, pero no tiene propiedades de intervalo o de razón (véase la figura 13.5). En los capítulos 19 al 23 se exploran más a fondo las limitaciones que las escalas imponen al análisis matemático de datos.

Totalmente de acuerdo 5


322 FIGURA 13.5 Hechos acerca de los cuatro niveles de escalas

Nivel Nominal

Ordinal

Ejemplo

Operaciones numéricas Estadística descriptiva

Sí – No Mujer – hombre Compró No compró Código postal: _____

Contar

Calificaciones Elija entre lo siguiente: • Insatisfecho • Satisfecho • Muy satisfecho • Deleitado

Contar y ordenar

• •

• • • •

Frecuencias Modo

Frecuencias Moda Media Rango

Indique su nivel educativo • Diploma de bachillerato • Algunos estudios universitarios • Licenciatura • Posgrado

Intervalo

Razón

Calificaciones de 100 puntos asignadas por los supervisores 0% = Quienes tuvieron el peor desempeño 100% = Quienes tuvieron el mejor desempeño Escalas de temperatura: tipo de actitud Temperatura baja = Mala actitud Temperatura alta = Buena actitud Cantidad comprada Volumen de ventas del vendedor Probabilidad de realizar algún acto • 0% = Ninguna probabilidad • 100% = Certeza

Operaciones aritméticas comunes

• • • •

Todas las operaciones aritméticas

• • • •

Media Mediana Varianza Desviación estándar

Media Mediana Varianza Desviación estándar

Número de tiendas visitadas Tiempo que pasa leyendo una página web particular Número de páginas web visitadas

Mediciones índice Antes se distinguió a los constructos como conceptos que requieren múltiples variables para ser medidos en forma adecuada. Recuerde la semblanza del capítulo: ¿pudiera ser que se requieran partidas múltiples para expresar de modo adecuado el desempeño en el trabajo? De la misma manera, la actitud de un consumidor hacia algún producto por lo común es una función de múltiples atributos. Un atributo es una sola característica o rasgo fundamental de un objeto, persona, situación o problema.

Índices y compuestos Los instrumentos de partidas múltiples para medir un constructo se llaman mediciones índice o mediciones compuestas. Una medición índice asigna un valor con base en cuánto del concepto fue medido en asociación


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con la observación. Los índices a menudo se forman al colocar varias variables juntas. Por ejemplo, un índice de clases sociales a menudo se basa en tres variables ponderadas: ingreso, ocupación y educación. Por lo común, la ocupación se considera como el mejor indicador y tendría un peso mayor. Con un índice los diferentes atributos tal vez no tengan una estrecha correlación unos con otros. El ingreso de una persona no siempre se relaciona con su educación. El American Consumer Satisfaction Index, que muestra cuán satisfechos se sienten los consumidores estadounidenses, se basa en un índice de calificaciones de la satisfacción. Es probable que los lectores no se sorprendan al enterarse, con base en este índice,6 de que los estadounidenses parecen sentirse más satisfechos con las bebidas refrescantes que con las compañías de cable. Las mediciones compuestas también asignan un valor a partir de una derivación matemática de múltiples variables. Por ejemplo, la satisfacción del vendedor se puede medir al combinar preguntas tales como: ¿Qué tan satisfecho se siente con su trabajo? ¿Qué tan satisfecho se siente con su territorio? ¿Qué tan satisfecho se siente con la oportunidad que le ofrece su trabajo? Para la mayoría de las aplicaciones prácticas, las mediciones compuestas y los índices se calculan de la misma forma.7

Cálculo de los valores de escala La figura 13.6 muestra cómo se crea una medición compuesta con escalas de calificación comunes. Esta escala particular se utiliza para evaluar qué tanto confía un consumidor en un sitio web.8 Este compuesto particular representa una escala sumada. Una escala sumada se crea al adicionar la respuesta a cada partida que constituye la medición compuesta. En este caso, el consumidor tendría una calificación de confianza de 13 basada en las respuestas a cinco partidas. En ocasiones un investigador puede decidir que promediará las calificaciones en vez de sumarlas. La ventaja es que la medición compuesta se expresa en la misma escala que las partidas que la constituyen. De manera que, en vez de un 13, el consumidor tendría una calificación de 2.6. El contenido de la información es el mismo. En ocasiones, tal vez sea necesario invertir la codificación de una respuesta antes de calcular el valor de una escala sumada o promediada. La codificación inversa significa que el valor asignado para una respuesta se trata en forma opuesta a las otras partidas. Si se incluyó una sexta partida en la escala de confianza que decía “no confío en este sitio web”, sería necesaria una codificación inversa para asegurarse de que el compuesto tenga sentido. El contenido de esta partida es lo contrario de la confianza (desconfianza), de manera que la escala misma se invertiría. Por consiguiente, en una escala de cinco puntos, los valores se invierten como sigue: FIGURA 13.6 Cálculo de una escala compuesta

Partida

Totalmente en desacuerdo (TD)

Totalmente de acuerdo (TA)

Este sitio parece ser más digno de confianza que cualquier otro que he visitado.

TD

D

N

A

TA

Mi confianza total en este sitio es muy alta.

TD

D

N

A

TA TA

Mi impresión total de la credibilidad de la información en este sitio es muy alta.

TD

D

N

A

TA

Mi confianza total en las recomendaciones de este sitio es muy alta.

TD

D

N

A

TA TA

TD

D

N

A

TA TA

TA

La empresa representada en este sitio cumple lo que promete. Cálculo Valores de la escala: TD = 1, D = 2, N =3, A = 4, TA =5 TA Por consiguiente, la calificación para este consumidor es:

2 + 3 + 2 + 2 + 4 =13


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Para facilitar la recodificación Casi todo el software estadístico facilita la recodificación de las escalas. La vista de la pantalla que se muestra aquí es de SPSS, tal vez el software estadístico más utilizado en la investigación relacionada con los negocios. Todo lo que es necesario hacer para invertir el código de una escala es seguir la secuencia apropiada de dar clics. En este caso, se darían los siguientes: Dar clic en transformar. Dar clic en recodificar. Elegir recodificar en la misma variable. Seleccionar la(s) variable(s) que se va(n) a recodificar. Dar clic en los valores antiguos y nuevos.

© ROYALTY FREE/ CORBIS

1. 2. 3. 4. 5.

6. Utilizar el menú que aparece para ingresar los antiguos valores e igualar los nuevos valores. Dar clic en añadir después de ingresar cada par. 7. Dar clic en continuar.

• • • • •

5 se convierte en 1. 4 se convierte en 2. 3 se queda igual. 2 se convierte en 4. 1 se convierte en 5.

Por consiguiente, si el mismo consumidor que se describe en la figura 13.6 respondiera a esta nueva partida con un 5, se codificaría a la inversa como un 1 antes de calcular la escala sumada. De manera que el valor de la escala sumada se convertiría en 14.

Tres criterios para una buena medición Los tres criterios principales para evaluar las mediciones son confiabilidad, validez y sensibilidad.

Confiabilidad La confiabilidad es un indicador de la consistencia interna de una medición. La consistencia es la clave para comprender la confiabilidad. Una medición es confiable cuando diferentes intentos para medir algo convergen en el mismo resultado. Si los exámenes de investigación de mercados de un profesor son confiables, un estudiante debe tender a calificaciones consistentes en todos ellos. En otras palabras, un estudiante que obtiene una calificación de 80 en el primer examen debería tener calificaciones cercana a 80 en todos los exámenes siguientes. Otra forma de ver esto es que el alumno que obtiene la mejor calificación en una prueba tendrá en otros exámenes evaluaciones que se acerquen a la mejor calificación en la clase. Si es difícil predecir qué obtendrían los estudiantes en una prueba si se revisan sus calificaciones en los exámenes previos, es probable que el examen carezca de confiabilidad. Cuando un proceso de medición proporciona resultados reproducibles, el ins-trumento de medición es confiable.

CONSISTENCIA INTERNA La consistencia interna representa la homogeneidad de una medición. Un intento por medir la confianza requiere hacer varias preguntas similares, pero no idénticas, como se mostró con anterioridad. El conjunto de


partidas que constituye una medición se conoce como serie de partidas de escala. La consistencia interna de una medición de partidas múltiples se mide correlacionando las calificaciones en subseries de las partidas que constituyen una escala. El método de dividir a la mitad para comprobar la confiabilidad se realiza con la mitad de las partidas de una escala (por ejemplo, partidas de números nones) que se verifican contra los resultados de la otra mitad (partidas de números pares). Las dos mitades de la escala deben tener un nivel de correlación alto. El coeficiente alfa ( ) es el estimado de confiabilidad de una escala de partidas que se aplica más comúnmente,9 y representa la consistencia interna al calcular el promedio de todas las posibles confiabilidades divididas a la mitad para una escala de partidas múltiples. El coeficiente de escala demuestra si las diferentes partidas convergen o no. Aun cuando el coeficiente α no aborda la validez, muchos investigadores lo utilizan como el único indicador de la calidad de una escala. El valor del coeficiente α varía desde cero, que quiere decir que no hay consistencia, hasta 1, que significa una consistencia completa (todas las partidas producen valores iguales). Por lo general, se considera que las escalas con un coeficiente α entre 0.80 y 0.95 tienen muy buena confiabilidad; con un coeficiente α entre 0.70 y 0.80 tienen buena confiabilidad, y un α entre 0.60 y 0.70 indica una confiabilidad regular. Cuando el coeficiente α es inferior a 0.60, la escala tiene poca confiabilidad.10 Casi todo el software estadístico SPSS calcula con facilidad el coeficiente α.

CONFIABILIDAD DE LA PRUEBA POST TEST El método de la prueba post test para determinar la confiabilidad implica distribuir la misma escala o medición a los mismos participantes en dos momentos separados para comprobar la estabilidad. Si la medición es estable a lo largo del tiempo, esa prueba, distribuida bajo las mismas condiciones cada vez, debe obtener resultados similares. La confiabilidad de la prueba y la segunda prueba representan la posibilidad de repetir una medición. Suponga que un investigador trata en algún momento de medir las intenciones de compra y encuentra que 12 por ciento de la población está dispuesto a comprar un producto. Si el estudio se repite varias semanas después en condiciones similares y el investigador encuentra una vez más que 12 por ciento de la población está dispuesto a comprar el producto, la medición parece ser confiable. El nivel de correlación alto o consistencia entre dos mediciones en el momento 1 y en el momento 2 indica un alto nivel de confiabilidad. Ahora suponga que una persona no modifica su actitud acerca de la cerveza oscura. La actitud se podría medir con una partida como la que se muestra a continuación: Prefiero la cerveza oscura a todos los demás tipos de cerveza. Si las mediciones repetidas de la actitud de ese individuo hacia la cerveza oscura se hacen con la misma escala, un instrumento confiable producirá los mismos resultados cada vez que se mide la escala. De manera que la actitud de alguien en marzo de 2007 debe tender a ser la misma que en octubre del mismo año. Cuando un instrumento de medición produce resultados impredecibles de una prueba a la siguiente, se dice que los resultados no son confiables debido a un error del instrumento. Como otro ejemplo, considere las observaciones que hizo un ejecutivo de Gillette acerca de los problemas de confiabilidad al medir las reacciones a las hojas de afeitar: Hay un alto nivel de ruido en nuestros datos y una considerable variabilidad en los resultados. Es una gran confusión, lo que llamamos el cielo en una noche de agosto. Hay puntos por todo el lugar. Un hombre le asignará a una hoja de afeitar una calificación alta un día, pero al siguiente se cortará varias veces y le asignará una calificación terrible. Pero al tercer día le asignará a la misma hoja de afeitar una buena calificación. Lo que debemos hacer es tratar de ver algún patrón en todo esto. Hay lagunas en nuestro conocimiento.11 Las mediciones de confiabilidad de la prueba post test plantean dos problemas comunes para todos los estudios longitudinales. En primer lugar, la medición previa, o primera medición, puede sensibilizar a los individuos a participar en un proyecto de investigación e influir después en los resultados de la segunda medición. Además, si el tiempo entre las mediciones es prolongado, puede haber un cambio de actitud u otra maduración de los

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sujetos. Por consiguiente, una medición confiable puede indicar una correlación baja o moderada entre la primera y la segunda pruebas, pero esa correlación baja se puede deber a un cambio en la actitud a lo largo del tiempo, más que a una falta de confiabilidad. La confiabilidad es una condición necesaria, pero no suficiente, para la validez. Una escala confiable quizá no sea válida. Por ejemplo, una técnica de medición de la intención de compra puede indicar de manera consistente que 20 por ciento de los encuestados está dispuesto a comprar un producto nuevo. El que la medición sea válida depende de si 20 por ciento de la población compra de hecho el producto. Un instrumento confiable pero no válido producirá resultados incorrectos de modo consistente.

Validez Las buenas mediciones deben ser precisas y exactas. La confiabilidad se traduce en qué tan precisa es una medición, en el sentido de que los diferentes intentos de medir la misma cosa convergen en el mismo punto. La exactitud se refiere más a la forma en la cual una medición evalúa el concepto en cuestión. La validez es así la exactitud de una medición o el grado hasta el cual una calificación representa con veracidad un concepto. El logro de la validez no es algo sencillo. La semblanza inicial describe este punto. La medición del desempeño en el trabajo debe reflejar en verdad tal desempeño. Si la amistad de un directivo afecta esta medición, entonces disminuye la validez de la escala. De la misma manera, si la escala del desempeño se define como un esfuerzo, el resultado muy bien puede ser una escala confiable, pero no una que maximice la validez. El esfuerzo puede conducir al desempeño, pero tal vez no es igual al desempeño. Otro ejemplo acerca de la duda de la validez podría involucrar a un investigador de medios que se pregunta qué significa cuando los participantes en una encuesta indican que han estado expuestos a una revista. El investigador desea saber si la medición es válida. La duda de la validez expresa la preocupación del investigador por la exactitud de la medición. La validez aborda el problema de si una medición (por ejemplo la de una actitud, que se utiliza en marketing) de hecho mide lo que se supone que debe medir. Cuando una medición carece de validez, es probable que cualquier conclusión basada en ella también sea imperfecta. Los estudiantes deben poder mostrar empatía con el siguiente problema de validez. Considere la controversia acerca de los oficiales de policía de caminos que utilizan pistolas de radar para cronometrar a quienes manejan con exceso de velocidad. Miden a un conductor que viaja a 75 millas por hora en una zona de 55, pero la misma pistola de radar orientada hacia una casa registra 28 millas por hora. El error ocurre porque la pistola de radar capta los impulsos eléctricos del motor apagado del automóvil de la patrulla. La casa no iba a exceso de velocidad y la prueba no era del todo válida.

ESTABLECIMIENTO DE LA VALIDEZ Los investigadores han tratado de evaluar la validez en muchas formas. Ellos buscan proporcionar alguna evidencia del grado de validez de una medición, para lo cual responden varias preguntas: ¿Hay un consenso entre mis colegas de que mi escala de actitud mide lo que se supone que debe medir? ¿Mi medición se correlaciona con otras mediciones del mismo concepto? ¿La conducta esperada de mi medición predice la conducta real observada? Tres enfoques básicos para el establecimiento de la validez son la validez nominal o validez de contenido, la validez de criterio y la validez de constructo. La validez nominal (o de contenido) se refiere al acuerdo subjetivo entre los profesionales de que una escala refleja el concepto que se mide. Es simple: ¿las partidas de la prueba tienen sentido dada la definición de un concepto? Cuando un inspector de las partidas de la prueba convence a los expertos de que éstas igualan a la definición, se dice que la escala tiene validez nominal. Por lo general se conviene en que las preguntas claras y comprensibles como “¿Cuántos hijos tiene?” cuentan con validez nominal. Sin embargo, en los estudios científicos los investigadores por lo general prefieren una evidencia más poderosa debido a la naturaleza evasiva de las actitudes y otros fenómenos de marketing. Por ejemplo, el sistema ACNielsen de calificación de la televisión se basa en el sistema PeopleMeter, que registra en forma mecánica si una muestra de televisores en los hogares está encendida y registra la selección de canales. Si uno de los televidentes sale de la habitación o se queda dormido, no es una medición válida de la audiencia. La validez de criterio aborda la pregunta:“¿Mi medición se correlaciona con las mediciones de conceptos similares o de cantidades conocidas?” La validez de criterio se clasifica ya sea como validez concu-


rrente o como validez predictiva, y depende de la secuencia de tiempo en la cual están correlacionadas la nueva escala de medición y la medición del criterio. Si la nueva medición se toma al mismo tiempo que la medición del criterio y se muestra que es válida, entonces tiene validez concurrente. La validez predictiva se establece cuando una nueva medición pronostica un acontecimiento futuro. Las dos mediciones difieren sólo sobre la base de una dimensión de tiempo; es decir, la medición del criterio está separada en el tiempo de la medición predictiva. Un ejemplo práctico de validez predictiva se ilustra con la prueba de una firma de investigación comercial sobre la relación entre la efectividad de un anuncio preliminar (determinada, por ejemplo, por calificaciones de recuerdo) y la efectividad de un comercial terminado (también por calificaciones de recuerdo). Las firmas de publicidad a menudo prueban comerciales animados, fotomáticos o en vivo, todos ellos preliminares, antes de desarrollar las versiones terminadas. Una firma de consultoría de investigación de mercados sugiere que esta prueba tiene un alto nivel de validez predictiva. Las calificaciones sobre la memoria de comerciales preliminares proporciona estimados correctos de las calificaciones de la memoria de comerciales terminados en más de 80 por ciento de los casos.12 Mientras que la validez nominal (de contenido) es una evaluación subjetiva, la validez de criterio proporciona una prueba empírica más rigurosa. La validez de constructo existe cuando mide en forma confiable y representa con veracidad un concepto único. Consta de varios componentes: • • • •

Validez nominal o de contenido. Validez convergente. Criterio o validez. Validez discriminante.

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Una golfista le puede dar a la pelota golpes suaves confiables, pero no válidos. Observe que la pelota converge hacia la izquierda del hoyo.

La validez convergente es otra forma de expresar la consistencia interna. Las escalas altamente confiables contienen una validez convergente. La validez de criterio y la nominal se analizan más adelante. La validez discriminante representa qué tan única o distinta es una medición. Una escala no se debe correlacionar a un nivel muy alto con la medición de un constructo diferente. Por ejemplo, una medición de la satisfacción del cliente no puede correlacionarse a un nivel demasiado alto con una escala de disonancia cognoscitiva si los dos conceptos son en verdad diferentes. Como regla empírica, si dos escalas están correlacionadas arriba de 0.75, se puede poner en duda la validez discriminante. Los procedimientos multivariados, como el análisis del factor, son útiles para establecer la validez de constructo. El lector se debe remitir a otras fuentes para un análisis más detallado.13

Las diferencias entre confiabilidad y validez se ilustran con los blancos del rifle en la figura 13.7. Suponga que un tirador experto dispara igual número de rondas con un rifle de 100 años de antigüedad y con un rifle moderno.14 Los disparos del arma más antigua están muy dispersos, pero los del rifle nuevo están densamente agrupados. La variabilidad del rifle antiguo, comparada con la del nuevo, indica que es menos confiable. El blanco a la derecha (C) ilustra el concepto de sesgo sistemático que influye en la validez. El rifle nuevo es confiable (debido a que tiene poca varianza), pero la visión del tirador es obstaculizada por el deslumbramiento. Aun cuando los disparos son consistentes, el tirador no le puede atinar al centro del blanco.


Confiabilidad frente a validez


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Sensibilidad La sensibilidad de una escala es un concepto de medición importante, en particular cuando se investigan los cambios en las actitudes u otros constructos hipotéticos. La certidumbre se refiere a la capacidad de un instrumento para medir con precisión la variabilidad en un concepto. Una categoría de respuesta dicotómica, tal como “de acuerdo o en desacuerdo”, no permite registrar los sutiles cambios de actitud. Tal vez sea necesaria una medición más sensible con numerosas categorías en la escala. Por ejemplo, si se añade “Decididamente de acuerdo”, “Ligeramente de acuerdo” o “Ni de acuerdo ni en desacuerdo” y “Ligeramente en desacuerdo”, eso incrementará la sensibilidad de la escala. La sensibilidad de una escala basada en una sola pregunta o en una sola partida también se incrementa si se añaden preguntas o partidas. En otras palabras, debido a que las mediciones compuestas permiten una mayor gama de posibles calificaciones, son más sensibles que las escalas de una sola partida. Por consiguiente, la sensibilidad se incrementa al añadir más puntos de respuestas o al agregar partidas de la escala. FIGURA 13.7

Confiabilidad y validez en el blanco

Rifle antiguo Bajo nivel de confiabilidad (blanco A)

Rifle nuevo Alto nivel de confiabilidad (blanco B)

Rifle nuevo Sunglare Confiable, pero no válido (blanco C)

Resumen 1. Determinar qué es necesario medir. Los investigadores determinan qué conceptos se deben medir al examinar las preguntas de investigación y las hipótesis. Una hipótesis a menudo declara que un concepto se relaciona con otro. Por consiguiente, los conceptos listados en las hipótesis deben tener mediciones operacionales si la investigación se va a llevar a cabo. 2. Distinguir los niveles de la escala de medición.

Es posible identificar cuatro niveles de la escala de medición. Cada uno se asocia con propiedades cada vez más complejas. Las escalas nominales asignan números o letras a los objetos para su identificación o clasificación. Las escalas ordinales disponen los objetos con base en la magnitud relativa de un concepto. Por consiguiente, representan clasificaciones. Las escalas de intervalo también representan un orden basado en las cantidades relativas de un concepto, pero además capturan las diferencias entre los valores de la escala, de modo que permiten que los estímulos se comparen unos con otros a partir de la diferencia en sus calificaciones en la escala. Las escalas de razón son absolutas: inician con ceros absolutos donde hay una ausencia total del atributo. Las escalas nominales y ordinales son discretas. La moda es la mejor forma de representar la tendencia principal para las mediciones discretas. Las mediciones de razón son continuas y las escalas de intervalo por lo general se tratan como continuas. Para las mediciones continuas, el promedio es una representación válida de la tendencia principal.

3. Formar una medición compuesta. Los índices y las mediciones compuestas se forman al combinar las calificaciones de partidas múltiples. Por ejemplo, se crea una calificación compuesta al añadir las calificaciones a las partidas múltiples, cada una con el propósito de representar el mismo concepto. 4. Indicar los criterios para una buena medición. Una buena medición existe cuando es confiable, válida y sensible. Por consiguiente, la confiabilidad, la validez y la sensibilidad son características de una buena medición. La confiabilidad representa la consistencia de una medición y la posibilidad de repetirla. La validez se refiere al grado hasta el cual el instrumento mide el concepto que analiza el investigador. La sensibilidad es la capacidad del instrumento para medir con precisión la variabilidad en los estímulos o en las respuestas.


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5. Proporcionar una evaluación básica de la confiabilidad y la validez de la escala. La confiabilidad casi siempre se evalúa con el coeficiente α, el

cual debe ser superior a 0.6 para que se considere que una escala es aceptablemente confiable. La validez se evalúa en los componentes. Una medición que tiene validez de constructo aceptable es aquella que probablemente es bien medida. La validez de constructo se compone de validez nominal o de contenido, validez convergente (consistencia interna), validez discriminante y validez de criterio. Los procedimientos estadísticos tales como el análisis del factor son útiles para demostrar la validez de constructo.

Términos y conceptos clave Medir Conceptos Operacionalización Escalas Reglas de correspondencia Constructo Escalas nominales Escalas ordinales Escalas de intervalo Escalas de razón o relación

Mediciones discretas Mediciones continuas Atributo Medición índice Mediciones compuestas Escala sumada Codificación inversa Confiabilidad Consistencia interna Método de dividir a la mitad

Coeficiente alfa (α) Método de la prueba post test Validez Validez nominal (o de contenido) Validez de criterio Validez de constructo Validez convergente Validez discriminante Certidumbre

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Defina la medición. ¿Cómo se mide su desempeño en una clase de investigación de mercados? 2. ¿Cuál es la diferencia entre un concepto y un constructo? 3. Suponga que un investigador se hace cargo de un proyecto sólo después de que otro ha escrito una propuesta ¿Dónde encontrará el investigador las cosas que necesita medir? 4. Describa los cuatro niveles diferentes de las escalas de medición. 5. Considere las escalas de medición que se describen al inicio del capítulo. Describa qué nivel de medición está representado por cada una. ¿Qué método considera que contiene la menor oportunidad de error? 6. Vea las respuestas a los siguientes aspectos de una encuesta que describen cómo los estresados consumidores calificaban un viaje de compras de Navidad utilizando una escala de 10 puntos que variaba de 1 (ningún estrés) hasta 10 (extremadamente estresante): a) ¿Qué tan estresante fue encontrar un lugar para estacionarse? 7 b) ¿Qué tan estresante fue el procedimiento de pago? 5 c) ¿Qué tan estresante fue tratar de encontrar exactamente el producto apropiado? 8 d) ¿Qué tan estresante fue encontrar un empleado para la tienda? 6 i. ¿Cuál sería la calificación del estrés para este participante con base en la calificación de una escala sumada? ii. ¿Cuál sería la calificación del estrés para este participante con base en la calificación promedio de la escala compuesta? iii. ¿Es necesario que algunas partidas se codifiquen a la inversa? Justifique su respuesta.

7. ¿En qué forma los investigadores de mercados justifican el tratamiento de una escala Likert de siete puntos como un intervalo?

8. ¿Cuáles son los componentes de la validez de constructo? Describa cada uno. 9. ¿Por qué un investigador desearía utilizar más de una pregunta para medir la satisfacción con un aspecto particular de las compras al menudeo? 10. ¿Cómo un investigador evalúa la confiabilidad y la validez de una escala compuesta de partidas múltiples? 11. Comente acerca de la validez y la confiabilidad de lo siguiente: a) El reporte de la intención de un encuestado a suscribirse a Consumer Reports es altamente confiable. Un investigador cree que eso constituye una medición válida de la insatisfacción con el sistema económico y su alineación con los grandes negocios. b) Una revista de interés general afirmó que era mejor medio de publicidad que los programas de televisión con un contenido similar. La investigación había indicado que para las bebidas refrescantes y otros productos que se estaban sometiendo a la prueba, las calificaciones de memoria eran más altas para los anuncios en la revista que para los comerciales de 30 segundos. c) El reporte de una encuestada sobre la frecuencia de lectura de una revista indica con firmeza que lee con regularidad Good Housekeeping y Gourmet y que nunca lee Cosmopolitan.

12. Indique si las siguientes mediciones utilizan una escala nominal, ordinal, de intervalo o de razón: a) Precios en el mercado de valores. b) Estado civil, clasificado como “casado”, “nunca ha estado casado”. c) Si un encuestado ha estado desempleado alguna vez. d) Rango docente: profesor auxiliar, profesor asociado, o profesor. e) Calificaciones: A, B, C, D o F.

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Actividades de investigación 1. Vaya a la biblioteca y averigüe en qué forma la revista Sales and Marketing prepara su índice de poder adquisitivo. 2. Defina los siguientes conceptos y después defina operacionalmente cada uno; proporcione reglas de correspondencia entre la definición y la escala.

a) Los consumidores estadounidenses se sienten más satisfechos con las cervecerías que con los servicios telefónicos inalámbricos. b) RED Los consumidores estadounidenses se sienten más satisfechos con las tiendas de descuento y los grandes almacenes que con las empresas automotrices.

a) Un buen jugador de boliche. b) La audiencia de televisión para The Tonight Show. c) La intención de comprar una computadora para llevarla en la palma de la mano. d) Interés del consumidor en los automóviles. e) Un adicto al trabajo. f ) Restaurante de comida rápida. g) El sueño americano.

4. Remítase a la semblanza del inicio de capítulo. Utilice Internet para buscar historias que tratan del desempeño en el trabajo. En particular preste atención a las que pueden estar relacionadas con CRM. Haga una recomendación a Griff sobre la forma en la que se debe medir el desempeño en el trabajo. ¿Su escala sería nominal, ordinal, de intervalo o de razón? 5. Vaya a www.queendom.com/tests. Haga clic en las listas de pruebas de personalidad y resuelva la prueba de hostilidad. ¿Considera que es una medición válida y confiable de lo propenso que es alguien a actuar en forma hostil?

3.

Con las calificaciones ACSI que se encuentran en esta pregunta. Utilice los datos de los dos años más recientes y ponga a prueba las siguientes hipótesis. RED

www.theacsi.org, responda

Caso 13.1 FlyAway Airways A Wesley Shocker, analista de investigación de FlyAway Airways, le pidió el gerente de investigación que hiciera recomendaciones del mejor enfoque para verificar la calidad del servicio proporcionado por la aerolínea.15 FlyAway Airways es un transporte aéreo nacional con una estructura de rutas muy completa, compuesta de trayectos largos de costa a costa y directos sin escala entre las áreas metropolitanas cercanas. Los actuales competidores incluyen a Midway y Alaska Airlines. FlyAway Airways está a punto de superar el nivel de ingreso de mil millones de dólares requerido para que la designen como una aerolínea importante. Este cambio en su posición atrae a una nueva serie de competidores. A fin de prepararse para esta mejora en su posición, le pidieron a Shocker que revisara las opciones disponibles para monitorear la calidad del servicio de FlyAway Airways y la de sus competidores. Esa supervisión implicaría una mejor comprensión de la naturaleza de la calidad del servicio y de las formas en las cuales se puede hacer un seguimiento de la calidad de las aerolíneas. Después de algunas investigaciones, Shocker descubrió dos enfoques básicos para medir la calidad del servicio que pueden producir resultados de calificación similares. Su reporte debe subrayar los aspectos importantes a considerar al medir la calidad, así como los puntos críticos de diferencias y similitudes entre los dos enfoques. Algunos antecedentes sobre la calidad En la competitiva industria de la aviación de la actualidad, es muy importante que una aerolínea haga todo lo posible para atraer clientes y conservarlos. Una de las mejores formas de hacerlo es ofrecerles un servicio de calidad. Las percepciones de

la calidad del servicio varían de una persona a otra, pero un elemento perdurable de este factor es el logro consistente de la satisfacción del cliente. Para que los clientes perciban a una aerolínea como una oferente de servicio de calidad se deben sentir satisfechos, y por lo común eso significa recibir un resultado del servicio igual o mayor que el esperado. Al consumidor por lo general le preocupan más los aspectos de horarios, puntos de destino y precio cuando elige una aerolínea. Debido a que la mayoría de las empresas tiene competencia en cada una de esas áreas, otros factores relacionados con la calidad se vuelven importantes para el cliente cuando elige entre ellas. Tanto los aspectos subjetivos de la calidad (es decir, alimentos, empleados amables, etc.) como los aspectos objetivos (desempeño a tiempo, seguridad, equipaje extraviado, etc.) tienen un significado real para los consumidores. Estos factores secundarios tal vez no son tan relevantes como los horarios, puntos de destino y precio, pero sí afectan la forma en la cual el cliente juzga la calidad. Hay muchas combinaciones posibles de aspectos objetivos y subjetivos que podrían influir en la percepción que tiene un cliente de la calidad en diferentes momentos. Por fortuna, desde 1988 los consumidores de servicios de aerolíneas han tenido acceso a una información objetiva del Departamento del Transporte, sobre el desempeño del servicio en algunas categorías básicas. Por desgracia, es más probable que el consumidor promedio no esté enterado o no le interesen esos datos sobre el desempeño; en vez de eso, confía en la experiencia personal y la opinión subjetiva para juzgar la calidad del servicio. Las encuestas periódicas de la opinión subjetiva del consumidor sobre la experiencia del servicio de la aerolínea están disponibles a través de varias fuentes. Esos esfuerzos se basan en el contacto con una muestra de consumidores que pueden o no tener opiniones


informadas concernientes a la calidad del servicio de todas las aerolíneas que se comparan. Un enfoque a la encuesta del consumidor En su investigación, Shoker de ubrió un estudio reciente que se hizo para identificar a las aerolíneas favoritas de los viajeros frecuentes. Ese estudio es típico de los esfuerzos subjetivos infrecuentes (por lo común anuales) sustentados en encuestas que se hacen para evaluar la calidad de la aerolínea. Una empresa de Nueva York, Research & Forecasts, Inc., publicó los resultados de una encuesta del consumidor de viajeros frecuentes que utilizaba varios criterios para calificar a las aerolíneas domésticas e internacionales. Los criterios incluían comodidad, servicio, confiabilidad, calidad de los alimentos, costo, demoras, rutas atendidas, seguridad y planes de viajero frecuente. El cuestionario se envió a 25 000 usuarios frecuentes. Las 4 462 personas que respondieron se caracterizaron predominantemente como gerentes profesionales (66 por ciento) del sexo masculino (59 por ciento), cuya edad promedio era de 45 años y que viajaban un promedio de al menos 43 noches al año, en viajes tanto de negocios como de placer. Ese grupo indicó que los factores más importantes al elegir una aerolínea eran: 1) estructura de la ruta (46 por ciento); 2) precio (42 por ciento); 3) confiabilidad (41 por ciento); 4) servicio (33 por ciento; 5) seguridad (33 por ciento); 6) planes de viajero frecuente (33 por ciento), y 7) alimentos (12 por ciento). Cuando se les pidió que calificaran a 20 aerolíneas diferentes, los participantes proporcionaron las clasificaciones que aparecen en la figura 13.1-1. Clasificación de las principales aerolíneas: enfoque de la encuesta del consumidor

331 el National Institute for Aviation Research de la Wichita State University, en Wichita, Kansas. El Airline Quality Rating (AQR) es un promedio ponderado de 19 factores que tienen pertinencia cuando se juzga la calidad de los servicios de las aerolíneas (véase la figura 13.1-2). El AQR se basa en datos de fácil acceso (la mayoría se actualiza cada mes) de fuentes publicadas para cada aerolínea importante que opera en Estados Unidos. Los datos, que se publican con regularidad, registran factores tales como quejas del consumidor, desempeño a tiempo, accidentes, número de aviones y desempeño financiero, y están disponibles en el Departamento del Transporte, el National Transportation Safety Board, Moody’s Bond Record, publicaciones comerciales de la industria y reportes anuales de cada aerolínea. Para establecer los 19 factores ponderados, se hizo una encuesta de opiniones con un grupo de 65 expertos en el área de la aviación. Este grupo incluyó a representantes de la mayoría de las principales aerolíneas, expertos en viajes por avión, representantes de la Federal Aviation Administration (FAA), investigadores académicos, fabricantes, empresas de apoyo y consumidores individuales. A cada experto se le pidió que calificara la importancia que cada factor podría tener para un consumidor de servicios de aerolíneas, con una escala de 0 (ninguna importancia) hasta 10 (de gran importancia). Después, las clasificaciones promedio de la importancia para cada uno de los 19 factores se utilizaron como los pesos para esos factores en el AQR. La figura 13.1-2 muestra los factores incluidos en el Airline Quality Rating, el peso asociado FIGURA 13.1.2 Factores incluidos en la Airline Quality Rating

FIGURA 13.1.1

1. American 2. United 3. Delta 4. TWA 5. SwissAir 6. Singapore 7. British Airways 8. Continental 9. Air France 10. Pan Am 11. Lufthansa 12. USAir 13. KLM 14. America West 15. JAL 16. Alaska 17. Qantas 18. Midway 19. Southwest 20. SAS

Factor

Peso

1. Edad promedio de la flotilla 2. Número de aviones 3. Desempeño a tiempo 4. Factor de carga 5. Desviaciones del piloto 6. Número de accidentes 7. Premios de viajero frecuente 8. Problemas de vuelob 9. Abordajes negadosb 10. Mal manejo del equipajeb 11. Tarifasb 12. Servicio al clienteb 13. Reembolsos 14. Boletaje/Abordarb 15. Publicidadb 16. Créditob 17. Otrosb 18. Estabilidad financiera 19. Costo promedio asiento-milla AQR =

Un enfoque promedio ponderado Shocker también descubrió un enfoque reciente y más objetivo para medir la calidad de la aerolínea en un estudio publicado por

– 5.85 +4.54 +8.63 – 6.98 – 8.03 – 8.38 – 7.35 – 8.05 – 8.03 – 7.92 – 7.60 – 7.20 – 7.32 – 7.08 – 6.82 – 5.94 – 7.34 – 6.52 – 4.49

w1F1 – w2F2 + w3F3 + . . . – w19F19 w1 + w2 + w3 + . . . + w19

a. La clasificación de 19 ítems tiene un coeficiente de confiabilidad ( Alpha de Cronbach) de 0.87. b. Los datos de estos factores provienen de quejas del consumidor registradas en el Departamento del Transporte.


332 con cada factor y si éste tiene un impacto positivo o negativo en la calidad desde la perspectiva del consumidor. FIGURA 13.1.3 Clasificación de aerolíneas

Rango 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Aerolínea American Southwest Delta United USAir Pan Am Northwest Continental America West TWA

Calificación de la AQR +0.328 +0.254 +0.209 +0.119 +0.054 +0.003 –0.063 –0.346 –0.377 –0.439

Con la fórmula del Airline Quality Rating y los datos recientes, produzca calificaciones y rangos del AQR para las 10 aerolíneas estadounidenses importantes que se muestran en la figura 13.1-3. ¿Qué curso se debe planear? Shocker ha descubierto lo que parecen ser dos enfoques diferentes para la medición de la calidad de las aerolíneas. Uno se

basa en la opinión directa del consumidor y es principalmente subjetivo en su enfoque en la calidad y en los elementos considerados. El otro se basa en los datos del desempeño, que están disponibles a través de fuentes públicas y que parece ser más objetivo. Ambos incluyen elementos pertinentes que los consumidores podrían utilizar para juzgar la calidad de una aerolínea. La recomendación de Shoker debe considerar el alcance y utilidad de estos enfoques para Fly Away Airways a medida que se adentra en un entorno más competitivo. ¿Qué curso de acción debería recomendar?

Preguntas 1. ¿Qué tan comparables son los dos métodos? ¿En qué aspectos son similares? ¿En cuáles difieren? 2. ¿Cuáles son los aspectos positivos y negativos de cada enfoque que Shocker podría considerar antes de recomendar un curso de acción para FlyAway Airways? 3. ¿Cuáles aspectos de la calidad del servicio aborda bien cada enfoque y cuáles no tan bien? 4. Considere los dos métodos expuestos; ¿qué tipos de validez quedan demostrados por los dos enfoques en cuanto a la medición de la calidad? Defienda su postura. 5. ¿Cuál de los métodos debería recomendar Shocker? ¿Por qué?

E R

L T A D O

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P A

CAPÍTULO 14

S R E

E J A IZ D

U

N

MEDICIÓN DE LA ACTITUD

Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Describir qué piensan acerca de las actitudes los investigadores de mercados. Identificar los enfoques básicos para la medición de actitudes. Analizar la utilización de escalas de calificación para medir las actitudes. Representar un constructo latente para elaborar una escala sumada. Resumir las formas de medir las actitudes con técnicas de rango y selección y con preguntas de respuesta aleatoria. Analizar los principales aspectos relacionados con la selección de una escala de medición.

1. 2. 3. 4.

Los camiones grandes representan un riesgo de seguridad en las carreteras. Me pongo nervioso cuando conduzco a un lado o cerca de camiones grandes. Los transportistas a menudo conducen en formas peligrosas para los automóviles de pasajeros. Durante una tempestad, el agua que arrojan los transportistas crea condiciones riesgosas para los demás vehículos. 5. Los choferes de camiones grandes a menudo conducen con demasiada rapidez. 6. Los tráilers con frecuencia crean condiciones peligrosas cuando sus conductores intentan rebasarse unos a otros.

WITZ/ LEFKO ER © LEST

Los más de 800 000 millones de dólares que gastan cada año los consumidores estadounidenses para comprar, mantener y operar automóviles sobrepasan por mucho el gasto en cualquier otra clase de transporte.1 Pero esos automóviles, no importa si se trata de las carreteras interestatales, las calles de las ciudades o los caminos rurales, deben compartir el camino con los camiones de carga. Este hecho cotidiano es un problema de negocios para las compañías de logística dedicadas al negocio del transporte de carga, debido a que las actitudes de los automovilistas respecto de los camiones pueden determinar su conducta de manejo y potencialmente afectar los índices y los costos asociados con los accidentes. También impactan en el apoyo público las leyes del sector y, como resultado, en los costos de la transportación de carga. Debido a que los transportistas movilizan un volumen mayor que cualquier modo de transporte, con excepción del ferrocarril, y a que los gastos en este medio son mucho más altos que los de los demás, las compañías de logística se benefician si conocen las actitudes de los automovilistas y con el tiempo llega a modelarlas. Un equipo de investigadores en la Universidad Estatal de Mississippi midió esas actitudes mediante un sondeo. Con el fin de llegar a una muestra grande en forma económica, insertó preguntas de este tema en una encuesta anual de conductores realizada por el Social Science Research Center (SSRC) de la Universidad. También pidió a los sujetos que indicaran su acuerdo o desacuerdo con seis declaraciones:

CORBIS

Semblanza del capítulo: compartir la carretera con los camiones: ¿la pesadilla de los automovilistas?

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En cada declaración, los sujetos utilizaron una escala de cinco puntos para indicar si estaban totalmente de acuerdo, de acuerdo, eran neutrales (o no lo sabían), o si estaban en desacuerdo o totalmente en desacuerdo. Los investigadores combinaron sus respuestas con otras de la encuesta estándar del SSR para ver si las actitudes estaban asociadas con las categorías de los conductores o con sus experiencias de manejo, tales como la cantidad de tiempo de conducir y los accidentes. Los automovilistas tenían una impresión negativa del impacto de los camiones en su seguridad. Más de la mitad convino en cada declaración, con excepción de la primera, y a 80 por ciento le preocupaba el rocío que esparcen en la carretera los camiones que viajan bajo la lluvia. Las percepciones eran un poco menos negativas entre los hombres y entre aquellos que conducen con más frecuencia. La medición de las actitudes es un objetivo común en la investigación de mercados. Así como las compañías de logística aplican los resultados de este estudio para encontrar respuestas prácticas –por ejemplo, educar a los conductores inexpertos y equipar a los camiones con una mejor protección contra las salpicaduras–, otros mercadólogos exploran las actitudes para responder preguntas que varían desde identificar las necesidades, hasta evaluar la satisfacción con el servicio pos venta. Este capítulo describe diversos métodos para la medición de la actitud.

Actitudes en la investigación de mercados Por lo general, los consumidores actúan en una forma consistente con sus actitudes. Por consiguiente, éstas son un tema popular en la investigación de mercados.

Para los científicos sociales, una actitud es una disposición perdurable a responder consistentemente en una forma determinada a los variados aspectos del mundo, como son personas, acontecimientos y objetos. Una forma de comprender las actitudes es pensar en sus componentes. Considere esta breve declaración: “A Sally le fascina comprar en Sam’s. Cree que la tienda es limpia, que tiene una ubicación conveniente y los precios más bajos.Tiene la intención de hacer sus compras allí cada jueves.” Lo mismo que en este ejemplo, una actitud tiene tres componentes: afectivo, cognoscitivo y conductual. El componente afectivo se refiere a los sentimientos o emociones generales de un individuo hacia un objeto. Las declaraciones como “Me fascina mi Chevrolet Corvette”, “Disfruté leyendo A Corporate Bestiary” y “Odio el jugo de arándano” reflejan la naturaleza emocional de las actitudes. La forma en la cual se siente una persona acerca de un producto, un anuncio o un objeto por lo común está vinculada a sus creencias o cognición. Este componente cognoscitivo representa la conciencia de un individuo respecto de un objeto y su conocimiento de él. Una persona se podría sentir feliz con la compra de un automóvil porque cree que éste “da un mayor kilometraje de gasolina” o porque sabe que el distribuidor “es el mejor del estado”. El componente conductual de una actitud refleja una predisposición a la acción al reflejar la compra o las intenciones de compra de un consumidor.

© DON MASON/ CORBIS

Las actitudes como un constructo hipotético Muchas variables que los investigadores de mercados desean investigar son variables psicológicas que no son observables directamente. Por ejemplo, alguien puede tener una actitud hacia una marca particular de crema de afeitar, pero no es posible observar esa actitud. Para medir una actitud se hace una inferencia con base en la forma en que una persona responde a ítems múltiples de la escala individual. Las variables no observadas o latentes se conocen como constructos hipotéticos o simplemente constructos. Entre los más comunes están el compromiso del consumidor, el valor, los sentimientos, el compromiso organizacional, la orientación del vendedor, el estrés del rol y muchos más.

Capítulo 14. Medición de la actitud

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Este constructo hipotético es una palabra de cuatro letras que la conducta de ese hombre joven sugiere una actitud relativamente perdurable y de enfoque positivo hacia la primera mujer y una actitud negativa de evasión hacia la segunda.

Fuente: Psychology Today: An Introduction (Del Mar, CA: CRM Books, 1970), p. 613.


Amor es una palabra de cuatro letras. Y es un constructo hipotético, es decir, un término que utilizan los psicólogos para describir o explicar los patrones consistentes de la conducta humana. Amor, odio, sed, aprendizaje, inteligencia, todos son constructos hipotéticos. Son hipotéticos en el sentido de que no existen como entidades físicas; por consiguiente, no se pueden ver, oír, sentir o medir directamente. No hay un centro del amor en el cerebro que, si se eliminara, dejaría a una persona incapaz de responder en forma positiva y afectuosa a otras personas y cosas. El amor y el odio son constructos en el sentido de que son términos convencionales para explicar, por ejemplo, por qué un hombre joven pasa todo su tiempo con una mujer joven, mientras que evita totalmente a otra. Desde un punto de vista científico, sería más correcto decir

La mayoría de los gerentes de marketing alberga la creencia intuitiva de que las actitudes cambiantes de los consumidores o de los candidatos hacia un producto son una meta de marketing importante. A nivel individual, este aspecto es complicado, pero se ha demostrado que el cambio total en la actitud se relaciona con los cambios en el volumen de ventas totales. Debido a que la modificación de las actitudes desempeña un papel penetrante en las estrategias de marketing, su medición es una tarea importante. Por ejemplo, después de que Whiskas, el alimento para gatos, se había vendido en Europa durante décadas, la marca enfrentó una creciente competencia de nuevas marcas de primera y los consumidores experimentaron dificultades para identificarse con la marca. La empresa hizo una investigación de las actitudes para determinar lo que sentían las personas hacia sus gatos y sus alternativas de alimentación. El estudio reveló que los propietarios de gatos veían a sus mascotas como seres tanto independientes como dependientes.2 Ellos adoptaban la actitud de que las mascotas querían disfrutar de su comida, pero que necesitaban nutrición. Esta investigación de la actitud se canalizó directamente hacia la acción administrativa. Los mercadólogos de Whiskas empezaron a posicionar el producto como un oferente de “gatisfacción”, y utilizaron anuncios que presentaban a un gato atigrado, plateado, ronroneando, un felino con pedigrí que simboliza la calidad máxima, pero que también presenta la imagen de un gato encantador. El mensaje:“Dé a los gatos lo que les agrada, con la nutrición que necesitan. Si lo hace, ellos se sentirán tan felices que ronronearán para usted.” Este esfuerzo revirtió la disminución en ventas que estaba experimentando la marca.

Técnicas para medir las actitudes Se ha ideado una notable variedad de técnicas para medir las actitudes. Dicha variedad se deriva en parte de la ausencia de un consenso acerca de la definición exacta del concepto. Además, los componentes afectivo, cognoscitivo y conductual de una actitud son medibles por diferentes medios. Por ejemplo, es posible registrar las respuestas del sistema nervioso simpático a partir de medidas psicológicas para cuantificar el afecto, pero no son buenas medidas de las intenciones conductuales. Las declaraciones verbales directas concernientes al afecto, las creencias o la conducta se utilizan para medir el propósito conductual. Sin embargo, las actitudes también se interpretan mediante técnicas cualitativas como las discutidas en el capítulo 6. La investigación evalúa los componentes afectivos (emocionales) de las actitudes con medidas psicológicas tales como la respuesta galvánica de la piel (RGP), la presión sanguínea y la dilatación de las pupilas (véase el capítulo 10). Tales medidas proporcionan un medio para evaluar las actitudes sin interrogar verbalmente al

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Importancia de medir las actitudes

Aun cuando es difícil medir las actitudes de los gatos, es posible medir con facilidad lo que sienten los consumidores acerca de los diferentes tipos de alimento para sus mascotas.


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sujeto. Regularmente proporcionan una medida general de qué le agrada o le desagrada a una persona, pero no son extremadamente sensibles a los diferentes grados de una actitud. La obtención de declaraciones verbales de los participantes requiere que los sujetos desempeñen una tarea como clasificar, calificar, ordenar o hacer elecciones. Una tarea de clasificación requiere que el sujeto ordene un pequeño número de tiendas, marcas, sentimientos u objetos sobre la base de la preferencia o de alguna característica del estímulo. Clasificar exige, que el sujeto estime la magnitud o el grado hasta el cual existe alguna característica; el resultado es una calificación cuantitativa. Esta tarea implica marcar una respuesta que indique la propia posición con el uso de una o más escalas de actitud o cognoscitivas. Una tarea de ordenar implicaría presentar al participante varios conceptos de un producto impresos en tarjetas y requerirle que clasifique los conceptos colocando las tarjetas en grupos (cúmulos de tarjetas). Otro tipo de medición de la actitud es la elección entre dos o más alternativas. Si un participante elige un objeto en preferencia de otro, el investigador supone que el sujeto prefiere el objeto elegido, al menos en ese escenario. Las siguientes secciones describen las técnicas más populares para medir las actitudes.

Escalas de calificación de las actitudes Tal vez la práctica más común en la investigación de mercados es utilizar escalas de calificación para medir las actitudes. Esta sección examina muchas escalas de calificación diseñadas para permitir que los sujetos reporten la intensidad de sus actitudes.

Escalas de actitud simples En su forma más básica, las escalas de actitud requieren que un individuo esté de acuerdo o en desacuerdo con una declaración, o que responda a una sola pregunta. Por ejemplo, se puede preguntar a los participantes en una encuesta política si están de acuerdo o en desacuerdo con la declaración “El presidente debería postularse para su reelección.” O un individuo podría indicar si le agradan o le desagradan los frijoles con chile jalapeño. Este tipo de escala de autocalificación simplemente cataloga a los participantes en una o dos categorías y, por consiguiente, sólo tiene las propiedades de una escala nominal y los tipos de análisis matemático a utilizar con esta escala básica son limitados. A pesar de las desventajas, las escalas de actitud simples se utilizan cuando los cuestionarios son extremadamente largos, cuando los participantes tienen niveles de educación bajos o por otras razones específicas. Varias escalas simplificadas son checklists o listas de verificación: un sujeto indica la experiencia pasada, la preferencia y el agrado al marcar una opción. En muchos casos los ítems son adjetivos que describen un objeto particular. En una encuesta a propietarios y gerentes de pequeñas empresas, los encuestados indicaron si encontraban que trabajar en una empresa pequeña era más satisfactorio que en una grande, también si estaban de acuerdo con una serie de declaraciones de actitud acerca de las pequeñas empresas. Por ejemplo, 77 por ciento respondió que los negocios pequeños y medianos “tienen menos burocracia” y 76 por ciento dijo que las corporaciones pequeñas “tienen más flexibilidad que las grandes”.3 La mayoría de los teóricos de la actitud considera que las actitudes varían a lo largo de continuos. Los primeros investigadores de este concepto fueron los pioneros del punto de vista de que la tarea de las escalas de actitud es medir la distancia entre “bueno” y “malo”, entre “bajo” y “alto”, entre “agrado” y “desagrado. De manera que el propósito de una escala de este tipo es encontrar la posición individual en el continuo. Sin embargo, las escalas simples no permiten distinciones de matiz entre las actitudes. Para resolverlo se han elaborado otras escalas para hacer mediciones más precisas.

Escalas de categoría La escala de calificación más sencilla sólo contiene dos categorías de respuestas: de acuerdo/ en desacuerdo. La ampliación de las categorías de respuesta ofrece a quienes responden más flexibilidad en la tarea de calificar;


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Actitudes de los ricos porque el hecho de vivir con toda comodidad podría interferir con la ética de trabajo de sus hijos. Si algunas de estas respuestas le sorprenden, tiene compañía, incluso de algunas personas a quienes usted debería conocer mejor. Harrison Group también se asoció con la firma de publicidad AgencySacks para pedirle a los mercadólogos que se especializan en artículos de lujo que predijeran cómo responderían las personas adineradas a las mismas preguntas. Los mercadólogos esperaban que muy pocas personas consideraran los artículos de lujo como un desperdicio y que la mayoría se preocupara por la ética de trabajo de sus hijos.

© NATIONAL GEOGRAPHIC/ GETTY IMAGES

Al comprobar la vieja máxima de que los ricos son “diferentes a usted y a mí”, Harrison Group, una firma de investigación de mercados, hizo una encuesta entre 500 hogares de ricos; aquellos que tenían por lo menos $5 millones en activos líquidos, a quienes su posición económica los coloca en el 0.5 por ciento superior de Estados Unidos. Los entrevistadores preguntaron a los miembros de esos hogares acerca de sus hábitos y actitudes. Lo que aprendieron acerca de las actitudes lo podrían sorprender, al menos si sus ideas acerca de la riqueza provienen de la fabulosa mala conducta que se muestra en los melodramas de la televisión y en los tabloides de los supermercados. La encuesta preguntaba a los participantes si estaban de acuerdo o en desacuerdo con una variedad de temas. Encontró que a una parte considerable de ese grupo no le interesaba jactarse de tener un estilo de vida espléndido. Sólo 11 por ciento respondió que quería que los demás “supieran que son ricos” y casi la mitad dijo que los artículos de lujo como relojes, joyería y automóviles costosos son un “desperdicio de dinero”. Muchos se mantienen sobre un terreno ético firme. Menos de 10 por ciento admitió que más de una vez “habían comprometido sus valores” para ganar dinero y sólo la mitad expresó su preocupación

Fuente: Con base en en Sandra O’Loughlin, “Luxe Marketing: Perception vs. Reality”, Brandweek, 46 (19 de septiembre de 2005), pp. 22-28; Harrison Group, “About Us” y “Wealth Study Methodology”, www.harrisongroup.com, con acceso el 6 de marzo de 2006.

además se les proporciona todavía más información si las categorías están ordenadas conforme a una dimensión particular descriptiva o de evaluación. Considere la siguiente pregunta: ¿Con qué frecuencia está usted en desacuerdo con su cónyuge acerca de cuánto deben gastar en unas vacaciones? Nunca

Muy rara vez

En ocasiones

A menudo

Con mucha frecuencia

Esta escala de categoría es una medida más sensible que una que sólo tiene dos categorías de respuestas. Al tener más elecciones, genera el potencial de proporcionar más información. Sin embargo, si el investigador trata de representar algo que es verdaderamente bipolar (sí/no, hombre/mujer, con membresía/sin membresía, etc.) con más de dos categorías introducirá un error. El planteamiento de la pregunta es un factor de suma importancia en la utilidad de esas escalas. La figura 14.1 muestra algunas palabras comunes que se utilizan en las escalas de categoría. El aspecto del planteamiento de la pregunta se discute en el capítulo 15.

Método de calificaciones sumadas: la escala de Likert Un método sencillo de manejar y, por consiguiente, en extremo popular, es la adaptación de los investigadores de mercados del método de la calificación sumada, elaborado por Rensis Likert.4 Con la escala de Likert los participantes indican su actitud al marcar con cuánta intensidad están de acuerdo o en desacuerdo con declaraciones cuidadosamente construidas, que varían desde actitudes muy positivas hasta muy negativas, hacia un objeto. Los individuos eligen de entre aproximadamente cincos respuestas alternativas –totalmente de acuerdo, de acuerdo, inseguro, en desacuerdo y totalmente en desacuerdo– aun cuando el número de opciones puede variar de tres a nueve. En el siguiente ejemplo de un estudio sobre la conducta de compra de alimentos, hay cinco alternativas: Cuando compro alimentos para mi familia, el precio no es una objeción. Totalmente en desacuerdo En desacuerdo Inseguro De acuerdo (1)

(2)

(3)

(4)

Totalmente de acuerdo (5)


338 FIGURA 14.1 Escalas selectas de categoría

Calidad Excelente Bastante buena

Buena Regularmente buena

Regular Ni buena ni mala

Pobre No muy buena

No del todo buena

Muy arriba del promedio

Superior al promedio

Promedio

Abajo del promedio

Muy abajo del promedio

No tan importante

No del todo importante

Importancia Muy importante

Medianamente importante

Neutral Interés

Muy interesado

Un poco interesado

No muy interesado

Satisfacción Completamente satisfecho

Un poco satisfecho

Ni satisfecho ni insatisfecho

Un poco insatisfecho

Completamente insatisfecho

Muy satisfecho

Bastante satisfecho

Un poco satisfecho

No del todo satisfecho

Insatisfecho

En ocasiones Rara vez Sólo de vez en cuando

Casi nunca Nunca

Frecuencia Todo el tiempo Con mucha frecuencia Todo el tiempo

Muy cierto Definitivamente sí

Con mucha frecuencia A menudo La mayor parte del tiempo

A menudo En ocasiones Parte del tiempo

Algo cierto Probablemente sí

No muy cierto Probablemente no

Verdad Nada cierto Definitivamente no

Originalidad Muy diferente

Un poco diferente

Ligeramente diferente

No del todo diferente

Extremadamente original

Muy original

Un poco original

Ligeramente original

No del todo original

Los investigadores le asignan calificaciones, o pesos, a cada respuesta posible. En este ejemplo, las calificaciones numéricas de 1, 2, 3, 4 y 5 se asignan a cada nivel. Las que se muestran entre paréntesis pueden no estar impresas en el cuestionario o no aparecer en la pantalla de la computadora. Una respuesta de totalmente de acuerdo indica la actitud más favorable hacia la declaración y se le asigna una calificación de cinco.

RECODIFICACIÓN INVERSA La declaración que se proporciona en el ejemplo de la conducta de compra está formulada de forma positiva. Si una declaración es formulada de forma negativa (por ejemplo, “Presupuesto con mucho cuidado mis gastos en alimentos”), sería necesario invertir las calificaciones numéricas. Esto es resultado de una recodificación inversa del planteamiento negativo, de manera que un acuerdo total indique en realidad una respuesta desfavorable en vez de una actitud favorable. En el caso de una escala de cinco puntos, la recodificación se hace como sigue:

Valor antiguo 1 2 3 4 5

Valor nuevo 5 4 3 2 1


339 FIGURA 14.2

1. El personal de mi consultorio médico demuestra un interés cordial y personal. 2. El personal de mi consultorio médico es amistoso y cortés. 3. El personal de mi consultorio médico está más interesado en atender las necesidades del médico que las mías. 4. El personal de mi consultorio médico siempre actúa de forma profesional. Fuente: Journal of Marketing por Stephen W. Brown y Teresa Swartz. Copyright 1989 por Am. Marketing Assn (AMA) (Chic). Reimpreso con autorización de Am. Marketing Assn (AMA) (Chic) en el formato de libro de texto por medio de Copyright Clearance Center.

De esta manera la recodificación convierte el acuerdo con un aspecto planteado de forma negativa en la imagen de un espejo, lo que significa que el resultado es el mismo que el desacuerdo con un aspecto planteado de forma positiva. El software SPSS tiene una función que permite la recodificación simple a partir del ingreso de los valores “antiguo” y “nuevo” de la escala. Como una opción, ingrese una simple fórmula matemática. En este caso: Xvalor nuevo = 6 – Xvalor antiguo resultaría en la misma recodificación.

ESCALAS COMPUESTAS Una escala de Likert puede incluir varios ítems de la escala para formar una escala compuesta. Se supone que cada declaración representa un aspecto de un campo de actitudes común. Por ejemplo, la figura 14.2 muestra los ítems en una escala de Likert para medir las actitudes hacia la interacción de los pacientes con el personal de servicio de un consultorio médico. La calificación total es la suma de las calificaciones numéricas asignadas a las respuestas de un individuo. Aquí la calificación máxima posible para el compuesto sería 20 si se asignara un 5 a las respuestas de “totalmente de acuerdo” para cada una de las declaraciones positivas, y un 5 a las respuestas de “totalmente en desacuerdo” para la declaración negativa. El ítem 3 está planteado de forma negativa y, por consiguiente, está codificado a la inversa. En el procedimiento original de Likert, se genera un gran número de declaraciones y se efectúa un análisis del ítem. El propósito de este análisis es asegurarse de que los ítems finales evoquen una amplia respuesta y discriminen entre aquellos con actitudes positivas y negativas. Los ítems que son deficientes porque carecen de claridad o evocan patrones de respuestas mixtas se eliminan de la lista final de declaraciones. Las escalas que utilizan múltiples ítems se pueden analizar para asegurar su confiabilidad y su validez. Sólo una serie de ítems que muestren buena confiabilidad y validez se suman o promedian para formar una escala compuesta que represente un constructo hipotético. Por desgracia, no todos los investigadores están dispuestos o son capaces de evaluar a fondo ambos factores. Sin esa prueba, la utilización de las escalas de Likert resulta desventajosa, ya que no hay forma alguna de saber con exactitud lo que representan los ítems o qué tan bien representan cualquier cosa de interés.

Diferencial semántico El diferencial semántico en realidad es una serie de escalas de actitud. Esta popular técnica de medición de la actitud consiste en hacer que los sujetos reaccionen a algún concepto a partir de una serie de escalas bipolares de calificación de siete puntos. Los adjetivos bipolares, tales como “bueno” y “malo”, “moderno” y “anticuado”, o “limpio” y “sucio” anclan el principio y el final (o polos) de la escala. El sujeto formula juicios repetidos acerca del concepto que se investiga en cada una de las escalas. La figura 14.3 muestra siete de las 18 escalas utilizadas en un proyecto de investigación que midió las actitudes hacia los supermercados. La calificación de un diferencial semántico se ilustra mediante la escala limitada por “moderno” y “anticuado”; los participantes son instruidos para que marquen el lugar que indique el adjetivo apropiado más cercano. De izquierda a derecha, los intervalos de la escala se interpretan como “extremadamente moderno”, “muy moderno”, “ligeramente moderno”, “tanto moderno como anticuado”, “ligeramente anticuado”, “muy anticuado” y “extremadamente anticuado”: Moderno _ _ _ _ _ _ _ Anticuado

Ítems de la escala Likert para medir las actitudes hacia la interacción de los pacientes con el personal de un servicio médico


340

La técnica del diferencial semántico se desarrolló al principio como un método para medir el significado de los objetos o el “espacio semántico” de la experiencia interpersonal.5 Los investigadores de mercados han encontrado que el diferencial semántico es versátil y útil en aplicaciones de negocios. Su validez depende de encontrar anclas de la escala que sean opuestos semánticos, lo que en ocasiones resulta difícil. Sin embargo, en los estudios de actitudes o imágenes las anclas tales como “muy desfavorable” y “muy favorable” funcionan bien. FIGURA 14.3

Escalas de diferencial semántico para medir las actitudes hacia los supermercados

Ubicación inconveniente Precios bajos Ambiente agradable Moderno Atestado Cajero rápido Aburrido

Ubicación conveniente Precios altos Ambiente desagradable Anticuado Espacioso Cajero lento Excitante

Fuente: Julie H. Yu, Gerald Albaum y Michael Swenson, “Is a Central Tendency Error Inherent in the Use of Semantic Differential Scales in Different Cultures?”, International Journal of Market Research, verano de 2003, bajado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup.com.

Si tiene el propósito de calificar, asigne una valoración numérica a cada posición en la escala. Por tradición, las calificaciones son 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 o bien, –3, –2, –1, 0, +1, +2, +3. Muchos investigadores de mercados encuentran que es deseable suponer que el diferencial semántico proporciona datos de intervalo. Esta suposición, aun cuando es ampliamente aceptada, tiene sus críticos, quienes argumentan que los datos sólo tienen propiedades ordinales porque las calificaciones numéricas son arbitrarias. De hecho, los investigadores de mercados tratan las escalas de diferencial semántico como métricas (al menos el intervalo). Esto se debe a que la cantidad de error introducido al suponer que los intervalos entre las elecciones son iguales (aun cuando eso no es seguro) es bastante pequeña. La figura 14.4 muestra un perfil de la percepción típico con base en datos del diferencial semántico. Debido a que se supone que los datos son el intervalo, se utilizarán ya sea la media o la mediana para comparar el perfil de un producto, marca o tienda, con el de un producto, marca o tienda competidora. FIGURA 14.4

Perfil de la imagen de las aerolíneas de viajeros abonados frente a las aerolíneas principales

Positivo

Neutral

Negativo

Consistentemente puntual

Típicamente impuntual

Manejo confiable del equipaje

Manejo no confiable del equipaje

Horario deseable

Horario inconveniente

Conciente de la seguridad

Sin conciencia de la seguridad

Equipo silencioso

Equipo ruidoso

Aviones espaciosos

Aviones atestados

Equipo limpio

Equipo sucio

Personal cortés

Personal descortés

Personal conocedor

Personal no informado

Servicio rápido del personal

Servicio lento del personal

Valor alto por el dinero gastado

Valor bajo por el dinero gastado

Económica

Costosa

Rentable

No rentable

Confiable

Insegura Aerolíneas de viajeros abonados

Aerolíneas principales Fuente: J. Richard Jones y Sheila I. Cocke, “A Performance Evaluation of Commuter Airlines: The Passenger’s View”,


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Escalas numéricas En una escala numérica, los dígitos, más que el espacio semántico o las descripciones verbales sirven como opciones de respuesta para identificar las categorías (posiciones de respuesta). Por ejemplo, si los ítems de la escala tienen cinco posiciones de respuesta, se trata de una escala numérica de cinco puntos. Una escala de seis puntos tiene seis posiciones y una escala de siete puntos tiene siete, etc. Considere la siguiente escala numérica: Ahora que usted ha tenido su automóvil durante más o menos un año, por favor díganos cuán satisfecho se siente con su Ford Taurus. Extremadamente insatisfecho 1 2 3 4 5 6 7 Extremadamente satisfecho Esta escala numérica utiliza adjetivos bipolares en la misma forma que el diferencial semántico. En la práctica, los investigadores han encontrado que una escala con calificaciones numéricas para los puntos intermedios en la escala es una medida tan efectiva como el verdadero diferencial semántico.

Escala Stapel La escala Stapel fue diseñada originalmente en los años 1950 para medir simultáneamente la dirección e intensidad de una actitud. Las versiones modernas de la escala, con un solo adjetivo, se utilizan como un sustituto para el diferencial semántico cuando es difícil crear pares de adjetivos bipolares. La escala Stapel modificada coloca un solo adjetivo en el centro de un número par de valores numéricos (variable, tal vez de +3 a –3). La escala mide cuán cercano o distante del adjetivo se percibe que está un estímulo determinado. La figura 14.5 ilustra un ítem de la escala Stapel utilizado en la medición de la imagen de una tienda minorista. Las ventajas y desventajas de la escala Stapel son muy similares a las del diferencial semántico. Sin embargo, su manejo es marcadamente más sencillo, en especial por teléfono. Debido a que la escala no requiere adjetivos bipolares, su construcción es más fácil que la del diferencial semántico. Las investigaciones que comparan al diferencial semántico con la escala Stapel indican que los resultados de ambas técnicas son en gran parte los mismos.6

Escala de suma constante En una escala de suma constante se pide a los participantes que dividan un número fijo de puntos entre varios atributos para indicar su importancia relativa. Suponga que United Parcel Service (UPS) desea determinar la importancia de los atributos de una facturación exacta, la entrega según lo prometido y el precio para las organizaciones que utilizan su servicio en el marketing de negocio a negocio. En su escala pide a los sujetos que dividan una suma constante de 100 puntos para indicar la importancia relativa de cada atributo: FIGURA 14.5 Bloomingdale’s +3 +2 +1 Selección amplia

–1 –2 –3

Seleccione un número más para las palabras que considera que describen con mayor exactitud la tienda. Mientras más exactamente considera que la palabra describe a la tienda, mayor será el número más que debe elegir. Seleccione un número menos para las palabras que considera que no describen con exactitud la tienda. Mientras menos exactamente considera que la palabra describe a la tienda, mayor será el número menos que debe elegir. Por consiguiente, puede seleccionar cualquier número desde +3 para las palabras que considere que son muy exactas, y hasta –3 para las que considere muy inexactas. Fuente: Dennis Menezes y Norbert F. Elbert, “Alternative Semantic Scaling Formats for Measuring Store Image: An Evaluation”, Journal of Marketing Research, febrero de 1979, pp, 80-87. Reimpreso con autorización de American Marketing Association.

Una escala Stapel para medir la imagen de una tienda


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Una vara para medir la utilidad de un sitio web


Dos expertos en tecnología que buscaban una forma estándar para medir la utilidad de los sitios web desarrollaron métricas que hacen hincapié en las actitudes. Por ejemplo, en vez de medir cuánto tiempo les llevaba a los usuarios completar una tarea particular, les pedían que calificaran su experiencia al utilizar cada sitio. Cada calificador evaluaba el contenido del sitio (información y operaciones); la facilidad de uso; la promoción (publicidad en el sitio); “hecho para el medio” (características que hacen que el medio se ajuste a las necesidades particulares), y las emociones (sentido de logro, interés en el contenido del sitio, credibilidad y control sobre el flujo del contenido). Por supuesto, lo que es muy relevante en un sitio quizá tenga una importancia mínima en otro. Un presunto inversionista que busca información acerca de una aerolínea tal vez busque una experiencia en línea diferente a la de un consumidor que visita el mismo sitio para planear unas vacaciones, y ambos tendrían

expectativas distintas para una librería en línea. Como resultado, la evaluación de la utilidad empieza pidiendo a los participantes que califiquen cada categoría a evaluar en términos de lo importante que es para una clase particular de empresa, y en el supuesto de que el calificador es un consumidor o un inversionista. Por ejemplo, un usuario podría calificar el contenido del sitio web de una aerolínea, su facilidad de uso, etc. Esas escalas utilizan una escala de suma constante de 100 puntos. Cada evaluador divide los 100 puntos entre las cinco categorías. Después evalúa, en una escala de 1 a 10, qué tan bien se desempeña el sitio en cada categoría. Las calificaciones de la importancia sopesan esas valoraciones. De manera que si un calificador le asigna 5 puntos a la categoría de emoción y cree que el sitio se desempeña en 6 en la escala de 1-10, la calificación ponderada es 30. Al combinar todas las calificaciones para un sitio web, éste puede ganar entre 0 y 1 000 puntos. La prueba que hace el investigador de este sistema de calificación le proporciona puntos de vista útiles.

Fuente: Con base en Ritu Agarwal y Viswanath Venkatesh, “Assesing a Firm’s Web Presence: A Heuristic Evaluation Procedure for the Measurement of Usability”, Information Systems Research, junio de 2002, bajado de Business & Company Resource Center en http://galenet.galegroup.com; y G. A. Buchholz, “Losability vs. Usability”, Digital Web, www.digital-web.com, 11 de julio de 2005.

Divida 100 puntos entre las siguientes características de un servicio de entrega con base en la importancia que tiene para usted cada una de las características cuando seleccione un servicio de este tipo: Facturación exacta Entrega según lo prometido Precio más bajo

____ ____ ____

La escala de suma constante ofrece mejores resultados con participantes de niveles altos de educación. Si quienes responden siguen las instrucciones en la forma correcta, los resultados se aproximarán a las medidas del intervalo. A medida que se incrementa el número de estímulos, esta técnica se vuelve cada vez más compleja. Esta técnica sirve para medir las preferencias de marca. El enfoque, que es similar al método de comparación de pares, es el siguiente: Divida 100 puntos entre las siguientes marcas con base en su preferencia por cada marca: Marca A ____ Marca B ____ Marca C ____ En este caso, la escala de suma constante es una técnica de calificación. Sin embargo, con modificaciones mínimas se puede clasificar como una técnica de selección. Aun cuando esta escala se utiliza mucho, en un sentido estricto entraña fallas debido a que la última respuesta está totalmente determinada por la forma en la cual el sujeto ha calificado las otras elecciones; pero como tal, la comprensión es algo compleja.Lo cierto es que las razones prácticas a menudo superan esta preocupación.

Escalas de calificación gráficas Una escala de calificación gráfica presenta a los encuestados un continuo gráfico con el fin de que elijan cualquier punto en el continuo para indicar su actitud. La figura 14.6 muestra una escala gráfica tradicional, que varía de una posición extrema a la posición opuesta. Por lo común, la calificación de las respuestas se


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Favor de evaluar cada atributo en términos de lo importante que es para usted, colocando una X sobre la línea horizontal en la posición que mejor refleje sus sentimientos. Comodidad de los asientos Alimentos durante el vuelo Tarifa aérea

FIGURA 14.6

Escala de calificación gráfica

No es importante ______________ Muy importante No es importante ______________ Muy importante No es importante ______________ Muy importante

determina al medir la longitud (en milímetros) de un extremo al otro del continuo gráfico hasta el punto marcado por el sujeto. Muchos investigadores creen que el hecho de calificar de esta manera refuerza la suposición de que las escalas gráficas de calificación de este tipo son escalas de intervalo. En forma alterna, el investigador puede dividir la línea en categorías predeterminadas de calificación (longitudes) y registrar las marcas del sujeto conforme a esto. En otras palabras, la escala de calificación gráfica tiene la ventaja de permitir que el entrevistador elija cualquier intervalo deseado para propósitos de calificación. Su desventaja es que no hay respuestas estándar. Las escalas de calificación gráfica no se limitan a las líneas rectas como fuentes de comunicación visual. Es posible utilizar opciones de respuesta de imágenes u otro tipo de continuo gráfico para mejorar la comunicación con los participantes. Una variación de la escala de calificación gráfica es la escala de escalera, que también incluye opciones numéricas: La siguiente es una escala de escalera [la escala de respuestas se muestra en la figura 14.7]. Representa la “escaera de la vida”. Como se verá, tiene once peldaños numerados del 0 al 10. Suponga que la parte superior de la escalera representa la mejor vida posible para usted, según la describe, y que el peldaño inferior representa la peor forma de vida posible, según la describe. ¿En qué peldaño de la escalera considera que se encuentra su vida hoy? 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

La investigación para averiguar las actitudes de los niños ha utilizado escalas de la cara feliz (véase la figura 14.8) en las que se pide a los infantes que indiquen qué cara muestra cómo se sienten acerca de los dulces, de un juguete o de algún otro concepto. La investigación con la escala de caras felices indica que los niños tienden a elegir las caras de los extremos de la escala. FIGURA 14.7

Escala de escalera

10

Mejor vida posible

9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Peor vida posible


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Qué tanto vale un hogar saludable?


Los constructores de viviendas necesitan saber qué les agrada a los consumidores, pero antes de invertir en una gran cantidad de características de lujo, deben saber cuánto pagarán sus clientes. Si los presupuestos de los consumidores requieren algunas elecciones difíciles, el constructor necesita saber cuáles son extremadamente valiosas, cuáles son agradables pero no importantes y cuáles es difícil cambiar debido a que son muy cercanas a los deseos de los clientes. Cuando un grupo de investigadores de la Universidad de Columbia Británica quería medir las actitudes hacia los “hogares saludables”, compararon las calificaciones con una escala Thurstone. Un hogar saludable se refiere al construido con materiales y diseños que permitan en los interiores una calidad superior de aire, iluminación y acústica agradables. Para conocer dichas elecciones de los consumidores, los investigadores enviaron una encuesta por correo, y preguntaron a los participantes

si estarían dispuestos a pagar una cantidad extra si el constructor les garantizaba una calidad superior de ventilación, sistemas de iluminación y acústica interiores agradables. La encuesta también presentaba nueve atributos asociados con una calidad de ventilación y eficiencia de energía superiores. Esos aspectos se presentaron en todas las combinaciones de pares y se pedía a los participantes que eligieran qué aspecto en cada par consideraban que era más importante. Las respuestas a las preguntas de comparaciones por pares generaron una calificación, que los investigadores utilizaron para crear una escala Thurstone. El atributo con la calificación más alta (eficiencia de la energía) aparece en la parte superior de la escala y el siguiente atributo (luz natural), significativamente más abajo. El aislamiento más grueso, los materiales antialérgicos y lo hermético están agrupados juntos debajo de la luz natural, y la luz artificial se encuentra notablemente más abajo de las demás características. Fuente: Wellington Spetic, Robert Kozak y David Cohen, “Willingness to Pay and Preferences for Healthy Home Attributes in Canada”, Forest Products Journal, 55 (octubre), pp. 19-24; y Bower, John (1999), Healthy House Building for the New Millenium, Healthy House Institute.

Aun cuando esto se puede deber a que las actitudes de los menores fluctúan más ampliamente que las de los adultos o a que experimentan sentimientos más intensos tanto positiva como negativamente, la tendencia a elegir los extremos es una desventaja de la escala. FIGURA 14.8

Escala de calificación gráfica con categorías de respuesta de imágenes que hacen hincapié en la comunicación visual

ESCALA DE CARAS FELICES

3

2

Muy bien

1 Muy mal

Escala de intervalo Thurstone En 1927 Louis Thurstone, pionero de la investigación de las actitudes, desarrolló el concepto de que éstas varían a lo largo de continuos y que se deben medir conforme a este principio. La construcción de una escala Thurstone es un proceso bastante complejo que requiere dos etapas. La primera es una operación de calificación, que llevan a cabo jueces que asignan valores en la escala a las declaraciones acerca de las actitudes. La segunda etapa consiste en pedir a los sujetos que respondan a las declaraciones de las actitudes. El método Thurstone requiere mucho tiempo y es costoso. Desde una perspectiva histórica es valioso, pero su popularidad actual es baja. Este método se utiliza muy rara vez en la investigación de mercados aplicada. La figura 14.9 resume las técnicas de calificación de la actitud expuestas en esta sección.


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FIGURA 14.9 Resumen de las ventajas y desventajas de las escalas de calificación

Medida de la calificación

El sujeto debe

Ventajas

Desventajas

Escala de categoría

Indicar una categoría de respuesta

Flexible, es fácil responderla

Escala Likert

Evaluar las declaraciones en una escala de acuerdo

Es la escala más fácil de construir

Los ítems pueden ser ambiguos, con pocas categorías; sólo es posible hacer distinciones generales Es difícil juzgar lo que significa una sola calificación

Escalas de diferencial semántico y numéricas

Elegir puntos entre adjetivos bipolares Fácil de construir; existen acerca de las dimensiones pertinentes normas para comparaciones, tales como el análisis del perfil

Se deben encontrar adjetivos bipolares; los datos pueden ser ordinales, pero no de intervalo

Escala Stapel

Elegir puntos en una escala con un solo adjetivo en el centro

Su construcción es más fácil que la del diferencial semántico y es fácil manejarla

Los puntos finales son clasificaciones numéricas, no verbales

Escala de suma constante

Dividir una suma constante entre las alternativas de respuestas

Se aproxima a una medida de intervalo

Es difícil para los participantes con niveles de educación bajos

Escala gráfica

Elegir un punto en un continuo

Impacto visual, puntos ilimitados en la escala

No hay respuestas estándar

Escala gráfica con categorías de respuesta de imágenes

Elegir una imagen visual

Impacto visual, fácil para quienes no leen bien

Es difícil añadir una explicación verbal a una respuesta

Medición de la intención de la conducta El componente conductual de una actitud implica las expectativas de comportamiento de un individuo hacia un objeto relacionado con la actitud. Por lo común, el componente de interés para los mercadólogos es una intención de compra, una tendencia a buscar información adicional o planes para visitar una sala de exhibición. Las escalas de categoría para medir el componente conductual de una actitud preguntan acerca de la probabilidad de compra de un participante o de la intención de emprender alguna acción futura utilizando preguntas como las siguientes: ¿Qué tan probable es que usted compre un reproductor MP3? • • • • •

Definitivamente lo compraré Probablemente lo compraré Podría comprarlo Probablemente no lo compraré Definitivamente no lo compraré

Le escribiría una carta a mi representante en el Congreso o a otro funcionario del gobierno apoyando a esta empresa si estuviera en una disputa con el gobierno. • • • • • • •

Extremadamente probable Muy probable Un tanto probable Probable, una probabilidad de 50-50 Un tanto improbable Muy improbable Absolutamente improbable

El planteamiento de las declaraciones utilizadas en estas escalas a menudo son del tipo “Yo recomendaría”, “Yo escribiría”, o “Yo compraría”, para indicar las tendencias a la acción. Las expectativas también son medibles usando una escala de probabilidades subjetivas, que varía desde 100 para “absolutamente seguro” hasta cero para “absolutamente ninguna probabilidad”. Los inves-


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tigadores han utilizado la siguiente escala de probabilidades subjetivas para estimar la probabilidad de que un candidato a un empleo acepte una posición en ventas: _____100% _____90% _____80% _____70% _____60% _____50% _____40% _____30% _____20% _____10% _____0%

(Absolutamente seguro) de que la aceptaré (Casi seguro) de que la aceptaré (Es muy probable) que la aceptaré (Una gran probabilidad) de que la aceptaré (No hay una probabilidad muy grande) de que la aceptaré (Una probabilidad más o menos igual) de que la acepte o no (Una menor probabilidad) de que la acepte (Poca probabilidad) de que la acepte (Muy poca probabilidad) de que la acepte (Casi seguramente no) la aceptaré (Seguramente no) la aceptaré

Diferencial conductual Con el fin de medir las intenciones conductuales de los sujetos hacia un objeto o categoría de objetos, se utiliza un instrumento general: el diferencial de conducta. Lo mismo que en el diferencial semántico, una descripción del objeto que se juzgará va seguida de una serie de escalas en las cuales los sujetos indican sus intenciones conductuales hacia ese objeto. Por ejemplo, un ítem podría ser algo parecido a lo siguiente: Una representante de ventas de 25 años de edad Le pediría _ _ _ _ _ _ _ _ _ No le pediría Un consejo a esa persona.

Calificación AL PUNTO Mis gustos son muy sencillos. Sólo deseo lo mejor.

Los consumidores a menudo califican por orden sus preferencias, lo que facilita desarrollar una escala ordinal pidiéndoles que califiquen por orden (del más preferido al menos preferido) un conjunto de objetos o atributos. Los participantes comprenden con facilidad la tarea de calificar por orden de importancia las características de un producto o de ordenar una serie de nombres de marcas conforme a la preferencia. Lo mismo que la escala de suma constante, técnicamente la escala de calificación también adolece de inflexibilidad, en el sentido de que si sabemos cómo calificaron cinco de las seis alternativas, entonces conoceremos la respuesta a la sexta.

–Oscar Wilde

Comparaciones de pares Considere una situación en la cual un fabricante de sierras de cadena se enteró de que un competidor había introducido una nueva sierra de cadena de peso ligero (seis libras), cuando su cadena más ligera pesa nueve libras. Entonces los ejecutivos se preguntaban sobre la necesidad de introducir una sierra de cadena de seis libras en la línea del producto. El diseño de investigación elegido fue una comparación de pares o pareada, para lo cual concibieron una sierra de cadena de seis libras y fabricaron el prototipo; para controlar las preferencias de color, la sierra de cadena del competidor estaba pintada del mismo color que las cadenas de nueve y seis libras. A los participantes se le presentaron dos sierras de cadena al mismo tiempo y se pidió que eligieran la de su preferencia Fueron necesarios tres pares de comparaciones para determinar cuál era la sierra de cadena preferida. El siguiente ejemplo ilustra el formato típico para hacer preguntas acerca de comparaciones de pares: Me gustaría conocer su opinión general acerca de dos marcas de vendas adhesivas: son Curad y Band-Aid. En general, ¿cuál de las dos marcas, Curad o Band-Aid, considera que es la mejor? ¿O las dos son iguales? Curad es mejor ____ Band-Aid es mejor ____

Las dos son iguales ____


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Si los investigadores desean comparar cuatro marcas de bolígrafos a partir del atractivo o de la calidad de la escritura, serán necesarias seis comparaciones [(n)(n – 1)/2]. Cuando sólo se comparan algunos objetos, como productos y anuncios, no es difícil calificar los objetos en lo concerniente a un atributo. A medida que se incrementa el número de objetos, la cifra de comparaciones crece geométricamente. Si el número de comparaciones es demasiado grande, los participantes se pueden cansar y ya no discriminarán cuidadosamente entre ellos.

Clasificación La tarea de clasificar requiere que los participantes indiquen sus actitudes al colocar objetos a partir de la similitud percibida o de algún otro atributo. Una agencia de publicidad pidió a los consumidores que clasificaran fotografías de personas para medir sus percepciones del usuario típico de una marca. Otra agencia recurría a una técnica de clasificación en la cual los consumidores utilizaban un mazo de cincuenta y dos tarjetas para ilustrar los elementos de la publicidad para el nombre de la marca en estudio.Los participantes creaban un cúmulo de tarjetas que mostraban los elementos que recordaban haber visto u oído, y después el entrevistador les pedía que identificaran el objeto en cada una de esas tarjetas. National City Corporation, una compañía bancaria, ha utilizado la clasificación como parte de su investigación del diseño de su sitio web. A los consumidores que participaron en la investigación les entregó una serie de tarjetas que describían varias partes de los procesos que podrían requerir cuando utilizan los servicios bancarios en línea; les pedía a los participantes que ordenaran las tarjetas para mostrar su idea de una forma lógica de completar esos procesos. El método de investigación mostró a los diseñadores cómo actúan los consumidores cuando hacen algo, en ocasiones algo muy diferente de lo que esperaban los banqueros.7 Una variante de la técnica de suma constante utiliza contadores físicos (por ejemplo, fichas de póquer o monedas) que se dividen entre los objetos que se van a someter a la prueba. En un estudio de aerolíneas acerca de las preferencias del cliente, se podría utilizar la siguiente técnica de clasificación: En esta hoja aparece una lista de varias aerolíneas. Al lado del nombre de cada aerolínea hay una bolsa. Aquí tiene diez tarjetas. Me gustaría que colocara esas tarjetas en las bolsas al lado de las aerolíneas en las que preferiría volar en su próximo viaje. Suponga que todas vuelan a dondequiera que usted desee viajar. Puede colocar tantas tarjetas como quiera al lado de una aerolínea o no colocar ninguna tarjeta. American Airlines United Airlines Northwest Airlines

Tarjetas ______ ______ ______

Delta Airlines Southwest Airlines

Tarjetas ______ ______

Preguntas de respuestas aleatorias En casos especiales, por ejemplo cuando se pide a los entrevistados que proporcionen una información sensible o embarazosa en una encuesta, el investigador utiliza preguntas de respuesta aleatoria. Para comprender este procedimiento, considere una parte de un cuestionario de una encuesta del Servicio de Administración Tributaria sobre la evasión fiscal: En esta sección le harán algunas preguntas acerca de diferentes cosas que usted tal vez ha hecho cuando llena su declaración de impuestos. Si lanzamos al aire una moneda, eso determinará a qué preguntas deberá responder.Todo lo que sabremos nosotros de su respuesta es “sí” o “no”; no sabremos a qué pregunta está respondiendo. En un minuto le mostraré cómo funciona, pero lo que es importante saber, es que sus respuestas son totalmente anónimas. Utilizando clases especiales de estadísticas, nunca sabremos lo que usted hace. De manera que esperamos que sea completamente honesto con nosotros. Sólo de esa manera esta encuesta nos será útil. Por ejemplo, vamos a lanzar una moneda al aire. (TENGA PREPARADA LA TARJETA DEL EJEMPLO). Vamos a decir que salió cara. Entonces usted responderá a la declaración de “cara”: “Esta mañana desayuné huevos revueltos”. Si desayunó huevos revueltos, dirá “sí”. Si no desayunó huevos revueltos, dirá “no”. Ahora, al lanzar la moneda sale “cruz”, y usted responderá a la pregunta de “cruz”: “Anoche cené papas”. Dirá “sí” si lo hizo y “no” si no lo hizo.


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1. Cara Algunas veces en el pasado no presenté mi declaración de impuestos cuando creía que debía hacerlo. Cruz He vivido en esta comunidad durante más de cinco años. Sí 1 No 2 2. Cara A veces, en el pasado anoté a propósito más deducciones de las que tengo derecho. Cruz Voté en las últimas elecciones presidenciales. Sí 1 No 2 3. Cara Alguna vez en el pasado no reporté a propósito algunos ingresos en mi declaración de impuestos, aun cuando haya sido una cantidad mínima. Cruz Soy propietario de un automóvil. Sí 1 No 2 4. Cara Al menos en una ocasión incluí a un dependiente sin tener derecho a hacerlo. Cruz He ido al cine en al transcurso del año pasado. Sí 1 No 2 5. Cara Hasta donde sé, llené mi declaración de impuestos [anual] con absoluta honestidad. Cruz He comido en un restaurante en el transcurso de los últimos seis meses. Sí 1 No 2 6. Cara Cambié un poco la verdad con el fin de pagar menos impuestos. Cruz Por lo general, veo una hora de televisión cada día. Sí 1 No 2 Éste es el final de la entrevista. Muchas gracias por su cooperación. El hecho de lanzar al aire la moneda al azar determina a cuál de las dos preguntas responde el participante. Por consiguiente, el entrevistador no sabe si está contestando a la pregunta sensible acerca de la evasión fiscal, o la carente de importancia, debido a que las respuestas (“sí” o “no”) son idénticas para ambas interrogantes. La proporción de respuestas de “sí” a la pregunta acerca del ingreso se calcula mediante una fórmula que incluye estimados previos de la proporción de participantes que responden “sí” a la pregunta carente de importancia y la probabilidad (Pr) de que contesten a la interrogante sin importancia: Pr (respuesta de “sí”) = Pr (sí en la pregunta A) + Pr (“sí” en la pregunta B) = Pr (se elige la pregunta A) × Pr (“sí”en la pregunta A) + Pr (se elige la pregunta B) × Pr (“sí” en la pregunta B) Aun cuando los estimados están sujetos a error, el participante aún es anónimo y de esa manera se reduce el prejuicio en la respuesta. El método de respuestas aleatorias se aplicó al principio en las encuestas de entrevista personal. Sin embargo, las preguntas de respuesta aleatoria en un formato un tanto modificado se han aplicado con éxito en otras situaciones.

Otros métodos de medición de la actitud Las actitudes, como los constructos hipotéticos, no se pueden observar de forma directa; sin embargo, es posible inferir las de alguien por la forma en la cual responde a indicadores múltiples de la actitud. Una escala de calificación sumada se compone de tres indicadores de actitud. Considere los tres aspectos diferenciales semánticos que se pueden captar de la postura de un consumidor hacia Microsoft Word: muy buena _ _ _ _ _ _ _ muy desfavorable _ _ _ _ _ _ _ muy positiva _ _ _ _ _ _ _

muy mala muy favorable muy negativa

La terminología es tal que ahora la actitud estaría representada por un constructo latente (no observable) indicado por la respuesta de un consumidor hacia esos aspectos. ¿Qué piensa acerca de Microsoft?


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Selección de una escala de medición. Algunas decisiones prácticas Ahora que conoce varias escalas de medición de la actitud, surge una pregunta natural: “¿Cuál es la más apropiada?” Lo mismo que en la selección de un diseño de investigación básico, no hay una sola respuesta mejor para todos los proyectos de investigación. La respuesta es relativa y la elección de la escala dependerá de la naturaleza del objeto relacionado con la actitud que se va a medir, de la definición que del problema tiene el gerente y de los vínculos hacia atrás y hacia delante con las elecciones ya hechas (por ejemplo, encuestas telefónicas frente a encuestas por correo). Sin embargo, varias preguntas ayudarán en la elección de una escala de medición: 1. 2. 3. 4.

¿Es mejor una técnica de clasificación, de selección, de calificación o de elección? ¿Debería utilizarse una escala monádica o comparativa? ¿Qué tipo de clasificaciones de categoría, si las hay, se utilizarán para la escala de calificación? ¿Cuántas categorías de escalas o posiciones de respuesta son necesarias para medir con precisión una actitud? 5. ¿Debería elegirse una escala de calificación equilibrada o desequilibrada? 6. ¿Debería utilizarse una escala que obligue a una elección entre opciones predeterminadas? 7. ¿Debería utilizarse una sola medida, o una medida de índice? Conviene analizar cada uno de estos aspectos.

¿Técnica de clasificación, de selección, de calificación o de elección? La decisión acerca de cuál técnica utilizar está determinada en gran parte por la definición del problema y en especial por el tipo de análisis estadístico deseado. Por ejemplo, la calificación sólo proporciona datos ordinales, y limita las técnicas estadísticas a utilizar.

¿Escala monádica o comparativa? Si la escala que se va a utilizar no es de razón, el investigador debe decidir si va a incluir una estándar de comparación en la porción verbal de la escala. Considere la siguiente escala de calificación: Ahora que usted ha tenido su automóvil durante un año, por favor díganos cuán satisfecho se siente con la potencia de su motor y con su aceleración. Completamente insatisfecho

Insatisfecho

Un tanto satisfecho

Satisfecho

Completamente satisfecho

Esta es una escala de calificación monádica debido a que indaga acerca de un solo concepto aislado (la marca del automóvil que compró el individuo). No se proporciona al participante un marco de referencia específico. Una escala de calificación comparativa le pide al sujeto que califique un concepto, tal como una marca específica, en comparación con un hito –o quizá otro concepto similar, tal como una marca competidora– que se utiliza explícitamente como un marco de referencia. En muchos casos la escala de calificación comparativa presenta una situación ideal como punto de referencia para contrastarla con la situación real. Por ejemplo: Por favor, indique si la cantidad de autoridad en su posición actual se compara con la cantidad de autoridad que sería ideal para esa posición. Demasiada

Más o menos la correcta

Demasiado poca


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Olvídese del paté, ordene comida thai Con el objeto de tener una idea de las actitudes a nivel mundial hacia los alimentos de diferentes culturas, The Wall Street Journal trabajó con GfK Custom Research Worldwide para hacer una encuesta que reducía lo que habría podido ser una serie de complejas opiniones respecto de algunas elecciones simples. La firma de investigación entrevistó a más de veinte mil personas en Estados Unidos, Rusia, Turquía y diecisiete países europeos. La primera pregunta que hizo fue para una sola calificación: “A menudo se piensa que las cocinas nacionales (los platillos típicos de un país) tienen en todo el mundo diferentes características y se aprecian por diferentes razones. En su opinión, ¿cuál es la que más engorda?” Después el entrevistador preguntaba: “En su opinión, ¿cuál es la que menos engorda?” y “¿Cuál es la cocina más sobrestimada (en otras palabras, la que no está a la altura de su reputación)?”. El propósito del cuestionario era generar ideas, que difícilmente eran lo

bastante específicas como para identificar con precisión la idea de un nuevo producto o para resolver debates globales sobre los alimentos. En este contexto, los investigadores pedían una simple calificación (la que más engorda, la que menos engorda, la más sobrestimada), en vez de retar a quienes respondían para que calificaran o seleccionaran una variedad de cocinas. Además, la encuesta no obligaba a hacer una elección. Muchos participantes sólo indicaron que era “difícil decirlo”. Por muy sencilla que fuera la encuesta, sí generó al menos un resultado sorprendente: por un margen notable, la gastronomía identificada como la “más sobrestimada” fue la prestigiada cocina de Francia. El índice general de respuestas mostró que 39 por ciento eligió la cocina francesa, e incluso 22 por ciento de los participantes franceses seleccionó su cocina para este dudoso honor. ¿La razón podría ser que es demasiado costosa o que debe estar a la altura de su enorme reputación? Por desgracia, la escala de medición simple no proporciona una explicación. Fuente: Con base en Jennifer Howze, “Survey: French Food Flambéed”, The Wall Street Journal, 6 de enero de 2006, http://online.wsj.com; y “Cuisine Survey”, The Wall Street Journal, http://online.wsj.com, con acceso el 6 de enero de 2006.

¿Qué tipos de clasificaciones de categoría existen? Ya se ha hablado de las clasificaciones verbales, las clasificaciones numéricas y las elecciones no listadas. Muchas escalas de calificación tienen clasificaciones verbales para las categorías de respuestas porque los investigadores creen que ayudan a los participantes a comprender mejor las posiciones de la respuesta. La madurez y el nivel de educación de los consultados influirán en esta decisión. A menudo se elige el diferencial semántico, con categorías de respuesta no clasificadas entre dos adjetivos bipolares y la escala numérica, con números para indicar las posiciones de la escala, debido a que el entrevistador desea suponer los datos de la escala de intervalo.

¿Cuántas categorías de escala o posiciones de respuesta? ¿Una escala de categoría debe tener cuatro, cinco o incluso siete posiciones o categorías de respuesta? ¿O el investigador debe utilizar una escala gráfica con un número infinito de posiciones? La investigación original del desarrollo del diferencial semántico indicaba que lo óptimo es de cinco a ocho posiciones. Sin embargo, el investigador debe determinar el mejor número de posiciones significativas para el proyecto específico. Este aspecto de identificar cuántas distinciones significativas pueden hacer prácticamente los participantes es una cuestión de sensibilidad, pero a nivel operativo, más que a nivel conceptual.

¿Escala de calificación equilibrada o desequilibrada? El formato de alternativa fija puede ser equilibrado o desequilibrado. Por ejemplo, la siguiente pregunta, que indaga acerca de las decisiones de padres e hijos relacionadas con su manera de ver la programación televisiva, es una escala de calificación equilibrada.


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¿Quién decide qué programas de televisión pueden ver sus hijos? El niño decide todo el tiempo. El niño decide la mayor parte del tiempo. El padre y el hijo deciden juntos. El padre decide la mayor parte del tiempo. El padre decide todo el tiempo. Esta escala es equilibrada, porque en el centro se encuentra un punto neutral o punto de indiferencia. Las escalas de calificación desequilibrada se utilizan cuando se espera que las respuestas estén distribuidas en un extremo de la escala. Las escalas desequilibradas, como la siguiente, eliminan este tipo de “acumulación final”. Completamente insatisfecho

Insatisfecho

Un tanto satisfecho

Satisfecho

Completamente satisfecho

Debe observar que hay tres respuestas de “satisfecho” y sólo dos de “insatisfecho”. La elección de una escala equilibrada o desequilibrada depende de la naturaleza de los conceptos o del conocimiento del investigador acerca de las actitudes hacia el estímulo que se va a medir.

¿Utilizar una escala que obliga a hacer una elección entre opciones predeterminadas? En muchas situaciones el encuestado no se ha formado una actitud hacia el concepto en estudio y simplemente no puede proporcionar una respuesta. Si una escala de calificación de elección forzada le exige que dé una respuesta, ésta simplemente es una función de la pregunta. Si las respuestas no son obligadas, el sujeto puede utilizar el punto medio de la escala para indicar tanto desconocimiento como indiferencia. Si se espera que muchos participantes en la muestra desconozcan el objeto de la actitud que se está investigando, este problema se elimina al utilizar una escala de elección no forzada que proporciona una categoría de “no hay una opinión”, como en el siguiente ejemplo: ¿Cómo se compara el Bank of Commerce con el First National Bank? Bank of Commerce es mejor que First National Bank. Bank of Commerce es más o menos igual que First National Bank. Bank of Commerce es peor que First National Bank. No lo podría decir. El hecho de hacer este tipo de pregunta permite que el investigador separe a los participantes que no pueden hacer una comparación honesta, de quienes han tenido experiencia con ambos bancos. El argumento a favor de la elección obligada es que las personas en realidad tienen actitudes, incluso si no están familiarizadas con los bancos y se debe requerir que respondan la pregunta. Aun así, la utilización de las preguntas de elección forzada está asociada con mayores incidencias de “no hay respuesta”. Las encuestas en Internet hacen que sea fácil formular las preguntas de elección forzada porque la presentación se prepara de tal manera que el participante no puede ir a la siguiente pregunta sino hasta que haya dado respuesta a la anterior. Sin embargo, debe comprender que si un participante verdaderamente no tiene ninguna opinión y no está incluida la opción de no hay opinión, simplemente deja de contestar el cuestionario.

¿Una sola medida o una medida índice? La utilización de una sola medida o una medida índice depende de la complejidad del aspecto que se va a investigar, del número de dimensiones que contiene el aspecto y de si los atributos individuales del estímulo son parte de una actitud holística o se ven como aspectos separados. La definición conceptual del investigador será útil al hacer esta elección. El investigador tiene muchas opciones de escalas. En general, los planes para las etapas posteriores del proyecto de investigación influyen en la elección. Una vez más, el problema de la definición se convierte en un factor determinante que influye en el diseño de la investigación.

AL PUNTO Negarse a tener una opinión es una forma de tener una, ¿no es así? –Luigi Pirandello


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Resumen 1. Describir qué piensan de las actitudes los investigadores de mercados.

Las actitudes son disposiciones perdurables para responder de manera consistente en una forma determinada a los diversos aspectos del mundo, lo que incluye a personas, acontecimientos y objetos. Constan de tres componentes: el afectivo o las emociones o sentimientos involucrados; el cognoscitivo, o la conciencia o conocimiento; y el conductual o la predisposición a la acción. Las actitudes son constructos latentes y por ello no son observables de forma directa.

2. Identificar los enfoques básicos a la medición de las actitudes. Se han desarrollado muchos métodos para medir la actitud. La mayoría tiene cabida en las categorías de clasificación, calificación, selección y elección. 3. Analizar la utilización de escalas de calificación para medir las actitudes. Las escalas de categoría proporcionan varias categorías de respuestas para permitir que los participantes indiquen la intensidad de sus actitudes. La escala Likert utiliza una serie de declaraciones con las cuales los sujetos indican si están de acuerdo o en desacuerdo, y asignan calificaciones numéricas a los niveles de acuerdo con alguna declaración. Un diferencial semántico utiliza una serie de escalas de actitud ancladas por adjetivos bipolares; el participante indica si su actitud cae o no entre las actitudes polares. También se utilizan variaciones a este método, tales como las escalas numéricas y la escala Stapel. La escala Stapel coloca un solo adjetivo en el centro de una gama de valores numéricos desde +3 hasta –3. Las escalas de suma constante requieren que el sujeto divida una suma constante en partes, indicando el peso que se va a asignar a los varios atributos del objeto en estudio. 4. Representar un constructo latente para elaborar una escala sumada. Los investigadores utilizan escalas compuestas para representar constructos latentes. Una forma fácil de crear una escala compuesta es añadir las respuestas a los ítems múltiples para formar un total. Por consiguiente, las calificaciones de un participante a cuatro aspectos simplemente se adicionan para formar una escala sumada. El investigador debe asegurarse de que cada ítem de la escala esté planteado de forma positiva, o al menos todos en la misma dirección. Por ejemplo, si se utilizan ítems múltiples para formar un constructo de satisfacción, una calificación más alta para cada ítem debe conducir a un nivel de satisfacción más alto. Si uno de los ítems representa insatisfacción, de tal manera que una calificación más alta representa un nivel de satisfacción más bajo, ese ítem se debe recodificar a la inversa antes de crear la escala compuesta. 5. Resumir las formas de medir las actitudes con técnicas de calificación y selección y preguntas de respuesta aleatoria.

Las personas a menudo califican por orden sus preferencias. Por consiguiente, es posible elaborar escalas ordinales que le piden a los participantes calificar por orden una serie de objetos o atributos. En la técnica de comparación de pares se forma un par de alternativas y se pide a los participantes que elijan su preferida. La selección requiere que éstos indiquen sus actitudes colocando los objetos en cúmulos o categorías.

6. Analizar los principales aspectos relacionados en la selección de una escala de medición.

El investigador puede elegir entre varias escalas de actitudes. La elección entre alternativas requiere considerar varias preguntas y por lo general se responde a cada una de ellas comparando las ventajas de cada opción con la definición del problema. Una escala de calificación monádica pregunta acerca de un solo concepto; una escala de calificación comparativa le pide al participante que califique un concepto comparándolo con un hito utilizado como marco de referencia. Las escalas pueden ser equilibradas o desequilibradas. Las escalas desequilibradas impiden que las respuestas se acumulen en un extremo. Las escalas de elección forzada requieren que el participante seleccione una alternativa; las escalas de elección no forzada permiten que el entrevistado indique su incapacidad para seleccionar una alternativa.

Términos y conceptos clave Actitud Constructos hipoteticos Clasificación Calificación Ordenar Selección Elección Escala de categoría Escala de Likert Recodificación inversa

Escala compuesta Diferencial semántico Perfil de la imagen Escala numérica Escala Stapel Escala de suma constante Escala de calificación gráfica Escala Thurstone Diferencial de conducta Comparación de pares o pareada

Preguntas de respuesta aleatoria Escala de calificación monádica Escala de calificación comparativa Escala de calificación equilibrada Escala de calificación desequilibrada Escala de calificación de elección forzada Escala de calificación de elección no forzada


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Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Qué es una actitud? ¿Hay un consenso respecto de su definición? 2. Distinga entre calificación y clasificación. ¿Cuál es una mejor técnica de medición de la actitud? ¿Por qué? 3. Suponga que el investigador quería crear una escala sumada indicando la actitud de un participante hacia la industria camionera. ¿Cuál sería el resultado para los participantes cuya respuesta es como se indica en la figura de abajo?

Totalmente en desacuerdo

4. ¿Cómo haría una recodificación inversa mediante un software estadístico como SAS o SPSS? 5. ¿Qué ventajas tienen las escalas numéricas sobre las escalas de diferencial semántico? 6. Identifique los aspectos que debería considerar un investigador cuando elige una escala de medición. 7. Mencione algunas situaciones en las cuales podría ser útil el diferencial semántico.

En desacuerdo

Un tanto en desacuerdo

Un tanto de acuerdo

De acuerdo

Totalmente de acuerdo

6. Creo que la industria camionera en Canadá es muy importante para nuestra economía. 7. Los conductores de camiones se esfuerzan al máximo para ayudar a que las carreteras sean más seguras. 8. La industria camionera es nociva para los canadienses en más de una forma. 9. Sin la industria camionera, nuestras comunidades estarían mucho mejor. 10. Los conductores de camiones se encuentran entre los conductores más corteses.

8. ¿Una escala de Likert se debería tratar como si tuviera propiedades ordinales? 9. En cada uno de los siguientes aspectos, identifique el tipo de escala y evalúela: a) Un cuestionario representativo de Estados Unidos enviado a los votantes: ¿Está usted a favor o en contra de la reforma fiscal? A favor

Me opongo

No tengo una opinión

b) ¿Cuán favorable es su opinión acerca de la reforma fiscal? Muy desfavorable

Muy favorable

c) Una declaración psicográfica le pide a un participante que encierre en un círculo la respuesta apropiada: Cuando voy de compras busco las ofertas especiales Totalmente Totalmente en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo de acuerdo 1 2 3 4 5

10. ¿Cuál es la diferencia entre una variable medida y un constructo latente? 11. Si una escala de Likert sumada tiene diez aspectos, ¿los diez deben plantearse como declaraciones, ya sea todas positivas o todas negativas, o la escala puede contener una mezcla de declaraciones positivas y negativas? 12. Si un diferencial semántico tiene diez aspectos en la escala, ¿todos los adjetivos positivos deben ir a la derecha y todos los adjetivos negativos a la izquierda? 13. ÉTICA Un investigador cree que muchos participantes responderán “no lo sé” o “no lo puedo decir” si esas opciones están impresas en una escala de actitudes junto con categorías que indican el nivel de acuerdo. El investigador no imprime “no lo sé” o “no lo puedo decir” en el cuestionario, debido a que el análisis y el reporte de los datos resultantes serían más complicados. ¿Es correcto eso? 14. RED SRI International investiga a los consumidores estadounidenses preguntándoles acerca de sus actitudes y valores. Tiene un sitio web de manera que las personas pueden VALS-type ellas mismas. Encuentre su VALS-type, llendo a www.sric-bi.com/VALS/presurvey.shtml.


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Actividades de investigación 1. Un investigador desea comparar dos hoteles con base en los siguientes atributos: Conveniencia de la ubicación Personal amable Valor por el dinero

a) Diseñe una escala de Likert para realizar esta tarea. b) Diseñe una escala de diferencial semántico para realizar esta tarea. c) Diseñe una escala de calificación gráfica para realizar esta tarea.

Caso 14.1 Roeder Johnson Corporation Hace una década, la charla en los círculos empresariales era en torno al papel fundamental de la tecnología, en especial de Internet, en el éxito de los nuevos negocios. Algunos inversionistas parecían ansiosos por respaldar cualquier negocio inicial con “dot.com” en su nombre o en su plan de inversiones. Aun cuando el bullicioso entorno de negocios de la década de los años 1990 parecía muy lejano, los empresarios todavía iniciaban negocios cada año y seguían estableciendo su punto de visitante en la comunidad empresarial. ¿Qué ideas de negocios les agradan a los inversionistas? ¿La tecnología de punta todavía es importante? La firma de relaciones públicas Roeder-Johnson Corporation, que se especializa en empresas que inician y en las involucradas en la innovación tecnológica, hizo una encuesta en línea de las actitudes de setenta personas, incluyendo capitalistas de riesgo, empresarios, periodistas y analistas de empresas.8 La pregunta básica era la siguiente: ¿Considera que hoy la tecnología única es decisiva para el éxito de las empresas que están empezando? 1. Muy rara vez 4. Ocasionalmente 2. Con frecuencia 5. Por lo común 3. Siempre

El resto de la encuesta preguntaba las razones por las cuales la tecnología es importante para las empresas que están empezando e invitaba a los participantes a expresar algunos comentarios. En su comunicado de prensa, Roeder-Johnson informó que 91 por ciento de los participantes consideraba que la tecnología es importante, al menos con frecuencia. El desglose fue de 39 por ciento con frecuencia, 39 por ciento por lo común y 13 por ciento siempre. El restante 9 por ciento de los participantes citó la tecnología como algo importante sólo ocasionalmente, y ninguno dijo que muy rara vez fuera importante.

Preguntas 1. Evalúe la escala de calificación utilizada para las preguntas en esta encuesta. ¿Las clasificaciones de las categorías son claras? ¿El número de categorías es apropiado? 2. Sugiera tres formas en las cuales Roeder-Johnson podría mejorar esta encuesta sin un incremento considerable en el costo. 3. Con base en la información proporcionada aquí, ¿cuáles considera que podrían haber sido los objetivos de investigación para esta encuesta? ¿Considera que la encuesta cumplió sus objetivos? Explíquelo.

Caso 14.2 Ha-Pah-Shu-Tse Raymond RedCorn es un indio osage. El restaurante Ha-Pah-Shu-Tse (“maíz rojo” en osage) en Pawhuska, Oklahoma, es el único restaurante estadounidense nativo en el estado y uno de los pocos en el país. Fue inaugurado en 1972 con una capacidad para atender a ocho personas; hoy, después de su expansión, las multitudes hasta de noventa personas mantienen ocupados a RedCorn y a su esposa. En la actualidad venden una mezcla de pan frito indio y planean incrementar las ventas de su único producto empacado. El pan es dulce y contiene ingredientes básicos como harina, manteca vegetal y azúcar. El restaurante Waltina RedCorn contrajo matrimonio en la tribu osage hace cuarenta y siete años y aprendió a cocinar con dos mujeres llamadas la Abuela Baconrind y la Abuela Lookout. Debieron enseñarla muy bien, puesto que los clientes del Ha-Pah-ShuTse no sólo se contentan con ir a comer allí, sino que a menudo los RedCorn les envían por correo la mezcla de pan frito. Raymond ha descubierto que las personas que comen el inusual

platillo nativo a menudo piden la receta. Dice:“No he conocido a nadie a quien no le agrade el pan.” Los clientes no son sólo los aficionados locales a la comida india. Debido a que el pan frito se vende o se sirve en los restaurantes y tiendas de Oklahoma, así como en un museo, lo han probado personas de lugares tan remotos como Europa. Según RedCorn, “más o menos una vez a la semana viene alguien de Inglaterra”. Les sirve a esos clientes ingleses el pan frito o los “éxitos de venta” del restaurante: pastel de carne indio o el taco navaho, y les cuenta la historia del pan frito y de cómo éste le consiguió una invitación al Palacio de Buckingham: cuando tenía dieciocho años, se encontraba en Londres para asistir a una reunión internacional de boys scouts. Una noche estaba friendo el pan indio cuando el organizador de los exploradores ingleses se acercó a él, acompañado por dos hombres jóvenes. Sólo después de que todos habían saboreado el esfuerzo culinario de RedCorn, le presentaron al príncipe de Gales. “La delegación india de Oklahoma recibió una invitación para instalar sus tiendas en los terrenos del palacio y sus miembros pasaron el fin de semana agasajados por la joven realeza”, dice RedCorn.


El producto Se llevó varios años perfeccionar el producto como es hoy. Los RedCorn querían una mezcla que sólo necesitara que se le añadiera agua. Cada hornada se enviaba a familiares y amigos para que juzgaran el sabor, hasta que todos quedaron convencidos de que era lo mejor que se podía hacer. La mezcla, que se compone de harina india, ya se distribuye en Tulsa, Bartlesville y las poblaciones circundantes bajo la marca registrada de Ha-Pah-Shu-Tse.Viene empacada en bolsas de dos y cinco libras, y en el frente aparece la imagen de Raymond RedCorn ataviado con el traje de su tribu. Las instrucciones para preparar el pan frito aparecen en la parte posterior del paquete. El problema de investigación Cuando planeaban el marketing para la mezcla de pan frito indio, los estudiantes consultores que trabajaban con la Oficina de la Pequeña Empresa sugirieron una investigación de actitud. Creían que la venta exitosa del producto de Ha-Pah-Shu-Tse dependía de saber cuáles serían las reacciones de los consumi-

355 dores a los alimentos indios. Consideraban que si se medían la imagen de los alimentos indios y la conciencia que tenía de ellos el consumidor, RedCorn tendría una mejor oportunidad para vender su producto. Además, los estudiantes consultores creían que el nombre de Ha-Pah-Shu-Tse violaba muchos de los requerimientos para un buen nombre de la marca; no era corto, sencillo o fácil de recordar, y era difícil pronunciarlo y deletrearlo.

Preguntas 1. ¿A qué preguntas de marketing es necesario responder a medida que Ha-Pah-Shu-Tse planee una expansión? ¿En qué forma la investigación de mercados puede ayudar a responder esas preguntas? 2. ¿Qué tipo de escala de actitud recomendaría? ¿Cómo generaría una serie de los ítems (atributos) que se van a medir? 3. ¿Un perfil de la imagen le parece apropiado en este caso?

Caso 14.3 Actitudes hacia la tecnología y el estilo de vida Una firma de investigación de mercados envió las escalas de actitud en la figura del caso 14.3-1 a los miembros de su panel de consumidores. Otras preguntas en el cuestionario eran acerca de la propiedad y/o la utilización de computadoras, aparatos electrónicos de consumo, propietarios de televisión por satélite, teléfonos celulares y actividad en Internet.

Preguntas 1. ¿Qué tipo de escala de la actitud aparece en el caso? 2. Evalúe la lista de declaraciones. ¿Las declaraciones parecen medir un solo concepto? 3. ¿Qué parecen estar midiendo?

Figura 14.3-1 Escala de actitud A continuación se listan declaraciones que se pueden utilizar o no para describir sus actitudes hacia la tecnología y su estilo de vida. Favor de indicar hasta qué grado cada declaración describe sus actitudes. Marque una X en un cuadro del 1 al 10, donde 10 expresa la declaración “Describe completamente sus actitudes”, y 1 significa la declaración “De ninguna manera describe sus actitudes”. De ninguna manera describe sus actitudes 1 2 3 4

Me agrada impresionar a las personas con mi estilo de vida. La tecnología es importante para mí. Soy muy competitivo cuando se trata de mi carrera. Divertirme es lo más importante en mi vida. La familia es importante, pero tengo otros intereses que s on igualmente importantes para mí. Constantemente estoy buscando nuevas formas de divertirme. Para mí es importante ganar mucho dinero. Paso la mayor parte de mi tiempo haciendo cosas divertidas e n compañía de mis amigos. Me agrada pasar algún tiempo aprendiendo acerca de nuevos productos de la tecnología. Me gusta presumir de mi buen gusto y mi estilo. Me agrada la tecnología. Mi familia es con mucho lo más importante en mi vida. Le dedico mucho tiempo y energía a mi carrera. Es muy probable que compre nuevos productos o servicios tecnológicos. Paso la mayor parte de mi tiempo libre trabajando para mejorarme.

5

6

Describe completamente sus actitudes 7 8 9 10

S L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

U

N

DISEÑO DEL CUESTIONARIO

P A

CAPÍTULO 15


Explicar la importancia de las decisiones acerca del diseño y la redacción del cuestionario. Definir las alternativas para la redacción de las preguntas abiertas y las de alternativa fija. Resumir las pautas para las preguntas con el fin de evitar errores en el diseño del cuestionario. Describir la forma en la cual la secuencia apropiada de las preguntas mejora un cuestionario. Analizar cómo diseñar el esquema de un cuestionario. Describir los criterios para hacer un pretest o preprueba y revisar un cuestionario para adaptarlo a los mercados globales.

Semblanza del capítulo: J. D. Power le pide a los consumidores que sean realistas

© ROYALTY FREE/ CORBI S

¿Usted conduce el automóvil de sus sueños? Para la mayoría no es posible hacerlo, porque se tropieza con la realidad práctica de no poder pagar por cada nueva característica fantástica. A medida que los fabricantes de automóviles consideran la posibilidad de añadir nuevas características, deben evaluar no sólo cuáles atraen a los consumidores, sino también cuáles se venderán en realidad, considerando el costo probable. J. D. Power and Associates abordó recientemente este aspecto en una encuesta de alrededor de 7 mil consumidores.1 En la encuesta de J. D. Power se le preguntó a los consumidores si estaban familiarizados con 22 tecnologías emergentes. Luego se les acerca de sus intereses en cada tecnología, calificando su interés con una escala de “definitivamente interesado”, “probablemente interesado”, etc. Después, el estudio indicaba el precio probable de cada tecnología y preguntaba a los consumidores si les interesaba, dado su precio. Los resultados calificaban las características conforme al nivel de interés con base en el porcentaje de quienes estaban definitiva o probablemente interesados en la característica. Cuando les proporcionaban la información del precio, los consumidores a menudo cambiaban su nivel de interés. Los sistemas de visión nocturna atraían a 72 por ciento de los encuestados, por lo que ocupaban el segundo lugar en las calificaciones. Pero cuando los consumidores se enteraban de que era probable que los sistemas le añadieran $1 500 al precio de un automóvil, esa tecnología bajó a un rango de 17, cerca de la parte inferior. En contraste, el radio HD había calificado en el decimosexto lugar, hasta que los consultados vieron la etiqueta del precio, de apenas $150. Ese precio impulsó la característica hasta el tercer lugar. Aún así, dos características se mantuvieron en los cinco primeros lugares, incluso sin la información del precio: los neumáticos que siguen funcionando cuando escapa el aire y el control de la estabilidad. Y tres de las cinco características en los lugares inferiores, una cabina reconfigurable, un sistema de advertencia cuando el vehículo se sale del carril y puertas delanteras inteligentes que funcionan con un sensor, se mantuvieron en las calificaciones inferiores. Los fabricantes de automóviles pueden usar esta información para determinar cuáles características son sensibles al precio y cuáles son atractivas incluso con un precio alto. En la encuesta de J. D. Power las respuestas cambiaban cuando se proporcionaba más información a los consumidores. Este capítulo bosqueja un procedimiento para el diseño del cuestionario, que aborda aspectos tales como la redacción, el orden de las preguntas y el formato.

Capítulo 15. Diseño del cuestionario

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Calidad y diseño del cuestionario: consideraciones básicas Cada etapa en el proceso interdependiente de la investigación de mercados es importante. Sin embargo, una encuesta de investigación de mercados es tan buena como las preguntas que formula. La importancia de la redacción de la pregunta se pasa por alto con facilidad, pero el diseño del cuestionario es una de las etapas más relevantes en el proceso de investigación por encuesta. Las personas dedicadas a los negocios que no tienen experiencia en la investigación de mercados con frecuencia creen que la elaboración de un cuestionario es una tarea sencilla. Los investigadores aficionados creen que se redacta en cuestión de minutos. Por desgracia, los recién llegados, quienes ingenuamente creen que una buena gramática es todo lo que necesita una persona para redactar un cuestionario, por lo general acaban con resultados inútiles. Si se hace una mala pregunta, se obtienen resultados malos. El buen diseño de un cuestionario requiere mucho más que una gramática correcta. Los sujetos que lo responden simplemente pueden no saber qué se les pregunta. Tal vez no están enterados del producto o del tema de interés. Pueden confundir el tema con algo más. La pregunta quizá no signifique lo mismo para todos los entrevistados. Y muchos pueden negarse a contestar preguntas personales. Sin embargo, la mayoría de esos problemas se minimizan si un investigador capacitado redacta el cuestionario. Para que éste cumpla con los propósitos del investigador, las preguntas deben satisfacer los criterios básicos de pertinencia y precisión. Para lograr esos fines se requiere que un investigador que planea de forma sistemática el diseño de un cuestionario tome las siguientes decisiones, aunque no necesariamente en el orden siguiente: 1. 2. 3. 4. 5.

¿Qué se debe preguntar? ¿Cómo se deben redactar las preguntas? ¿En qué secuencia se deben disponer las preguntas? ¿Qué esquema de cuestionario servirá mejor a los objetivos de la investigación? ¿Cómo se debe someter el cuestionario a un pretest? ¿Es necesario revisar el cuestionario?

Este capítulo proporciona las pautas para responder cada pregunta.

¿Qué se debe preguntar? Ciertas decisiones que se toman durante las primeras etapas del proceso de investigación influirán en el diseño del cuestionario. Los capítulos anteriores hicieron hincapié en una buena definición del problema y en preguntas de investigación claras. Esto conduce a hipótesis de investigación específicas que, a su vez, indican con claridad qué se debe medir. Diferentes tipos de preguntas pueden ser mejores que otras para medir ciertas cosas. Además, se debe determinar el medio de comunicación utilizado para la recolección de datos, es decir, entrevista por teléfono, entrevista personal o cuestionario aplicado por la persona misma. Esta decisión es otro vínculo que influye en la estructura y el contenido del cuestionario. Las preguntas específicas que se harán serán en función de las decisiones previas. Las últimas etapas del proceso de investigación tendrán un impacto importante sobre la redacción del cuestionario. Por supuesto, las preguntas que se deben hacer tomarán en cuenta la forma del análisis de datos. Cuando diseñe el cuestionario, el investigador debe considerar los tipos de análisis estadísticos que se llevarán a cabo.

Relevancia del cuestionario Un cuestionario es relevante según el grado hasta el cual toda la información recabada plantea una pregunta de investigación que ayudará a quien toma las decisiones a abordar el problema de marketing actual. Un escollo común es hacer una pregunta errónea o que no es relevante. Si la tarea del marketing es determinar con precisión los problemas de imagen de una tienda, puede no ser relevante pedir una opinión política. El investigador debe ser específico acerca de los datos que necesita y tener una razón fundamental

AL PUNTO Con mucha frecuencia las palabras mal empleadas generan pensamientos engañosos. –Herbert Spencer


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para cada rubro del que solicita información. Las preguntas irrelevantes son algo más que una molestia, debido a que hacen una encuesta innecesariamente larga. En un estudio en el que dos muestras del mismo grupo de negocios recibieron un cuestionario de una página, o bien uno de tres páginas, la tasa de respuestas fue de casi el doble para la encuesta de una sola página.2 A la inversa, muchos investigadores, después de hacer un sondeo, descubren que omitieron algunas preguntas importantes. Por consiguiente, cuando planean el diseño de un cuestionario deben pensar en las posibles omisiones. ¿Recaba información acerca de las variables demográficas y psicográficas relevantes? ¿Ciertas preguntas ayudarían a aclarar las respuestas de otras? ¿Los resultados del estudio proporcionarán las respuestas al problema de marketing del gerente?

Precisión del cuestionario Una vez que un investigador decide qué debe preguntar, el criterio de la precisión se convierte en la preocupación central. Precisión significa que la información es confiable y válida. Aun cuando los investigadores experimentados por lo general creen que el cuestionario debe ser sencillo, comprensible, imparcial, sin ambigüedades y sin palabras irritantes, no es posible generalizar entre varios proyectos un procedimiento paso a paso para asegurar la precisión en la redacción de las preguntas. La obtención de respuestas precisas de los participantes depende en gran medida de la capacidad del investigador para diseñar un cuestionario que facilite la recordación y motive a los participantes a cooperar. Éstos tienden a ser más cooperativos cuando el tema les interesa. Si las preguntas no son largas, difíciles de responder o amenazantes para el ego, hay más probabilidad de obtener respuestas imparciales. La redacción y la secuencia de las preguntas también influyen de forma considerable en la precisión, lo que puede representar un reto particular cuando se diseña una encuesta para audiencias técnicas. El Departamento del Tesoro por ejemplo, encargó una encuesta a empresas de seguros para evaluar su oferta de seguros contra el terrorismo, según lo requiere el programa de gobierno de reaseguro contra este fenómeno. Pero los miembros de la industria se quejaron de que la encuesta empleaba mal términos como “contrato” y “riesgo elevado”, que tienen significados precisos para las aseguradoras, y de que solicitaba una información “a la fecha” sobre la política, sin especificar qué fecha. Esas preguntas causaron confusión y dieron cabida la interpretación, poniendo en duda los resultados de la encuesta.3

¿Cómo se deben redactar las preguntas? Hay muchas maneras de redactar las preguntas y se han elaborado diversos formatos de preguntas estándar en los estudios de investigación previos. Esta sección presenta una clasificación de los tipos de preguntas y proporciona algunas pautas útiles para su redacción.

Preguntas de respuesta abierta frente a preguntas de opción Es posible identificar dos tipos básicos de preguntas basados en la dosis de libertad para responder que tienen los participantes. Por consiguiente, requieren respuestas que sean abiertas o cerradas (de una serie fija de opciones). Las preguntas de respuesta abierta plantean algún problema o tema al que los sujetos deben responder con sus propias palabras. Si la pregunta se plantea en una entrevista personal, el entrevistador puede sondear en busca de más información, como en los siguientes ejemplos: ¿En qué nombres de bancos locales puede usted pensar espontáneamente? ¿Qué le viene a la mente cuando ve este anuncio? ¿En qué forma, si la hay, se podría cambiar o mejorar este producto? Me gustaría que me dijera cualquier cosa en la que pueda pensar, no importa si le parece algo de menor importancia. ¿Qué cosas le agradan más del servicio de Federal Express?


¿Por qué compra más ropa en Nordstrom que en otras tiendas? ¿En qué forma nuestras tiendas pueden atender mejor sus necesidades? Por favor, dígame cualquier cosa que recuerde acerca del comercial de BMW que vio anoche. Las preguntas de respuesta abierta son de respuesta libre. Se pueden contrastar con las preguntas de alternativa fija, en ocasiones llamadas preguntas cerradas, que proporcionan a los participantes respuestas específicas de alternativa limitada y les piden que elijan la que más se acerque a sus puntos de vista. Por ejemplo: ¿Utilizó usted algún alimento o suplemento comercial para ganado o aves en 2006? • Sí • No En comparación con hace diez años, ¿diría usted que la calidad de la mayoría de los productos fabricados en Japón es más alta, igual, o no tan buena? • Más alta • Igual • No tan buena ¿Diría usted que el Renewable Energy Partnership Program ha afectado su negocio? • Sí, para bien • Sí, para mal • No especialmente ¿En qué tipo de librería le resulta más fácil hacer sus compras, en una tradicional o en una de Internet? • Librería tradicional • Librería en Internet ¿Qué tanto de sus compras de ropa y artículos para el hogar realiza en clubes de mayoreo de membresía? • • • • •

Todas La mayor parte Casi la mitad Alrededor de una cuarta parte Menos de una cuarta parte

USO DE PREGUNTAS DE RESPUESTA ABIERTA Las preguntas de respuesta abierta son más útiles cuando el investigador realiza una investigación exploratoria, en especial cuando no conoce la gama de respuestas. Algunas preguntas se pueden utilizar para conocer qué palabras y frases dan espontáneamente las personas a la pregunta de respuesta libre. Los participantes están en libertad de responder con lo primero que les venga a la mente. Al obtener respuestas libres y desinhibidas, el investigador puede encontrar alguna reacción no anticipada hacia el producto. Esas respuestas reflejarán el sabor del lenguaje que utilizan las personas cuando hablan de bienes o servicios y, por consiguiente, pueden proporcionar una fuente de nuevas ideas para la redacción de textos publicitarios.2 Además, las preguntas de respuesta abierta son valiosas al inicio de una entrevista, y son buenas porque permiten que los sujetos se sientan más animados respecto del proceso del interrogatorio. El costo de proporcionar preguntas de respuesta abierta es más alto que el de las preguntas de respuesta fija, ya que el trabajo de editar, codificar y analizar los datos es bastante extenso. Debido a que la respuesta de cada participante es hasta cierto punto única, hay cierta dificultad para categorizar y resumir las respuestas. El proceso requiere que un editor revise una muestra de preguntas para desarrollar un esquema de clasificación, el cual se utiliza después para codificar todas las respuestas conforme al esquema. Otra desventaja potencial de la pregunta de respuesta abierta es la posibilidad de que el prejuicio del entrevistador influya en la respuesta. Aun cuando la mayoría de las instrucciones para éste indican que las respuestas se registrarán al pie de la letra, incluso el mejor entrevistador muy rara vez capta cada palabra pronunciada por el sujeto. Los entrevistadores tienen la tendencia a tomar atajos. Cuando eso ocurre, pueden

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© ASSOCIATED PRES/ AP

Reputaciones corporativas: los consumidores colocan a Johnson & Johnson en primer lugar Para conocer las reputaciones de empresas muy conocidas, The Wall Street Journal patrocina un proyecto de investigación anual, la Encuesta de Reputación Corporativa. La idea es saber qué piensan los estadounidenses adultos acerca de las corporaciones, no calificar una serie predeterminada de empresas, de manera que el estudio tiene dos fases. En la primera fase los investigadores identificaron a las empresas más “visibles”, es decir, en las que es más probable que piensen las personas y, por consiguiente, que tengan una actitud hacia ellas. Esta fase evitó el problema de pedir a los individuos que calificaran las cualidades de una empresa de la que nunca han oído hablar. Esa investigación utilizó preguntas de respuesta abierta que pedían a los participantes que nombraran a dos empresas que consideraran con la mejor reputación y a dos con la peor. Debido al formato abierto, algunos participantes dieron nombres que eran subsidiarias o marcas de la misma compañía. Los investigadores contaron esas respuestas como menciones de la empresa matriz, con el fin de que se pudieran incluir todas las respuestas; determinaron el número de veces que se mencionó cada empresa, y seleccionaron a las 6O mencionadas con más frecuencia para la segunda fase del estudio. La segunda fase estaba orientada a generar calificaciones sobre las corporaciones, de manera que las preguntas y las elecciones

de respuestas debían ser más específicas. Los investigadores identificaron seis dimensiones de una reputación corporativa: productos y servicios, desempeño financiero, entorno en el lugar de trabajo, responsabilidad social, visión y liderazgo y atractivo emocional. Dentro de esas categorías identificaron veinte atributos, tales como si los participantes confiarían en la empresa si tuvieran un problema con sus bienes o servicios, y qué tan sinceras eran las comunicaciones corporativas. En una encuesta en línea se pedía a cada sujeto que calificara a una empresa en los veinte atributos. Después se le invitaba (no se le requería) a que calificara una segunda empresa. Más de 250 calificaciones se generaron para cada corporación. Esas respuestas se combinaron para crear una calificación general para la empresa. La compañía con calificaciones superiores durante 2 años consecutivos fue Johnson & Johnson, seguida de Coca-Cola y de Google. En las 6 dimensiones de la reputación, J&J obtuvo la mejor calificación en atractivo emocional y en bienes y servicios, y se encontraba entre las 5 primeras en las otras dimensiones. Este honor es algo más que una buena publicidad; J&J también fue la empresa de la que el mayor número de personas dijo que “definitivamente compraría” sus productos. Fuente: con base en Ronald Alsop, “Ranking Corporation Reputations”, The Wall Street Journal, 6 de diciembre de 2005, http://online.wsj.com; “Corporate Reputation Survey Methodology”, The Wall Street Journal, 5 de diciembre de 2005, http://online.wsj.com; “2005 Reputation Quotient Rankings”, The Wall Street Journal, 6 de diciembre de 2005, http://online.wsj.com; “Corporate Reputation Survey”, The Wall Street Journal, 6 de diciembre de 2005, http://online.wsj.com.

inducir al error, debido a que la respuesta final quizá refleje una combinación de las ideas del sujeto y del entrevistador. Además, algunos individuos tienden a dar respuestas más largas a las preguntas de respuesta abierta. Esos participantes a menudo tienen mejor educación y provienen de grupos de ingreso más alto y, por consiguiente, pueden no ser representativos de toda la población; sin embargo, contestan una gran parte de las preguntas.

USO DE PREGUNTAS DE ALTERNATIVA FIJA En contraste, las preguntas de alternativa fija requieren menos capacidad del entrevistador y menos tiempo, y las respuestas son más fáciles para el participante. Esto se debe a que las respuestas a las preguntas cerradas se clasifican en grupos estandarizados antes de la recolección de datos. La estandarización de las respuestas alternativas a una pregunta incluye su comparación, lo que facilita la codificación, la tabulación y por último la interpretación de los datos. Sin embargo, cuando un investigador no está prevenido de las respuestas potenciales a una pregunta, es obvio que no se pueden utilizar las preguntas de alternativa fija. Si supone cuáles serán las respuestas, pero de hecho se equivoca, no tendrá forma alguna de saber hasta qué grado fue incorrecta la suposición. En ocasiones este tipo de error sale a la luz después de que se ha utilizado el cuestionario. Los investigadores encontraron malos entendidos interculturales en una encuesta a madres llamada Cuestionario de alimentación preescolar. Al hablar con un grupo de madres afroestadounidenses, un investigador de la Universidad de Chicago determinó que tenían experiencia para animar a los niños a comer y utilizaban el alimento para calmarlos, pero que en esas situaciones recurrían a un lenguaje diferente del que empleaban en el cuestionario, de manera que malinterpretaron algunas preguntas.4 Las alternativas no anticipadas surgen cuando los participantes creen que las respuestas cerradas no reflejan sus sentimientos de forma adecuada. Le pueden hacer comentarios al entrevistador o escribir respuestas


adicionales en el cuestionario indicando que la investigación exploratoria no produjo una variedad completa de respuestas. Después es muy poco lo que se puede hacer para corregir una pregunta cerrada que no proporciona suficientes alternativas. Por consiguiente, la investigación exploratoria con respuestas abiertas es valiosa antes de redactar un cuestionario descriptivo. El investigador se debe esforzar para asegurarse de que hay suficientes elecciones de respuesta para incluir todas las posibles. Los participantes deben marcar las alternativas obvias, como el precio o la durabilidad, si no ven la elección que preferirían. Además, una pregunta de alternativa fija puede tentar a los participantes a marcar una respuesta que consideran de más prestigio o más aceptable socialmente que la verdadera respuesta. En vez de decir que no saben por qué eligieron un producto determinado, pueden seleccionar una alternativa entre las presentadas o bien, por conveniencia, seleccionar una alternativa determinada en vez de pensar en la respuesta más adecuada. La mayoría de los cuestionarios utiliza una combinación de preguntas abiertas y cerradas. Cada forma tiene beneficios únicos. Además, un cambio de ritmo puede eliminar el tedio y la fatiga de los participantes.

Tipos de preguntas de alternativa fija Ya se presentó una variedad de preguntas de alternativa fija. Ahora hay que identificar y categorizar los diversos tipos. La pregunta de dicotomía simple (alternativa dicótoma) requiere que el participante elija una de dos alternativas. La respuesta puede ser un simple “sí” o “no”, o una elección entre “esto” y “aquello”. Por ejemplo: ¿Realizó muchas llamadas de larga distancia la semana pasada? Sí No Varios tipos de preguntas le ofrecen al participante alternativas de elección múltiple. La pregunta de requiere que el encuestado elija una y sólo una respuesta de varias alternativas posibles. Por ejemplo:

elección determinante

Favor de proporcionarnos alguna información acerca de su vuelo. ¿En qué sección del avión se sentó? • Primera clase • Clase negocios • Clase turista La pregunta de determinación de la frecuencia es de elección determinante y solicita una respuesta acerca de la frecuencia general de la ocurrencia. Por ejemplo: ¿Con qué frecuencia ve el canal de televisión MTV? • • • • • •

Todos los días 5-6 veces a la semana 2-4 veces a la semana Una vez a la semana Menos de una vez a la semana Nunca

Las escalas de calificación de la actitud, como la escala Likert, de diferencial semántico y la escala Stapel, entre otras, también son preguntas de alternativa fija. Esas escalas se analizan en el capítulo 14. La pregunta de checklist (o de lista de verificación) permite que el participante proporcione respuestas múltiples a una sola pregunta. Éste indica la experiencia pasada, la preferencia y otras cosas por el estilo simplemente marcando los renglones. En muchos casos las elecciones son adjetivos que describen un objeto particular. Una pregunta de checklist típica podrá preguntar lo siguiente:

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Favor de marcar cuáles de las siguientes fuentes de información utiliza con regularidad, si lo hace. • • • • • • • •

Asesoría personal de su(s) broker (es) Boletines de brokers Reportes de investigación de brokers Servicio(s) de asesoría de inversiones Conversaciones con otros inversionistas Página(s) web Ninguno de ellos Otros (favor de especificar) _________

Un problema importante en el desarrollo de alternativas dicótomas o de elección múltiple es la construcción de las alternativas de respuesta. No debe haber ningún traslape entre las categorías. Las alternativas deben ser mutuamente excluyentes, lo que significa que sólo una dimensión de un aspecto debe estar relacionada con cada alternativa. La siguiente lista de grupos de ingreso ilustra un error común: • • • • •

Menos de $15 000 $15 000–30 000 $35 000–$55 000 $55 000–$70 000 Más de $70 000

¿Cuántas personas con ingresos de $30 000 se encontrarán en el segundo grupo y cuántas en el tercer grupo? Los investigadores no tienen forma alguna de determinar la respuesta. Es probable que la agrupación de alternativas, sin deliberar acerca del análisis, disminuya la precisión. Además, a muy pocas personas les agrada encontrarse en la categoría más baja. Para anular el prejuicio causado por la tendencia de los participantes a evitar una categoría extrema, los investigadores a menudo incluyen una categoría más baja que las respuestas más bajas esperadas.

Redacción de cuestionarios autoadministrados para encuestas personales y telefónicas Los medios de recolección de datos –entrevista por teléfono, entrevista personal, cuestionario autoadministrado–, influirán en el formato y en la redacción de la pregunta. En general, las preguntas para encuestas por correo, Internet y por teléfono deben ser menos complejas que las utilizadas en las entrevistas personales. Los cuestionarios para las entrevistas por teléfono y personales se deben redactar en un estilo conversacional. La figura 15.1 ilustra la forma en la cual una pregunta se puede corregir para diferentes medios. En una encuesta por teléfono sobre las actitudes hacia los oficiales de la policía local, el cuestionario no sólo preguntaba acerca de actitudes generales tales como qué tanto confían los participantes en los oficiales de la policía local y si éstos son “abordables”, “dedicados”, etc., sino que también proporcionaba escenarios básicos para ayudar a los encuestados a expresar en palabras sus expectativas. Por ejemplo, el entrevistador les pedía a los consultados que se imaginaran que alguien se había introducido en su hogar y había robado algunos objetos y que éstos habían llamado a la policía para reportar el delito. Acto seguido, el entrevistador preguntaba con qué rapidez o lentitud esperaban que llegara la policía.5 Cuando una pregunta se lee en voz alta, es difícil recordar las elecciones alternas. Considere la siguiente pregunta de una entrevista personal: Ha habido muchas discusiones acerca de los riesgos de salud potenciales para los no fumadores, generada por quienes fuman en edificios públicos, restaurantes y oficinas de negocios. ¿Qué tan grave considera usted el riesgo para la salud por inhalar ese humo de segunda mano, a menudo llamado el riesgo del fumador pasivo: es un riesgo muy grave para la salud, un tanto grave, no demasiado grave o nada grave? 1. Muy grave 2. Un tanto grave


363 FIGURA 15.1

Reducción de la complejidad de la pregunta a partir de un número menor de respuestas.

Forma por correo: ¿Qué tan satisfecho se siente con su comunidad? 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Muy satisfecho Bastante satisfecho Un tanto satisfecho Ligeramente satisfecho Ni satisfecho ni insatisfecho Ligeramente insatisfecho Un tanto insatisfecho Bastante insatisfecho Muy insatisfecho

Forma corregida para el teléfono ¿Qué tan satisfecho se siente con su comunidad? ¿Diría que se siente muy satisfecho, un tanto satisfecho, ni satisfecho ni insatisfecho, un tanto insatisfecho o muy insatisfecho? Muy satisfecho Un tanto satisfecho Ni satisfecho ni insatisfecho Un tanto insatisfecho Muy insatisfecho

1 2 3 4

5

Fuente: Don A. Dillman, Mail and Telephone Surveys: The Total Design Method (Nueva York: John Wiley & Sons, 1978), p. 209. Reimpreso con autorización.

3. No demasiado grave 4. No es nada grave 5. (No lo sé) La última porción de la pregunta lista las cuatro alternativas que sirven como respuestas. Esta lista se utiliza a menudo al final en las entrevistas para recordar las alternativas al participante, debido a que no se presentan visualmente. La quinta alternativa, “No lo sé”, está entre paréntesis debido a que, aun cuando el entrevistador sabe que es una respuesta aceptable, no se lee. El investigador sólo utiliza esta respuesta cuando el participante en verdad no puede proporcionar una repuesta. La técnica de recolección de datos también influye en el esquema del cuestionario, el cual se discutirá más adelante en este capítulo.

El arte de hacer preguntas No hay reglas estrictas para determinar la forma de desarrollar un cuestionario. Por fortuna, la experiencia en la investigación ha producido algunas pautas que ayudan a impedir los errores más comunes.

Evitar la complejidad: utilizar un lenguaje conversacional sencillo Las palabras empleadas en los cuestionarios deben ser fácilmente comprensibles para todos los encuestados. El investigador tiene la difícil tarea de adoptar el lenguaje conversacional de las personas en los niveles educacionales más bajos, sin hablar con altivez a los participantes con una educación mejor. Debe recordar que no todas las personas tienen el vocabulario de un graduado universitario. Muchos consumidores, por ejemplo, jamás han pasado más allá de una educación en la escuela secundaria. Los participantes le pueden decir a un entrevistador si están casados, si son solteros, divorciados, si están separados o si son viudos, pero el hecho de preguntarles acerca de su estado civil puede representar un problema. Se debe evitar la jerga de los altos directivos corporativos cuando se entrevista a minoristas


364 AL PUNTO No conozco las reglas gramaticales. Si usted está tratando de persuadir a las personas para que hagan algo, o compren algo, me parece que debería utilizar su lenguaje, el lenguaje que utilizan todos los días, el lenguaje en el que piensan. Tratemos de escribir en el lenguaje vernáculo. –David Ogilvy

o usuarios industriales. “Imagen de la marca”, “posicionamiento”, “análisis marginal” y otras palabras del lenguaje corporativo no tienen el mismo significado para el propietario-operador de una tienda en una encuesta minorista y tal vez ni siquiera las comprende. El vocabulario utilizado en la siguiente pregunta de una encuesta de actitud sobre problemas sociales quizá confundiría a muchos participantes: Cuando los efluentes de una fábrica de papel se puedan beber y los gases que escapan de las chimeneas de una fábrica se puedan respirar, entonces la humanidad habrá hecho un buen trabajo al salvar el ambiente. ¿No está usted de acuerdo en que queremos cero toxicidad: nada de efluentes? Además de ser demasiado larga y confusa, esta pregunta es una guía.

Evitar las preguntas que sirven de guía y las preguntas cargadas Las preguntas que sirven de guía y las cargadas son una fuente importante de prejuicio en su redacción. Una pregunta que sirve de guía sugiere o lleva implícitas ciertas respuestas. Un estudio de la industria de lavado en seco hizo esta pregunta: Muchas personas están utilizando menos el lavado en seco debido a las mejoras en la ropa de lavar y usar. ¿Cómo considera que el uso de ropa de lavar y usar ha afectado la utilización de las instalaciones de lavado en seco durante los últimos cuatro años? Las utilizo menos

No hay ningún cambio

Las utilizo más

El potencial “efecto de subirse al carro de la banda” implícito en esta pregunta amenaza la validez del estudio. La mención parcial de las alternativas es una variación de este fenómeno: ¿Los automóviles compactos importados, como los Volkswagen, rinden más kilometraje por litro de gasolina que los automóviles compactos estadounidenses? ¿Cómo pasa por lo general su tiempo libre, viendo la televisión? Una pregunta cargada sugiere una respuesta socialmente deseable o emocionalmente cargada. Considere la siguiente pregunta de una encuesta acerca de la influencia de los medios sobre la conducta de cocinar y decorar el hogar:6 ¿Qué influye más en usted cuando compra equipo para preparar alimentos? • • • • • • • • •

Mi necesidad de equipo en ese momento El vendedor en la tienda Las revistas de alimentos Los programas de alimentos en la televisión Los sitios de alimentos en Internet La familia o los amigos La sección de alimentos/cenas del periódico Otros Muy rara vez/nunca compro equipo para preparar alimentos

Más de la mitad de los participantes eligió la primera alternativa. Aun cuando esta pregunta no está emocionalmente cargada, muchas personas se podrían mostrar reacias a decir que se dejan dominar por los medios, en vez de hacer sus compras debido a su propia necesidad experimentada independientemente. Una estación de televisión produjo el siguiente spot de 10 segundos pidiendo una realimentación de los televidentes:


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Qué hacer con la casa club? exactitud las opiniones de los miembros, Priestley recomendó algunos cambios: Considerando la casa club actual, ¿cuál de las siguientes declaraciones refleja con más exactitud sus puntos de vista?

Necesitamos tomar algunas decisiones sobre nuestra casa club. La casa club en sí es demasiado pequeña y requiere considerables mejoras físicas, y ha pasado mucho tiempo desde que llevamos a cabo un importante proyecto de redecoración. Está usted a favor de: a) ¿Remodelar la casa club? b) ¿Construir una nueva casa club? c) ¿No hacer nada? La redacción de la pregunta y las elecciones de respuestas están prejuiciadas en favor de la acción. La pregunta critica acerca de la casa club actual coloca la pregunta en el contexto de “ha pasado mucho tiempo desde que llevamos a cabo un importante proyecto de redecoración”. Para seleccionar la elección c), el participante tendría que ignorar la premisa de la pregunta. Con el fin de eliminar el prejuicio e incluir una redacción neutral de manera que las respuestas representen con mayor

a) La casa club actual se debe quedar como está. b) La casa club actual se debe remodelar (el tamaño seguirá siendo el mismo). c) La casa club actual se debe remodelar y ampliar. d) El club necesita una nueva casa club (demoler la casa club actual). Fuente: con base en Jennifer Lewis Priestley, “Determining What Your Marketing Members Want”, Club Management, octubre de 2004, bajado de Info Trac en http://infotrac. galegroup.com.

Nos sentimos felices cuando le agradan los programas del Canal 7. Nos sentimos tristes cuando le desagradan los programas del Canal 7. Contáctenos y déjenos saber sus comentarios sobre nuestra programación. Muy pocas personas desean entristecer a otras. Es muy probable que esta pregunta sólo evoque comentarios positivos. Ciertas respuestas son más deseables socialmente que otras. Por ejemplo, una respuesta veraz a la siguiente pregunta de clasificación podría ser dolorosa. ¿En dónde calificó académicamente usted en su graduación de la escuela secundaria? • • • •

En la cuarta parte superior En la segunda cuarta parte En la tercera cuarta parte En la cuarta parte

Cuando se hacen exámenes de personalidad o psicográficos, con frecuencia los sujetos pueden interpretar qué respuestas son más aceptables socialmente, incluso si éstas no describen sus verdaderos sentimientos. Por ejemplo, ¿cuáles son las respuestas más socialmente aceptables a las siguientes preguntas sobre una escala de confianza en uno mismo? Me siento capaz de arreglármelas en la mayoría de las situaciones sociales. De acuerdo

En desacuerdo

Muy rara vez temo que mis acciones hagan que otros tengan una mala opinión de mí. De acuerdo

En desacuerdo


La matemática Jennifer Lewis Priestley le ayuda a los gerentes de clubes de golf y campestres a recabar e interpretar datos. Un club le mostró una encuesta de los miembros que contenía la siguiente pregunta:

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Invocar el estatu quo es una forma de carga que resulta en un prejuicio, debido a que la mayoría de las personas tiende a resistirse al cambio.7 Un experimento realizado durante los primeros días de los escrutinios de votos ilustra la impopularidad del cambio8. A dos muestras comparables de participantes les hicieron simultáneamente dos preguntas acerca de la sucesión presidencial. A una muestra le preguntaron: ¿Estaría usted a favor o en contra de añadirle a la Constitución una ley que prohíba que un presidente se reelija más de una vez? A la otra muestra le preguntaron: ¿Estaría usted a favor o se opondría a un cambio en la Constitución con el fin de impedir que un presidente se reelija más de una vez? El 50 por ciento de los participantes respondió negativamente a la primera pregunta. Para la segunda pregunta, 65 por ciento respondió de forma negativa. Por consiguiente, el público preferiría añadirle algo a la Constitución antes que cambiarla. Si le preguntan a los participantes “con qué frecuencia” utilizan un producto o visitan una tienda, eso los conduce a generalizar acerca de sus hábitos, debido a que por lo común hay alguna variación en su conducta. Al generalizar, es probable que una persona describa una conducta ideal, más que una conducta promedio. Por ejemplo, cepillarse los dientes después de cada comida puede ser ideal, pero las personas muy ocupadas se pueden saltar una o dos cepilladas. Una declaración introductoria contraprejuiciada o el preámbulo a una pregunta que tranquiliza a los participantes diciendo que su conducta “embarazosa” no es anormal, puede producir respuestas veraces: Algunas personas disponen de tiempo para cepillarse los dientes tres veces al día, pero otras no. ¿Con qué frecuencia se cepilló usted los dientes ayer? Si una pregunta le causa incomodidad al sujeto, puede no evocar una respuesta o evocar una respuesta prejuiciada. Esto es particularmente cierto respecto de los datos personales o de clasificación, tales como el ingreso o la educación. El problema se mitiga al introducir la sección del cuestionario con una declaración como la siguiente: Para ayudarnos a clasificar sus respuestas, nos gustaría hacerle algunas preguntas. Una vez más, sus respuestas serán estrictamente confidenciales. La declaración de una pregunta puede servir de guía, debido a que es redactada para reflejar los aspectos positivos o negativos de un problema. Para controlar ese prejuicio, la redacción de las preguntas concernientes a la actitud se invierte para 50 por ciento de la muestra. Esta técnica de papeletas divididas se utiliza con la expectativa de que dos redacciones alternativas de la misma pregunta produzcan una respuesta total más exacta de la que daría una sola redacción. Por ejemplo, en un estudio sobre la conducta de compra de automóviles compactos, la mitad de una muestra de compradores de vehículos importados recibió un cuestionario en el que se les preguntaba si estaban de acuerdo o en desacuerdo con la declaración: El mantenimiento de los automóviles compactos estadounidenses es más económico que el de los automóviles compactos importados. La otra mitad de los propietarios de unidades importadas recibió un cuestionario

en el que la declaración decía: El mantenimiento de los automóviles compactos importados es más económico que el de los automóviles compactos estadounidenses.

Evitar la ambigüedad: ser tan específicos como sea posible Los ítems en un cuestionario a menudo son ambiguos debido a que son demasiado generales. Considere palabras indefinidas tales como a menudo, ocasionalmente, con frecuencia, muchos, bueno y malo. Cada una de estas palabras tiene diferentes significados. Para un consumidor, la lectura frecuente de la revista Fortune puede significar leer seis o siete ejemplares al año. Otro puede pensar que la lectura de dos ejemplares al año es frecuente. Preguntas como la siguiente que se utilizaron en un estudio que medía las reacciones de los consumidores al boicot de la televisión, se deben interpretar con cuidado: Favor de indicar qué declaración describe mejor el hábito de ver la televisión de su familia durante el boicot del Canal 7.


• • • •

No vimos ningún programa de televisión en el Canal 7. Casi no vimos ningún programa de televisión en el Canal 7. Ocasionalmente vimos programas de televisión en el Canal 7. Con frecuencia vimos programas de televisión en el Canal 7.

Algunos eruditos de marketing han sugerido que la tasa de difusión de una innovación se relaciona con la percepción de los atributos del producto, tales como la divisibilidad, que se refiere al grado al cual la innovación se puede verificar o someter a una prueba a una escala limitada.9 Un intento empírico para poner a prueba esta teoría mediante diferenciales semánticos fue un desastre. Los pretests o prepruebas encontraron que a los consumidores les resultaba imposible comprender los adjetivos bipolares divisible-no divisible, debido a que no tenían en mente la teoría como un marco de referencia. Una revisión de la escala utilizó estos adjetivos bipolares: Verificable____ ____ ____ ____ ____ ____ No verificable (es posible utilizar una muestra) (no es posible utilizar una muestra) Sin embargo, la pregunta siguió siendo ambigua, debido a que el significado todavía no era claro. Asu vez, un estudio de la industria cervecera sobre la publicidad en el punto de venta (exhibidores en las tiendas) preguntaba: ¿Qué grado de durabilidad prefiere usted en su publicidad en el punto de venta? • Permanente (dura más de seis meses) • Semi permanente (dura de uno a seis meses) • Temporal (dura menos de un mes) Aquí los investigadores aclararon los términos permanente, semipermanente y temporal definiéndolos para el participante. Sin embargo, la pregunta siguió siendo un tanto ambigua. Los fabricantes de cerveza a menudo utilizan una variedad de dispositivos en el punto de venta para servir a diferentes propósitos y, en este caso, ¿cuál es el propósito? Además, el análisis fue difícil, debido a que a los participantes simplemente se les pedía que indicaran una preferencia, más que un grado de preferencia. De manera que el significado de una pregunta puede no ser claro porque el marco de referencia es inadecuado para interpretar el contexto de la misma. Un grupo de investigación de estudiantes hizo esta pregunta: ¿En qué medios confían ustedes más? • • • •

Televisión Radio Internet Periódicos

Esta pregunta es ambigua porque no cuestiona acerca del contenido de los medios. ¿“Confían más” en qué: noticias, deportes, entretenimiento?

Evitar los renglones de doble efecto Se hace referencia a una pegunta que cubre varios aspectos a la vez como una pregunta de doble efecto y siempre se debe evitar. Es fácil cometer el error de hacer dos preguntas en vez de una. Por ejemplo: Favor de indicar su grado de acuerdo con la siguiente declaración: Los mayoristas y los minoristas son responsables del precio alto de la carne. ¿Qué intermediarios son responsables, los mayoristas o los minoristas? Cuando se hacen múltiples preguntas en una, puede ser extremadamente difícil interpretar el resultado. Considere la siguiente pregunta de una encuesta de revistas: ¿Cómo se siente usted por el hecho de ser mujer?

367


368

Entre usted y su esposo, ¿quién se encarga de las labores domésticas (limpiar, cocinar, lavar los platos, lavar la ropa) por encima y además de lo que hace cualquier empleada contratada? • • • • •

Yo hago todo. Yo hago casi todo. Yo hago más de la mitad. Dividimos el trabajo a partes iguales. Mi esposo hace más de la mitad.

Las respuestas a esta pregunta no dicen si la esposa cocina y el esposo lava los platos. Una encuesta de una biblioteca orientada al consumidor preguntaba: ¿Se siente usted satisfecho con el sistema actual para manejar las lecturas de “reserva cerrada” y “reserva abierta” ¿Hay disponibles suficientes ejemplares? ¿Los materiales requeridos se ordenan con prontitud? ¿Las regulaciones de libros prestados son adecuadas para que los estudiantes utilicen el material? Sí

No

Un participante se puede sentir desconcertado entre un “sí” a una parte de la pregunta y un “no” a otra parte. La respuesta no le dice al investigador qué problema o combinación de problemas le interesan al usuario de la biblioteca. El siguiente comentario ofrece un buen consejo sobre las preguntas de doble efecto: Generalmente hablando, ya es bastante difícil obtener respuestas a una idea en una sola vez sin complicar el problema haciendo lo que equivale a dos preguntas a la vez. Si se van a explorar dos ideas, se merecen al menos dos preguntas. Puesto que los signos de interrogación no están racionados, no hay excusa para la innecesaria confusión que resulta [de] la pregunta de doble efecto.10

Evitar hacer suposiciones Considere la siguiente pregunta: ¿Macy’s debería continuar con su excelente programa de envoltura de regalos? Sí

No

Esta pregunta tiene un supuesto inherente: que las personas creen que el programa de envoltura de regalos es excelente. Al responder “sí”, el participante implica que, de hecho, el programa es excelente y que las cosas están bien como están. Cuando un participante responde “no”, está implicando que la tienda debe descontinuar la envoltura de regalos. Los investigadores no deben colocar al participante en esa clase de aprieto que incluye una suposición implícita en la pregunta. Otro error común es suponer que el participante había pensado previamente en un aspecto. Por ejemplo, la siguiente pregunta apareció en una encuesta concerniente a Jack-in-the-Box: ¿Considera que los restaurantes Jack-in-the-Box deberían considerar la posibilidad de cambiar su nombre? No es probable que los participantes hayan pensado de antemano en esa pregunta. La mayoría respondió aun cuando no tenían ninguna opinión previa concerniente al cambio de nombre. La investigación que induce a las personas a expresar actitudes sobre temas en los que de ordinario no piensan, carece de significado.

Evitar las preguntas opresivas que pueden poner a prueba la memoria del participante Un simple hecho de la vida humana es que las personas olvidan. Los investigadores que escriben preguntas acerca de la conducta o los acontecimientos pasados deben reconocer que ciertas preguntas le pueden impo-


369

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Quién se encarga en realidad de las labores domésticas? en qué están pensando en ese momento. En lo que concierne a las labores domésticas, los investigadores encontraron que si cuentan el tiempo dedicado a ellas como una actividad primaria o secundaria, el exagerado reporte del tiempo que se les destina se reduce. Si la definición de labores domésticas se amplía para incluir el tiempo dedicado a pensar en ellas, no necesariamente demorándolas, sino tal vez planeando o administrando las tareas, el excesivo reporte se vuelve a reducir. La forma en la cual se definen las labores domésticas también afecta al tamaño de la brecha entre las contribuciones de los esposos y las esposas.

Fuente: con base en Yun-Suk Lee y Linda J. Waite, “Husbands’ and Wives’ Time Spent on Housework: A Comparison of Measures”, Journal of Marriage and Family 67(2) (2005): pp. 328-36, extracto bajado de OCLC FirstSearch, firstsearch.olc.org; Barbara Schneider y Linda Waite, “Timely and Timeliness: Working Parents and Their Children”, Conference on Work, Family, Health and Well-Being, Washington, DC, 16-18 de junio de 2003, bajado del sitio en la Red de Maryland Population Research Center, www.popcenter.umd.edu; Alfred P. Sloan Center on Parents, Children and Work, “Overview of Center Research”, www. sloanworgingfamilies.org, con acceso el 8 de marzo de 2006.

ner ciertas exigencias a la memoria del participante. La redacción de preguntas acerca de acontecimientos pretéritos requiere un esfuerzo serio para minimizar los problemas asociados con el olvido. En muchas situaciones los interrogados, no pueden recordar la respuesta a una pregunta. Por ejemplo, una encuesta por teléfono realizada durante el periodo de 24 horas después de que salió al aire el Super Bowl podría establecer si el encuestado lo vio y después preguntar: ¿Recuerda algunos comerciales durante el programa? Si la respuesta es positiva, el entrevistador podría preguntar, ¿Qué marcas se anunciaron? Esas dos preguntas miden la recordación sin ayuda, debido a que le dan al participante una pista acerca de cuál es la marca de interés. Si el investigador sospecha que el entrevistado tal vez olvidó la respuesta a una pregunta, puede volver a redactarla en un formato de recordación con ayuda, es decir, un formato que proporcione una pista que ayude a refrescar la memoria del participante. Por ejemplo, la pregunta acerca de una cerveza anunciada en un formato de recordación con ayuda podría ser: ¿Recuerda si se anunció una marca de cerveza en ese programa? o bien Le voy a leer una lista de marcas de cerveza. ¿Puede elegir el nombre de la cerveza que se anunció en el programa? Aun cuando la recordación con ayuda no es una prueba concluyente de la atención o la memoria, como lo es la recordación sin ayuda, es menos fatigosa para la memoria del entrevistado. La condensación y la extensión son dos consecuencias adicionales del olvido de los participantes sobre los detalles exactos de su conducta. La condensación sucede cuando los participantes creen que los acontecimientos pasados ocurrieron en una fecha más reciente de aquella en la que en realidad ocurrieron. El efecto opuesto, la extensión, ocurre cuando los participantes creen que los acontecimientos recientes ocurrieron hace mucho más tiempo del que en realidad ocurrieron. Una solución para este problema puede ser referirse a un acontecimiento o un evento específico memorable, por ejemplo: ¿Qué tan a menudo ha asistido a un evento deportivo desde la Serie Mundial? Debido a que el olvido tiende a incrementarse a lo largo del tiempo, la pregunta se puede referir a un periodo reciente: ¿Con qué frecuencia vio HBO en cablevisión durante la semana pasada? (Durante la etapa de edición, los resultados se pueden trasponer al periodo de tiempo apropiado.)


Las mujeres han constituido una gran parte de la fuerza de trabajo desde hace décadas, pero las esposas se siguen quejando de que, cuando ambos cónyuges trabajan, ellas tienen la mayor responsabilidad de las labores domésticas. Recién los investigadores han considerado si el problema es de equidad o de incomprensión. Alguna evidencia sugiere que la diferencia en los estimados depende en gran parte de la recolección de datos. En primer lugar, es importante saber a quiénes interrogan los investigadores y cuándo hacen las preguntas. Si el estudio le solicita a los hombres y a las mujeres que recuerden cómo ocupan su tiempo en el hogar, ambos grupos tienden a sobrestimar el tiempo que les dedican a las labores domésticas. Además, la definición del tiempo destinado a las tareas del hogar resulta ser más compleja de lo que se podría esperar. ¿Por qué? Las personas a menudo combinan las actividades. Por ejemplo, algunas llevan los brazos llenos de ropa sucia para introducirla a la lavadora cuando van en camino al estudio para utilizar la computadora. ¿Es eso una labor doméstica? Los datos detallados del Sloan 500 Family Study a largo plazo proporcionan algunos puntos de vista. Este estudio utilizó el Experience Sampling Method (ESM) para superar los problemas asociados con el hecho de pedirle a las personas que recuerden cómo empleaban su tiempo. Con ESM los participantes usan relojes pulsera programados con una señal que suena en momentos elegidos al azar. Siempre que se escucha la señal, se supone que los participantes responden un breve cuestionario indicando cuáles son sus actividades primarias y secundarias y

370


En las situaciones en las cuales “No lo sé” o “No lo puedo recordar” es una respuesta significativa, el simple hecho de incluir una categoría de respuesta de “no lo sé” puede resolver el problema de la pregunta del redactor.

¿Cuál es la mejor secuencia de preguntas? El orden o secuencia de las preguntas le puede servir al investigador para varias funciones. Si las preguntas de apertura son interesantes, si es fácil comprenderlas y responderlas, es posible mantener la cooperación y la participación del sujeto a todo lo largo del cuestionario. Hacer preguntas a las cuales es fácil responder le enseña su papel a los participantes y desarrolla su confianza. Una encuesta por correo entre compradores de los grandes almacenes obtuvo una tasa de respuestas muy baja. Sin embargo, ocurrió un notable mejoramiento en la tasa cuando los investigadores añadieron algunas preguntas introductorias buscando opiniones sobre una legislación pendiente que era de suma importancia para esos compradores. Los participantes respondieron a todas las peguntas, no sólo a las de la sección inicial. En su intento por “entusiasmar” a los participantes en lo concerniente al cuestionario, los investigadores de estudiantes al principio hacen preguntas demográficas o de clasificación. Por lo general eso no es aconsejable, debido a que cuando se solicita información personal, como nivel de ingreso o de educación, eso puede hacer que los participantes se sientan avergonzados o amenazados. Por lo común es mejor hacer preguntas potencialmente embarazosas a la mitad o al final del cuestionario, después de que se ha establecido una relación entre el sujeto y el investigador. El prejuicio del orden puede resultar de la posición particular de una respuesta en una serie de respuestas, o de la secuencia de las preguntas. En las elecciones políticas en que los candidatos no tienen un alto nivel de visibilidad, como en el caso de las elecciones para comisionados o jueces de distrito, el primer nombre que aparece en la papeleta para votar por lo común obtiene el mayor porcentaje de votos. Por esta razón, muchos comités electorales imprimen varias papeletas, de manera que el nombre de cada candidato aparezca en todas las posiciones posibles en la papeleta. El prejuicio del orden también distorsiona los resultados de la encuesta. Por ejemplo, suponga que el propósito de un cuestionario es medir los niveles de conciencia de varias organizaciones caritativas. Si siempre se menciona en primer lugar a Big Brothers y Big Sisters, a la Cruz Roja Norteamericana en segundo y a la American Cancer Society en tercero, Big Brothers y Big Sisters pueden obtener un alto nivel de calificación de conciencia, debido a que los participantes son propensos a responder en sentido afirmativo (indicando la conciencia del primer nombre que aparece en la lista). Una causa común del prejuicio del orden es hacer preguntas específicas antes de cuestionar acerca de temas más amplios. Por ejemplo, puede surgir un prejuicio si las preguntas acerca de una tienda de ropa específica se hacen antes de las que conciernen a los criterios generales para elegir una tienda de ropa. Suponga que un participante indica en la primera porción de un cuestionario que compra en una tienda donde es necesario mejorar el estacionamiento. Más adelante en el cuestionario, para no dar la impresión de ser incongruente, puede declarar que el estacionamiento es menos importante de lo que en realidad cree que es. Por consiguiente, las preguntas específicas pueden influir en las más generales. Como resultado, es aconsejable hacer las preguntas generales antes de las específicas para obtener respuestas abiertas más libres. Este procedimiento, conocido como técnica de embudo, permite que el investigador comprenda el marco de referencia del participante antes de hacer preguntas más específicas acerca del nivel de información de éste y de la intensidad de sus opiniones. Considere ahora la forma en la cual las respuestas podrían estar influidas por las preguntas anteriores en el siguiente cuestionario de la contaminación ambiental. En la siguiente tabla encierre en un círculo el número que exprese mejor sus sentimientos acerca de la severidad de cada problema ambiental:


371

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Lo que los ciudadanos saben (o no saben) acerca del cambio climático específicos, el “calentamiento global” quedó en sexto lugar, después de la contaminación del agua, la destrucción de los ecosistemas y los desechos tóxicos. Todas esas preguntas presentaban a los participantes una lista de alternativas que debían marcar. ¿Qué precauciones debió tomar la encuesta para minimizar la posibilidad de que el orden de las alternativas influyera en las opiniones de los participantes acerca de que algunos aspectos eran familiares o importantes?

Se ha hablado mucho en las noticias del cambio climático como resultado del calentamiento global, en especial en las historias relacionadas con las ciencias y la tecnología. Los científicos del Laboratorio de Energía y Ambiente del Instituto Tecnológico de Massachusetts se han dedicado a investigar una variedad de enfoques para retardar el cambio climático. Sin embargo, reconocen que esas innovaciones tienen un costo, de manera que su utilización dependerá en parte del interés público en el problema y de la demanda de soluciones. Como resultado, el LEA hizo una encuesta en línea, que envió a un panel nacional. Un desafío para el estudio era que antes de que los investigadores pudieran medir la buena disposición de los ciudadanos para pagar por las nuevas tecnologías, necesitaban saber si la mayoría de las personas estaban siquiera conscientes de las alternativas de energía. Preguntaron: “¿Usted ha oído hablar, o ha leído algo de lo siguiente durante el año pasado? Marque todo lo que aplique”, seguido de una lista de diez tecnologías para mitigar el cambio climático. La mayoría de los participantes sólo marcó tres: vehículos más eficientes, energía solar y energía nuclear. El 17 por ciento reconoció que no había oído hablar acerca de cualquiera de las tecnologías, un número que los investigadores reconocen que puede ser demasiado bajo, debido a que algunas personas tal vez desean dar la impresión de estar mejor informadas de lo que están. Tal vez la falta de interés también es un factor. Otra encuesta le entregó a los entrevistados una lista de veintidós aspectos y les pidió que eligieran el más importante. El ambiente quedó calificado en decimotercer lugar. En una pregunta que les pedía que calificaran la importancia de problemas ambientales

Problema Contaminación del aire causada por el escape de los automóviles Contaminación del aire causada por quemar cosas al aire libre Contaminación del aire causada por el humo industrial Contaminación del aire causada por los malos olores Contaminación con ruido causada por los aviones Contaminación con ruido causada por automóviles, camiones y motocicletas Contaminación con ruido causada por la industria

© LESTER LEFKOWITZ/ CORBIS

Fuente: con base en “U.S. Public in the Dark on Climate Change Issues”, Bulletin of the American Meteorological Society 86(6) (junio de 2005), bajado de FirstSearch en http://firstsearch.oclc.org; y Howard J. Herzog, Thomas E. Curry, David M. Reiner y Stephen Ansolabehere, “Climate Change Poorly Undestood, Not a High Priority, Shows MIT Public Survey”, Energy and Environment (Massachusetts Institute Laboratory for Energy and the Environment), diciembre de 2004, pp. 7-8, con acceso en http://lfee.mit.edu.

No es un problema

Es un problema muy severo

1 1 1 1 1 1

2 2 2 2 2 2

3 3 3 3 3 3

4 4 4 4 4 4

5 5 5 5 5 5

1

2

3

4

5

No es de sorprender que los investigadores hayan encontrado que las respuestas a las preguntas sobre la contaminación del aire estaban altamente correlacionadas; de hecho, eran casi idénticas. En el caso de las escalas de actitud, también puede haber un efecto de anclado. El primer concepto medido tiende a convertirse en un punto de comparación desde donde se hacen las evaluaciones subsiguientes. La selección aleatoria de los puntos en un cuestionario susceptible al efecto de anclado ayuda a minimizar el prejuicio del orden. Un problema relacionado es el prejuicio causado por el orden de las alternativas en las preguntas cerradas. Para evitar ese problema, el orden de esas elecciones se debe rotar si es posible generar formas alternativas del cuestionario. Sin embargo, los investigadores de mercados muy rara vez imprimen cuestionarios alternativos para eliminar los problemas resultantes del prejuicio del orden. Una práctica más común es escribir letras X o marcas en los cuestionarios impresos para indicar dónde debe iniciar el entrevistador una serie de preguntas repetitivas. Por ejemplo, las frases en mayúscula en la siguiente pregunta


372

le proporcionan al encuestador instrucciones para que “haga una rotación” de marcas, empezando con la marcada: Me gustaría determinar qué probabilidades hay de que usted compre ciertas marcas de dulces en el futuro. Vamos a empezar con (MARCA SEÑALADA CON X). (REGISTRAR A CONTINUACIÓN, BAJO LA MARCA APROPIADA. REPETIR LAS PREGUNTAS PARA TODAS LAS MARCAS RESTANTES). Empezar aquí Definitivamente la compraría Probablemente la compraría Podría comprarla o no Probablemente no la compraría Definitivamente no la compraría

( ) Mounds

(X) Almond Joy

( ) Snickers

–1 –2 –3 –4 –5

–1 –2 –3 –4 –5

–1 –2 –3 –4 –5

Una ventaja de las encuestas en Internet es la capacidad de reducir el prejuicio del orden haciendo que la computadora seleccione en forma aleatoria el orden de las preguntas y/o las alternativas de respuestas. Con una selección aleatoria completa, el orden de las preguntas es aleatorio y los participantes ven las alternativas de respuestas en diferentes posiciones. Hacer una pregunta que no aplica al participante, o que éste no está calificado para responder puede ser irritante o causar una respuesta prejuiciada, debido a que el participante desea complacer al investigador o evitar una situación incómoda. Si se incluye una pregunta filtro se minimiza la probabilidad de hacer preguntas inaplicables. Por lo general, ¿en dónde tiene usted problemas para cambiar un cheque en Springfield? puede concitar una respuesta aun cuando el participante no haya tenido problemas para cambiar cheques. Tal vez él desea complacer al entrevistador respondiendo. Una pregunta filtro como ¿Alguna vez ha tenido usted problemas para cambiar un cheque en Springfield ___ Sí ___ No eliminaría a las personas que no están calificadas para responder. Otra forma de pregunta filtro, la pregunta pivote, se puede utilizar para obtener información sobre el ingreso y otros datos que los participantes pueden mostrarse reacios a proporcionar. Por ejemplo: ¿El ingreso total de su familia es superior o inferior a $50 000? (SI ES INFERIOR, PREGUNTE), “¿Es superior o inferior a $25 000? (SI ES INFERIOR, PREGUNTE): ¿Es superior o inferior a $75 000? Menos de $25 000 $25 001–$50 000 $50 001–$75 000 Más de $75 000 La figura 15.2 proporciona un ejemplo de un plan de organigrama para un cuestionario. La estructuración del orden de las preguntas, de manera que sean lógicas, ayudará a asegurar la cooperación del participante y a eliminar la confusión o la indecisión. El investigador mantiene la legitimidad asegurándose de que el entrevistado pueda comprender la relación entre una pregunta determinada (o una sección del cuestionario) y el propósito general del estudio. Además, un orden lógico puede ayudar a la memoria del individuo. Los comentarios de transición explicando la lógica del cuestionario pueden asegurar que el participante continúe. Los siguientes son dos ejemplos: Hasta ahora hemos estado hablando de los hábitos generales de compra en esta ciudad. Ahora me gustaría que comparara dos tipos de tiendas de abarrotes: los supermercados tradicionales y los departamentos de abarrotes en las clubes de mayoreo. De manera que pueda combinar sus respuestas con las de otros agricultores similares a usted, necesito alguna información personal suya. Sus respuestas a estas preguntas, así como a todas las otras que ha contestado, son confidenciales y nunca nadie lo identificará sin su autorización. Gracias por su ayuda hasta ahora. Si responde las siguientes preguntas, eso servirá para analizar todas sus respuestas.


373

FIGURA 15.2 Flujo de las preguntas para determinar el nivel de incitación requerido para estimular la recordación

¿Estaba usted viendo la televisión anoche, entre las 7.00 y las 10.00 pm?

Tabular y terminar

No

Sí Cuando la estaba viendo anoche, ¿vio un comercial de una marca de bebida de naranja para el desayuno?

Sí ¿Qué marca?

Tang

No era Tang No

¿Qué otra marca?

Tang

Clasificar: Insinuar la categoría Recordación sin ayuda

No era Tang ¿Recuerda haber visto anoche un comercial de Tang?

Sí

Clasificar: Insinuar la marca Recordación con ayuda

Sí

Clasificar: Insinuación del comercial, Recordación con ayuda

No Serie de preguntas sobre los detalles del contenido dramático del programa, calificaciones de la calidad del programa y frecuencia total de ver la televisión; después: ¿Recuerda una escena cuando la casera de Ben regresó a la cama a ver la televisión después de que él le dijo que acudiría a las autoridades de la vivienda porque ella le quería aumentar la renta para reparar el techo de su apartamento? Justo después de eso apareció un comercial de Tang mostrando (describa el contenido general del comercial que se está sometiendo a la prueba). ¿Recuerda haber visto ese comercial?

Siete preguntas concernientes al contenido y lo persuasivo del comercial de Tang que se está sometiendo a la prueba.

No Preguntas de clasificación sobre la utilización del producto, los hábitos de ver televisión, las características del hogar, etc.; terminar la entrevista.

Fuente: “General Foods Corporation: Tang Instant Breakfast Drink (B)”; © 1978 F. Stewart DeBruicker y Harvey N. Singer, The Wharton School, Universidad de Pennsylvania. Reimpreso con autorización.


374

¿Cuál es el mejor esquema? Un buen esquema y el atractivo físico son esenciales en los cuestionarios por correo, en Internet y otros cuestionarios autoadministrados. Por diferentes razones, también es importante un buen esquema en aquellos diseñados para entrevistas personales y por teléfono.

Cuestionarios tradicionales La figura 15.3 muestra una de las páginas de un cuestionario por teléfono. El esquema es ordenado y atractivo y las instrucciones para el entrevistador (todas en mayúsculas negritas) son fáciles de seguir. Las respuestas “Depende”, “Se negó” y “No lo sé” están encerradas en un cuadro para indicar que esas respuestas son aceptables, pero que se prefieren las respuestas de la escala de cinco puntos. A menudo la tasa de respuestas se puede incrementar el atractivo y la calidad del cuestionario utilizando un dinero que se habría podido gastar en un incentivo. Los cuestionarios por correo nunca deben estar demasiado atestados. Los márgenes deben ser de un tamaño moderado, se debe utilizar el espacio en blanco para separar los bloques impresos y las inevitables columnas de múltiples cuadros se deben mantener al mínimo. Una pregunta no debe empezar en una página y terminar en otra. La división de las preguntas puede hacer que un participante sólo lea una parte, que le preste menos atención a las respuestas en una de las páginas o que se confunda. Los cuestionarios deben estar diseñados para parecer tan cortos como sea posible. En ocasiones es aconsejable utilizar una forma de folleto en vez de engrapar un gran número de páginas. En las situaciones en las cuales es necesario conservar un espacio en el cuestionario o facilitar la anotación de datos o la tabulación de los datos, se puede utilizar un esquema de cuadrículas múltiples. La pregunta de cuadrículas múltiples presenta varias preguntas similares y las correspondientes alternativas de respuesta dispuestas en un formato de cuadrícula. Por ejemplo: Las aerolíneas a menudo ofrecen promociones de tarifas especiales. En un viaje de vacaciones, ¿aceptaría usted un vuelo de conexión en vez de un vuelo sin escalas si el vuelo de conexión fuera más largo? Sí

No

No estoy seguro

¿Una hora más largo? ¿Dos horas más largo? ¿Tres horas más largo? Los investigadores experimentados han encontrado que el título de un cuestionario se debe redactar con sumo cuidado. En los cuestionarios autoadministrados y por correo, un título cuidadosamente redactado puede despertar el interés del participante; subrayar la importancia de la investigación (“Estudio a nivel nacional de los donadores de sangre”); hacer hincapié en la naturaleza interesante del estudio (“Estudio de la utilización de Internet”); hacer un llamado al ego de los participantes (“Encuesta entre altos ejecutivos”), o hacer hincapié en la naturaleza confidencial del estudio (“Una encuesta confidencial entre…”). El investigador debe tomar medidas para asegurarse de que la redacción del título no influirá en el encuestado en la misma forma en que lo podría hacer una pregunta que sirve de guía. Al utilizar varias formas, instrucciones especiales y otros trucos del oficio, el investigador puede diseñar el cuestionario para facilitar el trabajo del entrevistador de seguir las preguntas interconectadas. Las figuras 15.4 y 15.5 ilustran parte de cuestionarios de entrevistas personales y por teléfono. Debe observar la forma en la cual el esquema y las instrucciones fáciles de seguir para los entrevistadores, en las preguntas 1, 2 y 3 de la figura 15.4, les ayudan a seguir la secuencia de las preguntas.


375

FIGURA 15.3 Esquema de una página de cuestionario por teléfono 5. Ahora le voy a leer algunos tipos de profesiones. Para cada una, favor de decirme si cree que el trabajo que desempeñan sus practicantes tiene, en general, un impacto muy positivo sobre la sociedad, un impacto un tanto positivo, un impacto un tanto negativo, un impacto muy negativo o no mucho impacto en cualquier sentido sobre la sociedad. En primer lugar… (EMPEZAR EN EL RENGLÓN X’D. CONTINUAR HACIA ABAJO Y HACIA ARRIBA DE LA LISTA HASTA QUE SE HAYAN LEÍDO Y CALIFICADO TODOS LOS RENGLONES) (NO LEER)

Empezar aquí

Un impacto muy positivo

Un impacto un tanto positivo

Un impacto un tanto negativo

Un impacto muy negativo

No mucho impacto Depende

Se negó

No lo sé

[ ] Miembros del Congreso

1

2

3

4

5

o

X

Y (24)

[ ] Ejecutivos de negocios

1

2

3

4

5

o

X

Y (25)

[ ] Médicos

1

2

3

4

5

o

X

Y (26)

[ ]Entrevistadores políticos, es decir, personas que hacen encuestas para funcionarios públicos o candidatos políticos

1

2

3

4

5

o

X

Y (27)

[ ] Investigadores de medios de comunicación, es decir, personas de medios tales como televisión, periódicos, revistas y radio que hacen encuestas acerca de aspectos que más adelante se reportan en dichos medios

1

2

3

4

5

o

X

Y (28)

[ ] Televendedores, es decir, personas que venden productos o servicios por teléfono

1

2

3

4

5

o

X

Y (29)

[ ] Vendedores de automóviles usados

1

2

3

4

5

o

X

Y (30)

[ ] Investigadores de mercados, es decir, personas que trabajan para firmas comerciales de investigación que hacen encuestas para saber qué piensa el público acerca de ciertas clases de productos o servicios para el consumidor

1

2

3

4

5

o

X

Y (31)

[ ] Investigadores biomédicos

1

2

3

4

5

o

X

Y (32)

[ ] Investigadores de la opinión pública, es decir, personas que trabajan para firmas de investigación comercial que hacen encuestas para saber qué piensa el público acerca de aspectos sociales importantes

1

2

3

4

5

o

X

Y (33)

[ ] Profesores de escuelas de bachillerato y universidades

1

2

3

4

5

o

X

Y (34)

[ ] Abogados

1

2

3

4

5

o

X

Y (35)

[ ]Miembros del clero

1

2

3

4

5

o

X

Y (36)

[ ] Periodistas

1

2

3

4

5

o

X

Y (37)


376 FIGURA 15.4 Cuestionario telefónico con preguntas salteadas

1.

¿Llevó el automóvil que había registrado al Standard Auto Repair Center para que lo repararan? –1 Sí

2.

(PASAR A LA P. 3)

(SI NO, PREGUNTAR:) ¿Le hicieron el trabajo de reparación? –1 Sí

3.

–2 No

–2 No

1.

¿En dónde lo repararon?

2.

¿Por qué no hicieron el trabajo de reparación en el Standard Auto Repair Center?

1. ¿Por qué no repararon su automóvil?

(SI SÍ A LA P. 1, PREGUNTE:) ¿Qué tan satisfecho se sintió con el trabajo de reparación? Se sintió... –1 Muy satisfecho –2 Un tanto satisfecho –3 Un tanto insatisfecho –4 Muy insatisfecho (SI SE SINTIÓ UN TANTO O MUY INSATISFECHO:) ¿En qué sentido se sintió insatisfecho?

4.

(PREGUNTARLE A TODOS:) ¿Alguna vez compra gasolina en el Standard Center en la Calle 95? –1 Sí

5.

–2 No (PASAR A LA P. 6)

(SI SÍ, PREGUNTAR:) ¿Con qué frecuencia compra gasolina allí? –1 Siempre –2 Casi siempre –3 La mayor parte del tiempo –4 Parte del tiempo –5 Casi nunca

6.

¿Alguna vez ha llevado su automóvil a lavar allí? –1 Sí

7.

–2 No

¿Alguna vez le han hecho allí un cambio de aceite o un servicio de lubricación? –1 Sí

–2 No


377

FIGURA 15.5 Cuestionario de entrevista personal

Hola, mi nombre es ____________________. Soy entrevistador de opinión pública y trabajo para Research Services, Inc. Estamos haciendo una encuesta de opinión acerca de los bancos y la banca y me gustaría preguntarle… 1.

¿Cuáles son los nombres de los bancos locales en los que usted puede pensar de improviso? (ENTREVISTADOR Escriba los nombres en el orden mencionado.)

a) b) c) d) e) f) g) 2.

_____________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________

Pensando ahora en las experiencias que ha tenido con los diferentes bancos aquí en Boulder, ¿alguna vez ha hablado o ha hecho negocios con… (ENTREVISTADOR: Inserte el nombre marcado en rojo a continuación.) a) ¿Conoce usted personalmente a alguno de los empleados o funcionarios del ____________________________ ? b) (Si SÍ) ¿De quién se trata? c) ¿Cuánto tiempo hace desde que estuvo en ____________________ ? (ENTREVISTADOR: Ahora regrese y repita 2-2c para todos los otros bancos listados.) (2 ) He hablado

Arapahoe National Bank First National Bank Boulder National Bank Security Bank United Bank of Boulder National State Bank 3.

(2a y 2b) Conozco a un empleado o a un funcionario

Sí

No

No

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

1 1 1 1 1

Nombre

(2 c) He estado en el banco en: El año pasado 1 1 1 1 1

1-5

Más de 5

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

No

No lo sé

4 4 4 4 4

5 5 5 5 5

1 2 1 1 2 3 4 5 (TOME LA TARJETA DE CALIFICACIÓN DEL BANCO) En esta tarjeta hay varias frases o declaraciones contrastantes, por ejemplo, “Grande” y “Pequeño”. Nos gustaría que calificara (NOMBRE DEL BANCO MARCADO EN ROJO A CONTINUACIÓN) En términos de estas declaraciones o frases. Sólo como un ejemplo, vamos a utilizar los términos “servicio rápido” y “servicio lento”. Si usted fuera a calificar un banco como # 1 en esta escala, eso significaría que cree que su servicio es “muy rápido”. Por otro lado, un 7 indicaría que usted piensa que el servicio es “muy lento”, mientras que una calificación de 4 significa que no cree que sea ni “muy rápido” ni “muy lento”. ¿Ya está preparado para seguir adelante? ¡Bien! Dígame como calificaría a (NOMBRE DEL BANCO MARCADO EN ROJO) en términos de cada una de las frases o declaraciones que aparecen en la tarjeta. ¿Qué me dice de (LEA EL NOMBRE DEL SIGUEINTE BANCO)?... (ENTREVISTADOR: Continúe hasta que el sujeto haya evaluado los seis bancos). Arapahoe National

First National

Boulder National

Security Bank

United Bank

National State

a) Servicio b) Tamaño c) Negocios frente a familia d) Cordialidad e) Negocios grandes/ pequeños f) Tasa de crecimiento g) Moderno h) Liderazgo i) Facilidad de préstamos j) Ubicación k) Horarios l) Propiedad m) Participación comunitaria

(continúa)


378 FIGURA 15.5 Cuestionario de entrevista personal (continuación)

4. Suponga que un amigo suyo que se acaba de mudar a Boulder le pidió que le recomendara un banco. ¿Qué banco local le recomendaría? ¿Por qué le recomendaría ese banco en particular? Arapahoe National First National Boulder National Security Bank United Bank of Boulder National State Bank Otros (especificar) No lo sé/no lo haría

1 2 3 4 5 6 9

5. ¿En cuál de los bancos locales piensa usted como: (ENTREVISTADOR: lea primero el ítem marcado en rojo y después los otros cinco.) ¿El banco de los recién llegados? ¿El banco de los estudiantes? ¿El banco del banquero personal? ¿El banco donde hace negocios la mayoría de los miembros y del personal de CU? ¿El banco más interesado en la comunidad? ¿El banco más progresista? 6. ¿Con cuál de estas instituciones financieras (si las hay) (ENTREGAR LA TARJETA 2) están haciendo negocios ahora usted o algún miembro de su familia inmediata que viva en su hogar? Banco Asociación cooperativa de crédito Compañía financiera Ahorros y préstamos Banco industrial Ninguno de ellos No lo sé/No estoy seguro

1 2 3 4 5 6 7

(SI NINGUNO, pasar a la 19). 7. Si un amigo le pidiera que le sugiriera un lugar donde pudiera obtener un préstamo para comprar una casa, ¿qué institución financiera le recomendaría usted? (ENTREVISTADOR: Sondee en busca de un nombre específico). ¿Por qué le recomendaría usted (LA INSTITUCIÓN MENCIONADA)? Le recomendaría: No lo haría No lo sé/No estoy seguro

0 9

Fuente: Reimpreso con autorización del Council of American Survey Research, www.casro.org.

Las instrucciones a menudo se escriben con mayúsculas o se imprimen en negritas para poner sobre aviso al entrevistador de que puede ser necesario proceder de cierta manera. Por ejemplo, si se da una respuesta particular, se indica al instructor o al participante para que se salte ciertas preguntas o vaya a una secuencia especial de interrogantes. Para facilitar la codificación, las respuestas se deben codificar previamente, siempre que sea posible, como en la figura 15.4. La figura 15.5 ilustra otras técnicas útiles que son posibles en las entrevistas personales. Las preguntas 3 y 6 le indican al entrevistador que le entregue al sujeto una tarjeta con una lista de alternativas. Las tarjetas pueden ayudar a los sujetos a captar el significado pretendido de la pregunta y a recordar todos los nombres de las marcas u otros aspectos acerca de los cuales se les está preguntando. Además, las preguntas 2, 3 y 6 le indican al entrevistador que la calificación de los bancos empezará con el banco que se ha marcado con rojo en el cuestionario impreso. El nombre del banco marcado en rojo no es el mismo en cada cuestionario. Al rotar el orden de las marcas, los investigadores trataron de reducir el prejuicio de orden causado por la tendencia de los participantes a reaccionar más favorablemente a la primera serie de preguntas. La figura 15.6 ilustra una serie de preguntas que incluyen saltar una pregunta. Tanto las instrucciones de saltar, como una flecha dibujada apuntando hacia la siguiente pregunta, le informan al participante cuál es la pregunta que viene después.


379 FIGURA 15.6

1. Si tuviera que comprar una computadora mañana, ¿cuál de los siguientes tres tipos de computadora compraría? 1. De escritorio – Vaya a la p.3 2. Laptop –Vaya a la p.3 3. Tamaño palm (PDA) 2. (Si es “tamaño palm”, en la p.1 pregunte): ¿Qué marca de computadora cree que compraría? 3. ¿Qué edad tiene usted?

El esquema es de suma importancia cuando los cuestionarios son largos o requieren que el sujeto escriba una gran cantidad de información. En muchas circunstancias, si se utilizan encabezados o subtítulos para indicar grupos de preguntas, eso le ayudará al participante a captar el alcance o la naturaleza de las preguntas que se le hacen. Por consiguiente, de un vistazo el participante puede seguir la lógica del cuestionario.

Cuestionarios en Internet El esquema también es un aspecto importante para los cuestionarios que apareen en Internet. Un cuestionario en un sitio web debe ser fácil de utilizar, fluir de manera lógica y tener un aspecto gráfico y una impresión general que motive al participante a cooperar desde el principio hasta el fin. Muchas de las pautas para el esquema de los cuestionarios en papel aplican a los cuestionarios en Internet. Sin embargo, hay algunas diferencias importantes. Con el software de interfaz gráfica del usuario (GUI , graphical user interface), el investigador puede ejercer un control sobre el fondo, los colores, las fuentes y otras características visuales que aparecen en la pantalla de la computadora con el fin de crear una interacción atractiva y fácil de utilizar entre el usuario y la encuesta en Internet. El software GUI permite que el investigador diseñe cuestionarios en los cuales los participantes hacen clic en la respuesta apropiada en vez de tener que mecanografiar respuestas o códigos. Los investigadores a menudo utilizan un software de edición en Internet, como WebSurveyor, FrontPage o Netscape Composer para formatear un cuestionario, de manera que puedan saber cómo aparecerá en línea. La edición del cuestionario también está disponible a través de sitios de encuesta, como www. zoomerang.com. Sin embargo, varias características de la computadora de un participante pueden influir en la apariencia de un cuestionario en Internet. Las discrepancias entre las determinaciones del equipo del diseñador y del participante para la configuración de la pantalla (por ejemplo, 640 × 480 pixeles frente a 800 × 600 pixeles) pueden dar por resultado que las preguntas no sean del todo visibles en la pantalla del participante, que el texto esté mal alineado, u otros problemas visuales. Cuando se diseñan encuestas en Internet siempre se debe considerar la posibilidad de que el cuestionario que el investigador o el diseñador construyen en su computadora se pueda ver diferente en la del participante. Un sofisticado remedio es utilizar las primeras preguntas en una encuesta en Internet para preguntar acerca del sistema operante, el software del navegador y otros aspectos de la configuración de la computadora, de manera que el cuestionario se entregue en una forma tan compatible como sea posible con el equipo del encuestado. Una solución más sencilla es limitar el ancho horizontal de las preguntas a setenta caracteres o menos, para reducir la probabilidad de doblar el texto.

PROBLEMAS DEL ESQUEMA Incluso si la computadora del diseñador del cuestionario y las de los participantes son compatibles, el diseñador de la encuesta en Internet debe considerar varios aspectos del esquema. La primera decisión es si el cuestionario aparecerá página por página, con las preguntas individuales en pantallas separadas (páginas de Internet), o sobre una base de rollo, donde todo el cuestionario se despliega en una sola página que el participante hace correr de arriba abajo. El esquema de la paginación (ir de una pantalla a otra) facilita considerablemente los patrones de salto. Con base en las respuestas del participante a las preguntas filtro, la computadora puede insertar automáticamente preguntas pertinentes en las páginas siguientes. Si todo el cuestionario aparece en una sola página (el esquema de rollo), la presentación debe avanzar con suavidad,

Ejemplo de un salto de pregunta


380

como si fuera un trozo de papel que se está moviendo hacia arriba o hacia abajo. El esquema de rollo le ofrece al participante la capacidad de leer cualquier porción del cuestionario en cualquier momento, pero la ausencia de límites de página puede causar problemas. Por ejemplo, suponga que una escala Likert consiste en quince declaraciones en un esquema de formato de cuadrícula, con las categorías de Totalmente de acuerdo, De acuerdo, En desacuerdo y Totalmente en desacuerdo al principio del cuestionario. Una vez que el participante ha bajado más allá de las primeras declaraciones, tal vez no podrá ver de forma simultánea las declaraciones al final de la lista y las categorías de respuestas el principio. Por consiguiente, puede ser difícil evitar los problemas asociados con la división de las preguntas y las categorías de respuestas en el caso de los cuestionarios de rollo. Cuando un cuestionario de este tipo es largo, los encabezados de la categoría o la sección son útiles para los participantes. También es una buena idea proporcionar enlaces con las partes superior e inferior de cada sección, de manera que los usuarios puedan navegar a lo largo del cuestionario sin tener que correr todo el documento.11 No importa si una encuesta en Internet está en un formato página por página o de rollo, un botón de presión con una marca debe describir con claridad las acciones que se emprenderán. Por ejemplo, si el participante va a ir a la siguiente página, una flecha grande marcada como “SIGUIENTE” podría aparecer a color en la parte inferior de la pantalla. Es necesario tomar decisiones acerca de la utilización de colores, gráficas, animación, sonido y otras características especiales que hace posibles Internet. Un punto que debe recordarse es que, aun cuando las gráficas sofisticadas no son un problema para quienes poseen computadoras muy potentes, las de muchos participantes no son lo bastante avanzadas para mostrar gráficas a una velocidad satisfactoria, si es que lo hacen. Un fondo con textura, los encabezados a color y las gráficas pequeñas pueden hacer que un cuestionario sea más interesante y atractivo, pero pueden presentar problemas para los participantes que tienen computadoras más antiguas y/o conexiones con Internet de un ancho de banda bajo. Con un cuestionario en papel, el participante sabe cuántas preguntas debe responder. Debido a que muchas encuestas en línea no ofrecen pistas visuales acerca del número de preguntas incluidas, es importante proporcionar una barra de estado o algún otro indicador visual de su extensión. Por ejemplo, incluir un cuadro rectangular parcialmente lleno es un símbolo visual, y declaraciones como “La barra de estado en la parte superior derecha indica aproximadamente qué porción de la encuesta ha completado”, incrementan la probabilidad de que el participante termine toda la secuencia de preguntas. La figura 15.7 muestra la pregunta de una encuesta en línea que utiliza un diseño sencillo y motivador. La encuesta presenta una pregunta a la vez, en bien de la simplicidad. De manera que un participante pueda ver su progreso hacia el final del cuestionario, un indicador en la esquina superior derecha se llena de izquierda a derecha a medida que el participante avanza desde Empezar hasta Terminar. Un cuestionario en Internet utiliza ventanas conocidas como cuadros de diálogo para mostrar las preguntas y registrar las respuestas. La figura 15.8 ilustra cuatro formas comunes de mostrar las preguntas en la pantalla de una computadora. Muchos cuestionarios en Internet requieren que el participante active su propia respuesta haciendo clic en el botón de radio para una respuesta. Los botones de radio funcionan como los botones de presión en los aparatos de radio de los automóviles: hacer clic en una respuesta alternativa desactiva la primera elección y la reemplaza con la nueva respuesta. Un cuadro de bajar, como el que se muestra en la figura 15.8, es un dispositivo para ahorrar espacio que permite que el investigador proporcione una lista de respuestas que están ocultas de la vista hasta que se necesiten. Al inicio se muestra una declaración general, FIGURA 15.7

Una pregunta en una encuesta de selección en línea para unirse a un panel de consumidores

Empezar

Terminar

Aun cuando sus planes pueden cambiar, ¿aproximadamente cuándo planea comprar o arrendar su próximo automóvil. Año seleccionado

Mes seleccionado Página siguiente

©2006 J. D. Power and Associates, The McGraw-Hill Companies, Inc. Reservados todos los derechos. Fuente: J. D. Power and Associates, “JDPowerPanel”, http://ia.jda.com/20/survey/onsurvey.phtml, con acceso el 9 de marzo de 2006.


381 FIGURA 15.8

1. Botón de radio

El mes pasado, ¿usted compró productos o servicios por medio de Internet? Sí No ¿Qué tan familiarizado está con la consola de videojuegos Xbox de Microsoft? La conozco muy bien

La conozco La conozco La conozco bastante bien sólo de nombre

Nunca he oído hablar de ella

2. Cuadro de bajar, posición cerrada

¿En qué país o región reside usted actualmente?

Cuadro de bajar, posición abierta

¿En qué país o región reside usted actualmente? Haga clic aquí Haga clic aquí Estados Unidos Asia/ Pacífico (excluyendo Hawai) África Australia o Nueva Zelanda Canadá Europa América Latina, Sudamérica o México Medio Oriente Otros

3. Cuadro de verificar

¿Desde qué ubicación(es) tiene acceso a Internet? Seleccione todas las que apliquen.

Haga clic aquí

Desde el hogar Desde el trabajo Otra ubicación Favor de indicar cuál de los siguientes sitios web ha visitado o utilizado alguna vez. (SELECCIONE TODOS LOS QUE APLIQUEN.) Sitio web de E*Trade´s Sitio web de Waterhouse Sitio web de Merrill Lynch Sitio web de Fidelity Sitio web de Schwab Powerstreet Yahoo! Finanzas Quicken.com Lycos Investing Finanzas personales de AOL Ninguno de los anteriores 4. Cuadro abierto, un renglón

¿Qué empresa considera que es el patrocinador más visible de deportes?

Libro abierto de rollo ¿Qué podemos hacer para mejorar nuestro libro?

Formas alternativas de mostrar las preguntas en Internet

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como “Favor de seleccionar” o “Hacer clic aquí”. Un clic en la flecha que apunta hacia abajo hace que aparezca toda la gama de elecciones. Si la primera elección en una lista, como “Totalmente de acuerdo”, se muestra mientras las demás respuestas permanecen ocultas, se incrementa la probabilidad de que ocurra un prejuicio de la respuesta. Los cuadros para bajar pueden presentar un problema de computación para los individuos con capacidades mínimas, debido a que tal vez no saben cómo revelar las respuestas ocultas detrás de un menú de bajar, o como moverse de una opción a otra en un menú de barra en movimiento. Las preguntas del checklist pueden ir seguidas de cuadros de verificación y el participante puede verificar varios, ninguno o todos. Los cuadros abiertos son cuadros donde los encuestados mecanografían sus respuestas a las preguntas abiertas. Pueden estar diseñados como cuadros de texto en línea o como cuadros de texto en rollo, dependiendo de la extensión de la respuesta esperada. Por supuesto, las preguntas abiertas requieren la capacidad como la buena disposición para teclear respuestas largas en la computadora. Algunos cuadros abiertos están diseñados de tal manera que los participantes pueden ingresar números para la frecuencia de la respuesta y para clasificar o calificar las preguntas. Por ejemplo, A continuación verá una serie de declaraciones que podrían o no describir cómo se siente acerca de su carrera. Favor de calificar cada declaración utilizando una escala de 1 a 4, donde 4 significa “Totalmente de acuerdo”; 3 significa “Un tanto de acuerdo”; 2 significa “Un tanto en desacuerdo”, y 1 significa “Totalmente en desacuerdo”. Favor de ingresar su respuesta numérica en el cuadro que se proporciona al lado de cada declaración. Diría usted que… Una falta de conocimientos de negocios podría perjudicar mi progreso en mi carrera. Mi vida en mi profesión es una parte importante de cómo me defino. Los cuadros pop-up son cuadros de mensajes que se pueden utilizar para destacar una información importante. Por ejemplo, se pueden utilizar para proporcionar una declaración de privacidad como la siguiente: A IBM le gustaría contar con su ayuda para lograr que nuestro sitio web sea más fácil y más efectivo de utilizar. Seleccione participar en la encuesta ahora, o no hacerlo. Si se hace clic en Declaración de privacidad, se abre el siguiente cuadro pop-up: Declaración de privacidad de la encuesta Esta Declaración de privacidad total verifica que IBM es miembro del programa TRUSTe y que cumple con los principios de TRUSTe. Esta encuesta es estrictamente para propósitos de investigación de mercados. La información que proporcione se utilizará sólo para mejorar el contenido general, la navegación y la utilidad de ibm.com. En algunos casos los participantes pueden aprender más acerca de cómo utilizar una escala particular u obtener una definición de un término haciendo clic en una liga, que genera un cuadro pop-up. Una de las razones más comunes para utilizar los cuadros pop-up es atrapar errores, un tema que se discute en la siguiente sección. En el capítulo 14 se describen las escalas gráficas de calificación, que presentan a los participantes un continuo gráfico. En Internet, los investigadores pueden aprovechar las barras de deslizar u otras características del software GUI para que les resulte más fácil utilizar esas escalas. Por ejemplo, el continuo de la gráfica se puede dibujar como una vara de medir con un signo de más en un extremo y un signo de menos en el otro. Después el participante mueve un pequeño rectángulo de un lado a otro entre los dos extremos de la escala para moverse hacia cualquier punto en el continuo. La calificación, como se señaló en el capítulo 14, es en términos de alguna medida del largo (milímetros) de un extremo del continuo de la gráfica hasta el punto marcado por el participante. Por último, los investigadores a menudo incluyen una página de agradecimiento al final de un cuestionario en Internet, de manera que cuando los participantes hacen clic en el botón de presión, en sus pantallas aparece un pop-up con una breve nota de agradecimiento.12

SOFTWARE QUE GENERA LOS CUESTIONARIOS INTERACTIVOS Es posible editar un código de computadora para hacer que los cuestionarios en Internet sean interactivos y menos propensos a errores. La edición de programas de software está fuera del alcance de esta discusión. Sin embargo, aquí se mencionan varias funciones interactivas que hace posible el software.


Como se señaló en el capítulo 9, el software de Internet permite la división de preguntas en dos o más renglones diferentes, dependiendo de la respuesta de un participante particular y del salto o el filtrado de preguntas. El software de redacción de cuestionarios con salto Boolean y lógica de división está fácilmente disponible. La mayoría de esos programas tienen una lógica de salto oculta, de manera que los participantes nunca ven ninguna evidencia de los saltos. Es mejor si las preguntas que ven fluyen en una secuencia numérica. Sin embargo, algunos programas enumeran todas las preguntas potenciales en orden y el participante sólo ve los números en las preguntas a las que responde. Por consiguiente, un participante puede responder las preguntas 1 a 11 y después ver una pregunta con el número 15, debido a la lógica de salto. El software puede manipular en forma sistemática o aleatoria las preguntas que ve un participante. El software de piping variable permite que las variables, tales como las respuestas de las preguntas anteriores, se inserten en preguntas que se van abriendo. Otro software puede rotar al azar el orden de las preguntas, los bloques de preguntas y las alternativas de respuestas de un participante a otro. Los investigadores pueden utilizar el software para controlar el flujo de un cuestionario. Es posible bloquear a los participantes para que no retrocedan, o se les puede permitir que se detengan a la mitad del cuestionario y regresen a terminarlo más tarde. Se puede diseñar un cuestionario de tal manera que si el sujeto no contesta una pregunta, o la contesta con un tipo incorrecto de respuesta, aparece de inmediato un mensaje de error. Esto se llama trampa de errores. Con un software de respuesta obligada, los encuestados no se pueden saltar las preguntas, como lo hacen en las encuestas por correo. El programa no les permitirá seguir adelante si no responden una pregunta, y puede insertar un mensaje de error en negritas en la pantalla de la pregunta, o un cuadro pop-up que da instrucciones acerca de cómo continuar. Por ejemplo, si un sujeto no contesta una pregunta y trata de pasar a otra pantalla, un cuadro pop-up le podría enviar el siguiente mensaje: Usted no puede dejar una pregunta en blanco. En las preguntas que no tienen la opción de “No estoy seguro” o “Me niego a responder”, favor de elegir la respuesta que mejor describa sus opiniones o experiencias. El encuestado debe cerrar el cuadro pop-up y contestar la pregunta para proceder a la siguiente. Algunos investigadores incluyen un escritorio de ayuda interactivo en su cuestionario en Internet, de manera que los participantes puedan resolver los problemas que enfrentan cuando lo llenan. Un participante podría enviar preguntas por correo electrónico al escritorio de ayuda de la encuesta, o bien obtener apoyo en vivo, interactivo y en tiempo real a través de un escritorio de ayuda en línea. Algunos participantes se saldrán del sitio web del cuestionario terminando prematuramente la encuesta. En muchos casos el envío de una carta por correo electrónico a esos participantes, en una fecha posterior, animándolos para que lo terminen, los persuadirá de completarlo. Mediante la utilización del software y de las cookies, los investigadores se pueden asegurar de que el participante que vuelve a visitar el sitio web pueda seguir desde el punto donde se salió. Una vez que se ha diseñado un cuestionario en Internet, es importante someterlo a un pretest para asegurarse de que funcione con Internet Explorer, Netscape, AOL, WebTV y otros navegadores. Algunos lenguajes de programación de propósito general, como Java, no siempre funcionan con todos los navegadores. Debido a que diferentes navegadores tienen distintas peculiaridades, una encuesta que funciona a la perfección con uno puede no funcionar con otro.13

¿Qué tantos pretest y revisiones son necesarios? Muchos novelistas escriben, vuelven a escribir, revisan y vuelven a escribir capítulos, párrafos e incluso frases. El investigador trabaja en un mundo similar. Muy rara vez escribe sólo un primer borrador de un cuestionario. Por lo común éste se pone a prueba con un grupo seleccionado sobre una base de conveniencia, es decir, de una naturaleza similar a la del grupo que finalmente participará en la encuesta. Aun cuando el investigador no debe seleccionar a un grupo demasiado divergente del mercado meta, por ejemplo, a estudiantes como sustitutos de hombres de negocios, el pretest no requiere una muestra estadística. El proceso del pretest permite que el investigador determine si los participantes experimentan alguna dificultad para entender el cuestionario y si hay preguntas ambiguas o prejuiciadas. Este proceso es muy

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Pretest de la encuesta de hospitales

CAHPS

© PHOTOALTO/ JUPITER IMAGES

Se supone que los Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) del gobierno federal de Estados Unidos ponen a disposición del público la información acerca del desempeño del hospital, de manera que los pacientes puedan comparar los hospitales y hacer elecciones informadas acerca de los servicios para el cuidado de la salud. Muchos nosocomios han utilizado encuestas para medir la satisfacción del paciente, pero la comparación de los hospitales requiere que todas las instalaciones utilicen la misma encuesta. De manera que CMS ha pasado varios años creando y modificando el Consumer Assessment of Health Providers and Systems (CAHPS) Hospital Survey y cuestionarios similares para otros proveedores de cuidados de la salud. Puesto que la CAHPS Hospital Survey está a disposición de todos los hospitales en Estados Unidos y que los datos se pondrán a disposición del público, los investigadores que desarrollaron la encuesta la han sometido a extensos pretesta, invitando al público a hacer comentarios en cada etapa del proceso. La primera versión de la encuesta, que constaba de 68 preguntas, se distribuyó entre una muestra de 18 individuos elegidos entre la población general, a quienes después entrevistaron para hablar de cómo interpretaban las preguntas. Con base en sus reacciones, los investigadores

modificaron la encuesta para que fuera más clara, y después hicieron una prueba con 13 personas más. Casi la mitad de las entrevistas se hicieron en español. Ese proceso resultó en un borrador de la encuesta de 66 preguntas. Después, la encuesta de 66 preguntas se sometió a una prueba piloto con casi 50 000 pacientes en hospitales de tres estados, los cuales se seleccionaron como una muestra representativa de los tipos de centros hospitalarios en esos estados. Los investigadores verificaron que una muestra representativa de la población participara en la encuesta y analizaron los datos para evaluar qué preguntas predecían mejor los niveles de satisfacción. A partir de esos análisis, el cuestionario se redujo a 32 preguntas. Ese cuestionario se sometió a una prueba en varios hospitales, y después lo revisó el National Quality Forum. Con esa realimentación, se eliminaron siete aspectos y después otros dos se volvieron a incluir en el cuestionario. Por último, la encuesta resultante de 27 preguntas estaba lista para utilizarse a nivel nacional. Fuente: Elizabeth Goldstein, Marybeth Farquhar, Christine Crofton, Charles Darby y Steven Garfinkel, “Measuring Hospital Care from the Patient´s Perspective: An Overview of the CAHPS Hospital Survey Development Process”, Health Service Research, diciembre de 2005, bajado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup.com; U.S. Department of Health and Human Services, Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), “CAHPS Surveys and Tools to Advance Patient-Centered Care”, ww.cahps.ahrq.gov, actualizado el 28 de febrero de 2006; AHRQ, “CAHPS Survey Products”, www.cahps.ahrq.gov, actualizado el 6 de marzo de 2006; Ron D. Hays y Julie Brown, “Field Testing: What It Is and How We Do It”, CAHPS Connection, diciembre de 2005, www.cahps.ahrq.gov.

útil. Cometer un error con veinticinco o cincuenta sujetos puede evitar el desastre potencial de distribuir un cuestionario deficiente a varios cientos de individuos. Para un cuestionario que investigaba la experiencia de enseñanza de los estudiantes con instrucciones basadas en Internet, el investigador hizo que los miembros de la facultad revisaran primero el cuestionario, con el fin de asegurarse de que las instrucciones eran válidas, y después le pidió a veinte estudiantes que trataran de contestarlo y que indicaran cualesquiera ambigüedades que observaran. Su realimentación sugirió que se hicieran cambios en el formato y en la redacción. El pretest fue especialmente útil, debido a que el cuestionario en inglés se utilizaría en una escuela en los Emiratos Árabes Unidos, donde se habla inglés, pero no es el idioma principal.14 La tabulación de los resultados de un pretest ayuda a determinar si el cuestionario cumplirá con los objetivos de la investigación. Una tabulación preliminar a menudo ilustra que, aun cuando los participantes pueden comprender con facilidad cualquier pregunta determinada y responder a ella, esa pregunta es inapropiada. Considere el siguiente ejemplo de una encuesta entre distribuidores de herramientas, como remachadoras, concerniente al porcentaje de ventas a determinada industria: Favor de estimar qué porcentaje de sus ventas de sujetadores y carga van a las siguientes industrias: • • • • •

% calefacción, plomería y aire acondicionado % carpintería % eléctrica % mantenimiento % otras (favor de especificar)

Por fortuna, los investigadores se enteraron de que al hacer la pregunta de esa manera era virtualmente imposible obtener la información que en realidad deseaban. La mayoría de las respuestas de los encuestados no sumaba un total de cien por ciento y fue necesario revisar la pregunta. En general, es un problema lograr que los participantes sumen todo en la forma correcta. Es esencial un pretest de interrogantes como éstas.


¿Qué procedimiento administrativo se debe implementar para maximizar el valor de un pretest? A menudo no es posible distribuir un cuestionario exactamente como se planeaba en el estudio real. Por ejemplo, enviarlo por correo podría requerir varias semanas que simplemente no se pueden dedicar a ese fin. El pretest de un cuestionario proporcionaría de esta manera una información importante sobre la tasa de respuestas, pero tal vez no indique por qué se saltaron preguntas o cuáles son ambiguas o confusas. Los entrevistadores personales pueden registrar las solicitudes de una explicación o comentarios adicionales que indican la dificultad de los participantes con la secuencia de las preguntas o con otros factores. Ésa es la razón principal por la cual a menudo se utilizan investigadores para el trabajo del pretest. Los cuestionarios autoadministrados no se vuelven a redactar para que sean entrevistas personales, sino que se indica a los entrevistadores que observen a los participantes y les pidan sus comentarios después de que completan el cuestionario. Cuando se hacen pretests de entrevistas personales o por teléfono, los encuestadores pueden hacer la prueba con redacciones y secuencias de preguntas alternativas para determinar qué formato se ajusta mejor a los participantes. No importa cómo se haga el pretest, el investigador debe recordar que su propósito es descubrir cualesquiera problemas que pueda causar el cuestionario. De manera que por lo común se hacen para responder preguntas acerca del cuestionario como las siguientes: • • • • •

¿El entrevistador puede seguir el formato del cuestionario? ¿El cuestionario fluye naturalmente y a modo de conversación? ¿Las preguntas son claras y fáciles de comprender? ¿Los participantes pueden responder con facilidad las preguntas? ¿Qué formas alternativas de preguntas funcionan mejor?

Los pretests también proporcionan medios para probar el procedimiento de muestreo, por ejemplo, para determinar si los entrevistadores están siguiendo las instrucciones del muestreo en la forma apropiada y si el procedimiento es eficiente. Asimismo, ofrecen estimados de las tasas de respuesta para las encuestas por correo y de las tasas de terminación para las encuestas por teléfono. Por lo común un cuestionario pasa por varias revisiones. El número exacto de revisiones depende del criterio del investigador y del cliente. El proceso termina cuando los dos convienen en que se está recolectando la información deseada en una forma no prejuiciada.

Diseño de cuestionarios para los mercados globales Ahora que la investigación de mercados se está haciendo en todo el mundo, los investigadores deben tomar en cuenta los factores culturales cuando diseñan cuestionarios. El problema más común implica traducirlo a otros idiomas. Un cuestionario desarrollado en un país puede ser difícil de traducir debido a que no existen conceptos equivalentes del lenguaje o por las diferencias en el idioma y en los modismos. Aun cuando el español se habla tanto en México como en Venezuela, un investigador se enteró de que la traducción al español del término en inglés retail outlet funciona en México, pero no en Venezuela. Los venezolanos interpretaron la traducción como si se refiriera a una toma de corriente eléctrica, a la desembocadura de un río hacia el océano, o a un corredor que da a un patio. Contar con que una audiencia internacional hable un idioma común con el inglés no salva necesariamente esas brechas, aun cuando los participantes puedan hablar en realidad más de un idioma. Las diferencias culturales incluyen muchos matices de significado que tal vez no puede captar una encuesta hecha en un idioma que, por decir, se utiliza sobre todo para operaciones de negocios. En una prueba de esta idea, los estudiantes universitarios de veinticuatro países llenaron cuestionarios concernientes a las actitudes hacia la escuela y la carrera. La mitad recibió el cuestionario en inglés y la otra mitad en su idioma materno. Los resultados variaron y las diferencias de un país a otro fueron más pequeñas cuando los estudiantes llenaron el cuestionario en inglés.15 Los investigadores de mercados internacionales a menudo piden que los cuestionarios se vuelvan a traducir. El proceso de volver a traducir es tomar un cuestionario que previamente se tradujo de un

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idioma a otro y hacer que un segundo traductor independiente lo traduzca al idioma original. El traductor que vuelve a traducir a menudo es una persona cuyo idioma materno es el que se utilizará para el cuestionario. Este proceso puede revelar inconsistencias entre la versión en inglés y la traducción. Por ejemplo, cuando una compañía de bebidas refrescantes tradujo su lema publicitario, “Pequeño, está frío adentro” al cantonés para una investigación en Hong Kong, el resultado fue “Pequeño mosquito, adentro hace mucho frío”. En Hong Kong, pequeño mosquito es una expresión familiar para referirse a un niño pequeño. Es obvio, el significado pretendido del mensaje publicitario se había perdido en el cuestionario traducido.16 Como se indicó en el capítulo 8, el alfabetismo influye en los diseños de cuestionarios autoadministrados y en las entrevistas. El conocimiento de las tasas de alfabetismo en los países extranjeros, en especial en aquellos que son economías modernas en desarrollo, es vital.

Resumen 1. Explicar la importancia de las decisiones acerca del diseño y la redacción del cuestionario.

Un buen diseño de cuestionario es vital para obtener resultados precisos. Las preguntas específicas que se plantearán van a ser en función del tipo de información necesaria para responder las preguntas del gerente y para el medio por el cual se comuniquen los datos recolectados. La relevancia y la precisión son los criterios básicos para juzgar los resultados del cuestionario. Éste es relevante si no se recolecta una información innecesaria y se obtiene la información pertinente para resolver el problema de marketing. La precisión significa que la información es confiable y válida.

2. Definir opciones para la redacción de preguntas abiertas y de alternativa fija. Para saber cómo se debe redactar cada pregunta se requiere cierto conocimiento de los diferentes tipos posibles de preguntas. Las de respuesta abierta plantean algún problema o duda y le piden al participante que responda en palabras propias. Las de alternativa fija requieren menos capacidad del entrevistador y tiempo, y es fácil responderlas. En las preguntas de alternativa fija se proporcionan al participante opciones específicas limitadas y se le pide que elija la que más se acerque a su punto de vista. Las respuestas estandarizadas son más fáciles de codificar, tabular e interpretar. Se debe tener cuidado al formular las respuestas, de manera que no se traslapen. Los encuestados cuyas respuestas no se ajustan a cualquiera de las alternativas fijas se pueden ver obligados a elegir alternativas que no comunican lo que en realidad quieren decir. Las preguntas de respuesta abierta son especialmente útiles en la investigación exploratoria o al principio de un cuestionario, pero hacen que el análisis éste resulte más costoso, debido a la amplitud de las respuestas. Además, el prejuicio del entrevistador puede influir en las respuestas. 3. Resumir las pautas para las preguntas que evitan los errores en el cuestionario.

Algunas pautas para la construcción del cuestionario han surgido de la experiencia de la investigación. El lenguaje debe ser sencillo para permitir variaciones en el nivel educativo. Los investigadores deben evitar las preguntas que sirven de guía o las preguntas cargadas, que sugieren las respuestas a los participantes, así como las preguntas que los inducen a dar respuestas socialmente aceptables. Los encuestados tienen un prejuicio contra las preguntas que sugieren cambios en el statu quo. Su renuencia a responder preguntas personales se puede superar explicando la necesidad de esas preguntas y asegurándoles la confidencialidad de sus respuestas. El investigador debe evitar cuidadosamente la ambigüedad en las preguntas, así como la pregunta de doble efecto, que hace dos preguntas a la vez.

4. Describir en qué forma la secuencia adecuada de las preguntas puede mejorar un cuestionario. La secuencia de las preguntas puede ser muy importante para el éxito de una encuesta: las preguntas iniciales deben estar diseñadas para atraer el interés de los participantes y mantenerlos involucrados; las personales se deben posponer hasta la mitad o al fin del cuestionario, y las preguntas generales deben preceder a las específicas. En una serie de escalas de actitud, la primera respuesta se puede utilizar como un ancla para compararla con otras respuestas. Las preguntas filtro son útiles para evitar aquellas innecesarias que no aplican a un participante particular. Éstas se pueden incluir en un organigrama para entrevistas personales o por teléfono. 5. Discutir cómo diseñar el esquema de un cuestionario. El esquema de un cuestionario por correo o de uno autoadministrado puede afectar la tasa de respuestas. Un cuestionario atractivo estimula una respuesta, como lo hace un título bien redactado. Los cuestionarios en Internet presentan problemas únicos de diseño. Es necesario tomar decisiones acerca del uso del color, gráficas, animación, sonido y otros efectos especiales del diseño que Internet hace posible. 6. Describir los criterios para el pretest y la revisión del cuestionario, así como para adaptarlo a los mercados globales. El pretest ayuda a revelar errores cuando todavía se pueden corregir con facilidad. Una tabulación preliminar puede mostrar que, aun si los participantes comprenden las preguntas, las respuestas no son relevantes para el problema de marketing. A menudo la forma más eficiente de hacer un pretest es que los entrevistadores generen una realimentación rápida. Los investigadores de mercados internacionales toman en cuenta los factores culturales cuando diseñan cuestionarios. El problema más difundido implica la traducción a otro idioma. Los cuestionarios internacionales a menudo están mal traducidos.


387

Términos y conceptos clave Preguntas de respuesta abierta Preguntas de alternativa fija Pregunta de dicotomía simple (alternativa dicótoma) Pregunta de elección determinante Pregunta de determinación de la frecuencia Barra de estado Botón de radio Cuadro de bajar Cuadros de verificación

Pregunta de checklist (o de lista de verificación) Pregunta que sirve de guía Pregunta cargada Técnica de papeletas divididas Pregunta de doble efecto Cuadros abiertos Cuadros pop-up Software de piping variable Trampa de errores Prejuicio del orden

Técnica del embudo Pregunta filtro Pregunta pivote Pregunta de cuadrícula múltiple Botón de presión Software de respuesta obligada Escritorio de ayuda interactivo Tabulación preliminar Volver a traducir

Preguntas de revisión y pensamiento crítico

___ Sí

7:15 - 7:30

7:30 - 7:45 7:45 - 8:00

9:15 - 9:30

9:30 - 9:45 9:45 - 10:00

___ No

Si este tipo de automóvil eléctrico tuviera el mismo costo inicial que los automóviles grandes totalmente equipados, de los “3 Grandes”, pero operara a la mitad del costo durante un periodo de cinco años, ¿compraría uno?

7:00 - 7:15

Radio TV

Suponiendo que usted conduce en la ciudad 90% del tiempo, ¿compraría este tipo de automóvil? ___ Sí

9:00 - 9:15

c) Una encuesta sobre un nuevo automóvil eléctrico compacto:

6:30 - 6:45 6:45 - 7:00

___ No

6:00 a 10:00 a.m. por cuartos de hora

8:30 - 8:45 8:45 - 9:00

___ Sí

Pensando en el día de ayer, marque con una X el cuadro respectivo por cada periodo de un cuarto de hora durante el cual, hasta donde usted puede recordar, escuchó personalmente la radio. Haga lo mismo para la televisión. 6:15 - 6:30

b) Una encuesta de agencias publicitarias: ¿Entiende y le agrada la nueva política publicitaria correctiva de la Federal Trade Commission?

f ) Una encuesta de cómo utilizan los agricultores los medios de comunicación:

8:15 - 8:30

¿Con qué frecuencia utiliza el software estadístico de SPSS? Favor de marcar una. • Infrecuentemente (una vez al semestre) • Ocasionalmente (una vez al mes) • Con frecuencia (una vez a la semana) • Todo el tiempo (a diario)

¿La empresa debe continuar con su generoso programa de publicidad cooperativa?

6:00 - 6:15

a) Una encuesta de un centro de computación universitario sobre la utilización del SPSS:

e) Una encuesta de distribuidores de motocicletas:

8:00 - 8:15

1. Evalúe y comente las siguientes preguntas tomadas de varios cuestionarios:

Radio TV Si ayer no vio la televisión en ningún momento, ponga una X aquí __ Si ayer no escuchó la radio en ningún momento, ponga una X aquí __

___ No

d) Una encuesta de estudiantes: Desde el inicio de este semestre, ¿aproximadamente qué porcentaje de veces por semana llega al campus utilizando cada una de las formas de transporte que tiene a su disposición? Caminar ____

Bicicleta ____

Transporte público ____ Vehículo motorizado

g) Una encuesta gubernamental de minoristas de gasolina: Suponga que el precio de la gasolina regular en una bomba de servicio completo es de 232.8 centavos por galón el primer día del mes. Suponga que el décimo día del mes el precio aumenta a 234.9 centavos por galón, y que al vigésimo quinto día el precio baja a 230.9 centavos por galón. Con el fin de proporcionar los datos requeridos, usted debe mencionar la lectura del acumulador en la


388

• Aficionado a los campeonatos: veo los partidos, hago un seguimiento de las anotaciones y veo las noticias deportivas sólo durante los campeonatos o los partidos de desempate. • No aficionado: nunca veo los partidos ni hago un seguimiento de las anotaciones. • Antiaficionado: me desagradan ciertos deportes, me opongo, o los objeto.

bomba de gasolina regular de servicio completo cuando la gasolinera abre el primer día, el décimo día y el vigésimo quinto día del mes, y cuando la gasolinera cierra el último día del mes. h) Una encuesta de un grupo de control en contra de portar armas: ¿Considera que los ciudadanos privados tienen el derecho a portar armas para defenderse y defender a su familia y sus propiedades de ataques criminales violentos? ___ Sí

___ No

3.

i) Una encuesta del público en general: Durante el próximo año, después de tomar en cuenta la inflación, ¿considera que su ingreso personal real aumentará o disminuirá? 1. 2. 3. 4. j)

Aumentará (Se mantendrá igual) Disminuirá (No lo sé)

ÉTICA

Una encuesta al público en general:

Algunas personas dicen que la ley debe requerir que las empresas rotulen todos sus productos químicos y sustancias que el gobierno declara que son potencialmente nocivos. La etiqueta diría qué es el producto químico o la sustancia, qué peligros podría plantear y qué procedimientos de seguridad se deben utilizar en su manejo. Otras personas dicen que esas leyes serían demasiado estrictas, y que se debe requerir que se rotulen sólo aquellos productos químicos y sustancias que las empresas mismas decidan que son potencialmente nocivos. Afirman que una ley así sería menos costosa para las empresas y les permitiría excluir aquellos productos químicos y sustancias que consideren que son secretos industriales. ¿Cuál de esos puntos de vista se acerca más al suyo? 1. Requerir etiquetas en todos los productos químicos y sustancias que el gobierno declare que son potencialmente nocivos. 2. (No lo sé). 3. Requerir etiquetas en todos los productos químicos y sustancias que las empresas decidan que son potencialmente nocivos. k) Una encuesta de votantes: Debido a que la agricultura es vital para la economía de nuestro estado, ¿cómo se siente acerca de la administración de las políticas agrícolas? Totalmente a favor A favor hasta cierto punto Me opongo hasta cierto punto Me opongo totalmente No estoy seguro

2. La siguiente pregunta se hizo a una muestra de televidentes: Le vamos a pedir que clasifique el tipo de aficionado que usted cree ser para diferentes deportes y programas deportivos. • Aficionado empecinado: veo los partidos, recuerdo las anotaciones y veo las noticia deportivas muchas veces al día. • Aficionado ávido: veo los partidos, recuerdo las anotaciones y veo las noticias deportivas una vez al día. • Aficionado casual: veo los partidos, recuerdo las anotaciones y veo las noticias deportivas ocasionalmente.

4. 5. 6. 7.

¿Esta pregunta hace un buen trabajo para evitar la ambigüedad? ¿En qué forma la redacción de una pregunta acerca del ingreso podría influir en las respuestas de los participantes? ¿Cuál es la diferencia entre una pregunta guía y una pregunta cargada? Diseñe una o más preguntas de respuesta abierta para medir las reacciones al anuncio de una fotocopiadora Xerox en una revista. Diseñe una o más preguntas para medir en qué forma una persona que acaba de ver un comercial en la televisión podría describirlo. Evalúe el esquema de la siguiente pregunta filtro: ¿Es usted empleado de tiempo completo, o de tiempo parcial? Marque una con x

Sí

No

Si sí: Por lo común, ¿cuántas horas a la semana está empleado? Menos de 35

35 o más

¿Cuál es el código postal en su lugar de trabajo acostumbrado?

8. Se ha dicho que las encuestas muestran que los consumidores odian la publicidad, pero que les agradan algunos anuncios específicos. Comente al respecto. 9. Diseñe un cuestionario completo para evaluar un nuevo restaurante de comida rápida que sirve pollo frito. 10. Diseñe un cuestionario breve, pero completo, para medir la satisfacción del consumidor con una aerolínea. 11. Desarrolle un checklist de los aspectos que se deben considerar en la construcción de un cuestionario. 12. Diseñe un cuestionario completo de entrevista personal para un zoológico que desea determinar quiénes visitan el zoológico y cómo lo evalúan. 13. Diseñe un cuestionario autoadministrado completo para que un banco se lo entregue a los clientes inmediatamente después de que abren cuentas nuevas. 14. Diseñe un cuestionario autoadministrado completo para su organización local de Big Brothers y Big Sisters con el fin de investigar la conciencia de esta organización y la buena disposición para dedicarle algún tiempo. 15. Diseñe un cuestionario para un banco ubicado en una población universitaria con el fin de investigar el potencial de atraer a los estudiantes como clientes de cuentas de cheques. 16. El Apple Assistance Center es una línea especial para resolver problemas de los usuarios de computadoras


Macintosh y de otros productos de Apple. Diseñe un cuestionario breve (del tamaño de una tarjeta postal) de servicio al cliente y satisfacción del consumidor para el Apple Assistance Center. 17. RED Visite el siguiente sitio web: www.history.org. ¿Qué tipo de preguntas se podrían hacer en una encuesta para evaluar la efectividad del sitio en términos de ser informativo y un medio de ventas efectivo? 18. Un cliente le pide a un investigador que quiere un cuestionario que evalúe la importancia de treinta características de su producto y que califique su marca y diez marcas competitivas en lo concerniente a esas características. El investigador cree que ese cuestionario fatigará a los participantes debido a que es demasiado largo. ¿El investigador debe hacer exactamente lo que le pide el cliente, o debe correr el riesgo de perder el negocio al sugerir un enfoque diferente? 19. ÉTICA Una organización de cabildeo diseña un cuestionario

389 breve acerca de su posición política. ¿Es ético este enfoque? 20. RED Visite Mister Poll en www.misterpoll.com, donde encontrará miles de encuestas que son una contribución de los usuarios acerca de todos los temas imaginables, desde los más controvertidos hasta los decididamente absurdos. Lo que encontrará depende de cuándo visite el sitio. Sin embargo, podría encontrar algo como una encuesta de películas, donde usted elige su favorita de la temporada. Evalúe las preguntas en la encuesta. 21. RED Trate de encontrar a dos amigos que conozcan el mismo idioma extranjero. Escriba diez preguntas Likert que midan lo excitante que es comprar en un entorno de tiendas minoristas. Haga que uno de sus amigos interprete la pregunta en el idioma extranjero. Haga que el otro lea la traducción y haga cada pregunta en inglés. ¿Qué tan similar es el inglés traducido al inglés original? Comente.

Actividades de investigación 1. Diseñe ocho preguntas que evalúen qué tan efectivo ha sido un curso de negocios para estudiantes universitarios.

Caso 15.1

Agencia de investigación y calidad del cuidado de la salud

En el Departamento de Salud y Servicios Humanos de Estados Unidos, la Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) desarrolló una encuesta para medir las actitudes de los empleados acerca de la seguridad del paciente en sus instalaciones.17 Esta encuesta está diseñada para ayudar a los hospitales a garantizar la seguridad creando un entorno en el cual los empleados comparten la información, mejoran la seguridad cuando se identifican los problemas y, si es necesario, cambian la forma en la cual proporcionan los

servicios. La AHQR sugiere que los centros de salud utilicen la encuesta para identificar las áreas que necesitan un mejoramiento y que repitan su aplicación para hacer un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo.

Preguntas 1. Evalúe el cuestionario. ¿Puede sugerir algunas mejoras? 2. ¿Esta encuesta cumplirá con su objetivo? Explique.


390 FIGURA DEL CASO 15.1.1 Cuestionario de hospitales AHRQ

ENCUESTA DE HOSPITALES SOBRE LA SEGURIDAD DEL PACIENTE

INSTRUCCIONES Esta encuesta le pedirá sus opiniones acerca de los aspectos de seguridad del paciente, los errores médicos y el reporte de lo que sucede en su hospital, y le llevará alrededor de 10 a 15 minutos completarla.

• Un “acontecimiento” se define como cualquier tipo de equivocación, error, incidente, accidente o desviación, no importa si resulta o no en un daño para el paciente. • La “seguridad del paciente” se define como el evitar y prevenir lesiones del paciente, o acontecimientos adversos resultantes del proceso de proporcionar un servicio al cuidado de la salud. SECCIÓN A: Su área/ unidad de trabajo En esta encuesta piense en su “unidad” como en el área de trabajo, departamento o zona clínica del hospital donde usted pasa la mayor parte de su tiempo de trabajo, o proporciona la mayoría de sus servicios clínicos. ¿Cuál es su principal área o unidad de trabajo en este hospital? Marque UNA respuesta rellenando el círculo. a) Muchas unidades diferentes del hospital/Ninguna unidad específica b) Medicina (no cirugía) c) Cirugía d) Obstetricia e) Pediatría f ) Departamento de urgencias

g) Unidad de cuidado intensivo (de cualquier tipo) h) Salud psiquiátrica/mental i ) Rehabilitación j ) Farmacia k) Laboratorio l ) Radiología

m) Anestesiología n) Otros, favor de especificar:

Favor de indicar su acuerdo o desacuerdo con las siguientes declaraciones acerca de su área/unidad de trabajo. Marque su respuesta rellenando el círculo. Totalmente En Piense en su área/unidad de trabajo en el hospital...

Totalmente De en desacuerdo desacuerdo Ninguno acuerdo de acuerdo

1. Las personas se apoyan unas a otras en esta unidad 2. Contamos con el personal suficiente para manejar la carga de trabajo 3. Cuando es necesario desempeñar con rapidez una gran cantidad de trabajo, trabajamos juntos como equipo para terminar el trabajo 4. En esta unidad las personas se tratan unas a otras con respeto 5. El personal de esta unidad trabaja más horas de lo que es mejor para el cuidado del paciente 6. Estamos haciendo activamente algunas cosas para mejorar la seguridad del paciente 7. Empleamos más personal de la agencia / temporal de lo que es mejor para el cuidado del paciente 8. Los miembros del personal tienen la impresión de que les echan en cara sus errores 9. Aquí los errores han conducido a cambios positivos 10. Sólo por casualidad aquí no ocurren errores más serios 11. Cuando un área de esta unidad está en realidad ocupada, las otras ayudan 12. Cuando se reporta un acontecimiento, tenemos la impresión de que están evaluando a la persona, no el problema

(continúa)


391

SECCIÓN A: Su área/unidad de trabajo Piense en su área/unidad de trabajo en el hospital…

Piense en su área/unidad de trabajo en el hospital...

Totalmente En De Totalmente en desacuerdo desacuerdo Ninguno acuerdo de acuerdo

13. Después de que hacemos cambios para mejorar la seguridad del paciente, evaluamos su efectividad 14. Trabajamos en “modo de crisis”, tratando de hacer demasiado y con demasiada rapidez 15. Nunca se sacrifica la seguridad del paciente para desempeñar más trabajo 16. A los miembros del personal les preocupa que los errores que cometen se conserven en el archivo del personal 17. En esta unidad tenemos problemas de seguridad del paciente 18. Nuestros procedimientos y sistemas son buenos para evitar que se cometan errores

SECCIÓN B: Supervisor/gerente Favor de indicar si está de acuerdo o en desacuerdo con las siguientes declaraciones acerca de su superior/gerente inmediato o de la persona con quien usted se reporta directamente. Marque su respuesta rellenando un círculo.


Totalmente En De Totalmente en desacuerdo desacuerdo Ninguno acuerdo de acuerdo

1. Mi supervisor/gerente hace algún comentario agradable cuando ve que el trabajo se ha hecho conforma a los procedimientos establecidos para la seguridad del paciente. 2. Mi supervisor/gerente considera en serio las sugerencias del personal para mejorar la seguridad del paciente 3. Siempre qua se intensifica la presión, mi supervisor/gerente desea que trabajemos con mayor rapidez, incluso si eso significa tomar atajos 4. Mi supervisor/gerente pasa por alto los problemas de seguridad del paciente que ocurren una y otra vez

SECCIÓN C: Comunicaciones ¿Con qué frecuencia suceden las siguientes cosas en su área/unidad de trabajo. Marque su respuesta rellenando el círculo.


Nunca

La mayor En parte Muy rara vez ocasiones del tiempo

Siempre

1. Nos proporcionan una realimentación acerca de los cambios establecidos con base en los reportes de los acontecimientos 2. Los miembros del personal pueden hablar con toda libertad si ven algo que podría afectar en forma negativa el cuidado del paciente 3. Nos informan acerca de los errores que se cometen en esta unidad 4. Los miembros del personal se sienten en libertad para cuestionar las decisiones o acciones de quienes tienen más autoridad 5. En esta unidad discutimos las formas de evitar que se vuelvan a cometer los mismos errores 6. Los miembros del personal tienen miedo de hacer preguntas cuando algo no les parece bien

(continúa)


392 FIGURA DEL CASO 15.1.1 Cuestionario de hospitales AHRQ (continuación)

SECCIÓN D: Frecuencia de los acontecimientos reportados En su área/ unidad de trabajo en el hospital, cuando se cometen los siguientes errores, ¿con qué frecuencia se reportan? Marque su respuesta rellenando un círculo.

Nunca

La mayor En parte Muy rara vez ocasiones del tiempo

Siempre

1. Cuando se comete un error, pero se descubre y se corrige antes de que afecte al paciente, ¿con qué frecuencia se reporta? 2. Cuando se comete un error, pero no tiene el potencial de perjudicar al paciente, ¿con qué frecuencia se reporta? 3. Cuando se comete un error que podría perjudicar al paciente, pero no ocurre tal, ¿con qué frecuencia se reporta?

SECCIÓN E: Calificación de la seguridad del paciente Favor de darle a su área/ unidad de trabajo en este hospital una calificación general de la seguridad del paciente, Marque UNA respuesta.

A Excelente

B Muy buena

C Aceptable

D Deficiente

E Reprobada

SECCIÓN F: Su hospital Favor de indicar su acuerdo o desacuerdo con las siguientes declaraciones acerca de su hospital. Marque su respuesta rellenando un círculo. Totalmente En De Totalmente en desacuerdo desacuerdo Ninguno acuerdo de acuerdo


1. La administración del hospital proporciona un entorno de trabajo que promueve la seguridad del paciente 2. Las unidades del hospital no se coordinan bien unas con otras 3. Las cosas “caen entre las grietas” cuando se transfiere a los pacientes de una unidad a otra 4. Hay buena cooperación entre las unidades del hospital que requieren trabajar juntas 5. A menudo se pierde la información importante de los pacientes durante los cambios de turno 6. A menudo es desagradable trabajar con el personal de otras unidades del hospital 7. Con frecuencia ocurren problemas en el intercambio de información entre las unidades del hospital 8. Las acciones de la administración del hospital muestran que la seguridad del paciente es la máxima prioridad 9. La administración del hospital parece interesarse en la seguridad del paciente sólo después de que ha ocurrido un acontecimiento adverso 10. Las unidades del hospital trabajan juntas para proporcionarle el mejor cuidado a los pacientes 11. Los cambios de turno son problemáticos para los pacientes en este hospital

SECCIÓN G: Número de acontecimientos reportados Durante los últimos doce meses, ¿cuántos reportes ha llenado y entregado usted? Marque UNA respuesta. a) No se ha reportado ningún acontecimiento b) De uno a dos acontecimientos reportados c) De tres a cinco acontecimientos reportados

d) De 6 a 10 acontecimientos reportados e) De 11 a 20 acontecimientos reportados f ) 21 o más acontecimientos reportados (continúa)


393

FIGURA DEL CASO 15.1.1 Cuestionario de hospitales AHRQ (continuación)

SECCIÓN H: Información de los antecedentes Esta información ayudará al análisis de los resultados de la encuesta: Marque UNA respuesta rellenando el círculo. 1. ¿Cuánto tiempo ha trabajado usted en este hospital? a) Menos de 1 año b) De 1 a 5 años c) De 6 a 10 años

d) De 11 a 15 años e) De 16 a 20 años f ) 21 años o más

2. ¿Cuánto tiempo ha trabajado en su área de trabajo/unidad actual en el hospital? a) Menos de 1 año b) De 1 a 5 años c) De 6 a 10 años


3. Por lo común, cuántas horas a la semana trabaja en este hospital? a) Menos de 20 horas a la semana b) De 20 a 39 horas a la semana c) De 40 a 50 horas a la semana

d) De 60 a 79 horas a la semana e) De 80 a 99 horas a la semana f ) 100 horas a la semana o más

4.¿Cuál es su puesto entre el personal de este hospital? Marque UNA respuesta, la que mejor describa su puesto. a) b) c) d)

Enfermera titulada Asistente del médico/ enfermera practicante LVN/LPN Asistente de cuidados al paciente/ ayudante del hospital/ asociado de cuidados e) Médico asistente/ médico de personal f ) Médico residente/ médico en capacitación g) Farmacéutico

h) i) j) k) l)

Dietista Asistente de unidad/ empleado de oficina/ secretaria Terapista de la respiración Médico, ocupacional o terapista del lenguaje Técnico (por ejemplo, electrocardiogramas, laboratorio, radiología) m) Administración/gerencia n) Otros, favor de especificar:

5. En su puesto dentro del personal, ¿por lo común tiene interacción o contacto directo con los pacientes? a) SÍ, por lo común tengo interacción o contacto directo con los pacientes

b) NO, por lo común NO tengo interacción o contacto directo con los pacientes

6. ¿Cuánto tiempo ha trabajado en su especialidad o profesión actual? a) Menos de 1 año b) De 1 a 5 años c) De 6 a 10 años


SECCIÓN I: Sus comentarios Por favor, siéntase en libertad de escribir cualesquiera comentarios acerca de la seguridad del paciente, los errores, o incluso los reportes en su hospital.

GRACIAS POR COMPLETAR LA ENCUESTA. Fuente: Agency of Healthcare Research and Quality, “Hospital Survey on Patient Safety Culture”, www.ahrq.gov/qual/hospculture/.


394 Caso 15.2

Canterbury Travels

Hometown, ubicada en la región norcentral de Estados Unidos, tiene una población de alrededor de cincuenta mil habitantes. Había dos agencias de viajes en Hometown antes de que Canterbury Travel abriera sus puertas. La empresa se encontraba en su segundo mes de operaciones. Roxanne Freeman, la propietaria, esperaba tener más negocios de los que en realidad tenía. Decidió que necesitaba hacer una encuesta con el fin de determinar cuántos negocios ofrecía Hometown. También quería saber si las personas estaban enteradas de Canterbury Travel. Pensó que esa encuesta determinaría la efectividad de su publicidad.

En la figura 15.2-1 se muestra el cuestionario diseñado por Roxanne Freeman.

Preguntas 1. Evalúe críticamente el cuestionario. 2. ¿Canterbury Travel logrará obtener la información que necesita con esta encuesta? 3. Diseñe un cuestionario que satisfaga las necesidades de información de Roxanne Freeman.

FIGURA 15.2.1 Cuestionario de viajes

El siguiente cuestionario es de un proyecto de una agencia de viajes. El propósito del estudio es comprender mejor las necesidades y actitudes de los residentes de Hometown en lo concerniente a las agencias de viajes. Sólo le llevará de 10 a 15 minutos llenarlo a su conveniencia. Su nombre no se relacionará de ninguna manera con el cuestionario. 1. ¿Alguna vez ha viajado fuera del estado? ___Sí

___No

2. De ser así, viaja por Negocios Placer

Ambos

3. ¿Con qué frecuencia viaja por los motivos anteriores? 0–1 veces al mes 2–3 veces al mes 4–5 veces al mes 6 o más veces al mes

0-1 veces al año 2-3 veces al año 4-5 veces al año 6 o más veces al año

4. ¿Cómo hace sus arreglos de viaje? Aerolínea Agencia de viajes Otros (favor de especificar) 5. ¿Sabía que las agencias de viaje no le cobran al cliente por sus servicios?

___Sí

___No

6. Por favor califique las siguientes cualidades que serían más importantes para usted en la elección de una agencia de viajes: Buenas

Malas

Servicios gratuitos (reservaciones, asesoría y entrega de boletos y literatura) Ubicación conveniente Personal bien informado Personal cordial Ambiente informal Cuenta abierta revolvente Reputación Visitas de ventas personales 7. ¿Está satisfecho con su agencia de viajes actual? Muy satisfecho

Muy insatisfecho

Holiday Travel Leisure Tours Canterbury Travel Otros _________ (continúa)


395

FIGURA 15.2.1 Cuestionario de viajes (continuación)

8. De no ser así, ¿con qué se siente insatisfecho acerca de su agencia de viajes? Buenas

Malas

Servicios gratuitos (reservaciones, asesoría y entrega de boletos y literatura) Ubicación conveniente Personal bien informado Personal cordial Ambiente casual Cuenta abierta revolvente Reputación Visitas de ventas personales 9. ¿Sabía que hay una agencia de viajes nueva en Hometown?

___Sí

___No

10. ¿Puede hacer una lista de las agencias de viajes que operan en Hometown y sus ubicaciones?

6 o más ve ces al año

4–5 veces al año

2–3 veces al año

0–1 veces al año

6 o más ve ces al mes

4–5 veces al mes

2–3 veces al mes

0–1 veces al mes

11. ¿Utiliza repetidas veces la misma agencia de viajes?

Holiday Travel Leisure Tours Canterbury Travel Otros (favor de especificar)

12. ¿Ha visitado la nueva agencia de viajes en Hometown? ___Sí

___No

13. De ser así, ¿cómo se llama? 14. ¿Cómo paga sus gastos de viaje? En efectivo Con cheque

Con cargo a la empresa Cargo personal

Tarjeta de crédito Otros ____________

15. ¿De cuál de ellas ha visto alguna publicidad? Holiday Travel

Canterbury Travel

Otras ____________

16. ¿Dónde ha visto u oído la publicidad que describe anteriormente? 17. ¿Consideraría la posibilidad de cambiar de agencia de viajes?

___Sí

___No

Las siguientes son algunas preguntas personales acerca de usted que sólo se utilizarán para propósitos estadísticos. Sus respuestas serán estrictamente confidenciales. 18. ¿Qué edad tiene? 19–25 19. ¿Cuál es su sexo?

26–35

36–45

___ Masculino

___ Femenino

46–55

56-65

Más de 65

(continúa)


396 FIGURA 15.2.1 Cuestionario de viajes (continuación)

20. ¿Cuál es su estado civil? Soltero

Divorciado

Casado

Viudo

21. ¿Cuánto tiempo ha vivido en Hometown? 0–6 meses 7–12 meses

1–4 años 5–10 años

11–15 años Más de 15 años

22. ¿Cuál es su ocupación actual? Negocios y profesional

Asalariado y semiprofesional

Trabajador capacitado

Trabajador

Estudiante

23. ¿Cuál es el nivel educacional más alto que ha completado? Escuela primaria 1–2 años de universidad

Escuela secundaria 3–4 años de universidad

Bachillerato Más de 4 años de universidad

Escuela vocacional

24. ¿Cuál es el ingreso anual de su hogar? $0-$5 000 $5 001-$10 000 $10 001-$15 000 $15 001-$25 000

Caso 15.3

$25 001-$40 000 $40 001-$60 000 $60 000 o más

Cuestionario de McDonald’s en idioma español Las preguntas en la figura 15.3-1 acerca de una visita a McDonald’s aparecieron originalmente en español y se tradujeron al inglés.

Preguntas 1. ¿Cuál es el proceso típico para desarrollar cuestionarios destinados a mercados donde los consumidores hablan un idioma que no es el inglés? 2. Busque a alguien que hable español y pídale que traduzca de nuevo al inglés las preguntas que aparecen en la figura del caso 15.3-1. ¿Esas preguntas en idioma español son adecuadas?

FIGURA 15.3.1 Cuestionario de McDonald’s

AQUÍ SE EMPIEZA

COMIDA

1. En general, ¿qué tan satisfecho/a quedó con su visita a este McDonald’s hoy?..........

Nada satisfecha/o 1

2

Muy satisfecha/o 3

4

2. Su visita fue....... Adentro ( A ) o en el Drive-thru ( DT )

A

Adentro

DT

Drive-thru

3. Su visita fue....... Durante el Desayuno ( D ), Almuerzo ( A ), Cena ( C )

D

Desayuno

A

Almuerzo

4. Su visita fue....... Entre semana ( E ), o Fin de semana ( F )

E

Entre semana

F

Fin de semana

5. ¿Quedó satisfecho/a con la comida que recibió hoy? Sandwich / platillo frío Sí NO, ¿cuál fue el problema?

S

Si

N

No

Favor de rellenar el(los) círculo(s) apropiado(s).

Apariencia desagradable Mal sabor de la comida Pocas papas en la bolsa / caja Papas / tortitas de papa frías Papas no bien saladas Bebida aguada / de mal sabor

5

C

Cena


397

Caso 15.4 Palacio de Schönbrunn en Viena El Palacio de Schönbrunn en Viena se construyó en el siglo XVIII, durante el reinado de los Habsburgo. Hoy día, esta antigua residencia de verano de la familia imperial es una de las principales atracciones turísticas de Viena. Las preguntas en la figura 15.4-1 acerca de una visita al Palacio de Schönbrunn aparecieron originalmente en alemán y se tradujeron al inglés. FIGURA 15.4.1 Cuestionario de Schönbrunn

Preguntas 1. ¿Cuál es el proceso típico para desarrollar cuestionarios destinados a mercados donde los consumidores hablan un idioma diferente? 2. Busque a alguien que hable alemán y pídale que traduzca hacia atrás las preguntas que aparecen en la figura 15.4-1. ¿Estas preguntas en alemán son adecuadas?


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APÉNDICE 15A REDACCIÓN DE PREGUNTAS Y ESCALAS DE MEDICIÓN PARA TEMAS DE INVESTIGACIÓN COMUNES Como se explica en los capítulos 13, 14 y 15, las definiciones del problema y los objetivos de la investigación determinan la naturaleza de las preguntas que se van a hacer. En la mayoría de los casos los investigadores elaboran las preguntas del cuestionario para sus proyectos específicos. Sin embargo, en muchas ocasiones diferentes proyectos de investigación tienen objetivos comunes. Este apéndice recopila la redacción de las preguntas y escalas de medición que con más frecuencia utilizan los investigadores de mercados. De ninguna manera es exhaustivo. No repite preguntas ya discutidas en el texto. Por ejemplo, no incluye los cientos de posibles aspectos del diferencial semántico en los renglones de la escala Likert que se analizaron en el capítulo 14. El propósito de este apéndice es proporcionar un banco de preguntas y escalas para una referencia fácil. Se puede utilizar cuando los objetivos de los estudios de mercados dictan la búsqueda de aspectos más comúnmente investigados.

Preguntas acerca de la publicidad Conciencia ¿Alguna vez ha visto cualquier publicidad de (nombre de la marca)? Sí

No

¿Está consciente de (nombre de la marca)? Sí

No

Si su respuesta es sí, ¿cuándo se enteró por primera vez de (nombre de la marca)? • • • • •

En la revista de una aerolínea que leí durante el vuelo Anuncio o valla anunciadora en el aeropuerto Televisión en el aeropuerto Tarjeta en la bolsa del respaldo del asiento Otros (favor de especificar) _________

Recordación sin ayuda/recordación mental ¿Me puede decir los nombres de cualesquiera marcas de (categoría de producto) para las cuales ha visto o escuchado cualquier publicidad recientemente?

(Después de leer una revista o de ver un programa de televisión con comerciales.) Por favor, trate de recordar todas las marcas que vio anunciadas en (nombre del programa o de la revista). (NO HAGA UN SONDEO. ESCRIBA LOS NOMBRES DE LAS MARCAS EN EL ORDEN MENCIONADO POR EL PARTICIPANTE.) (Después de establecer que el participante vio cierto programa de televisión.) ¿Recuerda haber visto un comercial de cualquier (categoría de producto)? SI SÍ, ¿Qué marca de (categoría de producto) se anunció?


Recordación con ayuda (Después de establecer que el participante vio cierto programa de televisión o leyó cierta revista.) Ahora le voy a leer una lista de marcas. Algunas se anunciaron en (nombre del programa o de la revista); otras no. Por favor, dígame cuáles recuerda haber visto, incluso si ya las mencionó antes. Marca A (Anunciada) Marca B (No anunciada) Marca C (Anunciada) ¿Recuerda haber visto un comercial de (nombre de la marca específica)? Sí

No

Reconocimiento (Mostrarle los anuncios al participante.) ¿Vio o leyó cualquier parte de este anuncio? Sí

No

Comunicación del mensaje/reproducción (reproducción en el punto de venta) Estas preguntas requieren que el investigador califique primero la conciencia con una pregunta como: ¿Alguna vez ha visto cualquier publicidad de (nombre de la marca)? Después el entrevistador le hace las preguntas de reproducción del mensaje. (Si la respuesta es sí.) ¿Qué le dice esa publicidad acerca de (nombre de la marca, categoría de producto)?

Además de tratar de venderle el producto, ¿cuál considera que fue la idea principal en la descripción que acaba de leer (en el comercial que acaba de ver)?

¿Qué fue lo más importante que trataba de comunicar acerca del producto? ¿Qué decía la publicad de (nombre de la marca) acerca del producto?

¿Qué aprendió acerca de (nombre de la marca) gracias a esa publicidad?

Actitud hacia el anuncio Favor de elegir la declaración que describa mejor sus sentimientos hacia el comercial que acaba de ver. • • • • •

Me agradó mucho Me agradó Ni me agradó ni me desagradó Me desagradó Me desagradó mucho

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400 ¿Hay algo en el comercial que acaba de ver que le resultó difícil de creer? Sí

No

¿Qué pensamientos o sentimientos cruzaron por su mente mientras veía el anuncio?

Actitud hacia la marca anunciada (persuasión) Con base en lo que ha visto en este comercial, ¿qué tan interesado estaría en hacer una prueba con el producto? • • • • •

Extremadamente interesado Muy interesado Un tanto interesado No muy interesado Nada interesado

El anuncio trataba de incrementar el interés de usted en (marca). ¿En qué forma afectó su interés en comprarlo? • • • • •

Lo incrementó considerablemente Lo incrementó un poco No lo afectó Lo disminuyó un poco Lo disminuyó considerablemente

Con base en lo que acaba de ver en este comercial, ¿cómo considera que (nombre de la marca) se podría comparar con otras marcas que ha visto o de las que ha oído hablar? • Mejor • Tan buena como • No tan buena como

Lectura/visión ¿Alguna vez ha leído (visto) un texto de (medio publicitario)? Sí

No

¿Con qué frecuencia (ve el programa de noticias por la noche en el canal X)? • • • • • •

Todos los días 5–6 veces a la semana 2–4 veces a la semana Una vez a la semana Menos de una vez a la semana Nunca

Varias preguntas acerca de productos o marcas mencionadas en la siguiente sección también se utilizan para evaluar las actitudes hacia las marcas anunciadas.

Preguntas acerca de la propiedad y la utilización del producto Propiedad ¿Tiene usted un (categoría del producto)? Sí

No


Conducta de compra ¿Alguna vez ha comprado un (categoría de producto o marca)? Sí

No

Utilización regular ¿Qué marcas de (categoría de producto) utiliza con regularidad? • • • •

Marca A Marca B Marca C No utilizo

¿Qué marcas de (categoría de producto) utilizó el mes pasado? • • • •

Marca A Marca B Marca C No utilicé

En un mes promedio, ¿con que frecuencia compra (categoría de producto o marca)? Anote el número de veces al mes ¿Con qué frecuencia compra (categoría de producto o marca)? • • • • • •

Todos los días 5–6 veces a la semana 3–4 veces a la semana Una vez a la semana Menos de una vez a la semana Nunca

¿Diría que compra (categoría de producto o marca) con más frecuencia que hace un año, más o menos lo mismo que hace un año, o menos que hace un año? • Con más frecuencia que hace un año • Más o menos lo mismo que hace un año • Menos que hace un año

Preguntas acerca de bienes y servicios Facilidad de uso ¿Qué tan fácil le resulta usar (marca)? • • • • •

Muy fácil Fácil Ni fácil ni difícil Difícil Muy difícil

401


402

Originalidad ¿Qué tan diferente es esta marca respecto de otras marcas de (categoría de producto)? • • • •

Muy diferente Un poco diferente Ligeramente diferente Nada diferente

¿Cómo calificaría este producto (marca) en lo concerniente a su originalidad? • • • • •

Extremadamente original Muy original Un tanto original Ligeramente original Nada original

Favor de formar varios cúmulos de tarjetas de manera que las declaraciones que sean similares unas a otras o que digan cosas parecidas estén en el mismo cúmulo.También puede formar tantos como quiera, y colocar tan pocas tarjetas como desee en un cúmulo. Puede separar cualesquiera declaraciones que crea que son únicas o diferentes y que no sean similares a cualquiera de las otras declaraciones.

Calificaciones de los atributos/importancia de las características Las escalas de medición como el diferencial semántico y las escalas Likert se utilizan con frecuencia para evaluar los atributos del producto, en especial cuando se mide la imagen de la marca o de la tienda. Vea el capítulo 15. ¿Qué tan importante es (especifique el atributo) en lo que a usted concierne? • • • •

Muy importante De cierta importancia De poco importancia Absolutamente de ninguna importancia

Nos gustaría que calificara (marca o categoría de producto) sobre varias características diferentes. (Para las pruebas del concepto, añadir: Debido a que usted tal vez no ha utilizado antes este producto, favor de basar sus respuestas en sus impresiones de lo que acaba de leer.) Característica A • • • •

Excelente Buena Regular Mala

Interés En general, ¿qué tan interesado está en probar una nueva marca (categoría de producto)? • Muy interesado • Un poco interesado • No demasiado interesado • Nada interesado


Agrado/Desagrado ¿Qué le agrada de (marca)?

¿Qué le desagrada de (marca)?

¿Qué tanto le agrada el sabor de (marca)? • • • • •

Me agrada mucho Me agrada Ni me agrada ni me desagrada Me desagrada Me desagrada mucho

Preferencia ¿Qué tarjeta de crédito prefiere utilizar? • • • •

American Express MasterCard Visa No tengo preferencia

Expectativas ¿Cómo compara usted la forma en la cual (empresa) proporcionó el servicio respecto de la forma en la cual usted esperaba que (empresa) lo proporcionara? • • • • •

Mucho mejor de lo que esperaba Un poco mejor de lo que esperaba Más o menos lo que esperaba Un tanto peor de lo que esperaba Mucho peor de lo que esperaba

Satisfacción ¿Qué tan satisfecho se sintió con (marca)? • Muy satisfecho • Un tanto satisfecho • Muy insatisfecho (Si su respuesta fue en un punto intermedio.) En general, ¿se describiría a sí mismo como más inclinado a sentirse más satisfecho o más insatisfecho con (marca) que con la marca que utiliza normalmente? • Satisfecho • Insatisfecho

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404

Ahora que usted ha tenido (marca) durante seis meses, favor de decirnos qué tan satisfecho se siente con ella. • • • • •

Completamente satisfecho Muy satisfecho Regularmente satisfecho Un tanto insatisfecho Muy insatisfecho

Calidad ¿Cómo calificaría la calidad de (marca)? • • • •

Excelente Buena Regular Mala

Favor de indicar cómo se compara la calidad de (marca A) con la calidad de (marca B) • Es mejor • Es más o menos igual • Es peor

Problemas ¿Alguna vez ha tenido problemas con el servicio de la (empresa)? Sí

No

Cuando trata de ponerse en contacto con el representante de la empresa, ¿qué problema tiene, si es que lo tiene, en cada uno de los siguientes casos? Teléfono ocupado: Ningún problema

Un pequeño problema

Hasta cierto punto un problema

Un problema importante

Dejaron su llamada en espera durante demasiado tiempo o con demasiada frecuencia: Ningún problema

Un pequeño problema

Hasta cierto punto un problema

Un problema importante

¿Cuáles son las principales desventajas de (marca)? (HACER UN SONDEO: ¿Qué otras desventajas tiene?)

Beneficios ¿Considera que el (concepto del producto) ofrecería?: • Beneficios importantes • Beneficios mínimos • Ningún beneficio


Mejoras ¿En qué formas, si las hay, se podría cambiar o mejorar la (marca)? Nos gustaría que nos dijera cualquier cosa que piense, no importa lo mínima que parezca.

Intenciones de compra de productos existentes ¿Tiene la intención de comprar (marca o categoría de producto) durante el mes (tres meses, año próximo, etcétera)? Sí

No

Si le ofrecieran un (categoría de producto) gratis, ¿cuál elegiría? • • • •

Marca A Marca B Marca C No lo utilizo

Intenciones de compra basadas en el concepto del producto (Se muestra al participante un prototipo o se le pide que lea la declaración de un concepto.) Ahora que ha leído acerca del (concepto del producto), si este producto estuviera disponible en su tienda local, ¿qué tan probable es que lo compre? • • • • •

Definitivamente lo compraría Probablemente lo compraría Podría comprarlo o no Probablemente no lo compraría Definitivamente no lo compraría

(Entregar la tarjeta de respuestas al participante.) ¿Qué frase en esta tarjeta indica qué tan probable es que usted adquiera este producto la próxima vez que vaya a comprar un producto de este tipo? • • • • •


Ahora que ha leído acerca del (concepto del producto), si este producto estuviera disponible en su tienda local a un costo de (precio), ¿qué tan probable es que lo compre? • • • • •


¿Con qué frecuencia compraría (concepto del producto), si es que lo hace? • Una vez a la semana o más • Una vez cada 2 o 3 semanas

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406 • • • • •

Una vez al mes/cada 4 semanas Una vez cada 2 o 3 meses Una vez cada 4 o 6 meses Menos de una vez al año Nunca

Con base en su experiencia, ¿le recomendaría (empresa) a un amigo que quiere comprar (concepto del producto)? • Le recomendaría a mi amigo que compre en (empresa) • Le recomendaría a mi amigo que no compre en (empresa) • No le daría mi opinión en ningún sentido

Razón de la intención de compra ¿Por qué dice que compraría (no) compraría (marca)? (HAGA UN SONDEO: ¿Qué otra razón tiene para pensar de esta manera?)

Preguntas acerca de la demografía Edad Por favor, dígame: ¿qué edad tiene usted? ¿En qué año nació?

Educación ¿Cuál es su nivel de educación? • • • • • •

Algo de bachillerato o menos Concluí el bachillerato Algo de universidad Terminé la universidad Algo de escuela de posgrado Terminé el posgrado

¿Cuál es el nivel de educación más alto que ha obtenido? • Algo de bachillerato o menos • Algo de universidad • Escuela de posgrado

Estado civil ¿Cuál es su estado civil? • • • •

Casado Divorciado/separado Viudo Nunca he estado casado/soltero

• Graduado de bachillerato • Graduado de la universidad • Terminé el posgrado


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Hijos ¿Tiene hijos menores de seis años que viven en su hogar? Sí

No

Si su respuesta es sí, ¿cuántos?

Ingreso ¿Qué grupo describe el ingreso anual de su familia? • • • • • • •

Menos de $20 000 $20 000-$39 000 $40 000-$59 999 $60 000-79 999 $80 000-$99 999 $100 000-$149 000 $150 000 o más

Favor de marcar el cuadro que describe el ingreso total de su hogar antes de impuestos en (año). Incluya su ingreso, así como el de las demás personas que viven en su hogar. • • • • • • • • • • •

Menos de $10 000 $10 000-$14 999 $15 000-$19 999 $20 000-$24 999 $25 000-$29 999 $30 000-$34 999 $35 000-$39 999 $40 000-$49 000 $50 000-$59 999 $60 000-$74 999 $75 000 o más

Ocupación ¿Cuál es su ocupación? • • • • •

Profesional Ejecutiva Gerencial Administrativa Ventas

• • • • •

Técnica Laboral Secretarial Eclesiástica Otras

• • • • •

Sacerdote o trabajador de servicios Comerciante Trabajador Jubilado Estudiante

¿Cuál es su ocupación? • Ama de casa • Profesionista/técnico • Alta gerencia/ejecutivo • Gerencia media • Ventas/marketing

Parte 5

AGES ETTY IM E+/ G / STON CLAMER THIAS AT M ©

Muestreo y trabajo de campo

CAPÍTULO 16 Diseños y procedimientos de muestreo CAPÍTULO 17 Determinación del tamaño de la muestra: una revisión de la teoría estadística CAPÍTULO 18 Trabajo de campo

S L T A D O

E R S R E

E J A IZ D

U

N

DISEÑOS Y PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO

P A

CAPÍTULO 16 Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá:

1. Explicar los motivos por los que es más conveniente hacer un muestreo que un censo completo. 2. Describir el proceso para identificar una población meta y seleccionar un marco del muestreo. 3. Comparar un muestreo aleatorio y errores sistemáticos (ajenos al muestreo). 4. Identificar los tipos de muestreo no probabilístico con sus ventajas y desventajas. 5. Resumir las ventajas y desventajas de los diversos tipos de muestras probabilísticas. 6. Analizar cómo escoger un diseño de muestra apropiado, así como los retos de un muestreo por internet.

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BUR Y AD A

MS U S LL C

Semblanza del capítulo: en Cadbury, consumir goma de mascar requiere experiencia Después de que Cadbury Schweppes adquirió las marcas de dulces de Pfizer, con Bubbaloo, Dentyne y Trident incluidos, nueva tecnología e investigación de mercados señalaron a la empresa la idea de un nuevo producto.1 A partir de una encuesta entre consumidores, Cadbury determinó que la mayoría de los estadounidenses consume goma de mascar y más de dos terceras partes de quienes lo hacen dicen que un motivo para hacerlo es evitar ingerir algo entre comidas. Así, en busca de un producto que sirviera como alternativa a la comida chatarra, los investigadores de la empresa identificaron píldoras de goma de mascar con centro líquido como un posible producto nuevo. La adquisición de Pfizer incluía para Cadbury tecnología de manufactura que usaba diferentes sabores para la cubierta de dulce y el relleno líquido. Al presentar dos sabores y tres texturas (crujiente, masticable y líquida), Cadbury esperaba que el nuevo producto satisfaciera los anhelos de los clientes por bocadillos más sustanciosos. Y las pequeñas píldoras de goma de mascar parecían más amigables para los adultos que otras gomas con centro líquido que se vendían bajo las marcas Freshen Up y Bubbaloo. El siguiente paso de los desarrolladores fue producir combinaciones de sabores atractivas. La menta era una selección lógica, ya que la mayoría de las gomas cuenta esta presentación, que tiende a mantener un buen sabor en la boca del usuario. Otra idea surgió de las pruebas al consumidor: el sabor a fruta más popular es el de fresa. Cadbury trabajó con científicos en alimentos para seleccionar un saborizante de fresa que fuera menos parecido a la jalea dulce y más al de una fruta fresca. Posteriormente los mercadólogos de la empresa seleccionaron centros líquidos de vainilla para la goma de menta, y de limón para la goma de mascar de fresa. Por último, los nuevos productos estuvieron listos para las pruebas del consumidor. Aquí Cadbury enfrentó un problema típico asociado con la prueba de alimentos. La mayoría de los consumidores no presta atención suficiente a sabores y aromas para proporcionar retroalimentación útil, y sus comentarios son vagos. Así que una muestra en verdad aleatoria de la población de consumidores no proporcionaría a la empresa la información que necesitaba. En vez de ello, Cadbury realizó una muestra para un panel sensorial. Los miembros del panel tuvieron que pasar pruebas para calificar su sentido del olfato e incluso su tasa de salivación. La empresa capacitó a los panelistas para la tarea de mascar goma y les enseñó a masticar con regularidad al ritmo de un metrónomo. Los participantes mascaron muestras de la goma durante tres minutos exactos, cronometrados. Al término de cada periodo de masticación, el líder

Capítulo 16 . Diseños y procedimientos de muestreo

del panel pedía comentarios. Los panelistas desendulzaban sus paladares con galletas saladas y agua antes de probar la siguiente muestra. Finalmente proporcionaron realimentación suficiente para que la empresa determinara las combinaciones de sabores ganadoras y procedió a la ingeniería del proceso de producción. Así como Cadbury necesitaba una muestra de mascadores de goma para hacer juicios acerca de sus productos, el muestreo es parte de la vida diaria. El cliente en una librería toma un libro entre sus manos, examina la portada y hojea unas cuantas páginas para obtener un sentido del estilo de redacción y el contenido antes de decidir si lo compra. Un estudiante de preparatoria visita un aula universitaria para escuchar la disertación de un profesor; seleccionar una universidad a partir de la visita a un aula, no es un muestreo científico, pero en una situación personal tal vez sea una experiencia de muestreo práctica. Cuando medir cada elemento de una población resulta imposible, inconveniente o demasiado costoso, su intuición le indica tomar una muestra. Aun cuando es una práctica común en las actividades diarias, estas muestras familiares pocas veces son científicas. Para los investigadores el proceso del muestreo es bastante complejo y un aspecto central de la investigación de mercados que requiere un análisis a profundidad. El capítulo explica la naturaleza de esta técnica y las formas para determinar su diseño apropiado.

Terminología de muestreo El proceso de muestrear incluye el uso de una porción de la población para formular conclusiones sobre la población total. Una muestra es una subserie o una parte de una comunidad más grande. El propósito del muestreo es estimar una característica desconocida de una población. Este concepto es definido en términos de la población que se estudia. Una población (universo) es cualquier grupo de entidades completo —por ejemplo, de personas, territorios de ventas, tiendas o estudiantes universitarios— que comparte características comunes. El término elemento de la población se refiere a un miembro individual de la población. Los investigadores podrían estudiar cada elemento de una población para formular alguna conclusión. Un censo es la investigación de todos los elementos individuales que integran la población, es decir, una enumeración total, más que una muestra. Por tanto, si quisiera saber si más adultos texanos conducen camionetas pickup que sedanes, podría establecer contacto con cada texano adulto y determinar si conducen uno u otro tipo de vehículo. Si hace esto, obtendría una respuesta definitiva a esta pregunta.

¿Por qué muestrear? En una reunión para catar vinos, los invitados prueban los vinos dando pequeños sorbos de cada una de varias botellas. Esta prueba permite al consumidor decidir si le gusta un vino en particular. Si, para decidir, consume todo el contenido de una botella, el participante terminará demasiado ebrio como para que le importe la siguiente botella. Aquí es claro, pero si en un estudio científico el objetivo es determinar el valor de una población desconocida, ¿por qué tomar una muestra más en vez de hacer un censo completo?

Motivos pragmáticos Los proyectos de investigación de mercados aplicada por lo general tienen restricciones de presupuesto y tiempo. Si Ford Motor Corporation quisiera levantar un censo sobre las reacciones de antiguos compradores a los llamados que hizo la fábrica para corregir modelos defectuosos, los investigadores tendrían que establecer contacto con millones de compradores de automóviles. Algunos de ellos podrían estar inaccesibles (por ejemplo, fuera del país) y sería imposible contactar a todas esas personas en un periodo breve.

409

Parte 5. Muestreo y trabajo de campo

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El investigador que quiere analizar una población con un número pequeño de elementos de la misma decide levantar una muestra más que un censo debido a que las restricciones de costo, mano de obra y tiempo serán insignificantes. Para la empresa que quiera evaluar la satisfacción del personal de ventas con su sistema de redes de cómputo, le resultará más práctico circular un cuestionario al total de los veinticinco empleados. En la mayoría de las situaciones, sin embargo, muchos motivos prácticos favorecen el muestreo. Éste reduce costos, disminuye los requerimientos de mano de obra y recolecta con rapidez información vital. Estas ventajas son suficientes por sí mismas para usar una muestra más que un censo. Pero hay otros motivos.

Resultados precisos y confiables Otro motivo importante para muestrear es que la mayoría de las muestras debidamente seleccionadas presenta resultados de razonable precisión. Si los elementos de una población son bastante similares, sólo se necesita una muestra pequeña para representar con precisión la característica de interés. Así, una población de 10 000 estudiantes del décimo primer grado de preparatorias católicas sólo para varones requerirá una muestra más pequeña que una población con más de 10 000 estudiantes de preparatorias que provienen de escuelas secundarias mixtas. FIGURA 16.1

Un ejemplo fotográfico de cómo funciona el muestreo

Fotografía 1 Retrato de un hombre joven

Fotografía 2 2 000 puntos

Fotografía 3 1 000 puntos

Fotografía 4 250 puntos

Fuente: Adaptada con autorización de A. D. Fletcher y T. A. Bowers, Fundamentals of Advertising Research (Columbus, OH, Grid Publishing, 1983), pp. 60-61.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E El censo de Guillermo se adelantó a su tiempo las personas no fueran un registro en los libros del gobierno.

Fuente: Reimpreso con autorización de “Millenium Milestones: William’s Census Was Ahead of Its Time”, Tulsa World, 27 de marzo de 1999, p. A-3. © Associated Press.

Un ejemplo visual de cómo muestras de diferente tamaño producen conclusiones generalizables, se presenta en la figura 16.1 de la página anterior.Todas son imágenes JPEG que contienen diferentes números de “puntos”. Más puntos significan que se requiere más memoria para almacenar la fotografía. En este caso los puntos muestrean unidades que representan a la población que puede ser considerada como todas las pequeñas piezas de detalle que conforman la imagen real. La primera fotografía está compuesta de miles de puntos que resultan en una imagen muy detallada. Se pierde muy poca especificidad y el rostro puede ser reconocido con facilidad. Las otras fotografías proporcionan menos detalle. La segunda consiste de 2000 puntos aproximadamente. El rostro aún es reconocible, pero retiene menos claridad que la primera fotografía. La tercera está integrada por 1 000 puntos: es una muestra de la mitad del tamaño de la segunda y presenta una imagen que todavía puede ser reconocida. La cuarta fotografía consiste de sólo 250 puntos. Sin embargo, si la observa a distancia, aún podrá reconocer el rostro. La muestra de 250 puntos sigue siendo útil, aunque se pierde detalle y bajo algunas circunstancias (como verla a corta distancia) genera menos confianza al juzgar la imagen. La precisión ha sufrido, pero no la certeza. En ocasiones una muestra puede ser más certera que un censo. Equivocaciones del entrevistador, de tabulación y otros errores ajenos al muestreo pueden acrecentarse en el desarrollo de un censo debido al incremento del volumen de trabajo. En una muestra la precisión es posible gracias al trabajo de campo y a que la tabulación de los datos es supervisada más de cerca. En una encuesta de campo, un grupo pequeño, bien capacitado y estrechamente supervisado puede realizar una tarea más precisa y cuidadosa al recolectar información, que un grupo grande de entrevistadores no profesionales que tratan de establecer contacto con todos. Un caso interesante en este momento es el uso de muestras de la Oficina del Censo de Estados Unidos para revisar la precisión del censo estadounidense. Si la muestra indica una posible fuente de error, el censo vuelve a levantarse.

Destrucción de las unidades de prueba Muchos proyectos de investigación, en especial las pruebas de control de calidad, requieren la destrucción de los artículos que se prueban. Si un fabricante de juegos pirotécnicos decidiera averiguar si cada unidad cumple con un estándar de producción específico, no quedaría ningún producto después de la prueba. Es la situación exacta de muchos experimentos de estrategia de marketing. Por ejemplo, si una presentación de ventas experimental se hiciera a cada cliente potencial, no quedarían candidatos a contactar después del experimento. En otras palabras, si existe una población finita y todos los elementos de esa población participan en la investigación y no pueden ser reemplazados, no quedarán elementos a ser seleccionados como unidades del muestreo. Las unidades de prueba han sido destruidas o arruinadas para el propósito del proyecto de investigación.

© PHILIP MOULD, RETRATOS HISTÓRICOS, LTD, LONDON, UK/BRIDGEMAN ART LIBRARY

Después de que Guillermo El Conquistador tomó Inglaterra, quiso saber qué beneficios le había producido su conquista. Los monarcas de entonces respaldaban información básica como el número de heredades o cabezas de ganado del reino. Así, en 1086, Guillermo ordenó una encuesta única. Cada villa y feudo fue contabilizado hasta la última edificación, pues mandó recabar información detallada sobre cuántas tierras y riqueza poseía cada persona. Usó estos datos para gravar impuestos. El resultado fue El libro del juicio final. Los impuestos del rey fueron considerados tan ineludibles como el día del juicio divino. Ningún otro rey de la Edad Media realizó un inventario tan completo. Hoy día los gobiernos realizan censos, guardan nombres y fechas de nacimiento en sus archivos y con celo documentan todo lo que pueda ser gravado. Es difícil imaginar una época en la que


412

Conceptos prácticos de muestreo Antes de trabajar con una muestra, los investigadores deben tomar varias decisiones. La figura 16.2 presenta estas decisiones como una serie de etapas secuenciales, pero su orden no siempre sigue esta secuencia. Estas decisiones están muy interrelacionadas. Los problemas asociados con cada una de estas etapas, excepto para el trabajo de campo, se analizan en este Capítulo y en el 17. El trabajo de campo se examina en el capítulo 18.

Definición de la población meta Una vez que se ha tomado la decisión de hacer un muestreo, el primer punto se refiere a la identificación de la población meta. ¿Cuál es la población relevante? En muchos casos esta pregunta es fácil de contestar. Los votantes registrados son fáciles de identificar. De igual forma, si la fuerza de ventas de 106 personas de una empresa es la población de interés, existen pocos problemas de definición. En otros casos, la definición es difícil. Una encuesta sobre el comportamiento del comprador empresarial definió de manera incorrecta a la población como los agentes de compras a quienes los representantes de ventas visitaban con regularidad. Después del estudio los investigadores descubrieron que ingenieros industriales de las empresas cliente, pocas veces hablan con el personal de ventas, pero influían en las decisiones de compra de manera significativa. Para la investigación del consumidor, el elemento de población apropiado con frecuencia es el hogar, más que un miembro individual del mismo. Esto presenta algunos problemas si las listas de hogares no están disponibles.

FIGURA 16.2

Etapas en la selección de una muestra

Definirá a la población meta

Seleccionar un marco de muestreo

Determinar si se elegirá un método de muestreo probabilístico o no probabilístico

Planificar un procedimiento para seleccionar las unidades del muestreo

Determinar el tamaño de la muestra

Seleccionar las unidades del muestreo apropiadas

Realizar el trabajo de campo


413

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E La nación de números de George Gallup Bien, parecía funcionar para los periódicos, y George Gallup, instructor, era muy solicitado en todo Estados Unidos. Se convirtió en jefe del departamento de periodismo de la Universidad Drake y luego cambió a una beca de enseñanza en la Universidad Northwestern, mientras realizaba encuestas de lectura para periódicos de Chicago, Cleveland, Buffalo y puntos al este y al oeste. Tenía gran demanda, y en el verano de 1932 una nueva agencia de publicidad, Young & Rubicam, lo invitó a Nueva York para crear un departamento de investigación y procedimientos para evaluar la efectividad de la publicidad. También aceptó. Una de sus primeras encuestas para Y&R, basada en su experiencia en periódicos, indicó que el número de lectores de anuncios era proporcional a la extensión de los párrafos en el texto.

Fuente: Resumido de “George Gallup’s Nation of Numbers”, Esquire, diciembre de 1983, pp. 91-92

Al principio del proceso de muestreo la población meta debe ser definida con cuidado para que sean identificadas las fuentes apropiadas de las que se recolectarán los datos. La técnica acostumbrada para definir a la población meta es responder preguntas acerca de sus características cruciales. ¿La frase lector de libros de caricaturas incluye a niños menores de seis años que en realidad no leen los textos? ¿La frase todas las personas al oeste del Mississippi incluye a todas las personas de las poblaciones en la ribera oriental que bordean el río, como East St. Louis, Illinois? La pregunta a responder es: “¿A quién desea dirigirse?” La respuesta puede ser a usuarios, no usuarios, adoptantes recientes o cambiantes de marcas. Para implementar la muestra en el campo deben usarse características tangibles con el fin de definir a la población. Un fabricante de alimentos para bebés podría definir a la población como todas las mujeres con capacidades de tener hijos. Sin embargo, una definición operacional sería la del grupo entre las edades de doce y cincuenta años. Si bien esta definición por edad excluye a unas cuantas mujeres que pueden tener hijos, e incluye a algunas que no, aún es más explícita y proporciona una base administrable para el diseño de la muestra.

El marco muestral En la práctica, la muestra será tomada entre una lista de elementos de la población que a menudo difiere un tanto de la población meta definida. Una lista de elementos entre la cual se toma la muestra se conoce como marco muestral, que también es la población de trabajo, porque estas unidades al final proporcionarán unidades para el análisis. Un ejemplo sencillo de un marco muestral sería una lista de todos los miembros de la American Medical Association. En la práctica, casi cada lista excluye a algunos miembros de la población. Por ejemplo, ¿un directorio universitario de correos electrónicos proporcionaría un marco de muestra preciso de la población de estudiantes de una universidad determinada? Quizás el marco excluya a estudiantes que se registraron tarde e incluya a estudiantes que ya se retiraron de la universidad. El directorio de correos electrónicos tal vez sólo enliste la dirección de correo electrónico oficial del estudiante en la universidad. Así, no podría esperarse que el directorio de correos electrónicos de la universidad represente perfectamente a la población estudiantil. Sin embargo, una representación perfecta no siempre es posible o necesaria.

© BETTMAN/CORBIS

George H. Gallup... nació en 1901... salió de [su] pueblo natal, Jefferson [Iowa], tan pronto como pudo encontrar su camino en un mundo más grande. El primer paso fue Iowa City y la Universidad Estatal de Iowa. Después, en 1922, entre su tercer y cuarto años universitarios, George respondió a un anuncio de empleo para el verano en St. Louis. El Post Dispatch contrató a cincuenta estudiantes para encuestar la ciudad, preguntando a los lectores qué les gustaba y disgustaba del periódico. Había que encuestar a cada lector. Los estudiantes fueron contratados para ir a cada puerta de St. Louis —entonces había 55 000 hogares en la ciudad— para hacer las mismas preguntas. Un día caluroso, Gallup llamó a una puerta y obtuvo las mismas respuestas y decidió que debía haber una forma mejor de hacerlo. “Una nueva técnica con métodos objetivos para medir el interés del lector en los periódicos” fue el título para la tesis doctoral de Gallup en Iowa. A partir de su trabajo en Des Moines en el Register y el Tribune y de la teoría estadística de la probabilidad de 200 años del matemático suizo Jakob Bernoulli, Gallup desarrolló técnicas de “muestreo”. No era necesario hablar con todos, decía, siempre que se seleccionaran entrevistas aleatorias de acuerdo con un plan de muestreo que tomara en consideración cualquier diversidad que fuera relevante en el universo de participantes potenciales: geográfico, étnico, económico, etcétera.


414 FIGURA 16.3

Página del directorio de un listado de correo

Listas disponibles - Alfabéticas

Código

Lista/ título

Estados Unidos Canadá Total Cuenta Cuenta Página Cuenta

Código

Lista/ título

Estados Unidos Canadá Total Cuenta Cuenta Cuenta

Algunas empresas, llamadas servicios de muestreo o corredores de listas, se especializan en proporcionar listas o bases de datos que incluyen los nombres, domicilios, números telefónicos y direcciones de correo electrónico de poblaciones específicas. La figura 16.3 muestra una página de la lista de correo de la oferta de una empresa. Las listas ofrecidas por corporaciones como ésta son compiladas de suscripciones a publicaciones profesionales, solicitudes de tarjetas de crédito, registros de tarjetas de garantía y una variedad de otras fuentes. Un servicio de listas de muestreo obtuvo su listado de hogares con niños de un minorista de helados que regaló conos de helado el día del cumpleaños de niños. Éstos llenaron tarjetas con sus nombres, domicilios y fechas de cumpleaños que el minorista luego vendió a la empresa de listas de correo. Una fuente valiosa de nombres son los directorios de ciudades de Equifax. El City Directory de Equifax proporciona información de negocios y residencial completa, amplia y precisa. El directorio por ciudad registra el nombre de cada residente mayor de dieciocho años de edad y enlista información pertinente acerca de cada hogar. Las páginas del directorio inverso ofrecen un beneficio único. El directorio inverso proporciona, en un formato distinto, la misma información que contiene un directorio telefónico. Los listados pueden ser por ciudad y domicilio de calle o por número telefónico, más que en orden alfabético por apellido. Un directorio como ése, es particularmente útil cuando un minorista sólo quiere encuestar cierta área geográfica de una ciudad o cuando sectores del censo deben seleccionarse sobre la base de ingresos u otro criterio demográfico. Un error de marco muestral ocurre cuando ciertos elementos de la muestra son excluidos, o cuando toda la población no está representada debidamente en el marco. Encuestas electorales que usarán un directorio telefónico como marco muestral contactarían hogares con números telefónicos, no hogares cuyos miembros es probable que voten. Un mejor marco muestral podrían ser los registros de archivos de votantes.


Otro error potencial del marco muestral que incluye registros telefónicos es la posibilidad de que una encuesta telefónica represente mal a las personas con discapacidad. Algunas discapacidades como impedimentos al hablar o escuchar podrían hacer imposible el uso del teléfono. No obstante, cuando investigadores de Washington State hicieron pruebas con las respuestas a una encuesta telefónica para detectar el posible error del marco muestral al comparar datos de la Oficina del Censo sobre la prevalencia de discapacidades, encontraron el efecto opuesto. La prevalencia de una discapacidad reportada era en realidad más alta en la encuesta telefónica.2 Estos descubrimientos podrían ser relevantes para una investigación sobre el estado de salud en una comunidad o en el nivel de demanda de servicios para personas discapacitadas. Como en este ejemplo, los elementos de la población pueden estar bien o mal representados en un marco muestral. Un banco de ahorro y préstamos definía su población como todos los individuos que tenían cuentas de ahorros. Sin embargo, cuando tomó una muestra de la lista de cuentas más que de la lista de nombres, los individuos que tenían varias cuentas estaban sobrerepresentados en exceso.

MARCOS MUESTRALES PARA LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS INTERNACIONAL La disponibilidad de marcos de muestreo en todo el mundo varía de manera drástica. No todos los gobiernos nacionales realizan un censo de población. En algunos países los directorios telefónicos están incompletos, no existen listas de votantes registrados y no se pueden obtener mapas precisos de las áreas urbanas. Empero, en Taiwán, Japón y otros países asiáticos el investigador puede construir un marco muestral con relativa facilidad, ya que esos gobiernos publican alguna información del censo. Si una familia se cambia de casa, debe reportar información actualizada del censo a una agencia gubernamental centralizada y de servicios comunales (agua, gas, electricidad, educación, etc.), antes de que se publique.3 Esta información es de fácil acceso en el Inhabitants’ Register local en Estados Unidos.

Unidades muestrales Durante el proceso real del muestreo, los elementos de la población deben ser seleccionados con base en cierto procedimiento. La unidad de muestra es un elemento único o grupo de elementos sujetos a selección en la muestra. Por ejemplo, si una línea aérea quiere muestrear a los pasajeros, puede tomar al vigésimo quinto de una lista completa de pasajeros. En este caso, la unidad de muestreo sería la misma del elemento. De manera alterna, la aerolínea podría seleccionar primero ciertos vuelos como la unidad de muestreo y luego elegir a ciertos pasajeros de cada vuelo. En este caso, la unidad de muestreo contendría muchos elementos. Si la población meta ha sido dividida primero en unidades, como los vuelos de la aerolínea, debe usarse una terminología adicional. Una unidad seleccionada en la primera etapa del muestreo es llamada la unidad muestra primaria (UMP). Una unidad seleccionada en etapas sucesivas del muestreo es llamada unidad muestra secundaria o (si tres etapas son necesarias) unidad muestra terciaria. Cuando no hay lista de elementos de la población, por lo general la unidad de muestreo es distinta del elemento de la población. En un estudio de marcación de dígitos aleatorio la unidad de muestreo serán los números telefónicos.

Muestreo aleatorio y errores ajenos al muestreo Una agencia de publicidad muestreó a un pequeño número de compradores en tiendas de abarrotes que usaban Shopper’s Video, una cadena publicitaria dentro de la tienda. La agencia esperaba medir la percepción de la marca y la intención de compra. Los investigadores esperaban que esta muestra fuera representativa de la población que compra abarrotes. No obstante, si existe una diferencia entre el valor de una muestra estadística de interés (por ejemplo, la disposición promedio del grupo de la muestra de comprar la marca anunciada) y el valor del parámetro de la población correspondiente (la disposición promedio

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para comprar de la población), habrá ocurrido un error estadístico. El capítulo 8 estableció dos causas básicas de las diferencias entre estadísticas y parámetros: 1. 2.

Errores de muestreo aleatorio. Error sistemático (ajeno al muestreo).

Una estimación tomada de una muestra no es la misma que la de un conteo de un censo. El error de muestreo aleatorio es la diferencia entre el resultado de la muestra y el resultado de un censo realizado usando procedimientos idénticos. Por supuesto, el resultado de un censo es desconocido a menos que se realice, lo cual sucede pocas veces. Otras fuentes de error también pueden estar presentes. El error de muestreo aleatorio ocurre debido a variaciones de oportunidad en la selección científica de las unidades de muestreo. Éstas, aun si son seleccionadas de manera apropiada según la teoría del muestreo, pueden no representar a la población a la perfección, pero en general son estimados confiables. El análisis del proceso de selección aleatorio (un procedimiento diseñado para dar a todos los integrantes de la población una oportunidad igual de ser seleccionados como miembros de la muestra) probará que debido a que los errores de muestreo aleatorio siguen las variaciones de oportunidad, tienden a cancelarse entre sí al promediarse. Esto significa que las muestras debidamente seleccionadas en general son buenas aproximaciones de la población. No obstante, el verdadero valor de la población casi siempre difiere un tanto del valor de la muestra, ocasionando un pequeño error de muestreo aleatorio. De vez en cuando una muestra rara es seleccionada porque demasiadas personas atípicas fueron incluidas en la muestra y ocurrió un error de muestreo aleatorio grande.

Error de muestreo aleatorio Las teorías detrás del concepto de confiabilidad de la muestra y otros conceptos estadísticos básicos son revisados a detalle en el capítulo 17, que analiza el tamaño de la muestra. En este momento basta reconocer que el error del muestreo aleatorio es un término técnico que sólo se refiere a fluctuaciones estadísticas que ocurren debido a variaciones de oportunidad en los elementos seleccionados para la muestra. El error de muestreo aleatorio es una función del tamaño de la muestra. Conforme el tamaño de ésta aumenta, el error de muestreo aleatorio disminuye. Por supuesto, los recursos disponibles influirán en el tamaño de la muestra a tomar. Es posible estimar el error de muestreo aleatorio que puede esperarse con diversos tamaños de la muestra. Suponga que una de 1000 personas ha sido tomada en Fresno para determinar la factibilidad de una nueva franquicia de futbol soccer. Asuma que 30 por ciento de los participantes favorece la idea de un nuevo deporte profesional en la ciudad. El investigador sabrá, con base en las leyes de probabilidad, que 95 por ciento de las veces una encuesta de menos de 900 personas producirá resultados con un error de más o menos 3 por ciento. Si la encuesta fuera realizada con sólo 325 personas, el margen de error se incrementaría a más o menos 5 puntos porcentuales. Este ejemplo ilustra los errores del muestreo aleatorio.

Error de muestreo sistemático Los errores sistemáticos (no de muestreo) resultan de factores ajenos al muestreo, primordialmente de la naturaleza del diseño de un estudio y lo correcto de su ejecución. Estos errores no se deben a fluctuaciones de ocasión. Por ejemplo, es más probable que personas con muy alta educación cooperen en encuestas por correo que quienes tienen una educación baja, para quienes llenar formas es más difícil e intimidante. Sesgos de la muestra como éstos abonan una gran porción de los errores a la investigación de mercados. El término sesgos de la muestra es un tanto desafortunado, porque muchas formas de sesgos no están relacionadas con la selección de la muestra. Los errores ajenos al muestreo se analizaron en el capítulo 8. Errores debido a problemas de selección de la muestra como los del marco de muestreo son sistemáticos (ajenos al muestreo) y no deben ser clasificados como errores de muestreo aleatorio.

Muestras menos que perfectamente representativas Los errores de muestreo aleatorio y los errores sistemáticos asociados con el proceso de muestreo pueden combinarse para ofrecer una muestra menos que perfectamente representativa de la población. La figura 16.4 ilustra dos errores ajenos al muestreo (error del marco muestral y error por falta de respuesta) relacionados


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FIGURA 16.4 Errores asociados con el muestreo

Población total

Marco muestral

Participantes (muestra real)

Muestra planeada


Error de no respuesta

Error del marco muestral Fuente: Adaptado de Keith K. Cox y Ben M. Enis, The Marketing Research Process (Pacific Palisades, CA, Goodyear 1972); y Danny N. Bellenger y Barnet A. Greenberg, Marketing Research: A Management Information Approach (Homewood IL: Richard D. Irwin, 1978), pp. 154-155.

con el diseño de la muestra. La población total es representada por el área del cuadro más grande. Los errores del marco muestral eliminan a algunos participantes potenciales. El error del muestreo aleatorio (debido exclusivamente a la fluctuación aleatoria y de oportunidad) puede ocasionar un desequilibrio en la representatividad del grupo. Errores adicionales ocurrirán si los individuos se niegan a ser entrevistados, o no se puede establecer contacto con ellos. Ese error de no respuesta también ocasiona que la muestra sea menos que perfectamente representativa. Así, la muestra real es tomada de una población diferente a (o más pequeña que) la ideal.

Muestreo probabilístico frente a muestreo no probabilístico Se dispone de varias formas alternas para tomar una muestra. Los principales planes de muestreo alternativo se agrupan en dos categorías: técnicas de probabilidad y técnicas de no probabilidad. En el muestreo probabilístico cada elemento de la población tiene una probabilidad de selección conocida no igual a cero. La muestra aleatoria sencilla, en la que cada miembro de la población tiene una probabilidad igual de ser seleccionado, es la mejor muestra probabilística conocida. En el muestreo no probabilístico la probabilidad de que cualquier miembro en particular de la población sea escogido es desconocida. En esta categoría la selección de unidades de muestreo es bastante arbitraria, ya que los investigadores dependen mucho del juicio personal. No existen técnicas estadísticas apropiadas para medir el error del muestreo aleatorio de una muestra de no probabilidad. Por tanto, proyectar los datos más allá de la muestra es, en términos técnicos, inapropiado desde el punto de vista estadístico. No obstante, en ocasiones los investigadores encuentran las muestras no probabilísticas más apropiadas para un propósito de investigación específico. En consecuencia, éstas son pragmáticas y se utilizan en la investigación de mercados.

Muestreo no probabilístico Aun cuando el muestreo probabilístico es el preferido, primero se analiza el no probabilístico para ilustrar algunas fuentes potenciales de error y otras debilidades del muestreo.


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Muestreo de conveniencia

AL PUNTO Un voto por pajillas sólo muestra en qué dirección sopla el aire caliente. -O. Henry

Como el nombre lo sugiere, el muestreo de conveniencia se refiere al que obtiene a personas o unidades convenientemente disponibles. Un equipo de investigación determina que el método más conveniente y económico es instalar un puesto de entrevistas desde el cual interceptar a los consumidores en un centro comercial. Justo antes de unas elecciones, las estaciones de televisión a menudo presentan entrevistas con personas en la calle que se supone reflejan la opinión pública. (Por supuesto, la estación de televisión por lo general advierte que la encuesta “no fue científica y es aleatoria” [sic].) El profesor universitario que emplea a sus estudiantes tiene una muestra cautiva, conveniente, pero quizá no tan representativa. Por lo general los investigadores usan las muestras de conveniencia para completar con rapidez y de manera económica, un número grande de cuestionarios, o cuando es impráctico obtener una muestra por otros medios. Por ejemplo, muchas encuestas por internet se realizan con participantes voluntarios que de forma intencional, o por casualidad, visitan el sitio web de una organización. Aunque este método produce un gran número de respuestas con rapidez y a un bajo costo, seleccionar a todos los visitantes de un sitio web es un claro muestreo de conveniencia. Los participantes no son representativos debido a la manera aleatoria por la cual muchos de ellos llegaron al sitio web, o debido a prejuicios de selección. De igual modo, la investigación transcultural sobre el comportamiento organizacional o del consumidor por lo común usa muestras de conveniencia. En vez de seleccionar culturas con características relevantes para la hipótesis puesta a prueba, los investigadores a menudo escogen aquellas a las que tienen acceso (por ejemplo, porque hablan el idioma o tienen contactos en las organizaciones de esa cultura). Además de la conveniencia, la investigación transcultural a menudo define “cultura” en términos de las naciones que son más fáciles para identificar y obtener estadísticas, aun cuando muchas naciones incluyen diversas culturas y algunas personas de una nación determinada están más involucradas en los negocios internacionales o en la comunidad académica que con una comunidad étnica en particular.4 Aquí, de nuevo, el uso del muestreo de conveniencia limita lo bien que la investigación representa a la población de intención. El usuario de una investigación basada en una muestra de conveniencia debe recordar que proyectar los resultados más allá de la muestra específica es inapropiado. El mejor uso de esta modalidad en la investigación exploratoria, siempre que la investigación adicional sea realizada más adelante, pero ahora con una muestra probabilística.

Muestreo de jucios es una técnica de muestreo no probabilístico en la que un individuo experimentado selecciona la muestra con base en su juicio personal acerca de alguna característica apropiada requerida por el miembro de la muestra. Los investigadores seleccionan aquellas que satisfacen sus propósitos, aun si no son totalmente representativas. El índice de precios al consumidor (IPC) está sustentado en una muestra de juicio de artículos de la canasta básica, costos de vivienda y otros bienes y servicios seleccionados que se espera reflejen una muestra representativa de artículos consumidos por la mayoría de los estadounidenses. Las ciudades de mercado de prueba son seleccionadas porque se les considera ciudades típicas cuyos perfiles demográficos igualan el perfil nacional. Un fabricante de modas selecciona una muestra de cuentas clave que cree capaces de proporcionar información necesaria para predecir lo que podrá vender en el otoño. Así, la muestra es seleccionada para lograr el objetivo específico. El muestreo de criterio es común en los intentos por pronosticar los resultados electorales. Con frecuencia las personas se preguntan cómo una cadena de televisión anticipa los resultados de una elección con sólo 2 por ciento de los votos reportados. Expertos políticos y en muestreo juzgan qué distritos de votación pequeños se aproximan a los resultados generales del estado en años de comicios previos; luego estos precintos selectos (bellwether precints) son escogidos como unidades de muestreo. Por supuesto, la suposición es que los registros de votación anteriores de estos distritos aún son representativos del comportamiento político de la población del estado.

El muestreo de jucios (de propósito)

Muestreo de cuota Suponga que una empresa quiere investigar a los consumidores suscritos a un servicio de televisión de alta definición (HDTV). Los investigadores desean que cada marca de televisores HDTV esté incluida de forma propor-


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E El American Kennel Club trata de mantener a los propietarios de mascotas fuera de la perrera “no recogen lo de sus perros”. Lisa Peterson, directora de comunicaciones del club para la AKC, comentó: “Cualquiera que considere llevar un perro a casa debe comprender que es un compromiso de 10 a 15 años de tiempo, dinero y amor que no debe tomarse a la ligera”. El estudio atendió los placeres que trae la compañía de una mascota, así como sus deberes. Un beneficio de la propiedad es que los dueños de perros estaban más dispuestos a describirse como más relajados y felices.

Fuente: American Kennel Club, “AKC Misión Statement” e “History of the American Kennel Club”, sitio web del AKC, www.akc.org, consultado el 20 de marzo de 2006; American Kennel Club, “AKC Responsible Dog Ownership Day Survey Reveals Rift between Dog and Non-Dog Owners”, boletín de prensa, www.akc.org, 7 de septiembre de 2005.

cional en la muestra. Es probable que procedimientos de muestreo probabilístico estrictos no representen bien ciertas marcas y sobrerrepresenten otras. Si el proceso de selección se deja estrictamente aleatorio, es de esperar alguna variación. El propósito del muestreo de cuota es asegurar que los diversos subgrupos de una población sean representados, con base en las características pertinentes, en el grado exacto que el investigador desea. El muestreo estratificado, un procedimiento de muestreo probabilístico descrito en la sección siguiente, también tiene este objetivo, pero no debe ser confundido con el muestreo de cuota. En éste el entrevistador tiene una cuota a alcanzar. Por ejemplo, a un entrevistador de una ciudad se le asignan 100 entrevistas, 35 con propietarios de televisores Sony, 30 con propietarios de televisores Samsung, 18 con propietarios de televisores Panasonic y el resto con propietarios de otras marcas. El entrevistador es responsable de encontrar suficientes personas para cumplir la cuota. Al agregar las cuotas de las otras entrevistas se alcanzará una muestra que representa la proporción deseada de cada subgrupo.

POSIBLES FUENTES DE SESGO La lógica de clasificar a la población en subgrupos pertinentes parece en esencia correcta. Sin embargo, ya que los participantes son seleccionados con base en un procedimiento de muestreo de conveniencia más que sobre una base de probabilidad (como en un muestreo estratificado), la selección fortuita de sujetos introduce sesgos. Por ejemplo, un profesor universitario contrató a algunos de sus estudiantes para realizar una muestra de cuota basada en la edad. Al analizar los datos, el profesor descubrió que casi todas las personas de la categoría “menos de veinticinco años” tenían educación universitaria. Como humanos que son, los entrevistadores tienden a preferir entrevistar a personas que son similares a ellos mismos. Las muestras por cuota llevan a incluir personas a las que se encuentra con facilidad, dispuestas a ser entrevistadas y de clase media. Los trabajadores de campo tienen considerable libertad para ejercer su juicio en relación con la selección de participantes. A menudo, concentran sus entrevistas en áreas de tráfico pesado de peatones, como el centro de las ciudades, centros de compras y campus universitarios. Quienes entrevistan de puerta en puerta aprenden pronto que los requerimientos de cuota son difíciles de cumplir al entrevistar a cualquiera que acuda a abrir la puerta. Las personas que es más probable que permanezcan en casa por lo general comparten un estilo de vida menos activo y es menos probable que tengan un empleo significativo. Un ejemplo es el relato de un entrevistador cuando trabajó en un vecindario de clase

© ICONICA/ GETTTY IMAGES

El American Kennel Club (AKC) es una organización dedicada a promover la salud y el bienestar de perros con pedigrí como acompañantes de la familia. Con este objetivo, la organización comisionó un estudio para investigar la propiedad de perros y su aceptación en sus vecindarios. El AKC usó un muestreo de cuota para un estudio de propiedad de perros dedicado a comparar actitudes de dueños y no dueños de perros en una muestra de mil personas. En una muestra tan pequeña de la población de Estados Unidos, algunos grupos podrían no estar representados, así que el diseño del estudio estableció cuotas de entrevistas completadas en categorías de edad, sexo y geografía. Las unidades de muestreo primario para esta fase de selección fueron escogidas mediante el marcado telefónico digital aleatorio. En la siguiente fase de selección, los investigadores se aseguraron de que los encuestadores llenaran las cuotas para cada grupo. Además, los examinaron para verificar que la mitad de ellos tuviera perros y la otra mitad no. Un objetivo de la encuesta era ayudar a los propietarios de las mascotas a comprender las preocupaciones de sus vecinos para que la AKC pudiera proporcionar una mejor educación sobre la propiedad responsable, y así contribuir a una mejor armonía vecinal. El estudio encontró que las personas sin perros tendían a preocuparse porque éstos saltan y ladran y los propietarios


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media alta: después de recorrer unas calles, llegó a un vecindario de mansiones; al creer que la mayoría de los participantes potenciales estaba por encima de sus requerimientos, el entrevistador saltó estas casas porque se sentía incómodo al llamar a puertas que serían abiertas por los dueños o por la servidumbre.

VENTAJAS DEL MUESTREO DE CUOTA Las principales ventajas del muestreo de cuota frente al muestreo probabilístico son la velocidad para la recolección de datos, costos más bajos y conveniencia. Aun cuando enfrenta muchos problemas, una recolección de datos cuidadosamente supervisada, proporciona una muestra representativa de los diversos subgrupos dentro de una población. El muestreo de cuota es apropiado cuando el investigador sabe que cierto grupo demográfico quizá se niegue a cooperar en una encuesta. Por ejemplo, si es más probable que los hombres mayores rechacen participar, se establece una cuota más alta para este grupo; así la proporción de cada categoría demográfica será similar a las proporciones de la población.Varios experimentos de laboratorio también dependen del muestreo de cuota, porque es difícil encontrar una muestra de la población dispuesta a visitar un laboratorio para participar en un experimento.

Muestreo de bola de nieve Una variedad de procedimientos conocida como muestreo de bola de nieve incluye el uso de métodos probabilísticos en la selección inicial de encuestados para luego obtener participantes adicionales mediante información proporcionada por los primeros elementos. Esta técnica es empleada para ubicar a miembros de una población rara por referencias. Suponga que un fabricante de equipo deportivo considera comercializar un juego de cróquet fabricado con caoba para jugadores adultos serios. El mercado es en verdad pequeño. Sería necesaria una muestra muy grande para encontrar a 100 jugadores adultos serios y mucho más económico encuestar a unas 300 personas, encontrar a 15 jugadores de cróquet y pedirles los nombres de otros jugadores. Tamaños de muestras y costos reducidos son ventajas obvias del muestreo de bola de nieve. Sin embargo, es probable que el sesgo tenga una mayor probabilidad de introducirse en el estudio, porque una persona recomendada por alguien más en la muestra tiene una mayor probabilidad de ser similar a la primera. Si hay diferencias importantes entre quienes son conocidos por otros y los que no lo son, esta técnica presenta problemas serios. Sin embargo, el muestreo de bola de nieve se usa para ubicar y reclutar a usuarios de peso de los grupos de interés, como consumidores que compran más de 50 discos compactos al año.Ya que no se espera que el grupo de interés sea una muestra generalizada, el muestreo de bola de nieve es apropiado.

Muestreo probabilístico Todas las técnicas de muestreo probabilístico están sustentadas en procedimientos de selección aleatorios.Ya que el proceso es aleatorio, el sesgo inherente a los procesos de muestreo no probabilístico es eliminado. Observe que el término aleatorio se refiere al procedimiento para seleccionar la muestra, no describe los datos de la muestra. El carácter describe un proceso cuyo resultado no puede ser previsto porque depende del azar. Este carácter no debe ser considerado como no planeado o no científico, pues es la base de todas las técnicas de muestreo probabilístico. Esta sección examinará los diversos métodos de muestreo probabilístico.

AL PUNTO Haz todo tan sencillo como sea posible, pero no más simple. -Albert Einstein

Muestreo aleatorio simple El procedimiento que asegura a cada elemento de la población una oportunidad igual de ser incluido en la muestra se llama muestreo aleatorio simple. Los ejemplos incluyen tomar nombres de un sombrero o seleccionar el billete ganador de la rifa de una urna grande. Si el sombrero o la urna son agitados a fondo, cada persona o billete debe tener una oportunidad igual de ser seleccionado. En contraste con otros tipos de muestreo probabilístico más complejos, este proceso es simple porque sólo requiere una etapa de selección de la muestra. Aunque sacar nombres o números de una urna, tirar los dados o girar una ruleta es una forma apropiada de integrar una muestra de una población pequeña, cuando las poblaciones consisten de grandes nú-


meros o elementos, la selección se basa en tablas de números aleatorios (vea la tabla A.1 en el apéndice), o en números aleatorios generados por computadora. Suponga que un investigador está interesado en seleccionar una muestra aleatoria simple de todos los distribuidores Honda de California, Nuevo México, Arizona y Nevada. Al nombre de cada distribuidor le asigna un número del 1 al 105. Los números son anotados en trozos de papel y todos los trozos son colocados en una urna. Después de que la pecera ha sido debidamente agitada, un trozo es seleccionado para cada unidad de muestreo. Así, si el tamaño de la muestra es 35, el procedimiento de selección debe ser repetido 34 veces después de que el primer trozo ha sido seleccionado. Mezclar los trozos después de cada selección asegurará que los que están al fondo de la urna tienen una oportunidad igual de ser seleccionados en la muestra. Para usar una tabla de números aleatorios, primero se asigna un número serial a cada elemento de la población. Si la población es de 99 999 o menos, pueden seleccionarse números de cinco dígitos de la tabla de números aleatorios simplemente al leer los de cualquier columna o fila, moviéndose arriba o abajo, o a la derecha o la izquierda. Un punto de partida aleatorio debe ser seleccionado para empezar. Por conveniencia, asuma que ha elejido al azar, como punto de partida, los primeros cinco dígitos de las columnas 1 a la 5, fila 1, de la tabla A.1 del apéndice. El primer número de la muestra es 37751; al moverse hacia abajo, los siguientes números serán 50915, 99142, etcétera. La técnica de marcación aleatoria de dígitos de selección de la muestra requiere que el investigador identifique la central o centrales de interés (los primeros tres números) y luego usar una tabla para seleccionar los siguientes cuatro números. En la práctica, las centrales no siempre son seleccionadas al azar. Los investigadores que querían averiguar si los estadounidenses de ascendencia africana prefieren ser llamados “negros” o “afroestadounidenses”, redujeron su marco de muestreo al seleccionar centrales asociadas con áreas geográficas donde la proporción de la población (afroestadounidenses/negros) era de al menos 30 por ciento. El razonamiento es que esto hacía el procedimiento de la encuesta mucho más eficiente, ya que los investigadores trataban de establecer contacto con un grupo que representara menos de 15 por ciento de los hogares estadounidenses. Este muestreo de criterio inicial plantea los mismos problemas que el muestreo no probabilístico. En este estudio los investigadores encontraron que era mayor la probabilidad de que los participantes prefirieran el término negros si asistieron a escuelas donde había la mitad de negros y la otra de blancos.5 Si esas experiencias influyen en las respuestas, el que estén subrepresentados los negros que viven en comunidades en las que predominan los blancos introduce sesgos que afectan los resultados.

Muestreo sistemático Suponga que un investigador quiere tomar una muestra de 1000 elementos de una lista de 200 000 nombres. Con el muestreo sistemático, sería seleccionado uno de cada 200 nombres de la lista. El procedimiento es en extremo sencillo. Un punto de partida se escoge al azar y luego cada x número de la lista es seleccionado. Para tomar una muestra de consumidores de un directorio telefónico rural estadounidense, que no separa negocios de residencias, cada vigésimo tercer nombre podría ser seleccionado como el intervalo de muestreo. En el proceso, Mike’s Restaurant podría ser seleccionado. Esta unidad es inapropiada porque es un negocio, no un consumidor, así que el siguiente nombre elegible sería seleccionado como la unidad de muestreo y el proceso sistemático continuaría. Si bien el muestreo sistemático no es un procedimiento de selección aleatorizado, rinde resultados aleatorios si la disposición de las partidas de la lista es de carácter aleatorio. El problema de periodicidad ocurre si una lista tiene un patrón sistemático, es decir, si no es hecha al azar. Recolectar información de las ventas al detalle o al menudeo cada séptimo día resulta en una muestra distorsionada, porque habría un patrón sistemático para seleccionar unidades de muestreo, pues sólo las ventas de un día de la semana (quizás el lunes) serían muestreadas. Si los primeros 50 nombres de una lista de contribuyentes a una institución de caridad fuesen donantes muy fuertes, un sesgo de periodicidad podría ocurrir al muestrear uno de cada 200 nombres. La periodicidad es pocas veces un problema para la mayor parte del muestreo en la investigación de mercados, pero los investigadores deben estar conscientes de la posibilidad.

Muestreo estratificado La utilidad de dividir a la población en subgrupos o estratos, cuyos miembros son más o menos iguales respecto de alguna característica, quedó ilustrada en el análisis del muestreo de cuota. El primer paso es

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el mismo para el muestreo estratificado y el de cuota: escoger estratos sobre la base de información existente; por ejemplo, clasificar expendios minoristas con base en el volumen de ventas anual. Sin embargo, el proceso de seleccionar unidades dentro de los estratos difiere sustancialmente. En el muestreo estratificado una submuestra se toma con muestreo simple aleatorio dentro de cada estrato. Esto no es válido en el muestreo de cuota. El motivo para tomar una muestra estratificada es obtener un instrumento más eficiente del que sería posible con un muestreo simple aleatorio. Suponga, por ejemplo, que grupos urbanos y rurales tienen actitudes muy distintas hacia la conservación de la energía, pero miembros de cada grupo tienen actitudes muy similares. El error de muestro aleatorio se reducirá con el uso del muestreo estratificado porque cada grupo es internamente homogéneo, pero hay diferencias comparativas entre los grupos. En términos técnicos, un error estándar más pequeño resulta de un muestreo estratificado porque los grupos están representados de manera adecuada cuando los estratos se combinan. Otro motivo para seleccionar una muestra estratificada es asegurar que se refleje la población de manera adecuada a partir del criterio o criterios usados para la estratificación. Esto es preocupante porque en ocasiones el muestreo simple aleatorio rinde un número desproporcionado de un grupo u otro, y la muestra termina siendo menos representativa de lo que podría ser. La selección de una muestra estratificada es: primero, una variable (en ocasiones varias variables) identificada como una base eficiente para la estratificación. La variable de estratificación debe ser una característica de los elementos de la población que se sabe que están relacionados con la variable dependiente u otras variables de interés. La variable escogida debe incrementar la homogeneidad dentro de cada estrato e incrementar la heterogeneidad entre estratos. La variable de estratificación por lo común es categórica o una que es fácil convertir en categorías (es decir, subgrupos). Por ejemplo, una compañía farmacéutica interesada en medir con qué frecuencia los médicos prescriben cierto medicamento podría escoger la capacitación de los médicos como una base de la estratificación. En este ejemplo, el estrato mutuamente excluyente son doctores en medicina y osteópatas. A continuación, para cada subgrupo o estrato separado debe obtenerse una lista de elementos de la población (si tales listas no están disponibles, es costoso prepararlas, y si no se dispone de un listado completo, no podrá seleccionarse una muestra en verdad estratificada). Mediante una tabla de números aleatorios u otro dispositivo se toma una muestra simple aleatoria separada dentro de cada estrato. Por supuesto, el investigador debe determinar qué tan grande debe ser la muestra para cada estrato. Este punto se analiza en la siguiente sección.

Muestreo proporcional frente al muestreo desproporcionado Si el número de unidades de muestreo tomadas de cada estrato está en proporción con el tamaño relativo de la población del estrato, se trata de una muestra estratificada proporcional. Sin embargo, en ocasiones una muestra estratificada desproporcionada será seleccionada para asegurar un número adecuado de unidades de muestreo en cada estrato. Muestrear con mayor vigor en un estrato determinado que el tamaño de su población relativa garantiza que no es un problema si el propósito primario de la investigación es estimar alguna característica por separado para cada estrato, y si los investigadores están preocupados por evaluar FIGURA 16.5

Muestreo desproporcionado: ejemplo hipotético

Clubes de almacén

Porcentaje en la población

Muestra proporcional

20%

20%

Muestra desproporcionada

50% Cadena de tiendas

57%

57% 38%

Pequeños independientes

23%

23% 12%


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las diferencias entre los estratos. Considere, sin embargo, los porcentajes de expendios minoristas presentados en la figura 16.5. Una muestra proporcional tendría los mismos porcentajes que los de la población. Aunque hay un pequeño porcentaje de tiendas de club de almacén, el tamaño promedio de la tienda, en volumen de dinero, para el estrato de la tienda de club de almacén es bastante grande, y varía sustancialmente del tamaño de la tienda promedio para las más pequeñas tiendas independientes. Para evitar representar en exceso las cadenas de tiendas y las tiendas independientes (con menor volumen de ventas) en la muestra, se toma una muestra desproporcionada. En una muestra estratificada desproporcionada, el tamaño de la muestra para cada estrato no es asignado en proporción al tamaño de la población, sino por consideraciones analíticas como la variabilidad del volumen de ventas de la tienda. La lógica detrás de este procedimiento se relaciona con el argumento general para el tamaño de la muestra: conforme la variabilidad se incrementa, el tamaño de la muestra debe crecer para proporcionar estimados precisos. Así, los estratos que ofrecen la mayor variabilidad son muestreados con mayor vigor para incrementar la eficiencia de la muestra, y producir un error de muestreo aleatorio más pequeño. Fórmulas complejas (más allá del ámbito de un curso de introducción a la investigación de mercados) han sido desarrolladas para determinar el tamaño de la muestra para cada estrato. Una regla de dedo simplificada para comprender el concepto de la asignación óptima es que el tamaño de la muestra del estrato se incrementa para estratos de mayor tamaño con la mayor variabilidad relativa. Otras complejidades surgen al determinar los estimados de la población. Por ejemplo, cuando se usa un muestreo estratificado desproporcionado, la mediana estimada para cada estrato tiene que ser ponderada de acuerdo con el número de elementos de cada estrato para calcular la mediana total de la población.

Muestreo de racimos o clusters El propósito del muestreo de racimos o clusters es hacer un muestreo económico que mantenga las características de uno probabilístico. Considere a un investigador que debe realizar 500 entrevistas personales con consumidores dispersos por todo el ámbito de Estados Unidos. Es probable que los costos de viaje sean enormes porque la cantidad de tiempo invertido en viajes será mucho mayor que el tiempo dedicado al proceso de entrevista. Si un comerciante de aspirinas asume que el producto será igualmente exitoso en Phoenix y en Baltimore, o un fabricante de pizza congelada asume que su producto satisfará el gusto de texanos y oregoneses, el muestreo de grupos puede ser usado para representar a Estados Unidos. En una muestra por racimos la unidad de muestreo primaria ya no es el elemento individual en la población (por ejemplo, tiendas de abarrotes), sino un racimo de elementos ubicados en proximidad entre ellos (por ejemplo, ciudades). La muestra de área es el tipo más popular de muestra por racimo. Por ejemplo, un investigador de tiendas de abarrotes escogen de forma aleatoria a varias áreas geográficas como unidades de muestreo primarias y luego entrevista a todas o una muestra de tiendas de abarrotes dentro de los racimos geográficos. Las entrevistas están confinadas sólo a estos racimos. No se realizan entrevistas en otro. El muestreo de grupos es clasificado como una técnica de muestreo probabilístico, ya sea por la selección de racimos aleatoria, o por la selección aleatoria de los elementos dentro de cada racimo. Algunos ejemplos de racimos aparecen en la figura 16.6. Elemento de la población

FIGURA 16.6

Grupos posibles en Estados Unidos

Población adulta de Estados Unidos

Estados Condados Áreas estadísticas metropolitanas

Estudiantes universitarios de último año

Universidades

Empresas manufactureras

Condados Áreas estadísticas metropolitanas Localidades Plantas

Viajeros por avión

Aeropuertos Aviones

Aficionados a los deportes

Estadios de futbol Parques de beisbol Arenas de basquetbol

Ejemplos de racimos Distritos censales Hogares


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Quién está en casa? Diferentes formas de seleccionar a entrevistados

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Una encuesta telefónica cuidadosamente planeada a menudo incluye muestreos de múltiples etapas. Primero, los investigadores seleccionan una muestra de hogares a llamar y luego a alguien en cada hogar para entrevistarlo, no necesariamente a quien conteste el teléfono. Cecilie Gaziano, una investigadora de Research Solutions de Minneapolis, realizó un análisis de varios procedimientos de selección usados en investigaciones anteriores; buscaba los métodos que funcionan mejor en términos de generar una muestra representativa, logrando la cooperación del participante y minimizando costos. Gaziano encontró varios métodos que merecían mayor consideración. Uno de ellos fue la enumeración plena, en la que el

entrevistador solicita una lista de todos los adultos que viven en el hogar, genera un número aleatorio, usa el número para seleccionar un nombre de la lista y pide hablar con esa persona. En una variación de este enfoque, llamado el método Kish, el entrevistador pide el número de varones y el número de mujeres por edad y luego usa alguna forma de asignación aleatoria para seleccionar a un hombre o una mujer y un número: –el hombre de mayor edad, o la tercera mujer de mayor edad. Un tercer método es entrevistar a la última persona en celebrar su cumpleaños. En los estudios que Gaziano examinó, el método Kish no parecía desalentar a los participantes por ser demasiado agresivo; era un método popular ya que se aproximaba mucho a la aleatoriedad. Por otra parte, el método del último cumpleaños generaba tasas de cooperación un tanto mejores que lo hicieron más eficiente al método en términos de costos. Sin embargo, plantea algunas dudas en cuanto a si la persona que contesta el teléfono sabe con precisión la fecha del cumpleaños de cada persona del hogar, en especial hogares con varios adultos. Los métodos que solicitan el género de los miembros del hogar también enfrentan el reto de obtener una muestra representativa de una encuesta telefónica: las mujeres tienden a contestar el teléfono con mayor frecuencia que los hombres. Fuente: Cecilie Gaziano, “Comparative Analysis of Within-Household Respondent Selection Techniques”, Public Opinion Quarterly 69 (primavera de 2005), pp 124157; “Communication Researchers and Policy Making”, Journal of Broadcasting & Electronic Media, marzo de 2004, en www.allbusiness.com, consultado el 1 de marzo de 2006.

Con frecuencia las muestras por racimos son usadas cuando no se dispone de listas de la población muestra. Por ejemplo, cuando unos investigadores estudiaron a empleados y trabajadores independientes para un proyecto de renovación del centro de una ciudad, encontraron que una lista completa de estas personas no estaba disponible, y decidieron tomar una muestra por racimos: seleccionaron a organizaciones (negocios y gobierno) como racimos; desarrollaron una muestra de empresas del distrito de negocios del centro con un muestreo probabilístico estratificado para identificar los racimos. A continuación, los trabajadores individuales dentro de las empresas (racimos) fueron seleccionados al azar y entrevistados en relación con el distrito de negocios central. En términos ideales, un racimo debería ser tan heterogéneo como la población misma: una imagen de espejo de la población. Puede surgir un problema con el muestreo de grupos si las características y actitudes de los elementos dentro del racimo son demasiado similares. Por ejemplo, los vecindarios geográficos tienden a tener residentes de la misma posición socioeconómica. Los estudiantes de una universidad tienden a compartir creencias similares. Este problema se mitiga al construir racimos compuestos por diversos elementos y al seleccionar un número grande de racimos muestreados.

Muestreo de área de multiples etapas (polietápica) Hasta ahora se ha descrito el muestreo de grupos de dos etapas. El muestreo de área de multiples etapas incluye dos o más pasos que combinan algunas técnicas probabilísticas ya descritas. Por lo común, las áreas geográficas son seleccionadas al azar en unidades progresivamente más pequeñas (de población más baja). Por ejemplo, un investigador político que investiga una elección en Arizona, primero elige condados dentro del estado para asegurar que las diferentes áreas estén representadas en la muestra. En el segundo paso escoge los distritos dentro de los condados seleccionados. Como paso final, selecciona manzanas (u hogares) dentro del distrito; luego entrevista todas las manzanas (u hogares) dentro del área geográfica. Los investigadores realizan tantos pasos como sea necesario para lograr una muestra representativa. La figura 16.7

(polietápico)


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FIGURA 16.7 Ilustración de muestreo de área de múltiples etapas

1

Twp 1 Twp 4

Twp 2 Town Twp 5

Twp 7

8

Twp 10

Twp 9

Quica Blvd.

Alley

Twp 12 Town

Localidad muestra

Walton St.

Trozo Lifland Ave.

Twp 3 Town Twp 6

CITY Twp 11 Town

2

3

Área primaria

Wilhelm Way

5

4

Alley

Unidad habitacional

Walton St.

Segmento

Wilhelm Way

Fuente: De Interviewer’s Manual, Revised Edition (Ann Arbor, MI: Survey Research Center, Institute for Social Research, Universidad de Michigan, 1976), p. 36. Reimpresa con autorización.

representa gráficamente un proceso de muestreo de área de múltiples etapas usado con frecuencia en un centro de investigación académica de importancia. Se seleccionan áreas geográficas progresivamente más pequeñas hasta que una unidad habitacional única es seleccionada para las entrevistas. La Oficina del Censo proporciona mapas, información sobre la población, características demográficas para estadísticas de la población, etc., por varias áreas demográficas pequeñas, útiles para el muestreo. Esta clasificación por áreas geográficas pequeñas varía en función del grado de urbanización dentro de las áreas metropolitanas estadísticas (AME) o los condados. La figura 16.8 ilustra la jerarquía dentro de las áreas urbanizadas.


426 FIGURA 16.8

Jerarquía geográfica dentro de áreas urbanizadas

Área urbanizada AME Condado C

Ciudad Central

Área por número de manzana

Condado D

St.

Map

le St.

Ave.

Área urbanizada

Elm

17th

Distrito del censo

Ave.

Pueblo Condado B

Ciudad Central

Ciudad

16th

Condado A

Manzana

Fuente: Oficina de Censo de Estados Unidos, “Geography-Concepts and Products”, Washington, DC, agosto de 1985, p. 3.

¿Cuál es el diseño de muestra apropiado? FIGURA 16.9

Comparación de técnicas de muestreo: muestra no probabilística

El investigador que debe decidir el diseño de muestra más idóneo para un proyecto específico identificará varios criterios de muestreo y evaluará la importancia relativa de cada criterio antes de seleccionar un diseño. Esta sección perfila y analiza en breve los criterios más comunes. La figura 16.9 resume las ventajas y desventajas de cada técnica de muestreo no probabilístico y la figura 16.10 hace lo propio para las técnicas de muestreo probabilístico. Muestra no probalística

Descripción

Costo y grado de uso

Ventajas

Desventajas

1. Conveniencia. El investigador usa la muestra o las unidades de muestra más convenientes.

Muy bajo costo; de uso muy amplio

No hay necesidad de lista o población

Probables muestras no representativas; no pueden hacerse estimados de error de muestreo aleatorio; proyectar datos más allá de la muestra es relativamente arriesgado

2. Criterio.un investigador experimentado selecciona la muestra para satisfacer un propósito, como asegurar que todos los miembros tienen una característica determinada.

Costo moderado; uso promedio

Útil para cierto tipo de pronósticos; se garantiza que la muestra cumpla un objetivo específico

Sesgos debido a las creencias de los expertos que pueden hacer la muestra no representativa; proyectar los datos más allá de la muestra es arriesgado

3. Cuota. El investigador clasifica la población por propiedades pertinentes; determina la proporción deseada en la muestra para muestrear desde cada clase, y asigna cuotas para cada entrevistador.

Costo moderado, de uso muy extenso

Introduce alguna estratificación de la población; no requiere lista de la población

Introduce sesgos en la clasificación de sujetos del investigador; la selección no aleatoria dentro de clases significa que un error de la población no puede ser valorado; proyectar los datos más allá de la muestra es arriesgado

4. Bola de nieve. Los participantes iniciales son seleccionados por muestreo probabilístico; los adicionales son obtenidos por referencias de los participantes iniciales.

Bajo costo; usado en situaciones especiales

Útil para ubicar a miembros de una población rara

Alto sesgo debido a que las unidades de la muestra no son independientes; proyectar los datos más allá de la muestra es arriesgado


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FIGURA 16.10 Comparación de técnicas de muestreo: muestra probabilístico

Descripción

Costo y grado de uso

Ventajas Desventajas

Desventajas

1. Aleatoria simple. El investigador asigna un número a cada miembro del marco muestral, luego selecciona unidades de muestra por el método aleatorio.

Alto costo: usado moderadamente en la práctica (más común en marcación de dígitos aleatorio y con marcos muestrales computarizados)

Sólo se requiere un conocimiento mínimo anticipado de la población; fácil de analizar datos y computar error

Requiere marco muestral desde el cual trabajar; no usa el conocimiento de la población que puedan tener los investigadores; mayores errores para el mismo tamaño del muestreo que en el muestreo estratificado; los encuestados pueden estar muy dispersos, por tanto el costo puede ser mayor

2. Sistemático. El investigador usa ordenamiento natural o el orden del marco muestral, selecciona un punto de partida arbitrario y luego elige partidas a intervalos preseleccionados.

Costo y uso moderados

Sencillo para determinar la muestra; fácil de revisar

Si el intervalo de muestreo está relacionado con un ordenamiento periódico de la población, puede introducir variabilidad creciente

3. Estratificada. El investigador divide a la población en grupos y selecciona submuestras aleatorias de cada grupo. Las variaciones incluyen la asignación proporcional, desproporcionada y óptima de los tamaños de las submuestras.

Alto costo; de uso moderado

Asegura la representación de todos los grupos de la muestra; las características de cada estrato pueden ser estimadas y hacer comparaciones; reduce la variabilidad para el mismo tamaño de la muestra

Requiere información precisa sobre la proporción en cada estrato; si las listas estratificadas aún no están disponibles, es costoso prepararlas

4. Racimo. El investigador selecciona unidades de muestreo aleatorio, luego hace una observación completa de todas las unidades o determina una muestra probabilística en el grupo.

Bajo costo; usado con frecuencia

Si los racimos están geográficamente definidos, rinde el más bajo costo de campo; requiere un listado de todos los racimos, pero sólo de los individuos dentro de éstos; puede estimar características de éstos y de la población

Error más grande para tamaño comparable que con otras muestras probabilísticas; el investigador debe ser capaz de asignar a los miembros de la población a un racimo único, o puede haber duplicación u omisión de individuos

5. Múltiples etapas. Áreas progresivamente más pequeñas son seleccionadas en cada etapa por alguna combinación de las cuatro primeras técnicas.

Alto costo; usada con frecuencia, en especial en encuestas nacionales

Depende de técnicas combinadas

Depende de técnicas combinadas

Grado de precisión Seleccionar una muestra representativa es importante para todos los investigadores. Sin embargo, el grado de precisión requerida, o la tolerancia del investigador al error de muestreo y no muestreo varía de un proyecto a otro, en especial cuando los ahorros en costos u otros beneficios se intercambian por la precisión. Por ejemplo, cuando se selecciona la muestra para un proyecto de investigación exploratoria, puede no asignarse una alta prioridad a la precisión porque una muestra muy representativa no es necesaria. Para otros proyectos más concluyentes, el resultado de la muestra debe representar con precisión las características de una población, y el investigador debe estar dispuesto a dedicar el tiempo y dinero necesarios para alcanzar la precisión.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Reacciones a los volantes en Hong Kong

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En las bulliciosas calles de las ciudades, los peatones a menudo encuentran una forma de publicidad mediante volantes, folletos entregados a quienes van de paso, informándolos de una tienda nueva, un evento de teatro o algún producto o servicio cercano. En los centros urbanos muy poblados, los volantes son un método común y exitoso de promoción de marketing directo: llega a decenas de miles de clientes potenciales. Dos investigadores de mercados de Hong Kong decidieron que este tipo de publicidad había recibido poca atención de investigación, así que realizaron investigación exploratoria sobre las actitudes de los consumidores hacia los volantes. La selección de un diseño de la muestra comenzó con un conocimiento avanzado de la población. Investigadores decidieron entrevistar a personas de Hong Kong porque la ciudad tiene una población demasiado densa, 6 millones de personas en un área de 419 millas cuadradas. En consecuencia, el tráfico de peatones es pesado y la distribución de volantes es un espectáculo común en las calles. Una muestra tomada de la población de quizás incluiría a

muchas personas que han tenido experiencias con y actitudes hacia los volantes. La comunidad de Hong Kong proporcionaba otra ventaja. Los investigadores querían usar un cuestionario telefónico y la mayoría de los hogares tiene línea telefónica con un número registrado. Por último, el idioma no parecía ser problema; la encuesta se realizaría en chino, hablado por todos, salvo un pequeño porcentaje de la población. En cierto sentido, esta encuesta incluía una muestra de conveniencia, tomada de una población en la que los investigadores viven y trabajan y no en otras partes del mundo, donde quizá las opiniones habrían sido más diversas. No obstante, para un estudio exploratorio de un tema no analizado antes, los mayores recursos requeridos para un muestreo más complejo podrían no haberse justificado. Los investigadores fueron capaces de encontrar patrones de respuesta para una investigación adicional: es más probable que las personas que aceptan los volantes sean mujeres, relativamente jóvenes y con el equivalente a una educación preparatoria. La mayoría de ellas aceptaba los volantes para ayudar al distribuidor a terminar su trabajo, y la mayoría leía los volantes. Fuente: Gerard Prendergast y Yuen Sze Man, “Perceptions of Handbills as a Promotional Medium. An Exploratory Study”, Journal of Advertising Research, 45 (marzo de 2005), 124-131; “Direct Delivery”, Direct Marketing of Asia, Limited, www. dm-asia.com, consultado el 20 de marzo de 2006.

Recursos El costo asociado con las diferentes técnicas de muestreo varía de manera descomunal. Si los recursos financieros y humanos del investigador están restringidos, se tendrán que eliminar ciertas opciones. Para un graduado que trabaja en su tesis de maestría, realizar una encuesta nacional casi siempre está fuera de su alcance debido a sus recursos limitados. Los gerentes preocupados por el costo de la investigación frente al valor de la información, a menudo optarán por ahorrar dinero usando un diseño de muestreo no probabilístico, más que tomar la decisión de no realizar ninguna investigación.

Tiempo Un investigador que debe cumplir una fecha límite o completar un proyecto con rapidez, muy probablemente seleccionará un diseño de muestra simple que consuma menos tiempo. La encuesta telefónica de una muestra seleccionada con marcación de dígitos aleatoria requiere mucho menos tiempo que una encuesta que usa una elaborada muestra estratificada desproporcionada.

Conocimiento anticipado de la población El conocimiento anticipado de las características de la población, como la disponibilidad de las listas de sus miembros, es un criterio importante. Sin embargo, en muchos casos ninguna lista de este tipo estará disponible para el investigador. Esto es válido en especial cuando el elemento de la población es definido por la propiedad de un producto o marca en particular, por experiencia en realizar una tarea específica, o en una dimensión cualitativa. La falta de listas adecuadas puede eliminar de manera automática los muestreos sistemático y estratificado, u otros diseños de muestreo, o puede dictar se realice un estudio preliminar, como una encuesta telefónica breve con marcación digital aleatoria, para generar información con el fin de construir un marco de muestreo para el estudio primario. En muchos países en desarrollo, cuestiones como los directorios inversos son raros. Así, los investigadores que planean diseños simples tienen que enfrentar esta limitación.


Proyecto nacional frente al local La proximidad geográfica de los elementos de la población influirá en el diseño de la muestra. Cuando estos elementos están geográficamente distribuidos de manera no equitativa, una muestra de racimo puede volverse más atractiva.

El muestreo por internet es único Las encuestas por Internet permiten a los investigadores obtener una muestra grande con rapidez, lo que sin embargo constituye una ventaja como una desventaja. Los requerimientos del tamaño de la muestra pueden cumplirse de un día para otro o en algunos casos, casi al instante. Por ejemplo, el investigador puede lanzar una encuesta por la mañana en la zona de tiempo estándar del Este y tener satisfechos todos los requerimientos del tamaño de la muestra antes que cualquiera en la Costa Occidental se despierte. Si se esperan tasas de respuesta rápida, la muestra para una encuesta por Internet debe ser medida en todos los husos horarios. Además es más probable que las personas de algunas poblaciones se conecten en línea durante el fin de semana, más que en días hábiles. Si el investigador puede anticipar el efecto de un día de la semana, la encuesta debe permanecer abierta el tiempo suficiente como para que todas las unidades de la muestra tengan la oportunidad de participar en el proyecto de investigación. La facilidad y bajo costo de una encuesta por Internet también ha contribuido a la saturación de cuestionarios en línea, algunos más formales que otros. En consecuencia, muchos usuarios frecuentes de la red son más selectivos en cuanto a qué encuestas contestar. Los investigadores que analizaban las actitudes de estudiantes universitarios en cuestiones ambientales encontraron que aquellos que contestaron una solicitud les fue enviada, tendían a estar más preocupados por el ambiente que aquellos contactados de manera individual por medio de un muestreo sistemático. Los investigadores concluyeron que era más probable que los estudiantes preocupados por los problemas respondieran la encuesta en línea.6 Otra desventaja de los sondeos por Internet es la carencia de computadoras y acceso a Internet entre ciertos segmentos de la población. Una muestra de usuarios de Internet es representativa sólo de usuarios de Internet, que tienden a ser más jóvenes, estar mejor educados y tener mejor posición económica que la población general. Esto no quiere decir que todas las muestras por red no sean representativas de todas las poblaciones meta. No obstante, al usar encuestas por Internet, los investigadores deben estar muy conscientes de problemas de muestreo potenciales que pueden surgir debido a características sistemáticas de los asiduos usuarios de computadoras.

Visitantes a sitios web Como se señaló antes, muchas encuestas por Internet son realizadas con participantes voluntarios que visitan de forma intencional o por casualidad el sitio web de una empresa. Estas muestras irrestrictas son claramente muestras de conveniencia. Pueden no ser representativas debido a la manera casual por la que muchos participantes llegaron a un sitio web en particular o a un sesgo de autoselección. Una mejor técnica para muestrear a los visitantes de un sitio web es seleccionar al azar unidades de muestreo. SurveySite, una empresa que se especializa en realizar encuestas por este medio, recolecta datos al usar su software de “encuesta pop-up”. El software selecciona al azar visitantes a la red y “despliega” una pequeña ventana javascript preguntando a la persona si quiere participar en una encuesta de evaluación. Si ésta acepta, se abre una nueva ventana que contiene la encuesta en línea. La persona entonces examina el sitio a su propio ritmo y cambia a la encuesta en cualquier momento para expresar una opinión.7 Seleccionar al azar visitantes a sitios web puede ocasionar un problema. Es posible representar en exceso a los internautas frecuentes al sitio y así representar visitas más que visitantes.Varias técnicas y tecnologías de programación (mediante cookies, datos de registro o examen previo) están disponibles para ayudar a cumplir un muestreo más representativo con base en el tráfico del sitio.8 Detalles de estas técnicas están más allá del ámbito de esta discusión. No obstante, este tipo de muestreo aleatorio es más valioso si la población meta es definida como visitantes a un sitio web en particular. La evaluación y análisis de las percepciones y experiencias de los visitantes al sitio web sería una típica encuesta objetiva con este tipo de muestra. Los investigadores que definen intereses más amplios pueden obtener muestras de Internet en una variedad de formas adicionales.

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Muestras de panel Tomar una muestra probabilística de un panel de consumidores establecidos u otra membresía reclutada con anterioridad es un método popular, científico y efectivo para crear una muestra de usuarios de Internet. Por lo común, el muestreo desde un panel rinde una tasa de respuesta alta, porque los miembros del panel ya han aceptado cooperar con las encuestas de correo electrónico o de Internet de la organización. A menudo, los miembros son compensados por su tiempo con sorteos, un pequeño incentivo en efectivo, o puntos canjeables. Más aún, debido a que el panel ya ha proporcionado características demográficas y otra información en cuestionarios anteriores, los investigadores son capaces de seleccionar a los panelistas con base en propiedad de productos, estilo de vida y otras características. Una variedad de métodos de muestreo y técnicas de transformación de datos puede ser aplicada para garantizar que los resultados de la muestra sean representativos del público en general o de la población meta. Considere a Harris Interactive Inc., una organización de encuestas de investigación por Internet que mantiene un panel de más de 6.5 millones de individuos en Estados Unidos. A principios del siglo XXI Harris piensa extender este panel a entre 10 millones y 15 millones, e incluir a 10 millones adicionales de personas en el plano internacional.9 Una base de datos de este tamaño permite a la empresa recabar muestras aleatorias simples, muestras estratificadas y muestras por cuota de sus miembros de panel. Harris Interactive encuentra que dos grupos demográficos no son plenamente accesibles por muestreos de Internet: personas de 65 años y mayores –un grupo de rápido crecimiento– y aquellos con ingresos anuales menores a $15 000. En contraste, los de 18 a 25 años –un grupo que históricamente ha sido muy difícil de alcanzar por métodos de investigación tradicionales– ahora son extremadamente fáciles de alcanzar a través de la red.10 Para asegurar que los resultados de la encuesta son representativos, Harris Interactive usa un esquema de ponderación de propensión. La empresa de investigación realiza estudios paralelos –por teléfono, así como por Internet– para probar la precisión de sus capacidades de recolección de datos por Internet. Los investigadores examinan los resultados de las encuestas telefónicas y las comparan con los resultados de las que se realizan por Internet. A continuación hacen el ponderado de propensión para ajustar los resultados tomando en cuenta las diferencias motivacionales y de comportamiento entre la población en línea y fuera de línea. (Cómo el ponderado de propensión se ajusta para la diferencia entre la población de Internet y la población en general, está más allá del ámbito de este análisis.)

Muestras reclutadas ad hoc Otro medio para obtener una muestra por Internet es conseguir o crear un marco de muestreo de direcciones de correo electrónico sobre una base ad hoc. Los investigadores pueden crear el marco muestral fuera de línea o en línea. Bases de datos con direcciones de correo electrónico son compiladas de muchas fuentes, incluyendo listas de consumidores/clientes, colocando anuncios publicitarios en ventanas desplegables que reclutan participantes en encuestas, sorteos en línea y formas de registro que deben ser llenadas para ganar acceso a un sitio web en particular. Los investigadores pueden contactar a los participantes por “correo de caracol” o por teléfono para pedir sus direcciones de correo electrónico y obtener permiso para una encuesta por Internet. Las técnicas fuera de línea, tal como la marcación digital aleatoria y cortas entrevistas telefónicas de análisis para reclutar participantes, son una forma práctica de obtener una muestra representativa para una encuesta electrónica. Las empresas que anticipen la investigación futura en Internet desarrollarán una base de datos valiosa para el reclutamiento de muestras al incluir direcciones de correo electrónico en sus bases de datos de relaciones con el cliente (al invitarlos a proporcionar esa información en las tarjetas de registro de productos, en interacciones telefónicas, mediante el registro en el sitio, etc.).11

Listas para optar por algo Survey Sampling International se especializa en proporcionar marcos muestrales y obtiene muestras científicamente. La empresa ofrece más de 3 500 listas de alta calidad, direcciones de correo electrónico meta de


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individuos que han autorizado la recepción de mensajes de correo electrónico relacionados con un tema de interés en particular. La base de datos de Survey Sampling International contiene a millones de usuarios de Internet que optan por una participación limitada. Una característica importante de esta base de datos es que la empresa pide a cada individuo que confirme y vuelva a confirmar su interés en comunicarse acerca de un tema antes de que su dirección sea agregada a la base de datos de la empresa.12 Para cualquier técnica, como el marco muestral es compilado, es importante no enviar correos electrónicos no autorizados a los participantes. Si los individuos no optan por recibir un e-mail de una organización en particular, pueden considerar las solicitudes de encuestas no solicitadas como correo basura (spam). El investigador no puede esperar altas tasas de respuesta de individuos que no han aceptado ser encuestados. La práctica de spamming no es tolerada por usuarios de Internet experimentados y puede resultar contraproducente, creando muchos problemas: el más extremo pueden ser quejas al proveedor del servicio de internet (PSI), que puede cerrar el sitio de encuestas.

Resumen 1. Explicar los motivos por los que es más conveniente hacer un muestreo que un censo completo. El muestreo es un procedimiento que usa un pequeño número de unidades de una población determinada como base para formular conclusiones acerca de toda la población. El muestreo a menudo es necesario, ya que sería casi imposible realizar un censo para medir características de todas las unidades de una población. Las muestras también son necesarias en los casos en que la medición requiere la destrucción de la unidad medida. 2. Describir el proceso para identificar una población meta y seleccionar un marco del muestral.

El primer problema del muestreo es definir la población meta. La definición incorrecta o vaga de esta población quizá producirá resultados engañosos. El marco muestral es una lista de elementos, o miembros individuales de la población general de la que se toma la muestra. La unidad de muestreo es un elemento único o grupo de elementos sujetos a selección en la muestra.

3. Comparar un muestreo aleatorio y errores sistemáticos (ajenos al muestreo).

Hay dos fuentes de discrepancia entre los resultados de la muestra y los parámetros de la población. Una, el error de muestreo aleatorio surge de variaciones de ocasión de la muestra de la población. El error de muestreo aleatorio es una función del tamaño de la muestra y puede ser valorado usando el teorema de límite central que se analizará en el capítulo 17. El error sistemático o de no muestreo, proviene de fuentes como el error del marco muestral, errores en el registro de respuestas o la falta de respuesta de personas que no fueron contactadas o que se niegan a participar.

4. Identificar los tipos de muestreo no probabilístico con sus ventajas y desventajas. Las dos principales clases de métodos de muestreo son las técnicas probabilísitcas y no probabilísticas. Las no probabilísticas incluyen el muestreo de conveniencia, el muestreo de criterio, el muestreo de cuota y el muestreo de bola de nieve. Es conveniente usarlas, pero no hay técnicas estadísticas con las cuales medir su error de muestreo aleatorio. 5. Resumir las ventajas y desventajas de los diversos tipos de muestras probabilísticas.

Las muestras probabilísticas se basan en procedimientos de selección de ocasión. Incluyen el muestreo simple aleatorio, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de racimo. Con estas técnicas, el error del muestreo aleatorio puede ser anticipado con precisión.

6. Analizar cómo escoger un diseño de muestra apropiado, así como los retos de un muestreo por Internet.

El investigador que debe determinar el diseño de muestreo más apropiado para un proyecto específico identificará un número de criterios de muestreo y evaluará la importancia relativa de cada criterio antes de seleccionar un diseño. Los criterios más comunes se refieren a requerimientos de precisión, recursos disponibles, restricciones de tiempo, disponibilidad de conocimientos y requerimientos analíticos. El muestreo por Internet presenta algunos problemas únicos. Los investigadores deben estar conscientes de que las muestras pueden no ser representativas porque no todos tienen computadora o acceso a la red. Muestras de conveniencia tomadas de visitantes a un sitio web pueden crear problemas.Tomar una muestra probabilística de un panel de consumidores establecido o un marco de muestreo ad hoc cuyos miembros optan por participar pueden ser efectivos.


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Términos y conceptos clave Muestra Población (universo) Elemento de la población Censo Marco muestral Directorio inverso Error de marco muestral Unidad de muestreo Unidad de muestreo primaria (UMP)

Unidad de muestreo secundaria Unidad de muestreo terciaria Error de muestreo aleatorio Muestreo probabilístico Muestreo no probabilístico Muestreo de conveniencia Muestreo de criterio (de propósito) Muestreo de cuota Muestreo de bola de nieve

Muestreo aleatorio simple Muestreo sistemático Muestreo estratificado Muestra estratificada proporcional Muestra estratificada desproporcionada Muestreo de racimos o cluster Muestreo de área de múltiples etapas o polietápica Optan por

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1.

2.

Si usted decide ver una película nueva o un programa de televisión a partir de que es la “próxima atracción” o por anuncios previos por televisión, ¿utiliza una técnica de muestreo? ¿Una técnica de muestreo científica? Mencione algunos marcos muestrales posibles para lo siguiente: a) Contratistas eléctricos b) Jugadores de tenis c) Propietarios de perros d) Propietarios de automóviles extranjeros e) Minoristas de pelucas y artículos para el cabello f) Negocios propiedad de minorías g) Hombres con estatura de más de 1.80 metros

3. 4. 5.

Describa la diferencia entre una muestra probabilística y una muestra no probabilística. ¿En qué tipo de situaciones es más apropiado realizar un censo que un muestreo? ¿Cuándo es más afortunado el muestreo que levantar un censo? Comente sobre los siguientes diseños de muestreo: a) Un grupo de ciudadanos interesados en generar apoyo público y financiero para una nueva arena de basquetbol universitario publica un cuestionario en los periódicos del área. Los lectores regresan los cuestionarios por correo. b) Una tienda departamental, para examinar si está perdiendo o ganando clientes, hace una muestra de su lista de tarjetahabientes de crédito al seleccionar cada décimo nombre. c) Un fabricante de motocicletas decide investigar las características del consumidor al enviar cien cuestionarios a cada uno de sus distribuidores. El distribuidor usará sus registros de ventas para rastrear a compradores de esta marca de motocicletas y distribuir los cuestionarios. d) Un ejecutivo de publicidad sugiere que la efectividad publicitaria sea probada en el mundo real. Un anuncio de una plana es publicado en una revista. La mitad del espacio se utiliza para el anuncio mismo. En la otra mitad, un pequeño cuestionario solicita que los lectores comenten el anuncio. Se entregará un incentivo a las primeras 5 mil respuestas. e) Una empresa de investigación obtiene una muestra para un grupo de interés por medio de grupos organizados como los de iglesias, clubes y escuelas. A las organizaciones se les paga por asegurar participantes. Ningún individuo es compensado directamente. f ) Un investigador sugiere reemplazar un panel de consumidores de lácteos con una muestra de consumidores que compran con regularidad en un supermercado que usa equipo de escaneo óptico. La carga de registrar las compras por humanos será reemplazada por datos longitudinales computarizados. g) En un sitio web con orientación a los negocios, dice:“¿Es usted un alto ejecutivo de una empresa grande? Ejecutivos calificados reci-

ben 50 dólares por menos de 10 minutos de su tiempo. ¡Llene la encuesta ahora!” ¿Es ésta una forma apropiada de seleccionar una muestra de ejecutivos de negocios?

6. ¿Cuándo usaría el investigador una muestra de criterio o de propósito? 7. Un entrevistador telefónico inquiere:“Me gustaría preguntarle acerca de la raza. ¿Es usted nativo estadounidense, hispano, afroestadounidense, asiático, o blanco?”. Después de la respuesta del participante, el entrevistador comenta:“Hemos realizado un gran número de encuestas con personas con sus antecedentes y no necesitamos hacerle más preguntas. Gracias por su cooperación.” ¿Qué tipo de muestreo está usando? 8. Si los investigadores saben que los consumidores de varias regiones geográficas responden de manera muy distinta a una categoría de productos como la salsa de tomate, ¿es apropiado el muestreo por área? Justifique su respuesta. 9. ¿Cuáles son los beneficios del muestreo estratificado? 10. ¿Qué unidades geográficas dentro de un área metropolitana son útiles para el muestreo? 11. A menudo los mercadólogos están muy interesados en la subserie de un mercado que más contribuye a las ventas (por ejemplo, fuertes bebedores de cerveza o minoristas de grandes volúmenes). ¿Qué tipo de muestreo podría ser mejor para esa subserie? ¿Por qué? 12. Describa el procedimiento paso a paso que usaría para seleccionar lo siguiente: a) Una muestra aleatoria simple de 150 estudiantes de su universidad. b) Una muestra de cuota de 50 usuarios ligeros y 50 usuarios asiduos bebedores de cerveza en un centro comercial para un estudio de intercepción. c) Una muestra estratificada de 50 ingenieros mecánicos, 40 ingenieros electricistas y 40 ingenieros civiles de la lista de suscriptores de una publicación de ingeniería.

13. Se supone que la selección para fungir como jurado es un proceso totalmente aleatorio. Comente sobre los siguientes procedimientos de selección por computadora y determine si en realidad son aleatorios: a) Un programa instruye a la computadora para que examine la lista de nombres y escoja los que estuvieron cerca de los tomados en la última revisión. b) Se generan números aleatorios de tres dígitos para seleccionar jurados de una lista de conductores con licencia. Si la información pesada listada en la licencia es igual al número aleatorio, la persona es seleccionada.

Capítulo 16 . Diseños y procedimientos de muestreo c) La lista de fuentes de jurado es obtenida al fundir una lista de votantes registrados con una lista de conductores con licencia. ÉTICA Para garantizar una buena sesión, una empresa selecciona a los miembros de un grupo de interés de una lista de participantes de fácil expresión en lugar de hacer un muestreo aleatorio. El cliente no cuestionó acerca de la selección de la muestra cuando aceptó la propuesta. ¿Es esto ético? 15. RED Vaya a www.reversephonedirectory.com y anote su número telefónico. ¿Qué tan exacta es la base de datos? 16. RED Vaya a la página principal de la Oficina del Censo de Estados Unidos en www.census.gov y haga clic en

14.

433 M en Temas A a la Z y luego en Metropolitan Area and State Data Book. Podrá encontrar perfiles de cada entidad federativa estadounidense desde el sitio web. Suponga que una muestra representativa del estado de Louisiana es usada para representar a la población actual de Estados Unidos. ¿Qué tan bien representa Louisiana a Estados Unidos? ¿Qué tan bien representa Louisiana a California o Maine? Utilice los perfiles de los estados y del país para formar su opinión.

Caso 16.1 ¿Quién está pescando? Gene Mueller, columnista del Washington Times, escribe sobre la pesca y otras actividades deportivas en exteriores.13 Mueller comentó recientemente que aunque los grupos de interés expresan preocupación por el impacto en la población de peces debido a la pesca en agua salada nadie, sabe en realidad cuántas personas pescan por recreación o cuántos peces atrapan. Esta situación desafiaría a los mercadólogos interesados en la población de peces atrapados con caña. ¿Cómo podría un mercadólogo obtener una muestra precisa? Una idea sería contactar a los residentes de condados costeros usando marcación digital aleatoria. Este marco muestral incluiría a muchas, si no a todas, las personas que pescan en el océano, pero también a muchas que no pescan o que lo hacen por negocio más que por recreación. Una agencia regional que busca reunir estadísticas sobre la pesca con caña, la Atlantic Coastal Cooperative Statistics Program, prefiere desarrollar un marco de muestreo más relacionado con las personas que pescan. Otra idea sería usar los registros de licencias de pesca. Sin embargo, una desventaja sería el derecho a la intimidad. Algunas personas no querrían compartir sus registros y podrían retener

sus números de teléfono. Algo que complica más el problema para Atlantic es que la mayoría de los estados del noreste no requieren una licencia para pescar en agua salada. En algunos estados también están exentas las personas que pescan desde la orilla y desde los muelles. Un grupo de acción política llamado la Recreational Fishing Alliance sugiere que los negocios de pesca autorizados recolecten los datos.

Preguntas 1. Imagine que una agencia o negocio ha pedido ayuda para recabar datos acerca del número de pescadores deportivos con caña que pescan en la costa de Georgia. ¿Qué recomendaría usted acerca del muestreo? ¿Qué método o combinación de métodos generarían los mejores resultados? 2. ¿Qué otros criterios, además de la precisión, esperaría usted considerar? ¿Qué métodos de muestreo podrían ayudarlo a cumplir esos criterios?

Caso 16.2 Scientific Telephone Samples Scientific Telephone Samples (STS), ubicada en Santa Ana, California, se especializa en vender marcos muestrales para la investigación de mercados.14 El marco muestral STS se fundamenta en una base de datos de todas las centrales telefónicas residenciales en funcionamiento de Estados Unidos. Así, STS puede tomar información de cualquier parte del país sin importar lo grande o lo pequeña que sea. Los datos son actualizados varias veces al año y verificados contra los códigos de área y las listas de centrales proporcionadas por las compañías telefónicas. Las centrales y/o bloques de trabajo designados para negocios o teléfonos gubernamentales, teléfonos móviles y otros servicios comerciales son estudiados. STS puede proporcionar casi cualquier tipo de muestra digital

aleatoria deseada, incluso: Muestras nacionales (sólo de Estados Unidos continental, o con Alaska y Hawai) Muestras nacionales estratificadas (por región o división del censo) Muestras del censo por región o división Muestras estatales Muestras por AME Muestras por condado Muestras por código postal Muestras de ciudades por código postal Muestras generadas a partir de listas de tres dígitos modificados Cambio de muestras de marcación digital aleatoria dirigidas

· · · · · · · ·


434 (incluso de más de cuarenta variables y bases de datos especiales para áreas de altos ingresos, hispanos, afroestadounidenses y asiáticos) STS ofrece dos métodos distintos para tomar bloques de trabajo. Cualquiera de los métodos puede ser usado sin importar la unidad de muestreo geográfica (por ejemplo, estado, condado, código postal). Las dos versiones son tipo A (no pesada) y tipo B (eficiencia/ pesada). Las muestras de tipo A son tomadas usando una estricta definición aleatoria. Son llamadas muestras “no pesadas” porque cada bloque de trabajo tiene una oportunidad igual de ser seleccionado para generar un dígito aleatorio. Las entrevistas completadas de una muestra tipo A que han sido llamadas hasta el agotamiento, deben ser muy representativas de la población bajo estudio. Las muestras tipo B, o “eficientes” son pesadas con antelación, así que números de dígitos a marcar al azar son creados de bloques de trabajo telefónicos en proporción al número de listados de hogares estimado en cada bloque de trabajo. Los bloques de trabajo que están más llenos de números prevalecerán

más en una muestra. Por ejemplo, un bloque de trabajo que tenía cincuenta números conocidos en existencia tendría el doble de posibilidades de ser incluido que uno que sólo tuviera veinticinco números. Las muestras tipo B son más útiles cuando el investigador está dispuesto a ignorar una definición estricta del azar a favor de una eficiencia de llamadas ligeramente mayor con menos “desconexiones”. En teoría, entrevistas completas de muestras tipo B pueden tender a sobrerepresentar ciertos tipos de bloques de trabajo que muchos investigadores consideran que no hay mucha diferencia en la representatividad.

Preguntas 1. Evalúe las opciones geográficas ofrecidas por STS. ¿Parecen cubrir todas las bases? 2. Evalúe el método STS de marcación de dígitos aleatoria.

Caso 16.3 Action Federal Savings and Loan Corporation Steve Miles tomó una decisión importante hace seis meses. Renunció a su trabajo como director de marketing en el banco más grande para convertirse en gerente de marketing de Action Federal Savings and Loan. Sólo habían pasado tres años y medio desde que obtuvo su licenciatura en marketing en la principal universidad del estado, pero era brillante, de personalidad agradable y ambicioso. Ahora, después de varios meses de orientación en Action Federal (Steve la llamaba “Mickey Mouse”) empezaba su propia operación de marketing contratando a Roberta Nimoy, de la Universidad de la Ciudad; como su asistente de investigación de mercados. Steve quería realizar un estudio de imagen de cada una de las trece sucursales de Action Federal ubicadas en todo el estado. La sucursal principal y tres más estaban ubicadas en altos edificios de la ciudad capital y suburbios cercanos. Las otras sucursales estaban ubicadas en áreas rurales y su arquitectura fue diseñada para ajustarse a sus alrededores. Una estaba instalada en un hogar

colonial restaurado. Otra, la sucursal del Viejo Molino, ubicada junto a un parque con un molino de viento histórico, fue diseñada para ser compatible con el río cercano y el molino. Steve pidió a Roberta que desarrollara el plan de muestreo para el estudio. Después de cierta investigación, ella averiguó que todas las cuentas estaban enlistadas en orden alfabético en la computadora de la sucursal principal. Consideraba que una lista de nombres y direcciones podría ser generada al tomar una muestra de 1300. La computadora sería programada para seleccionar al azar cada “equis” nombre. Ya que el banco de ahorro y préstamo tenía aproximadamente 112 000 clientes, cada 86° nombre sería seleccionado.

Preguntas 1. Evalúe el plan de muestreo de Action Federal. 2. ¿Qué planes de muestreo de alternativa podrían ser usados?

E R

L T A D O

S

P A

CAPÍTULO 17

N R E

S

U

E J A IZ D

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA: REVISIÓN DE LA TEORÍA ESTADÍSTICA


Aplicar estadística descriptiva e inferencial. Interpretar distribuciones de frecuencia, proporciones y medidas de tendencia central y de dispersión. Distinguir entre población, muestra y distribuciones de muestreo. Explicar el teorema del límite central. Resumir el uso de estimados de intervalo de confianza Analizar problemas importantes al especificar el tamaño de la muestra.

En las opciones se ha adoptado la alta tecnología. Los negocios que venden a los consumidores —y hasta las instituciones de caridad que buscan donativos de las personas— deben planear un amplio rango de elecciones más allá de los tradicionales cheques o uso de efectivo. Es más probable que quienes gastan hoy, paguen con una tarjeta de crédito o débito, o a través de una variedad de métodos para la transferencia electrónica de fondos. Para medir esta tendencia con mayor detalle, investigadores de la Reserva Federal (Fed) realizaron encuestas en instituciones de depósito (bancos, instituciones de ahorro y préstamo y uniones de crédito), pidiéndoles que informaran el número de cada tipo de pago que las procesaban.1 Al planear esta encuesta, los investigadores de la Fed diseñaron la muestra con cuidado e incluyeron el número de organismos a contactar. El número total de instituciones de depósito en Estados Unidos ya era conocido: 14 117. Los investigadores tenían que seleccionar suficientes instituciones de esta población para tener confianza de que las respuestas fueran representativas de las transacciones en toda la nación, por lo que usaron una muestra estratificada aleatoria para que cada tipo de institución fuera incluida. Los investigadores habían realizado una encuesta similar tres años antes y obtuvieron una tasa de respuesta de 54 por ciento, así que asumieron que la tasa sería parecida. Mediante técnicas como las descritas en este capítulo, determinaron que dado el número total de organismos y la tasa de respuesta, necesitarían muestrear 2 700 entidades de depósito para obtener resultados que podrían decir, con 95 por ciento de confianza, que eran precisas dentro de ±5 por ciento de las respuestas.

ES TTY IMAG ICA/ GE © ICON

Semblanza del capítulo: la Reserva Federal descubre que las tarjetas están reemplazando el efectivo

436


Con una tasa de respuesta justo por encima de la encuesta anterior, 1 500 instituciones contestaron, presentando datos sobre el número de transacciones procesadas en cada categoría de pago. Sus respuestas confirmaron el análisis anterior, mostrando que el número de cheques pagados en Estados Unidos está disminuyendo, en tanto que el de pagos electrónicos aumenta. Ya que esta encuesta midió transacciones, no podía contar el número de compras en efectivo. Identificar de manera formal el tamaño apropiado de la muestra requiere teoría estadística aplicada. A menudo las estadísticas inspiran temor entre los estudiantes. Sin embargo, cuando un investigador potencial aprende algunos trucos de la industria, usar la estadística puede convertirse en una segunda naturaleza. Muchos de estos trucos requieren aprender el lenguaje especializado de los profesionales de la estadística. En términos simples, si usted no comprende los elementos básicos del lenguaje, tendrá problemas en una conversación. Las estadísticas son el lenguaje del investigador. El presente capítulo revisa algo de la terminología básica del análisis estadístico y aplica principios estadísticos al proceso por el cual se determina el tamaño de una muestra.

Revisión de la terminología básica Las primeras seis secciones del capítulo resumen conceptos estadísticos clave necesarios para comprender la teoría subyacente a la derivación del tamaño de la muestra. Estas secciones tienen el propósito de que el lector revise los aspectos básicos de la teoría estadística. Hasta aquellos estudiantes que obtuvieron buenas calificaciones en sus clases de estadística elemental se beneficiarán de una revisión rápida de los conceptos básicos. Algunos lectores preferirán sólo hojear este material y adelantarse a la página 449, donde comienza la discusión de la determinación real del tamaño de la muestra. Otros necesitarán estudiar con cuidado las secciones para comprender la estadística.

Estadística descriptiva e inferencial El Statistical Abstract of the United States presenta en tabla tras tabla datos asociados con cifras de nacimientos, número de empleados en cada condado de Estados Unidos y otros datos que la persona promedio llama “estadísticas”. Es estadística descriptiva. Otro tipo de estadística, la inferencial, se utiliza para hacer suposiciones acerca de toda una población a partir de una muestra. Por ejemplo, cuando una empresa hace una prueba de mercado para un nuevo producto en Sacramento y Birmingham, quiere hacer una inferencia de estos mercados de prueba para predecir qué ocurrirá en Estados Unidos. Así, existen dos aplicaciones de la estadística: 1) para describir características de la población o muestra, y 2) para generalizar de una muestra a una población.

Muestra estadística y parámetros de la población El propósito primario de la estadística inferencial es emitir un juicio acerca de una población o la recolección total de todos los elementos acerca de los cuales el investigador busca información. La muestra es una subserie o una pequeña porción del número total de elementos de una población determinada. Los datos de una muestra siempre son inciertos, pero cuando provienen de todos los elementos de una población, la certidumbre es posible. La muestra estadística es un conjunto de medidas computarizadas de datos de la muestra. Los parámetros de la población son medidas características de una población específica. Las muestras estadísticas son empleadas para hacer inferencias (suposiciones) acerca de los parámetros de la población.2 Aquí, en la notación se representan los parámetros de la población con letras griegas minúsculas –por ejemplo, μ, u σ– y las muestras estadísticas con letras del alfabeto normal como X o S.

Capítulo 17. Determinación del tamaño de la muestra: revisión de la teoría estadística

437

Hacer útiles los datos Suponga que se ha realizado una encuesta telefónica para una asociación de ahorro y préstamos. Los datos han sido registrados en gran número de cuestionarios. Para hacer útiles los datos, la información debe ser organizada y resumida. Los métodos para este fin incluyen distribuciones de frecuencia, proporciones y medidas de tendencia y dispersión central. FIGURA 17.1

Frecuencia Cantidad

(Número de personas que tienen depósitos en cada rango)

Menos de $3 000

499

$3 000–$4 999

530

$5 000–$9 999

562

$10 000–$14 999

718

$15 000 o más

Distribución de frecuencia de los depósitos

811 3 120

Distribuciones de frecuencia Una de las formas más comunes para resumir una serie de datos es construir una tabla de frecuencias o de distribución de frecuencias. El proceso comienza por registrar el número de veces que ocurre el valor particular de una variable: es la frecuencia de ese valor. Continúe con el ejemplo de la encuesta telefónica para una asociación de ahorro y préstamos: la figura 17.1 representa una distribución de frecuencias de las respuestas dadas respecto de cuánto dinero habían depositado los clientes en la institución. Un método similar, que también es sencillo, es construir una distribución de frecuencia relativa o distribución de porcentajes. Para elaborar una distribución de frecuencias de porcentajes, divida la frecuencia de cada valor entre el número total de observaciones, y multiplique el resultado por 100. Con base en los datos de la figura 17.1, la figura 17.2 muestra la distribución de porcentajes de los depósitos: el porcentaje de personas que tienen depósitos dentro de cada rango de valores. La probabilidad es la frecuencia relativa a largo plazo con la que un evento ocurrirá. La estadística inferencial utiliza el concepto de distribución probabilística, que conceptualmente es la misma que una distribución de porcentajes, excepto que los datos son convertidos en probabilidades. La figura 17.3 muestra la distribución de probabilidades de los depósitos de ahorro y préstamos.

Proporciones Cuando una distribución de frecuencias representa una sola característica en términos de un porcentaje del total, define la proporción de ocurrencia. Una proporción, como la de profesores contratados de una universidad, indica el porcentaje de los elementos de la población que con éxito cumplen algún estándar relativo a cierta característica en particular. La proporción puede ser expresada como un porcentaje, una fracción o un valor decimal. FIGURA 17.2

Porcentaje Cantidad

(Porcentaje de personas que tienen depósitos en cada rango)

Menos de $3 000

16

$3 000 – $4 999

17

$5 000 – $9 999

18

$10 000 – $14 999

23

$15 000 o más

26 100

Distribución porcentual de los depósitos


438 FIGURA 17.3

Distribución de probabilidades de los depósitos

Cantidad

Probabilidad

Menos de $3 000

.16

$3 000–$4 999

.17

$5 000–$9 999

.18

$10 000–$14 999

.23 .26

$15 000 o más

1.00

Medidas de tendencia central En un día típico un gerente de ventas cuenta el número de llamadas de ventas que cada representante realiza. Quiere revisar los datos para determinar el centro o área media de la distribución de frecuencia. La tendencia central se mide de tres formas –la media, la mediana y la moda– cada una de las cuales tiene un significado diferente.

LA MEDIA Todos han estado expuestos al promedio conocido como la media, que es el promedio aritmético y una medida de tendencia central común. Para expresar esto en términos matemáticos se usa como símbolo común la letra griega mayúscula sigma (Σ). Un uso típico aparece así:

=

que es una forma matemática de escribir la suma

Debajo de Σ está el valor inicial de un índice, por lo común i, j o k, y arriba de ella está el valor final, en este caso n, el número de observaciones. La expresión matemática pide reemplazar i en la fórmula con los valores del 1 al 8 y totalizar el número de observaciones obtenidas. Sin cambiar la fórmula básica, los valores del índice final pueden ser reemplazados por otros valores para indicar diferentes puntos de partida y de detención. Suponga que un gerente de ventas supervisa a los ocho representantes de ventas listados en la figura 17.4. Para expresar la suma de las llamadas de los representantes en la notación Σ, sólo numere a los vendedores (éste número se convierte en el número índice) y asocie las variables con subíndice con sus números de llamadas:

Índice 1 2 3 4 5 6 7 8

= = = = = = = =

Representante de ventas

Variable

Mike Patty Billie Bob John Frank Chuck Samantha

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

Número de llamadas = = = = = = = =

4 3 2 5 3 3 1 5


439

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E El promedio bien elegido

Número de personas 1 1 2 1

Título Propietario Presidente Vicepresidentes Contralor

Salario $ 450 000 $ 150 000 $ 100 000 $57 000 • Media (promedio aritmético)

3 4 1

Directores Gerentes Supervisor

12

Trabajadores

$50 000 $37 000 $30 000

• Mediana (el que está al centro: 12 arriba y 12 abajo) $20 000 • Moda (ocurre con mayor frecuencia)

Imagine qué ocurriría con el ingreso promedio de su ciudad de origen si Ross Perot y Bill Gates se instalaran en ella. ¿Los políticos usan la estadística para mentir o miente la estadística? En ocasiones los políticos tratan de enfrentar a una clase de personas contra otra tratando de ser elegidos. Una afirmación política es que “los ricos no pagan impuestos”, o que “los ricos no pagan su parte justa de los impuestos”. Si tiene curiosidad acerca de esto, algunos datos están disponibles en www.taxfoundation.org. www.irs.gov/pub/irs-sol/o3ino5tr.xls. ¿Paga impuestos 1 por ciento de los ganadores de ingresos más importantes? ¿Paga impuestos 5 por ciento más alto de los que ganan un sueldo? Fuentes: Darrell Huff e Irving Geis, How to Lie with Statistics (Nueva York: W. W. Norton, 1954), p. 33; Jackson, Brooks y Kathleen H. Jamieson (2004),”Finding Fact in Political Debate”, American Behavioral Scientist, 48 (octubre 1), pp.233-247.

© MICHAEL NEWMAN/PHOTOEDIT

Cuando lee en un anuncio de un ejecutivo o propietario de una empresa que el sueldo promedio de las personas que trabajan en el establecimiento es de tanto, la cifra puede significar algo, o puede que no. Si el promedio es una mediana, puede averiguar algo significativo: la mitad de los empleados ganan más que eso; la otra mitad gana menos. Pero si es una media (y créame, puede ser el caso, si su naturaleza no está especificada), podrá no estar obteniendo nada más revelador que el promedio de un ingreso de 450 000 dólares –el del propietario– y los salarios de una cuadrilla de trabajadores con sueldos menores. “El sueldo anual promedio de 57 000 dólares” puede ocultar tanto los salarios de 20 000 dólares, como las utilidades del propietario tomadas en la forma de un salario desproporcionado. Observe con más detenimiento este escenario. La siguiente tabla muestra cuántas personas obtienen cuánto. Al jefe le gustaría expresar la situación como “sueldo promedio: 57 000 dólares”, mediante esa media engañosa. Sin embargo, la moda es más reveladora. La tasa de pago más común en este negocio es de 20 000 dólares al año. Como de costumbre, la mediana dice más acerca de la situación que cualquier otra cifra sola. La mitad de las personas gana más de 30 000 dólares y la otra mitad menos.

Entonces se escribe una fórmula Σ apropiada y se evalúa:

=

FIGURA 17.4


Número de llamadas de ventas 4 3 2 5 3 3 1 5 26

Mike Patty Billie Bob John Frank Chuck Samantha Total

Esta notación es el numerador en la fórmula para la media aritmética:

Media =

=

.

Número de llamadas de ventas diarias por representante de ventas


440 La suma

pide agregar todas las Xs cuyos subíndices estén entre 1 y n inclusive, donde n es igual al =

número de observaciones. La fórmula muestra que el número medio de llamadas de ventas en este ejemplo es 3.25. En general, los investigadores quieren conocer la media de la población μ (letra griega en minúsculas mu), que se calcula como sigue:

=

donde N = número de todas las observaciones en la población. Con frecuencia no se tienen los datos suficientes para calcular la media de la población μ, así que se calcula (léase “X barra”), con la siguiente fórmula: una media muestral,

=

donde n = número de observaciones hechas en la muestra. Ya sabe cómo calcular la media. Sin embargo, saber cómo distinguir entre los símbolos Σ, μ y X es útil para comprender las estadísticas. En este análisis introductorio de la suma del signo (Σ) se han usado notaciones muy detalladas que incluyen el subíndice para el valor inicial del índice (i) y el valor final del índice (n). No obstante, a partir de este punto las referencias a Σ omitirán en ocasiones el subíndice para el valor inicial del índice (i) y el valor final del índice (n).

LA MEDIANA La siguiente medida de tendencia central, la mediana, es el punto medio de la distribución, o el 50° percentil. En otras palabras, la mediana es el valor debajo del cual se ubica la mitad de los valores de la muestra. En el ejemplo del gerente de ventas, 3 es la mediana porque la mitad de las observaciones son mayores a 3 y la mitad son menores a 3.

LA MODA En el vestir, la moda se refiere a la novedad más popular. En estadística, la moda es la medida de tendencia central que identifica el valor que ocurre con mayor frecuencia. En el ejemplo de las llamadas de ventas, Patty, John y Frank hicieron tres llamadas cada uno. El valor 3 ocurre con mayor frecuencia, así que 3 es la moda. Ésta se determina al listar cada valor posible y notar el número de veces que cada valor ocurre.

Medidas de dispersión La media, mediana y moda resumen la tendencia central de las distribuciones de frecuencias. El análisis preciso de los datos también requiere conocer la tendencia de las observaciones para apartarse de la tendencia central. Así, otra forma de resumir los datos es calcular su dispersión, o hacer que las observaciones varíen de la media. Considere, por ejemplo, los patrones de ventas de doce meses de dos productos mostrados en la figura 17.5. Los dos tienen una media de volumen de ventas mensual de 200 unidades, pero la dispersión de observaciones para el producto B es mucho mayor que la del producto A. Hay varias medidas de dispersión.


441

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Los ingresos crecen? Depende de qué se mida un panorama menos color de rosa: de sólo 2.9 por ciento. El crecimiento entre los empleados asalariados era aún más fuerte. De igual modo, los mercadólogos se interesan en comprar poder. Durante los últimos años, los ingresos y los precios de los energéticos se han incrementado. No obstante, el poder de compra ha crecido más rápido que los precios de los energéticos, lo que ha llevado a un incremento en el poder adquisitivo y a buenas noticias para los minoristas estadounidenses. Así, si el enfoque se restringe sólo a los precios de los energéticos, o al solo ingreso, el panorama de la economía podría ser brumoso.

Cuando los mercadólogos investigan la demanda, a menudo están interesados en niveles de ingresos. Y si el ingreso de una población está en crecimiento, esperan que esa tendencia señale crecimiento potencial de la demanda. Así, los mercadólogos pueden haberse sentido complacidos al escuchar a John Snow, antiguo secretario del Tesoro de Estados Unidos, comentar sobre la fortaleza de la economía de su país. Snow citó datos mostrando que el ingreso había crecido 8.2 por ciento entre enero de 2001 y enero de 2006. Al evaluar estos números es importante considerar qué se mide. El crecimiento que Snow informaba era el ingreso per cápita después de impuestos. Dado que midió el ingreso de este modo, estaba observando los impuestos y las tasas de sueldos, que ciertamente afectarían la cantidad de fondos disponibles para los consumidores. Al usar el ingreso per cápita, se refería a las ganancias totales divididas por la población; en otras palabras, a la media estadística. Al medir el ingreso, los estadísticos observan la mediana. Los datos disponibles para cambios en el ingreso mediano pintan

© JOE TREE/ ALAMY

Fuentes: Con base en Greg Ip, “Snow Defends President’s Handling of Economy”, The Wall Street Journal, 20 de marzo de 2006, online.wsj. com; Chain Store Age (2006), “$468 Billion: Disposable Income Growth”, 82 (enero), p. 141.

FIGURA 17.5

Unidades del producto A

Unidades del producto B

Enero

196

150

Febrero

198

160

Marzo

199

176

Abril

200

181

Mayo

200

192

Junio

200

200

Julio

200

201

Agosto

201

202

Septiembre

201

213

Octubre

201

224

Noviembre

202

240

Diciembre

202

261

Promedio

200

200

Niveles de ventas para dos productos con idénticos promedios de ventas

FIGURA 17.6

4

5

Baja dispersión

3

Frecuencia

Frecuencia

5

4 3

2

2

1

1 150 160 170 180 190

200 210

Valor en la variable

Alta dispersión

150 160 170 180 190

200 210

Valor en la variable

Dispersión baja frente a dispersión alta


442 EL RANGO

La medida más simple de la dispersión es el rango. Es la distancia entre los valores más pequeño y más grande de una distribución de frecuencias. En la figura 17.5 el rango para el producto A está entre 196 y 202 unidades (6 unidades), en tanto que para el producto B está entre 150 y 261 unidades (111 unidades). El rango no toma en cuenta todas las observaciones; señala los valores extremos de la distribución. Tal como las personas pueden estar gordas o flacas, las distribuciones pueden ser gruesas o delgadas. Si bien no todas las observaciones serán precisamente como la media, en una distribución delgada estarán a corta distancia de la media. El producto A es un ejemplo; las observaciones están juntas y razonablemente cerca de la media. En una distribución gruesa, como la del producto B, estarán más distribuidas. La figura 17.6 ilustra este concepto de manera gráfica con dos distribuciones de frecuencias que tienen modas, medianas y medias idénticas, pero diferentes grados de dispersión. El rango entre cuartiles es aquel que incluye el 50 por ciento central de las observaciones; en otras palabras, el rango entre el cuartil inferior (el 25 por ciento más bajo) y el cuartil superior (el 25 por ciento más alto).

CALIFICACIONES DE DESVIACIÓN Un método para calcular qué tan apartada de la media está cualquier observación, es determinar las calificaciones de desviación individuales. Para calcular una desviación de la media, use la siguiente fórmula:

Para el valor de 150 unidades del producto B en el mes de enero, la calificación de desviación es –50; es decir, 150 – 200 = – 50. Si las calificaciones de desviación son grandes, habrá una distribución gruesa, porque la distribución aparece como una dispersión grande.

¿POR QUÉ USAR LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR? Los estadísticos han generado varios índices cuantitativos para reflejar la extensión de una distribución, o la variabilidad. La desviación estándar es quizá el índice más valioso de la extensión o dispersión. Los estudiantes a menudo tienen dificultades para entenderla. Aprender acerca de la desviación estándar será más fácil si primero observamos varias medidas de dispersión que pueden ser usadas. Cada una tiene ciertas limitaciones que la desviación estándar no tiene. Primero está la desviación promedio. La desviación promedio resulta de calcular la calificación de desviación de cada valor de observación (es decir, su diferencia de la media); esas calificaciones se suman y luego se dividen entre el tamaño de la muestra (n): Desviación promedio = Si bien la medida de la extensión parece interesante, nunca es usada. Con esta fórmula, las calificaciones de desviación positivas son canceladas por las calificaciones negativas dejando un valor de desviación promedio de cero sin importar lo ancha que sea la extensión. Por tanto, la desviación promedio es una medida de extensión inútil. Podría corregir la desventaja de la desviación promedio calculando los valores absolutos de la desviación. En otras palabras, ignore todos los signos positivos y negativos y sólo use el valor absoluto de cada desviación. La fórmula para la desviación absoluta media es

Desviación absoluta media = Si bien este procedimiento elimina el problema de siempre tener una calificación de cero para la medida de la desviación, algunos problemas matemáticos técnicos lo hacen menos valioso que otras medidas.


Varianza Otro medio para eliminar el problema de los signos causado por las desviaciones negativas que cancelan las positivas es cuadrar las calificaciones de desviación. La siguiente fórmula da la desviación cuadrada media:

Desviación cuadrada media =

Esta medida es útil para describir la variabilidad de la muestra. Sin embargo, ya que por lo común se desea hacer una inferencia acerca de la población de la muestra, en la mayoría de los problemas pragmáticos de investigación de mercados3 se usa el divisor n – 1 en lugar de n. Esta nueva medida de la extensión, llamada varianza, tiene la siguiente fórmula:

Varianza = La varianza es un muy buen índice de dispersión. La varianza S2 será igual a cero si y sólo si cada y toda observación de la distribución es la misma que la media. La varianza se hará más grande conforme las observaciones tiendan a diferir cada vez más entre sí y de la media.

Desviación estándar Si bien la varianza se usa con frecuencia en estadística, tiene una desventaja importante: refleja una unidad de medición que ha sido cuadrada. Por ejemplo, si las medidas de las ventas en un territorio se presentan en dólares, el número medio será reflejado en dólares, pero la varianza se fijará en dólares cuadrados. Debido a ello, los estadísticos a menudo toman la raíz cuadrada en la varianza. Usar la raíz cuadrada de la varianza para una distribución llamada desviación estándar, elimina el inconveniente de tener la medida de dispersión en unidades cuadradas, en lugar de las unidades de medición originales. La fórmula para la desviación estándar es:

La figura 17.7 ilustra que el cálculo de una desviación estándar requiere que el investigador primero calcule la media de la muestra. En el ejemplo de las llamadas de ocho representantes de ventas (figura 17.4) se calculó la media de la muestra como 3.25. La figura 17.7 ilustra cómo calcular la desviación estándar de estos datos. En este punto conviene repensar el propósito original de las medidas de dispersión. El objetivo es resumir los datos de la investigación por encuesta y otras formas de la investigación de mercados. Los índices de tendencia central, como la media, no ayudan a interpretar los datos. Además, se desea calcular una medida de variabilidad que dé un índice cuantitativo de la dispersión de la distribución. Hemos examinado diversas medidas de dispersión: la varianza y la desviación estándar. La fórmula dada es para la desviación estándar de la muestra, S. La fórmula para la desviación estándar de la población, σ, que conceptualmente es muy similar, no se ha presentado. Sin embargo, debe comprender que σ mide la dispersión de la población y S mide la dispersión de la muestra. Estos conceptos son cruciales para comprender la estadística. Recuerde, debe aprender el lenguaje de la estadística para usarla en un proyecto de investigación. Si no comprende el lenguaje en este punto, revise el análisis anterior.

443


444 FIGURA 17.7

Calculando una desviación estándar: número de llamadas de ventas diarias por representante de ventas

*La suma de esta columna no es usada en el cálculo de la desviación estándar.

La distribución normal Una de las distribuciones probabilísticas más común en estadística es la distribución normal, casi siempre representada por la curva normal. Esta distribución matemática y teórica describe la distribución esperada de medias de la muestra y muchas más ocurrencias al azar. La curva normal tiene forma de campana y casi todos sus valores (99 por ciento) están dentro de ±3 de las desviaciones estándar de su media. Un ejemplo de una curva normal, la distribución de calificaciones IQ (intelligence quotient), aparece en la figura 17.8. En este ejemplo, 1 desviación estándar para IQ es igual a 15. Es posible identificar la proporción de la curva al medir la distancia de una calificación (en este caso, la desviación estándar) de la media (100). FIGURA 17.8

Distribución normal: distribución de calificaciones de coeficiente intelectual (IQ)

2.14% 55

13.59% 70

34.13% 85

34.13% 100

13.59% 115

2.14% 130

145

IQ


445 FIGURA 17.9

Distribución normal estandarizada

Pr (Z )

.4 .3 .2 .1

-3

-2

-1

0 μ

1

3

2

Z

a

FIGURA 17.10 Tabla normal estandarizada: área debajo de la mitad de la curva normal

Z Desviaciones estándar la media (unidades)

Z Desviaciones estándar de la media (décimas de unidades) .0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

0.0

.000

.040

.080

.118

.155

.192

.226

.258

.288

.315

1.0

.341

.364

.385

.403

.419

.433

.445

.455

.464

.471

2.0

.477

.482

.486

.489

.492

.494

.495

.496

.497

.498

3.0

.499

.499

.499

.499

.499

.499

.499

.499

.499

.499

a Área bajo el segmento de la curva normal que se extiende (en una dirección) de la media al punto indicado por cada combinación de cada fila-columna. Por ejemplo, alrededor de 68 por ciento de los eventos de distribución normal puede esperarse que caigan dentro de la desviación estándar de 1.0 a cualquier lado de la media (0.341 X 2). Un intervalo de casi 2.0 de desviaciones estándar alrededor de la media incluirá 95 por ciento de todos los casos.

La distribución normal estandarizada es una curva normal específica que tiene varias características: 1. Es simétrica en cuanto a su media. 2. La media identifica el punto más alto de la curva normal (la moda) y la línea vertical alrededor de la cual la curva normal es simétrica. 3. La curva normal tiene un número infinito de casos (es una distribución continua) y el área bajo la curva tiene una densidad de probabilidad igual a 1.0. 4. La distribución normal estandarizada tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1. La figura 17.9 ilustra estas propiedades. La figura 17.10 es una versión resumida de la tabla normal estandarizada típica encontrada al final de la mayoría de los libros de estadística. Una tabla más compleja de áreas bajo la distribución normal estandarizada aparece en la tabla A.2 del apéndice. La distribución normal estandarizada es una probabilidad de distribución puramente teórica, pero es la más útil en estadística inferencial. Los estadísticos han dedicado mucho tiempo y esfuerzo para hacerla conveniente a los investigadores que buscan encontrar la probabilidad de cualquier porción del área bajo la distribución normal estandarizada. Todo lo que debe hacer es transformar, o convertir, los datos de otras distribuciones normales observadas a la curva normal estandarizada. En otras palabras, la distribución normal estandarizada es en extremo valiosa porque permite traducir, o transformar, cualquier variable normal X en el valor estandarizado Z. La figura 17.11 ilustra cómo una distribución delgada o una gruesa se convierte en la distribución normal estandarizada. Esta capacidad de transformar variables normales tiene muchas implicaciones pragmáticas para el investigador de mercados. La tabla normal es-

AL PUNTO El orden es la ley del cielo. -Alexander Pope


446 FIGURA 17.11

Los valores estandarizados se calculan a partir de distribuciones planas o de pico que resultan en una curva normal estandarizada

−1s

+1s

–3 –2 –1

−1s

0

1

2

3

Ya sea una distribución plana, o una distribución de pico, son convertidas en una distribución normal estándar a través de la estandarización

+1s

tandarizada en la parte final de la mayoría de los libros de estadística y de investigación de mercados permite evaluar sin dificultad la probabilidad de la ocurrencia de muchos eventos. Calcular el valor estandarizado, Z, de cualquier medición expresada en unidades originales, es sencillo. Reste la media del valor a transformar y divida por la desviación estándar (todo expresado en unidades originales). La fórmula para este procedimiento y su explicación siguen a continuación. En la fórmula note que en σ, la desviación estándar, es usada para el cálculo.4

Valor estandarizado =

Valor a transformar – Media Desviación estándar

donde μ = valor hipotético o esperado de la media Suponga que en el pasado un fabricante de juguetes ha experimentado ventas medias, μ, de 9 000 unidades y una desviación estándar σ de 500 unidades durante septiembre. El gerente de producción quiere saber si los mayoristas demandarán entre 7 500 y 9 625 unidades durante septiembre del año próximo. Dado que no se dispone de tablas que muestren la distribución para una media de 9 000 y una desviación estándar de 500, debe


447 FIGURA 17.12

Curva de distribución estandarizada

Pr (Z )

.4

.3

.2

.1

-3

-2

-1

0

1

2

μ

3

Z

transformar la distribución de la venta de juguetes, X, en la forma estandarizada mediante la fórmula simple. El cálculo siguiente muestra que la probabilidad (Pr )de obtener ventas en este rango es igual a .893:

Con la figura 17.10 (o la tabla A.2 del apéndice), encuentre que: Cuando Z = –3.00, el área bajo la curva (probabilidad) es igual a 0.499. Cuando Z = 1.25, el área bajo la curva (probabilidad) es igual a 0.394. Así, el área total bajo la curva es 0.499 + 0.394 = 0.893. (El área bajo la curva correspondiente a este cálculo es la parte sombreada de la figura 17.12.) Por tanto, el gerente de ventas sabe que hay una probabilidad de que las ventas estarán entre 7 500 y 9 625. En este punto es apropiado repetir que comprender la estadística requiere una comprensión del lenguaje de los estadísticos. Cada concepto discutido hasta ahora es relativamente sencillo, pero tener claridad en esta terminología es esencial para comprender lo que se analizará más adelante.

Distribución de la población, distribución de la muestra y distribución del muestreo Antes de perfilar la técnica de la inferencia estadística, deben definirse tres tipos de distribuciones adicionales: distribución de la población, distribución de la muestra y distribución del muestreo. Al realizar un proyecto de investigación o encuesta, el propósito del investigador no es describir la muestra de los participantes, sino hacer una inferencia acerca de la población. Como se definió antes, una población, o un universo, es toda la serie o colección de unidades potenciales para observación. La muestra es una subserie más pequeña de la población. La distribución de frecuencia de los elementos de la población se llama distribución de la población. La media y la desviación estándar de esta distribución son representadas por las letras griegas μ y σ. La distribución de frecuencia de una muestra es la distribución de la muestra. La media de la muestra se designa como X y la desviación estándar de la muestra se designa como S.


448

Los conceptos de distribución de la población y distribución de la muestra son relativamente sencillos. Sin embargo, ahora debe conocer otra distribución, que es la cruz para comprender la estadística: la distribución de muestreo de la media. La distribución del muestreo es una distribución probabilística teórica que en la práctica real nunca sería calculada. Por tanto, el lector práctico con orientación a los negocios tiene dificultad para comprender por qué la noción de la distribución del muestreo es importante. Los estadísticos, con su curiosidad matemática, se han preguntado: “¿Qué sucedería si se fuera a tomar un número grande de muestras (50 000), cada una con n elementos, de una población específica?” Al asumir que las muestras fueran seleccionadas de forma aleatoria, sus medias Xs podrían ser dispuestas en una distribución de frecuencia. Dado que diferentes personas o unidades de la muestra serían seleccionadas en muestras distintas, las medias no serían exactamente iguales. La forma de la distribución del muestreo es de considerable importancia para los estadísticos. Si el tamaño de la muestra es suficientemente grande y las muestras son seleccionadas al azar, se sabe, por el teorema del límite central, que la distribución del muestreo de la media será aproximadamente distribuida de manera normal. Una definición formal de la distribución del muestreo es como sigue: La distribución del muestreo es una distribución probabilística teórica que muestra la relación funcional entre los valores posibles de alguna característica resumida de n casos tomados al azar y la probabilidad (densidad) asociada a cada valor sobre todas las muestras posibles del tamaño n de una población en particular.5 La media de la distribución del muestreo es llamada el valor esperado de la estadística. El valor esperado de la media de la distribución del muestreo es igual a μ. La desviación estándar de una distribución de muestreo de es llamada error estándar de la media ( ) y es aproximadamente igual a:

Una revisión: para hacer una inferencia acerca de la población de una muestra, debe conocer tres distribuciones importantes: la de la población, la de la muestra y la del muestreo, las cuales tienen las siguientes características:

Media

Desviación estándar

Distribución de la población Distribución de la muestra Distribución del muestreo

Ahora posee mucha de la información que necesita para entender el concepto de la inferencia estadística. Con el fin de aclarar por qué la distribución del muestreo tiene la característica descrita, se trabaja sobre dos conceptos: el error estándar de la media y el teorema del límite central. Tal vez se pregunte por qué el error estándar de la media se define como / . La razón se basa en la noción de que la varianza o dispersión dentro de la distribución del muestreo de la media será menor si tiene un tamaño de muestra más grande para muestras independientes. Por intuición, es posible ver que una muestra más grande permite al investigador más confianza de que la media de la muestra está más cerca de la media de la población. En la práctica real, el error estándar de la media se estima mediante la desviación estándar de la muestra. Así, se estima con / La figura 17.13 muestra la relación entre la distribución de la población, la distribución de la muestra y tres distribuciones del muestreo para diversos tamaños de muestras. En la parte (a) la distribución de la población no es una distribución normal, mientras que en la parte (b) la distribución de la muestra se asemeja a la distribución de la población; sin embargo, puede haber algunas diferencias. En la parte (c) cada distribución del muestreo es repartida normalmente y tiene la misma media. Observe que conforme el tamaño de la muestra crece, la dispersión de las medias de la muestra alrededor de μ decrece. Así, con un tamaño de muestra más grande habrá una distribución del muestreo más delgada.


449 FIGURA 17.13

Tipos de distribución fundamentales

(a) La distribución de la población

μ = Media de la población σ = Desviación estándar de la población X = Valores de partidas de la población

Proporciona datos para

(b) Distribuciones de muestras posibles

Proporciona datos para

X

μ

X–1

–

X2

–

X – X = Media de una distribución de la muestra S = Desviación estándar de una distribución de la muestra X = Valores de partidas en una muestra X

X

Xn

Muestras del tamaño > n., e. g., 2.500 (c) La distribución del muestreo de las medias de la muestra

μx– = Media de la distribución del muestro de las medias Muestras del tamaño n., e. g., 500 Sx– = Desviación estándar de Muestras del tamaño < n., e. g., 100 la distribución del muestreo de las medias X– = Valores de todas las medias – de muestras posibles μx– X

Fuente: Adaptada de D. H. Sanders, A. F. Murphy y R. J. Eng, Statistics: A Fresh Approach (Nueva York: McGraw-Hill, 1980), p. 123.

Teorema del límite central Encontrar que las medias de muestras aleatorias de un tamaño suficientemente grande serán aproximadamente normales en forma y que la media de la distribución del muestreo se acercará a la media de la población es muy útil. En términos matemáticos, ésta es la afirmación del teorema del límite central, que establece que conforme el tamaño de la muestra n crece, la distribución de la media X, de una muestra al azar, tomada de prácticamente cualquier población, se acerca a una distribución normal (con una media μ y una desviación estándar de / .6 El teorema del límite central funciona sin importar la forma de la distribución original de la población (vea la figura 17.14). Un ejemplo sencillo demostrará el teorema del límite central. Suponga que un investigador del consumidor está interesado en la cantidad de dólares que los niños gastan en juguetes cada mes; además que la población consiste en niños de ocho años de cierta escuela. En este ejemplo, la población consiste en sólo seis individuos. (Es un ejemplo simple y tal vez irreal; no obstante, suponga que el tamaño de la población es de sólo seis elementos.) La figura 17.15 muestra la distribución de la población en gastos en juguetes. Alice, una niña un tanto limitada, sólo tiene un dólar al mes, en tanto que Freddy, el niño rico, tiene 6 dólares para gastar. El gasto promedio en juguetes cada mes es de 3.50 dólares, así que la media de la población, μ, es 3.5 (vea la figura 17.16).


450 FIGURA 17.14

Distribución de medias de muestras de varios tamaños y distribuciones de población

Población

Población

Población

Población

Valores de X

Valores de X

Valores de X

Valores de X

Distribución del – muestreo de X




n= 2

n= 2

n= 2

n= 2

Valores de X–

– Valores de X

– Valores de X

– Valores de X

Distribución del muestreo de X–




n= 5

n= 5

n= 5

n= 5

Valores de X–

Valores de X–

Valores de X–

Valores de X–





n = 30

n = 30

n = 30 n = 30

– Valores de X

Valores de X–

Valores de X–

Valores de X–

Fuente: Ernest Kurnow, Gerald J. Glasser y Frederick R. Oftman, Statistics for Business Decisions, (Homewood IL; Richard D. Irwin, 1959), pp. 182-183.

FIGURA 17.15

Distribución de la población: gastos hipotéticos en juguetes

Niño Alice

Gasto en juguetes $ 1.00

Becky

2.00

Noah

3.00

Tobin

4.00

George

5.00

Freddy

6.00


451 FIGURA 17.16

X

Cálculo de la media de la población

Ahora suponga que no conoce todo acerca de la población y quiere tomar una muestra del tamaño de dos, seleccionadas al azar de la población de seis individuos. ¿Cuántas muestras posibles hay? La respuesta es 15, como sigue: 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6

2,3 2,4 2,5 2,6

3,4 3,5 3,6

4,5 4,6

5,6

La figura 17.17 lista la media de la muestra para cada una de las 15 muestras posibles y la distribución de frecuencia de esas medias de muestra con sus probabilidades apropiadas. Estas medias de muestra incluyen una distribución de muestreo de la media y la distribución es aproximadamente normal. Si incrementa el tamaño de la muestra a tres, cuatro o más, la distribución de medias de la muestra se aproximaría más a una distribución normal. Si bien este ejemplo sencillo no es una prueba del teorema del límite central, deberá propiciar una mejor comprensión de la naturaleza de la distribución del muestreo de la media. Este conocimiento teórico acerca de las distribuciones sirve para resolver dos problemas prácticos de investigación de mercados: estimar parámetros y determinar el tamaño de la muestra.

Estimación de parámetros Un minorista por catálogo, como Horchow, depende del muestreo y de la estimación estadística para anticiparse a los pedidos de Navidad. La empresa espera que 28 días después de enviar un catálogo por correo haya recibido X por ciento de los pedidos que obtendrá. Con esta información la empresa pronostica, dentro de un rango de 5 por ciento, cuántas corbatas venderá en Navidad. Hacer una inferencia apropiada acerca de los parámetros de la población es muy práctico para una empresa que debe tener el inventario apropiado para una temporada de ventas corta. Suponga que usted es gerente de producto de Beatrice Foods y en fecha reciente realizó una prueba de sabor de alimentos para medir la intención de compra de la mezcla reformulada de Miss Lite Cocoa Mix. Los resultados de la investigación indican que cuando el producto fue colocado en 800 hogares y se hizo una segunda visita dos semanas después, 80 por ciento de quienes respondieron señalaron que lo comprarían: 76 por ciento de quienes no lo habían usado antes usaron cocoa baja en calorías y 84 por ciento que sí lo habían usado. ¿Cómo puede estar seguros de que no hubo errores estadísticos en este estimado? ¿Qué tanto puede confiar en estas cifras? Los estudiantes suelen preguntar si en realidad se usan las estadísticas en el mundo de los negocios. Las dos situaciones arriba descritas proporcionan ejemplos contemporáneos de la necesidad de la estimación estadística de los parámetros y el valor de las técnicas estadísticas como herramientas gerenciales.


452 FIGURA 17.17

Medias aritméticas de muestras y distribuciones de frecuencias de las medias de las muestras

Medias de las muestras Muestra

Muestra de la media

Probabilidad

Distribución de frecuencias Frecuencia

Probabilidad

Estimados de punto La meta al usar la estadística es hacer un estimado acerca de los parámetros de la población. Una media de población μ y la desviación estándar σ son constantes, pero en la mayoría de los casos de investigación de mercados, son desconocidas. Para calcular los valores de la población se requiere una muestra. Como se ha señalado, X y S son variables al azar que variarán de muestra en muestra con una distribución probabilística (la distribución del muestreo).


453

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Medición de la audiencia... con confianza 95 por ciento de confianza, que más mujeres que hombres planeaban ver, porque el verdadero valor para los hombres estaría dentro del rango de 58 a 64 por ciento y el verdadero valor para las mujeres estaría entre 66 y 72 por ciento. Sin embargo, no se puede decir de esta encuesta si más hombres o mujeres en realidad vieron los juegos. Para eso, los anunciantes tuvieron que esperar los datos resultantes, después del hecho, que emitieron los investigadores de medios.

Fuente: Con base en “Two Thirds of US Adults plan to Watch the Winter Olympics”, The Wall Street Journal, 10 de febrero, 2006, online. wsj.com; Liz Clarke,2006 Winter Olympic Games”, Washington Post, 21 de febrero de 2006, www Washingtonpost.com.

El ejemplo anterior de inferencia estadística era un tanto irreal porque la población sólo tenía seis individuos. Considere el ejemplo más realista de un empresario de raquetbol que quiere calcular el número promedio de días en que los jugadores participan en este deporte cada semana. Cuando la inferencia estadística es necesaria, la media de la población μ es un parámetro constante, pero desconocido. Para estimar el número promedio de días de juego, podría tomar una muestra de 300 jugadores de raquetbol de toda el área donde el empresario piensa construir instalaciones de un club. Si la media de la muestra X es igual a 2.6 días por semana, podría usar esta cifra como un estimado de punto. Este valor único de 2.6, sería el mejor estimado de la media de la población. Sin embargo, tendría mucha suerte si el estimado de la muestra fuera exactamente el mismo que el valor de la población. Una alternativa menos audaz sería calcular un intervalo de confianza.

Intervalos de confianza Si especifica un rango de números, o intervalo, dentro del cual debe estar la media de la población, tendrá más confianza de que su inferencia es correcta. Un estimado de intervalo de confianza se basa en el conocimiento de que μ = X ± un pequeño error de muestreo. Después de calcular un estimado de intervalo, se determina cuán probable es que la media de la población caerá dentro de este rango de valores estadísticos. En el proyecto del raquetbol, después de establecer un intervalo de confianza, el investigador sería capaz de hacer una declaración como: “Con 95 por ciento de confianza, creo que el número promedio de días en los que se juega por semana está entre 2.3 y 2.9.” Esta información sirve para estimar la demanda del mercado, porque el investigador tiene cierta confianza de que el intervalo contiene el valor de la media de población verdadera. El meollo del problema para un investigador es determinar cuánto error de muestreo aleatorio permitir. En otras palabras, ¿cuál debe ser el intervalo de confianza? ¿Cuánto deberá arriesgarse que μ será incluido en el rango? ¿Debe estar 80, 90 o 99 por ciento seguro? El nivel de confianza es un porcentaje o decimal que indica la probabilidad a largo plazo de que los resultados serán correctos. Por tradición, los investigadores han usado el intervalo de confianza de 95 por ciento. Si bien no hay nada mágico en el intervalo de confianza de 95 por ciento, es útil seleccionarlo en los ejemplos vistos. Como se mencionó, el cálculo de puntos da información acerca de la magnitud posible del error del muestreo aleatorio. El intervalo de confianza da el valor estimado del parámetro de la población, más o menos un estimado de error. La idea del intervalo de confianza se expresa como sigue: =

un pequeño error de muestreo

©KAI PFAFFENBACH/ REUTERS/LANDOV

Firmas de investigación de medios como Arbitron y Nielsen proporcionan datos sobre el tamaño de audiencias después de que los programas pasan al aire, pero, ¿los anunciantes pueden predecir las audiencias? Una forma de obtener un estimado es preguntar a las personas acerca de su comportamiento medio de intención. Por ejemplo, Harris Interactive usó una encuesta en línea para preguntar a las personas si tenían la intención de ver los Olímpicos de Invierno celebrados en Turín, Italia y, de ser así, qué eventos proyectaban ver. La encuesta de Harris obtuvo respuestas de 1 002 adultos. Los datos representaban porcentajes que planeaban ver cualquier evento de la cobertura por televisión de los Olímpicos y porcentajes de quienes planeaban ver eventos específicos. Los resultados fueron segmentados por edad, sexo y otros datos demográficos. Según los investigadores, el nivel de confianza fue de 95 por ciento de que el error de muestreo no era mayor que ±3 puntos porcentuales. La encuesta encontró que 61 por ciento de los hombres y 69 por ciento de las mujeres planeaban ver los Olímpicos de Invierno. Dado el intervalo de confianza, es posible decir con


454 AL PUNTO Una baja inexactitud en ocasiones salva una tonelada de explicaciones. -H.H. Munro (Naki)

Con mayor formalidad, si los investigadores seleccionan una muestra grande (más de 30 observaciones), el pequeño error de muestreo es dado por: un pequeño error de muestreo

c.l.

donde = valor de Z, o variable estandarizada normal, a un nivel de confianza especificado (c.l.)

La precisión del estimado es indicada por el valor de E, como sigue:

c.l.

. Es útil definir el rango del posible error,

Así, donde = media de la muestra = rango del error de muestreo o El intervalo de confianza ± E siempre se establece como la mitad del intervalo de confianza. El siguiente procedimiento paso a paso puede utilizarse para calcular intervalos de confianza: 1. Calcular de la muestra. 2. Si σ es desconocido, estimar la desviación estándar de la muestra al encontrar S, la desviación estándar de la muestra. 3. Estimar el error estándar de la media con la siguiente fórmula:

4. Estimar el valor de Z asociado con el nivel de confianza deseado. El nivel de confianza debe dividirse entre 2 para determinar qué porcentaje del área bajo la curva se incluye a cada lado de la media. 5. Calcular el intervalo de confianza. El siguiente ejemplo muestra cómo el cálculo de un intervalo de confianza sirve para preparar un perfil demográfico, una herramienta útil para la segmentación de mercados. Suponga que proyecta abrir una tienda de artículos deportivos para atender a las mujeres trabajadoras que practican golf. En una encuesta entre 100 mujeres de su área de mercado encuentra que la edad media es 37.5 años, con una desviación estándar (S) de 12.0 años. Aun cuando 37.5 años es el “valor esperado” y la mejor suposición para la verdadera edad media en la población (μ), la probabilidad es que la media no sea de 37.5 años exactamente. Por tanto, un intervalo de confianza alrededor de la media de la muestra calculada siguiendo los pasos antes descritos será útil: 1.

= 37.5 años

2.

= 12.0 años

3. 4. Suponga que quiere tener 95 por ciento de confianza, es decir, seguro de que 95 veces de 100 los estimados de su muestra incluirán el parámetro de la población. Incluir 95 por ciento del área requiere que 47.5 por ciento (la mitad de 95 por ciento) de la distribución a cada lado sea incluida. De la tabla Z (tabla A.2 del apéndice), encontrará que 0.475 corresponde al valor Z 1.96.


5. Sustituya los valores para

y

en la fórmula del intervalo de confianza:

Entonces puede esperar que μ esté contenida en el rango de 35.148 a 39.852 años. Intervalos construidos de esta manera contendrán el verdadero valor de μ 95 por ciento de las veces. El paso 3 puede ser eliminado al anotar S y n directamente en la fórmula del intervalo de confianza:

Recuerde que representa el error estándar de la media, . Su uso se basa en el teorema del límite central. Si quisiera incrementar la probabilidad de que la media de la población estará dentro del intervalo de confianza, podría usar el intervalo de confianza de 99 por ciento con un valor Z de 2.57.Tal vez quiera calcular el intervalo de confianza de 99 por ciento para el ejemplo precedente; puede esperar que μ estará en el rango entre 34.416 y 40.584 años. Ahora hemos examinado los conceptos básicos de la estadística inferencial. Debería comprender que estadísticas de muestra como las medias de la muestra, s, pueden proporcionar buenos estimados de parámetros de la población como μ. También debe comprender que hay cierta probabilidad de estar en error cuando estima un parámetro de la población de estadísticas de muestras. En otras palabras, habrá un error de muestreo aleatorio, que es la diferencia entre los resultados de la encuesta y los resultados de encuestar a toda la población. Si tiene una comprensión firme de estos términos e ideas básicas, que son la esencia de la estadística, los conceptos estadísticos restantes serán relativamente simples para usted.Varias ramificaciones de las ideas simples presentadas hasta ahora le permitirán tomar mejores decisiones acerca de las poblaciones basadas en encuestas o experimentos. ± Tamaño de la muestra

Error aleatorio y tamaño de la muestra Cuando se pide evaluar un proyecto de investigación de mercados, la mayoría de las personas, hasta las que tienen poca capacitación en investigación de mercados, empiezan por preguntar “¿qué tan grande era la muestra?” Por intuición se sabe que cuanto más grande sea la muestra, más precisa será la investigación. Ésta es una verdad estadística; el error en el muestreo aleatorio varía con muestras de diferentes tamaños. En términos estadísticos, incrementar el tamaño de la muestra reduce la amplitud del intervalo de confianza a un nivel de confianza determinado. Cuando la desviación estándar de la población es desconocida, el intervalo de confianza se calcula con la siguiente fórmula: Intervalo de confianza =

±

Observe que la ecuación para el factor de error más o menos en el intervalo de confianza incluye n, el tamaño de la muestra:

Si n se incrementa, E se reduce. La figura 17.18 ilustra que el intervalo de confianza (o magnitud del error) decrece conforme el tamaño de la muestra n, aumenta. Ya se ha señalado que no es necesario levantar un censo de todos los elementos de la población para realizar un estudio preciso. Las leyes de la probabilidad dan a los investigadores suficiente confianza en relación con la precisión de los datos recolectados de una muestra. El conocimiento de las características de la distribución del muestreo ayuda a los investigadores a hacer cálculos razonablemente precisos. Los estudiantes familiarizados con la ley de los rendimientos decrecientes en economía comprenderán con facilidad el concepto de que incrementos en el tamaño de la muestra reducen el error del

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Los compradores de Target y Wal-Mart en verdad son diferentes

© JACK SMITH/ BLOOMBERG NEWS/ LANDOV

Scarborough Research realiza investigación constante sobre el consumidor que combina una entrevista telefónica sobre el comportamiento de los medios con una encuesta por correo acerca de los hábitos de compras y estilo de vida y un diario por televisión para datos detallados sobre como ver televisión. Scarborough reconoce la importancia del tamaño de la muestra para minimizar errores. Su muestra incluye más de 200 000 adultos para poder hacer estimados de la población de Estados Unidos. Un ejemplo es una comparación reciente entre consumidores que compran exclusivamente, ya sea en Target o en WalMart. Cuando se pidió a los participantes identificar las tiendas en que las compraron en los tres meses anteriores, la

mayor parte (40 por ciento) nombró a ambas. Sin embargo, 31 por ciento compró en Wal-Mart, no en Target, y 12 por ciento compraba en Target, pero no en Wal-Mart. Scarborough comparó el comportamiento del consumidor de los últimos dos grupos. Los compradores de Target que despreciaban a Wal-Mart era más probable que compraran en tiendas de más alto nivel, incluidos Macy’s y Nordstrom. También era más probable que el comprador promedio visitara muchas tiendas distintas. Los clientes de Wal-Mart que se mantenían alejados de Target comprarían con mayor probabilidad en operadores de descuento como Dollar General y Kmart y era más probable que algunos tuvieran al menos 50 años de edad. Quienes sólo compraban en Target tendían a ser más jóvenes y era más probable que tuvieran un ingreso más alto en el hogar. Dada una población adulta estadounidense de aproximadamente 220 millones, ¿considera que el tamaño de la muestra fue adecuado para hacer estas comparaciones? Fuente: Con base en Scarborough Research, “In the Battle For Discount Shoppers, Target and Wal-Mart Find Brand Loyalty In Different Customer Groups”, boletín de prensa, 19 de septiembre de 2005, wwwscarborough.com; Scarborough, ”About Scarborough: Methodology” www.scarborough.com, consultado el 16 de marzo de 2006; U.S. Census Bureau, Statistical Abstract of the United States 2006, tabla 11. p.13.

muestreo a una tasa decreciente. Por ejemplo, duplicar una muestra de 1,000 reducirá el error del muestreo aleatorio por un punto porcentual, pero duplicar la muestra de 2,000 a 4,000 reducirá el error de muestreo aleatorio por sólo otro medio punto porcentual. Más técnicamente, el error de muestro aleatorio es inversamente proporcional a la raíz cuadrada n. (La figura 17.18 presenta una aproximación de la relación entre el tamaño de la muestra y el error.) Así, el problema principal se convierte en determinar el tamaño óptimo de la muestra.

Factores para determinar el tamaño de la muestra para preguntas que incluyen medias Se requieren tres factores para especificar el tamaño de la muestra: 1) la varianza o heterogeneidad de la población; 2) la magnitud del error permisible; 3) el intervalo de confianza. Suponga que un investigador quiere averiguar si los niños de nueve años son más altos que los de cuatro. Por intuición sabe que aun con un tamaño de muestra muy pequeño, la información correcta se obtendrá. Esto se basa en el hecho de que la determinación del tamaño de la muestra depende de la pregunta a investigar y la variabilidad dentro de la misma. FIGURA 17.18

Grande Fuente: De Foundations of Behavioral Research, 3ª ed., por Kerlinger. © 1986. Reimpreso con autorización de Wadsworth, una división de Thomson Learning: www.thomsonrights.com. Fax 800 730 2215.

o Z • S/ n


Relación entre el tamaño de la muestra y el error

Pequeño Pequeño

Grande


457 FIGURA 17.19

Variable

Desviación estándar Magnitud del error Nivel de confianza

Símbolo

S E

Fuente de información típica

Estudio piloto o regla de dedo Criterio gerencial o cálculo Criterio gerencial

La varianza, o heterogeneidad de la población es la primera pieza de información necesaria. En términos estadísticos, esto se refiere a la desviación estándar de la población. Sólo se requiere una pequeña muestra si la población es homogénea. Por ejemplo, predecir la edad promedio de estudiantes universitarios requiere una muestra más pequeña que predecir la edad promedio de personas que visitan el zoológico la tarde de un domingo determinado. Conforme la heterogeneidad se incrementa, también debe hacerlo el tamaño de la muestra. Así, para probar la efectividad de un medicamento para el acné, la muestra debe ser lo bastante grande para cubrir el rango de tipos de piel. La magnitud del error, o el intervalo de confianza, es la segunda pieza de información necesaria. Definida en términos estadísticos como E, la magnitud del error indica qué tan preciso debe ser el estimado, así como cierto nivel de exactitud. Desde una perspectiva gerencial, la importancia de la decisión, en términos de rentabilidad, influirá las especificaciones del investigador acerca del rango del error. Por ejemplo, si los resultados favorables de una muestra de un mercado favorable derivaran en la construcción de una nueva planta y resultados desfavorables dictan no mercadear el producto, el rango de error permisible tal vez sea pequeño; el costo de un error sería demasiado grande para dejar mucho espacio para un error de muestreo aleatorio. En otros casos, el cálculo no necesita ser en extremo preciso. Permitir un error de ±1 000 dólares en el ingreso total familiar en lugar de E = ±50 puede ser aceptable en la mayoría de los estudios de segmentación de mercados. El tercer factor de preocupación es el intervalo de confianza. En los ejemplos dados aquí, por lo común se usará el nivel de confianza de 95 por ciento. Sin embargo, ésta es una decisión arbitraria con base en lo convencional; no hay nada sagrado acerca de la posibilidad del nivel de 0.05 (es decir, la probabilidad de que 0.05 del parámetro de la población real sea estimado de manera incorrecta). La figura 17.19 resume la información requerida para determinar el tamaño de la muestra.

Estimar el tamaño de la muestra para cuestiones que involucran medias Una vez que los conceptos precedentes son comprendidos, determinar el tamaño real para una muestra aleatoria simple es bastante sencillo. El investigador debe seguir tres pasos: 1. Estimar la desviación estándar de la población. 2. Hacer un juicio acerca de la magnitud del error permisible. 3. Determinar un intervalo de confianza. El único problema es calcular la desviación estándar de la población. Estudios similares realizados en el pasado darán la base para juzgar la desviación estándar. En la práctica, los investigadores que carecen de información anterior realizan un estudio piloto para estimar los parámetros de la población y trazar así el tamaño apropiado de otra muestra más grande. Este procedimiento es llamado muestreo secuencial, porque los investigadores dan un vistazo inicial a los resultados del estudio piloto antes de decidir una muestra más grande para proporcionar información más precisa. Una regla del pulgar para estimar el valor de la desviación estándar es esperar estar a una sexta parte del rango. Si los investigadores que realizan un estudio sobre las compras por televisión esperaban que el

Información estadística necesaria para determinar el tamaño de la muestra para preguntas que incluyen medias


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precio pagado fuera de 100 a 700 dólares, un estimado de regla del pulgar para la desviación estándar sería de 100 dólares. Por el momento, asuma que la desviación estándar ha sido estimada en algún trabajo preliminar. Si la preocupación es calcular la media de una población en particular, la fórmula para el tamaño de la muestra es

donde Z = valor estándar que corresponde al nivel de confianza S = desviación estándar de la muestra o estimado de la desviación estándar de la población E = error de magnitud permisible, más o menos el factor de error (el rango es la mitad del intervalo de confianza total)7 Suponga que un investigador de encuesta que estudia los gastos anuales en lápices labiales quiere tener un nivel de confianza de 95 por ciento (Z = 1.96) y un rango de error (E) de menos de 2 dólares. Si el estimado de la desviación estándar es de 29 dólares, el tamaño de la muestra se calcula como sigue:

Si un rango de error (E) de 4 dólares es aceptable, el tamaño de la muestra puede ser reducido:

Así, duplicar el rango de error permisible reduce el tamaño de la muestra a cerca de una cuarta parte de su tamaño original. Puesto de manera inversa, en un sentido general, duplicar el tamaño de la muestra reducirá el error por sólo una cuarta parte aproximadamente.

Influencia del tamaño de la población en el tamaño de la muestra ACNielsen Company estudia niveles de audiencia por televisión. A lo largo de los años ha estado plagada de dudas acerca de que cómo es posible calificar 98 millones de hogares con televisión o más a partir de una muestra tan pequeña (aproximadamente 5 000 hogares). La respuesta a esa pregunta en la mayoría de los casos es que el tamaño de la población no tiene un efecto importante en el tamaño de la muestra. Como se ha indicado, la varianza de la población tiene el mayor efecto en el tamaño de la muestra. Sin embargo, un factor de corrección finito puede ser necesario para ajustar el tamaño de una muestra que sea más de 5 por ciento de una población finita. Si la muestra es grande en relación con la población, los procedimientos anteriores pueden sobreestimar el tamaño de la muestra y el investigador puede necesitar ajustar el tamaño de la muestra. El factor de corrección finito es en donde N = al tamaño de la población y n = el tamaño de la muestra.

Factores para determinar el tamaño de la muestra para proporciones A los investigadores les preocupa la determinación del tamaño de la muestra para problemas que incluyen estimar proporciones o porcentajes de la población. Cuando el caso involucra la estimación de una proporción, el investigador requiere cierto conocimiento de la lógica para determinar un intervalo de confianza alrededor


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Encuesta de Slone determina que la mayoría usa medicamentos Los 3 667 sujetos incluían 625 niños. Los investigadores compararon datos demográficos de la población de sujetos con datos de la Oficina del Censo sobre la población de Estados Unidos. Para la mayoría de las características, la población de la encuesta era igual a la de la población estadounidense. Los intervalos de confianza de 95 por ciento para los datos de adultos iban de ±0.2 por ciento para estimados de 1 por ciento a ±0.7 por ciento para estimados del 20 por ciento. Para la más pequeña población de niños, los intervalos de confianza eran aproximadamente del doble. El estudio encontró que 82 por ciento de los adultos estadounidenses toman al menos un medicamento en el curso de una semana, con 30 por ciento tomando al menos cinco. Los medicamentos de mayor uso entre los adultos eran para aliviar el dolor y 42 por ciento de los adultos toma vitaminas. Los que alivian el dolor también son los medicamentos más comunes entre el 56 por ciento de los niños que tomaban medicamentos en determinada semana. Fuente: Con base en “Patterns of Medication Use in the United States, 2004: the Slone Survey”, Medical Benefits, 22 (7/30/2005), 1-2; y Slone Epidemiology Center, Boston University, “Patterns of Medication Use in the United States: A Report from the Slone Survey”, 2004, bajado de www.bu.edu/slone/, consultado el 22 de marzo de 2006.

© WORBOOK STOCK/ GETTY IMAGES

Las empresas que venden medicamentos, vitaminas o remedios herbales pueden obtener datos de ventas detallados. Sin embargo, las cifras de ventas no dicen qué hacen los consumidores con esos productos. ¿Ese frasco con cápsulas de Tylenol es compartido entre los habitantes de un hogar grande con personas que sufren una variedad de padecimientos? ¿Una persona con un molesto dolor de cabeza las ingiere en su totalidad? ¿O el frasco permanece en una repisa durante meses “por si acaso”? Para investigar el uso real de los medicamentos, el Epidemioly Center de Slone de la Universidad de Boston contactó a consumidores por teléfono y les preguntó acerca de sus medicamentos. La encuesta Slone identificó a los sujetos a través de marcación digital al azar. Luego el entrevistador usó un número aleatorio generado por computadora para seleccionar a un miembro del hogar para que respondiera. Si el individuo estaba entre los 14 y 17 años de edad, el entrevistador obtenía autorización de un adulto. Si la persona era todavía más joven o de otra forma no era capaz de contestar las preguntas, el entrevistador hablaba con alguien que tuviera conocimiento de los medicamentos de esa persona. El entrevistador preguntó a cada sujeto si había juntado los envases o frascos con los medicamentos que tomó en los siete días anteriores. Para ayudar a los participantes a pensar en cada medicamento, el investigador leía una lista de motivos comunes para usar un medicamento y una lista de nombres comerciales. El entrevistador recopilaba una lista de los medicamentos que el participante usaba y los motivos para usar cada uno.

de una estimación de la proporción de una muestra (p) de la proporción de la población ( ). Para que se construya un intervalo de confianza alrededor de la proporción de la muestra (p), debe calcularse un estimado del error estándar de la proporción ( ) y debe especificarse un nivel de confianza. La precisión del cálculo es indicada por el valor Así, la proporción del estimado más o menos de la proporción es Intervalo de confianza = Si el investigador selecciona una probabilidad de 95 por ciento para el intervalo de confianza 1.96 (vea la tabla A.2 del apéndice). La fórmula para Sp es

será igual a

o donde Sp = estimado del error estándar de la proporción p = proporción de éxitos q = 1 – p, o proporción de fracasos Suponga que 20 por ciento de una muestra de 1 200 observadores de televisión recuerdan ver un anuncio. La proporción de éxitos (p) es 0.2 y la proporción de fracasos (q) es 0.8. Estime el intervalo de confianza de 95 por ciento como sigue: Intervalo de confianza


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Así, se estima que la proporción de la población que ve un anuncio está incluida en el intervalo entre 0.178 y 0.222, grosso modo entre 18 y 22 por ciento con un intervalo de confianza de 95 por ciento. Para determinar el tamaño de la muestra para una proporción, el investigador debe hacer un juicio acerca del intervalo de confianza y la tolerancia máxima para el error de muestreo aleatorio. Más aún, el tamaño de la proporción influye en el error del muestreo aleatorio, así que debe hacerse un estimado de la proporción esperada de éxitos con base en la intuición o información previa. La fórmula es: c.l.

donde = número de partidas en la muestra c.l.

= cuadrado del intervalo de confianza en unidades del error estándar = proporción estimada de éxitos = 1 – p, o proporción estimada de fracasos = cuadrado de la tolerancia máxima para el error entre la proporción verdadera y la proporción de la muestra, o al cuadrado

Suponga que un investigador cree que una muestra aleatoria simple mostrará que 60 por ciento de la población (p) reconoce el nombre de un distribuidor de automóviles. El investigador quiere estimar con 95 por ciento de confianza que la tolerancia para el error del muestreo no es mayor que 3.5 puntos porcentuales (E). Al sustituir estos valores en la fórmula da

Calcular el tamaño de la muestra para proporciones simples En la práctica se han construido varias tablas para determinar el tamaño de la muestra. La figura 17.20 ilustra una tabla del tamaño de la muestra para problemas que incluyen sus proporciones (p). Los principios teóricos subyacentes en el cálculo de tamaños de las proporciones de la muestra son similares para los conceptos analizados en este capítulo. Suponga que desea tomar muestras en dos ciudades grandes, Nueva Orleáns y Miami. Busca no más de 2 puntos porcentuales de error y estará satisfecho con un nivel de confianza de 95 por ciento (vea la figura 17.20). Si asume que todo lo demás permanece sin cambio, entonces en el mercado de Nueva Orleáns, donde 15 por ciento de los consumidores favorecen el producto y 85 por ciento prefieren las marcas de los competidores, necesita una muestra de 1 222 para obtener resultados con sólo 2 puntos porcentuales de error. En el mercado de Miami, sin embargo, donde 30 por ciento de los consumidores favorecen la marca y 70 por ciento prefiere otras marcas (un mercado menos heterogéneo), necesita un tamaño de muestra de 2 009 para obtener la misma confiabilidad de la muestra. La figura 17.21 presenta una tabla de error en el muestreo, típica de las que acompañan las propuestas o los informes de investigación. La mayoría de los estudios estimará más de un parámetro. Así, en una encuesta de 100 personas en la que 50 por ciento está de acuerdo con una declaración y 10 por ciento con otra, se espera que el error del muestreo sea de 10 y 5 puntos porcentuales, respectivamente.


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FIGURA 17.20 Tablas selectas para determinar el tamaño de la muestra cuando la característica de interés

es una proporción

Tamaño de la muestra para un nivel de confianza de 95 por ciento cuando se asume que el parámetro de la población sea de más de 70 por ciento, o menos de 30 por ciento Confiabilidad Tamaño de la población

±1 punto %

±2 puntos %

±3 puntos %

±5 puntos %

Tamaño de la muestra para un intervalo de confianza de 95 por ciento cuando se asume que el parámetro de la población sea de más de 85 por ciento, o menos de 15 por ciento Confiabilidad Tamaño de la población

±1 punto %

±2 puntos %

±3 puntos %

±5 puntos %

a En estos casos se requiere más de 50 por ciento de la población en la muestra. Ya que la aproximación normal de la distribución hipergeométrica es inadecuada en tales circunstancias, no se presenta un valor de la muestra. Fuente: Nan Lin, Foundation of Social Research (Nueva York: McGraw-Hill, 1976), p. 447. Derechos registrados © 1976 por Nan Lin. Usadas con autorización.


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Determinar el tamaño de la muestra a partir del criterio Así como las unidades de la muestra se seleccionan para adecuarse a la conveniencia o criterio del investigador, el tamaño de la muestra también se determina con base en criterios gerenciales. Usar un tamaño de la muestra similar a las utilizadas en estudios anteriores proporciona al investigador no experimentado una comparación con los criterios de otros investigadores.

FIGURA 17.21

Error de muestreo aleatorio permisible (más o menos puntos porcentuales) a un nivel de confianza de 95 por ciento

Tamaño de la muestra Respuesta

2,500

1,500

1,000

500

250

100

50

Fuente: Nan Lin, Foundation of Social Research (Nueva York: McGraw-Hill, 1976).

Otro factor de criterio que afecta la determinación del tamaño de la muestra es la selección de la partida, pregunta o característica apropiada a usar para los cálculos del tamaño de la muestra.Varias características distintas afectan la mayoría de los estudios y el grado de precisión deseado puede variar para estas partidas. El investigador debe ejercer algún criterio para determinar qué partida será usada. A menudo la partida que producirá la muestra más grande será utilizada para determinar el tamaño definitivo de la misma. Sin embargo, el costo de la recolección de datos se convierte en una consideración importante y debe ejercerse un criterio relativo a la importancia de tal información. Otra consideración surge de la necesidad de la mayoría de los investigadores de analizar varios subgrupos dentro de la muestra. Por ejemplo, suponga que un analista quiere observar las diferencias en las actitudes de los minoristas por región geográfica. El analista querrá asegurarse de muestrear un número adecuado de minoristas en las regiones de Nueva Inglaterra, Atlántico Medio y Atlántico Sur para garantizar que las comparaciones de los subgrupos sean confiables. Existe una regla de criterio del pulgar para seleccionar el tamaño mínimo de la muestra del subgrupo: cada subgrupo a analizar por separado debe tener un mínimo de 100 unidades en cada categoría de los principales desgloses. Con este procedimiento, el tamaño total de la muestra se calcula al totalizar los tamaños de la muestra necesarios para estos subgrupos.

Determinar el tamaño de la muestra para muestras estratificadas y de otras probabilidades El muestreo estratificado incluye tomar muestras de probabilidad separadas dentro de los subgrupos para hacer la muestra más eficiente. Con una muestra estratificada se espera que sus varianzas difieran por estratos. Esto hace más compleja la determinación del tamaño de la muestra. La complejidad creciente también caracteriza la determinación del tamaño de la misma para el muestreo por racimos o de cluster y otros métodos de muestreo probabilístico. Las fórmulas están más allá del alcance de esta obra. El lector que se interesa en estas técnicas de muestreo avanzado debe investigar libros sobre el tema.


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Un recordatorio acerca de la estadística Aprender los términos y símbolos definidos en este capítulo le proporcionará los elementos básicos del lenguaje de estadísticos e investigadores. Conforme aprenda más acerca del uso pragmático de la estadística en la investigación de mercados, no olvide estos conceptos. Las reglas son importantes para aprender un idioma extranjero y cuando las reglas se olvidan, darse a comprender es muy difícil. Lo mismo es válido para quien olvida lo básico del “idioma extranjero” de la estadística.

Resumen 1. Aplicar la estadística descriptiva y la inferencial. La determinación del tamaño de la muestra requiere el conocimiento de la estadística, la cual es el lenguaje del investigador y en este capítulo se introduce a su vocabulario. La estadística descriptiva da las características de una población o muestra. Así, calcular una media y una desviación estándar para “describir” o perfilar una muestra es un enfoque estadístico descriptivo comúnmente aplicado. La estadística inferencial investiga muestras para formular conclusiones acerca de poblaciones enteras. Si se calcula una media y luego es comparada con un estándar preconcebido, se está aplicando estadística inferencial. 2. Interpretar distribuciones de frecuencia, proporciones y medidas de tendencia central y dispersión.

La distribución de frecuencia muestra qué tan a menudo ocurre cada respuesta o clasificación. Un simple recuento ilustra una frecuencia de distribución. Una proporción indica el porcentaje de miembros del grupo que tienen una característica particular. Por lo común se usan tres medidas de tendencia central: la media o promedio aritmético; la mediana o valor de enmedio, y la moda, o valor observado con mayor frecuencia. Estos tres valores pueden diferir y debe tenerse cuidado de entender las distorsiones que surjan de usar la medida de tendencia central equivocada. Las medidas de dispersión describen además una distribución. El rango es la diferencia entre los valores más grandes y pequeños observados. Las medidas de dispersión más útiles son la varianza (la suma de la desviación de cada observación de la media, dividida entre el número de observaciones menos uno) y la desviación estándar, que es la raíz cuadrada de la varianza.

3. Distinguir entre población, muestra y distribuciones de muestreo.

Las técnicas de inferencia estadística se basan en la relación entre la distribución de la población, la distribución de la muestra y la distribución del muestreo. La primera es una distribución de frecuencia de los elementos de una población. La segunda es una distribución de frecuencia de una muestra. La tercera es una distribución probabilística teórica de las medias de una muestra para todas las muestras posibles de cierto tamaño tomadas de una población determinada. La media de distribución de un muestreo es el valor esperado de la media, que es igual a la media de la población. La desviación estándar de la distribución del muestreo es el error común de la media, aproximadamente igual a la desviación estándar de la población, dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.

4. Explicar el teorema del límite central. El teorema del límite central establece que conforme el tamaño de la muestra crece, la distribución de las medias de la muestra de tamaño n, seleccionado al azar, se acerca a una distribución normal. Este conocimiento teórico sirve para estimar parámetros y determinar el tamaño de la muestra. 5. Resumir el uso de estimados de intervalo de confianza.

Calcular una media de la población con un solo valor da un estimado de punto. El estimado del intervalo de confianza es un rango de números dentro del cual el investigador tiene confianza de dónde caerá la media de la población. El nivel de confianza es un porcentaje que indica la probabilidad a largo plazo de que el estimado de intervalo de confianza será correcto. Numerosos problemas de investigación incluyen el cálculo de proporciones. Pueden usarse técnicas estadísticas para determinar un intervalo de confianza alrededor de una proporción de muestra.

6. Analizar problemas importantes al especificar el tamaño de la muestra.

La determinación estadística del tamaño de la muestra requiere el conocimiento de 1) la varianza de la población, 2) la magnitud del error permisible y 3) el intervalo de confianza.Varias fórmulas están disponibles para determinar el tamaño de la muestra. Más aún, varias tablas de uso fácil han sido compiladas para ayudar a los investigadores a calcular el tamaño de la muestra. El motivo principal por el que un tamaño de muestra grande es deseable es que el tamaño de la muestra se relaciona con el error de muestreo aleatorio. Una muestra más pequeña hace más probable un error más grande en los estudios. El cálculo del tamaño de la muestra para una proporción de muestra no es difícil. Sin embargo, la mayoría de los investigadores usa tablas que indican tamaños de muestra predeterminados.


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Términos y conceptos clave Muestra estadística Parámetros de la población Distribución de frecuencia Distribución de porcentaje Probabilidad Proporción Media Mediana

Moda Varianza Desviación estándar Distribución normal Distribución normal estandarizada Distribución de la población Distribución de la muestra Distribución de muestreo

Error estándar de la media Teorema del límite central Estimado de puntos Estimado del intervalo de confianza Nivel de confianza

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. 2.

3. 4. 5. 6.

7.

8.

¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial? Suponga que los límites de velocidad en trece países en millas por hora son los siguientes: País Millas por hora en carretera Italia 87 Francia 81 Hungría 75 Bélgica 75 Portugal 75 Gran Bretaña 70 España 62 Dinamarca 62 Holanda 62 Grecia 62 Japón 62 Noruega 56 Turquía 56 ¿Cuál es la media, la mediana y la moda para estos datos? Siéntase en libertad de usar su computadora (software estadístico u hojas de cálculo) para obtener la respuesta. Prepare una distribución de frecuencia para los datos en la pregunta 2. ¿Por qué la desviación estándar es más que la desviación promedio usada típicamente? Calcule la desviación estándar para los datos de la pregunta 2. Tome tres distribuciones que tengan el mismo valor de la media, pero diferentes valores de la desviación estándar. Trace tres distribuciones que tengan el mismo valor de la desviación estándar, pero diferentes valores de la media. Un fabricante de reproductores MP3 encuestó a cien minoristas en cada una de las regiones de venta de la empresa. Un analista observó que en la región del Atlántico Sur el precio promedio al menudeo era de $165 (media) y la desviación estándar de $30. Sin embargo, en la región del Atlántico Medio el precio medio era de $170, con una desviación estándar de $15. ¿Qué muestran estas estadísticas acerca de las dos regiones de ventas? ¿Qué es la distribución del muestreo? ¿En qué difiere de la distribución de la muestra?

9.9. ¿Qué ocurriría a la distribución de muestreo de la media si incrementa el tamaño de la muestra de 5 a 25? 10. Suponga que un restaurante de comida rápida quiere estimar el volumen de ventas promedio para un nuevo artículo en el menú. El restaurante ha analizado las ventas del artículo en un expendio similar y observó los siguientes resultados: X = 500 (ventas diarias medias) S = 100 (desviación estándar de la muestra) n = 25 (tamaño de la muestra) El gerente del restaurante quiere saber en qué rango debería caer la media de ventas diarias 95 por ciento del tiempo. Realice este cálculo. 11. En el ejemplo de la página 452 sobre la investigación de lápices labiales donde E = $2 y S = $29, ¿qué tamaño de muestra requiere si desea un nivel de confianza de 99 por ciento? 12. Suponga que planea muestrear a los propietarios de gatos para determinar el número promedio de latas de alimento para gatos que compran mensualmente. Los siguientes estándares han sido establecidos: un nivel de confianza de 99 por ciento y un error de menos de cinco unidades. La investigación anterior ha indicado que la desviación estándar debe ser de 6 unidades. ¿Cuál es el tamaño requerido de la muestra? 13. En una encuesta a 500 personas 60 por ciento respondió positivamente a una pregunta de actitud. Calcule un intervalo de confianza de 95 por ciento para obtener un estimado de intervalo para una proporción. 14. ¿Qué es una curva normal estandarizada? 15. Un investigador espera que la proporción de la población de los fanáticos de los Cachorros de Chicago sea de 80 por ciento. El investigador quiere tener un error de menos de 5 por ciento y que tenga 95 por ciento de confianza de un estimado que se haga de una encuesta por correo. ¿Qué tamaño de la muestra se requiere? 16. ÉTICA Con la fórmula del capítulo un investigador determina que para 95 por ciento del nivel de confianza, se necesita una muestra de 2 500 para satisfacer los requerimientos de un cliente. El investigador en realidad usa una muestra de 1 200; sin embargo, el cliente ha especificado


un presupuesto límite para la encuesta. ¿Cuáles son las consideraciones éticas en esta situación? 17. RED vaya a www.dartmouth.edu/-chance/ para visitar el curso Chance, que es un programa innovador para enseñar de forma creativa materiales de introducción acerca de probabilidad y estadística. El curso Chance ha sido diseñado para fortalecer los conocimientos cuantitativos. Pueden reproducirse numerosos videos en línea. 18. RED vaya a www.researchinfo.com. Haga clic en “Marketing Research Calculators”, ¿Cuál de las calculadoras puede ser usada para ayudar a determinar el tamaño de muestra requerido? ¿Qué tamaño de muestra es necesario para hacer una inferencia acerca de la población de Estados Unidos ±5 por ciento? ¿Qué tan grande debe ser

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una muestra para hacer una inferencia de la población de Noruega ±5 por ciento? Recuerde, las estadísticas de la población pueden ser encontradas en el CIA World Factbook en línea. Comente. 19. RED Un generador de números al azar y otra información estadística puede ser encontrado en www.random.org Revise algunas monedas virtuales. Efectúe veinte con una moneda Aurelian. Realice veinte lanzamientos con una moneda Constantius. Efectúe tablas de frecuencia para cada resultado. ¿Qué conclusión podría formular? ¿Cambiaría el resultado si lanzara las monedas 200 o 2 000 veces?

Actividades de investigación 1. RED Vaya a www.surveytro.com, haga clic en pricing. Prepare un informe breve que describa cómo son cargados los precios a alguien que desea usar este servicio para patrocinar una encuesta. ¿Qué ocurre conforme se incrementa el tamaño de la muestra? ¿Por qué? 2. RED Use un servicio de biblioteca en línea para encontrar estudios de investigación básicos que reportan una “tasa de

respuesta” o número de participantes comparados con la cifra de contactos. Tal vez quiera consultar publicaciones como el Journal of Marketing, Journal of Business Research, el Journal of Personal Selling and Sales Management. Encuentre al menos 25 de esos estudios. ¿Cuál es la tasa de respuesta promedio en todos los estudios? ¿Parece haber tendencias o factores asociados con tasas de respuesta más bajas? Prepare un breve reporte sobre lo que encuentre.

Caso 17.1 Pointsec Mobile Technologies Cuando representantes de ventas, supervisores de la construcción, gerentes y otros empleados están fuera del centro de trabajo, muchos de ellos llevan dispositivos móviles como computadoras portátiles y PDA, que a menudo contienen valiosos datos privados relacionados con su trabajo. Pointsec proporciona sistemas de seguridad para proteger esos datos. Para resaltar la vulnerabilidad de los dispositivos móviles, Pointsec decidió compartir su información acerca del número de esos dispositivos olvidados en taxis.8 El método de investigación incluyó realizar una encuesta entre taxistas. Personal de la empresa de relaciones públicas de Pointsec llamó a las principales compañías de taxis en nueve ciudades de Australia, Dinamarca, Finlandia, Francia, Alemania, Noruega, Suecia, Gran Bretaña y Estados Unidos. Cada una de las empresas participantes puso a los entrevistadores en contacto con alrededor de cien conductores, a quienes se les preguntó cuántos dispositivos de cada tipo –teléfonos celulares, PDA, computadoras, etcétera- fueron olvidados en sus taxis en los últimos seis meses. De estas cifras obtuvieron una tasa de artículos abandonados. Multiplicando por el tamaño de la flotilla de taxis de cada ciudad, los investigadores obtuvieron cifras por ciudad: 3.42 teléfonos celulares por taxi generaron 85 619 celulares olvidados en Chicago, por ejemplo. En Londres, los investigadores concluyeron que 63 135 teléfonos celulares fueron olvidados en los taxis, un sorprendente incremento de 71 por ciento comparado con cuatro años antes.

Preguntas 1. Comente por qué el método de muestreo y el tamaño de la muestra hacen estos resultados cuestionables, aun cuando las cifras fueron reportadas como precisas. 2. El método de encuesta por muestra en el caso pudo haber sido suficiente como una forma de llamar la atención a la cuestión de seguridad de los datos. Sin embargo, si la empresa estuviera usando datos de dispositivos móviles extraviados para anticipar la demanda de un producto, la precisión podría ser más significativa. Imagine que se le ha pedido recolectar datos de dispositivos móviles abandonados en taxis y quiere ser capaz de reportar los resultados con un nivel de confianza de 95 por ciento. ¿Cómo puede mejorar el diseño de la muestra y seleccionar un tamaño de la muestra apropiado?


466 Caso 17.2 Coastal Star Sales Corporation (A) Consulta los datos de este caso en www.thomsonedu. com/marketing/zikmund o pídelos a tu instructor. Coastal Star Sales Corporation es un mayorista de la costa occidental que comercializa productos de recreación de varios fabricantes. Tiene una fuerza de ventas de ochenta personas que vende a mayoristas en un área de seis estados que está dividida en dos regiones de ventas. La figura del caso 17.2-1 presenta los nombres de una muestra de once vendedores, alguna información descriptiva acerca de cada persona y el desempeño en las ventas para cada uno de los últimos dos años.

Preguntas 1. Calcule una media y una desviación estándar para cada variable. 2. Establezca un intervalo de confianza de 95 por ciento alrededor de la media para cada variable. 3. Calcule la mediana, la moda y el rango para cada variable. 4. Organice los datos para las ventas actuales en una distribución de frecuencia con tres clases: a) menos de $500 000, b) de $500 001 a $999 999 y c) más de $1 000 000. 5. Organice los datos para los años de experiencia en ventas en una distribución de frecuencia con dos clases: a) menos de cinco años y b) cinco o más años. 6. Convierta las distribuciones de frecuencia de la pregunta 5 a distribuciones de porcentaje.

Figura 17.2-1 Datos de representante de ventas: Coastal Star Sales Corporation Ventas Región


Edad

Años de experiencia

Año anterior

Año en curso

E R

L T A D O

S

P A

CAPÍTULO 18

S R E

E J A IZ D

U

N

TRABAJO DE CAMPO


Describir el papel y requerimientos del puesto de los trabajadores de campo. Resumir las habilidades a cubrir al capacitar a entrevistadores inexpertos. Enumerar los principios de una buena entrevista. Describir las actividades que involucra la administración de los trabajadores de campo. Analizar cómo los supervisores deben minimizar errores en el campo.

La Oficina del Censo de Estados Unidos trata de contar a cada persona que vive en ese país, pero para hacerlo no puede depender sólo de encuestas enviadas por correo a domicilios conocidos.1 Además de los cuestionarios por correo, la agencia envía legiones de encuestadores, a los que llama enumeradores, para asegurarse de que todas las residencias han sido identificadas y hacer un seguimiento de los hogares que no han dado respuesta por correo. Entre los muchos problemas que complican la tarea está el hecho de que constantemente se están construyendo viviendas. Los nuevos conjuntos habitacionales incluyen nuevas calles y domicilios desarrollados desde el último censo. En el pasado, cuando los enumeradores descubrían calles y unidades habitacionales que no existían en sus registros, tomaban un lápiz y trazaban un mapa. Ya en las oficinas de la agencia, el personal de la División de Geografía examinaba estos dibujos, los volvía a trazar y transfería los datos del mapa a su base de datos TIGER, siglas de Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing. Cuando TIGER fue introducido para el censo de 1990, el sistema significó un enorme avance como fuente de amplios datos geográficos, incluyendo calles, ríos y vías de ferrocarril. Sin embargo, mantener actualizada la base de datos es difícil. Para hacer frente a este desafío, para el censo de 2010 la Oficina del Censo ha desarrollado y probado tecnología nueva –computadoras de mano equipadas con dispositivos de posicionamiento global (GPS). Bajo el plan que está a prueba, los enumeradores llevan las computadoras de mano que contienen mapas electrónicos para ayudarlos a localizar domicilios. Si encuentran nuevos domicilios que no están en la base de datos, los enumeradores anotan las nuevas ubicaciones al recorrer la calle caminando o en automóvil y registran las coordenadas GPS en el trayecto. Estos datos deben ser más precisos que los anteriores dibujos a mano. Además del sistema de mapas, las computadoras de mano de los encuestadores contienen el cuestionario del censo. Los enumeradores irán a los hogares que no respondieron al censo por correo y en cada casa harán las preguntas respectivas y registrarán las respuestas directamente en sus computadoras. Las respuestas serán enviadas electrónicamente para su tabulación a la sede de la Oficina del Censo en Maryland. Entrevistadores como los enumeradores de la Oficina del Censo son una piedra angular en el negocio de la investigación de mercados. Este capítulo analiza la naturaleza de su trabajo y las prácticas que los gerentes pueden usar para maximizar la efectividad de los entrevistadores.

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Semblanza del capítulo: dispositivos electrónicos para encuestadores del censo


468

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Hacer entrevistas para Horizon Research Services


Junto con las grandes empresas de investigación nacionales e internacionales de renombre como Yankelovich, Nielsen y Gallup, muchas otras compañías más pequeñas ofrecen entrevistas y otros servicios a clientes en su ciudad o región. Un ejemplo es Horizon Research Services, ubicada en Columbia, Missouri. Fundada por Kathleen Anger, una psicóloga con un profundo sentido de curiosidad, Horizon ha servido a organizaciones locales, incluso a los bancos y hospitales de Columbia. La empresa conduce focus groups, encuestas por teléfono y otros proyectos de investigación. Horizon usa empleados de tiempo parcial para operar su docena de estaciones de trabajo por computadora cuando un cliente requiere una encuesta telefónica. Una de esos entrevistadores es Jennifer Hill, quien tiene un empleo de tiempo completo como investigadora de la Universidad de Missouri-Columbia. Cuando Horizon la necesita para hacer

llamadas, trabaja un turno de seis a nueve por las noches. Según Hill, uno de los desafíos más significativos del trabajo del entrevistador es impedir que el participante cuelgue. En los primeros segundos de la llamada, debe convencer a la persona que la llamada es con propósitos de investigación y no para venderle algo. Después, retener a los participantes depende de cuánto se les refuerce la idea de que “están haciendo un buen servicio, porque es para investigación”. Los entrevistadores telefónicos de Horizon también reclutan personas para participar en focus groups. Por lo común, la empresa necesita cuatro entrevistadores que dediquen alrededor de tres horas, sólo para conformar un focus group de interés de doce personas. El motivo es que encontrar individuos dispuestos que reúnan las especificaciones del proyecto requiere hasta 600 llamadas telefónicas. Fuente: Con base en Kevin Coleman, “Research Firm Reflects Consumer Trends”, Columbia (Missouri) Daily Tribune, 21 de mayo de 2005, descargado en www. columbiatribune.com y el sitio de red de Horizon Research Services, www. horizonresearch.com, consultado el 27 de marzo de 2006.

Naturaleza del trabajo de campo Un entrevistador personal que administra un cuestionario de puerta en puerta, un entrevistador por teléfono que llama desde una ubicación central, un observador que cuenta peatones en un centro comercial y todos los que tienen que ver con la recolección de datos y la supervisión de ese proceso son un trabajador de campo. Las actividades que realizan varían de manera significativa. La supervisión para la recolección de datos de una encuesta por correo difiere tanto de un estudio de observación, como el proceso de fabricación de cereales difiere de la elaboración de botas para esquiar. No obstante, así como el control de calidad es básico para cada operación de producción, los mismos problemas básicos surgen en los diversos tipos de trabajo de campo. Para facilitar la presentación, este capítulo se enfoca en el proceso de entrevista realizado por entrevistadores personales. Sin embargo, muchos de los problemas aplican para todos los trabajadores de campo, sin importar cuál sea su labor específica.

¿Quién realiza el trabajo de campo? El trabajo de recolección de datos pocas veces es realizado por la persona que diseña la investigación. Sin embargo, la etapa de recolección de datos es crucial, porque el proyecto de investigación de mercados no es mejor que los datos recolectados en el campo. Así, el administrador de la investigación de mercados debe seleccionar personas capaces y confiar en ellos para reunir los datos. Una ironía de la investigación de mercados es que individuos con alta educación y capacitación diseñan la investigación, pero cuando se realizan las encuestas típicas, las personas que recolectan los datos por lo común tienen poca capacitación o experiencia. Al saber que la investigación no es mejor que los datos recolectados en el campo, los coordinadores de la investigación deben concentrarse en seleccionar a los trabajadores de campo con todo cuidado. Gran parte del trabajo de campo lo realizan proveedores de investigación que se especializan en la recolección de datos. Cuando una segunda parte es subcontratada, la tarea de diseñador del estudio en la casa matriz no es sólo la de contratar un proveedor de investigación, sino la de construir controles de supervisión sobre el servicio de campo. En algunos casos se usa una tercera firma. Por ejemplo, una empresa puede contactar una firma de investigación de mercados que a su vez subcontrata el trabajo de campo a un servicio de entrevistas de campo.

Diversos servicios de entrevistas de campo y agencias de investigación de mercados de servicio completo realizan por una cuota todas las formas de encuestas personales, incluso entrevistas telefónicas desde una ubicación central, intercepciones en centros comerciales y otras formas de trabajo de campo. Por lo común, estas agencias contratan supervisores de campo que controlan y capacitan a los entrevistadores, editan los

Capítulo 18. Trabajo de campo

469

cuestionarios completados en el campo y teléfono o vuelven a contactar a los participantes para confirmar que las entrevistas se realizaron. Si el administrador de la investigación contrata a un entrevistador interno o selecciona un servicio de entrevistas en el campo, idealmente los trabajadores de campo deben satisfacer ciertos requisitos. Aun cuando los requerimientos del puesto para diferentes tipos de encuestas varían, por norma los entrevistadores deben gozar de buena salud, ser extrovertidos y de presentación agradable, bien arreglados y vestidos. A las personas que les gusta hablar con desconocidos casi siempre son los mejores entrevistadores. Una parte esencial de la entrevista es establecer una buena relación con el participante. Una personalidad abierta ayuda a los entrevistadores a garantizar la cooperación completa de los participantes. Los prejuicios del entrevistado pueden presentarse si el vestido o apariencia física del trabajador de campo es poco atractiva o descuidada. Una excepción a esto sería la investigación etnográfica, en la cual el entrevistador debe vestirse de acuerdo con el grupo que se estudia. De este modo, si los jeans y una camiseta rotos la indumentaria du jour, entonces el entrevistador debe vestirse así. Los encuestadores en general reciben tarifas por hora o por entrevista. A menudo son empleados de medio tiempo con una variedad de antecedentes: amas de casa, estudiantes graduados, profesores y otros. Algunos proyectos de investigación requieren conocimientos o habilidades especiales, como familiaridad con el tema del que preguntan. En una encuesta que indaga si la educación en la salud mejora la posibilidad de que las personas que han sufrido un infarto dejarán de fumar, los investigadores emplearon enfermeras capacitadas para administrar cuestionarios que incluían el historial médico de cada paciente.2 Realizar un expediente médico preciso es una habilidad que requiere más capacitación que la mayoría de los entrevistadores quizá tengan.

Capacitación interna para entrevistadores inexpertos Después de que el personal es reclutado y seleccionado debe ser capacitado.3 Suponga que una mujer que acaba de enviar a su hijo menor al primer grado, es contratada por una empresa de entrevistas para investigación de mercados ha decidido convertirse en una entrevistadora profesional. La capacitación que recibirá después de ser contratada puede variar de virtualmente ninguna a un programa extenso de tres días si es seleccionada por una de las principales agencias de investigación de mercados. Casi siempre estas personas participarán en una sesión de capacitación sobre el proyecto en particular. El objetivo de la capacitación es asegurar que el instrumento de recolección de datos se administre de manera uniforme por todos los trabajadores de campo. La meta de estas sesiones es asegurar que cada participante sea dotado de información común. Si los datos se obtienen de manera uniforme por todos los que participan, la capacitación habrá tenido éxito. Es probable que la mayoría de los programas de capacitación extensos abarque los siguientes temas: • Cómo establecer contacto inicial con el participante y asegurar la entrevista. • Cómo hacer las preguntas de la entrevista. • Cómo insistir. • Cómo registrar las respuestas. • Cómo terminar la entrevista. Por lo común, los reclutas registran las respuestas en un cuestionario de práctica durante una entrevista de capacitación simulada.

Establecer contacto inicial y asegurar la entrevista ENTREVISTAS PERSONALES Los entrevistadores son capacitados para hacer los comentarios de apertura apropiados para convencer al participante de que su cooperación es importante, como en este ejemplo: Buenas tardes, mi nombre es ____________ y trabajo con (insertar nombre de la empresa), una compañía internacional de investigación de mercados. Estamos realizando una encuesta relativa a ___________. Me gustaría obtener algunas de sus ideas.Tomará (insertar tiempo estimado preciso) minutos.

AL PUNTO El conocimiento del mundo sólo será adquirido en el mundo y no en el guardarropa. –Lord Chesterfield


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ENTREVISTAS TELEFÓNICAS Para el contacto inicial en una entrevista telefónica, la introducción podría ser algo como esto: Buenas noches, mi nombre es ___________. No trato de venderlenada. Le llamo de (insertar el nombre de la empresa) de Mason, Ohio. Estamos averiguando sus opiniones sobre algunas cuestiones importantes y sólo nos tomará (inserte el estimado de tiempo preciso) minutos de su tiempo.


Proporcionar el nombre del entrevistador personaliza la llamada. Los entrevistadores personales pueden llevar consigo una carta de presentación o una tarjeta de identificación para indicar que el estudio es un proyecto de investigación de buena fe y no una visita de ventas. El nombre de la agencia de investigación se usa para implicar que el visitador es digno de confianza. Al participante debe indicársele un aproximado de la cantidad de tiempo que le tomará responder la entrevista. Si a alguien se le dice que sólo se requerirán tres minutos y el interrogatorio se alarga a cinco o más, el participante tratará de cortar antes de concluir la entrevista. Proporcionar un estimado correcto del tiempo no sólo ayuda a ganar la cooperación, sino que también es lo éticamente correcto.

Los trabajadores de campo necesitan capacitación, tanto en lo básico como en prácticas requeridas, al igual que en buenos principios de entrevista.

ENCUESTAS POR INTERNET Un enfoque similar se usa para una encuesta por internet. El participante potencial puede recibir un correo electrónico solicitando asistencia, como en el siguiente ejemplo: Nos estamos comunicando con usted por su interés en (insertar aquí el tema de la encuesta). Nos gustaría invitarlo a participar en una encuesta para saber su opinión sobre cuestiones relacionadas con (tema de la encuesta insertado aquí). A cambio de su participación le otorgaremos (incentivo). Para empezar, haga clic en www.clickhere.com.

GANAR PARTICIPACIÓN El Manual del instructor del Survey Research Center de la Universidad de Michigan recomienda evitar preguntas que piden permiso del entrevistado, como “¿Puedo pasar?” y “¿Le importaría contestar algunas preguntas?” Algunas personas se negarán a participar u objetarán ser entrevistadas. Los entrevistadores deben ser instruidos para manejar objeciones. Por ejemplo, si el participante dice, “Estoy demasiado ocupado ahora”, el entrevistador podría tener instrucciones para responder: “¿Estará aquí a las cuatro de la tarde? Me gustaría programar una hora con usted.” En otros casos las empresas cliente no querrán ofender a ningún individuo. En este caso, el entrevistador tendrá instrucciones para sólo decir: “Gracias por su tiempo.” La técnica de cumplimiento del pie en la puerta y la técnica de cumplimiento de puerta en la cara son útiles para asegurar entrevistas. La teoría del pie en la puerta intenta explicar cumplimiento con una tarea grande o difícil sobre la base de un cumplimiento anterior de los participantes con una solicitud inicial más pequeña. Un experimento ha mostrado que el cumplimiento con una entrevista telefónica menor (es decir, una solicitud pequeña a la que pocas personas se niegan) llevará a una aceptación mayor con una segunda solicitud para llenar un largo cuestionario por correo. Un entrevistador que usa la técnica de la puerta en la cara empieza por hacer una solicitud inicial tan grande, que casi todos reaccionarán de forma negativa (es decir, le cierran la puerta en la cara). Cuando esto ocurre, el entrevistador puede pedir un favor más pequeño, como pedir al participante que responda a una encuesta “corta”. Sin embargo, esta técnica presenta un problema ético si el sujeto es engañado. Así, la solicitud inicial también debe ser legítima.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Interrogar e insistir en un tablero electrónico de avisos

“Podría hacer ahora lo mismo para Dell: ¿Cuáles son sus percepciones de la empresa? ¿Qué adjetivos usaría para describir la imagen de la empresa? ¿Por qué? ¿Cómo describiría la publicidad de Dell?” Una pregunta tan compleja como esa sería difícil de responder en una entrevista por teléfono. Pero en el contexto de un tablero de

avisos un participante podría atender un aspecto de la reputación de Dell, en tanto que otro piensa en una característica diferente y entonces el moderador insiste en más reacción a cada línea de pensamiento conforme las respuestas aparecen en el tablero de avisos. Dado que el moderador no puede ver o escuchar a los participantes, la selección de las palabras es de vital importancia. El moderador debe alentar la participación y aclara los mensajes que son más difíciles de interpretar sin pistas de lenguaje corporal y los tonos vocales. De manera ocasional, alguien hace comentarios inapropiados y los tableros de avisos permiten que esta situación sea manejada con mensajes privados. Esos mensajes no sólo deben indicar el tipo de información que es necesaria por parte del encuestado, sino también mencionar que su intervención continua es valiosa. Fuente: Con base en Adam Blunt, ”Bulletin Boards –a Tool For B2B Qualitative Research”, NOP World, 30 de junio 2005, originalmente colocado en www.nopworld. com, consultado en www.gfkamerica.com; y “Frequently Asked Questions: Participation in Surveys”, HarrisPollOnline www. harrispollonline.com, consultados el 28 de marzo de 2006.

Formulación de las preguntas El propósito de una entrevista es, por supuesto, registrar las respuestas de un participante. La capacitación en el arte de hacer preguntas es en extremo benéfica porque el prejuicio del investigador puede ser una fuente de error considerable en la investigación por encuesta. Hay cinco reglas importantes para hacer preguntas: 1. Haga las preguntas exactamente como fueron redactadas en el cuestionario. 2. Lea cada pregunta con todo cuidado y claridad. 3. Haga las preguntas en el orden especificado. 4. Haga cada pregunta especificada en el cuestionario. 5. Repita las preguntas que no sean comprendidas o sean mal interpretadas.4 En general los encuestadores están capacitados para conocer estas reglas, pero al trabajar en el campo muchos no siguen esos procedimientos con exactitud. Entrevistadores inexpertos pueden no comprender la importancia de una estricta sujeción a las instrucciones. Hasta los investigadores profesionales toman rutas cortas cuando la tarea se vuelve monótona. Los entrevistadores pueden recortar preguntas o cambiar el planteamiento inconscientemente cuando dependen de su memoria para la pregunta, más que leerla tal como fue redactada. Hasta el cambio más ligero en la redacción inyecta un sesgo a un estudio. Al leer la pregunta, hay que señalarle al entrevistador que debe concentrarse en evitar variaciones ligeras en el tono de voz en palabras o frases particulares. Si los participantes no comprenden, por lo común pedirán una aclaración. El procedimiento recomendado es el de repetir la pregunta. Si la persona no comprende una palabra como HDTV (televisión de alta definición) en la pregunta “¿Considera que la HDTV debería ser la entrega estándar de las cadenas de televisión?” el investigador debe responder con el nombre completo de las siglas. Si el participante aún no comprende, el entrevistador puede decir: ”Sólo lo que eso signifique para usted”. Sin embargo, a menudo los entrevistadores aportan definiciones propias e improvisan aclaraciones que pueden incluir palabras no libres de sesgos. Un motivo por el que los entrevistadores hacen esto es que los supervisores de campo tienden a

© ERITAG/ ZEFA/ CORBIS

La investigación en línea a menudo incluye cuestionarios autoadministrados con poco papel para el entrevistador. Una excepción es utilizar tableros electrónicos de avisos en los que el entrevistador coloca comentarios y los participantes incorporan sus respuestas para que todos las lean. En general, la firma de investigación examina e invita a una muestra de participantes por correo electrónico y quienes aceptan reciben una contraseña con acceso al tablero de avisos durante varios días. La pequeña discusión de grupo resultante se da en línea, más que en una sala de juntas. Por lo común, el entrevistador o moderador trabaja desde una guía de discusión que plantea las preguntas a cubrir cada día. La guía puede indicar cuándo desplegar cada pregunta se colocará para dar a los participantes tiempo para visitar el tablero y contestar. Ya que el formato en línea da tiempo para leer y reflexionar, las interrogantes pueden ser complejas. Por ejemplo, la siguiente pregunta alienta a los participantes a ponderar varias dimensiones de la reputación de una empresa:


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Insistir en la búsqueda de un significado más profundo en Olson Zaltman Associates

© GARY EDWARDS/ ZEFA CORBIS

En Olson Zaltman Associates entrevistadores muy capacitados buscan los pensamientos subyacentes a actitudes hacia marcas o categorías de productos. El método de investigación de la empresa, llamado ZMET (iniciales de Zaltman Metaphor Elicitation Technique), pide a cada participante que asista a una entrevista cara a cara, llevando consigo una serie de ocho a diez fotografías relacionadas con sus pensamientos y sentimientos acerca del tema de la entrevista. El entrevistador usa las fotos como pistas no verbales de las asociaciones que la persona hace con el producto o marca. Una entrevista típica dura dos horas. El reto es hacer preguntas que revelen qué hay detrás de la selección de las fotografías sin en realidad sugerir las propias ideas del investigador. Este empieza por pedir al participante que describa el tema relacionado a pensamientos y sentimientos que cada fotografía ilustra.Insiste para descubrir un significado más profundo que sus declaraciones iniciales. Este proceso requiere habilidad basada en capacitación en campos como la psicoterapia y la

sociología. Por último, el participante trabaja con un asociado para crear un collage computarizado que ilustra sus pensamientos y sentimientos acerca del tema. Los investigadores luego usan software para identificar patrones de respuesta que sugieren “metáforas” para el producto, un tema general que describe las actitudes de los participantes. En un estudio de aromatizantes de ambiente las personas quieren evitar en sus casas olores que alejen a los visitantes (un deseo subyacente de conexión con otros); también quieren un aromatizante para parecer naturales más que ocultar algo (un deseo subyacente de evocar a la naturaleza). Con base en estas ideas, el cliente desarrolló el aromatizante Breeze. En otro proyecto, Motorola contrató a Olson Zaltman para ayudarlo a comercializar un sistema de seguridad de alta tecnología. Muchos participantes en la investigación presentaron imágenes de perros, significando la protección que éstos brindan a sus propietarios. En consecuencia, Motorola evitó los nombres de marcas que resaltaran la tecnología y llamó al nuevo sistema The Watchdog (El perro guardián). Fuente: Con base en Robert Wielaard, “What People Don’t Know They Know”, America’s Intelligence Wire, 8 de diciembre de 2005, descargado de www. accessmylibrary.com; página principal de Olson Zaltman Associates y “What We Do”,www.olsonzaltman.com, consultado el 23 de marzo de 2006; Glenn L. Christensen y Jerry C. Olson, “Mapping Consumers’ Mental Models with Zmet”, Psychology and Marketing 19 (6) (junio 2002): pp. 477-502.

recompensar a las personas por presentar cuestionarios completos y son menos tolerantes con los entrevistadores que dejan espacios en blanco por una supuesta mala interpretación. Con frecuencia los participantes presentan información voluntaria relevante para una pregunta que se supone debe hacerse más adelante. En esta situación, la información tiene que registrarse en el espacio específico del tema. Luego, más que saltarse la pregunta que fue contestada fuera de secuencia, el entrevistador debe estar capacitado para decir algo así como: “Hemos discutido esto brevemente, pero déjeme preguntarle...” Al hacer cada pregunta, el entrevistador puede estar seguro de que las respuestas completas han sido registradas. Si la respuesta parcial contestada fuera de secuencia es registrada en el espacio reservado para la pregunta anterior y se salta la pregunta subsiguiente, ocurrirá un error de omisión cuando los datos sean tabulados.

Insistir cuando no se presenta una respuesta Similar al enfoque analizado para las entrevistas cualitativas, los entrevistadores deben recibir instrucciones sobre cómo insistir cuando los participantes no contestan, dan respuestas incompletas, o respuestas que requieren aclaración. Primero, la insistencia es necesaria cuando un participante debe ser motivado a extender, aclarar, explicar o completar su respuesta. Los encuestadores deben alentar a los participantes a aclarar o extender sus respuestas al proporcionarles un estímulo que no sugiera sus ideas o actitudes propias. La habilidad de insistir con un estímulo neutral es una cualidad de un entrevistador experimentado y efectivo. Segundo, la insistencia puede ser necesaria cuando un participante empieza a divagar o a salirse del tema. En ese caso, el participante debe ser centrado en el contenido específico de la entrevista y evitar información irrelevante e innecesaria. Los entrevistadores cuentan con varias tácticas de insistencia entre las cuales elegir, según la situación: • Repetir la pregunta. Cuando el participante permanece callado por completo, puede no haber entendido la pregunta o no haber decidido cómo contestarla. La simple repetición lo alentará a contestar en esos casos. Por ejemplo, si la pregunta es: “¿Qué no le gustó acerca de Guiness?” y el sujeto no responde, se le puede insistir: “Sólo para comprobar, ¿hay algo que no le agrada acerca de Guiness?”


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Insistencia del entrevistador

Abreviaturas estándar

Repetir la pregunta

(QR)

¿Algo más?

(AM?)

¿Algún otro motivo?

(¿OM?)

¿Cualquier otro?

(¿Otro?)

¿Qué quiere usted decir?

(¿Cómo decir?)

¿Podría hablarme más acerca de lo que piensa de eso?

(Dígame más)

¿Podría decirme qué tiene en mente?

(¿Qué tiene en mente?)

¿Qué quiere decir?

(¿Qué decir?)

¿Por qué se siente así?

(¿Por qué?)

¿Cuál estaría más cercano a la forma como se siente?

(¿Cuál más cerca?)

Fuente: Survey Research Center, Interviewer’s Manual, edición revisada, (Ann Arbor, MI: Institute for Social Research, Universidad de Michigan, 1976), p.16.

• Usar una insistencia silenciosa. Si el entrevistador cree que el participante tiene algo más que decir, una insistencia silenciosa, una pausa obligada expectante, puede motivar a la persona a hacer acopio de pensamientos y dar una respuesta completa. • Repetir la respuesta del participante. Conforme el investigador registra la respuesta, puede repetir la respuesta del participante a la letra. Esto puede estimular a que el participante extienda su respuesta. • Hacer una pregunta neutral. Hacer una pregunta neutral indica específicamente el tipo de información que el entrevistador busca. Por ejemplo, si el entrevistador cree que los motivos del participante deben aclararse, podría insistir: “Hábleme acerca de este sentimiento.” Si el entrevistador considera que hay una necesidad de aclarar una palabra o frase, podría decir “¿Qué quiere decir con______?” La figura 18.1 tiene algunos puntos de insistencia comunes para la entrevista y las abreviaturas estándar que son registradas en el cuestionario con las respuestas del participante. El propósito de hacer preguntas como insistencias es el de alentar respuestas.Tales insistencias deben ser neutrales y no indicadoras. Las insistencias pueden ser generales (como “¿algo más?”) o ser preguntas diseñadas específicamente por el entrevistador para aclarar una declaración en particular del participante.

Registro de las respuestas El analista que deja de instruir a los trabajadores de campo acerca de las técnicas de registrar de manera apropiada las respuestas de una encuesta, pocas veces olvida hacerlo en una segunda ocasión. Aun cuando registrar una respuesta parece muy sencillo, los errores pueden ocurrir en esta fase de la investigación. Cada trabajador de campo debe usar el mismo proceso de registro. Las reglas para registrar respuestas a preguntas de alternativa fija varían con el cuestionario específico. Sin embargo, una regla general es colocar una marca de comprobación en el cuadro que refleja correctamente la respuesta del participante. Con demasiada frecuencia los entrevistadores no se ocupan de registrar la respuesta a una pregunta filtro, porque creen que la respuesta subsiguiente la hará obvia. Sin embargo, editores y codificadores no saben cómo el participante contestó una pregunta en realidad. La instrucción general para registrar preguntas abiertas es anotar la respuesta al pie de la letra, tarea que es difícil para la mayoría de las personas. Los entrevistadores inexpertos deberían tener la oportunidad de practicar el registro de respuestas al pie de la letra antes de salir al campo. Algunas sugerencias para apuntar este tipo de respuestas incluyen:

FIGURA 18.1

Insistencias usadas por lo común y sus abreviaturas


474 • Registre las respuestas durante la entrevista. • Use las mismas palabras del participante. • No resuma o parafrasee la respuesta del participante. • Incluya todo lo relativo a los objetivos de la pregunta. • Incluya todas sus insistencias.5

Las decisiones acerca de cómo registrar respuestas, en especial para temas sensibles, puede ser más difícil de lo que estas guías sugieren. Para una encuesta que incluyó preguntas abiertas sobre el comportamiento sexual, los investigadores encontraron que algunas decisiones acerca de cómo registrar respuestas afectaron la forma como las mismas fueron interpretadas más adelante. Por ejemplo, definieron una anotación que indicara pausas y énfasis vocal, que ayudó a identificar respuestas que incluían confusión o emociones fuertes. No obstante, registrar cada comportamiento no verbal los llevó a especular acerca de si un participante lloraba o usaba medicamentos (tenía un resfriado). De igual forma, cuando las transcripciones registraron las palabras y la pronunciación exactas del participante, indicando dialectos, errores en la gramática y el uso de las palabras, los investigadores estuvieron tentados a especular acerca de las características demográficas, como la raza o nivel de educación de un orador. Conforme los investigadores evaluaron los efectos de estas decisiones, sobre cómo registrar las respuestas, concluyeron que deberían tomarse con cuidado a la luz de los objetivos de la investigación.6 La figura 18.2 muestra un ejemplo de una página de cuestionario completada. Observe cómo el entrevistador agrega comentarios adicionales a las preguntas de alternativa fija e indica preguntas de insistencia al colocarlas entre paréntesis. Las respuestas han sido registradas sin parafrasear. En este caso, el entrevistador ha resistido la tentación de conservar tiempo y espacio al filtrar comentarios. La respuesta RQ en la pregunta A4a indica una insistencia al repetir la pregunta.

Conclusión de la entrevista El aspecto final de la capacitación es instruir a los encuestadores sobre cómo cerrar la entrevista. Los trabajadores de campo deben esperar el cierre hasta que hayan asegurado toda la información pertinente. El entrevistador que parte apresurado no será capaz de registrar los comentarios espontáneos que los encuestados ofrecen en ocasiones después de que las preguntas formales han sido planteadas. El simple registro de uno de estos comentarios puede resultar en la idea de un nuevo producto o una campaña de marketing creativa. Evitar partidas apresuradas es también una cuestión de cortesía. El trabajador de campo debe también contestar las preguntas del participante relativas a la naturaleza y propósito del estudio lo mejor que pueda. Por último, es en extremo importante agradecer a la persona su tiempo y cooperación.Tal vez el trabajador de campo tenga que volver a entrevistarlo, así que debe quedar con una sensación positiva por haber cooperado en una operación digna.

Principios de una buena entrevista Yankelovich Partners es una de las principales organizaciones de investigación de mercados de Estados Unidos.7 Un motivo de su éxito es su cuidadosa atención al trabajo de campo. Esta sección presenta los principios de una buena entrevista de esta organización. Aplican sin importar cuál sea la naturaleza de la asignación específica; son universales y representan la esencia de la buena recolección de datos para propósitos de investigación de mercados. Para obtener claridad, han sido divididos en dos categorías: los básicos (el punto de vista de la entrevista) y las prácticas requeridas (premisas y procedimientos de consulta estándar).

Principios básicos Entrevistar es una ocupación calificada, así que no todos pueden hacerlo y menos aún hacerlo extremadamente bien. Un buen entrevistador observa los siguientes principios básicos: 1. Tener integridad y ser honesto. Esta es la piedra angular de toda consulta profesional, sin importar su propósito.


475 FIGURA 18.2

Ejemplo de una página de cuestionario completada

Fuente: Survey Research Center, Interviewer’s Manual, edición revisada, (Ann Arbor, MI: Institute for Social Research, Universidad de Michigan, 1976), p.26. Reimpresa con autorización.

2. Tener paciencia y tacto. Los entrevistadores piden información de personas a quienes no conocen. Por tanto, todas las reglas de las relaciones humanas que aplican a situaciones de consulta –paciencia, tacto y cortesía- se aplican más a la entrevista. En todo momento debe seguir los convencionalismos de negocios estándar que controlan las comunicaciones y el contacto. 3. Prestar atención a la precisión y al detalle. Entre los mayores “pecados” de la entrevista están la imprecisión y la superficialidad, ya que el analista profesional puede malentender y a su vez engañar a un cliente. Una buena regla a seguir es no registrar una respuesta a menos que la entienda usted mismo a plenitud. Insista para aclaraciones y respuestas ricas y completas. Registre las respuestas al pie de la letra: nunca asuma que sabe lo que un participante está pensando o saque conclusiones en cuanto a lo que él o ella podrían haber dicho, más no lo hicieron.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Investigadores trabajando: Jerusalén y Canberra

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Los principios de una buena entrevista son los mismos en cualquier continente. Los entrevistadores que trabajan en Jerusalén, Israel, y Canberra, Australia, comparten objetivos similares: reunir respuestas con tacto y con el compromiso de cumplir los requerimientos de la encuesta. En Jerusalén una firma de investigación llamada Dialog, realiza encuestas políticas. El entrevistador Oded Blech dice que encuentra una variedad de desafíos al tratar de convencer a las personas de que acepten ser encuestadas. Algunas afirman que saldrán de compras toda la tarde, así que volver a llamar será inútil. Ha escuchado mentiras, como oír al padre murmurar al hijo en el teléfono que diga que no está en casa. Blech y sus colegas saben que deben seguir siendo corteses de cualquier forma. Inbal Bracha, una compañera de trabajo, estudiante de ingeniería, dice que las negativas son menos frecuentes cuando sonríe al hablar, lo que hace su voz más agradable. Su otra técnica para obtener aceptación es hablar con rapidez, pero con cortesía, diciendo a la persona que la encuesta será breve y darle a él o ella “la sensación de que es muy

importante”. En Canberra la entrevistadora de campo Genevieve Power trabaja para la Oficina Australiana de Estadísticas. En vez de llamar a los sujetos, ella tiene que trasladarse a sus hogares para hacerles preguntas demográficas e inquirir acerca de temas como alfabetización y gastos. Power necesita fuertes habilidades interpersonales para hablar con personas con una variedad de antecedentes. Su criterio le ayudó en una situación desacostumbrada: Power trabajaba cerca de la ciudad de Darwin, viajaba hacia una casa con una reja imponente al final de un largo y estrecho camino bordeado por árboles plantados muy cerca uno del otro. Power cruzó la reja, la cerró con cuidado tras ella y condujo hasta la casa. Allí encontró a un hombre dentro de una bañera en el patio frontal, disfrutando un baño tranquilo. Aun cuando estaba desnudo, él se levantó y estrecho la mano de Power con toda cortesía. Ella realizó la entrevista mientras él contestaba desde la bañera. Cuando ella terminó, su desnudo anfitrión volvió a levantarse para despedirse. Fuente: Con base en Hilary Leila Krieger, “Even the Pollsters Take Some of Their Surveys with a Grain of Salt”, Jerusalem Post, 30 de diciembre 2005, p.1; y “Fielding Answer All in a Day’s Work for Interviewers”, Canberra Times, 8 de diciembre 2005, web1.infotrac.galegroup.com.

4. Mostrar un interés real en la consulta a realizar pero guardese su opinión. La imparcialidad es imperativa, si se quisieran sus opiniones usted sería el interrogado, no el participante. Usted es quien interroga y registra las opiniones de otras personas, no un contribuyente a los datos del estudio. 5. Ser un buen escucha. Demasiados entrevistadores hablan mucho, así pierden el tiempo cuando los participantes podrían aportar hechos u opiniones pertinentes sobre el tema del estudio. 6. Mantener confidenciales la consulta y las respuestas de los participantes. No platique los estudios que está realizando con parientes, amigos o asociados; es inaceptable tanto para la agencia de investigación como para sus clientes. Ante todo, nunca cite las opiniones de un participante con otro, esa es la mayor violación a la intimidad. 7. Respetar los derechos de otros. La investigación de mercados depende de la disposición de las personas a proporcionar información. Al obtener esta información usted debe seguir una feliz senda al centro. Entre los indeseables extremos del fracaso de obtener todo y la coerción innecesaria, este camino al centro es el de una explicación clara, con amabilidad y cortesía, ofrecida en un tono interesado y persuasivo. Haga sentir a los participantes que su cooperación es importante y valiosa.

Prácticas requeridas Estas son reglas prácticas para la consulta de la investigación de mercados que deben ser seguidas y usadas sin excepción: 1. Complete el número de entrevistas con base en el plan de muestreo que le es asignado. Los dos han sido calculados con la mayor precisión para que cuando las asignaciones sean devueltas, el estudio se beneficie de tener disponible la cantidad y tipo de información originalmente especificada. 2. Siga las instrucciones proporcionadas. Recuerde que muchos entrevistadores trabajan en el mismo estudio. La falta de uniformidad en un procedimiento sólo lleva al desastre el análisis posterior. Cada instrucción tiene un propósito, aun cuando pueda no ser evidente para usted. 3. Haga su mejor esfuerzo por respetar horarios. Los programas van de “darse prisa” a “debería haber tiempo sufi-


ciente”, pero siempre hay un buen motivo y usted debe ser tan responsable como sea posible; si prevé problemas, llame y explique. 4. Mantenga el control de cada entrevista que realice. Está en sus manos determinar el ritmo de una entrevista en particular, teniendo varios puntos en mente. a. Existe una duración promedio establecida para una entrevista, del momento en que empieza a hablar con el participante, al momento en que termina. Representa una guía, pero algunas serán más cortas y otras más largas. b. Obtenga siempre toda la historia del participante y anótelo todo en sus propias palabras. También recuerde mantener la entrevista enfocada en el sujeto e impida que se desvíe a una charla intrascendente e innecesaria. c. Evite ofender a la persona al ser usted demasiado comunicativo. 5. Complete los cuestionarios meticulosamente. a. Siga exactamente todas las instrucciones que aparecen en el cuestionario. Antes de empezar la entrevista, aprenda lo que se le pide hacer. b. Haga las preguntas de la primera a la última en el orden numérico exacto (a menos que se le instruya en contrario en alguna instancia en particular). Mucha reflexión y esfuerzo van a determinar el orden de los cuestionamientos para evitar sesgos o para establecer el escenario para las siguientes preguntas. c. Haga cada pregunta exactamente como está escrita. Nunca hay un motivo justificable para volver a plantear una cuestión. El costo de hacerlo es falta de uniformidad; la agencia de investigación nunca sabría si todos los participantes estaban contestando a la misma pregunta o a cincuenta interpretaciones distintas. d. Nunca deje una pregunta en blanco. Será difícil decir si usted dejó de hacerla, si el participante no pudo contestarla por falta de conocimientos o seguridad o si se negó a contestarla por motivos personales. Si ninguna de las categorías de respuestas proporcionadas demuestran ser adecuadas, anote lo que la persona dijo en sus propias palabras. e. Use todas las ayudas proporcionadas para entrevistadores y participantes: tarjetas para mostrar, fotografías, descripciones, hojas con preguntas para que los participantes contesten ellos mismos, etcétera. Todas tienen un propósito específico para la entrevista. Claves para cuándo y cómo usarlas aparecen en el cuestionario en el punto en que deben usarse. 6. Verifique cada cuestionario que ha completado. Esto se hace mejor directamente después de completarlo. Si detecta que se equivocó u omitió algo, corríjalo. A menudo puede llamar a un participante y admitir que se le pasó algo (o no tiene clara una respuesta en particular) solucionando así la dificultad. 7. Compare su ejecución muestra y cuota asignada con el número total de cuestionarios que haya completado. No considere su trabajo terminado hasta que haya hecho esto. 8. Aclare cualquier pregunta con la agencia de investigación. Al comienzo de una asignación o después de que empezó, si tiene dudas para las que no encuentra instrucciones explicatorias, llame a la agencia para aclarar el punto. (Muchas agencias proporcionan números telefónicos sin costo, por lo que no significará un cargo adicional para usted).

Administración del trabajo de campo Los gerentes de marketing que se preparan para el escenario del trabajo de campo deben considerar el significado de la siguiente estrofa en traducción libre del poema “A un ratón”, de Robert Burns: Los programas mejor trazados de ratones y hombres se reúnen alegres en popa; y no nos dejan más que tristeza y dolor, por la alegría prometida. Los mejores planes de ratones, hombres e investigadores de mercados pueden irse por la borda. Un excelente plan de investigación puede arruinarse si las operaciones de campo no se realizan correctamente.

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Un diseño de investigación apropiado eliminará numerosas fuentes de error, pero la cuidadosa ejecución del trabajo de campo es necesaria para producir resultados sin error sustancial. Por estos motivos la administración del trabajo de campo es parte esencial del proceso de investigación de mercados. Los gerentes de operaciones de campo seleccionan, capacitan, supervisan y controlan a los trabajadores de campo. El análisis sobre los principios de este trabajo fue acerca de la selección y la capacitación. Esta sección investiga las tareas de los gerentes con mayor detalle.

Sesión de instrucciones para entrevistadores experimentados Ya sea que los entrevistadores acaben de completar su capacitación en los fundamentos o ya tengan experiencia, siempre necesitan ser informados acerca del proyecto en lo individual. Trabajadores de campo experimentados e inexpertos deben ser informados sobre los antecedentes de la organización patrocinadora, las técnicas de muestreo, como hacer preguntas, procedimientos de segunda visita y otras cuestiones específicas del proyecto particular. Si hay instrucciones especiales –por ejemplo, acerca del uso de tarjetas de muestra, equipo de video u horarios restringidos para entrevistar– también deben ser cubiertas durante la sesión de capacitación. Las instrucciones para el manejo de ciertas preguntas clave siempre son importantes. Por ejemplo, las siguientes serán útiles para el trabajador de campo en una encuesta de inversionistas institucionales que toman decisiones de comprar y vender acciones para bancos, fondos de pensión, etcétera. Preguntas 13a y 13b Estas preguntas proporcionarán comentarios literales para el reporte al cliente. Insista para obtener más que respuestas de una o dos palabras y registre al pie de la letra. En particular, busque mayor información cuando el participante emita una respuesta general como “mala administración”, “está en una buena industria”. Pregunte, ¿de qué manera es mala la administración? ¿Qué hay de bueno acerca de la industria?, etcétera. Una sesión de capacitación para entrevistadores experimentados podría ser así: todos acuden a la oficina central, donde reciben una explicación breve de los antecedentes de la empresa y las metas generales del estudio. Reciben información mínima acerca del propósito del estudio para asegurar que no transmitan alguna noción preconcebida a los participantes. Por ejemplo, en una encuesta acerca de los bancos de una comunidad, se les diría que la investigación es un estudio bancario, pero no el nombre del banco patrocinador. Para capacitarlos acerca del cuestionario, un supervisor de campo realiza una entrevista a otro supervisor de campo que actúa como participante. El personal instruido observa el proceso de la entrevista. Después entrevistan y registran las respuestas de otro supervisor de campo que actúa como participante. Al terminar la práctica los entrevistadores reciben instrucciones adicionales.

Capacitación para evitar errores de procedimiento en la selección de la muestra La sesión de instrucciones también cubre el proceso del muestreo.Varios proyectos de investigación permiten al entrevistador al menos ser parcialmente responsable de seleccionar la muestra. Estos métodos de muestreo ofrecen el potencial de sesgos de selección. Este potencial es obvio en el caso de muestreo por cuota, pero en otros casos lo es menos. Por ejemplo, en el muestreo probabilístico en el que cada equis casa es seleccionada, el trabajador de campo usa su discreción para identificar unidades habitacionales. Evitar los sesgos de selección puede ser más difícil de lo que parece. Por ejemplo, en un viejo vecindario exclusivo, la cochera de una mansión, o las habitaciones de la servidumbre pudieron haber sido convertidos en apartamentos que debían identificarse como unidades habitacionales. Este tipo de construcción y otro tipo de unidades habitacionales raras (apartamentos con entradas sólo por un callejón, cabañas junto a un lago, o casas con habitaciones independientes), pueden ser ignoradas, dando lugar a un error de selección. Los errores también pueden ocurrir en la selección de muestras de marcación de dígitos al azar. Debe hacerse un esfuerzo considerable en la capacitación y control de la supervisión para evitar estos errores.


Otro problema de selección es la práctica de contactar a un participante cuando y donde sea conveniente para ambas partes. Considere la siguiente anécdota de un entrevistador de investigación de mercados industrial: En ocasiones, llegar a la entrevista es la mitad del desafío y pone a prueba la ingenuidad del entrevistador. Encontrar su camino en una enorme fundición de acero no es fácil. Aún peor es tratar de encontrar la salida D en un camino de grava cuando está nevando tan fuerte que la mayoría de las señales para salir ha sido alterada. Al concertar una cita con un ejecutivo en una cantera en las afueras de Kansas City, me dijo que su oficina estaba en la “Cueva Número 3”. No era broma. Para mi sorpresa, encontré una lujosa oficina ejecutiva en una cueva que hacía mucho había sido perforada en busca de materia prima.8 En ese caso encontrar la unidad de muestra era la mitad de la batalla.

Supervisión de los trabajadores de campo Aun cuando las sesiones de instrucción y capacitación para los encuestadores minimizarán la probabilidad de que entrevisten los hogares equivocados o hagan preguntas sesgadas, todavía existe considerable potencial de errores en el campo. La supervisión directa de los entrevistadores personales, de los entrevistadores por teléfono y otros trabajadores de campo es necesaria para asegurar que las técnicas comunicadas en las sesiones de capacitación sean aplicadas en el campo. La supervisión de los entrevistadores, así como otras formas de seguimiento, se refiere a controlar los esfuerzos de los trabajadores. Los entrevistadores de campo requieren supervisión para ver que los procedimientos de campo se están siguiendo. El supervisor inspecciona las operaciones de campo para garantizar que el programa de entrevistas se cumpla. Los supervisores recolectan cada día los cuestionarios u otros instrumentos y los editan en cuanto a su llenado completo y legibilidad. (Vea el capítulo 19 en busca de mayores detalles sobre la edición.) Si surgen problemas, los supervisores los discuten con los trabajadores de campo, y proporcionan capacitación cuando sea necesario. Además del control de calidad, debe proporcionarse capacitación continua. Por ejemplo, si un supervisor de una encuesta telefónica observa que los entrevistadores dejan que el teléfono suene más de ocho veces antes de considerar la llamada “sin respuesta”, el supervisor debe instruir a los entrevistadores que no deben hacerlo, ya que la persona que al final tome la llamada puede estar molesta.

Verificación del muestreo Otra tarea importante de un supervisor es verificar que las entrevistas se realicen según el plan de muestreo, más que con las unidades de muestreo más accesibles para el entrevistador. Éste podría estar tentado a ir a la casa de al lado en busca de una entrevista, en lugar de registrar la unidad de muestreo como “no está en casa”, lo que requeriría una segunda visita. El registro cuidadoso de las entrevistas completadas ayudará a asegurar que el procedimiento de muestreo se realiza de manera adecuada. Los supervisores son responsables de motivar a los encuestadores a seguir con cuidado el plan de muestreo. La supervisión más estrecha del procedimiento ocurre en entrevistas en una ubicación telefónica central. Los supervisores pueden ser capaces de escuchar la entrevista real al conectarse a la línea del entrevistador. Por supuesto, esto es más difícil de hacer cuando los trabajadores llaman desde sus casas. Los supervisores también deben asegurarse de que las personas contactadas dentro del hogar o unidad de muestreo han sido las correctas. Un proyecto de investigación para un cereal infantil requería que varios productos fueran colocados en el hogar y que los niños registraran su consumo diario y sus reacciones a cada cereal en un diario. Aun cuando se suponía que los encuestadores debían contactar a los niños para recordarles que debían llenar sus diarios, un supervisor de campo observó que en casi la mitad de los casos las madres eran quienes llenaban los diarios después de que los niños salían para la escuela, porque sus hijos no lo habían hecho. La novedad del proyecto de investigación se había desvanecido después de unos días; comer un cereal específico cada día ya no era divertido luego de algunas veces y los niños dejaron de llevar los diarios. Situaciones similares ocurren con médicos, ejecutivos y otras personas

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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Administración de la calidad total para entrevistar

© IMAGE 100/JUPITER IMAGES

Los investigadores y sus supervisores pueden mejorar el proceso de recolección de datos para minimizar errores. Un método popular es la administración de la calidad total ( total quality management, TQM), la cual busca la mejora constante al hacer que todos los involucrados en medir el desempeño participen y encuentren formas para incrementar los procesos. • Medir tasas de respuesta y mejorar la capacitación del entrevistador para optimizarlas. Para hacer esto, los investigadores deben describir el procedimiento para contactar sujetos y considerar alternativas, como cartas de presentación, la programación de los contactos y el número de intentos a realizar antes de que un sujeto sea clasificado como no participante. Los entrevistadores deben ser instruidos acerca del impacto en la calidad de la investigación si sólo se entrevista a personas que son las más fáciles de contactar y deben ser capacitados para persuadir a las personas a participar. • Medir defectos en términos de medición de errores y mejorar las técnicas del entrevistador y comportamiento del participante. Los investigadores deben medir el patrón de las tasas de respuesta por entrevistador, buscar desviaciones del entrevistador (tendencia de diferentes

entrevistadores para obtener diferentes respuestas). Para medir el comportamiento del participante, los investigadores pueden pedir a los entrevistadores información objetiva como la presencia de una tercera persona, así como una evaluación del éxito de cada entrevista; los datos pueden señalar comportamientos del participante con potencial de tener respuestas sesgadas de ciertos segmentos. • Medir el proceso de la entrevista, incluidos la capacitación proporcionada, los principios aplicables y la realimentación del entrevistador. La capacitación debe ser dirigida a objetivos específicos y mensurables, con un plan para medir si el desempeño del entrevistador muestra que los objetivos de la capacitación se cumplieron. Para una entrevista estandarizada, una forma de decir si los entrevistadores siguen las guías, es medir si todas las entrevistas duran más o menos el mismo tiempo. La verificación al volver a entrevistar a una submuestra proporciona una percepción de la precisión al registrar respuestas. Donde hay desacuerdos, el supervisor y los entrevistadores deben investigar la causa, buscando formas para mejorar la capacitación y las entrevistas.

Fuente: Con base en Geert Looseveldt, Ann Carton y Jaak Billiet, “Assessment of Survey Data Quality: A Pragmatic Approach Focused on Interviewer Tasks”, International Journal of Market Research, primavera de 2004, descargado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup.com.

ocupadas. El entrevistador puede encontrar que es más fácil entrevistar a una enfermera, una secretaria u otro tipo de asistente, en lugar de hablar con la persona indicada.

Trampas del encuestador La forma más descarada de trampas del encuestador ocurre cuando un entrevistador falsifica entrevistas, simplemente llena los formatos con respuestas falsas en lugar de contactar a los participantes. En ocasiones esto se llama encuestas fraudulentas. Aunque esta situación ocurre, no es común si la tarea de selección ha sido bien realizada. Sin embargo, formas menos obvias de trampas del encuestador ocurren con mayor frecuencia. A menudo, los encuestadores consideran que el muestreo de cuotas requiere mucho tiempo, así que pueden estirar los requerimientos un poco para obtener participantes en apariencia calificados. A los ojos del encuestador, una persona de 36 años en apariencia joven podría pasar por una de 30 años que completa la cuota requerida; marcando así la categoría de menos de 30, en realidad no es hacer trampa. Considere al trabajador de campo que sólo debe seleccionar a usuarios asiduos a cierta marca de loción para las manos que el cliente dice es usada por 15 por ciento de la población. Si el trabajador de campo encuentra que sólo 3 por ciento califica como usuarios asiduos, él o ella puede caer en la tentación de entrevistar a un usuario ocasional para estirar un tanto la cuota. Todos estos enfoques carecen de ética. Un encuestador puede tomar parte de un cuestionario para hacerlo aceptable para el supervisor de campo. Suponga que en una encuesta sobre sistemas de radio satelital para automóviles se solicita pedir cinco motivos que llevan a los consumidores a adquirir este producto. Si encuentra que por lo común las personas dan dos o quizá tres motivos y aun tras fuerte insistencia no consiguen pensar en cinco, el entrevistador puede verse tentado a hacer trampa. En lugar de que el supervisor piense que estaba fallando en la insistencia, el encuestador puede llenar cinco motivos con base en entrevistas anteriores. En otros casos, el encuestador puede cortar caminos para ahorrar tiempo y energía.


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Los encuestadores pueden falsificar respuestas cuando consideran las preguntas embarazosas o problemáticas al plantearlas ante sujetos sensibles. Así, el encuestador completa la mayor parte del cuestionario, pero deja fuera una pregunta o dos porque le fue difícil, o requiere mucho tiempo. Por ejemplo, en un sondeo entre médicos el entrevistador podría encontrar embarazosas las preguntas acerca de programas de donadores para inseminación artificial y saltar esas cuestiones para llenar los vacíos más tarde. Las que parecen ser trampas del encuestador, a menudo son causadas por una capacitación deficiente o por la inexperiencia de los trabajadores de campo. Si estos no comprenden las instrucciones pueden saltar o ignorar una porción del cuestionario. Los encuestadores pueden estar renuentes a entrevistar unidades de muestreo que consideran difíciles o indeseables. En ocasiones los trabajadores de campo reciben instrucciones de decir al concluir cada entrevista: “Gracias por su tiempo. A propósito, mi supervisor puede llamarlo para preguntarle acerca de mi trabajo. Por favor dígale su opinión.” Ésta u otra declaración similar no sólo incrementan el número de personas dispuestas a cooperar con el proceso de verificación, sino mejora la calidad del trabajo de campo.

Verificación por segundas entrevistas La supervisión para el control de calidad intenta asegurar que los trabajadores de campo sigan el procedimiento de muestreo y detectar la falsificación de entrevistas. Los supervisores verifican aproximadamente 15 por ciento de las mismas al repetir la entrevista. Por norma, la entrevista completa no se repite; más bien los supervisores vuelven a contactar a los participantes y preguntan acerca de la duración de la entrevista y sus reacciones al entrevistador, luego recolectan datos demográficos básicos y verifican así si el entrevistador hizo trampa. Tal verificación no detecta la forma más sutil de hacer trampa en la que sólo porciones de la entrevista han sido falsificadas. Este seguimiento de validación sólo debe señalar que el encuestador contactó el hogar apropiado, pero entrevistó al individuo equivocado en ese hogar lo que, por supuesto, puede ser un serio error. Los trabajadores de campo deben ser conscientes de las prácticas de verificación. Saber que puede haber una validación telefónica o por tarjeta postal, a menudo hace conscientes de su trabajo a los entrevistadores. Un entrevistador hispano que conduce un muestreo de cuota y necesita un ingreso superior, se verá menos tentado a entrevistar a otro hispano de ingreso medio y a falsificar los datos de ingresos en esta situación. Ciertos datos permiten una verificación parcial sin volver a establecer contacto con el participante. Entrevistadores telefónicos asistidos por computadora suelen desconocer el número telefónico marcado por la computadora u otra información básica acerca del participante. Así, las respuestas a preguntas agregadas al final de la entrevista telefónica para identificar el código de área de una persona, número telefónico, ciudad, código postal, etcétera, pueden ser usadas para verificar la entrevista. La computadora también puede registrar cada llamada intentada, los intervalos de tiempo entre llamadas y el tiempo requerido para realizar cada entrevista completa, datos que pueden ayudar a identificar patrones relacionados a trampas de los entrevistadores.

Resumen 1. Describir el papel y requerimientos del puesto de los trabajadores de campo. Los trabajadores de campo son los responsables de recolectar datos en el campo. Estas actividades pueden ser desempeñadas por la organización que necesita la información, por proveedores de investigación o por terceras empresas de servicios de campo. La ejecución apropiada de este trabajo es esencial para producir resultados de investigación sin error significativo. El control adecuado del mismo empieza con la selección de los entrevistadores. En general, los trabajadores de campo deben ser saludables, abiertos y estar bien presentados. 2. Resumir las habilidades a cubrir al capacitar entrevistadores inexpertos. Los entrevistadores nuevos deben ser capacitados para abrir la entrevista, hacer las preguntas, insistir para obtener información adicional, registrar las respuestas y terminar la entrevista. 3. Enumerar los principios de una buena entrevista. Los buenos entrevistadores deben tener integridad, paciencia y tacto, estar atentos al detalle e interesados en la consulta que se atiende. Deben comportarse con imparcialidad, escuchar con cuidado y mantener la confidencialidad, así como respetar los derechos de los demás. La entrevista debe sujetarse a varias prácticas requeridas. Deben completar todos los cuestionarios según el plan de la muestra y seguir las instrucciones proporcionadas. Deben tratar de cumplir programas y mantener el control de la entrevista, así como anotar las respuestas meticulosamente y luego revisar el cuestionario para asegurarse de que está completo. Antes de terminar una asignación, deben verificar que el número de interrogatorios completados sea igual al plan de muestreo y las cuotas asignadas. Si tienen dudas, deben aclararlas con la agencia que realiza la investigación.


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4. Describir las actividades involucradas en la administración de trabajadores de campo. Los trabajadores de campo experimentados reciben instrucciones para cada nuevo proyecto que los familiariza con sus requerimientos específicos. Una preocupación particular de la sesión de instrucciones es recordarles que deben sujetarse a los procedimientos de muestreo establecidos. 5 Analizar cómo los supervisores deben minimizar errores en el campo.

La supervisión cuidadosa de los trabajadores de campo también es necesaria. Los supervisores recolectan y editan cuestionarios cada día. Comprueban que los procedimientos de campo se sigan como es debido y que las entrevistas se apliquen según el programa. También revisan que las unidades de muestreo correctas están usándose y que las personas apropiadas respondan al estudio. Por último, los supervisores revisan en busca de trampas del entrevistador y verifican porciones de las entrevistas al volver a entrevistar a un cierto porcentaje de los participantes de cada trabajador de campo.

Términos y conceptos clave Trabajador de campo Servicio de entrevistas de campo Entrevistador interno

Sesión de capacitación Técnica de cumplimiento de pie en la puerta Técnica de cumplimiento de puerta en la cara

Trampas del encuestador Encuestas fraudulentas Verificación

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1.1. ¿Qué cualidades debe tener el trabajador de campo? 2.2. ÉTICA un entrevistador tiene una entrevista telefónica un tanto larga. El estimado sugiere que completar toda la encuesta tomará 30 minutos. Sin embargo, ¿cuál cree que será la tasa de respuesta si a las personas se les dice con antelación que necesitarán 30 minutos para terminar su participación en la encuesta? ¿Debería el entrevistador mentir un poco y decir que la encuesta sólo tomará 15 minutos? Explique. 3.3. ¿Qué debe hacer el entrevistador si una pregunta no es entendida? ¿Si un participante contesta una pregunta antes de encontrarla en el cuestionario? 4.4. ¿Cuándo deben insistir los entrevistadores? Presente algunos ejemplos de cómo se debe insistir. 5.5. ¿Cómo deben registrarse las respuestas de los participantes a preguntas de respuesta abierta? 6.6. ¿Cómo debe terminar la entrevista el trabajador de campo? 7.7. ¿Por qué es importante garantizar que los trabajadores de campo se ciñan al procedimiento de muestreo especificado para un proyecto? 8.8. ÉTICA ¿Qué formas adoptan los trucos del entrevistador? ¿Cómo pueden ser detectados o evitados esos trucos? 9.9. ÉTICA Dos entrevistadores son acusados de llenar ellos mismos los cuestionarios. ¿Qué han hecho? 10. Comente sobre las siguientes situaciones de campo a) Después de realizar una encuesta con diez personas, un entrevistador observó que muchos de los participantes decían: “¿Contesté bien?” después de una pregunta en particular. b) Un cuestionario que pregunta acerca de una nueva lata de apertura fácil tiene las siguientes instrucciones para los entrevistadores: (Entregue la lata al participante y la correspondiente tarjeta de instrucciones.) “¿Quiere leer las instrucciones de esta tarjeta y luego abrir la lata?” (Entrevistador: anote cualquier comentario del participante. Bajo ninguna circunstancia lo ayude a abrir la lata u ofrezca ninguna explicación en cuanto a cómo abrirla. Si el participante pide ayuda, dígale que

las instrucciones están en la tarjeta. No discuta acerca de la lata o de su contenido.) c) Un investigador entrega globos a los niños de participantes para mantenerlos ocupados durante la entrevista. d) Un entrevistador dice a su supervisor, “¡Con el precio de la gasolina el pago de este trabajo ya no es igual que antes¡” e) Cuando un participante pregunta acerca del tiempo que durará la encuesta, el entrevistador responde: “de quince a veinte minutos”, el participante responde: ”Lo siento, tengo que negarme. No puedo dedicarle tanto tiempo ahora”.

11. Redacte algunas instrucciones para el entrevistador de una encuesta telefónica. 12. Un trabajador de campo que realiza una encuesta política tiene instrucciones de entrevistar a votantes registrados. Entrevista a todos los que estén dispuestos a participar que son elegibles para votar (los que pueden registrarse en el futuro) ya que permitir que sus opiniones sean registradas es parte de su deber patriótico. ¿Esto es correcto? 13. Un entrevistador descubre que cuando entrevistados potenciales preguntan cuánto tiempo tomará la encuesta, la mayoría se niegan si se les dice que 15 minutos. El entrevistador ahora dice 10 minutos y encuentra que la mayoría de los participantes disfruta al contestar las preguntas. ¿Esto es correcto? 14. Un trabajador de campo pregunta a los participantes si contestarán algunas preguntas. Sin embargo, también observa la raza de la persona y su edad aproximada. ¿Esto es ético?


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RED vaya a www.quirks.com y observe el memorando en el margen izquierdo. En la lista debe encontrar un hipervínculo etiquetado “Telephone facilities (instalaciones telefónicas)”. Haga clic. En la ventana resultante, investigue lo siguiente:

Suponga que está interesado en realizar entrevistas telefónicas en varios sitios. Enliste las instalaciones telefónicas en Dinamarca, México, Corea del Sur y Alabama (Estados Unidos). ¿Está CATI disponible en cada país?

Caso 18.1 Thomas and Dorothy Leavey Library Thomas and Dorothy Leavey Library atiende a estudiantes y profesores de la Universidad del Sur de California. El personal de la bulliciosa biblioteca quería saber más acerca de sus asistentes, qué recursos de la biblioteca encuentran útiles y si están satisfechos con los servicios que ésta ofrece. Sin embargo, como muchas bibliotecas, tenía un presupuesto muy pequeño para investigación de mercados. En consecuencia, la meta era realizar una investigación exploratoria, gastando menos de 250 dólares.9 Miembros del personal estudiaron las encuestas aplicadas por otras bibliotecas a fin de obtener ideas para generar un cuestionario impreso de una página. Algunos colegas suministraron sugerencias y la encuesta fue probada en algunos estudiantes para obtener claridad. Después se eligió el programa de la encuesta: 36 horas continuas que no interfirieran con días festivos o exámenes. El trabajo de campo incluía establecer y dotar de personal una mesa que ofrecía la encuesta y luego invitaba a los usuarios de la biblioteca a detenerse y llenar un cuestionario. Las ubicaciones posibles incluían espacio cerca de un ascensor, escaleras o computadoras, pero el área del vestíbulo ofrecía la mejor oportunidad porque todos pasaban por ese lugar.

Al usar la única entrada a las instalaciones. Los planeadores de la encuesta dividieron el tiempo en sesenta espacios y reclutaron a estudiantes con trabajos en la biblioteca para fungir como trabajadores de campo. Otros miembros del personal de la biblioteca también se ofrecieron como voluntarios para cubrir el tiempos. Los estudiantes fueron más entusiastas para invitar a los usuarios de la biblioteca a llenar cuestionarios. Un tazón con dulces para los participantes era un pequeño incentivo combinado con una rifa de premios donados.

Preguntas 1. Imagine que a usted se le pidió ayudar a preparar la encuesta. ¿Qué desafíos de trabajo de campo esperaría que surgieran en una encuesta como ésta, realizada por trabajadores de campo inexpertos? 2. ¿Qué capacitación recomendaría para los estudiantes y el personal de la biblioteca para realizar la encuesta? Sugiera temas a cubrir y la recomendación para estos trabajadores de campo.


484 Caso 18.2 Margaret Murphy O’Hara Margaret Murphy O’Hara estaba fatigada; al limpiarse el sudor de la frente le pareció que el sol de verano de Massachussets le jugaba una broma. Era su primer día de trabajo y hacía calor. No tenía idea de que ser una trabajadora de campo requería tanta energía. Aun cuando estaba cansada, se sentía contenta con su nuevo empleo. Todavía no tenía la habilidad de sostener su bolso, cuestionarios y tablero de notas mientras presentaba las tarjetas, pero sabía que encontraría la manera de hacerlo. El acto de equilibrio puede aprenderse, se decía. Cuando se reunió con Mary Zagorski, su supervisora, al final de su primer día, Margaret describió sus actividades. Manifestó que consideraba el cuestionario un tanto largo. Se rió, diciendo que una anciana se había quedado dormida después de veinte minutos de la entrevista. Margaret comentó que varias personas habían preguntado por qué fueron seleccionadas y dijo que no supo exactamente qué contestar, cuando alguien intervino: “¿por qué me escogieron a mí?” Comentó que la persona más agradable que entrevistó fue un hombre cuya esposa no estaba en casa para ser encuestada. El hombre fue muy amable y no se molestó cuando se le preguntó acerca de su ingreso y edad como otras personas con las que Margaret habló.

Ella dijo que tenía un problema para el cual necesitaba ayuda: cuatro o cinco personas se negaron a ser entrevistadas. Margaret explicó que una mujer abrió la puerta y manifestó que estaba muy ocupada porque su hijo, un soldado del ejército, salía del país. La mujer le ofrecía una fiesta antes de que partiera para el aeropuerto. Margaret no quiso arruinar su diversión con la encuesta. Otra señora dijo que ella estaba demasiado ocupada y que en realidad no sabía nada acerca del tema. Sin embargo, sugirió a su vecina, quien estaba muy interesada en el asunto. Margaret pudo entrevistar a esta persona para compensar la entrevista perdida. En realidad salió bastante bien. Margaret informó que otra mujer no fue entrevistada porque no sabía nada acerca del servicio de entrevistas Zagorski y ella no supo qué decirle. Por último, no pudo realizar una entrevista porque no pudo entender la dirección 9615 South Francisco Rear. Margaret comentó a Mary que fue un buen día y ya esperaba el de mañana con ansia.

Preguntas 1. ¿Margaret será una buena entrevistadora profesional? 2. ¿Qué debería decir Mary Zagorski a Margaret?

Parte 6 Análisis y presentación de los datos CAPÍTULO 19 Edición y codificación: transformar los datos brutos en información CAPÍTULO 20 Análisis básico de datos: estadística descriptiva CAPÍTULO 21 Análisis estadístico univariado CAPÍTULO 22 Análisis estadístico bivariado: diferencias entre dos variables APÉNDICE 22A Cálculo manual de una estadística F

K TOC ONS

A R IM PITE / JU

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APÉNDICE 22B ANOVA para diseños experimentales complejos

APÉNDICE 23A La aritmética detrás de

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CAPÍTULO 23 Análisis estadístico bivariado: medidas de asociación OLS

CAPÍTULO 24 Introducción al análisis estadístico multivariado APÉNDICE 24A Obtención de resultados con

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SPSS

CAPÍTULO 25 Comunicar los resultados de la invetigación: informe de investigación, presentación oral y seguimiento de la investigación

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CAPÍTULO 19

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EDICIÓN Y CODIFICACIÓN: TRANSFORMAR Al concluir el estudio de este capítulo, usted podrá: LOS DATOS 1. Reconocer cuándo una respuesta es un error y debe ser editada. BRUTOS EN 2. Apreciar la codificación de la investigación puramente cualitativa. 3. Comprender la forma en que los datos son representados en un archivo INFORMACIÓN de datos. 4. Entender la codificación de respuestas estructuradas, incluso en un enfoque de una variable falsa. 5. Apreciar las formas en que los avances tecnológicos han simplificado el proceso de codificación.

Semblanza del capítulo: ¡Odio a mi jefe! Elizabeth Aimee, una consultora de investigación privada, examinó “sugerencias” de los empleados durante todo un día. Su firma fue contratada para mejorar el desempeño de la empresa y la moral de Chop Mart, una megatienda local. Los empleados llenan un formato con algunas preguntas de respuesta abierta que incluyen: 1. ¿Cómo se siente en su trabajo? 2. ¿La empresa está cumpliendo con sus expectativas? 3. ¿Qué sentimientos experimenta cuando se encuentra en el trabajo? El cuestionario también contiene algunas preguntas de respuesta cerrada: 1. • • •

¿Qué tan claras son sus responsabilidades? Siempre claras ______ En ocasiones claras ______ Nunca claras ______

2. ¿Le gusta su trabajo?

© STO C

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/ JUP IT

ER IM AG

ES

• •

Sí ___ No ___

Entre las respuestas a la primera pregunta, la consultora encuentra lo siguiente: • • • • • • • • •

¡Odio a mi jefe! Miserable, justo como mis compañeros de trabajo. ¡Mi jefe es un ogro! El trabajo está bien. Mis supervisores son unos tontos. ¿Amo a mi jefe? ¡No! Me gusta venir a trabajar. Tengo sentimientos encontrados acerca de mi trabajo. Aterrorizado. Avergonzado.

Entre las preguntas cerradas también encuentra que muchas personas dejaron de contestar la que se refiere a las responsabilidades del puesto, y que alrededor de 75 por ciento de los empleados dijo que le gusta su trabajo. Respecto de sus responsabilidades en el cargo, unos cuantos respondieron “en ocasiones claras” y “siempre claras”.

Capítulo 19. Edición y codificación: transformar los datos brutos en información

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“¿Qué puedo hacer para darle sentido a todo esto?” La señorita Aimee sabe que debe codificar las respuestas abiertas. Ya que esto es difícil, pide a un asistente que le ayude en la tarea. ¿Qué significa cuando alguien dice: “¡odio a mi jefe!”? ¿Cómo codificar la respuesta cuando alguien dice: “el trabajo está bien: mis supervisores son unos tontos”? Ella recuerda haber leído un documento donde se afirma que las emociones son impulsoras importantes del desempeño.1 ¿Quizá los empleados están experimentando demasiado temor en su centro de trabajo y ello está ligado al comportamiento administrativo? Sin embargo, es necesario un análisis más detallado de estas respuestas. Los resultados de este análisis sólo serán tan buenos como la codificación. Este capítulo se ocupa de la codificación y edición de datos brutos. Los investigadores deben prestar cuidadosa atención a este tema, porque una mala codificación lleva directamente a un error de no respuesta.2

Etapas del análisis de datos Una vez que el trabajo de campo ha sido completado, el investigador está ansioso por empezar el análisis de los datos. Esto completará la transformación de datos en inteligencia. No obstante, los datos brutos no están en una forma que se preste para su análisis, pues fueron registrados tal como lo indicó el participante. En una respuesta oral los datos brutos están en las palabras del participante, en tanto que en una respuesta de cuestionario, el número real verificado es el número almacenado. A menudo contendrán errores, tanto del participante como ajenos a él. En el capítulo 8 se analizó el error del encuestado, pero el error de no respuesta es aquel cometido por un entrevistador o por una persona responsable de crear un archivo de datos electrónicos para representar las respuestas. La figura 19.1 presenta un panorama del análisis de datos. Las primeras dos etapas resultan en un archivo adecuado para el análisis. Entonces a este archivo se le aplican varias rutinas estadísticas, incluyendo aquellas asociadas con análisis descriptivos univariados, bivariados o multivariados. Cada uno de estos enfoques de análisis de datos se discutirá en los capítulos subsiguientes. Una parte importante de las etapas de edición, codificación y archivo es la revisión en busca de errores. Siempre que un error permanezca en la información, el proceso de transformación de datos brutos en inteligencia será más arriesgado y difícil. La edición y la codificación son las dos primeras etapas del proceso de análisis de datos. FIGURA 19.1

Panorama de las etapas del análisis de datos

Datos brutos Edición

La verificación de errores se da en cada una de estas etapas

Codificación

Archivo de datos

¿Enfoque de análisis?

Análisis descriptivo

Análisis univariado

Análisis bivariado

Análisis multivariado

Inteligencia Survey and Opinion Research by Sonquist/Dunkelberg, © 1977. Reimpreso con autorización de Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, NJ.

Parte 6. Análisis y presentación de los datos

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La integridad de los datos se refiere a que el archivo de datos contiene la información que el investigador prometió a quien toma decisiones. Además, la integridad de los datos incluye que éstos han sido editados y codificados de manera adecuada para que sean útiles a la gerencia. Cualquier error en este proceso, como los errores o atajos en el mismo proceso de entrevista, perjudica la integridad de los datos.

Edición Con frecuencia el trabajo de campo produce datos con errores. Por ejemplo, considere la siguiente pregunta de un cuestionario muestra y su respuesta. —¿Cuánto tiempo lleva viviendo en su domicilio actual? —48. El investigador tenía la intención de que la respuesta fuera en años. ¿Quizá quien respondió indicó el número de meses que ha vivido en esa dirección? Otra opción es que el entrevistador pudo haber marcado la respuesta en meses sin haberlo señalado en el formato. ¿Cómo debería ser tratado esto? En ocasiones las respuestas pueden ser contradictorias. ¿Qué pasa si el mismo participante ofrece esta respuesta? —¿Cuál es su edad? —32 años.

Las ediciones en campo permiten a los supervisores detectar errores antes de que se genere el archivo de datos.

Esta respuesta contradice a la anterior. Si el participante tiene 32 años de edad, ¿cómo ha vivido en el mismo domicilio 48 años? Por tanto, esta información debe ajustarse. El caso más probable es que este participante ha vivido en su domicilio actual durante cuatro años. Este ejemplo ilustra la edición de datos. Editar es el proceso de verificar y ajustar datos para omisiones, consistencia y legibilidad. De esta forma están listos para su análisis por computadora. Así, la tarea del editor es la de buscar errores y omisiones en los cuestionarios u otras formas de recolección de datos. Cuando el editor descubre un problema, ajusta los datos para hacerlos más completos, consistentes o legibles. En ocasiones necesitará reconstruir los datos. En el ejemplo anterior el investigador puede adivinar con alguna certidumbre que el participante contestó las preguntas originales en meses en lugar de años. Por tanto, la probable respuesta correcta puede ser reconstruida. Si bien el editor debe hacer ajustes en un esfuerzo por representar tanta información de un participante como sea posible, reconstruir respuestas de esta manera sólo debe hacerse cuando la probable respuesta verdadera es obvia. Si la edad del participante hubiese sido de 55 años, completar la respuesta con años no habría sido recomendable, ya que afectaría otra información. ¿Quizás el participante ha vivido en ese domicilio desde la infancia? Esa posibilidad parecería lo bastante real para impedir el cambio de la respuesta.

Edición en campo

© CREATAS IMAGES/ JUPITER IMAGES

Los supervisores de campo a menudo son responsables de realizar una edición en campo preliminar el mismo día de la entrevista. La edición en campo se usa para: 1. Identificar omisiones técnicas, como una página en blanco en una forma de entrevista. 2. Comprobar la legibilidad del manuscrito para preguntas de respuesta abierta. 3. Aclarar respuestas que son lógica o conceptualmente inconsistentes. La edición en campo es particularmente útil para recolectar datos cuando se han hecho entrevistas personales. En estos casos, la edición diaria en cam-


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Usted tiene integridad? ocupaciones necesitan una codificación común, como ocurre con las clases de productos, industrias y numerosos valores de datos potenciales. Por fortuna las industrias tienen códigos estándar como NAICS (North American Industrial Classificationn System) y los códigos SIC (Standardized Industrial Classification). Algunos codificadores profesionales han adoptado las guías del servicio postal para codificar partidas como estados y domicilios. Una búsqueda en el sitio web de la Oficina de Correos de Estados Unidos debe llevar a una página con estas guías (http://pe.usps. gov). Sin un enfoque estandarizado, los analistas nunca estarían seguros de lo que están observando de una serie de datos a otra. Así, las firmas de investigación deben mantener con cuidado sus sistemas de codificación de información para maximizar la integridad de los datos. Fuentes: Dubberly, Hugh (2004), “The Information Loop”, CIOInsight, 43 (septiembre) pp. 55-61; Shonerd, René (2003), “Data Integrity Rules”, Association Management, 55 (9), p. 14.


La integridad de los datos es esencial para la investigación y la toma de decisiones efectiva. En ocasiones es una cuestión de ética. Si bien la integridad de los datos merma cuando un entrevistador o codificador inventa datos, hay otras cosas que también la limitan. Por ejemplo, una forma con una porción grande de falta de respuestas tiene una integridad menor que las formas sin demasiadas omisiones. Sin embargo, si quienes respondieron en verdad han dejado preguntas en blanco, el editor no debe sentirse obligado a “fabricar” respuestas. La integridad de los datos también puede sufrir sólo porque los datos son mal editados o codificados. Por ejemplo, el codificador de datos debe ser consciente de que los datos serán utilizados por otros usuarios más adelante. Por tanto, debe haber una codificación consistente. Por ejemplo, si en ocasiones un codificador usa el número 1 para mujeres y el 2 para los hombres, y en otra serie de datos usa 0 para hombres y 1 para mujeres, existe la posibilidad de que los análisis que usen estas categorías sean confusos. ¿Quiénes exactamente son los hombres y quiénes las mujeres? Esto es válido si el codificador no anota etiquetas de valor para la variable. Considere lo importante que es la codificación consistente para empresas que comparten o venden datos secundarios. Las

po permite que los supervisores se ocupen de algunas preguntas al cuestionar a los entrevistadores, quienes aún recuerdan las entrevistas, acerca de hechos que permitan identificar e incluso corregir errores. Además, el número de preguntas sin contestar o de respuestas incompletas se reduce con un rápido seguimiento. Una edición diaria en campo permite que los entrevistadores identifiquen a los encuestados y puedan contactarlos de nuevo para llenar de manera oportuna las omisiones. El supervisor también puede usar ediciones en campo con el fin de detectar la necesidad de mayor capacitación para los entrevistadores o para corregir procedimientos defectuosos. Por ejemplo, si un entrevistador no siguió correctamente patrones de salto, es necesaria más capacitación. El supervisor tal vez note que un entrevistador no está insistiendo como es debido en algunas preguntas de respuesta abierta.

Edición interna Aun cuando la edición en campo simultánea es deseable, en muchas situaciones (en particular con cuestionarios por correo) no siempre es posible una revisión temprana de los datos. La edición interna investiga rigurosamente los resultados de la recolección de datos. El proveedor de investigación o el departamento de investigación hacen que el personal de una oficina centralizada realice las funciones de edición y codificación. Por ejemplo, Arbitron mide audiencias de radio al hacer que los participantes registren en un diario –hora, estación y lugar (en casa o en el automóvil)– su comportamiento. Una vez que los diarios son devueltos por correo, los editores internos realizan ediciones de capacidad de uso en las que verifican que el matasellos del correo sea posterior al último día de la semana de la encuesta, verifican la legibilidad de las siglas de identificación de la estación (la estación WKXY podría parecer KWXY), comprueban que las anotaciones de cada día de la semana estén completas y desarrollan otras actividades de edición. Si la edad o sexo del participante no están señalados, se llama al interesado para asegurarse de que esta información esté incluida.

Edición para la consistencia La semblanza del capítulo describe algunas respuestas de investigación que parecen contradictorias a primera vista. Por ejemplo, ¿los empleados pueden odiar a sus jefes, pero aun así les gusta su trabajo? La

AL PUNTO Excelencia es hacer una cosa común de una manera no común. –Booker T. Washington

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señorita Aimee está realizando una tarea de edición interna, y tal vez necesite hacer ajustes para respuestas inconsistentes o contradictorias. ¿El participante se equivocó o en verdad alguien puede experimentar estas reacciones opuestas?

ILUSTRAR LA INCONSISTENCIA: ¿HECHO O FICCIÓN? Considere otra situación en la que un entrevistador telefónico ha recibido instrucciones de sólo entrevistar a votantes registrados en un estado donde la edad mínima es de dieciocho años. Si en la revisión de un cuestionario el editor encuentra que el participante tenía diecisiete años, su tarea es eliminar la respuesta, y así corregir este error, porque esta persona nunca debió ser considerada como una unidad de muestreo. Las unidades de muestreo (quienes responden) deben ser consistentes con la población definida. El editor también debe buscar consistencia dentro del marco de la recolección de datos. Por ejemplo, una encuesta de comportamiento de compras en poblaciones fuera del lugar de residencia del comprador podría tener una pregunta como ésta: ¿En cuál de las siguientes ciudades ha ido a comprar ropa el último año? a) San Francisco b) Sacramento c) San José d) Los Ángeles e) Otra _______ Por favor liste las tiendas de ropa donde ha comprado en los últimos dos meses. Suponga que un participante marca Sacramento y San Francisco para la primera pregunta. Si también lista una tienda que sólo tiene una ubicación en Los Ángeles en la segunda pregunta, hay un error evidente. O el participante dejó de mencionar Los Ángeles en la primera pregunta, o anotó una tienda equivocada en la segunda. Obviamente estas respuestas son inconsistentes.

TOMAR ACCIÓN CUANDO LA RESPUESTA ES UN ERROR OBVIO ¿Qué debe hacer el editor? Si hay evidencia sólida para indicar que el participante simplemente dejó de marcar Los Ángeles, entonces la respuesta a la primera pregunta debe ser cambiada para señalar que la persona compró también en esa ciudad.Ya que Los Ángeles no está listada junto a Sacramento o San Francisco, no es probable que el participante marcara la ciudad equivocada de manera inadvertida. Quizá la pregunta acerca de las tiendas despertó un recuerdo que no llegó al participante al marcar las ciudades. Esto parece bastante posible, y si otra pregunta también evidencia que el encuestado compró en la tienda de Los Ángeles, entonces el cambio debe hacerse. Sin embargo, tal vez el participante colocó un pedido por correo en la tienda de Los Ángeles y simplemente no hizo compras físicas en la tienda. Si otra evidencia sugiere dicha posibilidad, entonces el investigador no debe hacer un ajuste a la primera pregunta. Por ejemplo, una pregunta más adelante puede pedir al participante que enumere cualesquier pedidos de ropa colocados por correo (o por teléfono o Internet). Las respuestas deben tener consistencia lógica, pero el investigador no debe saltar a conclusiones de que un cambio debe hacerse en el primer sitio de una inconsistencia. En todas las situaciones, menos las más obvias, la modificación sólo debe hacerse cuando piezas múltiples de evidencia muestran que alguna respuesta es un error y cuando la verdadera respuesta probable es obvia. En la semblanza del capítulo la señorita Aimee estará buscando múltiples piezas que evidencien que en realidad a un participante no le agrada su trabajo entre quienes reportan estar hartos de su jefe, pero que les agrada el trabajo. Sin piezas de evidencia múltiples, las respuestas deben quedar como están.Vuelva a ver las respuestas presentadas para la primera pregunta.Ya que varias de las preguntas de respuesta abierta expresan sentimientos mixtos, tal vez no haga ningún cambio. ¡Quizá los empleados odien a su jefe, pero les gusta su trabajo! Muchas encuestas usan preguntas filtro o de “salto” que dirigen a un participante a una serie de preguntas específicas, dependiendo de cómo la pregunta filtro es contestada según las respuestas. Las preguntas filtro comunes incluyen edad, sexo, propiedad de casa o uso de productos. Una encuesta podría incluir diferentes preguntas para el propietario de su casa y para el que no la tiene. Un registro de datos en ocasiones incluye datos sobre variables que al participante nunca se le preguntaron. Por ejemplo, si alguien indica que no tiene


casa propia y no obstante da respuesta a las preguntas exclusivas a propietarios, hay un problema. El editor puede revisar otras respuestas para asegurarse de que la pregunta filtro fue contestada con precisión. Por ejemplo, si el participante dejó sin contestar la pregunta acerca del valor de la casa, el editor tendrá confianza de que la persona en verdad no tiene casa. En casos como éste, el editor debe ajustar las respuestas al considerar todas las respuestas a preguntas relevantes como “sin respuesta”, o “no aplicables”.

TECNOLOGÍA DE EDICIÓN Hoy día rutinas de computadora verifican inconsistencias de manera automática. Así, en cuestionarios electrónicos se ingresan reglas que evitan el almacenamiento, en el archivo usado para el análisis de datos, de respuestas inconsistentes. Estas reglas deben representar el juicio conservador de un analista de datos capacitado. Algunos servicios de encuesta en línea pueden proporcionar este servicio. De hecho, las reglas pueden ser programadas de manera previa para impedir muchas respuestas inconsistentes. Así, si una persona de veinticinco años indica que ha vivido en la misma casa durante cuarenta y ocho años, se despliega una ventana que pide al participante retroceder para corregir la respuesta incorrecta. Los cuestionarios electrónicos también impiden que un participante sea dirigido a la serie de preguntas equivocadas con base en la respuesta a una pregunta filtro.

Edición para asegurar que el cuestionario esté completo En algunos casos el participante sólo contestó la segunda de una pregunta de dos partes. La siguiente pregunta crea una situación en la que un editor interno puede tener que ajustar respuestas para que estén completas: ¿Su organización tiene más de un servidor de red de cómputo? Sí

No

Si la respuesta es sí, ¿cuántos?____ Si el participante no marcó sí o no, pero indicó que hay tres instalaciones de computadora, el editor debe cambiar la primera respuesta a “Sí”, siempre que otra información no indique lo contrario. Aquí, de nuevo, un cuestionario computarizado no permitirá una respuesta a la pregunta “cuántos” si alguien marcó sí o requiere que el participante retroceda a la pregunta anterior una vez que trate de ingresar una cifra para la pregunta “cuántos”. La no respuesta a un ítem es el término técnico para una pregunta no contestada en un cuestionario de otra forma completo. Los datos faltantes resultan de la no respuesta a un ítem. Para manejar este problema deben establecerse con todo cuidado reglas de decisión específicas en las instrucciones del editor. En muchas situaciones la regla de decisión es no hacer nada con los datos faltantes y simplemente dejar el ítem en blanco. Sin embargo, cuando la relación entre dos preguntas es importante, como el de una pregunta acerca de satisfacción en el empleo y el sueldo, el editor puede verse tentado a insertar un valor de inserción. La regla de decisión puede ser la de introducir un promedio o valor neutral en cada caso de datos faltantes. Varias elecciones están disponibles: 1. Dejar la respuesta en blanco.Ya que la pregunta es tan importante, el riesgo de crear error al agregar un valor es demasiado grande. 2. Agregar elecciones alternas para los datos faltantes (“sí” la primera vez, “no” la segunda vez, “sí” la tercera vez, etcétera). 3. Seleccionar una respuesta al azar. El editor puede lanzar una moneda al aire con una cara de la misma para “sí” y la otra para “no”. 4. El editor puede imputar un valor faltante con base en las elecciones del participante a otras preguntas. Existen muchas técnicas distintas para imputar datos. Algunas incluyen enfoques de estimación que usan la información disponible para pronosticar una mejor estimación de la respuesta faltante.3 Este problema solía ser una cuestión difícil cuando mucho del software estadístico requería datos completos para que se diera un análisis; otras rutinas requerían que todo un muestreo se eliminara del análisis aunque

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sólo faltara una respuesta (eliminación de la lista). Hoy la mayoría de los programas estadísticos acepta una ocasional respuesta faltante mediante el uso de la eliminación del par. La eliminación del par permite que los datos que el participante proporcionó aún puedan ser usados en el análisis estadístico, como resultado la eliminación del par produce una muestra efectiva más grande que la eliminación de la lista. La primera elección no es mala, a menos que una respuesta de ese participante en particular sea crucial, lo que pocas veces es el caso. La elección cuatro también podría ser buena si la respuesta es importante o si el tamaño efectivo de la muestra es demasiado pequeño si se eliminan las respuestas faltantes. Siempre que el investigador confíe en que los métodos de imputación proporcionen buenas suposiciones, este método permite salvar una respuesta. El editor debe decidir si todo un cuestionario es utilizable. Cuando un cuestionario tiene demasiadas respuestas faltantes, tal vez no sea adecuado para el análisis de datos planeado. Si bien no existe ninguna respuesta exacta para esta pregunta, un cuestionario en el que falta una cuarta parte de las respuestas o más, es sospechoso. En esta situación el editor puede registrar que un cuestionario incompleto ha sido eliminado de la muestra.

Edición de preguntas contestadas fuera de orden Otra tarea que el editor debe enfrentar es arreglar las respuestas a preguntas de respuesta abierta, como puede ocurrir en una entrevista de focus group. Ponga el caso de un participante que hizo sus comentarios a una pregunta de respuesta abierta en la siguiente pregunta. Tal vez éste ya tenía clara su respuesta, pero el entrevistador pudo no haber hecho la pregunta siguiente para evitar que le dijeran “ya he contestado eso antes” y para mantener la comunicación de la entrevista. Si al editor se le pide que presente las respuestas a todas las preguntas en un orden específico, debe mover ciertas respuestas a la sección relacionada con las preguntas saltadas.

Facilitar el proceso de codificación Si bien todas las actividades de edición antes descritas ayudarán a los codificadores, varios procedimientos de edición son diseñados para simplificar el proceso. Por ejemplo, el editor debe revisar las respuestas escritas en busca de marcas extrañas. A menudo se pide a los participantes que circulen las respuestas. En ocasiones, accidentalmente, un participante puede trazar un círculo que cubre dos números. Por ejemplo, el círculo puede incluir tanto 3 como 4. El editor debe ser capaz de decidir cuál es la respuesta más precisa e indicarlo en la forma. A veces un participante puede hacer esto para indicar indecisión entre 3 y 4. De nuevo, si el editor ve que el círculo ha sido trazado con cuidado para incluir ambas respuestas, puede indicar un 3.5 en la forma. Tal ambigüedad es imposible con un cuestionario electrónico.

EDITAR Y TABULAR RESPUESTAS DEL TIPO “NO SÉ” En muchas situaciones los participantes contestan “no sé”. En apariencia esta respuesta parece indicar falta de familiaridad con el tema en cuestión. Una respuesta “no sé” legítima es la misma que “sin opinión”. Sin embargo, puede haber otros motivos para esta respuesta, aparte del legítimo “no sé”. Un “no sé” renuente se presenta cuando el participante simplemente no quiere contestar una pregunta. Por ejemplo, preguntar a un individuo que no es la cabeza del hogar acerca del ingreso de la familia puede provocar una respuesta “no sé”, la cual significa “esto es personal y en realidad no quiero contestar la pregunta”. Si el individuo no comprende la pregunta, puede ofrecer un “no sé” confuso. En algunas situaciones el editor puede separar los “no sé” legítimos (“sin opinión”) de los otros “no sé”. También puede tratar de identificar el significado de la respuesta “no sé” de otros datos proporcionados en el cuestionario. Por ejemplo, el valor de una casa podría obtenerse del conocimiento del código postal y el valor promedio de otras casas del área. En cuestionarios estructurados el investigador tiene que decidir si proporciona al participante una opción “no sé” o “sin opinión”. Si ninguna de las dos es ofrecida, los participantes simplemente deciden no contestar cuando con sinceridad no saben o no quieren responder a una pregunta. Un cuestionario compu-


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tarizado no puede ser establecido para requerir una respuesta a cada pregunta. Aquí, si una opinión “no sé” o “sin opinión” no está disponible, el resultado es un diseño de elección forzada. Las ventajas y desventajas de preguntas de elección forzada se discutieron en el capítulo 14.

Riesgos de la edición La subjetividad puede entrar al proceso de edición. La edición de datos debe ser inteligente, experimentada y objetiva. Un procedimiento sistemático para evaluar los cuestionarios debe ser desarrollado por el analista de investigación para que el editor tenga reglas de decisión claramente definidas. Cualquier inferencia, como agregar valores faltantes, debe hacerse de manera que limite la oportunidad de que la subjetividad del editor de datos influya en la respuesta.

Edición en la prueba previa Editar cuestionarios durante la prueba previa puede ser muy valioso. Por ejemplo, si las respuestas de los participantes a preguntas de respuesta abierta fueran más largas de lo que se anticipaba, los trabajadores de campo, participantes y analistas se beneficiarían de un cambio a espacios más grandes para las respuestas. Las respuestas serán más legibles porque los redactores tendrán suficiente espacio, y las respuestas estarán más completas y serán literales, más que resumidas. Examinar las respuestas antes de la prueba permite identificar malas instrucciones o redacción de preguntas inapropiadas en el cuestionario.

Codificación La edición puede ser distinguida de la codificación, que es la asignación de calificaciones numéricas o símbolos de clasificación de datos previamente editados. La edición cuidadosa facilita la tarea de codificación. Los códigos tienen el propósito de representar el significado en los datos. FIGURA 19.2

Codificación de datos cualitativos con palabras

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Asignar símbolos numéricos permite la transferencia de datos de los cuestionarios o formas de entrevista a una computadora. Con frecuencia, más no siempre, los códigos son símbolos numéricos. Sin embargo, son definidos de manera más amplia como reglas para interpretar, clasificar y registrar datos. En la investigación cualitativa los números pocas veces son usados como códigos.

Codificación de respuestas cualitativas RESPUESTAS CUALITATIVAS NO ESTRUCTURADAS (ENTREVISTAS LARGAS) La codificación cualitativa fue presentada en el capítulo 6. En la investigación cualitativa los códigos son palabras o frases que representan temas. La figura 19.2 muestra una unidad hermenéutica en la que un investigador cualitativo aplica un código a un texto que describe en detalle las reacciones de un participante a varias copas de vino distintas. El investigador trata de comprender en detalle qué define la experiencia de tomar vino. En este caso, la codificación es facilitada por el uso de software cualitativo. Después de leer el texto varias veces y aplicar una rutina para contar palabras, el investigador comprende que la apariencia, la nariz (aroma) y la adivinanza (tratar de predecir a qué sabrá el vino, o qué tipo de vino está en la copa) son temas importantes. Un código es asignado a estas categorías como se muestra en la ventana administradora de códigos (code manager window). La columna de densidad muestra la frecuencia con la que se aplica un código. Después de considerable reflexión y cuestionamiento de la experiencia, el investigador construye una red, o teoría fundada, que sugiere cómo un vino puede llegar a ser asociado con sentimientos de romance. La teoría se muestra en la vista de la red. El lector interesado en aprender más acerca del uso de software para coadyuvar en la codificación cualitativa debería referirse a las fuentes de software presentadas en el capítulo 6.

RESPUESTAS CUALITATIVAS ESTRUCTURADAS

© MICHAEL CARONNA/ BLOOMBERG NEWS/ LANDDOV

La codificación ficticia es una forma simple (prueba ficticia) de representar variables de clasificación.

Las respuestas cualitativas a preguntas estructuradas como “sí” o “no” pueden ser almacenadas en un archivo de datos con letras como “S” o “N”. De manera alterna, pueden ser representadas con números, cada uno para representar la categoría respectiva. Así, el número 1 puede ser usado para representar “Sí” y el número 2 puede ser usado para representar “No”. Ya que esto representa un sistema de numeración nominal, los números reales usados son arbitrarios. Aun cuando los códigos son numéricos, la variable es clasificatoria, simplemente separando las respuestas positivas de las negativas. Por motivos que deben ser cada vez más obvios en capítulos posteriores, la investigación puede considerar la adopción de codificación dummy (ficticia) para respuestas como sí o no. La codificación ficticia asigna un 0 a una categoría y un 1 a la otra. Así, para respuestas sí/no, un 0 podría ser “no” y un 1 sería “sí”. De igual modo, un “1” podría representar a una participante femenina y un “0” sería un participante masculino. La codificación ficticia proporciona al investigador mayor flexibilidad al analizar estadísticamente las respuestas cualitativas estructuradas. La codificación dummy puede ser usada cuando existen más de dos categorías, pero debido a una variable ficticia, sólo puede representar dos categorías. Variables ficticias múltiples son necesarias para representar una sola respuesta cualitativa que pueda aceptar más de dos categorías. De hecho, la regla es que si la k minúscula es el número de categorías para una variable cualitativa, se necesitan variables ficticias k–1 para representar la variable.


495 FIGURA 19.3

Terminología de almacenamiento de datos en SPSS

TERMINOLOGÍA DE ARCHIVO DE DATOS Una vez estructuradas, las respuestas cualitativas son codificadas, almacenadas en un archivo de datos electrónico. Aquí, tanto las respuestas cualitativas como las cuantitativas son almacenadas para cada entrevistado que participa en una encuesta o entrevista. Existe una terminología que ayuda a describir este proceso y el archivo que resulta. Parte de la terminología parece extraña estos días. Por ejemplo, ¿qué tiene que ver “tarjeta” con un simple archivo de computadora? La mayoría de la terminología que describe los archivos se remonta a los primeros días de las computadoras. En ese entonces los datos y los programas de cómputo que producían resultados eran almacenados en verdaderas tarjetas para computadora. Es de esperar que los lectores ya no tengan que usar las tarjetas físicas para almacenar datos. Existen formas mucho más sencillas y económicas de hacerlo. Los investigadores organizan los datos codificados en tarjetas, campos, registros y archivos. Las tarjetas son la colección de registros que integran un archivo. Un campo es una colección de caracteres (un carácter es un simple número, letra o símbolo especial como un signo de interrogación) que representa una pieza de datos única, por lo general una variable. Algunas variables requieren un campo grande, en particular para datos de texto; para otras variables es suficiente un campo de un solo carácter. Las variables de texto son representadas por una cuerda de caracteres, que es terminología de computadora para una serie de caracteres alfabéticos (caracteres no numéricos) que pueden formar una palabra. Las cuerdas de caracteres a menudo contienen largos campos de ocho o más caracteres. En contraste, una variable falsa es una variable numérica que sólo necesita un carácter para formar un campo. Un registro es una colección de campos relacionados. Un registro era la forma como una tarjeta de computadora única y completa era representada. Los investigadores pueden usar el término registro para referirse a los datos de un participante. Un archivo de datos es una colección de registros relacionados que integran una serie de datos. La figura 19.3 muestra el punto de vista de la variable SPSS usada para describir un archivo SPSS que almacena una serie de datos. La mayoría de los encabezados son directos, empezando con el nombre de la variable, el tipo de la variable (numérica o cuerda), el tamaño, la etiqueta, etcétera. Observe en la primera columna, el último término, la variable país (country) es una variable de cuerda. Los valores para esta variable son palabras que corresponden al país del que se origina el registro específico (Estados Unidos, Reino Unido, Canadá o Australia). Todas las variables restantes son numéricas. El codificador en ocasiones querrá asociar una etiqueta con valores específicos de una variable numérica. La figura 19.3 muestra la ventana de diálogo de las etiquetas de valor que se abre cuando se marca la columna “valores”. Observe que la variable ficticia (dummy) contiene un registro en esta columna. Las etiquetas de valor son en extremo útiles y permiten que una palabra o una frase corta sean asociadas con una codificación numérica. En este caso la etiqueta de valor ayuda al describir si alguien tiene un grado de maestría o no. Las etiquetas son igualadas al código numérico como sigue:


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• Si es falsa = 0, la etiqueta de valor es “grado no obtenido” • Si es falsa = 1, la etiqueta de valor es “MBA” Los analistas apreciarán sin duda el etiquetado de valor del codificador. Ahora, cuando frecuencias u otra producción estadística es creada por esta variable, la etiqueta de valor aparecerá en lugar de un simple número. La ventaja es que el analista no tendrá que recordar cuál codificación fue usada. En otras palabras, no tendrá que recordar que “1” significa una maestría. Otros programas estadísticos acomodan etiquetas de valor de maneras sencillas como éstas. Con SAS, el codificador podría crear una declaración de formato como sigue: proc format; value labels 0 = ńone´ 1 = ´mba’ data chap19; input dummy perf sales format dummy labels.; Esta secuencia lee tres variables: dummy (ficticia), perf (desempeño) y sales (ventas). Tal como en el ejemplo SPSS, la secuencia asigna la etiqueta “none” a un valor de 0 para la falsa y una etiqueta de “mba” a un valor de 1 para la falsa.

El archivo de datos En general, los datos son almacenados en una matriz parecida al archivo de una hoja de cálculo común. Un archivo de datos almacena la información de un proyecto de investigación y es típicamente representado en una disposición rectangular (matriz) de los datos en filas y columnas. Por lo común cada fila representa las calificaciones de un participante en cada variable y cada fila representa una variable para la cual hay un valor por cada participante. La figura 19.4 ilustra una matriz de datos correspondiente a la vista de variable de la figura 19.3. En este caso existen datos de cuarenta participantes. No cabe duda de que el archivo de datos parece una hoja de cálculo. Una hoja de cálculo como Excel es una forma aceptable para almacenar un archivo de datos y cada vez más programas estadísticos como SPSS, SAS y otros pueden trabajar con facilidad con una hoja de cálculo Excel. FIGURA 19.4

Un archivo de datos almacenado en SPSS


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E No te extraño faltantes parece ser bastante preciso. Técnicas similares para la imputación también existen dentro de paquetes estadísticos estándar como SAS. Muchas de estas técnicas usan un método de estimación conocido como posibilidad máxima para proyectar valores faltantes. Con este tipo de técnicas los investigadores no estarán extrañando los datos faltantes durante mucho tiempo.

Fuentes: Vriens, Marco y Eric Melton (2002), “Multiple Imputation Can Improve Managing Missing Data”, Marketing Research, 14 (otoño), pp. 12-17. Ball, Dwayne (2003), “Review of Statistical Analysis with Missing Data, 2d”, Journal of Marketing Research, (agosto), p. 374; Little, R.A. y D.B. Rubin (2002), Statistical Analysis with Missing Data, 2d, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.

Cada columna de la figura 19.4 representa una variable particular. Las primeras dos columnas son variables de índices que representan horas trabajadas y costos de mano de obra, respectivamente. Las siguientes siete columnas son variables tomadas de preguntas de la encuesta. Seis de ellas son escalas semánticas diferenciales que son calificadas del 1 al 10 con base en la opinión del participante. La siguiente variable indica la posibilidad de cortar, también usando una escala de diez puntos. Por último, las dos últimas variables, falsa y país, representan si el participante tiene una maestría o no y en qué país trabaja, respectivamente.

Construcción de códigos Existen dos reglas básicas para la construcción de códigos. Primera, las categorías de codificación deben ser exhaustivas, una categoría de codificación debe existir para todas las respuestas posibles. Con una variable categórica como el sexo, hacer las categorías exhaustivas no es un problema. Sin embargo, surgen problemas cuando la respuesta representa a un pequeño número de sujetos, o cuando las respuestas podrían ser catalogadas en una clase que por lo común no se encuentra. Por ejemplo, al preguntarle acerca de la propiedad de automóviles, un coleccionista de automóviles antiguos podría mencionar que conduce un Packard Clipper. Esto puede presentar un problema si se han desarrollado varias categorías para todas las marcas de automóviles posibles. Con frecuencia, resolver este problema requiere la inclusión de una categoría de códigos “otros” para asegurar que todas las categorías estén incluidas. Por ejemplo, el tamaño de una casa podría ser codificada con 1, 2, 3, 4 y 5 o más. La categoría “5 o más” asegura que todos los sujetos de un lugar son colocados en una categoría. Los datos faltantes también deben ser representados como un código. En los “viejos días” de las tarjetas de computadora, un valor numérico como 9 o 99 era usado para representar los datos faltantes. Hoy día, la mayoría de los programa comprenderá que un punto o una respuesta en blanco representan datos faltantes. Segunda, las categorías de cotización deben ser mutuamente excluyentes e independientes. Esto significa que no debe haber ningún traslape entre las categorías para garantizar que un sujeto o respuesta pueda ser colocado sólo en una categoría.

Codificación previa de preguntas fijas y de opción Cuando un cuestionario está muy estructurado, las categorías pueden ser codificadas antes de que los datos sean recolectados. La figura 19.5 presenta un cuestionario para el cual las categorías de respuesta fueron determinadas antes de la recolección de datos. Los códigos en el archivo de datos corresponderán a los números

© CRISTINE SCHNEIDER/ ZEFA/ CORBIS

Los investigadores extrañaban mucho los datos dejados en blanco por los participantes. Sin embargo, existen nuevas alternativas para tratar los datos faltantes. Lo más notable es que existen varios métodos de imputación que proporcionan supuestos fundados para los datos faltantes. Los investigadores han analizado la precisión de usar estas técnicas; sus estudios han examinado el efecto de usar métodos de imputación estadística cuando falta hasta 60 por ciento de los datos. Los resultados son interesantes y alentadores. Los investigadores que examinan este problema empiezan con una media conocida y desviación estándar para una variable. Luego retiran la proporción deseada para representar datos faltantes (30 o 60 por ciento). Entonces usan los métodos de imputación para tratar de recobrar los valores faltantes. Existen varios programas de computadora que sirven para realizar estas imputaciones. Los resultados sugieren que con 30 por ciento de los datos, estas rutinas simples recobran con precisión los parámetros de datos faltantes. En particular, las técnicas de estimación disponibles con el programa NORM para datos


498 FIGURA 19.5 Codificación previa de respuestas fijas y de opción

29. ¿Pertenece usted –o alguien más de su familia inmediata– a un sindicato? 1. Sí, personalmente pertenezco a un sindicato. 2. Sí, otro miembro de mi hogar pertenece a un sindicato. 3. No, nadie en mi casa pertenece a un sindicato. 30. ¿Es usted la cabeza masculina o femenina del hogar, es decir, la persona cuyo ingreso es la principal fuente de apoyo del hogar?

1.

Sí

2

No

31. Por favor marque el ingreso anual combinado (antes de impuestos y cualesquier deducciones por nómina) de todas las fuentes de ingresos en su hogar. (Incluya ingresos por salarios, inversiones, dividendos, rentas, regalías, bonos, comisiones, etcétera.) Recuerde que sus respuestas individuales no serán divulgadas.

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Menos de $4, 000 $4,000-$4,999 $5,000-$5,999 $6,000-$6,999 $7,000-$7,499 $7,500-$7,999

7. 8. 9. 10. 11. 12.

32. a. ¿Personalmente es propietario de acciones corporativas? 1. b. ¿Usted tiene acciones de la corporación para la que trabaja? ¿Las tiene de una corporación para la cual no trabaja? (Por favor marque tantas como apliquen.)

Tengo ACCIONES en: 1. La empresa para la cual trabajo

13. 14. 15. 16. 17. 18.

$8,000-$8,999 $9,000-$9,999 $10,000-$12,499 $12,500-$14,999 $15,000-$19,999 $20,000-$24,999

2.

Sí

2.

$25,000-$29,999 $30,000-$39,999 $40,000-$49,999 $50,000-$74,999 $75,000-$99,999 $100, 000 o más

No

Otra empresa

MUCHAS GRACIAS POR SU COOPERACIÓN

Si quiere hacer algún comentario sobre cualquiera de los temas cubiertos en este estudio, por favor use el siguiente espacio:

pequeños junto a cada opción de elección. En la mayoría de estos casos, los códigos no aparecerán en realidad en el cuestionario. El cuestionario en la figura 19.5 muestra varias preguntas demográficas que clasifican las calificaciones de los individuos. La pregunta 29 tiene tres respuestas posibles y fueron codificadas antes como 1, 2 y 3. La pregunta 30 pide a la persona que conteste “sí” (1) o “no” (2) a la pregunta “¿Es usted la cabeza masculina o femenina de la casa?” De nuevo, la tecnología está haciendo las cosas más fáciles y mucho de este tipo de codificación está automatizado. Para los usuarios de servicios de encuestas en Internet, todo lo que se necesita hacer es solicitar un cuestionario y a cambio recibirá un archivo de datos codificado en el software de su elección. Las entrevistas telefónicas siguen teniendo amplio uso. El cuestionario parcial de la figura 19.6 presenta un formato codificado con anterioridad para una entrevista telefónica. En esta situación, el entrevistador circula la calificación numérica codificada como la respuesta a la pregunta. La codificación previa puede ser usada si el investigador sabe qué categorías de respuestas existen antes de que la recolección de datos ocurra. Una vez que el cuestionario ha sido diseñado y que las respuestas estructuradas (o de forma cerrada) han sido identificadas, la codificación se vuelve rutinaria. En algunos casos las respuestas predeterminadas se basan en programas de clasificación estandarizada. A continuación se presenta un marco de codificación que estandariza ocupaciones. ¿Cuál es su ocupación? (INSISTA: ¿Qué tipo de trabajo es ése?) 01 Profesional, técnico y trabajadores semejantes 02 Granjeros 03 Gerentes, funcionarios y propietarios 04 Oficinistas 05 Trabajadores de ventas 06 Artesanos, capataces y trabajadores semejantes 07 Operadores y trabajadores semejantes 08 Trabajadores de servicio

09 10 11 12

Obreros, excepto granjeros y mineros Retirado, viudo, viuda Estudiante Desempleado, con ayuda de desempleo, despedido 13 Ama de casa 14 Otros (especifique) 99 Sin ocupación proporcionada

Las entrevistas telefónicas asistidas por computadora CATI (computer-assisted telephone interviewing) requieren codificación previa. Cambiar el marco de codificación después de que el proceso de entrevistas ha iniciado, es


499

FIGURA 19.6 Formato codificado con anterioridad para una entrevista telefónica Estudio No. 45641 Viaje (Análisis telefónico) Ciudad: Chicago Gary Ft. Wayne Bloomington

Para uso exclusivo de la oficina Participante #____

Hola, soy ________de________una compañía de encuestas de investigación nacional. Estamos realizando un estudio y nos gustaría hacerle algunas preguntas. A. Antes de empezar, ¿trabaja usted o algún miembro de su familia para... 1. Una agencia de viajes 2. Una agencia de publicidad 3. Una compañía de investigación de mercados (Si respondio “sí” a cualquiera de las preguntas anteriores termine y registre en la hoja de contactos) B. A propósito, ¿ha sido entrevistado como parte de un estudio de investigación por encuesta el último mes? 1 Sí –(termine y registre en la hoja de control) 2 No –(continúe) 1 ¿Ha hecho viajes a más de 100 millas dentro de los 48 estados continentales en los últimos tres meses?

1 Sí 2 No –(salte a la pregunta 10) 2 ¿Fue el viaje por negocios (pagado por su empresa), vacaciones o motivos personales? Último viaje

Negocios Vacaciones Personal (excluyendo vacaciones)

1 2 3

Penúltimo viaje

1 2 3

Otros viajes

1 2 3

en extremo difícil porque requiere cambios en los programas de cómputo. De cualquier modo, codificar preguntas a respuestas cerradas estructuradas es un proceso directo de agregar el código en el archivo de datos.

Más sobre codificar preguntas de respuesta abierta Las encuestas que están estructuradas, en ocasiones tendrán algunas preguntas semiestructuradas de respuesta abierta. Estas preguntas pueden ser exploratorias, o pueden ser un seguimiento potencial a preguntas estructuradas. El propósito de codificar esas preguntas es el de reducir el gran número de respuestas individuales a unas cuantas categorías generales de respuestas a las que se puede asignar un código numérico. Respuestas similares deben ser colocadas en una categoría general y se les debe asignar el mismo código, muy parecido a los códigos que son asignados en la muestra cualitativa que incluye el consumo de vino más arriba. Excepto cuando una pequeña cantidad de datos pueda obtenerse de un número grande de participantes, en tanto que en la unidad hermenéutica que antecede, una cantidad grande de datos es obtenida de uno o un pequeño número de participantes. Por ejemplo, una encuesta del consumidor acerca de alimentos congelados también preguntó por qué un producto nuevo para cocinar en microondas no sería comprado: • • • •

No compramos alimentos congelados con mucha frecuencia. Me gusta preparar alimentos frescos. Los alimentos congelados no tienen tan buen sabor como los frescos. No me gusta ese sabor a congelador.

Todas estas respuestas podrían ser catalogadas como “desagrado por los alimentos congelados” y asignadas al código 1. La construcción de códigos en estas situaciones refleja el juicio del investigador. Un objetivo importante en el proceso de construcción de códigos es transferir con precisión los significados de las respuestas escritas a códigos numéricos. Investigadores experimentados reconocen que la idea clave en el proceso es que la construcción de códigos se basa en pensamientos, no sólo en palabras. El resultado final de la construcción de códigos debería ser una lista, en forma abreviada y ordenada, de todos los comentarios y pensamientos presentados en las respuestas a las preguntas.


500 FIGURA 19.7 Codificación de preguntas de respuesta abierta acerca del chile con carne

Uno no obtiene tanta carne en una lata. Los frijoles están perfectamente cocidos. No se parece a ningún chile con carne enlatado que haya comido. Puedo ver las especias, nunca las había visto en ningún chile enlatado. No está demasiado especiado, pero tiene sabor. No está (cargado de frijoles), suficientes frijoles, Están frescos (no es necesario masticar mucho). Sabor (a fresco). La comida enlatada es demasiado (suave). Generalmente demasiado cocinada. No llena demasiado y no tiene demasiados frijoles. No tiene demasiadas especias. No muy picante. Es suave. Tiene suficientes especias para darle más sabor. Parece tener una buena salsa. Otras son muy aguadas.

1. No se obtiene tanta carne en una lata 2. Los frijoles están perfectamente cocidos 3. Puedo ver especias 4. No demasiado especiado 5. Sabroso 6. Justo los frijoles suficientes 7. Húmedos 8. No es necesario masticar mucho 9. Sabor a fresco 10. Enlatada generalmente sobrecocinada 11. No llena demasiado 12. Sin demasiados frijoles 13. No muy picante. Es suave 14. Tiene suficientes especias 15. Salsa no aguada

© CREATAS IMAGES/ JUPITER IMAGES

Walker Research, “Coding Open Ends Based on Thoughts”, The Marketing Researcher, diciembre de 1979, pp. 1-3.

El codificador tratará de clasificar todos los comentarios del entrevistador en un código que facilite el análisis.

Desarrollar un código apropiado de los comentarios exactos de los participantes no deja de ser un arte. En general, los investigadores realizan una tabulación de prueba para identificar respuestas al pie de la letra de aproximadamente 20 por ciento de los cuestionarios completados y luego establecen categorías de codificación que reflejan el juicio de la persona que construye los códigos. La tabulación de prueba es el registro de una pequeña muestra del número total de respuestas a una pregunta particular. El propósito es identificar de manera preliminar la estabilidad y distribución de respuestas que determinarán un programa de codificación. La figura 19.7 ilustra respuestas abiertas y códigos abiertos preliminares generados para la pregunta “¿Por qué tiene más sabor casero el chile con carne que acaba de probar?” Durante el procedimiento de codificación, las opciones del participante son divididas en patrones de pensamiento mutuamente excluyentes. Estas divisiones separadas pueden consistir de una sola palabra, una frase o un número de frases, pero en cada caso representan un solo pensamiento. Cada pensamiento separado es codificado una vez. Cuando un pensamiento está compuesto de más de una palabra o frase, sólo la palabra o frase más específica es codificada. Después de tabular las respuestas básicas, el investigador debe determinar cuántas categorías serán aceptables. Lo que estará influido por el propósito del estudio y las limitaciones del programa de cómputo o el plan para el ingreso de datos. Por ejemplo, si sólo se asigna un campo de un solo dígito a una pregunta de la encuesta, el número de categorías posibles está limitado. Si aparece otra categoría de códigos como “otro” o “misceláneo” junto con una categoría de “no sabe” o “sin respuesta”, la construcción del código se verá todavía más limitada.

Idear el programa de codificación El programa de codificación no debe ser demasiado elaborado. La tarea del codificador es sólo la de resumir los datos. La figura 19.8 muestra una tabulación de prueba de respuestas de visitantes a aeropuertos a una pregunta que pedía comentarios acerca del aeropuerto de Honolulú. Después de la primera pasada para diseñar el programa de codificación, el investigador debe decidir si debe revisarlo y si los códigos son apropiados para contestar las preguntas de la gerencia. Un esquema preliminar con demasiadas categorías siempre puede ser colapsado o


501 Número

Precios altos: restaurante/cafetería/barra de bocadillos Sanitarios-sucios-malolientes /aeropuerto Muy bueno/bueno/excelente/maravilloso Necesita aire acondicionado Agradable/hermoso Tiendas de regalos caras Demasiado cálido/Muy caliente Personal/personas amables El aeropuerto es horrible/malo Larga caminata entre terminal y salas Aeropuerto limpio Empleados descorteses/no amables/mala actitud Más señales/mapas en vestíbulo/calles Me gusta Me encantan los jardines Se necesitan videojuegos/sala de juegos Más máquinas de cambio/diferentes ubicaciones Más bancas acojinadas/área de espera cómoda Más personal de seguridad incluyendo HPD Reemplazar transporte con aceras móviles Queja: vuelos demorados Bonito lugar Atestado Proporcionar carritos gratuitos para equipaje de mano Almacenamiento de equipaje inconveniente/necesario en otras ubicaciones Plano del piso confuso Ubicaciones de buzones no están claras/se necesitan más Más restaurantes y cafeterías/más variedad Se necesita un lugar para dormir una siesta VIP corteses/amistosos/útiles Poca ayuda en tiendas de regalos/groseros/poco amistosos Entrega de equipaje lenta/servicio Muy eficiente/organizado Excelente comida Instalar bebederos con agua fría Me encanta Hawai Más televisores Ruidoso Las personas en sitios diversos/cámaras repentinas Conductores del transporte interno descorteses Hacer algo con pasajeros con largas esperas Aeropuerto demasiado disperso Mejor información de vuelos de salida/llegada Mejor estacionamiento para los empleados Se necesita mejor servicio de transporte interno VIP agradable

90 65 59 52 45 32 31 25 23 21 17 16 16 15 11 10 8 8 8 8 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4

reducido en el análisis. Si la codificación inicial es demasiado abstracta y sólo se establecen unas cuantas categorías, revisar los códigos para declaraciones más concretas será difícil a menos que los datos brutos fueran registrados. En el ejemplo del aeropuerto de Honolulú, la tabulación preliminar tenía demasiados códigos, pero pudo ser reducida a un número menor de categorías. Por ejemplo, el encabezado “Personal amistoso/atractivo” podría incluir las respuestas “Personal/personas amables”, “VIP amistoso/cortés/útil” y “VIP agradable”. Codificadores

FIGURA 19.8

Respuestas abiertas de una encuesta sobre el aeropuerto de Honolulú


502

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Verbastat


La codificación tradicional de las respuestas abiertas es una tarea costosa y que requiere mucho trabajo. Para encuestas con varias preguntas de respuesta abierta, la codificación puede ocasionar que el costo global de la investigación se dispare. Verbastat, de SPSS, proporciona una forma rápida y confiable para automatizar el proceso tanto como sea posible, sin comprometer la calidad. En lugar de esperar a que todos los cuestionarios regresen del campo, los investigadores importan datos mientras la entrevista está en progreso. Verbastat lleva al codificador a lo largo del proceso, por pantalla para una codificación rápida, eficiente y confiable. Los investigadores pueden volver a usar marcos de códigos para automatizar más la codificación, lo que permite el terminado de más encuestas en menos tiempo, para una rotación más rápida y menores costos.

Verbastat no es un escáner de reconocimiento de la escritura o un paquete de análisis de contenido; no trata de descifrar el contenido semántico de frases y automáticamente asignar valores. Más bien, fortalece en mayor grado la toma de decisiones de clasificación al mostrar al codificador qué respuestas serán clasificadas juntas. El codificador retiene el control sobre el proceso, pero Verbastat ayuda al proporcionar conteos, listas de palabras clave y una interfaz amable con el usuario. Todas las decisiones son fácilmente reversibles y todo el proceso se reduce a sólo tres pasos amplios: entrada de datos, clasificación y generación de archivos de datos codificados que pueden ser usados con virtualmente cualquier paquete de análisis.

Fuente: Adaptado con autorización http://www.spss.com/training/pub_desc. cfm?courseID=100000 385, descargado el 26 de junio de 2001.

experimentados agrupan las respuestas bajo encabezados generales que son pertinentes para la pregunta de investigación. Codificadores individuales deberían dar el mismo código a respuestas similares. Las categorías deben ser suficientemente claras para que los codificadores no clasifiquen partidas de diferentes maneras. La codificación de preguntas de respuesta abierta es un problema muy complejo. Ciertamente, esta tarea no puede ser dominada con sólo leer este capítulo. Sin embargo, el lector debe tener un sentido por el arte de codificar respuestas en categorías similares. Con la práctica y al usar múltiples codificadores para que la consistencia pueda ser examinada, adquirirá habilidad en la tarea.

Libro de códigos Un libro de códigos da cada variable del estudio y su ubicación en la matriz de datos. En esencia, el libro de códigos proporciona un resumen rápido que es particularmente útil cuando un archivo de datos se vuelve muy grande. La figura 19.9 ilustra la porción de un libro de códigos de la entrevista telefónica presentada en la figura 19.6. Observe que los primeros campos registran el número del estudio, ciudad y otra información usada para propósitos de identificación. Por lo común, los investigadores identifican a los participantes individuales al dar un número de identificación a cada uno, o al cuestionario. Cuando cada entrevista es identificada con un número agregado en cada registro de computadora, los errores descubiertos en el proceso de tabulación pueden ser verificados en el cuestionario para comprobar la respuesta.

Edición y codificación combinadas Con frecuencia la persona que codifica el cuestionario realiza ciertas funciones de edición, como traducir un título ocupacional proporcionado por el participante en un código de posición socioeconómica. Una pregunta que pide una descripción del trabajo o negocio a menudo es usada para asegurar que no habrá problema para clasificar las respuestas. Por ejemplo, los participantes que indican “persona de ventas” como su ocupación, podrían redactar su descripción de puesto como “vender zapatos en una zapatería”, o “vender supercomputadoras IBM al departamento de la defensa”. En general, los codificadores tienen instrucciones de realizar este tipo de función de edición, buscando la ayuda de un supervisor de tabulación si surgen dudas.

Procesamiento de datos de encuesta computarizada En la mayoría de los estudios con muestras de gran tamaño, se utiliza una computadora para el procesamiento de datos. El proceso de transferir datos de un proyecto de investigación, como las respuestas a un cuestionario de

Capítulo 19. Edición y codificación: transformar los datos brutos en información Estudio # 45641 20 de enero, ____ N = 743

Pregunta Número de campo número o columna

Descripción y significado de los valores de los códigos

– –

1-5 6

Estudio número (45641) Ciudad 1. Chicago 2. Gary 3. Ft. Wayne 4. Bloomington

–

7-9

Entrevista número (3 dígitos en ángulo superior izquierdo del cuestionario)

A

No registrado

Familia, trabaja para 1. Agencia de viajes 2. Agencia de publicidad 3. Compañía de investigación de mercados

B

No registrado

Entrevistado el mes pasado 1. Sí 2. No

1.

10

Viajó en los últimos 3 meses 1. Sí 2. No

2.

11

Propósito del último viaje 1. Negocios 2. Vacaciones 3. Personal

12

Propósito del penúltimo viaje 1. Negocios 2. Vacaciones 3. Personal

13

Propósito de otros viajes 1. Negocios 2. Vacaciones 3. Personal

encuesta, es conocido como entrada de datos. Existen varios medios alternos para ingresar datos a una computadora. En estudios que incluyen cuestionarios de lápiz y papel muy estructurados, puede usarse un sistema de escaneo óptico para leer el material directamente a la memoria de la computadora desde un cuestionario sensible a las marcas. La forma puede tener una apariencia similar al tipo que un estudiante usa para resolver un examen de respuestas múltiples. En un estudio de investigación que usa entrevistas telefónicas asistidas por computadora o un cuestionario autoadministrado por Internet, las respuestas son almacenadas y tabuladas automáticamente conforme son recolectadas. La captura de datos directa reduce de forma significativa los errores del personal administrativo que ocurren durante el proceso de edición y codificación. Si los investigadores tienen preocupaciones por la seguridad, los datos recolectados en una encuesta por Internet deben ser codificados y protegidos con un firewall. Cuando los datos no son escaneados ópticamente o ingresados de manera directa en la computadora en el momento en que son recolectados, el procesamiento de los datos empieza en el tecleado. Un proceso de entrada de datos transfiere datos codificados de los cuestionarios u hojas de codificación al disco duro o disco móvil. Como en cada etapa del proceso de investigación hay cierta preocupación por si la tarea de entrada de datos se ha hecho como es debido. Los trabajadores de registro de datos, como cualquier otro, pueden cometer errores. Para asegurar una precisión del cien por ciento al transferir los códigos, la tarea debe ser verificada por un segundo trabajador de ingreso de datos. Si se ha cometido un error, el verificador corrige el registro de datos. Este proceso de verificar los datos nunca es realizado por la misma persona que anotó los datos originales. Una persona que leyó mal el cuestionario codificado durante la operación de captura por medio del teclado podría cometer el mismo error durante el proceso de verificación y el error podría pasar desapercibido.

503 FIGURA 19.9

Parte de un libro de códigos de un estudio de viajes


504

Comprobación de errores La etapa final en el proceso de codificación es la comprobación y verificación de errores, o limpieza de datos, para asegurar que todos los códigos sean legítimos. Por ejemplo, algún programa de computadora puede examinar los datos ingresados e identificar valores codificados que están fuera del rango de respuestas aceptables. Por ejemplo, si “sexo” está codificado como 1 para “masculino” y 2 para “femenino” y se encuentra un código 3, obviamente ha ocurrido un error y debe hacerse un ajuste.

Resumen 1. Reconocer cuando una respuesta es un error y debe ser editada. La edición de datos es necesaria antes de codificar y almacenar el archivo de datos. El editor de datos en ocasiones debe alterar la respuesta de un participante. A menudo, esta situación ocurre debido a respuestas inconsistentes, es decir, respuestas a diferentes preguntas que se contradicen entre sí. El editor debe ser cauto al modificar la respuesta de un participante. Sólo cuando cierta respuesta está obviamente equivocada y la respuesta verdadera es determinada con facilidad, el codificador deberá sustituir un nuevo valor para la respuesta original. Lo ideal es que múltiples piezas de evidencia sugieran la respuesta original como imprecisa y también sugieran la respuesta precisa antes que el editor dé ese paso. En general, los datos faltantes deben quedar así, aunque existen métodos de imputación para proporcionar una buena adivinanza para los valores faltantes. Estos métodos de imputación son usados cuando el tamaño de la muestra es pequeña y el investigador necesita retener tantas respuestas como sea posible. 2. Apreciar la codificación de investigación puramente cualitativa.

La investigación cualitativa realizada mediante entrevistas, entrevistas de profundidad, codifica sus respuestas al identificar los temas que subyacen en algunas entrevistas. Los códigos se convierten en un componente clave de una unidad hermenéutica que al final puede ser enlazada a otra para formar una teoría fundada. La frecuencia con la que algún pensamiento es expresado ayuda a identificar la codificación apropiada para datos cualitativos no estructurados.

3. Comprender la forma como los datos son representados en un archivo de datos.

Una encuesta proporciona un panorama de los participantes con base en sus respuestas a preguntas. Estas respuestas son editadas, codificadas y luego almacenadas en un archivo de datos. El archivo de datos es estructurado como una matriz de datos donde las filas representan a los participantes y las columnas representan variables. Así, una encuesta en la que a 200 participantes se les hacen 50 preguntas estructuradas resultaría en una matriz de datos consistente de 200 filas y 50 columnas.

4. Entender la codificación de respuestas estructuradas, incluso en un enfoque de una variable ficiticia. Las respuestas cuantitativas estructuradas en general son codificadas simplemente al marcar el número correspondiente a la elección seleccionada por el participante. Las respuestas cualitativas estructuradas también deben ser codificadas.Variables dicótomas se prestan bien para la codificación ficticia. Con la codificación ficticia las dos elecciones posibles para una pregunta son codificadas con un “1” para una respuesta y un “0” para la otra. Preguntas de respuesta corta o preguntas de lista son codificadas al asignar un número a todas las respuestas que parecen sugerir el mismo tema aun si se usan palabras distintas. 5. Apreciar las formas en que los avances tecnológicos han simplificado el proceso de codificación.

A lo largo del capítulo se mencionaron los avances tecnológicos en la recolección de datos. Estos avances han automatizado mucho la codificación de datos y reducido las oportunidades de error. Por ejemplo, algunas respuestas inconsistentes pueden ser escaneadas y el participante ser alentado a regresar y corregir una respuesta que parece inconsistente.También, si un participante deja de contestar una pregunta, una ventana desplegable puede llevar de nuevo al participante a la pregunta y obligarlo a responder para poder continuar con el resto del cuestionario.

Términos y conceptos clave Datos brutos Error de no respuesta Integridad de los datos Edición Edición en campo Edición interna No respuesta a un ítem

Valor de inserción Imputar Codificación Códigos Codificación dummy Campo Cuerda de caracteres

Registro Archivo de datos Etiquetas de valor Tabulación de prueba Libro de códigos Entrada de datos Sistema de escaneo óptico

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Cuál es el propósito de editar? Presente algunos ejemplos de preguntas que podrían necesitar edición. 2. ¿Cuándo el editor de datos debe alterar los datos brutos de un participante?

3. La señorita Aimee, la editora de datos de la semblanza de apertura revisa respuestas. Después de revisar las primeras ocho respuestas, cada una indicando que el participante tiene sentimientos muy negativos acerca de sus supervisores,


4. 5.

6. 7.

8. 9.

se topa con una respuesta que sugiere que el empleado cree que su jefe es el mejor posible del mundo. La señorita Aimee está tentada a rechazar esta respuesta como potencialmente engañosa. ¿Qué evidencia podría buscar al tomar la decisión de alterar o eliminar esta respuesta? ¿En qué difiere la codificación de la edición de datos? Una participante de 25 años indica que es dueña de su casa en Springfield, Illinois, y que ésta vale 990 millones de dólares. Más adelante en la entrevista indica que no completó el bachillerato y que conduce un Buick Century 1993. ¿El editor debería considerar la alteración de cualquiera de estas respuestas? De ser así, ¿cómo? ¿Qué papel podría desempeñar un contador de palabras en la codificación cualitativa de los resultados de un estudio? A un participante en una encuesta de Florida se le ha pedido que responda si él o ella es dueño de un bote y de ser así, si guarda el bote en una marina. Más de doscientos participantes son incluidos en la muestra. ¿Qué sugerencias tendría usted para codificar la información proporcionada? ¿Cómo se usaría una variable ficticia para representar si un participante en un restaurante ordena un postre después de la comida? Liste al menos tres formas en las que los avances tecnológicos de los últimos 15 años han cambiado la forma en que los datos son codificados.

505

ÉTICA Un minorista grande aplica una encuesta entre los empleados ostensiblemente dirigida a la satisfacción del cliente. Incluye una pregunta de sí o no acerca de si sus trabajadores jamás han robado algo en su centro de trabajo. ¿Cómo podría codificarse este dato? ¿Qué pasos podrían intentarse para asegurar que la respuesta de los empleados sea sincera? ¿Considera que es justo hacer esa pregunta? ¿El patrón debería tomar acciones contra los empleados que indicaron que robaron algo? 11. Un investigador pregunta: “¿Qué recuerda acerca de la publicidad de la máquina de afeitar Turbo de Gillette?” Se proporciona un recuadro con espacio suficiente para 100 palabras de respuesta. La encuesta incluye respuestas de 250 consumidores. ¿Cómo debería ser estructurado el libro de códigos para esta pregunta? ¿Qué problemas podría presentar? 12. RED Use www.naicscode.com para ayudar con esta respuesta. ¿Cuál es el código NAICS para los clubes campestres de golf? ¿Cuál es el código NAICS para los clubes de salud? ¿Cómo pueden estos códigos ser útiles al crear archivos de datos? 13. RED Explore las ventajas del software computarizado, como Atlas-Ti. El sitio web está en www.atlasti.com. ¿Cómo considera que podría asistirlo para codificar algo como una entrevista a fondo o un collage creado por un participante?

10.

Actividades de investigación 1. Diseñe un cuestionario corto con menos de cinco preguntas de opción para medir la satisfacción de los estudiantes con su librería universitaria. Entreviste a cinco compañeros de clase y luego disponga la base de datos en una matriz de datos.

2.

RED

La página web del Research Triangle Institute (www.rti. describe sus herramientas de investigación y métodos en cierto detalle. Haga clic en herramientas y métodos y explore las encuestas y herramientas de estudio allí descritos. ¿Cómo podrían estos métodos asistir en la codificación? org)

Caso 19.1 Servicio de Herencia, Conservación y Recreación del Departamento del Interior de Estados Unidos Hace algunos años el Departamento del Interior de Estados Unidos realizó una encuesta telefónica para ayudar a planificar la recreación en exteriores para el futuro. Un cuestionario de nueve hojas relativo a la participación en actividades recreativas en exteriores y satisfacción por las instalaciones locales fue administrado por la Opinion Research Corporation de Princeton, Nueva Jersey a 4 029 participantes. Las últimas dos páginas del cuestionario aparecen en la figura del caso 19.1-1.

Asuma que los datos serán ingresados en un archivo de datos en el que cada registro debe incluir la siguiente información: • Número de participante • Código del estado (los 50 estados)

Pregunta 1. Diseñe la codificación para esta porción del cuestionario. Asuma que los datos de las páginas previas del cuestionario vendrán después de estos datos.

FIGURA DEL CASO 19.1-1 Página muestra del cuestionario Las siguientes preguntas son para propósitos de antecedentes. 32. Vive usted en una... Ubicación urbana Ubicación suburbana Ubicación rural 33. Contándose usted mismo, ¿cuántos miembros de su familia viven aquí? (Si respondió “1” en P. 33, vaya a P. 35) ______ 34. ¿Cuántos miembros de la familia tienen... Más de 65 años ______ De 40 a 65 años ______ De 21 a 39 años ______

De 12 a 20 años ________ De 5 a 11 años _________ Menos de 5 años _______ 35. ¿Cuál es su edad (en años)? ________ 36. En la escuela, ¿cuál es el grado máximo (Circule la respuesta) Escuela elemental 01 02 Secundaria 07 08 Preparatoria 09 10 Universidad 13 14 Posgrado 17 18

(o año) que ha completado? 03

04

05

11 15 19

12 16 20

21

06

(continúa)


506 FIGURA DEL CASO 19.1-1 Página muestra del cuestionario (continúa) 37. ¿Cuál es su ocupación? ¿Qué tipo de trabajo es? Profesional, técnico y trabajadores semejantes Granjeros Gerentes, funcionarios y propietarios Oficinista y trabajadores semejantes Trabajadores de ventas Artesanos, capataces y trabajos semejantes Operativos y trabajadores semejantes Trabajadores de servicio Obreros, excepto granjeros y mineros Retirado, viudo, viuda Estudiante Ir a p. 43 Desempleado, en compensación de desempleo, Despedido Ama de casa Otro (especifique) __________________________________

38. ¿Cuántas horas a la semana trabaja en su casa o en su lugar de empleo? __________ (horas) 39. ¿Cuántos días de vacaciones tiene al año? ______ (días) 40. Por favor dígame cuál de las siguientes categorías de ingresos describe mejor el ingreso total de la familia para el año antes de impuestos, incluyendo sueldos y cualquier otro ingreso. Es... Menos de $12 000 $12 000-$20 000 $20 001-$30 000 $30 001-$50 000 $50 001-$100 000 Más de $100 000 41. Sexo del participante Masculino Femenino 42. ¿Cuál es el código postal de su lugar de empleo? Esto concluye la entrevista; muchas gracias por su cooperación y tiempo.

Caso 19.2 Champú 9-10 Un champú, código “9-10”, fue entregado a mujeres para una prueba de uso.4 Se les preguntó qué les gustaba y disgustaba del producto. Algunos códigos de la muestra se presentan en las figuras del caso 19.2-1 y 19.2-2. Hubo dos series de códigos: los de la figura 19.2-1 eran para codificar los gustos de las participantes y los de la figura 19.2-2 para codificar sus desagrados. Los encabezados identifican cambios en la matriz de datos y los atributos diferentes del champú. Los códigos específicos están listados bajo cada grupo. Las instrucciones de codificación fueron buscar primero el encabezado correcto y luego localizar el comentario correcto bajo ese encabezado y usar ese número como código. Por ejemplo, si en respuesta a una pregunta “me gusta”, una participante había dicho, “el champú era amable y gentil”, un co-

dificador buscaría en el campo 10 la gentileza, y encontraría el comentario “gentil/suave/no fuerte;” luego escribiría “11” junto al comentario. Si bajo “desagrados” alguien hubiera dicho “me hubiera gustado tener un champú con un enjuague de crema”, el codificador buscaría en el campo 16 para una comparación con otros champús y anotaría “74” (“Prefiere uno con crema de enjuague”) junto a esa respuesta. Los cuestionarios de muestra aparecen en la figura del caso 19.2-3.

Preguntas 1. Codifique cada uno de los tres cuestionarios. 2. Evalúe este esquema de codificación.

FIGURA DEL CASO 19.2-1 Códigos muestra para preguntas “Me gusta”

Prueba No. Champú Pregunta: Gustos Campo 10 Gentileza

Campo 11 Resultado en el cabello

11 Gentil/suave/no duro

21 Bueno para el cabello/ayuda al cabello

12 No priva al cabello de aceites naturales

22 Deja el cabello manejable/no se enreda/no necesita crema enjuague

13 No provoca/evita la caída del cabello

23 Da cuerpo al cabello

14 No seca el cabello

24 Corrige puntas abiertas

15 No provoca desprendimientos de la piel/cuero cabelludo

25 No deja el cabello suelto

16 Orgánico/natural

26 Deja el cabello sedoso/liso

17

27 Deja el cabello suave

18

28 Deja el cabello brillante

19

29 El cabello se ve/se siente/bien/limpio

20

30

1–

2–

1+ Otra gentileza

2+ Otros resultados en el cabello (continúa)

Capítulo 19. Edición y codificación: transformar los datos brutos en información FIGURA DEL CASO 19.2-1 Códigos muestra para preguntas “Me gusta” (continuación) Campo 12 Limpieza

Campo 13 Misceláneos

31 No deja aceites/mantiene seco el cabello

41 Más barato/económico/buen precio

32 Limpia bien

42 Huele bien/agradable/limpio

33 Desprende aceite/suciedad/acondicionadores artificiales

43 Recomendado por estilista

34 No hay que frotar tanto

44 Viene en diferentes fórmulas

35

45 Concentrado/sólo se usa una pequeña cantidad

No hay que lavarlo con tanta frecuencia/mantiene limpio el cabello más tiempo

36 No deja residuos en el cuero cabelludo

46 Bueno para toda la familia (no especificado)

37 Buena espuma

47

38 Bueno para el cabello grasoso

48

39

49

40

50

3–

4– Otros misceláneos

3+ Otra limpieza

4+ No sabe/nada

FIGURA DEL CASO 19.2-2 Códigos muestra para preguntas “Me disgusta” Prueba No. Champú Pregunta: Disgusta

Campo 14 Dureza

Campo 15 Limpieza

51 Muy fuerte

61 No limpia bien

52 Abre el cabello/quita demasiado aceite

62 Deja residuos en el cuero cabelludo

53 Seca el cabello

63 Poca espuma

54 La piel reacciona mal a él

64 No es bueno para cabello grasoso

55

65

56

66

57

67

58

68

59

69

60

70

5–

6–

5+ Otra dureza

6+ Otra limpieza

Campo 16 Comparación con otros

Campo 17 Misceláneos

71 Prefiere champú herbal/orgánico

81 No me gusta el nombre

72 Prefiere champú medicado/contra la caspa

82 Demasiado caro

73 Igual a otros champús–no funciona de manera diferente

83 No es económico para el cabello largo

74 Prefiere uno con crema enjuague

84 Uso lo que mi estilista recomienda

75 Prefiere otra marca (no especificada)

85

76

86

77

87

78

88

79

89

80

90

7–

8– Otros misceláneos

7+ Otra comparación con otros

8+ No sabe qué/disgustó/nada

507


508 FIGURA DEL CASO 19.2-3 Cuestionarios muestra para la encuesta

1. ¿Qué, si lo hay, le gustó en particular de este champú? Mi estilista lo recomienda, así que debe ser bueno para mi cabello. También huele bien. 2. ¿Qué, si lo hay, le disgustó en particular de este champú? Es demasiado caro. No tiene crema enjuague, así que también hay que comprar eso. En realidad no funciona mejor que otros champús por el dinero que se paga por él.

1. ¿Qué, si lo hay, le gustó en particular de este champú? Hay clases diferentes para distintos tipos de cabello. Yo uso el de cabello seco. No seca mi cabello. Lo deja suave y brillante. Funciona tan bien que sólo tengo que usar un poco con cada lavada. 2. ¿Qué, si lo hay, le disgustó en particular de este champú? Nada, me gustó.

1. ¿Qué, si lo hay, le gustó en particular de este champú? Tengo cabello lacio y grasoso y tengo que lavarlo con mucha frecuencia. Con este champú encontré que permanece limpio más tiempo, así que no tengo que lavarlo con tanta frecuencia y mi cabello tiene más cuerpo. 2. ¿Qué, si lo hay, le disgustó en particular de este champú? Me gusta el champú, pero no creo que el nombre sea muy atractivo.

E R

L T A D O

S

P A S

E J A IZ D

U

N R E

CAPÍTULO 20 ANÁLISIS BÁSICO DE DATOS. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA


Saber qué es la estadística descriptiva y para qué se usa. Crear e interpretar tablas de tabulación simple y tabulación cruzada. Comprender cómo las tabulaciones cruzadas revelan relaciones. Realizar transformaciones de datos básicos. Listar diferentes productos de software para el análisis estadístico descriptivo.

Semblanza del capítulo: escoja su “veneno”

Un par de hechos más han quedado en claro. Un conteo de las bebidas preferidas entre los consumidores estadounidenses adultos de menos de veintinueve años de edad, muestra las siguientes preferencias:2 48 por ciento bebe cerveza 32 por ciento licor 17 por ciento vino

IMAG TTY Y/ GE ER/ OLIV N EPHE © ST

36 por ciento bebe cerveza 21 por ciento licores 39 por ciento vino

ERSLE KIND

Para 2005, los estadounidenses habían cambiado sus preferencias por las bebidas. Ahora:

NG DORLI

47 por ciento bebía cerveza 21 por ciento licores 27 por ciento vino

ES

La mayoría de los estadounidenses acostumbra disfrutar eventualmente una bebida para adultos, pero no a todos les gusta la misma. A muchos de quienes toman decisiones les interesa saber qué les gusta tomar a los estadounidenses. Los minoristas deben tener la gama de productos correcta para sus clientes, sobre todo si desean aumentar las utilidades y que los consumidores estén más satisfechos. Los restaurantes necesitan saber qué les gusta tomar a sus comensales con el tipo de alimentos que sirven. Los legisladores necesitan saber qué tipo de restricciones deben implementarse y en qué tipo de productos para impedir que los menores beban y abusen del alcohol. Los investigadores podrían aplicar estadísticas complejas para responder preguntas relacionadas con las preferencias de los estadounidenses por las bebidas, pero es mucho lo que puede aprenderse con sólo contar lo que la gente compra. Una tienda de abarrotes construida en Chicago en 1975 asigna 15 por ciento de su espacio a productos de bebidas para adultos. De este 15 por ciento, 60 por ciento es asignado a cervezas, 25 por ciento a licores y 15 por ciento a vinos. Ya que los productos no se comercializan de la misma manera (se necesitan diferentes tipos de anaqueles, pasillos y separadores), ajustar el espacio para cambiar estos porcentajes no es tarea fácil. A lo largo de las más de tres décadas de historia de la tienda, la base de clientes ha cambiado. Al principio, las amas de casa que compraban los abarrotes de la familia, caracterizaban la base de clientes. En los años 1990 nidos vacíos, incluso los de retirados con altos ingresos disponibles, caracterizaron a la base de clientes. En fechas más recientes, solteros más jóvenes que apenas inician sus carreras se han mudado a los vecindarios próximos. ¿La tienda debería reconsiderar su comercialización de bebidas para adultos? En 1992 los consumidores estadounidenses mostraban una fuerte preferencia por la cerveza. Entre los adultos estadounidenses que ingerían bebidas para adultos:1

510


En Estados Unidos los abarroteros representan 35 por ciento de las ventas de cerveza, pero las tiendas de conveniencia, donde los consumidores tienden a comprar, representan 45 por ciento.3 Si el estanco de abarrotes se está convirtiendo en tienda de conveniencia, tal vez un énfasis continuo en la cerveza sea prudente. Sin embargo, los consumidores de vino, por otra parte, son atractivos desde varias perspectivas: el vino ahora califica entre las primeras diez categorías de alimentos en Estados Unidos con base en el volumen de ventas en dólares de las tiendas de abarrotes. Cuarenta y cinco por ciento de todo el vino es vendido en estas tiendas, lo que evidencia que el consumidor de vino también es más probable que adquiera productos como carne preferente y quesos importados en lugar de carne y quesos de menor precio y calidad. Como resultado, el promedio de 13.44 dólares gastados en vino en una tienda de abarrotes (en contraste con los 11.94 dólares en cerveza) es sólo parte de la historia para explicar por qué ¡los consumidores de vino son consumidores de uvas!4 ¿Qué debería resaltar el abarrotero al comercializar bebidas para adultos? Quizá la investigación basada en el conteo ofrezca una respuesta.

Naturaleza del análisis descriptivo Quizá el análisis estadístico más básico es el análisis descriptivo. El análisis descriptivo es la transformación elemental de datos en una forma que describe las características básicas como la tendencia central, distribución y variabilidad. El investigador toma respuestas de 1 000 consumidores estadounidenses y tabula la marca de su bebida refrescante favorita y el precio que esperan pagar por un paquete de seis productos. La moda para la bebida refrescante favorita y el precio promedio entre los 1 000 consumidores sería estadística descriptiva, que describe la tendencia central de dos maneras distintas. Promedios, medianas, modas, varianzas, rango y desviación estándar tipifican la estadística descriptiva aplicada. La estadística descriptiva resume respuestas de grandes números de participantes en estadística simple. Cuando se usa una muestra, la estadística descriptiva de esa muestra se utiliza para hacer inferencias acerca de las características de toda la población de interés. La estadística descriptiva es sencilla, pero poderosa. El investigador entra al área del análisis estadístico univariado cuando es necesario. El capítulo 21 se enfocará en la ampliación del análisis estadístico básico. Debido a que es tan sencilla, la estadística descriptiva tiene un amplio uso. El capítulo 13 indicó que el nivel de medición de escala ayuda al investigador a elegir la forma más apropiada del análisis estadístico. La figura 20.1 muestra cómo el nivel de la medición de escala influye en la elección de la estadística descriptiva. Recuerde que toda la estadística apropiada para escalas de bajo orden (nominal es la más baja) es adecuada para escalas de más alto orden (relación es la más alta). Considere los siguientes datos. A los consumidores de la muestra se les preguntó dónde compran cerveza con mayor frecuencia. El resultado es una variable nominal que puede ser descrita con una distribución de frecuencia (véase la gráfica de barras en la figura 20.1). Diez por ciento indicó que con mayor frecuencia adquiría cerveza en una farmacia, 45 por ciento indicó una tienda de conveniencia, 35 por ciento una tienda de abarrotes y siete por ciento una tienda de especialidades. Tres por ciento mencionó “otras” (no mostrado en la gráfica de barras). La moda es la tienda de conveniencia, ya que más participantes eligieron ésta sobre cualquier otra categoría. Una distribución similar pudo haberse obtenido si la gráfica trazara el número de participantes que califican cada tienda como su tipo de lugar favorito para comprar cerveza. La parte final de la figura 20.1 ilustra el ejemplo de estadística descriptiva para las variables de intervalo y relación. En este caso, la gráfica presenta resultados de una pregunta que pide a los participantes que indiquen cuánto gastan por lo común en una botella de vino adquirida en una tienda. La media y la desviación estándar se presentan junto a la gráfica como 11.7 y 4.5, respectivamente. Además una distribución de frecuencia se muestra con un histograma. Un histograma es una forma gráfica de mostrar una distribución de frecuencia en la que la altura de una barra corresponde a la frecuencia de una categoría. Los histogramas son útiles para cualquier tipo de datos, pero con variables continuas (intervalo o relación) el histograma es útil para proporcionar una evaluación rápida de la distribución de los datos. Una línea de distribución normal es sobrepuesta sobre el histograma, proporcionando una comparación sencilla para ver si los datos están desviados o son multimodales.

Capítulo 20. Análisis básico de datos

511 FIGURA 20.1

Nivel de medición

Estadística

Niveles de medición de escala y estadística descriptiva sugerida

Ejemplo Ventas de cerveza

Tabla de frecuencia Proporción (Porcentajes) Moda

porciento

Nominal

Ordinal

Farmacia

Tienda de conveniencia

Tienda de especialidad

Tienda de abarrotes

Ubicación de la compra

Media = 11.6667 Desviación estándar = 45.4888

Media Desviaciones estándar

Frecuencia

Intervalo

N = 27

Relación

Precio

Tabulación La tabulación se refiere a la disposición ordenada de los datos en una tabla u otro formato de resumen. Cuando este proceso de tabulación se hace a mano se usa el término registro de cuenta. Contar las diferentes formas en que los participantes contestaron una pregunta y arreglarlas en una forma tabular sencilla resulta en una tabla de frecuencias. El número real de respuestas para cada categoría es una distribución de frecuencia variable. Una tabulación simple de este tipo en ocasiones es llamada una tabulación marginal. La tabulación simple indica al investigador con qué frecuencia ocurre cada respuesta. Este punto de partida para el análisis requiere que el investigador busque respuestas u observaciones para cada categoría o código asignado a una variable. Una tabla de frecuencia que muestra dónde los consumidores por lo general compran cerveza, puede calcularse con facilidad. Los resultados tabulares que corresponden a la gráfica aparecerían como sigue: Respuesta Farmacia

Frecuencia

Porcentaje

Porcentaje acumulado

50

10

10

Tienda de conveniencia

225

45

55

Tienda de abarrotes

175

35

90

Tienda de especialidades

35

7

97

Otras

15

3

100

La columna de frecuencia muestra el resultado del conteo o el número de participantes enumerando cada tienda, respectivamente. La columna de porcentaje muestra el porcentaje total en cada categoría. El porcentaje acumulado representa el porcentaje que indica una categoría particular o cualquier categoría precedente como su lugar preferido para comprar cerveza. De esta gráfica, la moda indica que el consumidor típico compra cerveza en la tienda de conveniencia ya que más personas indicaron ésta como su respuesta principal. De igual modo, una tabulación reciente de las respuestas de los estadounidenses a la pregunta simple de “¿Quién es su celebridad favorita de la televisión?” reveló que la respuesta variaba por edad. Para participantes de 18 a 24 años, Conan O’Brien aparecía en primer lugar. Para grupos de edades de 30 a 39 años, Bill O’Reilly era la personalidad de televisión preferida, y entre los individuos de 65 años y mayores, Oprah Winfrey era la respuesta modal.5 La idea de que la edad puede influir en la elección de la celebridad favorita lleva a la tabulación cruzada.


512

Tabulación cruzada Una distribución de frecuencia o tabulación puede atender muchas preguntas de investigación. Siempre que una pregunta se ocupe de una sola variable categórica, la tabulación es tal vez el mejor enfoque. Aunque los conteos de frecuencia, las distribuciones de porcentaje y los promedios resuman información considerable, la tabulación simple puede no rendir el valor total de la investigación. La tabulación cruzada es la técnica apropiada para atender preguntas de investigación que incluyen relaciones entre pocas variables. Una tabulación cruzada es una tabla de frecuencia combinada. La tabulación cruzada permite la inspección y comparación de diferencias entre grupos basados en categorías nominales u ordinales. Una clave para interpretar una tabla de tabulación cruzada es comparar los valores de la tabla observados con valores hipotéticos que resultarían de la casualidad. La figura 20.2 resume varias tabulaciones cruzadas de respuestas de los consumidores a un cuestionario sobre la conducta ética en Estados Unidos.6 El panel A sugiere cómo dos comportamientos cuestionables (variables de: llevar a casa artículos de oficina y reportarse enfermo) pueden cambiar con variables demográficas básicas. El investigador interesado en las perspectivas éticas de los ejecutivos de negocios y del público puede revisar el panel B y comparar los dos grupos. Si los ejecutivos de negocios y el público tienen las mismas actitudes éticas, los porcentajes observados deben ser iguales para cada pregunta. Éste no parece ser el caso. Los datos llevan a la conclusión de que los ejecutivos de negocios participan en estos comportamientos más que el público. Sin embargo, antes de llegar a la conclusión de que los ejecutivos de negocios son menos éticos que el público, debe buscar con todo cuidado la presencia de variables extrañas.

Tablas de contingencia La figura 20.3 presenta un ejemplo de resultados de tabulación cruzada con el uso de tablas de contingencia. Una tabla de contingencia es una matriz de datos que muestra la frecuencia de alguna combiFIGURA 20.2 Tablas de tabulación cruzada de una encuesta sobre la ética en Estados Unidos

(A) Comportamiento reportado (porcentaje del público que alguna vez ha desarrollado cada actividad) Edad Actividad

Menos de 50 años de edad

Género

Educación

Más de 50 años de edad

Hombres

Mujeres

Graduado universitario

47

33

58

21

36

21

Llevarse a casa artículos de oficina

50

26

Reportarse enfermo al trabajo cuando no es cierto

40

18

No reportado

Graduado de bachillerato

(B) Comportamiento reportado (porcentaje del público que alguna vez ha desarrollado cada actividad) Actividad

Ejecutivos de negocios

Público

Llevarse a casa artículos de oficina

74

40

Reportarse enfermo al trabajo cuando no es cierto

14

31

Usar el teléfono de la empresa para llamadas personales de larga distancia

78

15

Deducciones un tanto exageradas en las formas de impuestos

35

13

Conducir estando ebrio

80

33

7

26

Ver a un compañero robar algo en el trabajo y no reportarlo

De Roger Ricklefs, “Ethics in America”, The Wall Street Journal, 31 de octubre, 1983, pp. 33, 42; 1 de noviembre, 1983, p.33; 2 de noviembre, 1983, p.33; y 3 de noviembre, 1983, pp. 33, 37.


513 FIGURA 20.3

(A) Tabulación cruzada de la pregunta “¿Compra usted en Target?” por sexo del participante

Hombres

Sí

No

Total

150

75

225

Mujeres

180

45

225

Total

330

120

450

(B) Tabulación cruzada de la pregunta “¿Compra usted en Target?” por sexo del participante, porcentaje de fila

Hombres

Sí

No

Total (base)

66.7%

33.3%

100% (225)

Mujeres

80.0%

20.0%

100% (225)

(C) Tabulación cruzada de la pregunta “¿Compra usted en Target?” por sexo del participante, porcentaje de columna Sí

No

Hombres

45.5%

62.5%

Mujeres

54.5%

37.5%

Total

100%

100%

(Base)

(330)

(120)

nación de respuestas posibles a variables múltiples. Las tablas de contingencia de dos vías, que involucran dos variables de intervalo de menos de, son usadas con mayor frecuencia. Una tabla de contingencia de tres vías incluye tres variables de intervalo de menos de tres. Más allá de tres variables, hacen las tablas de contingencia difíciles de analizar y explicar. Dos variables se ilustran en la tabla de contingencia presentada en el panel A: • Variable de fila: sexo biológico _____ H _____M • Variable de columna: “¿Compra usted en Target? SÍ o NO” Pueden formularse varias conclusiones al examinar los totales de filas y columnas: 1. 225 hombres y 225 mujeres respondieron, como se observa en la columna de totales de fila. 2. De 450 consumidores totales que responden, 330 consumidores indicaron que “Sí” copran en Target y 120 indicaron que “No” compran en Target. Esto puede observarse en la columna de totales, al pie de la tabla. Estos totales de filas y columna a menudo son llamados marginales, porque aparecen en los márgenes de la tabla. Los investigadores por lo común están más interesados en las celdas internas de una tabla de contingencia. Las celdas internas muestran frecuencias condicionales (combinaciones). Con estos valores se obtienen conclusiones más específicas: 3. De 330 consumidores que compran en Target, 150 son hombres y 180 mujeres. 4. Otra opción: de los 120 participantes que no compran en Target, 75 son hombres y 45 mujeres. Este descubrimiento ayuda a saber si las dos variables están relacionadas. Si hombres y mujeres por igual patrocinaron a Target, esperaríamos que hipotéticamente 165 de los 330 compradores fueran mujeres. Dado que hay números iguales de hombres y mujeres, los 330 serían hombres y mujeres por igual. Las expectativas hipotéticas (165 h/165 m) no se cumplen. ¿Cuál es la implicación? Es más probable que los compradores en Target sean mujeres que hombres. Observe que el mismo significado podría obtenerse al analizar a los no compradores.

Tabulaciones cruzadas posibles de una pregunta


514

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Personalidades contingentes ¿Quién es la celebridad favorita del mundo? Es una pregunta importante, porque la respuesta ayuda a determinar cuánto influye el apoyo de una celebridad. Las estrellas del deporte como Tiger Woods son eficaces en conformar las preferencias del producto de los consumidores en todo el mundo. Las estrellas del pop como las Spice Girls han sido utilizadas con efectividad para incrementar las ventas de bebidas refrescantes en el Reino Unido. En otras partes del mundo, Sharon Cumeta podría hacer lo mismo. Quizás algunas celebridades son tan eficaces en casi todas partes, pero otras sólo pueden serlo en cierto país. Su influencia depende de la región. Las personalidades de la televisión al dar su opinión también influyen en la del público. Pero, no todas las opiniones son iguales. Agencias encuestadoras como Harris Interactive (www.harrisintercative.com) monitorean la popularidad de las celebridades. ¿Quién es la personalidad de televisión favorita de Estados Unidos? Oprah Winfrey ha logrado la calificación más alta de los estadounidenses durante varios años. Pero, ¿el atractivo de Oprah es contingente a otros factores? Las tabulaciones cruzadas ayudan a contestar esta pregunta. Considere la siguiente tabla de contingencia dos por dos que muestra los resultados de mil participantes a quienes se pidió que eligieran entre Oprah Winfrey y David Letterman.

O considere la tabla de contingencia tres por tres:

En cualquier caso las opiniones acerca de la celebridad preferida parecen ser contingentes, dependen de cierta característica. Resultados como estos sugerirían que aun cuando Oprah tiene una preferencia general, los hombres prefieren a David Letterman por encima de Oprah. Además, la celebridad favorita depende de la orientación política. Así, los gerentes de marketing deben considerar las contingencias al tratar de identificar a las celebridades preferidas. Fuentes: Erdogan, B. Zater, Michael J. Baker y Stephen Tagg (2001), “Selecting Celebrity Endorsers: The Practitioner’s Perspective”, Journal of Advertising Research, 41 (mayo/junio), pp.39-48; Goetzl David y Wayne Friedman (2002), “What We’re talking About” Advertising Age, 73 (12/2), pp.51-57; The Wall Street Journal On Line (2006), “Harris Poll: Oprah Again Tops America’s List of Favorite TV Personalities”, (febrero 3), http://online.wsj.com/article/SB113889692780763347-search.html?KEY WORDS=Oprah&COLLECTION=wsjie/6month.

Una tabla de contingencia de dos vías como la que aparece en la parte A es llamada una tabla 2 × 2 porque tiene dos filas y dos columnas. Cada variable tiene dos niveles. Una tabla de contingencia de dos vías mostrando dos variables, una (la variable de la fila) con tres niveles y la otra con cuatro niveles sería llamada una tabla 3 × 4. Cualquier tabla de referencia cruzada puede ser clasificada con base en el número de filas por el número de columnas (F por C).

Porcentaje de tabulaciones cruzadas Cuando los datos de una encuesta son porcentajes tabulados cruzados ayudan al investigador a comprender la naturaleza de la relación, al hacer más sencillas las comparaciones relativas. El número de participantes u observaciones totales se usa como una base estadística para computar el porcentaje en cada celda. Cuando el objetivo de la investigación es identificar una relación entre respuestas a dos preguntas (o dos variables), una de las preguntas siempre es elegida para ser la fuente de la base para determinar porcentajes. Por ejemplo, observe los datos en las partes A, B y C de la figura 20.3. Compare la parte B con la parte C. Seleccionar los porcentajes de filas o columnas resaltará una comparación particular o distribución. La naturaleza del problema que el investigador quiere contestar determinará qué total marginal servirá como base para calcular porcentajes. Por fortuna, una regla convencional determina la dirección de los porcentajes. La regla depende de qué variable es identificada como una variable independiente y cuál es una variable dependiente. En términos simples, las variables independientes deben formar las filas en una tabla de contingencia. El total marginal de la variable independiente debe usarse como la base para calcular los porcentajes. Aun cuando la investigación de encuesta no establece evidencia de causa y efecto, podría decir que sería lógico asumir que una variable, como el sexo biológico, podría anticipar preferencia de bebidas. Esto tiene más sentido que pensar que la preferencia de bebidas determinaría el sexo biológico.


515

Elaboración y refinamiento AL PUNTO El Diccionario Universal Oxford define al análisis como “la resolución de cualquier cosa compleja en sus elementos Cuanto más más simples”. Una vez que el investigador ha examinado la relación básica entre dos variables, puede querer estudiamos, más investigar la relación bajo una variedad de condiciones diferentes. Por lo común, se introduce al análisis una descubrimos tercera variable para elaborar y refinar la comprensión del investigador al especificar las condiciones bajo las nuestra ignorancia. cuales la relación entre las primeras dos variables es más fuerte y más débil. En otras palabras, un análisis más elaborado pregunta: “¿Podrá modificarse la interpretación de la relación si se consideran otras variables de forma -Percy Bysshe Shelley simultánea?”. El análisis de elaboración incluye la tabulación cruzada básica dentro de varios subgrupos de la muestra. El investigador desglosa el análisis para cada nivel de otra variable. Si el investigador tiene preferencia de compra de tabulación cruzada por sexo (véase la figura 20.3) y quiere investigar otra variable (por ejempo, el estado civil), puede realizar un análisis más elaborado. La figura 20.4 desglosa las respuestas a la pregunta “¿Compra usted en Target?” por sexo y estado civil. Los datos indican que las mujeres muestran la misma preferencia, ya sean casadas o solteras. Sin embargo, es más probable que los hombres casados compren en Target que los solteros. El análisis sugiere que la conclusión original acerca de la relación entre el sexo y el comportamiento de compras para las mujeres sea retenido. No obstante, una relación que no era discernible en el caso de dos variables es evidente. Los hombres casados compran con mayor frecuencia en Target que los solteros. El descubrimiento es consistente con un efecto de interacción. La combinación de dos variables, sexo y estado civil, es asociada con diferencias en la variable dependiente. Las interacciones entre variables examinan variables moderadoras. Una variable de moderación es una tercera variable que cambia la naturaleza de una relación entre la independiente original y las variables dependientes. El estado civil es una variable moderadora en este caso. El efecto de interacción sugiere que el matrimonio modifica la relación entre el sexo y la preferencia de compras. En otras situaciones la adición de una tercera variable al análisis puede llevar a rechazar la conclusión original acerca de la relación. Cuando esto ocurre, el análisis de elaboración sugiere que la relación entre las variables originales es espuria (véase el capítulo 3). La semblanza del capítulo describió datos que sugieren una relación entre el tipo de tienda en la cual compra un consumidor y la preferencia por bebidas. Los compradores en tiendas de conveniencia parecen preferir la cerveza sobre el vino, en tanto que los compradores en tiendas de abarrotes, eligen al vino sobre la cerveza. ¿El tipo de tienda impulsa la preferencia en la bebida? Quizá la edad determina tanto el tipo de tienda que los consumidores eligen para comprar, como su preferencia por bebidas para adultos. Los consumidores más jóvenes compran de forma desproporcionada en las tiendas de conveniencia y toman cerveza.

¿Cuántas tabulaciones cruzadas? Las encuestas hacen docenas de preguntas y cientos de variables categóricas se pueden guardar en un almacén de datos. Investigadores de mercados asistidos por computadora, “pescan” en busca de relaciones al hacer tabulaciones cruzadas de cada variable categórica con cualquier otra variable categórica. Así, cada respuesta posible se convierte en una variable explicatoria posible. El investigador que atiende una pregunta de investigación exploratoria puede encontrar algún beneficio en esa expedición de pesca. Existe software que busca automáticamente entre volúmenes de tabulaciones cruzadas. Hasta pueden proporcionar alguna percepción Soltero

Casado

FIGURA 20.4

Hombres

Mujeres

Hombres

Mujeres

Sí

55%

80%

86%

80%

No

45%

20%

14%

20%

“¿Compra usted en Target?”

Tabulación cruzada de estado civil, sexo y respuestas a la pregunta: “¿Compra usted en Target?”


516

en la estructura de segmento de mercado para algún producto. De manera alterna, el programa puede señalar las tabulaciones cruzadas sugiriendo la relación más fuerte. El software CHAID (chi-square automatic interaction detection) ejemplifica un software que hace posible búsquedas entre grandes números de variables.7 La minería de datos puede realizarse de igual manera y sugerir relaciones que vale la pena considerar más a fondo. Fuera de la investigación exploratoria, los investigadores deben realizar tabulaciones cruzadas que atiendan preguntas de investigación y de hipótesis específicas. Cuando las hipótesis incluyen relaciones entre dos variables categóricas, las tabulaciones cruzadas son la herramienta correcta para la tarea.

Análisis de cuadrante El análisis de cuadrante es una variación de tabulación cruzada en el cual son trazadas las respuestas a dos preguntas de escala de calificación en cuatro cuadrantes de una tabla de dos dimensiones. La mayor parte del análisis de cuadrante en la investigación de mercados representa o traza relaciones entre respuestas promedio acerca de los atributos de un producto de importancia y calificaciones promedio del desempeño de una empresa (o de sus marcas) en esa característica del producto. El término análisis de la importancia-desempeño en ocasiones se usa porque los consumidores califican la importancia percibida de varios atributos y califican qué tan bien la marca de la empresa se desempeña en ese atributo. En términos generales, al mercadólogo le gustaría terminar en el cuadrante que indica un desempeño alto sobre un atributo importante. La figura 20.5 ilustra un análisis de cuadrante para una cadena hotelera internacional de precio medio.8 La gráfica muestra las calificaciones de importancia y de desempeño proporcionadas por viajeros de negocios. Después de trazar las calificaciones para cada uno de ocho atributos, el análisis sugiere áreas de mejora. Las flechas indican atributos en los que la empresa hotelera debería concentrarse para pasar del cuadrante tres, lo cual significa que el desempeño en esos atributos es bajo, pero los consumidores de negocios califican esos atributos como importantes, al cuadrante cuatro, donde los atributos son importantes y califican un alto desempeño. FIGURA 20.5

Un análisis de importanciadesempeño o de cuadrante de hoteles

Alta importancia

Servicio rápido Limpieza de la habitación

Precios de la habitación Quietud Bajo desempeño

Alto desempeño

Desayuno disponible Interiores atractivos

Diversión Servicio a la habitación las 24 horas

Baja importancia


517

Transformación de los datos Transformaciones simples La transformación de datos (también llamada conversión de datos) es el proceso de cambiar los datos de su formato original a un formato adecuado para realizar un análisis de datos que logre los objetivos de la investigación. A menudo, los investigadores modifican los valores de los datos de escala o crean nuevas variables. Por ejemplo, muchos investigadores creen que menos sesgos de respuesta resultarán si los entrevistadores preguntan a los participantes su año de nacimiento, más que su edad. Esto no representa un problema para el analista de la investigación, ya que es posible una transformación de datos simple. Los datos brutos codificados, como año de nacimiento, pueden transformarse con facilidad a la edad al restar el año de nacimiento del año en curso. En capítulos anteriores se analizó la recodificación y la creación de escalas sumadas. Éstas también son transformaciones de datos comunes. Colapsar o combinar categorías adyacentes de una variable es una forma común de transformación de datos usada para reducir el número de categorías. Una escala Likert en ocasiones puede ser colapsada en un número de categorías más pequeño. Por ejemplo, considere la siguiente partida Likert administrada a una muestra de estudiantes de último grado de una universidad estatal:

AL PUNTO Todo lo que hacemos se hace con un ojo puesto en algo más. – Aristóteles

Fuerte desacuerdo

Desacuerdo

Neutral

De acuerdo

Muy de acuerdo

Estoy satisfecho con mi experiencia escolar en esta universidad

La siguiente tabla de frecuencia describe resultados para esta partida de la encuesta:

Fuerte desacuerdo 110

Desacuerdo

Neutral

De acuerdo

30

15

35

Muy de acuerdo 210

La figura 20.6 muestra un ejemplo de una distribución bimodal. La distribución de respuestas sugiere que éstas son bimodales. Es decir, existen dos puntos máximos en la distribución, uno a cada extremo de la escala.Ya que la amplia mayoría de los participantes (80 por ciento = (110 + 210)/400) indicó un fuerte desacuerdo o estar muy de acuerdo, la variable es muy parecida a una variable categórica. Los clientes estaban en fuerte desacuerdo o muy de acuerdo con la declaración. Así, la investigación puede colapsar las respuestas en dos categorías, en tanto que existen muchas formas para lograr esto, el investigador puede asignar el valor de uno a todos los participantes que están en fuerte desacuerdo o en desacuerdo y el valor dos a todos los participantes que están de acuerdo o muy de acuerdo. Los participantes que marcaron neutral serían eliminados del análisis.

Problemas con las transformaciones de datos Los investigadores a menudo realizan una división de la media para colapsar una escala con puntos de respuesta múltiple en dos categorías. La división o (split) de la media significa que los participantes debajo de la media observada, caen en una categoría y los participantes arriba de la media van en otra. Aun cuando esto es común, el enfoque se aplica mejor sólo cuando los datos en verdad muestran características bimodales. Cuando los datos son unimodales, tal como sería el caso con datos de distribución normal, una división de la media se prestará a error. La figura 20.7 ilustra este problema. Evidentemente, la mayoría de los participantes está un poco de acuerdo o un poco en desacuerdo con esta declaración. La tendencia central podría ser representada por la


518 FIGURA 20.6

Histograma

Frecuencia

Las distribuciones bimodales son consistentes con las transformaciones en valores categóricos

Media = 68.1429 Desviación estándar=21.82851 N=350

Exámenes Adaptado del reporte Nielsen de televisión de 1987.

FIGURA 20.7 El problema con la division de medias de datos unimodales

Comprar en tiendas de conveniencia

Frecuencia de distribución: X1 = Hago la mayoría de mis compras en tiendas de conveniencia. Categoría de respuesta (código) Conteo Porcentaje acumulado

Frecuencia

En fuerte desacuerdo (1) Desacuerdo (2) Ligero desacuerdo (3) Un poco de acuerdo (4) De acuerdo (5) En fuerte acuerdo (6)

10 40 125 125 40 10

Media = 3.5 Recodificar para completar la transformación de datos: Viejos valores 1 2 3 4 Nuevos valores 1 1 1 2

Media = 3.50 Desviación estándar = 1.02616 N = 350 Comprar en tiendas de conveniencia

Trato igual

Trato diferente Media (3.5) (3.5) Media

Trato igual

2.86% 14.29% 50.00% 85.71% 97.14% 100.00%

5 6 2 2


519

media de 3.5, una media de 3.5, o la moda de 3.5 (3 y 4 tienen cada uno el mismo número de participantes). Los “que están afuera”, si los hay, parecen ser aquellos que no indican más que un ligero acuerdo/desacuerdo. Un caso puede ser el de los participantes que indiquen un ligero desacuerdo pues son más similares a los que indican un ligero acuerdo que aquellos participantes que indican fuerte desacuerdo. No obstante, el cambio de codificación coloca los valores 1 y 3 en la misma nueva categoría, pero coloca los valores 3 y 4 en una categoría distinta (véase el esquema de recodificación en la figura 20.7). La distribución de datos no apoya una división de la media en dos categorías y así, una transformación que colapsa estos valores en acuerdo y desacuerdo es inapropiada. Cuando un número suficiente de participantes existe y una variable es índice, el investigador puede elegir eliminar de una cuarta a una tercera parte de las respuestas alrededor de la media para garantizar efectivamente una distribución bimodal. La división de la media siempre debe ser realizada con el mayor cuidado, aunque el colapso inapropiado de variables continuas en variables categóricas ignora la información contenida dentro de los valores no transformados.

Números índice El índice de precios al consumidor y el índice de precios al mayoreo son fuentes de datos secundarios que se usan con frecuencia por los investigadores de mercados. Los índices de precios, como otros números índice, representan simples transformaciones de datos que permiten a los investigadores rastrear el valor de una variable a lo largo del tiempo y comparar una variable(s) con otras. La recalibración permite que calificaciones u observaciones se relacionen con un periodo base o un número base. Considere la información de la figura 20.8. Estadísticas semanales de ver televisión se presentan agrupadas según el tamaño del hogar. Los números índice pueden ser computados para estas observaciones de la siguiente manera: 1. Un número base es seleccionado. El hogar promedio de Estados Unidos de 52 horas y 36 minutos representa la tendencia central y será usada. 2. Los números índice son computados al dividir la calificación de cada categoría por el número base y multiplicar por 100. El índice refleja cambios porcentuales de la base: 1 persona hh

41 : 01 52 : 36

= 0.7832 × 100 = 78.32

2 personas hh

47 : 58 52 : 36

= 0.9087 × 100 = 90.87

3 + personas hh

60 : 49 52 : 36

= 1.1553 × 100 = 115.53

Total promedio de Estados Unidos

52 : 36 52 : 36

= 1.000 × 100 = 100.00

Si los datos se relacionan con el tiempo, debe elegirse un año base. Los números índice se calculan al dividir la actividad de cada año entre la actividad del año base y multiplicar por 100. Los números índice requieren escalas de medición de índices. Los gerentes de marketing a menudo podrían graficar el consumo en alguna categoría a lo largo del tiempo. Con referencia a la semblanza del capítulo, los abarroteros podrían graficar el índice de consumo de vino de Estados Unidos. Con 1968 como año base, el índice de consumo actual de vino en Estados Unidos es apenas por encima de 2.0 esto significa que el consumidor estadounidense típico ingiere un poco más de 8.7 litros de vino al año.9 FIGURA 20.8

Tamaño del hogar

Horas: minutos

1

41:01

2

47:58

3+

60:49

Promedio total en Estados Unidos Adaptado del reporte de televisión de Nielsen en 1987.

52:36

Horas de televisión por semana


520

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E El índice de vinos puede ayudar a los minoristas Los índices pueden ser muy útiles y en ocasiones a los investigadores se les pide que creen índices de valores de datos secundarios. La semblanza del capítulo describió una situación en la que un minorista estaba tomando decisiones acerca de la comercialización basada en los hábitos de consumo de los clientes de la tienda. Si un abarrotero de Estados Unidos considera comercializar vino en otro país, puede estar interesado en conocer los índices de consumo de vinos en otros países. Al usar como base el consumo de vino en Estados Unidos en

1968, el índice de consumo actual de vino para el Reino Unido es de 4.1, el valor del índice de Sudáfrica es 2.2 (casi lo mismo que en Estados Unidos). El índice de Israel es de 0.4 y el índice de vino de Luxemburgo es de 14.1.(¡59.2 litros/persona/año!). Esta información sería útil al tomar decisiones acerca de la cantidad de espacio y atención prestada al vino en diferentes países. De igual modo, el minorista podría calcular los índices de vino o cerveza por estado. Las agencias de política también podrían graficar índices sobre el consumo de alcohol que pueden ser útiles al regular el consumo de los menores de edad. Fuentes: www.wineinstitute.com.

Calcular el orden de rango A los participantes en una encuesta con frecuencia se les pide que califiquen por orden el rango de una marca u otras preferencias en una tienda. Por ejemplo, los encuestadores proporcionan la calificación de rango de diferentes planes de prestaciones para los empleados. Después la clasificación de datos se resume con una transformación de datos. La transformación implica multiplicar la frecuencia por la calificación de clasificación para cada elección para que resulte una nueva escala. Por ejemplo, suponga que el gerente de un programa de viajeros frecuentes pide a diez ejecutivos que clasifique su preferencia, por la ubicación, para celebrar la conferencia anual de la empresa. La figura 20.9 muestra cómo clasificaron cada una de cuatro ubicaciones: Hawai, París, Grecia y Hong Kong. La figura 20.10 tabula frecuencias para esas clasificaciones. Puede calcularse un resumen de clasificación asignado al destino de mayor preferencia el número (1) y al destino menos preferido el número consecutivo más alto (4). El orden de clasificación resumido se obtuvo con los siguientes cálculos: Hawai: París: Grecia: Hong Kong:

(3 × 1) + (5 × 2) + (1 × 3) + (1 × 4) = 20 (3 × 1) + (1 × 2) + (3 × 3) + (3 × 4) = 26 (2 × 1) + (2 × 2) + (4 × 3) + (2 × 4) = 26 (2 × 1) + (2 × 2) + (2 × 3) + (4 × 4) = 28

Tres ejecutivos escogieron a Hawai como el mejor destino (calificado 1), cinco seleccionaron a Hawai como el segundo mejor destino, etcétera. La calificación total más baja indica la primera (más alta) calificación de preferencia. Los resultados muestran el siguiente orden de clasificación: (1) Hawai, (2) París, (3) Grecia y (4) Hong Kong. Los empleados de la empresa pueden alegrarse al saber que su conferencia se celebrará en Hawai. FIGURA 20.9

Calificación de los ejecutivos de los posibles destinos para su conferencia

Ejecutivo

Hawai

París

Grecia

Hong Kong

1

1

2

4

3

2

1

3

4

2

3

2

1

3

4

4

2

4

3

1

5

2

1

3

4

6

3

4

1

2

7

2

3

1

4

8

1

4

2

3

9

4

3

2

1

10

2

1

3

4


521 FIGURA 20.10

Calificaciones de las preferencias Destino

1o.

2o.

3o.

4o.

Hawai

3

5

1

1

París

3

1

3

3

Grecia

2

2

4

2

Hong Kong

2

2

2

4

Frecuencias de las calificaciones de los destinos para la conferencia

Métodos tabulares y gráficos para mostrar los datos Las tablas, las gráficas y los cuadros simplifican y aclaran los datos. Estas representaciones gráficas van desde una impresión de computadora a un pictograma elaborado. Además, facilita el resumen y la comunicación. Por ejemplo, vea cómo la tabla de frecuencia simple y el histograma presentado en la figura 20.7 presentan un resumen que rápida y fácilmente comunican un significado que sería más difícil de ver si los 350 participantes fueran examinados por separado. El investigador de hoy tiene muchas herramientas convenientes para producir cuadros, gráficas o tablas, desde programas básicos para el procesamiento de palabras, como Word, incluyendo funciones que pueden construir el cuadro dentro del documento de texto. Los cuadros de barras (histogramas), gráficas de pay o circulares, diagramas de curvas/líneas y trazos de puntos dispersos, están entre las herramientas más usadas. Algunas elecciones se adaptan mejor a ciertos tipos de datos y análisis. Los cuadros de barras y las gráficas de pay son muy eficaces para comunicar tabulaciones de frecuencia y tabulaciones cruzadas simples. La figura 20.11 muestra datos de frecuencia de la semblanza del capítulo con gráficas de pay. Cada pay resume la preferencia en el año respectivo. El tamaño de cada porción del pay corresponde a un valor de frecuencia asociado con esa elección. Cuando las dos gráficas de pay son comparadas, el resultado comunica una tabulación cruzada. Aquí, la comparación comunica con claridad que la preferencia por el vino ha crecido, a expensas de la preferencia por la cerveza. En otras palabras, la porción del pay relativa para el vino se ha vuelto más grande. El capítulo 25 analiza cómo éstas y otras ayudas gráficas mejoran el valor de la comunicación de un informe escrito o una presentación oral. FIGURA 20.11

Preferencia por bebidas en 1992

Preferencia por bebidas en 2005 Otras 4%

Otras 5% Vino 39%

Vino 27%

Cerveza 36%

Cerveza 47% Licores 21%

Licores 21%

Las gráficas de pay o circulares funcionan bien con tabulaciones y tabulaciones cruzadas


522

Programas de computadora para análisis Paquetes estadísticos Justo hace cincuenta años el pensamiento de una empresa estadounidense típica que realizaba análisis estadísticos básicos, como tabulaciones cruzadas sobre mil observaciones o más, no era realista. La computadora personal trajo consigo esta capacidad, no sólo a las empresas promedio, sino hasta a las empresas pequeñas con recursos limitados. Hoy, el poder de cómputo es pocas veces una barrera para completar un proyecto de investigación. En la década de los años 1980 y principios de los años 1990 cuando la PC seguía siendo una innovación reciente, el software estadístico, antes usado en computadoras centrales, se abrió paso en el mercado de las computadoras personales. Hoy día la mayoría de los paquetes de hoja de cálculo realizan una amplia variedad de opciones estadísticas básicas. La herramienta de análisis de datos básica de Excel permite estadística descriptiva, incluso frecuencias y medidas de tendencia central, que pueden ser calculadas con facilidad.10 La mayoría de las características estadísticas básicas ahora son impulsadas por menús, reduciendo la necesidad de memorizar etiquetas de función. Los paquetes de hoja de cálculo como Excel siguen evolucionando y se vuelven más viables para realizar muchos análisis estadísticos básicos (véase la figura 20.12). A pesar de los avances en las aplicaciones de hojas de cálculo, el software estadístico comercializado sigue siendo muy popular entre los investigadores. Sigue haciéndose más fácil de usar y más compatible con otras herramientas de interfaz de datos, incluyendo hojas de cálculo y procesadores de textos. Como cualquier herramienta especializada, los paquetes estadísticos están más adaptados a los tipos de análisis desarrollados por analistas estadísticos, incluyendo a los investigadores de mercados. Así, cualquier investigador de negocios o de ciencias sociales serio, debe estar familiarizado con al menos un software de computadora. Dos de los paquetes estadísticos más conocidos son SAS (www.sas.com) y SPSS (www.stss.com). Los ingresos de SAS superan los 1 400 millones de dólares y su software puede encontrarse en computadoras de todo el mundo. SAS fue fundada en 1976 y su software estadístico ha sido usado históricamente en la ingeniería y otros campos técnicos. Las ventas de SPSS superan los 224 millones de dólares y la empresa fue fundada en 1968. SPSS (Statistical Package For the Social Sciences) es usado por estudiantes universitarios de negocios y ciencias sociales. Los investigadores de mercados han usado SPSS por tradición más que cualquier otra herramienta de software estadístico. SPSS ha sido considerado como el más amigable con el usuario. Pero, además, las versiones actuales de SPSS y SAS son más amigables con el usuario y le dan la opción de usar menús drop-down para realizar análisis, más que escribir el código de computadora. FIGURA 20.12

La ventana de análisis de datos básica


523

Excel, SAS y SPSS representan la mayor parte del análisis estadístico realizado en la investigación de mercados, aunque los estudiantes universitarios tienen más acceso a MINITAB. Los ingresos de MINITAB son de aproximadamente 10 millones de dólares al año. En ocasiones los economistas favorecen a MINITAB; sin embargo, por tradición ha sido visto como menos amigable con el usuario. En el pasado, el registro de datos era un problema, ya que el software específico requería diferentes tipos de entradas de datos. Hoy día, sin embargo, el principal software, incluso SAS y SPSS, trabaja con datos ingresados en una hoja de cálculo. Las hojas de cálculo pueden ser importadas a la ventana de datos o simplemente leídas por el programa. La mayoría de las herramientas de encuesta en línea convencionales, regresarán datos al usuario en la forma de un archivo de datos SPSS, una hoja de cálculo Excel o un simple documento de texto. La figura 20.13 muestra una impresión de estadística descriptiva generada por SAS para dos variables: EMP (número de empleados que trabajan en una MSA, o área estadística metropolitana) y SALES (volumen de ventas en dólares en una MSA) para diez MSA. El número de elementos de datos (N) media, desviación estándar y otra estadística descriptiva se muestran. La producción de SAS es por lo general simple y fácil de leer. Como un ejemplo de la producción de SPSS está cada histograma presentado en las figuras 20.6 y 20.7. Al hacer clic en “gráficas” del menú de herramientas SPSS, aparece la variedad de gráficas que pueden ser creadas. El lugar clave para hacer clic para generar resultados estadísticos en forma tabular es “analizar”. Las elecciones encontradas al dar clic en “analizar” y luego en “estadística descriptiva” son particularmente relevantes en este capítulo. La ilustración de la figura 20.14 muestra una tabulación cruzada SPSS de dos variables, nivel académico y fumar. Los datos provienen de una muestra realizada en un campus universitario urbano. Atiende a la pregunta de investigación: “¿fumar en las instalaciones universitarias varía entre grupos?”. Se encontraron más no fumadores que fumadores. Sin embargo, los resultados muestran que los estudiantes graduados y, en menor grado, los instructores fuman más que la norma. El usuario de SPSS puede pedir cualquier número de estadísticas y porcentajes a incluir con esta producción al hacer clic en las opciones correspondientes.

FIGURA 20.13 Ejemplo de salida

Estado = NY Variable

N

Media

EMP

10

142 930

VENTAS

10

5 807 800

Clave:

EMP

SAS

para estadística descriptiva

Valor mínimo

Valor máximo

Error estándar de la media

Suma

232 665

12 800

788 800

73 575

1 429 300

11 905 127

307 000

39 401 000

3 764 732

58 078.000


= número de empleados (000)

Fumador

Total

7

9

16

No graduado

9

22

31

15

10

25

6

6

12

37

47

84

Otros Total

No fumador

Preparatoria

Graduado

162 782

141 732 049.1

204 985

FIGURA 20.14

Fumar

Clase

54 133

C.V. C.V.

Ventas = Ventas (000)

CLASE = FUMAR tabulación cruzada

Conteo

Varianza Varianza

Ejemplos de salida SPSS para tabulación cruzada

524


Gráficas de computadora y trazado de esquemas por computadora Las salidas gráficas preparadas por computadora casi han reemplazado a las gráficas trazadas por artistas gráficos. Las gráficas de computadora son en extremo útiles para el análisis descriptivo. Como se mencionó en el capítulo 2, los sistemas de apoyo a las decisiones (DSS) generan esquemas de computadora de dos o tres dimensiones para representar datos acerca de ventas, demografía, estilos de vida, tiendas minoristas y otros temas. La figura 20.15 muestra una gráfica de computadora que ilustra cómo el consumo de comida rápida varía de un estado a otro. La gráfica muestra las frecuencias relativas de comer hamburguesas, pollo, tacos u otros tipos de comida rápida en varios estados. Las gráficas de computadora como éstas se han vuelto más comunes a medida que las aplicaciones han introducido formas fáciles para generar gráficas en 3-D. Muchos esquemas en 3-D también están disponibles y son usados por los mercadólogos para mostrar segmentos de clientes de alta calidad. Los mapas de ubicación de los competidores a menudo son sobrepuestos como una referencia adicional que dan rapidez visual. Escalas que muestran millas, densidades de población y otras características pueden ser resaltadas en color, con sombras y con símbolos. Muchos programas de computadora pueden dibujar trazos de caja y bigote, que proporcionan representaciones gráficas de tendencias centrales, porcentuales, variabilidades y las formas de distribución de frecuencias. La figura 20.16 muestra una caja trazada por computadora y un trazo de bigote para 100 respuestas a una pregunta medida en una escala de diez puntos. Las categorías de respuesta se presentan en el eje vertical. La pequeña caja dentro del trazo representa la respuesta de la mitad de todos los participantes. Así, la mitad de los participantes marcaron 4, 5 o 6. Esto da una medida de variabilidad llamada rango intercuartil, pero el término distribución media es menos complejo y más descriptivo. La ubicación de la línea dentro de la caja indica la media. Las líneas punteadas que se extienden desde arriba hasta el fondo de la caja son los bigotes. Cada bigote extiende la longitud de la caja (la difusión media en el ejemplo es 2 puntos de escala) o la observación extrema en esa dirección. Un valor externo es un valor fuera del rango normal de los datos. En la figura 20.16 los valores externos están indicados por un 0 o un asterisco. Los trazos de caja y bigote son muy útiles para detectar valores externos o comparar categorías de grupo (por ejemplo, hombres frente a mujeres).

FIGURA 20.15

Gráfica en 3D que muestra patrones de consumo de comida rápida en Estados Unidos

Consideración de comida rápida

Tacos Pollo Hamburgesa


525 FIGURA 20.16

Caja y bigote trazados por computadora

Término medio Media 75 por ciento 25 por ciento Desviación estándar

5.40 5.00 6.00 4.00 1.62

De “Graphic Displays of Data: Box and Whisker Plots”, Reports No. 17, Market Facts, Inc.

Interpretación Un intérprete de Naciones Unidas traduce un idioma extranjero a otro idioma para explicar el significado del discurso de un diplomático extranjero. En la investigación de mercados, el proceso de interpretación explica el significado de los datos. Después del análisis estadístico de los datos, se desarrollan las inferencias y conclusiones acerca de su significado. Puede hacerse una distinción entre análisis e interpretación. La interpretación es obtener inferencias de los resultados del análisis. Las inferencias obtenidas de interpretaciones llevan a implicaciones gerenciales. En otras palabras, cada análisis estadístico produce resultados que son interpretados respecto de una percepción en una decisión en particular. La interpretación lógica de los datos y el análisis estadístico están estrechamente mezclados. Cuando un investigador calcula una tabulación cruzada de una variable demográfica y su elección de marca, se obtiene una interpretación que sugiere cuál marca es más probable que elija cierto segmento. La interpretación del análisis estadístico puede llevar a la sugerencia de que una marca sea retirada de ciertos mercados demográficos. Sin embargo, desde una perspectiva gerencial, el significado cualitativo de los datos y sus implicaciones son un aspecto importante de la interpretación. Considere el papel crucial de la interpretación de resultados en una investigación sobre un nuevo producto: un pigmento para labios que pudiera colorearlos a un tono deseado de manera semipermanente y durar más o menos un mes: La idea del tinte de labios entre las mujeres que usan un lápiz de labios recibió muy altas calificaciones en una escala que va de “excelente” a “mala”, presumiblemente porque no se desgasta. Además parecía que hasta entre las usuarias rutinarias de lápiz labial la idea recibía una calificación alta por su naturaleza interesante, hasta ingenua, por su atractivo práctico para la personalidad de la consumidora. Les gustó la idea, pero para alguien más, no para ellas


526

mismas... [Una interpretación cuidadosa de los datos] reveló que no ser capaces de retirar el tinte durante ese tiempo hacía que la mayoría de las mujeres considerara la idea irrelevante en relación con sus necesidades y deseos personales. El uso del producto parece representar más “compromiso permanente”, que el que es por lo general asociado con el uso de un cosmético particular. De hecho, las mujeres agregaron abiertamente un significado negativo al concepto del producto, a menudo comparándolo con coloraciones en lugar de un lápiz labial de larga duración.11

AL PUNTO Lo que hay que hacer es proveer ligero. - Woodrow Wilson

Este ejemplo muestra que la interpretación es crucial, no obstante es difícil de explicar en un libro, porque no hay una mejor forma para interpretar los datos. Muchas posibles interpretaciones de datos pueden derivarse de un número de procesos del pensamiento. La experiencia con casos selectos ayudará a desarrollar una habilidad interpretativa propia. En ocasiones los datos son simplemente informados y no interpretados. Las firmas de investigación pueden proporcionar resmas de salida de computadora que no establecen qué significan los datos. En el otro extremo, algunos investigadores tienden a analizar cada relación posible entre cada variable de estudio. Tal enfoque es una señal de que el problema de investigación no fue definido antes de empezar la investigación y el investigador no sabe qué decisión de negocios está atendiendo la investigación. Los investigadores que tienen un sentido claro del propósito de la investigación no solicitan análisis estadísticos de datos que tienen poco o nada que ver con el propósito principal de la investigación.

Resumen 1. Saber qué es la estadística descriptiva y para qué se usa. Los análisis descriptivos proporcionan estadística descriptiva, la cual incluye medidas de tendencia central y variaciones. Estadísticas como la media, mediana, rango, varianza y desviaciones estándar son estadística descriptiva. Dichas estadísticas presentan un resumen básico que describe las propiedades básicas de una variable. 2. Crear e interpretar tablas de tabulación simple y tabulación cruzada. La tabulación estadística es otra forma de decir que se ha contado el número de observaciones en cada categoría de cada respuesta posible. En otras palabras, la tabulación es lo mismo que hacer un recuento. La tabulación es un análisis descriptivo apropiado para variables menores a un intervalo. Las tablas de frecuencia e histogramas se usan para mostrar los resultados de una tabulación. 3. Comprender cómo las tabulaciones cruzadas revelan relaciones. La tabulación cruzada es la técnica apropiada para evaluar relaciones entre variables múltiples menores a un intervalo. La clave para interpretar el resultado de una tabulación cruzada es comparar valores observados reales con valores hipotéticos que resultarían de una casualidad. Cuando los resultados observados varían de los hipotéticos se indica una relación. 4. Realizar transformaciones de datos básicos. Las transformaciones de datos a menudo son necesarias para ayudar en el análisis de datos e incluyen cambiar la forma matemática de los datos de una manera sistemática. Las transformaciones de datos básicos incluyen codificación inversa, sumar escalas, crear números índice y colapsar una variable en una división de medias. 5. Listar diferentes productos de software de cómputo para el análisis estadístico descriptivo.

Si bien las hojas de cálculo han mejorado con respecto a su habilidad de realizar análisis estadísticos básicos, los investigadores de mercados aún dependen mucho del software estadístico especializado. SAS y SPSS son dos de los paquetes estadísticos más conocidos. Cada uno está disponible hasta para la computadora moderna más básica y pueden utilizarse con una ventana de interfaz desplegable, eliminando casi la necesidad de escribir códigos de computadora.

Términos y conceptos clave Análisis descriptivo Histograma Tabulación Tabla de frecuencias Tabulación cruzada Tabla de contingencia Marginales

Base estadística Análisis de elaboración Variable de moderación Análisis de cuadrante Análisis de importancia del desempeño Transformación de datos División de la media

Números índice Trazos de caja y bigote Rango intercuartil Valores externos Interpretación


527

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Cuáles son cinco estadísticas descriptivas que se usan para señalarr las propiedades básicas de las variables? 2. ¿Qué es un histograma? ¿Cuál es la ventaja de sobreponer una distribución normal sobre un histograma? 3. Una encuesta pide a los participantes que comenten la declaración “Mi trabajo es interesante”. Interprete la siguiente distribución de frecuencia (tomada de una producción SPSS): a) Mi trabajo es interesante: Frecuencia absoluta

Frecuencia relativa (%)

Frecuencia adj. (%)

Frecuencia acumulada (%)

Etiqueta de la categoría

Código

Muy cierto

1

650

23.9

62.4

62.4

Un tanto cierto

2

303

11.2

29.1

91.5

No muy cierto

3

61

2.2

5.9

97.3

Nada cierto

4

28

1.0

2.7

100.0

1 673

61 .6

Faltante

2 715

100.0

100.0

Total Casos válidos

1 042

Casos faltantes

1 673

4. Use los datos de la siguiente tabla para a) Preparar una distribución de frecuencia de las edades de los participantes. b) Hacer una tabulación cruzada por género de los participantes y su preferencia por las bebidas refrescantes de cola. c) Identificar valores externos.

Individual

Género

Edad

Preferencia por bebida de cola

Compras semanales por unidades

John

M

19

Coca Cola

2

Al

M

17

Pepsi

5

Bill

M

20

Pepsi

5

Mary

F

20

Coca Cola

2

Jim

M

18

Coca Cola

4

Karen

F

16

Coca Cola

4

Tom

M

17

Pepsi

12

Sassi

F

22

Pepsi

6

Amie

F

20

Pepsi

2

Dawn

F

19

Pepsi

3

5. Los datos sobre el tamaño promedio de una bebida refrescante (en onzas) en los treinta principales parques de las grandes ligas de béisbol son los siguientes: 14, 18, 20, 16, 16, 12, 14, 16, 14, 16, 16, 16, 14, 32, 16, 20, 12, 16, 20, 12, 16, 16, 24, 16, 16, 14, 14, 12, 14, 20. Compute una estadística descriptiva para la variable, incluyendo un trazo de caja y bigote. Comente los resultados.


528 6. La siguiente salida de computadora muestra una tabulación cruzada de frecuencias y presenta porcentajes de número de frecuencia (N) y fila (R). a) Interprete la salida y dé una conclusión acerca de si las variables de la fila y la columna están relacionadas o no. b) Critique la forma en que se presenta el análisis. c) Trace una gráfica de pay que indique los porcentajes por haber leído un libro en los últimos tres meses entre alumno graduados y no graduados de bachillerato. ¿Ha leído un libro en los últimos 3 meses?

¿Tiene un certificado de bachillerato? Sí

No

Sí

489 73.8

174 26.2

: :

663

No

473 55.6

378 44.4

: :

851

Total

962

552

:

1 514

7. Liste y escriba al menos tres transformaciones de datos básicos. 8. ¿Qué condiciones sugieren que un índice variable debe ser transformado en una variable dicótoma (dos grupos) representada con codificación falsa? 9. ÉTICA Un analista de procesamiento de datos para un proveedor de investigación encuentra que las corridas preliminares de computadora de los resultados de la encuesta muestran que a los consumidores les encanta un nuevo producto de un cliente. El empleado compra una buena cantidad de las acciones del cliente. ¿Es esto ético?

Total


RED Vaya al sitio web del equipo de béisbol Cachorros de Chicago (chicago.cubs.mlb.com). Use el listado del programa o la información de asientos para encontrar su récord en la temporada más reciente. Elabore un archivo de datos con una variable indicando si cada juego fue ganado o perdido y una variable indicando si el partido se jugó en casa, en el Wrigley Field, o fuera de casa. Usando software computarizado como SPSS o SAS,

a) Calcule una tabla de frecuencia e histograma para cada variable.

b) Use tabulaciones cruzadas para examinar si existe una relación entre donde se desarrolla el partido (en casa o fuera de ella) y ganar c) Análisis adicional: repita el análisis para el equipo de béisbol de los Astros de Houston (http://www.astros. com). ¿Qué sugiere esto para la relación entre jugar en casa y ganar?

2.

Vaya a www.spss.com y haga clic en Industrias e investigación de mercados. ¿Qué servicios proporciona la empresa?

RED

Caso 20.1 Body on Tap Hace algunos años Vidal Sassoon, Inc., ejerció acción legal contra Bristol-Myers por una serie de anuncios de televisión e impresos de un champú que recibió el nombre de Body on Tap por su contenido de cerveza.12 El anuncio prototipo presentaba a una modelo de alta costura muy conocida diciendo:“En pruebas de champú con más de 900 mujeres como yo, Body on Tap obtuvo mejores calificaciones que Prell por cuerpo. Más altas que Flex por acondicionamiento. Más alto que Sassoon para un cabello fuerte de apariencia saludable.” La evidencia mostró que varios grupos de aproximadamente 200 mujeres sólo probaron un champú. Lo calificaron en una escala cualitativa de seis pasos, de “sobresaliente” a “malo” como para veintisiete atributos separados como cuerpo y acondicionamiento. Fue evidente que después de probar ambos champús, 900 mujeres no hicieron una comparación de producto a producto entre Body on Tap y Sassoon o entre Body on Tap y cualquiera de las otras marcas mencionadas. De hecho, ninguna mujer en las pruebas probó más de un champú. La afirmación de que las mujeres preferían Body on Tap a Sassoon para un “cabello fuerte de apariencia saludable” se basaba en los datos de las calificaciones “sobresaliente” y “excelente” descartando las cuatro calificaciones más bajas de la escala. Las cifras entonces eran 36 por ciento para Body on Tap y 24 por

ciento (de un grupo distinto de mujeres) para Sassoon. Cuando las calificaciones “muy buenas” y “buena” fueron combinadas con las calificaciones “sobresaliente” y “excelente”; sin embargo, sólo había una diferencia de uno por ciento entre los dos productos en la categoría de “cabello fuerte de apariencia saludable”. La investigación fue realizada para Bristol-Myers por Marketing Information Systems, Inc. (MISI), con una técnica conocida como prueba ciega monádica. El presidente de MISI testificó que por lo común este método es empleado cuando lo que se quiere es la respuesta absoluta a un producto “sin referencia a otro producto específico”. Aunque testificó que las pruebas monadas ciegas fueron usadas en relación con publicidad comparativa, ése no era el propósito para el que Bristol-Myers contrató a MISI. Más bien, Bristol-Myers quería determinar la reacción del consumidor a la introducción de Body on Tap. Y el experto en investigación de Sassoon declaró tajante que las pruebas monádica ciegas no pueden apoyar una afirmación publicitaria comparativa.

Pregunta Comente el profesionalismo de los procedimientos usados para hacer la afirmación publicitaria. ¿Por qué considera que los investigadores realizaron la transformación de datos descrita?


529

Caso 20.2 Downy-Q Quilt La investigación para Downy-Q es un ejemplo de una prueba comercial realizada para una marca establecida cuando una campaña publicitaria estaba en curso.13 La campaña revisada “Luchando contra el frío” (Fighting the Cold) hacía énfasis en que Downy-Q era un edredón “extra caliente”; la investigación anterior había demostrado que extra caliente era una cualidad del producto importante y entregable. La prueba comercial fue solicitada para medir la capacidad de la campaña de generar el interés de compra.

El departamento de marketing había recomendado la campaña publicitaria revisada y ahora estaba ansioso por saber qué tan efectivo sería el desempeño del nuevo anuncio. La prueba concluyó que “Luchando contra el frío” era un anuncio persuasivo. También demostraba que podría tener mayor atractivo para segmentos de mercado específicos.

Método Las elecciones de marca para los mismos individuos se obtuvieron antes y después de ver el anuncio. El anuncio fue probado en secuencias de 30 segundos en color y en movimiento en una prueba en un cine. Los observadores invitados vieron la programación con insertos comerciales. Las participantes calificadas fueron mujeres que habían comprado edredones en expendios que ofrecían Downy-Q. Los resultados se muestran en las figuras del caso 20.2-1 a 20.2-4.

Pregunta Interprete los datos de estas tablas. ¿Qué recomendaciones y conclusiones ofrecería usted a la gerencia de Downy-Q?

FIGURA DEL CASO 20.2-1 Cambios en la elección de marca antes y después de ver el anuncio del edredón Downy-Q Pregunta. Vamos a entregar una serie de premios. Si usted es seleccionada como una de las ganadoras, ¿cuál de los siguientes premios le gustaría ganar?

Elección de marca antes del anuncio (%) Downy-Q (n = 23)

Elección de marca después del anuncio Downy-Q Otra marca

78

Otra marca (n = 237) 19

22

81

FIGURA DEL CASO 20.2-2 Incremento anterior y posterior en la elección de Downy-Q Pregunta. Vamos a entregar una serie de premios. Si usted es seleccionada como uno de las ganadoras, ¿cuál de los siguientes premios le gustaría ganar? (Lista de comprobación.)

“Luchando contra el frío” Grupo demográfico

Base

Calificación

Audiencia total Por estado civil Casada No casada Por edad Menos de 35 35 y mayor Por situación de empleo Desempleada Empleada

(260)

+15

(130) (130)

+17 +12

(130) (130)

+14 +15

(90) (170)

+13 +18

Norma: todos los anuncios de edredones Promedio +10

Rango 6-19


530

FIGURA DEL CASO 20.2-3 Lista de verificación de adjetivos para el anuncio del edredón Downy-Q Pregunta. ¿Cuáles de estas palabras considera que se acercan más a describir el anuncio que acaba de ver? (Marque todos los que apliquen.) (Lista de verificación.)

“Luchando contra el frío”

Norma: todos los anuncios de edredones

(%)

(%)

Atractivo Ingenioso Convincente Efectivo Divertido De movimiento rápido Genuino Imaginativo Informativo Interesante Original Realista Desacostumbrado

18 11 20 19 5 12 7 7 24 13 7 8 3

24 40 14 23 24 21 4 21 18 17 20 3 8

De aficionado Mal gusto Aburrido Repetitivo Tonto Lento Increíble Falta de claridad No importante No interesante

9 4 33 17 8 8 3 3 14 32

11 4 20 16 19 7 5 2 14 19

Adjetivo Positivo

Negativo

FIGURA DEL CASO 20.2-4 Lista de atributos del producto para Downy-Q

Pregunta. ¿Cuál de las siguientes declaraciones considera que se aplican a Downy-Q? (Marque tantas o tan pocas como cree que apliquen.)

“Luchando contra el frío” Atributos

(%)

Extracaliente Peso ligero Bonitos diseños Telas duraderas Bonitas telas Buena construcción

56 48 45 28 27 27

E R

L T A D O

S

P A S R E

E J A IZ D

U

N

CAPÍTULO 21 ANÁLISIS ESTADÍSTICO UNIVARIADO


Implementar el procedimiento de la prueba de hipótesis. Usar valores-p para evaluar el significado de la estadística. Probar una hipótesis acerca de una media observada comparada con algún estándar. Conocer la diferencia entre errores de tipo I y de tipo II. Saber cuándo una prueba univariada Ƶ2 es apropiada y cómo realizar una.

Semblanza del capítulo: targets de pizza En ocasiones todos han tenido problemas para decidir dónde comer o a dónde ir de compras. Los consumidores tienen alguna idea en mente acerca del tipo de comida que desean ingerir, el ambiente que esperan disfrutar y el precio que quieren pagar. Usan estos benchmarks o puntos de comparación en el proceso de toma de decisiones. Considere el otro lado de la moneda. Empresas como Domino’s, Papa John’s y Pizza Hut operan miles de expendios y deben decidir qué ubicaciones seguirán abiertas y dónde se necesitan nuevas tiendas. Domino’s opera más de 6 000 tiendas en Estados Unidos y más de 2 000 en el exterior.1 En un solo año Domino’s cerró más de 400 locales en Estados Unidos.2 Las decisiones de ubicación son muy importantes en la venta minorista y una parte vital de la estrategia de marketing de estas empresas incluye reglas que ayudan a tomar estas decisiones. Restaurantes y minoristas con miles de ubicaciones pueden establecer puntos de comparación con base en tendencias del desempeño histórico. Restaurantes como Pizza Hut y Domino’s usan datos demográficos para identificar buenas ubicaciones para restaurantes y usan la demografía con la rentabilidad y estadísticas de crecimiento de las ventas para decidir cuándo cerrar un local. Un hecho: las familias y los estudiantes universitarios comen mucha pizza. Ahora los investigadores deben determinar si suficientes familias viven en un radio de diez minutos, en automóvil, para sostener un restaurante. Las reglas de ubicación incluyen la comparación de características demográficas de la muestra con puntos de comparación demográficos. Por ejemplo, si los datos históricos indican que un restaurante con éxito por lo general estaba rodeado por familias con un promedio de 1.4 hijos o más, la investigación muestrea ubicaciones posibles y establece los puntos de comparación con el tamaño de la familia promedio observado. De igual modo, la empresa puede tener puntos de comparación en cuanto al ingreso familiar. Puntos de comparación como éstos ayudan a tomar decisiones difíciles.


532

Pruebas de hipótesis Los diseños de investigación descriptiva y la investigación causal a menudo culminan con pruebas de hipótesis. Las hipótesis fueron definidas en el capítulo 3 como declaraciones formales de explicaciones establecidas de forma probable. En general, las hipótesis deben formularse de manera concreta para que el método de prueba empírica parezca casi obvio. Los tipos de hipótesis probadas en la investigación de mercados incluyen por lo común los siguientes: 1. Hipótesis relacionales: examinan cómo los cambios en una variable varían con cambios en otra. Esto es normalmente probado al evaluar la covarianza de alguna manera, muy a menudo con análisis de regresión. 2. Hipótesis de diferencias entre grupos: examinan cómo alguna variable cambia de un grupo a otro. Muy común en diseños causales. 3. Hipótesis acerca de diferencias de algún estándar: examinan cómo alguna variable difiere de algún estándar preconcebido. El estándar preconcebido en ocasiones representa el verdadero valor de la variable en una población. Estas pruebas pueden incluir la prueba de una media para mejorar variables ordinales, o una prueba de frecuencias si la variable es ordinal o nominal. Estas pruebas tipifican las pruebas estadísticas univariadas. Por lo común las pruebas empíricas incluyen estadística inferencial. Esto significa que una inferencia será obtenida sobre alguna población con base en la observación de una muestra que representa a esa población. El análisis estadístico puede dividirse en varios grupos: • • •

Análisis estadístico univariado: prueba de hipótesis de una sola variable. Análisis estadístico bivariado: prueba de hipótesis que incluye dos variables. Análisis estadístico multivariado: prueba de hipótesis y modelos que incluyen

múltiples va-

riables (tres o más) o series de variables. El enfoque en este capítulo está en las estadísticas univariadas, se examinan pruebas estadísticas apropiadas para obtener inferencias acerca de una sola variable. En la semblanza del capítulo, el restaurante quiere probar una hipótesis acerca de una sola variable, el tamaño de la familia. Se tomará una muestra de la población relevante y se probará contra un punto de comparación de 1.4.

Procedimiento de prueba de la hipótesis PROCESO Las hipótesis son probadas al comparar la mejor opinión del investigador con la realidad empírica. El proceso puede describirse como sigue: • Primero, la hipótesis se deriva de los objetivos de la investigación. La hipótesis debe formularse tan específicamente como sea posible. • A continuación se obtiene una muestra y la variable relevante es medida. • El valor medido en la muestra se compara con el valor establecido explícita o implícitamente en la hipótesis. Si el valor es consistente con la hipótesis, ésta es apoyada. Si el valor no es consistente con la hipótesis, ésta no es apoyada. Una hipótesis univariada consistente con la semblanza del capítulo sería: H1: El número promedio de niños por familia en el código postal 70360.9238 es mayor que 1.4. Si se toma una muestra del código postal y el número de hijos por familia es 0.075, la hipótesis no es apoyada. Si el número promedio de hijos es 3.3, la hipótesis es apoyada. Las hipótesis univariadas son tipificadas por pruebas que comparan alguna media observada de la muestra contra el valor de un punto de comparación. La prueba atiende a la pregunta: ¿es la media de la muestra en ver-

Capítulo 21. Análisis estadístico univariado

533

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Pruebas en targets del F-22 En enero de 2006 el avión de combate F-22 Raptor, producido en conjunto por Boeing y Lockheed-Martin, voló sus primeras misiones en apoyo a la operación Noble Eagle. En 2007 la Fuerza Aérea de Estados Unidos asignó 100 mil millones de dólares para adquirir más F-22 Raptors, convirtiéndose en la quinta generación del avión de combate estadounidense. Imagine todas las pruebas que deben realizarse antes de que un avión de combate con un precio de entre 160 y 350 millones de dólares entre en servicio. Muchas de las pruebas incluyen muestreos de análisis estadísticos del desempeño real contra puntos de comparación. En este sentido no son muy distintas de las pruebas de investigación de negocios tradicionales, que comparan el desempeño de la muestra contra un objetivo. Estas pruebas incluyen cuánto estrés pueden soportar algunos componentes antes de romperse, cuánta aceleración puede alcanzar, cuánto

mantenimiento se requiere, qué tan precisos son los sistemas de armas del avión al acertar a objetivos aire a aire y los sistemas de armamentos aire-tierra de la nave. Muchas pruebas como éstas pueden ser analizadas con pruebas estadísticas univariadas. Imagine una prueba que incluye los sistemas de defensa aire-aire de la aeronave. A un piloto de F-22 se le pide que practique maniobras evasivas mientras trata de derribar muchos objetivos en movimiento que desempeñan el papel de aviones enemigos. Los diseñadores del avión afirman que con pilotos igualmente calificados, un F-22 podría defenderse en combate contra seis F-15 de combate, ¡al que el nuevo avión está volviendo obsoleto! Después de considerar estas afirmaciones, suponga una prueba de la Fuerza Aérea en la que el F-22 probara que es capaz de derribar más de cinco blancos por vuelo durante la prueba. El diagrama ilustra el caso hipotético y el caso contrastante (estadísticamente éste sería nulo). La prueba se realiza cincuenta veces con los resultados siguientes:

Fuentes: Scout, William B. (2000), “F-22 Flight Tests Paced by Aircraft Availability”, Aviation Week and Space Technology, 153 (16 de octubre), 53: Scout, William B. (2001), “F-22 Raptor First Air-to-Air Kill During Test”, Aviation Week and Space Technology, 155 (1 de octubre), p. 5, www.f22raptor.com; Nelson, Melissa (2005), “Pilot Says U.S. Stealth Fighter has no equal”, HeraldToday.com, 21 de diciembre, consultado el 7 de febrero, 2006.

dad diferente al punto de comparación? Pero, ¿qué tan diferente es? Si la media observada de la muestra es 1.45 y el punto de comparación es 1.40, ¿se seguiría apoyando la hipótesis? ¡Probablemente no! Cuando la media observada está tan cerca del punto de comparación, no existe la suficiente confianza de que una segunda serie de datos, con una nueva muestra tomada de la misma población, podría no producir un descubrimiento en conflicto con el punto de comparación. En contraste, si la media resulta muy por encima de 1.40 es más fácil confiar en que otra muestra no produciría una media igual o menor que 1.40. En las clases de estadística los estudiantes son expuestos a pruebas de hipótesis que contrastan una hipótesis nula y una alternativa. Una hipótesis “nula” es

© ASSOCIATED PRESS/ U.S. AIR FORCE

El F-22 promedió 7.1 blancos por vuelo de prueba. El más bajo número de blancos fue de 2 y el más alto de 12. ¿Es este desempeño lo bastante bueno para apoyar la hipótesis? La prueba univariada estadística de este resultado sugiere que la respuesta es sí. El valor-p de la prueba es de menos de 0.001, lo que apoya la premisa de que el número de blancos de la media será mayor que cinco.


534

la expectativa de determinar si no existió una hipótesis (es decir, una hipótesis “no” o “nula”). En otras palabras, el estado implícito por la hipótesis nula es el opuesto de la hipótesis representada por la hipótesis real. Una nula a la hipótesis listada arriba es: Hna: El número promedio de hijos por familia en el código postal 70360-9238 es 1.4 (no mayor que) La hipótesis “alternativa” establece lo opuesto de la nula, que normalmente conforma a uno de los tipos comunes de relaciones que anteceden. Así, la hipótesis del investigador es por lo general establecida en la forma de “alternativa”. ¿Confundido? Si bien la terminología es común en la teoría estadística, la idea de una hipótesis nula será evitada hasta donde sea posible. El lector debe enfocarse en qué deberían parecer los descubrimientos si la hipótesis propuesta es válida. Si la hipótesis anterior es verdadera, la media observada de una muestra debe ser notablemente mayor que 1.40, ¿esta idea puede ser apoyada por la evidencia empírica? La evidencia empírica es proporcionada por resultados de prueba que comparan la media observada contra alguna distribución de la muestra. La variación en observaciones también desempeña un papel, porque a mayor variación más probabilidad de que el rango de valores incluya 1.40. El nivel de significancia de una prueba estadística o valor-p se convierte en un indicador clave de si una hipótesis puede ser apoyada o no.

NIVELES DE SIGNIFICANCIA Y VALORES-p Un nivel de significancia es una probabilidad crítica asociada a una prueba de hipótesis estadística, que indica cuán probable es la validez de una inferencia que apoya una diferencia entre un valor observado y alguna expectativa estadística. El valor-p representa el valor de la probabilidad y, en esencia, es otro nombre para un significado observado o calculado del nivel de significancia. La figura 21.1 analiza interpretaciones de valores-p en diferentes tipos de pruebas estadísticas. La probabilidad en un valor-p es que la expectativa estadística (nula) para una prueba determinada es cierta. Así, los valores-p bajos significan que hay poca probabilidad de que la expectativa estadística sea verdadera. Esto significa que la hipótesis del investigador, sugiriendo una media observada y una media de la población, o entre una frecuencia observada y una frecuencia de la población, o para una relación entre dos variables, es probable que sea apoyada. FIGURA 21.1

Valores-p y pruebas estadísticas

Descripción de la prueba Prueba estadística Comparar una frecuencia observada con un valor predeterminado

2 Ƶ : valores-p bajos indican que la frecuencia observada es diferente al valor predeterminado.

Comparar una media observada con algún valor predeterminado

Prueba z o t: valores-p bajos indican que la media observada es diferente a algún valor predeterminado (a menudo 0).

Comparar una proporción observada con algún valor predeterminado

Prueba z o t para proporciones: bajos valores-p indican que la proporción observada es diferente al valor predeterminado.

Pruebas bivariadas Comparar si dos medias observadas son diferentes entre sí Comparar si dos variables menores en intervalo están relacionadas mediante tabulaciones cruzadas Comparar si dos variables de intervalo o de índice están correlacionadas entre ellas

Prueba z o t: valores-p bajos indican que las medias son distintas. 2 : valores-p bajos indican que las variables están relacionadas entre sí.

Ƶ

Prueba t para correlación: los valores-p bajos indican que las variables están relacionadas.


535 FIGURA 21.2

Conforme la media observada se aparta del estándar (media propuesta de la población), el valor-p decrece. A menor valor-p mayor confianza tendrá que la media de la muestra es diferente.

Por tradición los investigadores han especificado un nivel de significancia para una prueba antes del análisis. Más adelante se analiza esto como una cantidad aceptable de error tipo I. Para la mayoría de las aplicaciones, la cantidad de error aceptable y, por tanto, el nivel de significancia aceptable es 0.1, 0.05 o 0.01. Si el valor-p resultante de una prueba estadística es menor que el nivel de significancia especificado con anterioridad, se apoya la hipótesis de las diferencias. La figura 21.2 ilustra una propiedad importante de los valores-p. En este caso, el estándar de comparación de 1.4 es mostrado como una línea azul oscuro. El resultado de la muestra se presenta como una línea azul claro (3.1). La curva normal ilustra lo que otros resultados de la muestra podrían ser. Lo más importante es comprender que conforme el valor observado se aparta de 1.4, el valor-p se vuelve más pequeño, lo que significa que la oportunidad de la media en realidad igualando a 1.4 también es menor. Con la media observada de 3.1 y la desviación estándar observada de 1.02, hay muy poca probabilidad de que el investigador estuviera equivocado al concluir que el número real de hijos por familia es mayor que 1.4. Considere la prueba en el recuadro de investigación al instante anterior. La prueba estadística de la media calculada de las cincuenta observaciones es diferente a cinco. Dado el riesgo asociado a estar equivocado, el investigador usa un nivel de significancia aceptable más conservador de 0.01. Después de calcular la prueba apropiada, la investigación observa un nivel de significancia calculado o valor-p que es menor a 0.001. Por tanto, la hipótesis es apoyada. Al discutir intervalos de confianza, los estadísticos usan el término nivel de confianza o coeficiente de confianza para referirse al nivel de probabilidad asociado al estimado de un intervalo. Sin embargo, al analizar pruebas de hipótesis, los estadísticos cambian su terminología y lo llaman nivel de significancia, Ơ (la letra griega alfa).

Un ejemplo de prueba de hipótesis El ejemplo aquí descrito ilustra el enfoque estadístico convencional para probar una hipótesis univariada con un intervalo o una variable de relación. Suponga que el restaurante Pizza-In está preocupado por la imagen de la tienda antes de decidir si se expande. Los gerentes de Pizza-In están muy interesados en cuán amistoso perciben los clientes el servicio. Una muestra de 225 clientes fue obtenida y se les pidió que indicaran sus percepciones del servicio en una escala de cinco puntos, en la que uno indica un servicio


536

“muy poco amistoso” y 5 indica un servicio “muy amistoso”. Se asume que la escala sea de intervalo y la experiencia ha demostrado que la anterior distribución de esta medida de actitud que evalúa la dimensión de servicio era aproximadamente normal. Ahora suponga que Pizza-In cree que el servicio debe ser diferente a 3.0 antes de tomar una decisión de expansión. En terminología estadística convencional, la hipótesis nula para esta prueba es que la media es igual a 3.0: H0: ƫ = 3.0 La hipótesis alternativa es que la media no es igual a 3.0: H1: ƫ ȴ 3.0 En un sentido más práctico, es probable que el investigador anote las hipótesis sustantivas (como si estuvieran establecidas en un reporte o propuesta de investigación); algo como esto: H1: Percepciones del cliente de un servicio amable son significativamente mayores que tres. Observe que la hipótesis sustantiva iguala al planteamiento de “alternativa”. En términos prácticos, los investigadores no establecen hipótesis nulas o de alternativa. Sólo la hipótesis sustantiva, que implica qué se espera observar en la muestra, se establece con formalidad. A continuación el investigador debe decidir un nivel de significancia. Este nivel corresponde a una región de rechazo en una distribución normal de muestreo, como se presenta en la figura 21.1. El punto máximo de la distribución es el valor teórico esperado para la media de la población. En este caso, sería tres. Si el nivel de significancia aceptable es 0.05, entonces el 0.025 a cada lado de la media que está más alejado de ésta forma la zona de rechazo (azul sombreado en la figura 21.1). Los valores dentro del área no sombreada son llamados aceptables al nivel de confianza de 95 por ciento (o 5 por ciento del nivel de significancia, o 0.05 nivel alfa) y si la media de la muestra está dentro de esta región, se concluye que las medias no son diferentes del valor esperado, 3 en este caso. Con mayor precisión, deje de rechazar la hipótesis nula. En otras palabras, el rango de aceptación (1) identifica los valores aceptables que reflejan una diferencia de la media hipotética en la hipótesis nula, y (2) muestra el rango dentro del cual cualquier diferencia es tan minúscula que podría atribuirse a un error de muestreo al azar, más que a una hipótesis nula falsa. H1 no sería apoyada. En el ejemplo, el restaurante Pizza-In contrató a consultores de investigación que reunieron una muestra de 225 entrevistas. La calificación media de amabilidad en una escala de cinco puntos resultó igual a 3.78 (si Ʊ es conocida, es usada en el análisis; sin embargo, esto pocas veces es cierto y no lo fue en este caso).3 La desviación estándar de la muestra era S = 1.5. Ahora hay suficiente información para probar la hipótesis. El investigador ha decidido que el nivel de significancia aceptable será establecido en 0.05. Esto significa que el investigador quiere obtener conclusiones que serán erróneas 5 veces en 100 (0.05) o menos. En la tabla de distribución normal estandarizada, el investigador encuentra que la calificación Z de 1.96 representa una probabilidad de 0.025 de que una media de la muestra estará arriba de 1.96 errores estándar de μ. De igual forma, la tabla muestra que 0.025 de la media de una muestra estará por abajo de 1.96 errores estándar de μ. Sumando estas dos “colas” se obtiene 0.05. Los valores que están exactamente en el límite de la región de rechazo son llamados valores críticos ƫ. En teoría, los valores críticos son Z = –1.96 y + 1.96. Ahora debe transformar estos valores críticos Z a la distribución de la muestra de la media para este estudio de imagen. Los valores críticos son: Valor crítico – límite inferior = ƫ – ZS X

o

( )

1.5 ȼ 225 = 3.0 – 1.96(.1) = 3.0 – 0.196 = 2.804 = 3.0 – 1.96

ƫ–Z S ȼn


537 FIGURA 21.3

Una hipótesis de prueba usando la muestra de distribución de X bajo la hipótesis

ƫ = 3.0

Valor crítico – límite inferior

μ Hipotética

Valor crítico – límite superior = ƫ + ZS X

Valor crítico – límite superior

o

X de la muestra

ƫ–Z S ȼn

( )

1.5 ȼ 225 = 3.0 + 1.96(.1) = 3.0 + 0.196 = 3.196 = 3.0 + 1.96

Con base en resultados de la encuesta, la media de la muestra (X) es 3.78. La media de la muestra está contenida en la región de rechazo (véanse las áreas sombreadas oscuras de la figura 21.3). Ya que la media de la muestra es mayor que el valor crítico de 3.196, al caer en una de las colas (regiones de rechazo), el investigador concluye que el resultado de la muestra es estadísticamente significativo más allá del nivel 0.05. Una región de rechazo significa que la idea de que la media de la muestra observada es igual al valor predeterminado de 3.0 será rechazada cuando el valor computado tome un valor dentro del rango. Aquí otra forma de expresar este resultado: si toma 100 muestras de esta población y la media fuera en realidad 3.0, menos de 5 mostrará resultados que se desvían este tanto. ¿Qué significa esto para la gerencia de Pizza-In? Los resultados indican que los clientes creen que el servicio es bastante amistoso. La probabilidad es de menos de 5 en 100 de que este resultado (X = 3.78) ocurriría debido a un error de muestreo al azar. Esto sugiere que la amabilidad del personal de servicio puede no ser problemático. Sin embargo, quizá Pizza-In debe comparar su calificación de amabilidad con la de un competidor clave. Ese análisis tendrá que esperar hasta que cubra las pruebas bivariadas. Una forma alterna de probar la hipótesis es formular la regla de decisión en términos de la estadística Z. Con la siguiente fórmula se calcula el valor observado de la estadística Z dada una cierta media de la muestra X: Ɲ–ƫ Zobs= Sx 3.78 – ƫ = Sx 3.78 – 3.0 .1 .78 = .1 =

=

7.8


538

En este caso, el valor Z es 7.8 y cumple el criterio del significado estadístico al nivel 0.05. El resultado produce un valor-p de 0.000001. De nuevo, ya que el valor-p es menor que el nivel de significancia aceptable, la hipótesis es apoyada. La calificación de servicio es significativamente más alta que 3.0. Este ejemplo usó la terminología estadística convencional que incluye valores críticos y una hipótesis estadística nula. De nuevo, es raro que los investigadores todavía tengan que buscar valores de tabla para valores críticos, ya que los paquetes estadísticos darán un valor-p para una prueba determinada. Así, el valor-p, o un intervalo de confianza asociado con el valor-p, es la clave para la interpretación.

Errores de tipo I y de tipo II Las pruebas de hipótesis con observaciones de muestras se basan en la teoría de la probabilidad: se hace una observación sobre la muestra y se usa para inferir la probabilidad de que alguna observación sea verdadera dentro de la población que la muestra representa. Ya que no es posible hacer ninguna declaración acerca de una muestra con absoluta certidumbre, siempre existe la posibilidad de que se cometa un error. Cuando el investigador hace la observación usando un censo, cada unidad (persona u objeto) de la población es medida, entonces las conclusiones son correctas. Los investigadores pocas veces usan un censo. El investigador que usa muestreos corre el riesgo de cometer dos tipos de errores. La figura 21.4 resume el estado de cosas en la población y la naturaleza de los errores de tipo I y errores de tipo II. Las cuatro situaciones posibles en la figura resultan debido a que la hipótesis nula (usando el ejemplo anterior, ƫ = 3.0) es en realidad cierta o falsa y las estadísticas observadas (X = 3.78) resultarán en la aceptación o rechazo de la hipótesis nula.

AL PUNTO Es terrible hablar bien y estar equivocado. -Sófocles

ERROR DE TIPO I Suponga que la media de la muestra observada antes lleva a la conclusión de que la media es mayor que 3.0, cuando de hecho la media de la población verdadera es igual a 3.0. Un error de tipo I ha ocurrido. Un error de tipo I ocurre cuando una condición, que es verdadera en la población, es rechazada con base en observaciones estadísticas. Cuando un investigador establece un nivel de significancia aceptable a priori (Ơ) está determinando tolerancia para un error de tipo I. En términos simples, un error de tipo I ocurre cuando el investigador concluye que hay una diferencia estadística, cuando en realidad ésta no existe. Al probar en busca de relaciones, un error de tipo I ocurre cuando el investigador concluye que existe una relación, cuando en realidad ésta no existe.

ERROR DE TIPO II Si la condición alternativa es verdadera (en este caso la media no es igual a 3.0) pero concluimos que no debemos rechazar la hipótesis nula (aceptar que la media es igual a 3.0), cometemos lo que es llamado un error de tipo II. Un error de tipo II es la probabilidad de fallar en rechazar una hipótesis nula falsa. Esta decisión incorrecta se llama beta (ß). En términos prácticos, un error de tipo II significa que se deja de llegar a la conclusión de que existe alguna diferencia entre una media observada y algún punto de comparación, cuando de hecho la diferencia es muy real. En términos de una correlación bivariada, un error de tipo II significa que se rechaza la idea de que existe una relación entre dos variables, cuando de hecho, la relación ciertamente existe. Lo lamentable es que sin incrementar el tamaño de la muestra el investigador no puede reducir los errores de tipo I y de tipo II de manera simultánea, ya que están relacionados inversamente. Así, reducir la probabilidad de un error de tipo II incrementa la probabilidad de un error de tipo I. En problemas de marketing, por lo común los errores de tipo I se consideran más serios que los de tipo II. Así, se pone más énfasis en determinar el nivel de significancia, Ơ, que en determinar ơ.4 FIGURA 21.4

Errores de tipo I y de tipo II en la prueba de hipótesis

Decisión Estado real de la población

Ho es verdadera Ho es falsa

Aceptar He Correcta, no hay error Error de tipo II

Rechazar He Error de tipo I Correcta, no hay error


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Aun cuando la mayoría de los abogados y jueces no se ocupan de la terminología de los errores de tipo I y de tipo II, siguen esta lógica. Por ejemplo, el sistema legal estadounidense se basa en el concepto de que una persona es inocente hasta que se pruebe su culpabilidad. Asuma que la hipótesis nula es que el individuo es inocente. Si se comete un error de tipo I se envía a una persona inocente a prisión. Dicho sistema legal toma muchas precauciones para evitar errores de tipo I. Un error de tipo II ocurriría si una persona culpable fuese puesta en libertad (la hipótesis nula habría sido aceptada). La sociedad estadounidense da un valor tan alto en evitar los errores de tipo I, que es más probable que los errores de tipo II ocurran.

Elección de la técnica estadística apropiada Numerosas técnicas estadísticas están disponibles para asistir al investigador en la interpretación de datos. La elección de la herramienta correcta para la tarea es tan importante para el investigador como para el mecánico. Hacer la elección correcta puede determinarse al considerar: 1. El tipo de pregunta a contestar. 2. El número de variables involucradas. 3. El nivel de la escala de medición. Hoy día, el investigador pocas veces tiene que realizar un cálculo con papel y lápiz. Las hipótesis son probadas al dar un clic correcto en una secuencia de un software estadístico. Las matemáticas de estos paquetes son muy confiables. Por tanto, si el investigador puede elegir la estadística correcta, conocer la secuencia de clics correcta y leer las salidas que resulten, deberá ser fácil llegar a la conclusión estadística correcta.

Tipo de preguntas a contestar El tipo de pregunta que el investigador trata de contestar es una consideración en la elección de la técnica estadística. Por ejemplo, el investigador puede estar preocupado simplemente con la tendencia central de una variable o con la distribución de una variable. La comparación de las ventas de diferentes divisiones de negocios requerirá una prueba t simple. La comparación de las ventas mensuales promedio de dos vendedores requerirá una prueba t de dos medias, pero una comparación de distribuciones de ventas trimestrales requerirá una prueba ji-cuadrada. El investigador debe considerar el método de análisis estadístico antes de elegir el diseño de investigación y de determinar el tipo de datos a reunir. Una vez que los datos han sido recolectados, la orientación inicial hacia el análisis del problema se reflejará en el diseño de la investigación.

Número de variables El número de variables que serán investigadas de forma simultánea es una consideración primaria en la elección de la técnica estadística. El investigador que sólo se interesa en el número promedio de veces que un comprador de inmuebles visita instituciones financieras en busca de tasas de interés bajas, puede concentrarse en investigar una sola variable a la vez. Sin embargo, el investigador que trata de medir múltiples variables organizacionales complejas no puede hacer lo mismo. En términos simples, procedimientos estadísticos univariados, bivariados y multivariados se distinguen a partir del número de variables involucradas en el análisis.


El derecho y los errores de tipo I y de tipo II


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Vivir en una red estadística ¿Tiene problemas para aprender los conceptos estadísticos? Navegue un poco y los conceptos pueden ser evidentes. Existen muchas fuentes que ilustran problemas estadísticos y proporcionan datos para practicar. Aquí están algunos.

© DENNIS MACDONALD/ PHOTOEDIT

STATLIB lib.stat.cmu.edu/ StatLib es un sistema para distribuir software estadístico, series de datos e información por correo electrónico, FTP y la World Wide Web. SURFSTAT. AUSTRALIA www.anu.edu.au/nceph/ surfstat/surfstat-home/surfstat.html SurfStat.australia es un libro en línea de introducción a la estadística de la Universidad de Newcastle. GLOBALLY ACCESSIBLE STATISTICAL PROCEDURES www.stat.sc.edu/rsrch/gasp/

La Globally Accesible Statistical Procedures ha sido diseñada para hacer rutinas estadísticas fácilmente accesibles vía la World Wide Web. ELECTRONIC ENCYCLOPEDIA OF STATISTICAL EXAMPLES AND EXERCISES www.stat.ohio-state.edu/-eesee/ La Electronic Encyclopedia of Statistical Examples and Exercises es un recurso para el estudio de la estadística que incluye ejemplos reales de los usos y abusos de la estadística y la inferencia estadística. THE RICE VIRTUAL LAB IN STATISTICS www.ruf.rice.edu/lane/rvts.html www.ruf.rice.edu/-lane/hyperstat/contets.html El Rice Virtual Lab in Statistics proporciona materiales de hipertexto como HyperStat Online. Statcrunch http://www.statcrunch.com/ STATCRUNCH es un software estadístico vía la World Wide Web.

Nivel de la escala de medición El nivel de la escala de medición ayuda a elegir las técnicas estadísticas más apropiadas y las operaciones empíricas apropiadas. Probar una hipótesis acerca de una media, como se acaba de ilustrar, es apropiado para datos a escala de intervalos o escala de índices. Suponga que un investigador trabaja con una escala nominal que identifica usuarios frente a no usuarios que usan tarjetas de crédito bancarias. Debido al tipo de escala, el investigador sólo puede usar el modo como una medida de tendencia central. En otras situaciones, donde los datos son medidos sobre una escala ordinal, la mediana puede ser usada como el promedio o porcentaje de una medida de dispersión. Por ejemplo, calificar preferencias de marcas por lo general usa una escala ordinal. Los datos nominales y ordinales a menudo son analizados con frecuencias o tabulaciones cruzadas.

Pruebas de hipótesis paramétricas frente a pruebas de hipótesis no paramétricas Los términos estadística paramétrica y estadística no paramétrica se refieren a los dos agrupamientos principales de los procedimientos estadísticos. La principal distinción entre ellos está en las suposiciones subyacentes acerca de los datos a analizar. La estadística paramétrica incluye cifras con distribuciones conocidas y continuas. Cuando los datos están a escala de intervalo o índice y el tamaño de la muestra es grande, los procedimientos estadísticos paramétricos son apropiados. La estadística no paramétrica es adecuada cuando los números no se conforman en una distribución conocida. La estadística paramétrica se basa en la suposición de que los datos del estudio se toman de una población con una distribución normal (en forma de campana) y/o una distribución normal de muestreo. Las pruebas paramétricas son apropiadas si, por ejemplo, un investigador tiene dos medidas a escala de intervalo, como el producto nacional bruto (PNB) y el volumen de ventas de la industria. Pruebas estadísticas posibles podrían incluir un análisis de correlación producto-momento, análisis de la varianza, regresión o una prueba t para una hipótesis acerca de una media. Los métodos no paramétricos se usan cuando el investigador no sabe cómo están distribuidos los datos. Es por lo general inapropiado suponer que la distribución de la población o muestreo es normal cuando los datos son ordinales o nominales. Así, la estadística no paramétrica es considerada como de distribución libre.5 El análisis de datos de escalas nominales y ordinales por lo común usa pruebas estadísticas no paramétricas.


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FIGURA 21.5 Elección estadística univariada hecha fácil

¿Tipo de variable?

Intervalo o índice

Ordinal

Nominal

¿Es la media de la muestra diferente al valor hipotético?

¿Las calificaciones están bien distribuidas?

¿Es igual el número en cada clasificación?

Prueba Z o prueba t

prueba Ƶ2

Prueba KolmogorovSmirnov si el orden de clasificación es puesto a prueba

Proporciones nominales

¿Es la proporción observada diferente a un valor hipotético?

Prueba t de la proporción

La figura 21.5 ilustra cómo puede seleccionarse un método estadístico univariado apropiado y cómo las técnicas estadísticas varían con base en las propiedades de la escala y el tipo de pregunta que se plantea. Existen más pruebas estadísticas univariadas de las que se muestran en la figura 21.5 pero estas opciones básicas atienden la mayoría de los análisis univariados en la investigación de mercados. Una discusión completa de todas las técnicas univariadas está más allá del ámbito de este texto.

La distribución t Una prueba t univariada es apropiada para probar hipótesis que incluyen alguna media observada contra algún valor especificado. La distribución t, como la curva normal estandarizada, es una distribución simétrica en forma de campana con una media de 0 y una desviación estándar de 1.0. Cuando el tamaño de la muestra (n) es mayor que 30, la distribución t y la distribución Z son casi idénticas. Por tanto, mientras que la prueba t es estrictamente apropiada para pruebas que incluyen muestras de tamaño pequeño con desviaciones estándar desconocidas, los investigadores aplican la prueba t para comparaciones que incluyen la media de un intervalo o la medición de un índice. La altura precisa y la forma de la distribución t varían con el tamaño de la muestra. Más específicamente, la forma de la distribución t es influida por sus grados de libertad (g.l.). Los grados de libertad son determinados por el número de cálculos específicos que son posibles dada una serie de información. En el caso de una prueba t univariada, los grados de libertad son iguales al tamaño de la muestra (n) menos 1.


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© ALEX HOFFORD/ EPA/ LANDOV

La figura 21.6 ilustra la distribución t para 1, 2, 5 y un número infinito de grados de libertad. Observe que los enfoques de distribución t se acercan a una distribución normal con rapidez con un tamaño de la muestra creciente. Esto es porque en la práctica los investigadores de mercados por lo común aplican una prueba t aun con grandes muestras. El efecto práctico es que la conclusión será la misma, ya que las distribuciones son similares y los números más grandes correspondientes de grados de libertad. Otra forma de ver los grados de libertad es agregar cuatro números juntos cuando conoce la suma de ellos por ejemplo:

Los fabricantes de automóviles de superlujo tienen metas de ventas que pueden ser de 1 000 unidades o menos al año a nivel mundial. ¿Qué preguntas se plantean al comercializar un auto como éste que podría involucrar un análisis univariado? 6

FIGURA 21.6

Distribución t para varios grados de libertad

4 2 1 +X 12 El valor del cuarto número tiene que ser 5. Los valores de los primeros tres dígitos podría cambiar a cualquier valor (variación libre), pero el cuarto valor tendría que ser determinado para la media para seguir siendo 12. En este ejemplo hay tres grados de libertad. Los grados de libertad pueden ser un concepto difícil de entender a plenitud. Para la mayoría de los análisis estadísticos básicos, el usuario sólo necesita recordar la regla para determinar el número de grados de libertad para una prueba determinada. Hoy día, con software computarizado, hasta ese número se proporciona de forma automática para la mayoría de las pruebas. El cálculo de t es muy parecido al cálculo del valor Z. Para calcular t, use la fórmula

t= con n – 1 grado de libertad.

Ɲ–ƫ SX


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La distribución Z y la distribución t son muy similares y así la prueba Z y la prueba t aportarán el mismo resultado en la mayoría de las situaciones. Sin embargo, cuando la desviación estándar de la población (Ʊ) es conocida, la prueba Z es más apropiada. Cuando Ʊ es desconocida (la situación de la mayoría de los estudios de investigación de mercados) y el tamaño de la muestra es mayor que 30, la prueba-Z también puede usarse. Cuando Ʊ es desconocida y el tamaño de la muestra es pequeño, la prueba t es la más apropiada. Dado que las dos distribuciones son similares con tamaños de muestras más grandes, las dos pruebas a menudo rinden la misma conclusión.

Calcular un estimado de intervalo de confianza con la distribución t Suponga que una organización de negocios está interesada en determinar cuánto tiempo permanecen en su primer empleo los recién graduados de una maestría en administración. Sobre la base de una pequeña muestra de empleados con un posgrado en negocios, el investigador quiere estimar la media de la población con 95 por ciento de confianza. Los datos de la muestra se presentan a continuación: Número de años en el primer empleo: 3 4

5 2

7 3

1 1

12 3

1 4

2 2

2 6

5

Para encontrar el estimado del intervalo de confianza de la media de la población para esta pequeña muestra, se usa la fórmula ƫ = X ± tc.1. SX

o

Límite superior = X + tc.1. Límite inferior = X + tc.1. donde ƫ= X= tc.1. = SX = S= n=

( ) ( ) S ȼn

S ȼn

media de la población media de la muestra valor crítico de t a un nivel de confianza especificado error estándar de la media desviación estándar de la muestra tamaño de la muestra

Más específicamente, el procedimiento paso a paso para calcular el intervalo de confianza es el siguiente: 1. Calcular X de la muestra. Sumar los valores de datos rinde ƙX = 63, y X = ƙX/n = 63/17 = 3.7. 2. Ya que Ʊ es desconocida, se estima la desviación estándar de la población al encontrar S, la desviación estándar de la muestra. Para el ejemplo, S = 2.66 3. Estimar el error estándar de la muestra usando la fórmula SX = S/ȼ n así SX = 2.66/ ȼ 17 o SX = 0.645. 4. Determinar los valores t asociados con el nivel de confianza deseado. Para hacerlo, vaya a la tabla A.3 del apéndice. Aun cuando la tabla t proporciona información similar a la de la tabla Z, es un tanto distinta. El formato de la tabla t resalta la probabilidad del error o el nivel de significancia (Ơ), más que la probabilidad de 95 por ciento de incluir la media de la población en el estimado. El ejemplo es una prueba de dos colas.Ya que un nivel de confianza de 95 por ciento ha sido seleccionado, el nivel de significancia es igual a 0.05 (1.00 – 0.95 = 0.05). Una vez que esto ha sido determinado, lo que resta hacer para determinar el valor t es buscar bajo la columna 0.05 por pruebas de dos colas en la fila en la que los grados de libertad (g.l.) son iguales al valor apropiado (n – 1). Bajo 16 grados de libertad


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(n – 1 = 17 – 1 = 16), el valor t al nivel de confianza de 95 por ciento (0.05 nivel de significancia) es t = 2.12. 5. Calcular el intervalo de confianza:

Límite inferior = 3.7 – 2.12 Límite superior = 3.7 + 2.12

( ) ( )

2.66 = 2.33 ȼ 17

2.66 = 5.07 ȼ 17

En el ejemplo hipotético puede concluirse con nivel de confianza de 95 por ciento que la media de la población para el número de años en el primer empleo con un posgrado es de entre 2.33 y 5.07.

PRUEBAS t DE UNA Y DOS COLAS Las pruebas Z univariadas y las pruebas t pueden ser de una o dos colas. Una prueba de dos colas busca las diferencias de la media de población que son mayores o menores. Así, los valores extremos de la curva normal (o colas) tanto a la derecha como a la izquierda son consideradas. En términos prácticos, cuando una pregunta de investigación no especifica si una diferencia debe ser mayor o menor, una prueba de dos colas es más apropiada. Por ejemplo, la siguiente pregunta de investigación podría examinarse con una prueba de dos colas: El número de restaurantes de pizza para llevar dentro de una zona postal en Alemania no es 5. Una prueba univariada de una cola es apropiada cuando una hipótesis de investigación implica que una media observada sólo puede ser mayor o menor que un valor hipotético. Así sólo una de las “colas” de la curva normal en forma de campana es relevante. Por ejemplo, la siguiente hipótesis podría ser examinada de manera apropiada con una prueba de una cola: H1: el número de restaurantes de pizza con código postal en Florida es mayor que 5. En este caso, si el valor observado es significativamente menor que cinco, la hipótesis aún no está apoyada. En términos prácticos, una prueba de una cola puede ser determinada por el resultado de una prueba de dos colas al tomar la mitad del valor-p observado. Cuando el investigador tiene alguna duda en cuanto a si una prueba de una o dos colas es apropiada, debe optar por la menos conservadora de la prueba de dos colas. La mayoría del software de computadora asumirá una prueba de dos colas a menos que se especifique lo contrario.

Prueba de hipótesis univariada con la distribución t El procedimiento paso a paso para una prueba t es conceptualmente similar a la de las pruebas de hipótesis con la distribución Z. Suponga que un gerente de una tienda Pizza-In cree que el número promedio de clientes que devuelven una pizza o solicitan un reembolso es de veinte al día. La tienda registró el número de devoluciones y cambios durante los veinticinco días que estuvo abierta en un mes determinado. ¿Las observaciones de devoluciones y cambios de cada uno de los veinticinco días son diferentes a las veinte por día? La hipótesis sustantiva es H1: ƫ ȴ 20 1. El investigador calcula una media de la muestra y la desviación estándar. En este caso X = 22 y S (desviación estándar de la muestra) = 5.


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2. El error estándar se calcula (SX): S ȼn 5 = ȼ 25

SX =

=1 3. El investigador encuentra el valor t asociado al nivel de confianza deseado o la significancia estadística. Si el nivel de confianza deseado es de 95 por ciento, el nivel de significancia es 0.05. 4. Los valores críticos para la prueba t se encuentran al localizar los límites superior e inferior del intervalo de confianza. El resultado define las regiones de rechazo. Esto requiere determinar el valor de t. Para 24 grados de libertad (n = 25, g.l. = n – 1), el valor t es 2.064. Los valores críticos son: Límite inferior = ƫ - tc.1 SX = 20 – 2.064

( ) 5 ȼ 25

= 20 – 2.064(1) = 17.936 5 Límite superior = ƫ + tc.1. SX = 20 + 2.064 25 ȼ

( )

= 20 + 2.064(1) = 22.064 Por último, el investigador toma la decisión estadística al determinar si la media de la muestra cae entre los límites críticos. Para la muestra de la tienda de pizzas, X = 22. La media de la muestra no está incluida en la región de rechazo. Aun cuando el resultado de la muestra es apenas un poco menos que el valor crítico del límite superior, la hipótesis nula no puede ser rechazada. En otras palabras, la suposición del gerente de la tienda de pizzas parece ser correcta. Como con la prueba Z hay una forma alterna para probar una hipótesis con la estadística t. Esto es al usar la fórmula X–ƫ tobs = SX tobs =

2 22 – 20 = =2 1 1

Es posible ver que el valor t es menor que el valor t crítico de 2.064 al nivel 0.05 cuando hay 25 – 1 = 24 grados de libertad. Como consecuencia, el valor-p es mayor que 0.05 y la hipótesis no es apoyada. No es posible concluir con una confianza de 95 por ciento que la media no es 20.

La prueba ji-cuadrada o chi-cuadrada para la bondad del ajuste 2

Una prueba ji-cuadrada (Ƶ ) es una de las más básicas para el significado estadístico y es muy apropiada para probar hipótesis acerca de frecuencias dispuestas en una tabla de frecuencia o contingencia. Las pruebas univariadas que incluyen variables nominales u ordinales se examinan con una Ƶ2. En términos más generales, la prueba de Ƶ2 está asociada con la bondad del ajuste (BA). La BA puede ser considerada como alguna matriz (tabla) de números que se iguala o ajusta a otra matriz del mismo tamaño. Con frecuencia, la prueba es entre una tabla de frecuencia de conteos observados y otra tabla de valores esperados (tendencia central) para esos conteos. Considere la siguiente hipótesis que se relaciona con la semblanza del capítulo: H1: Es más probable que los expendios de Papa John’s Pizza se ubiquen en un local independiente, que en un centro comercial.


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Un competidor puede interesarse en esta hipótesis como parte del análisis de la competencia en un plan de marketing. Un investigador de la competencia reúne una muestra al azar de 100 ubicaciones de Papa John’s en California (donde opera el competidor). La muestra se selecciona de directorios telefónicos y las instalaciones se verifican al pedir que un asistente vaya a cada una de ellas. Las siguientes observaciones se registran en una tabla de frecuencia: Ubicación

Tabla de frecuencia de una sola vía

Local independiente

60 tiendas

Centros comerciales

40 tiendas

Total

100 tiendas

Estos valores observados (Oi) pueden compararse con los valores esperados para esta distribución (Ei) para completar una prueba de Ƶ2. El valor Ƶ2 reflejará la posibilidad de que los valores observados provengan de una distribución reflejada por los valores esperados. Cuanto más alto sea el valor de la prueba Ƶ2, menos probable será que los valores esperados y observados sean los mismos. En términos estadísticos, una prueba Ƶ2 determina si la diferencia entre una distribución de frecuencia observada y la correspondiente distribución de frecuencia esperada se debe a variación en el muestreo. Calcular una prueba Ƶ2 es bastante directo y sencillo. Los estudiantes que dominan este cálculo deben tener pocos problemas para comprender futuras pruebas de significado, ya que la lógica básica de la prueba Ƶ2 también subyace a estas pruebas. Los pasos para calcular una prueba Ƶ2 son los siguientes: 1. 2. 3. 4. 5.

Recolectar datos y contar las frecuencias observadas para la variable categórica. Calcular los valores esperados por cada valor de la variable categórica. Calcular el valor de Ƶ2, con las frecuencias observadas de la muestra y las frecuencias esperadas. Determinar los grados de libertad para la prueba. Tomar la decisión estadística al comparar el valor-p asociado con la Ƶ2 calculada contra el nivel de significancia predeterminado (tasa de error de tipo I aceptable). Estos pasos pueden ilustrarse con el ejemplo de la ubicación de la tienda de pizzas. • Los datos para la variable de ubicación (independiente o en el centro comercial) se proporcionan en la tabla de frecuencia que antecede. • El siguiente paso pregunta; “¿Cuáles son las frecuencias esperadas para la variable de ubicación?” Ésta es otra forma de pedir la tendencia central para cada categoría.Ya que el tamaño de la muestra es de 100, determinar los valores esperados es fácil. Si no existe ningún patrón en las ubicaciones, deben ser distribuidas al azar entre las dos categorías. Esperaría que la mitad (50) de las ubicaciones estuvieran entre las independientes y la otra mitad (50) en centros comerciales. Esta es otra forma de decir que la probabilidad esperada de ser de un tipo de ubicación es de 50 por ciento. Los valores esperados también pueden colocarse en una tabla de frecuencia. Ubicación

Frecuencias esperadas

Independientes

100/2 = 50 tiendas

Centro comercial

100/2 = 50 tiendas

Total

100 tiendas

• Los datos para la variable de ubicación (independiente o en el centro comercial) se proporcionan en la tabla de frecuencia que antecede.

• El valor real de Ƶ2 se calcula con la siguiente fórmula: donde Ƶ2 = estadística de ji-cuadrada Oi = frecuencia observada en la i-ésima celda Ei = frecuencia esperada en la i-ésima celda Sume las diferencias cuadradas:


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Arte para chicas y chicos Las pruebas ji-cuadradas se usan con frecuencia en la investigación de mercados. Considere un museo de arte privado que patrocina un programa de clases de arte durante el verano para niños. Necesitan planificar el número y tipo de actividades y exhibiciones que deben incluirse en el museo. Una pregunta es si un número igual de niños y niñas acudirán al museo. Una muestra aleatoria de su lista de estudiantes muestra más niñas que niños. Deciden observar las frecuencias relativas de niños y niñas en los primeros 1 000 visitantes de menos de dieciséis años de edad. Los resultados aparecen en las gráficas a continuación:

tipo-I se establece en 0.01. Más que hacer referencia a una tabla de valor crítico, el valor-p asociado con un valor χ2 y el grado de libertad asociado pueden determinarse en cualquiera de varias calculadoras estadísticas que se encuentran en Internet. En este caso, el investigador usa la calculadora que se encuentra en faculty.vassar.edu/lowry/tabs.html#csq. Con el sólo hecho de anotar el valor observado de 38.4 y el número de grados de libertad como se indica, 1 en este caso, el valor-p regresado es menor que 0.0001. Por ende, ya que el valor-p es menor que el nivel de riesgo aceptable, el investigador llega a la conclusión de que los chicos que visitan el museo no están distribuidos por igual entre niños y niñas. Es evidente que más niñas que niños visitan el museo.

Los directivos del museo quieren estar seguros de que existe una diferencia antes de invertir recursos en actividades diseñadas sólo para niños o niñas. Por tanto, el nivel aceptable de error del

Así se determina que el valor ji-cuadrada es 4:

De manera alterna, el cálculo puede seguirse en forma tabular: Ubicación Independientes Centro comercial Total

Así, el museo puede proceder a diseñar actividades que sean atractivas para niños y niñas en proporción a la distribución de frecuencia observada.

© PAUL CONKLIN/ PHOTOEDIT

El valor χ2 puede calcularse como se muestra a continuación:


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• Como muchas distribuciones de probabilidad más, la distribución Ƶ2 no es una curva de una sola probabilidad, sino una familia de curvas. Estas curvas varían un tanto con el grado de libertad. En este caso, el grado de libertad puede calcularse como g.l = k - 1 cuando k = número de celdas asociadas con datos de columna o fila. Así, el grado de libertad es igual a 1(g.l = 2 - 1 = 1) • Ahora, el valor de Ƶ2 calculado debe compararse con los valores ji-cuadrada críticos asociados con el nivel de probabilidad de 0.05 con 1 grado de libertad. En la tabla A.4 del apéndice el valor crítico de Ƶ2 es de 3.84.Ya que la Ƶ2 es mayor que la ji-cuadrada tabular, la conclusión es que los valores observados no son iguales a los valores esperados. Por tanto, la hipótesis es apoyada. Más restaurantes Papa John’s se ubican en locales independientes. Se analiza más a fondo la prueba ji-cuadrada en el capítulo 22, ya que también se utiliza con frecuencia para analizar tablas de contingencia.

Prueba de hipótesis de una proporción Los investigadores a menudo prueban hipótesis estadísticas univariadas acerca de las proporciones de la población. La proporción de la población () puede estimarse sobre la base de una proporción de la muestra observada (p). Realizar una prueba de hipótesis de una proporción es conceptualmente similar a la prueba de hipótesis cuando la media es la característica de interés. Sin embargo, en términos matemáticos, la formulación del error estándar de la proporción difiere un tanto. Considere el siguiente ejemplo. Una legislatura estatal está considerando una propuesta de ley de derecho al trabajo. Un legislador ha creado la hipótesis de que más de 50 por ciento de la fuerza de trabajo del estado está sindicalizada. En otras palabras, la hipótesis deberá probarse en cuanto a que una proporción de trabajadores sindicalizados en el estado es mayor que 0.5. El investigador formula la hipótesis de que la proporción de la población () excede el 50 por ciento (0.5):

Suponga que el investigador realiza una encuesta con una muestra de 100 trabajadores y calcula p = 0.6. Aun cuando la proporción de la población es desconocida, una muestra grande permite el uso de una prueba Z (más que la prueba t). Si el investigador decide que la regla de decisión será establecida al nivel 0.01 de significancia, el valor Z crítico de 2.57 se utiliza para la prueba de hipótesis. Usando la siguiente fórmula, se calcula el valor observado de Z dada una cierta proporción de la muestra:

donde p = proporción de la muestra = proporción hipotética de la población Sp = estimado del error estándar de la proporción La fórmula para Sp es

donde Sp = estimado del error estándar de la proporción p = proporción de éxitos q = 1 – p, proporción de fracasos


En el ejemplo,

Ahora pueden calcularse las Zobs:

El valor de Zobs de 2.04 es menor que el valor crítico de 2.57, por lo que la hipótesis no es apoyada.

Aplicaciones adicionales de la prueba de hipótesis La discusión de la inferencia estadística en el capítulo se ha restringido a examinar la diferencia entre una media de una muestra observada y una población o media especificada con anterioridad, una prueba Ƶ2 que examina la diferencia entre una frecuencia observada y la frecuencia esperada para una distribución determinada y las pruebas Z para probar hipótesis acerca de proporciones de la muestra cuando los tamaños de las muestras son grandes. Existen otras pruebas de hipótesis para parámetros de la población estimados de muestras estadísticas, pero no se mencionan aquí. Muchas de estas pruebas no son conceptualmente distintas en sus métodos para probar hipótesis. Sin embargo, las fórmulas son matemáticamente distintas. El propósito de este capítulo ha sido analizar conceptos estadísticos básicos. Una vez que haya aprendido la terminología básica del capítulo no debe tener problemas para generalizar a otros problemas estadísticos. Como se resaltó en el capítulo 17, la clave para comprender la estadística es aprender lo básico del idioma. Este capítulo ha presentado verbos, sustantivos y alguna de las reglas de la gramática de la estadística. Aquí se empieza a adoptar una perspectiva más práctica al enfocar los valores-p para determinar si una hipótesis es apoyada más que discutir hipótesis nulas y alternas. En la mayoría de los casos los valores-p bajos (por debajo de la alfa Ơ especificada) apoyan las hipótesis de los investigadores. Se espera que alguno de los mitos acerca de la estadística hayan sido destruidos y que se estén volviendo más fáciles de usar.

Resumen 1. Implementar el procedimiento de la prueba de hipótesis. Las pruebas de hipótesis involucran estadística univariada,

bivariada o multivariada. En este capítulo el enfoque está en la estadística univariada. Se trata de pruebas que incluyen una variable. Por lo común esto significa que el valor observado para una variable será comparado con algún punto de comparación o estándar. El análisis estadístico es necesario para probar hipótesis cuando las observaciones de la muestra se usan para obtener una inferencia acerca de una población correspondiente. La investigación establece un nivel de significancia aceptable, representando la posibilidad de un error de tipo I y luego calcula la estadística que aplica a la situación. La estadística exacta que debe ser calculada depende en mayor grado del nivel de medición de la escala. 2. Usar valores-p para evaluar la significancia estadística. Un valor-p es el valor de probabilidad asociado a una prue-

ba estadística. La probabilidad en un valor-p es la posibilidad de que el valor esperado para alguna distribución de prueba sea verdadero. En otras palabras, para una prueba t, el valor esperado de la distribución t es 0. Si un investigador está probando si una variable es significativamente distinta a 0 o no, entonces el valor p que resulta del valor t correspondiente representa la probabilidad de que la verdadera media de la población sea 0. Para la mayoría de las hipótesis de investigación de mercados, un valor-p apoya la hipótesis. Si un valor-p es más bajo que el nivel de significancia aceptable para el investigador (Ơ), la hipótesis es por lo general apoyada.

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550 3. Probar una hipótesis acerca de una media observada.

Los investigadores a menudo tienen que comparar una media de muestra observada con algún valor específico. La prueba estadística apropiada para comparar un nivel o índice de intervalo de la media de una variable con algún valor es la prueba Z o la prueba t. La prueba Z es más apropiada cuando el tamaño de la muestra es grande o se conoce la desviación estándar de la población. La prueba t es más apropiada cuando el tamaño de la muestra es pequeño o la desviación estándar de la población no es conocida. En la mayoría de las aplicaciones prácticas, la prueba t y la prueba-Z resultarán en la misma conclusión. La prueba t se usa con mayor frecuencia en la práctica.

4. Conocer la diferencia entre errores de tipo I y tipo II.

Un error de tipo I ocurre cuando un investigador llega a la conclusión de que alguna diferencia o relación existe dentro de una población cuando en realidad ninguna existe. En el contexto de una prueba t univariada, el investigador puede concluir que algún valor de la media para una variable es mayor que 0 cuando en realidad el verdadero valor para esa variable en la población que se considera es 0. Un error de tipo II es la situación opuesta. Cuando el investigador llega a la conclusión de que no hay diferencia cuando en realidad existe en la población, el investigador ha cometido un error de tipo II. En general, se presta más atención a los errores de tipo I. Los errores de tipo II son muy sensibles al tamaño de la muestra.

5. Conocer la prueba univariada

Ƶ2. Una prueba Ƶ2 es una de las pruebas básicas para el significado estadístico. La prueba es particularmente apropiada para probar hipótesis acerca de frecuencias dispuestas en una tabla de frecuencia o contingencia. El valor de la prueba Ƶ2 es una función del valor observado para un determinado asiento en una tabla de frecuencia menos el valor estadístico esperado para esa celda. El valor estadístico observado puede compararse con los valores críticos para determinar el valor-p con cualquier prueba. La prueba Ƶ2 es considerada a menudo una prueba de la bondad del ajuste porque puede probar que también una matriz observada representa cierto estándar teórico.

Términos y conceptos clave Análisis estadístico univariado Análisis estadístico bivariado Análisis estadístico multivariado Nivel de significancia Valor-p Valores críticos

Error de tipo I Error de tipo II Estadísticas paramétricas Estadísticas no paramétricas Prueba t Distribución t

Grados de libertad (g.l.) Prueba ji-cuadrada (Ƶ2) Bondad del ajuste (BA) Prueba de hipótesis de una proporción

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Cuál es el propósito de una hipótesis estadística? 2. ¿Qué es un nivel de significancia? ¿Cómo elige un investigador un nivel de significancia? 3. ¿Cuál es la diferencia entre un nivel de significancia y un valor-p? 4. ¿Cómo se utiliza un valor-p para probar una hipótesis? 5. Distinga entre un error de tipo I y otro de tipo II. 6. ¿Cuáles son los factores que determinan la elección de la técnica estadística apropiada? 7. Se pide a un investigador que determine si un objetivo de ventas mayor que 75 000 dólares por vendedor es posible. Se realiza una prueba de mercado entre veinte agentes de ventas. ¿A qué conclusión llegaría usted? Los resultados de ventas son los siguientes. a) b) c) d)

8. Asuma que tiene los siguientes datos: H1 : μ ≠ 200, S = 30, n = 64, y Xbar = 218. Realice una prueba de hipótesis de dos colas al nivel de significancia 0.05. 9. Si los datos para la pregunta 8 hubieran sido generados con una muestra 25 (n = 25), ¿qué prueba estadística sería apropiada? 10. Las respuestas a la pregunta de un investigador serán calificadas nominalmente. ¿Qué prueba estadística es apropiada para comparar los datos de la muestra con los datos hipotéticos de la población? 11. Un investigador piensa preguntar a los empleados si favorecen, se oponen, o son indiferentes a un cambio en el programa de retiro de la empresa. Formule una hipótesis para una prueba ji-cuadrada y la forma como se crearía la variable. 12. Presente un ejemplo en el que un error de tipo I puede ser más serio que un error de tipo II. 13. Haga referencia a los datos Ƶ2 en las páginas 537-540. ¿Qué decisiones estadísticas podrían hacerse si el nivel de


551

significancia 0.01 fuera seleccionado en lugar del nivel 0.05? 14. Determine una hipótesis de que los siguientes datos pueden atender y realizar una prueba Ƶ2 en los datos de la encuesta: a) American Idol debería ser transmitida antes de las 9 p.m. De acuerdo Neutral En desacuerdo

b) La afiliación política de un grupo indica Republicanos Demócratas

102 98 200

15. Un investigador establece la hipótesis de que 15 por ciento de las personas en un mercado de prueba recordarán haber visto un anuncio en particular. En una muestra de 1 200 personas, 20 por ciento dice que recuerda el anuncio. Realice una prueba de hipótesis.

40 35 25 100


RED

¿Cuál es el clima ideal? Llene los espacios siguientes: la temperatura más baja en enero no debe estar por debajo de _____ grados. Al menos ___ deben ser soleados en enero. a) Enliste al menos 15 lugares donde le gustaría vivir. Usando Internet encuentre la temperatura baja promedio en enero para cada sitio. Esta información está disponible a través de varios sitios web relacionados con el clima como www.weather.com, o a través del sitio eb de noticias de cada comunidad. Registre los datos en una hoja de cálculo o software estadístico como SPSS. El punto de comparación (temperatura baja preferida por la población) que llenó arriba, prueba si los sitios en los que le gustaría vivir tienen una temperatura mínima ideal en enero. b) Utilizando el mismo sitio web, registre cuántos días de enero son típicamente soleados. Pruebe si el número de días soleados cumplen su estándar. c) Para cada ubicación registre si hubo o no una precipitación conmensurable ayer. Pruebe la siguiente hipótesis: H1: entre los sitios en que le gustaría vivir hay menos de 33.3 por ciento de oportunidad de lluvia/nieve en un día determinado (cinco días de quince).

2.

ÉTICA

Examine las elecciones estadísticas bajo “analice” en SPSS. Haga clic en comparar medias. Para comparar una media observada con algún punto de comparación o una media de población hipotética, la elección disponible es una prueba t de una muestra. Un investigador está preparando un reporte y encuentra el resultado siguiente probando una hipótesis que sugería que la media de la muestra no era igual a 14: a) ¿Cuál es el valor-p? ¿Es la hipótesis apoyada? b) Escriba el intervalo de confianza de 95% que corresponde a una Ƶ de 0.05. c) Técnicamente, ya que el tamaño de la muestra es mayor que 30, una prueba Z podría ser más apropiada. Sin embargo, ya que el resultado de la prueba t está fácilmente disponible con SPSS, la investigación presenta este resultado. ¿Esto presenta un problema ético al usar la prueba t de una muestra?

Estadísticas de una muestra

N

Media


Media del error estándar

Valor de la prueba = 14

t

g.l.

Significado de (dos colas)

Diferencia de la media

Intervalo de confianza de 95% de la diferencia Más bajo

Más alto

552


Caso 21.1 Quality Motors Quality Motors es un distribuidor de automó- FIGURA DEL CASO 21.1-1 viles que se anuncia con regularidad en su área de mercado. Afirma que cierta marca y modelo de automóvil promedia 30 millas por galón de Millas gasolina y menciona que la cifra puede mejorar por galón Comprador dependiendo de las condiciones para conducir. Un grupo de consumidores locales quiere verificar la afirmación publicitaria. Para hacerlo selecciona una muestra de compradores recientes de la marca y modelo del automóvil. Les pide que conduzcan sus automóviles hasta usar dos tanques de combustible y registrar su millaje. El grupo luego calcula y registra las millas por galón por cada año. Los datos en la figura 21.1-1 presentan los resultados de las pruebas.

Preguntas 1. Formule una hipótesis estadística apropiada para el propósito del grupo de consumidores. 2. Calcule la media de las millas promedio por galón. Calcule la varianza y la desviación estándar de la muestra. 3. Construya la prueba estadística apropiada para su hipótesis usando un nivel de significancia de 0.05.

Información de millas por galón

Comprador

Millas por galón

E R

L T A D O

S

P A

CAPÍTULO 22

S R E

E J A IZ D

U

N

ANÁLISIS ESTADÍSTICO BIVARIADO. DIFERENCIAS ENTRE DOS VARIABLES


Reconocer cuándo una prueba estadística bivariada es apropiada. Calcular e interpretar una prueba χ2 para una tabla de contingencia. Calcular e interpretar una prueba t de muestras independientes, comparando dos medias. Comprender el concepto de análisis de la varianza (ANOVA). Interpretar una tabla ANOVA.

Semblanza del capítulo: ¿El precio es correcto? El objetivo en la mayoría de los juegos de precios en The Price is Right es conocer el precio correcto. Cuando los consumidores lo conocen, ahorran dinero, y ello puede ser muy divertido. Quizá The Price is Right está listo para un nuevo juego de asignación de precios llamado “¿Tabiques o clics?”, que incluiría examinar varios productos y dejar saber a Bob Barker si el precio de alguno en específico tiene un monto más bajo en Internet (clics) o en un minorista tradicional (ladrillos). ¿En Internet los precios son más bajos? éste ha sido el tema de un gran debate en la última década. En los primeros días de las ventas en línea los expertos hicieron grandes predicciones acerca de cómo evolucionarían las ventas electrónicas. Algunas fueron correctas, pero la mayoría han demostrado estar equivocadas. Por ejemplo, muchos pronosticaron que las ventas por Internet volverían obsoletos a muchos minoristas tradicionales. Casi todas las predicciones acerca de los precios mencionaron que la amplia disponibilidad de información por Internet los llevaría a sus niveles más bajos. Sistemas de software inteligentes llamados bots rápidamente buscarían en Internet para informar al consumidor dónde encontrar un artículo al nivel más económico. Sin embargo, los consumidores que creen que Internet es siempre la vía que conduce al precio más bajo no siempre están en lo correcto.1 ¿En realidad son más bajos los precios ofrecidos por los minoristas en la red? ¿Son los descuentos en línea más grandes? Las respuestas dependen de lo que el consumidor trata de comprar. Un estudio de 2001 de los precios de DVD mostró los siguientes costos promedio:2 Precio promedio

Precio porcentual

$19.92

72.0%

Tradicionales (minoristas de múltiples canales)

$23.19

83.9%

Una comparación de los precios sugiere que los minoristas.com ofrecen mejores precios.

PROUSE © FRED

Minoristas en Internet

ERS/ R/ REUT

LANDOV

Tipo minorista


554

¿Caso cerrado? ¡No tan rápido! Si los consumidores necesitan un reproductor de DVD y no un DVD, más les vale volver con el minorista tradicional o al menos con uno que ofrezca oportunidades de ventas reales y virtuales (canales múltiples). En cuanto a consumidores electrónicos (por Internet) se ven los siguientes resultados: Tipo minorista

Precio promedio de reproductor de DVD

Precio porcentual

Precio promedio de reproductor DVD Minorista en Internet

$371.95

75.6%

Minorista de canales múltiples

$360.30

74.8%

Una comparación de estos precios sugiere que los minoristas de canales múltiples ofrecen los mejores. Aun cuando nunca aparezcan en un programa de juego de precios por televisión, los consumidores y hombres de negocios por igual encuentran muchas ocasiones para comparar precios.

¿Cuál es la prueba de diferencia apropiada? Por lo común, los investigadores prueban hipótesis para establecer que dos grupos difieren. La investigación de mercados examina las diferencias en comportamiento, características, creencias, opiniones, emociones o actitudes. Por ejemplo, en el diseño experimental más básico el investigador prueba diferencias entre sujetos asignados a un grupo experimental y sujetos asignados al grupo control. Un investigador de encuesta puede estar interesado en si consumidores masculinos o femeninos adquieren un producto por la misma cantidad. Los investigadores de negocios también pueden probar si las unidades de negocios en Europa son tan redituables como las unidades de negocios de Estados Unidos. Son pruebas de la diferencia bivariadas cuando sólo incluyen dos variables: una que actúa como variable dependiente y otra como variable de clasificación. La figura 22.1 ilustra que el tipo de medición, la naturaleza de la comparación y el número de grupos a comparar influyen en la elección estadística. Con frecuencia, los investigadores se interesan en probar diferencias en calificaciones de medias entre grupos o en comparar cómo las calificaciones de dos grupos son distribuidas entre las categorías de respuesta posibles. Aquí se enfoca la atención en estas cuestiones.3 El resto del capítulo se enfoca en cómo elegir la estadística correcta para comparaciones de dos grupos y realizar la prueba correspondiente. La figura 22.1 ofrece un marco de referencia para el resto del capítulo al ilustrar varias comparaciones posibles incluyendo a unas golfistas. La construcción de tablas de contingencia para un análisis de χ 2 presenta un procedimiento para comparar frecuencias observadas de un grupo con las frecuencias de otro. Éste es un buen punto de partida desde el cual discutir la prueba de diferencias.

Tablas de tabulación cruzada: la prueba χ2 para la bondad del ajuste AL PUNTO Hay que tener cuidado si no sabe a dónde va porque podría no llegar. –Yogi Berra

La tabulación cruzada se ubica entre las técnicas estadísticas de mayor uso entre los investigadores de mercados. Las tabulaciones cruzadas son intuitivas y de fácil comprensión. También se prestan a un análisis gráfico con herramientas como los códigos de barras. Una tabulación cruzada o una tabla de contingencia es una distribución de frecuencia conjunta de observaciones de dos o más variables. En general, los investigadores dependen de tabulaciones cruzadas de dos variables en mayor grado, ya que los resultados pueden comunicarse con facilidad. Las tabulaciones cruzadas son muy parecidas a un conteo. Cuando dos variables existen, cada una con dos categorías, resultan cuatro celdas. La distribución de χ2 proporciona un medio para probar el significado estadístico de la tabla de con-

Capítulo 22. Análisis estadístico bivariado: diferencias entre dos variables

555

FIGURA 22.1 Elección de la estadística correcta

Niveles de medición

Comentario estadístico

Dolly

Lori

Distancia del driver

203.1 metros

185.0 metros

Distancia = Índice Golfista = Nominal, creando dos grupos

Una prueba T de muestras independiente podría utilizarse para comparar la distancia promedio (variable de índice), por golfista (variable nominal) asumiendo que hubiera observado 28 tiros por cada una.

Distancia de madera 3

185 metros

179.5 metros

Distancia = Índice Club = Nominal, creando dos grupos

Como antes, podría comparar la distancia entre los dos con una prueba T de muestras independiente, pero suponga que quisiera saber si la distancia de Lori con la madera 3 es diferente a su distancia con el driver. Cuando compara un índice variable observado en una persona agrupada por una variable nominal (tipo de club – driver/madera 3), una prueba t de muestras pareadas sería usada.

Nacionalidad

Brasil

Nueva Zelanda

Nacionalidad = Nominal Rango = Ordinal

Si quisiera saber si la nacionalidad de una golfista afecta su clasificación en alguna competencia podría usar una 2 tabulación cruzada con χ .

Marca favorita

Mizuno

Callaway

Marca = Nominal Nacionalidad = Nominal

Si observara a 50 mujeres golfistas y quisiera saber si la nacionalidad afecta el que prefirieran Mizuno a Callaway, de nuevo, el análisis apropiado sería una 2 tabulación cruzada con χ .

La variable dependiente es Distancia = Índice La variable independiente es Nominal (golfista) y resulta en 3 grupos (Distancia para Dolly, Lori y ahora Mel)

Si agrega a una tercera golfista (Mel), y quisiera probar en busca de diferencias en la distancia con el driver, se dirigiría a ANOVA de una vía.

Distancia del driver = 220 metros


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tingencia. En otras palabras, la prueba χ2 bivariada examina el significado estadístico de relaciones entre dos variables menores a intervalos. La prueba χ2 para una tabla de contingencia incluye comparar las frecuencias observadas (Oi) con las frecuencias esperadas (Ei) en cada celda de la tabla. La bondad (o cercanía) del ajuste de la distribución observada con la distribución esperada es capturada por esta estadística. Recuerde que la convención es que la fila variable se considera la variable independiente y la columna variable se considera la variable dependiente. Recuerde que en el capítulo 21 usó una prueba χ2 para examinar si era más probable que los restaurantes Papa John’s de California estuvieran localizados en una ubicación independiente o en un centro comercial. Ese análisis univariado (de una dimensión) sugiere que la mayoría de las comunicaciones (60 por ciento) son unidades independientes: Ubicación

Tabla de frecuencia de una vía

Independiente Centro comercial Total

60 tiendas 40 tiendas 100 tiendas

Recuerde que la Ƶ2 = 4.0 con 1 grado de libertad (p < 0.01). ¿Hay algún efecto de ubicación en los restaurantes de Papa John’s? Suponga que el investigador quiere examinar la siguiente hipótesis: Es probable que las ubicaciones independientes sean más rentables que las de centros comerciales. Si bien el investigador no puede obtener las cifras en dólares por rentabilidad de cada unidad, un boletín de prensa indica cuáles unidades de Papa John's fueron rentables y cuáles no. Una tabulación cruzada con una prueba Ƶ2 es apropiada porque • La variable independiente (ubicación) es menor que el intervalo. • La variable dependiente (rentable/no rentable) es menor que el intervalo. Los datos pueden registrarse en la siguiente tabla de contingencia de 2 × 2: Ubicación Independiente Centro comercial Totales

Rentable 50 15 65

No rentable

Total

10 25 35

60 40 100

Varias conclusiones parecen evidentes. Una, parece que más tiendas son rentables que no rentables (65 frente a 35 respectivamente). Segunda, la mayoría de los restaurantes rentables parecen estar en ubicaciones independientes (50/65). Sin embargo, ¿tiene la diferencia suficiente fuerza para ser estadísticamente significativa? ¿La diferencia observada entre las ubicaciones independientes y de centro comercial es el resultado de variación de oportunidad debida a un muestreo aleatorio? ¿La discrepancia es más que una variación en el muestreo? La prueba χ2 permite realizar pruebas de significancia en el análisis en la tabla de contingencia R × C (donde R = fila y C = columna). La fórmula para la estadística χ2 es la misma que para las tablas de frecuencia (véase el capítulo 21):

donde Ƶ2 = estadística ji-cuadrada Oi = frecuencia observada en la i-ésima celda Ei = frecuencia esperada en la i-ésima celda


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De nuevo, como en la prueba Ƶ2 univariada, es aceptable un conteo de frecuencia de datos que nominalmente identifica o califica grupos por categorías. Si la hipótesis del investigador es verdadera, las frecuencias mostradas en la tabla de contingencia no deberían parecer una distribución aleatoria. En otras palabras, si la ubicación no tiene ningún efecto en la rentabilidad, las tiendas rentables y no rentables estarían dispersas por igual entre las dos categorías de ubicación. Esta es en realidad la lógica de la prueba, ya que compara las frecuencias observadas con los valores teóricos esperados para cada celda. Después de obtener las observaciones de cada celda, los valores esperados para cada celda deberán obtenerse. Los valores esperados de cada celda pueden calcularse con facilidad al usar esta fórmula:

donde Ri = conteo total de la frecuencia observada en la fila i-ésima Cj = conteo total de la frecuencia observada en la columna j-ésima n = tamaño de la muestra Sólo los valores de la columna total y de la fila total son necesarios para este cálculo. Así, el cálculo podría realizarse antes de que los datos siquiera fueran tabulados. Los siguientes valores representan los valores esperados de cada celda: Ubicación Independiente Centro comercial Totales

Rentable (60 × 65) / 100 = 39 (65 × 40) / 100 = 26 65

No rentable (60 × 35) / 100 = 21 (40 × 35) / 100 = 14 35

Total 60 40 100

Observe que los totales de fila y columna son los mismos para las matrices de contingencia observadas y esperadas. Estos valores también se vuelven útiles para proporcionar la interpretación sustantiva de la relación. La varianza del valor esperado indica una relación. El valor real de la prueba χ2 bivariada puede calcularse de la misma manera que para la prueba univariada. La única diferencia es que los grados de libertad ahora se obtienen al multiplicar el número de filas menos una (R – 1) por el número de veces de columnas menos una (C – 1):

Con (R – 1)(C – 1) grados de libertad. Los valores observados y esperados pueden agregarse en la fórmula como sigue:

El número de grados de libertad es 1:

En la tabla A.4 del apéndice, aparece que el valor crítico al nivel de probabilidad de 0.05 con 1 g. l. es 3.84. Así, existe mucha confianza de que los valores observados no son iguales a los valores esperados. Antes de que la hipótesis pueda ser apoyada, sin embargo, el investigador debe revisar y ver que las desviaciones de los valores esperados están en la dirección de la hipótesis.Ya que la diferencia entre la rentabilidad observada de las ubicaciones independientes y los valores esperados para esa celda son positivos, la hipótesis es apoyada. La ubicación se asocia con la rentabilidad. Así, probar la hipótesis incluye dos pasos clave:


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Capacitación-chi ¿Cuándo es apropiada una tabulación cruzada con una prueba χ2? La respuesta puede determinarse contestando estas preguntas: • ¿Se espera que variables múltiples se relacionen entre sí? • ¿Es la variable independiente nominal u ordinal? • ¿Es la variable dependiente nominal u ordinal?

© COMSTOCK IMAGES/ JUPITER IMAGES

Cuando la respuesta a todas las preguntas es afirmativa, una tabulación cruzada con una prueba χ2 atenderá la pregunta de investigación. Una aplicación común incluye el efecto de algún cambio en el centro de trabajo. Por ejemplo, esto podría involucrar la adopción de una nueva tecnología o el efecto de la capacitación. Por ejemplo, considere los siguientes datos de contingencia en las gráficas de barras a la derecha. Los datos muestran si la adopción de un nuevo sistema de información produjo o no información precisa o imprecisa. La tabla de contingencia 2 × 2 que subyace a esta gráfica de barras produce un valor χ2 de 5.97 con 1 grado de libertad. El valor-p es menor que 0.05; así, la nueva tecnología parece haber cambiado la precisión. Sin embargo, debe examinar los conteos de celda reales para ver con exactitud cuál ha sido este efecto. En este caso, la gráfica de barras indica que la nueva tecnología se asocia con más incidencias de información precisa que imprecisa. Fuentes: Para ejemplos de investigación con este tipo de análisis, vea Gohmann, S.E., R.M. Barker, D.J. Faulds y J. Guan (2005), “Salesforce Automation, Perceived Information Accuracy and User Satisfaction”, Journal of Business and Industrial Marketing, 20, 23-32; Makela, C. J. y S. Peters (2004), “Consumer Education: Creating Consumer Awareness Among Adolescents in Botswana”, International Journal of Consumer Studies, 28 (septiembre) 379-387.

1. Examinar la significancia estadística observada en la tabla de contingencia. 2. Examinar si las diferencias entre los valores observados y esperados son consistentes con la predicción hipotética. El uso apropiado de la prueba Ƶ2 requiere que cada celda de frecuencia esperada (Eij) tenga un valor de al menos 5. Si este requerimiento de tamaño de la muestra no se cumple, el investigador debe tomar una muestra más grande o combinar (colapsar) categorías de respuestas.

La prueba t para comparar dos medias Prueba t de muestras independientes Cuando el investigador necesita comparar medias para una variable agrupada en dos categorías basadas en menos de una variable de intervalo, una prueba t es apropiada. Una forma de pensar en esto es cómo probar la forma en que una variable independiente (de dos niveles) se asocia con cambios continuos en una variable dependiente. Existen diversas variaciones de la prueba t. Lo más común es que el investigador aplique la prueba t de muestras independientes, que prueba las diferencias de medias tomadas entre dos muestras o grupos independientes. Así, por ejemplo, si mide el precio de unos jeans de diseñador entre treinta minoristas distintos, de los que sólo quince operan por Internet (sólo clics) y quince son tiendas tradicionales, puede analizar con una prueba t de muestras independientes, si


los precios son diferentes con base en el tipo de tienda. La prueba t para diferencia de medias asume que las dos muestras (una tienda por Internet y la otra tradicional) están tomadas de distribuciones normales y que las variaciones de las dos poblaciones son aproximadamente iguales (misma estadística).

CÁLCULO DE PRUEBA t DE MUESTRAS INDEPENDIENTES La prueba t en realidad demuestra si la diferencia entre dos medias es cero. No es sorprendente que esta idea pueda expresarse como la diferencia entre dos medias de población: μ1 = μ2, lo que es equivalente a μ1 – μ2 = 0 Sin embargo, ya que se trata de estadística inferencial, se prueba la idea al comparar dos medias de muestras (X1 – X2). Una expresión de la fórmula para t es t=

Media de muestra 1 – Media de muestra 2 Variabilidad de medias al azar

Así, el valor t es un índice con información acerca de la diferencia entre medias (proporcionadas por la muestra) en el numerador y el error estándar en el denominador. La pregunta es si las diferencias observadas han ocurrido por casualidad. Para calcular t, use la siguiente fórmula:

donde X1 = media para el grupo 1 X2 = media para el grupo 2 SX1 – X2 = error estándar agrupado o combinado de la diferencia entre medias Un estimado agrupado del error estándar es un mejor estimado del error estándar que aquél con base en la variación de cualquier muestra. El error estándar agrupado de la diferencia entre medias de muestras independientes puede calcularse con la siguiente fórmula:

donde S21 = varianza del grupo 1 S22 = varianza del grupo 2 n1 = tamaño de la muestra del grupo 1 n2 = tamaño de la muestra del grupo 2 ¿Los estudiantes especializados en administración o sociología son más positivos en cuanto a una carrera en los negocios? Una prueba t puede utilizarse para probar la diferencia entre los especializados en sociología y los especializados en administración con calificaciones en una escala que mide actitudes hacia los negocios. Asuma que la escala de actitud es una escala de intervalo. El resultado de la muestra aleatoria simple de estos dos grupos de estudiantes universitarios se presenta a continuación: Estudiantes de administración X1 = 16.5 S1 = 2.1 n1 = 21

Estudiantes de sociología X2 = 12.2 S2 = 2.6 n2 = 14

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560

Una calificación alta indica una actitud favorable hacia los negocios. Esta prueba t en particular prueba si la diferencia en actitudes entre los estudiantes de sociología y administración es importante. Un valor t más alto se asocia con un valor-p más bajo. Conforme la t se hace más alta y el valor-p baja más, el investigador tiene más confianza de que las medias en verdad son diferentes. El cálculo de los datos relevantes es

El cálculo de la estadística-t

En una prueba de dos medias, los grados de libertad se calculan como sigue:

donde n = n1 + n2 k = número de grupos En el ejemplo, g.l. es igual a 33. Si el nivel de significancia 0.01 es seleccionado, una referencia a la tabla A.3 del apéndice rinde el valor t crítico. El valor t de 2.75 debe ser sobrepasado por el valor t observado si la prueba de hipótesis debe ser estadísticamente significativa al nivel 0.01. El valor calculado t, 5.39 excede con mucho el valor crítico de t para la significancia estadística, así que es significativo en Ơ = 0.01. El valor-p es menor que 0.01. En otras palabras, esta investigación muestra que los estudiantes de administración tienen actitudes significativamente más positivas hacia los negocios que los estudiantes de sociología

EN TÉRMINOS PRÁCTICOS En la práctica se usa software para calcular los resultados de la prueba t. La figura 22.2 presenta la impresión típica de una prueba t. Estos resultados particulares examinan la siguiente pregunta de investigación: PI: ¿Se relaciona la religión con la sensibilidad a los precios? Esta pregunta fue atendida en el contexto del restaurante y consumo de vino al permitir que 100 consumidores probaran un vino específico y luego dijeran al investigador cuánto estarían dispuestos a pagar por una botella. La muestra incluía a 57 católicos y 43 protestantes. Dado que no se establece ninguna dirección de la relación (no se ofrece ninguna hipótesis) una prueba de dos colas es apropiada. Aun cuando los instructores todavía encuentran algún valor en hacer que sus estudiantes aprendan a realizar los cálculos de la prueba t, éste es el procedimiento mediante el cual los resultados de la prueba t se generan e interpretan con mayor frecuencia hoy día. La interpretación de la prueba t se facilita al enfocarse en el valor-p, o el intervalo de confianza y las medias del grupo. Estos son los pasos básicos: 1. Examine la diferencia en medias para encontrar la “dirección” de cualquier diferencia. En este caso los católicos están dispuestos a pagar casi 9 dólares más que los protestantes. 2. Compute o localice el valor calculado de la prueba t. En este caso t = 0.998.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Experiencia “ T ” ¿Cuándo es apropiada una prueba t de muestras independientes? De nuevo es posible averiguarlo al contestar algunas preguntas sencillas: • ¿La variable dependiente es intervalo o índice? • ¿Las calificaciones dependientes variables pueden agruparse con base en alguna variable categórica? • ¿El agrupamiento en calificaciones tomadas resulta de muestras independientes? • ¿Están involucrados dos grupos en la pregunta de investigación?

© IMAGES SOURCE/ JUPITER IMAGES

Cuando la respuesta a todas las preguntas es sí, una prueba t de muestras independientes es apropiada. A menudo, los investigadores de negocios pueden querer examinar cómo algún proceso varía entre novatos y expertos. Considere el siguiente ejemplo. Los investigadores observaron la diferencia en la velocidad de decisiones de personal de ventas experto y novato que enfrentan la misma situación. La rapidez en la decisión es una variable de índice dependiente y las calificaciones se agrupan con base en si la persona de ventas es experta o novata. Así, esta variable categórica produce dos grupos. Los resultados entre cuarenta participantes, veinte expertos y veinte novatos se muestran en la parte superior derecha. La diferencia promedio en el tiempo de decisión es de 38 segundos. La prueba t calculada es de 2.76 con 38 g.l. El valor-p de una cola es de 0.0045; así se llega a la conclusión de que los expertos requieren menos tiempo para tomar una decisión que los novatos. Fuente: Shepherd, D. G., S. F. Gardial, M.G. Johnson y J. O. Rentz (2006), “Cognitive Insights into the Highly Skilled or Expert Salesperson”, Psychology and Marketing, 23 (febrero) 115-138. Reimpreso con autorización de John Wiley & Sons Inc.

FIGURA 22.2 Resultados de prueba t de muestras independientes

Estadísticas de los grupos religión

precio

N

Media

Desviación standard

Media del error standard

Católica Protestante

Prueba de muestras independientes

NOTA: La fila superior muestra resultados asumiendo varianzas

1. Muestra medias, desviación estándar y error estándar para cada grupo (católicos y protestantes)

Prueba Levene para igualdad de varianzas

Prueba t por igualdad de medias

iguales. La fila inferior asume que la varianza es diferente para cada uno.

Sig. de dos bolas

Diferencia

Diferencia de error standard

Prueba Levene para igualdad de varianzas

2. El valor de la prueba t mostrado en esta columna (t = 0.998).

3. El valor-p para el valor t y los grados de libertad asociados (t = 0.998, 98 g.l.)

4. Intervalos de confianza para Ơ = 0.05 (100% - 95%). En este caso, incluye 0.

Intervalo de confianza de 95% de la diferencia más bajo

más alto


562

3. Encuentre el valor-p asociado con esta t y los correspondientes grados de libertad. Así, el valor-p (nivel de significancia de dos colas) es de 0.321. Esto sugiere una posibilidad de 32 por ciento de que las medias son en realidad iguales, dadas las medias de la muestra observada. Asumiendo una tasa de error de tipo I aceptable de 0.05 (α), la conclusión apropiada es que las medias no son significativamente distintas. 4. La diferencia también puede examinarse usando el intervalo de confianza de 95 por ciento (–10.603 < X1 – X2 < 32.070).Ya que el intervalo de confianza incluye 0, no existe suficiente confianza de que la verdadera diferencia entre las medias de la población sea 0. Vale la pena mencionar algunos puntos acerca de este resultado en particular. Primero, en un sentido estricto, la prueba t asume que las dos varianzas de población son iguales. Existe una fórmula un poco más complicada que calculará la estadística-t asumiendo que las varianzas no son iguales.4 SPSS presenta ambos resultados cuando una prueba t de muestras independientes se realiza. Las varianzas de la muestra aparecen considerablemente diferentes en este caso (43.4, 64.0). No obstante, las conclusiones son las mismas usando cualquier supuesto. En la investigación de mercados a menudo se trata con valores que tienen varianzas lo bastante cercanas para asumir una varianza igual. Éste no siempre es el caso en las ciencias físicas, donde las variables pueden asumir valores de diferente magnitud. Así, la regla de dedo en la investigación de mercados es usar el supuesto de varianza igual. En la amplia mayoría de los casos se obtendrá la misma conclusión usando cualquier supuesto. Segundo, observe que aun cuando las medias parecen no estar tan cerca una de la otra, la conclusión estadística es que son las mismas. La conclusión sustantiva es que no se espera que católicos y protestantes paguen precios distintos. ¿Por qué las medias no parecen ser similares; sin embargo, ésa es la conclusión? La respuesta está en la varianza. Los participantes tienden a proporcionar rangos muy amplios de precios aceptables. Observe cuán grandes son las desviaciones estándar comparadas con la media de cada grupo.Ya que la estadística t es una función del error estándar, que es una función de la desviación estándar, muchas varianzas significan un valor t más pequeño para cualquier diferencia observada. Cuando esto ocurre, el investigador puede querer volver a revisar por valores externos. Un pequeño número de estimados de precios salvajes podían estar incrementando la varianza para uno o ambos grupos. Una consideración adicional sería incrementar el tamaño de la muestra y volver a probar. Tercero, se usa una prueba t aun cuando el tamaño de la muestra es mayor que 30. En sentido estricto, una prueba Z podría utilizarse para probar esta diferencia. A menudo los investigadores utilizan una prueba t aun con muestras grandes. Conforme las muestras se hacen más grandes, la prueba t y la prueba Z tenderán a rendir el mismo resultado. Aunque una prueba t puede utilizarse con muestras grandes, una prueba Z no debe utilizarse con muestras pequeñas. También una prueba Z puede utilizarse en instancias donde la varianza en la población es conocida con antelación. Como otro ejemplo, considere once representantes de ventas catalogados como jóvenes (1 o viejos 2) sobre la base de su edad en años, como se presenta en la figura 22.3. La figura presenta una salida de computadora SAS que compara la mediana del volumen de ventas de estos dos grupos.

Prueba t de muestras pareadas ¿Qué ocurre cuando las medias que no son muestras independientes deben ser comparadas? Tal podría ser el caso cuando el mismo participante es medido dos veces; por ejemplo, cuando a un participante se le pide calificar cuánto le gusta comprar por Internet y cuánto comprar en tiendas tradicionales.Ya que las calificaFIGURA 22.3 Salida de prueba t de SAS Variable de procedimiento de prueba t: Ventas CR Edad

n

Media


Error estándar

Mediana

Máximo

Varianza Desigual Igual

Para Ho: varianzas iguales, F = 5.78 con 4 y 5 DF, Prob.> F = 0.0815.

t

G.L.

Prob > |T|


563

ciones de gusto son proporcionadas por la misma persona, el supuesto de que son independientes no es realista. Además, si compara los precios que los mismos minoristas cobran en sus tiendas y los que cobran en sus sitios web, las muestras no pueden considerarse independientes porque cada par de observaciones es de la misma unidad de muestreo. Una prueba t de muestras pareadas es apropiada en esta situación. La idea detrás de la prueba t de las muestras pareadas puede verse en el siguiente cálculo:

donde d es la diferencia entre medias, Sd es la desviación estándar de las diferencias observadas y n es el número de observaciones. Los investigadores también pueden comparar la prueba t de muestras pareadas usando software estadístico. Por ejemplo, con ayuda de SPSS, la secuencia de clics sería: Analizar → Comparar medias → Prueba t de muestras pareadas Una caja de diálogo aparece en donde las “variables pareadas” deben ingresarse. Cuando una prueba t de muestras pareadas es apropiada, los dos números comparados por lo común se califican como variables separadas. La figura 22.4 presenta el resultado de una prueba t de muestras pareadas. A una muestra de 143 adultos consumidores jóvenes se les pidió calificar qué tan probable considerarían comprar una sortija de compromiso (o quieren que su sortija sea comprada) vía a) un minorista por Internet y b) una conocida joyería. Cada participante proporcionó dos respuestas muy parecidas a un diseño experimental dentro de sujetos. La gráfica de barras ilustra las medias para cada variable (posibilidad de compra por Internet FIGURA 22.4 Ejemplo de resultados de una prueba t de muestras pareadas

Intenciones de compra

Internet

Tienda

Prueba de muestras pareadas Diferencias pareadas Intervalo de confianza de 95% de la diferencia Media



1. La diferencia promedio entre observaciones se muestra aquí.

Bajo

Superior

3. Intervalo de confianza de 95% se muestra aquí.

t

g.l.

Sig. (dos colas)

2. El valor t, g.l. y el valor-p se muestran aquí.


564

y la posibilidad de compra en tienda). Los resultados de la prueba t sugieren que la diferencia promedio de -42.4 está asociada con un valor t de -16.0. Como puede verse, al usar el valor-p (0.000 redondeado a 3 decimales) o el intervalo de confianza (−47.6 < d < –37.1) que no incluye 0, la diferencia es significativamente diferente a 0. Por tanto, los resultados sugieren una mayor posibilidad de comprar una sortija de matrimonio en una tienda minorista real y bien conocida que por conducto de un comerciante por Internet. ¡Tal vez es una buena idea! Los investigadores en administración han utilizado pruebas t para examinar el efecto de debilitar la moral de los empleados. Por ejemplo, la satisfacción en el puesto para una muestra de empleados puede medirse inmediatamente después de la reducción. Unos meses más tarde, puede volverse a medir. La diferencia entre las calificaciones de satisfacción puede compararse usando una prueba t de muestras pareadas. Los resultados sugieren que las calificaciones de satisfacción de los empleados crecen en unos cuantos meses después del debilitamiento como lo evidencian valores t de muestras pareadas estadísticamente significativas.5

La prueba Z para comparar con dos proporciones ¿Qué tipo de comparación estadística puede hacerse cuando las estadísticas observadas son proporciones? Suponga que un investigador quiere probar la hipótesis de que los mayoristas en el norte y el sur de Estados Unidos difieren en la proporción de ventas que hacen a minoristas de descuento. Probar si la proporción de la población para el grupo 1 (p1) es igual a la proporción de la población para el grupo 2 (p2) es conceptualmente lo mismo que la prueba t de dos medias. Esta sección ilustra una prueba Z para diferencias de proporciones, que requiere un tamaño de muestra mayor que treinta. La prueba es apropiada para una hipótesis de esta forma:

que también puede establecerse como

La comparación de las proporciones de muestra observadas p1 y p2 permite al investigador preguntar si la diferencia entre dos muestras aleatorias grandes ocurrió debido sólo a la casualidad. La estadística de la prueba Z puede calcularse con la siguiente fórmula:

donde p1 = proporción de la muestra de éxitos en el grupo 1 p2 = proporción de la muestra de éxitos en el grupo 2 1 –2 = proporción hipotética de la población 1 menos proporción hipotética de la población 2 Sp – p = estimado agrupado del error estándar de diferencias en las proporciones 1

2

La estadística normalmente funciona sobre el supuesto de que el valor de 1 – 2 es cero, así que esta fórmula es en realidad mucho más simple de lo que parece a primera vista. Los lectores también podrán observar la similitud entre ésta y la prueba t de muestras pareadas. Para calcular el error estándar de las diferencias en proporciones, use la fórmula

donde p = estimado agrupado de la proporción de éxitos en una muestra q = 1 – p, o estimado agrupado de la proporción de fallas en una muestra n1 = Tamaño de la muestra para el grupo 1 n2 = Tamaño de la muestra para el grupo 2


Para calcular el estimado agrupado p, use la fórmula

Suponga que los datos de la encuesta son los siguientes: Mayoristas del norte

Mayoristas del sur

Primero, el error estándar de la diferencia en la proporción es

donde

Si quiere una prueba de dos colas para conocer la diferencia, debe calcular un valor Z observado. Así,

En este ejemplo, la idea de que la proporción de ventas difiere por región no es apoyada. El valor Z es menor que el valor Z crítico de 1.96. Por tanto, el valor-p asociado con la prueba es mayor que 0.05.

Análisis de la varianza (ANOVA) ¿Qué es

ANOVA?

Cuando las medias de dos o más grupos o poblaciones deben ser comparadas, un análisis de la es la herramienta estadística apropiada. Cuando ANOVA incluye una sola variable de agrupamiento, es referida a menudo como ANOVA de una sola vía porque sólo participa una variable independiente. Otra forma de definir ANOVA es como la técnica estadística apropiada para examinar el efecto de una variable independiente menor que un intervalo sobre un intervalo al menos de pendiente continua. Así, una variable independiente categórica y una variable dependiente continua están involucradas. Una prueba t de muestras independientes puede considerarse un caso especial de ANOVA en el que la variable independiente sólo tiene dos niveles. Cuando existen más niveles, la prueba t no puede manejar sola el problema. La hipótesis estadística nula para ANOVA se establece como sigue: varianza (ANOVA)

565


566

El símbolo k es el número de grupos o categorías para una variable independiente. En otras palabras, todas las medias del grupo son iguales. La hipótesis sustantiva probada en ANOVA es:6 Al menos la media de un grupo no es igual a otra media del grupo. Como el término análisis de la varianza sugiere, el problema requiere comparar varianzas para hacer inferencias acerca de las medias. La semblanza del capítulo mostró cómo una muestra de precios tomada de Internet podría ser explicada por la fuente del precio. En específico, la variable independiente podría considerarse como la “fuente”, ya sea Internet o un minorista de canales múltiples. La variable dependiente es el precio. Ya que sólo existen dos grupos para la variable independiente, podrían utilizarse una prueba t de muestras independientes o un ANOVA de una sola vía. Los resultados deben ser idénticos. Sin embargo, asuma que la fuente incluía tres niveles de grupos. Ahora los precios serían comparados a partir de si el minorista era un vendedor tradicional y por Internet (de canales múltiples significando tiendas reales y virtuales), una tienda sólo tradicional (sólo una tienda física) o un minorista sólo de clics (solamente tiendas virtuales o de Internet). ANOVA de una sola vía sería la elección para el análisis.

Ilustración simple de

ANOVA

La lógica de ANOVA es bastante simple. Observe la tabla de datos que a continuación describe cuánto café toman cada día los participantes con base en el turno que trabajan (TT significa tercer turno). Diurno 1 Diurno 3 Diurno 4 Diurno 0 Diurno 2 TT 7 TT 2 TT 1 TT 6 Nocturno 6 Nocturno 8 Nocturno 3 Nocturno 7 Nocturno 6 La tabla siguiente muestra las medias para cada grupo y la media general: Turno

Media


N

Diurno TT Nocturno Total La figura 22.5 traza cada observación con una barra. La larga línea vertical azul ilustra el rango total de observaciones. La más baja es 0 tazas y la más alta es 8 tazas de café para un rango de 8. La media general es 4 tazas. La media de cada grupo se muestra con una línea de diferente color que iguala las barras correspondientes al grupo. El turno diurno promedia 2 tazas de café al día, el mixto 4 tazas y el nocturno 6 tazas de café al día. Aquí está la idea básica de ANOVA. Observe la flecha oscura de dos cabezas de la figura 22.5. Esta línea representa el rango de las diferencias entre las medias de grupo. En este caso, la media más baja es 2 tazas y la media más alta es 6 tazas. Así, la línea vertical azul claro corresponde a la varianza total (rango) en los datos y la línea gruesa azul oscuro de dos cabezas corresponde a la varianza representada por las diferencias de gru-

Capítulo 22. Análisis estadístico bivariado: diferencias entre dos variables FIGURA 22.5 Ilustración de la lógica de

ANOVA

Media para el turno nocturno. La media general o ‘gran’ media, así como la media para el tercer turno. Media para el turno diurno.

Tazas

po.Ya que la línea gruesa azul oscuro representa más que la varianza total, entonces el modelo ANOVA sugiere que las medias del grupo no son todas iguales y en particular no todas como la media general. Esto también significa que la variable independiente, en este caso el turno de trabajo, explica la variable dependiente. Aquí los resultados sugieren que saber cuándo alguien trabaja, explica cuánto café consume. Los trabajadores del turno nocturno son los que toman más café.

Partición de varianzas en ANOVA VARIABILIDAD TOTAL Una pregunta implícita con el uso de ANOVA es “¿Cómo puede mejorar la anticipación de la variable dependiente?” Ante la ausencia de cualquier información adicional, el error de predecir una observación se minimiza al escoger la tendencia central o media para una variable de intervalo. Para el ejemplo del café, si no se dispusiera de información acerca del turno de trabajo de cada participante, el mejor supuesto para el consumo de café sería 4 tazas. El error total (o variabilidad) que resultaría de usar la gran media es decir la media sobre todas las observaciones puede considerarse como SST

= Total (valor observado – gran media)2

Aun cuando se utiliza el término error, en realidad esto representa cuánta varianza total existe entre las medidas. Utilizando la primera observación, el error de observación sería (1 taza – 4 tazas)2 = 9 El mismo error al cuadrado podría calcularse para cada observación y estos errores cuadrados totalizados para dar SST.

VARIANZA ENTRE GRUPOS ANOVA prueba si “agrupar” observaciones explica varianza en la variable dependiente. En la figura 22.5, los tres tonos de color reflejan tres niveles de la variable independiente, el turno de trabajo. Dada esta información adicional acerca de en qué turno de trabajo labora un participante, la predicción cambia. Ahora, en lugar de adivinar la gran media, se usaría la media del grupo. Así, una vez que conozca que alguien trabaja el turno diurno, la predicción sería que consume 2 tazas de café al día. De igual modo, las predicciones del tercer turno y el nocturno serían 4 y 6 tazas respectivamente. Así, la varianza entre grupos puede encontrarse al

567


568

tomar la suma total de la diferencia ponderada entre medias de grupo y la media general como se presenta: SSB = Total de ngrupo(Media de grupo – Gran media)2 El factor de peso grupo (n) es el tamaño específico de la muestra del grupo. Considere la primera observación de nuevo.Ya que esta observación está en el turno diurno, se predice que se consumirán 2 tazas de café.Viendo las observaciones del turno diurno en la figura 22.5, el nuevo error en la predicción sería: (2 tazas – 4 tazas)2 = (2)2 = 4 El error en la predicción se ha visto reducido de 3, usando la gran media, a 2, usando la media de grupo. Esta diferencia cuadrada sería pesada por el tamaño de la muestra del grupo de 5, para rendir una contribución a SSB de 20. A continuación podría seguir el mismo proceso para los otros grupos, rindiendo dos contribuciones más a SSB. Debido a que la media del grupo del tercer turno mixto es la misma que la gran media, la contribución de ese grupo a SSB es 0. Observe que la media del tercer turno mixto también difiere en 2 de la gran media, como en el turno diurno, así que la contribución de este grupo a SSB también es 20. Entonces, el SSB total representa la varianza explicada por la variable experimental o independiente. En este caso, el SSB total es 40. El lector puede ver los resultados estadísticos que se muestran en la figura 22.6 para encontrar este valor en las sumas de la columna de cuadrados.

ERROR DENTRO DEL GRUPO Por último, el error dentro de cada grupo permanecería. En tanto las medias del grupo explican la varianza entre la media total y la media del grupo, la distancia entre la media del grupo y cada observación individual permanece sin explicar. Esta distancia es llamada error dentro del grupo o varianza. Los valores para cada observación pueden determinarse al SSE = Total de (Media observada – Media del grupo)2 De nuevo, atendiendo a la primera observación, el componente SSE sería SSE = (1 taza – 2 tazas)2 = 1 taza Este proceso podría calcularse para todas las observaciones y luego totalizarse. El resultado sería el error total de la varianza, nombre en ocasiones utilizado para referirse a SSE, ya que es variabilidad no contabilizada por las medias del grupo. Estos tres componentes se utilizan para determinar qué tan bien un modelo ANOVA explica una variable dependiente.

La prueba F La prueba F es la prueba estadística clave para un modelo ANOVA. La prueba F determina si hay más variabilidad en las calificaciones de una muestra que en las calificaciones de otra muestra. La pregunta clave es si las dos varianzas de la muestra son diferentes entre ellas, o si son de la misma población. Así, la prueba desglosa la varianza en una muestra total e ilustra por qué ANOVA es un análisis de la varianza. La estadística F (o índice F ) puede obtenerse al tomar la varianza de la muestra más grande y dividir por la varianza de la muestra más pequeña. Usando la tabla A.5 o A.6 del apéndice es como usar las tablas de las distribuciones (Z) y (t) examinadas antes. Estas tablas presentan la distribución (F) que es una distribución de probabilidad de los índices de varianzas de la muestra. Estas tablas indican que la distribución de F es en realidad una familia de distribuciones que cambian de manera drástica con los tamaños de las muestras. Así, los grados de libertad deben ser especificados. La inspección de una tabla F permite al investigador determinar la probabilidad de encontrar una F tan grande como una F calculada.

USAR COMPONENTES DE VARIANZA PARA CALCULAR ÍNDICES F En ANOVA la consideración básica para la prueba F es identificar el tamaño relativo de los componentes de la varianza. Las tres formas de varianza descritas antes son: 1. SSE — la varianza de calificaciones debidas al error aleatorio o la varianza dentro del grupo debida a diferencias individuales de la media del grupo. Éste es el error de predicción.


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I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Más de una vida Una prueba t de muestras independientes es un caso especial de ANOVA de una sola vía. Cuando la variable independiente de ANOVA tiene sólo dos grupos, los resultados de una prueba t de muestras independientes y ANOVA serán los mismos. Las dos series de resultados estadísticos a continuación, demuestran este hecho. Ambos resultados se toman de los mismos datos. La prueba considera si hombres o mujeres están más emocionados por un restaurante italiano nuevo en su población. Sexo 2 es un falso código para que 0 = hombres y 1 = mujeres. La emoción fue medida en una escala de 0 a 6.

Resultados de prueba t de muestras independientes: Estadísticas del grupo Sexo 2

N

Media



Emoción

Prueba de muestras independientes Prueba t por igualdad de medias Prueba Levene para igualdad de varianzas F

Sig.

t

Diferencia Diferencia de de error estándar la media

Sig. (de dos colas)

g.l.

Intervalo de confianza de 95% de la diferencia Más bajo

Más alto

Emoción Varianzas iguales asumidas Varianzas iguales no asumidas En este caso, la conclusión sería que hombres y mujeres están emocionados por igual o no emocionados como puede ser el caso. La t de 0.873 con 140 de g.l. no es significativa (p = 0.384). Resultados ANOVA

Descriptivos

N

Media


Error estándar

Intervalo de confianza de 95% para la media Límite inferior

Límite superior Mínimo

Máximo

Emoción

Emoción

g.l.

Media cuadrada

F

Sig.

Entre grupos Dentro de los grupos Total

Observe que el índice F mostrado en la tabla ANOVA se asocia con el mismo valor-p como en el valor t que antecede. No se trata de un accidente ya que F y t son funciones matemáticas una de la otra. Así, cuando dos grupos están involucrados, el investigador ¡puede despellejar el gato de cualquier manera!

© ARIEL SKELLEY/ CORBIS

ANOVA Suma de cuadrados


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2. SSB — varianza sistemática de calificaciones entre grupos debida a la manipulación de una variable experimentada o clasificaciones de grupo de una variable independiente medida o varianza entre el grupo. 3. SST — la varianza total observada entre todos los grupos y las observaciones individuales. Así, es posible partir la variabilidad total en varianza dentro del grupo y varianza entre el grupo. La distribución F es una función de la relación de estas dos fuentes de varianza:

Una relación más grande de la varianza entre grupos con la varianza dentro de grupos implica un mayor valor de F. Si el valor F es grande, es probable que los resultados sean estadísticamente significativos.

UNA REPRESENTACIÓN DIFERENTE PERO EQUIVALENTE F también puede ser considerada como función de la varianza entre el grupo y la varianza total.

En este sentido, la relación de la línea gruesa azul oscuro a la línea azul claro, representando el rango total de datos, presenta la idea básica del valor F. El apéndice 22-A explica los cálculos en mayor detalle con una ilustración.

En términos prácticos La figura 22.6 presenta el resultado ANOVA del ejemplo de los que toman café. De nuevo, una ventaja de vivir en tiempos modernos es que un problema tan simple como éste no debe calcularse a mano. Aun cuando este ejemplo presenta un problema pequeño, los modelos ANOVA de una vía con más observaciones o niveles serían interpretados de la misma manera. FIGURA 22.6 Interpretación de

ANOVA

Pruebas de efectos entre sujetos (Variable dependiente: Café) Suma de cuadrados Tipo III

Fuente

g.l.

Media cuadrada

F

Sig.

Modelo corregido

1. Esta fila muestra la prueba F total aunque todas las medias del grupo sean iguales. Las sumas de la columna de cuadrados calcula las filas SST, SSE y SSB (fila de turno).

Interceptado Turno Error Total a R cuadrada = .444 (R cuadrada ajustada = .343)

Turno

Diurno Tercer turno Nocturno

Media

Error estándar

Intervalo de confianza de 95% Límite inferior

Límite superior

2. Esta columna muestra las grandes medianas para cada nivel de variables independientes.


571

Lo primero a verificar es si el modelo general F es significativo. En este caso, la F calculada = 4.40 con 2 y 11 grados de libertad. El valor-p asociado con el valor es 0.039. Así existe mucha confianza en concluir que las medias de grupo no son todas iguales. Segundo, el investigador debe recordar examinar las medias reales para cada grupo para interpretar el resultado de manera adecuada. Al hacerlo, la conclusión alcanzada es que el personal del turno nocturno es el que más café toma, seguido del tercer turno y por último, los trabajadores del diurno. Ya que hay tres grupos, tal vez quiera saber si el grupo 1 es significativamente diferente al grupo 3, o el grupo 2, etc. En un capítulo posterior se describirán formas de examinar en específico cuáles medias de grupo son diferentes entre sí. En este ejemplo en particular, la respuesta es bastante obvia.

Resumen 1. Reconocer cuándo una prueba estadística bivariada en particular es la apropiada.

Las técnicas estadísticas bivariadas analizan calificaciones de dos variables al mismo tiempo. Pruebas de diferencia investigan hipótesis estableciendo que dos (o más) grupos difieren con respecto a cierto comportamiento, característica o actitud. Tanto el tipo de medición y el número de grupos a comparar influyen en las elecciones de los investigadores del tipo de prueba estadística.

2. Calcular e interpretar una prueba χ2 para una tabla de contingencia.

Una prueba χ2 se utiliza en conjunto con clasificaciones cruzadas o tabulaciones cruzadas. Así, cuando una variable independiente es ordinal o nominal y la variable dependiente es también ordinal o nominal, una prueba χ2 puede examinar si existe una relación entre la fila variable y la columna variable. Una prueba χ2 es calculada al examinar las diferencias cuadradas entre los conteos de celdas observadas y el valor esperado de cada celda en una tabla de contingencia.Valores de χ2 más altos en general se asocian con valores-p más bajos, significando una mayor oportunidad de que la relación entre la variable de la fila y la columna sea estadísticamente significativa. 3. Calcular e interpretar una prueba t de muestras independientes, comparando dos medias.

Cuando un investigador necesita comparar medias para una variable agrupada en dos categorías basado en una variable menor a un intervalo, una prueba t es apropiada. Una prueba t de muestras independientes examina si una variable dependiente como el precio difiere con base en una variable de agrupamiento como el sexo biológico. Estadísticamente, la prueba examina si la diferencia entre la media para hombres y mujeres es diferente a 0. Una prueba t pareada examina si las medias de las dos variables que no son independientes son distintas. Una situación común que pide esta prueba es cuando las dos observaciones son del mismo participante. Una prueba simple de antes y después pide una prueba t pareada siempre que la variable dependiente sea continua.

4. Comprender el concepto de análisis de la varianza (ANOVA). ANOVA es la técnica estadística apropiada para examinar el efecto de una variable independiente menor que un intervalo de una variable dependiente a menos de un intervalo. Conceptualmente, ANOVA divide la variabilidad total en tres tipos: varianza total, varianza entre el grupo y dentro del grupo. Conforme la varianza explicada representada por SSB se hace más grande en relación con SSE o SST, es más probable que el modelo ANOVA sea significativo, indicando que al menos la media de un grupo es diferente a la media de otro grupo. 5. Interpretar una tabla ANOVA.

Una tabla ANOVA proporciona información esencial. Más importante aún, la tabla contiene el modelo índice F. El investigador debe examinar este valor junto con el valor-p correspondiente. En general conforme F crece, p decrece, significando que un modelo ANOVA estadísticamente significativo es más probable. ANOVA

Términos y conceptos clave Prueba de diferencias Prueba t de muestras independientes Estimado agrupado del error estándar Prueba t de muestras pareadas

Prueba Z de diferencias de proporciones Análisis de la varianza (ANOVA) Gran media Varianza entre el grupo

Error o varianza dentro del grupo Prueba F


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Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Qué pruebas de diferencia son apropiadas en las siguientes situaciones? a) Para comparar las contribuciones promedio de campaña en ($) de demócratas, republicanos e independientes. b) Gerentes de publicidad y gerentes de marca han respondido “sí”, “no”, “no estoy seguro” a una pregunta de actitud. Deben compararse las respuestas de gerentes de publicidad y gerentes de marca. c) La mitad de una muestra recibió un incentivo en una encuesta por correo, en tanto que la otra mitad no. Se desea una comparación de las tasas de respuesta. d) Un investigador cree que los hombres casados llevarán el carrito de compras cuando van a las tiendas con sus esposas. ¿Cómo se probaría esta hipótesis? e) Un gerente quiere comparar el desempeño de un vendedor antes de la capacitación en ética con el desempeño de la misma persona después de esa capacitación.

2. Realice una prueba χ2 sobre los siguientes datos:

a) Regulación es la mejor forma de garantizar productos seguros. De acuerdo

En desacuerdo

Sin opinión

Gerentes Empleados de línea Totales b) Propiedad de residencia Hombres Mujeres

Sí

No

25 16

20 14

3. Interprete la siguiente tabulación cruzada de salida de computadora, incluyendo una prueba de χ2. La variable CONMUTAR es “¿cómo llegó al trabajo la semana pasada?”. La variable GÉNERO es “¿es usted hombre o mujer?” Comente cualesquier problemas en particular con el análisis.

Tabulación cruzada CONMUTAR * GÉNERO GÉNERO Mujeres

CONMUTAR

Hombres

Total

Contar % dentro de CONMUTAR % dentro de GÉNERO % del total Contar % dentro de CONMUTAR % dentro de GÉNERO % del total

En casa

Autobús

Contar % dentro de CONMUTAR % dentro de GÉNERO % del total Contar % dentro de CONMUTAR % dentro de GÉNERO % del total Contar % dentro de CONMUTAR % dentro de GÉNERO % del total

Conducir

Pasajero

Caminar

Contar % dentro de CONMUTAR % dentro de GÉNERO % del total Pruebas Ƶ2

Valor

g.l.

Asymp. Sig. (dos lados)

Ji-cuadrada Pearson Índice de probabilidad N de casos válidos a1 Las celdas (10.0%) tienen un conteo esperado de menos de 5. El conteo mínimo esperado es 4.73.

4. Una lista generada por computadora de un gerente de tienda de todos los empleados de ventas al menudeo indican que 70 por ciento son empleados de tiempo completo, 20 por ciento son de medio tiempo y 10 por ciento son empleados con licencia o suspendidos. Una muestra de cincuenta empleados de la lista indica que hay cuarenta empleados de tiempo completo, seis de medio tiempo y cuatro con permiso. Realice una prueba estadística para determinar si la muestra es representativa de la población.


573 5. Pruebe la siguiente hipótesis con los datos resumidos en la tabla a continuación. Interprete su resultado. H1: Minoristas por Internet ofrecen precios más bajos por reproductores DVD que los minoristas tradicionales de tiendas. Tipo minorista

Precio promedio de reproductor de DVD


n

Minoristas vía Internet Múltiples canales Minoristas

6. Los territorios de las regiones oriental y occidental de una empresa fueron calificados por su potencial de ventas con base en el sistema de evaluación de la empresa. Un gerente de ventas quiere realizar una prueba t de medias para determinar si hay una diferencia entre las dos regiones. Realice esta prueba usando de preferencia un software estándar: Región

Territorio

Calificación

Región

10. Considere el problema siguiente. Los datos describen las actitudes de los propietarios hacia sus automóviles en Alemania y Estados Unidos. La variable “ATT” es cuánto les gusta a los participantes su coche actual (actitud), “ATTNEW” es su actitud hacia un nuevo automóvil llamado el Cycle. La variable “COUNTRY” (país) se explica por sí misma. La variable “SPEND” es cuánto gastan los participantes en promedio en productos para mantener sus automóviles limpios (en euros). Utilizando SPSS u otro software estadístico, pruebe la siguiente hipótesis: Las actitudes de los propietarios hacia el Cycle son más favorables que las actitudes hacia sus automóviles actuales. A los alemanes les gustan más sus automóviles que a los estadounidenses. 11. Realice una prueba Z para determinar si las dos muestras siguientes indican que las proporciones de la población son significativamente distintas al nivel 0.05:

Territorio Calificación Muestra 1

Occidente

Oriente

Occidente

Oriente

Proporción de la muestra

Occidente

Oriente

Tamaño de la muestra

Occidente

Oriente

Occidente

Oriente

Occidente

Oriente

Occidente

Oriente

7. ¿En qué difiere una prueba t de muestra independiente de lo siguiente? a) ANOVA de una sola vía b) prueba t de muestras pareadas c) una prueba χ2 d) una prueba Z de diferencias 8. ¿Son las pruebas t o las pruebas Z utilizadas con mayor frecuencia en la investigación de mercados? ¿Por qué? 9. Una fuerza de ventas recibió cierta capacitación en administración por objetivos. ¿Son las calificaciones de medias de antes/después para el desempeño en el puesto del personal de ventas estadísticamente significativas al nivel 0.05? Los resultados de una muestra de empleados son los siguientes (use su computadora y software estadístico para resolver este problema): Habilidad

Antes

Después

Habilidad

Antes

Muestra 2

12. En un experimento con mayoristas, un investigador manipu ló la percepción de la dificultad de la tarea y midió el nivel de aspiración para realizar la tarea por segunda ocasión. Al grupo 1 se le dijo que la tarea era muy difícil, al grupo 2 se le dijo que la tarea era un tanto difícil, pero alcanzable y al grupo 3 se le dijo que la tarea era sencilla. Realice un ANOVA en los datos resultantes: Nivel de aspiración (escala de 10 puntos) Sujetos

Grupo 1

Grupo 2

Grupo 3

Casos

Después

13. Interprete los siguientes resultados examinando las diferen cias de grupo por intenciones de compra. Los tres grupos se refieren a consumidores de tres estados: Florida, Minnesota y Hawai. Pruebas de efectos entre sujetos Variable dependiente: int2 Fuente

Suma de cuadradas de Tipo III

Modelo corregido Intercepción Estado Error Total Total corregido aR cuadrada = 0.043 (R cuadrada ajustada = 0.030)

g.l.

Media cuadrada

F

Sig.


574 Ley Variable dependiente: int.2 Intervalo de confianza de 95% Estado

Media

Error estándar

Límite inferior

Límite superior


ÉTICA ¿Qué tan ético es hacer negocios en diferentes países? Transparencia Internacional, una organización internacional, vigila la percepción de prácticas éticas en diferentes países.Visite el sitio web www.transparency.org/

policyand_research/surveys_indices/cpi/2005

y encuentre los índices de corrupción más recientes. Con los datos encontrados, pruebe las siguientes preguntas de investigación. a) ¿Las naciones de Europa y América del Norte son percibidas como más éticas que naciones de Asia, África y América del Sur? Incluya Australia y Nueva Zelanda con Europa.

b) ¿Hay diferencias en los índices de corrupción entre 2003 y 2005?

2.

El Banco de la Reserva Federal de St. Louis mantiene una base de datos llamada FRED (Federal Reserve Economic Data). Navegue en la base de datos FRED en

RED

http//:research.stlouisfed.org/fred.

Elija un periodo de cinco años entre 1970 y 2005 y luego compare cifras promedio del empleo en Estados Unidos en el comercio minorista con los del empleo en el comercio mayorista. ¿Qué pruebas estadísticas son apropiadas?

Caso 22.1 Fanáticos deportivos de la vieja escuela frente a los de la nueva escuela Tres académicos investigaron la idea de que en el deporte estadounidense hay dos segmentos con puntos de vista opuetos acerca de la meta de competencia (como ganar frente a la superación personal) y una forma aceptable/deseable de alcanzar esa meta. 7 Las personas que creen en “ganar a cualquier costo” son postulantes del éxito en el deporte como un producto que puede etiquetarse como individuos de la nueva escuela (NE). La nueva escuela está fundada en nociones del jugador ante el equipo, lealtad al postor más alto y producción de alta tecnología y consumo del deporte profesional. Por otra parte, las personas que valoran el proceso del deporte y creen que “ lo que importa es como desarrollas el juego” pueden catalogarse com individuos de la vieja escuela (VE). La vieja escuela surge de anticuadas nociones estadounidenses del equipo antes que el jugador, espíritu deportivo y lealtad ante todo y la competencia simplemente “por amor al juego”.

La relación entre la nueva y la vieja escuela fue medida al pedir acuerdo sobre diez declaraciones de actitud. Los resultados de estas declaraciones fueron combinadas. Calificaciones más altas representan una orientación hacia los valores de la vieja escuela. Para propósitos de este caso, los individuos que no contestaron todas las preguntas se eliminaron del análisis. Con base en las calificaciones sumadas, los participantes fueron reunidos en grupos de baja, mediana y alta calificación. Las figuras del caso 22.1-1 presenta los resultado de computadora SPSS una tabulación cruzada para relacionar el género de los participantes (GÉNERO) con el agrupamiento nueva escuela/vieja escuela (OLDSKOOL).

Pregunta ¿Es apropiada esta forma de análisis? Interprete la salida de computadora y critique el análisis.


575

FIGURA DEL CASO 22.1-1 Salida de SPSS Tabulación cruzada OLDSKOOL • GÉNERO GÉNERO Mujeres

OLDSKOOL

Alto

Hombres

Conteo % dentro de OLDSKOOL % dentro de GÉNERO % del Total

Bajo


Medio


Total


Pruebas ji-cuadrada

Valor

Ji-cuadrada Pearson Índice de probabilidad N de casos válidos a0 (0%) han esperado conteo de menos de 5. El conteo mínimo esperado es 8.19.

df

Asymp. Sig. (de 2 lados)

Total


576

APÉNDICE 22A CÁLCULO MANUAL DE UNA ESTADÍSTICA F Los cálculos manuales son casi desconocidos hoy día. Sin embargo, entender los cálculos puede ser muy útil para obtener una comprensión profunda de ANOVA. Los datos de la figura 22A.1 son del experimento de una hipotética compañía de productos empacados de una prueba de mercado para fijación de precios. Tres tratamientos de fijación de precios fueron administrados en cuatro áreas distintas (se requerían 12 áreas de prueba, de la A a la L). Estos datos se utilizarán para ilustrar ANOVA. La terminología para los estimados de varianza se deriva de los procedimientos de cálculo, así que una explicación de los términos usados para calcular la relación F deberá aclarar el significado del análisis de la técnica de la varianza. El cálculo de la relación F requiere partir de la varianza total en dos partes: Suma total de cuadrados (SST)

=

Suma de cuadrados dentro del grupo + (SSE)

Suma de cuadrados entre grupos (SSB)

o SST = SSE + SSB SST se calcula al cuadrar la desviación de cada calificación de la gran media y sumar estos cuadrados:

donde Xij = calificación individual, que es la observación i-ésima o unidad de prueba en el grupo j-ésimo X = gran media n = número de todas las observaciones o unidades de prueba en un grupo c = número de grupos j-ésimo (o columnas) FIGURA 22A.1

Ventas en unidades (miles)

Un experimento de prueba de mercado sobre fijación de precios

Precio regular $.99 Prueba de mercado A, B o C Prueba de mercado D, E o F Prueba de mercado G, H o I Prueba de mercado J, K o L Media Gran media

Precio reducido $.89

Cupón de descuento de centavos del precio regular


577 En el ejemplo,

.

.

. .

. . .

.

. .

.

.

.

SSE, la variabilidad observada dentro de cada grupo, o el error que permanece después de usar los grupos para predecir observaciones, es calculada al cuadrar la desviación de cada calificación de la media de su grupo y sumar estas calificaciones:

donde Xij = calificación individual Xj = media del grupo para el grupo j-ésimo n = número de observaciones de un grupo c = número de grupos j-ésimo En el ejemplo,

.

.

. .

. . .

. .

.

.

.

. SSB, la variabilidad de las medias del grupo acerca de una gran media, se calcula al cuadrar la desviación de la media de cada grupo de la gran media, multiplicado por el número de partidas en el grupo y al sumar estas calificaciones:

donde Xj = Media del grupo para el grupo j-ésimo X = gran media nj = número de partidas del grupo j-ésimo En el ejemplo,

.

. .

.

.

.

. El siguiente cálculo requiere dividir las diferentes sumas de cuadrados por sus grados de libertad apropiados. Estas divisiones producen las varianzas o medias cuadradas. Para obtener la media cuadrada entre grupos, divida SSB por c – 1 grados de libertad:

En el ejemplo,

.

.

.


578

Para obtener la media cuadrada dentro de grupos, divida SSE entre cn – c grados de libertad

En el ejemplo,

.

.

.

Por último, la relación F se calcula al tomar el índice del cuadrado de la media entre grupos en la media cuadrada dentro de grupos. La media cuadrada entre grupos es el numerador y la media cuadrada dentro de los grupos es el denominador.

En el ejemplo,

. .

.

Habrá c – 1 grado de libertad en el numerador y cn – c grados de libertad en el denominador:

En la tabla A.5 en el apéndice de texto, el valor crítico de F al nivel 0.05 para 2 y 9 grados de libertad indica que una F de 4.26 se requeriría para rechazar la hipótesis nula. En el ejemplo se concluye que no es posible rechazar la hipótesis nula. Parece que todos los tratamientos de precio producen aproximadamente el mismo volumen de ventas. La información producida del análisis de varianza es resumida por tradición en forma de tabla. Las figuras 22A.2 y 22A.3 resumen las fórmulas y los datos del ejemplo.

FIGURA 22A.2

Tabla de resumen

Fuente de varianza

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Media cuadrada

Relación F

ANOVA

Entre grupos

Dentro de los grupos

Total donde c = número de grupos n = número de observaciones en un grupo

FIGURA 22A.3

Experimento de fijación de precios con una tabla ANOVA

Fuente de varianza Entre grupos Dentro de los grupos Total

Suma de cuadrados Grados de libertad

Media cuadrada

Relación F


579

APÉNDICE 22B ANOVA PARA DISEÑOS EXPERIMENTALES COMPLEJOS Para probar el significado estadístico en un diseño de bloque aleatorio (véase el capítulo 12), se utiliza otra versión del análisis de varianzas. El modelo lineal para el diseño de bloque aleatorio para una observación individual es*

donde Yij = observación individual en la variable dependiente μ = gran media Ơj = efecto de tratamiento j-ésimo ßi = efecto de bloque i-ésimo Ƥij = error aleatorio o residual El objetivo estadístico es determinar si existen diferencias significativas entre medias de tratamiento y medias de bloque. Esto se hace al calcular una relación F para cada fuente de efectos. La misma lógica que aplica en un ANOVA de un factor único, usando estimados de variación para probar las diferencias entre medias, aplica en ANOVA para diseños de bloque aleatorio. Así, para realizar la ANOVA, parta de la suma total de cuadrados (SStotal) en componentes no sobrepuestos. SStotal= SStratamientos + SSbloques + SSerror Las fuentes de varianzas se definen como sigue: Suma total de cuadrados:

donde Yij = observación individual y = gran media r = número de bloques (filas) c = número de tratamientos (columnas) Tratamiento de la suma de cuadrados: SStratamientos donde Yij = media de tratamiento j-ésima Y = gran media Suma de cuadrados de bloques: SSbloques donde Yi = media del bloque i-ésima Y = gran media *Asuma que no hay efecto de interacción entre tratamientos y bloques.


580 FIGURA 22B.1

Tabla ANOVA para diseños de bloques al azar

Fuente de variación Entre bloques Entre tratamientos

Suma de cuadradas

Grados de libertad

Cuadrados de medias

SSbloques

SSbloques SStratamientos

Error

SSerror

Total

SStotal

SStratamientos SSerror

Suma de error de cuadrados: SSerror = El SSerror también puede calcularse de la siguiente manera: SSerror = SStotal – SStratamientos – SSbloques Los grados de libertad SStratamientos son iguales a c-1 porque SStratamientos refleja la dispersión de medias de tratamiento de la gran media, que es fija. Los grados de libertad para bloques son r – 1 por motivos similares. SSerror refleja variaciones de las medias de tratamiento y bloques. Así, g.l. = (r – 1) (c – 1). Los cuadrados de las medias son calculados al dividir la suma de cuadrados apropiada por el correspondiente grado de libertad. La figura 22B.1 es una tabla ANOVA para el diseño de bloques al azar y resume lo que se ha discutido e ilustra el cálculo de medias cuadradas. Los índices F para efectos de tratamiento y de bloque se calculan como sigue: Ftratamiento =

Fbloques =

Tratamiento de media cuadrada Error de la media cuadrada Bloques de medias cuadradas Error de medias cuadradas

Diseños factoriales Hay una similitud considerable entre el diseño factorial (véase el capítulo 12) y el análisis de varianzas de una vía. La suma de cuadrados para cada uno de los factores de tratamientos (filas y columnas) es similar a la suma entre grupos de cuadrados en el modelo ANOVA de un sólo factor. Cada suma de tratamiento de cuadrados se calcula al tomar la desviación de las medias de tratamiento de la gran media. Determinar la suma de cuadrados para la interacción es un nuevo cálculo porque esta fuente de variación no es atribuible a la suma de cuadrados de tratamiento o la suma de errores de cuadrados.

ANOVA

para un experimento factorial

En un diseño experimental de dos factores, el modelo lineal para una observación individual es


581

donde Yi j k = Observación individual en la variable dependiente μ = gran media ßi = efecto i-ésimo del factor B, tratamiento de fila Ơj = efecto j-ésima del factor A, tratamiento de columna I i j k = efecto de interacción de los factores A y B Ƥi j k = error aleatorio o residual

Partición de la suma de cuadrados para un ANOVA de dos vías De nuevo, la suma total de cuadrados puede asignarse en porciones distintas y sobrepuestas. Suma de cuadrados total

o

=

Suma de filas cuadradas (tratamiento B)

+

Suma de columnas cuadradas (tratamiento A)

+

Suma de cuadrados + de interacción

Suma de errores cuadrados

SStotal= SSRtratamiento B + SSCtratamiento A SSinteracciones+ SSerror

Suma de cuadrados total SStotal= donde Yi j k = observación individual en la variable dependiente = = gran media Y j = nivel o factor A i = nivel o factor B k = número de una observación en una celda en particular r = número total de niveles del factor B (filas) c = número total de niveles del factor A (columnas) n = número total de observaciones en la muestra Suma de filas cuadradas (tratamiento B): SSRtratamiento B = i

donde Yi = media del tratamiento i-ésimo, factor B Suma de columnas cuadradas (tratamiento A): SSCtratamiento A = donde Y j = media del tratamiento j-ésimo, factor A Suma de interacción de cuadradas: SSinteracción = Lo anterior es una forma de calcular. Sin embargo, SSinteracción en general es calculado indirectamente de la siguiente manera: SSinteracción = SStotal – SSRtratamiento B – SSCtratamiento A – SSerror


582 FIGURA 22B.2

Tabla ANOVA para diseño de dos factores

Suma de cuadrados

Fuente de variación

Grados de libertad

Media cuadrada

Tratamiento B

SSRtratamiento B

MSRtratamiento B

Tratamiento A

SSCtratamiento A

MSCtratamiento A

Interacción

SSinteracción

Error

SSRtratamiento B MSRtratamiento B SSCtratamiento A MSCtratamiento A SSinteracción

MSinteracción

SSerror

SSerror

Total

MSinteracción

Índice F

SStotal

Error de suma de cuadrados: SSerror = donde Yij = media del efecto de interacción Estas sumas de cuadrados junto con sus respectivos grados de libertad y medias cuadradas se resumen en la figura 22B.2.

E R

L T A D O

S

P A S R E

E J A IZ D

U

N

CAPÍTULO 23 ANÁLISIS ESTADÍSTICO BIVARIADO: MEDIDAS DE ASOCIACIÓN


Aplicar e interpretar correlaciones bivariadas simples. Interpretar una matriz de correlación. Comprender una regresión simple (bivariada). Comprender la técnica de estimación de los mínimos cuadrados. Interpretar resultados de regresión incluyendo las pruebas de hipótesis ligadas a los coeficientes de parámetro específico.

Semblanza del capítulo: ¿qué hay para almorzar? ¿Por qué unas personas comen más que otras? ¡Qué pregunta tan interesante! De hecho, muchas, pero muchas personas tienen interés en explicar lo que comemos y cuánto comemos. Los políticos están preocupados por la obesidad pública y los nutriólogos por el grado en que las dietas proporcionan los nutrientes necesarios sin ingredientes superfluos o perjudiciales. Los restauranteros están preocupados por proporcionar elecciones de menú atractivas que satisfagan a los consumidores. En tanto que algunas empresas se benefician de cuanto más comen las personas, otras se benefician con las que menos lo hacen. ¿Qué hace a alguien comer más? La lista de factores que se correlacionan con la ingestión de alimentos es amplia e incluye variables de personalidad, culturales y la demografía. Algunos de los descubrimientos más básicos sugieren que la ingestión de alimentos puede ser controlada con facilidad. Considere qué sucede cuando se colocan menos alimentos en un plato. ¿Adivine qué? ¡Los consumidores comen menos! ¡Más comida en el plato y los consumidores comen más!1 Esto funciona en ambos sentidos. Para consumidores con sobrepeso, el descubrimiento sugiere que servir menos en su plato u ordenar raciones más pequeñas en restaurantes es una forma de controlar el consumo de calorías. Sin embargo, otros resultados sugieren que los consumidores que sirven muy poco en sus platos pueden mostrar señales de desnutrición.2 ¿Quién se beneficia cuando las personas comen más? Bueno, los consumidores necesitan un mínimo de calorías diarias para tener una vida sana. Es interesante cómo las compañías de comida rápida se han adentrado en naciones del tercer mundo y la salud dietética de algunas de estas comunidades ha mejorado. Así, los consumidores se benefician; pero también éstas. Los empleados de comida rápida alientan a los clientes a ingerir comidas de “tamaño gigante” porque, con franqueza, cuanto más coman los clientes, más utilidades obtienen los restaurantes. No obstante, conforme los gustos cambian, también lo hacen los tipos de alimentos que tienen éxito. Si bien McDonald’s ha tenido éxito con las ensaladas, un restaurante típico de Burger King que ofrece ensaladas vende alrededor de tres al día.3 Esta breve historia acerca de los hábitos alimenticios ilustra cuán importantes pueden ser las medidas de asociación. La historia muestra cómo se podría pedir a los investigadores que demostraran la fuerza de asociación para cada uno de los siguientes: • • • • •

Elección de menúes y la satisfacción del cliente Tamaño de la ración de alimento y su consumo Consumo de alimentos y la salud Tamaño de la ración y utilidades del restaurante Gusto personal y patrocinio del restaurante

Conocer las relaciones entre estos factores puede significar la diferencia entre ganar y perder para muchos de quienes toman decisiones.


584

Lo básico En el marketing, el volumen de ventas a menudo es la variable dependiente que los gerentes quieren predecir. Las variables independientes, incluso los elementos de la mezcla de marketing como precio, cantidad de personal de ventas y la cantidad de publicidad, se relacionan con el volumen de ventas.Variables incontrolables como la población, las condiciones económicas y la intensidad de la competencia también afectan a las ventas. La mayoría de los gerentes no se sorprendería de encontrar que las ventas de sus carritos para bebés están asociadas al número de bebés nacidos en cada periodo de ventas. En este caso, la variable dependiente es el volumen de ventas de carritos para bebé y la variable independiente es el número de bebés nacidos. El símbolo matemático X es usado por lo común para una variable independiente y Y denota una variable dependiente. La prueba ji-cuadrada (χ2) presenta información acerca de si dos o más variables menores al intervalo están interrelacionadas. Por ejemplo, una prueba χ2 entre una medida de paquete de color y la elección del producto proporciona información acerca de la independencia o interrelación de las dos variables. Con los años, los estadísticos especializados en psicología han elaborado varias técnicas más que demuestran asociación empírica. FIGURA 23.1

Análisis bivariado: procedimientos comunes para probar la asociación

Asociación de dos variables

¿Cuál es el nivel de medición?

Nominal

Ejemplo: ¿Determina la nacionalidad la elección de marcas?

Elección estadística: tabulación cruzada comprueba X2

Ordinal

Intervalo/relación

Ejemplo: ¿Se relaciona la importancia de la clasificación con la elección?

Ejemplo: ¿Se relaciona la cantidad de alimento en el plato con la cantidad ingerida?

Elección estadística: tabulación cruzada con 2 prueba de X o correlación de clasificación Spearman

Elección estadística: r de Pearson o regresión de la muestra

La figura 23.1 muestra que las características de medición influyen en qué medida de asociación es más apropiada. El capítulo describe una correlación simple (coeficiente de correlación producto-momento de Pearson, r) y un análisis bivariado o de regresión simple. El análisis de correlación es más apropiado para las variables de intervalo o relación. La regresión puede acomodar variables independientes menores al intervalo, pero la variable dependiente debe ser continua. Otras técnicas mencionadas son para estudiantes avanzados que tienen necesidades específicas.4

Capítulo 23. Análisis estadístico bivariado: medidas de asociación

Coeficiente de correlación simple La técnica más popular para indicar la relación de una variable con otra es la correlación. Un coeficiente de correlación es una medida estadística de covarianza o asociación entre dos variables. La covarianza es el grado en el que una variable corresponde sistemáticamente a un cambio en otra. La correlación puede considerarse como una covarianza estandarizada. Cuando las correlaciones estiman relaciones entre variables continuas, la correlación producto-momento de Pearson es apropiada. El coeficiente de correlación r va de –1.0 a +1.0. Si el valor de r es igual +1.0, existe una relación positiva perfecta. ¡Quizá las dos variables son una y la misma! Si el valor de r es igual a –1.0, existe una relación negativa perfecta. La implicación es que una variable es una imagen de espejo de la otra. Conforme una sube, la otra baja en proporción y viceversa. Ninguna correlación es indicada si r es igual a 0. Un coeficiente de correlación indica la magnitud de la relación lineal y la dirección de la misma. Por ejemplo, si encuentra que r es = – 0.92, sabe más que tiene una muy fuerte relación inversa; es decir, cuanto más grande es el valor medido por la variable X, más bajo será el valor medido por la variable Y. La fórmula para calcular el coeficiente de correlación para dos variables X y Y es como sigue:

=

=

= =

=

donde X y Y representan los promedios de las muestras de X y Y, respectivamente. Una forma alterna para explicar la fórmula de correlación es =

=

donde = varianza de X = varianza de Y = covarianza de X y Y con

=

=

Si los valores asociados de Xi y Yi difieren de sus medias en la misma dirección, su covarianza será positiva. Si los valores de Xi y Yi tienden a desviarse en direcciones opuestas, su covarianza será negativa. El coeficiente de correlación Pearson es una medida estandarizada de covarianza. Los coeficientes de covarianza retienen información acerca de los rangos de escala absoluta para que la fortaleza de asociación para escalas de diferentes valores posibles no pueda ser comparada directamente. Los investigadores encuentran el coeficiente de correlación útil porque pueden comparar dos correlaciones sin considerar la cantidad de varianza exhibida por cada variable por separado. La figura 23.2 ilustra los coeficientes de correlación y diagramas de dispersión para varias series de datos. Observe que en la condición de no correlación las observaciones están dispersas más o menos parejas alrededor del espacio. En contraste, cuando las correlaciones son fuertes y positivas, las observaciones están en los cuadrantes II y IV en la mayoría de los casos, formados al insertar nuevos ejes a través de X y Y. Si la correlación era fuerte y negativa, las observaciones estarían en los cuadrantes I y III en mayor grado.

585


586 FIGURA 23.2

Diagrama de dispersión para ilustrar patrones de correlación

r = .30

r = .80

Y

r = +1.0

Y

Y

X Correlación positiva baja

X Correlación positiva alta

r=0

r = –.60

Y

r = –1.0

Y

X No hay correlación

X Correlación positiva perfecta

Y

X Correlación moderada negativa

X Correlación negativa perfecta

Un ejemplo El coeficiente de correlación puede ilustrarse con un ejemplo sencillo. Hoy día, los investigadores no necesitan calcular manualmente la correlación. Sin embargo, el proceso de cálculo ayuda a ilustrar exactamente qué significa la correlación y la covarianza. Considere una investigación realizada para determinar si el número promedio de horas trabajadas en las industrias de manufactura está relacionado con el desempleo. Un análisis de correlación de los datos se realiza en la figura 23.3. La correlación entre las dos variables es – 0.635, indicando una relación inversa (negativa que puede llamarse también indirecta). Cuando el número de horas aumenta, el desempleo disminuye. Esto tiene un sentido intuitivo. Si las fábricas están incrementando la producción es típico que los obreros regulares trabajarán más horas extra y nuevos empleados serán contratados (reduciendo las tasas de desempleo). Ambas variables tal vez se relacionen con las condiciones económicas generales.

Correlación covarianza y causalidad AL PUNTO Las estadísticas son como el bikini, lo que revelan es sugestivo, pero lo que ocultan es vital. –Aaron Levenstein

Recuerde del capítulo 3 que una variación concomitante es una condición necesaria para establecer una relación causal entre dos variables. Cuando dos variables covarían, muestran variación concomitante. Esta covarianza sistemática no establece la causalidad por sí misma. Recuerde que la relación también tiene que ser no espuria y que cualquier “causa” hipotética tendría que ocurrir antes de cualquier efecto posterior. La experiencia de trabajo muestra una correlación significativa con el desempeño en el puesto.5 Sin embargo, en un contexto minorista, los trabajadores con mayor experiencia son asignados a las tiendas nuevas. Así, el investigador necesitaría determinar a qué grado la antigüedad de la tienda también puede ser responsable por causar el desempeño de la tienda.

Capítulo 23. Análisis estadístico bivariado: medidas de asociación FIGURA 23.3

587

Análisis de correlación del número de horas trabajadas en industrias de manufactura con la tasa de desempleo

Tasa de desempleo

Número de horas trabajadas

5.5

39.6

.51

.2601

.71

.5041

.3621

4.4

40.7

.59

.3481

.39

.1521

.2301

4.1

40.4

.89

.7921

.09

.0081

.0801

4.3

39.8

.69

.4761

.51

.2601

.3519

6.8

39.2

1.81

3.2761

1.11

1.2321

2.0091

5.5

40.3

.51

.2601

.01

.0001

.0051

5.5

39.7

.51

.2601

.61

.3721

.3111

6.7

39.8

1.71

2.9241

.51

.2601

.8721

5.5

40.4

.51

.2601

.09

.0081

.0459

5.7

40.5

.71

.5041

.19

.0361

.1349

5.2

40.7

.21

.0441

.39

.1521

.0819

4.5

41.2

.49

.2401

.89

.7921

.4361

3.8

41.3

1.19

1.4161

.99

.9801

1.1781

3.8

40.6

1.19

1.4161

.29

.0841

.3451

3.6

40.7

1.39

1.9321

.39

.1521

.5421

3.5

40.6

1.49

2.2201

.29

.0841

.4321

4.9

39.9

.09

.0081

.59

.2601

.0459

5.9

39.9

.91

.8281

.41

.1681

.3731

5.6

40.6

.61

.3721

.29

.0841

.1769

= 4.99 = 40.31 = 17.8379 = 5.5899 = 6.3389 =

=

6.3389 17.8379 5.5899

=

6.3389

= .635

Coeficiente de determinación Si desea saber la proporción de varianza en Y que sea explicada por X (o viceversa), calcule el coeficiente de determinación (R 2 ) al cuadrar el coeficiente de correlación: R2 =

Varianza explicada Varianza total


588

El coeficiente de determinación R2 mide esa parte de la varianza total de Y que es contabilizada al conocer el valor de X. En el ejemplo acerca del desempleo y las horas trabajadas, r = – 0.635. Por tanto, R2 = 0.403. Alrededor de 40 por ciento de la varianza de desempleo puede ser explicado por la variación en horas trabajadas y viceversa. Como puede verse, R-cuadrada ¡es sólo una r2!

Matriz de correlación Una matriz de correlación es la forma estándar para reportar correlaciones observadas entre variables múltiples. Aun cuando puede mostrarse cualquier número de variables en una matriz de correlación, cada ingreso representa la relación bivariada entre un par de variables. La figura 23.4 presenta una matriz de correlación que relaciona algunas medidas de desempeño en el puesto de un representante de ventas con características de la fuerza de ventas.6 Observe que la diagonal principal consiste en correlaciones de 1.00. ¿Por qué? En términos simples, cualquier variable está correlacionada consigo misma a la perfección. Si ésta hubiera sido una matriz de correlación, la diagonal mostraría la varianza de cualquier variable. El desempeño (S) fue medido al identificar el volumen de ventas anual en dólares real del representante de ventas. Observe que la variable de desempeño tiene una correlación de 0.45 con la variable de carga de trabajo (WL), que fue medida al registrar el número de cuentas en un territorio de ventas. Observe también que la percepción de tensión relacionada con el trabajo (JT), medida por una escala de actitud, tiene una correlación de – 0.48 con el desempeño (S). Así, cuando la tensión en el trabajo percibida es alta, el desempeño es bajo. Los investigadores también están preocupados con el significado estadístico. El procedimiento para determinar la significancia estadística es la prueba t de la significancia de un coeficiente de correlación. Por lo común, se crea la hipótesis de que r = 0 y luego se realiza una prueba t. La lógica detrás de la prueba es similar a la de las pruebas de significancia ya consideradas. Los programas estadísticos suelen indicar el valor-p asociado con cada correlación y/o correlaciones significativas importantes usando asteriscos. El siguiente recuadro de Investigación al instante muestra la forma como las matrices de correlación se reportan a menudo. FIGURA 23.4 Matriz de correlación producto-momento de Pearson para el ejemplo del representante de ventasa

Variables

S

JS

GE

SE

Desempeño (S)

1.00

Satisfacción en el puesto (JS)

.45b

1.00

Autoestima generalizada (GE)

.31b

.10

1.00

Autoestima específica (SE)

.61b

.28b

.36b

1.00

Otros puntos directos (OD)

.05

.03

.44b

.24c

1.00

Inteligencia verbal (VI)

.36b

.13b

.14

.11

.18b

1.00

Tensión relacionada con el empleo (JT)

.48b

.56b

.32b

.34b

.26b

.02

1.00

Ambigüedad de roles (RA)

.26c

.24c

.32b

.39b

.38b

.05

.44b

1.00

Potencial del territorio (TP)

.49b

.31b

.04

.29b

.09

.09

.38b

.26b

1.00

Carga de trabajo (WL)

.45b

.11

.29c

.29c

.04

.12

.27b

.22b

.49b

a Cifras por debajo de la diagonal son para la muestra; se omiten los de arriba de la diagonal.

bp .001. cp .01. dp .05.

OD

VI

JT

RA

TP

WL

1.00


589

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Qué es el atractivo? ¿Cuáles son las cosas que hacen atractiva a una persona? A muchos les interesa esta pregunta, entre ellos a las empresas que contratan personal para vender la moda. La matriz de correlación siguiente fue calculada con SPSS. Las correlaciones muestran cómo diferentes características se relacionan. Las variables incluyen una medida de ajuste, es decir, cuán bien la persona se adapta a un concepto de venta minorista, atractivo, peso (qué tan excedida de peso parece una persona), edad, forma de vestir y personalidad. Así, una muestra de consumidores calificó a la modelo mostrada en la fotografía a partir de esas características. Los resultados revelan lo siguiente:

Correlaciones Ajuste

Atractivo

Peso

Edad

Moderna

Fría

Ajuste

Atractivo

1

Peso

Edad

Moderna

0.831** 0.000 62

0.267* 0.036 62

0.108 0.404 62

0.447** 0.000 62

0.583** 0.000 62

1

0.275* 0.030 62

0.039 0.766 62

0.428** 0.001 62

0.610** 0.000 62

1

0.082 0.528 62

0.262* 0.040 62

0.058 0.653 62

1

0.019 0.882 62

0.104 0.423 62

1

0.603** 0.000 62

Correlación de Pearson Sig. (2colas) N

62


0.831** 0.000 62

62


0.267* 0.036 62

0.267* 0.030 62

62


0.108 0.404 62

0.039 0.766 62

0.082 0.528 62

62


0.447** 0.000 62

0.428** 0.001 62

0.062* 0.040 62

0.019 0.882 62

62


0.583** 0.000 62

0.610** 0.000 62

0.058 0.653 62

0.104 0.423 62

0.603** 0.000 62

** La correlación es significativa al nivel 0.01 ( 2 colas)

Fría

1 62

*La correlación es significativa al nivel 0.05 ( 2 colas)

© JILL WENDELL/JUPITER IMAGES

Por tanto, si la modelo parece “ajustarse” al concepto de la tienda, luce atractiva. Si es demasiado grande es considerada menos atractiva. La edad no está relacionada con el atractivo y el ajuste. Modernidad y frialdad percibida también están asociadas con menor atractivo. ¡Usando estas correlaciones, el minorista puede ayudar a determinar cómo deben verse sus empleadas! Las correlaciones pueden encontrarse usando SPSS al navegar como se muestra a continuación:


590

Análisis de regresión El análisis de regresión es otra técnica para medir la asociación lineal entre una variable dependiente y una independiente. Aunque la regresión simple y la correlación son matemáticamente equivalentes en la mayoría de los casos, la regresión es una técnica de dependencia donde la correlación es una variable interdependiente. Una técnica de dependencia hace una distinción entre variables dependientes e independientes. Una técnica de interdependencia no hace esta distinción y sólo se ocupa de cómo se relacionan las variables. Así, con una regresión simple, una variable dependiente (o criterio) Y, es enlazada a una variable independiente (o anticipador), X. El análisis de regresión intenta predecir los valores de una variable dependiente continua con escala de intervalos de los valores específicos de la variable independiente.

La ecuación de regresión La discusión aquí se refiere a la regresión relación de línea recta del tipo

lineal simple (bivariada). La

=

regresión simple investiga una

+

donde Y es una variable dependiente continua y X es una variable independiente que por lo común es continua, aunque las variables dicótomas nominales u ordinales pueden ser incluidas en la forma de una variable falsa. Alfa (α) y beta (ß) son dos parámetros que deben estimarse para que la ecuación represente mejor una serie de datos determinada. Estos dos parámetros determinan la altura de la línea de regresión y el ángulo de la línea relativa a la horizontal. Cuando estos parámetros cambian, la línea cambia. Las técnicas de regresión tienen la tarea de estimar valores para estos parámetros que hacen que la línea ajuste mejor las observaciones. El resultado es simplemente una ecuación lineal, o la ecuación para una línea, ¡justo como en el álgebra básica! α representa la intersección Y (donde la línea cruza el eje y, y ß es el coeficiente de pendiente). La pendiente es el cambio en Y asociado con un cambio de una unidad en X. La pendiente también puede ser considerada como elevación sobre la carrera. Es decir, cuánto más se eleva Y (o cae si es negativa) por cada unidad en el eje X.

Elecciones de estimados de parámetros Los estimados para α y ß son la clave para el análisis de regresión. En la mayor parte de la investigación de negocios, el estimado de ß es el más importante. El poder explicativo de la regresión descansa en ß porque aquí es donde la dirección y fuerza de la relación entre la variable independiente y dependiente se explica. Un término intersección Y en ocasiones es referido como una constante porque α representa un punto fijo. Un coeficiente de pendiente estimado en ocasiones es llamado un peso de regresión, coeficiente de regresión, estimado de parámetro y en algunos casos hasta como un estimado de ruta. El término estimado de ruta es un término descriptivo adaptado por la forma como las relaciones causales hipotéticas a menudo son representadas en diagramas:

Para todos los propósitos prácticos, estos términos se usan de forma indistinta. Los estimados de parámetros pueden ser presentados en forma cruda o estandarizada. Un problema potencial con los estimados de parámetros crudos es que reflejan el rango de la escala de medición. Así, si una regresión simple incluía una distancia medida en millas, estimados de parámetros muy pequeños pueden indicar una fuerte relación. En contraste, un estimado de parámetro muy grande sería necesario para indicar una relación fuerte. La figura 23.5 presenta una ilustración. Suponga que un investigador estaba interesado en cuánto espacio estaba asignado a alimentos de bocadillo en un anaquel y cómo se relacionaba con las ventas. Quince observaciones son tomadas de quince tiendas distintas. La línea gruesa representa una distancia típica mostrando


591 FIGURA 23.5

12.5 cm Yˆ = 22 + .07 X 1

Línea de regresión estimada:

0.000078 millas Línea de regresión estimada:

Yˆ = 0.00014 + .0000004 X 1

espacio en anaquel medido en centímetros. La línea delgada es la misma distancia mostrada en millas. El marco superior muestra resultados hipotéticos de regresión si la variable independiente se mide en centímetros. El marco inferior muestra los mismos resultados de regresión si la variable independiente se mide en millas. Aun cuando las dos líneas de regresión son las mismas, los coeficientes de parámetro no parecen comparables. Así, los investigadores a menudo explican los resultados de una regresión al referirse a un(os) coeficiente(s) de regresión estandarizado(s)(ß). Un coeficiente de regresión estandarizado proporciona una métrica común permitiendo que los resultados de una regresión sean comparados entre sí, sin importar cuál haya sido el rango de la escala original. Debido a las matemáticas involucradas en la estandarización, el término de intersección –Y estandarizado siempre es 0.7 La ecuación de regresión para el ejemplo del espacio de anaquel se habría convertido entonces en: =

+ .

Aun si las medidas de distancia para las quince observaciones fueran convertidas a otra métrica (pies, metros, etc.), el peso de la regresión estandarizada aún sería 0.16. Los investigadores usan taquigrafía para etiquetar coeficientes de regresión como “crudos” o “estandarizados”. La taquigrafía más común es la siguiente: • • •

o = crudo (no estandarizado), el término intersección −Y, lo que antes era referido como α. o = coeficiente o estimado de regresión crudo. = coeficientes de regresión estandarizados.

ESTIMADOS DE REGRESIÓN CRUDOS (b1) Los pesos de regresión crudos tienen la ventaja de retener la escala métrica, lo que también es su desventaja clave. ¿En dónde debe entonces enfocarse el investigador? ¿Deben interpretarse los coeficientes estandarizados o no estandarizados? La respuesta a esta pregunta es bastante sencilla. • Si el propósito del análisis de regresión es pronosticar, entonces los estimados de parámetros deben usarse. Ésta es otra forma de decir que el investigador sólo está interesado en la predicción. Así, cuando el investigador antes mencionado quiere predecir cuánto será consumido con base en la cantidad de espacio, deben usarse los coeficientes de regresión crudos. Por ejemplo, el pronóstico para 14 cm de espacio en anaquel puede encontrarse como sigue: =

+ .

=

.

El mismo resultado puede encontrase al usar la ecuación que representa la distancia en millas.

ESTIMADOS DE REGRESIÓN ESTANDARIZADOS (ß1) Los estimados de regresión estandarizados tienen la ventaja de una escala constante. Sin importar el rango de valores que las variables independientes tomen, ß no será afectada. ¿Cuándo debe usarse la regresión estandarizada? • Los estimados de regresión estandarizados deben ser usados cuando el investigador está probando hipótesis exploratorias; en otras palabras, cuando el propósito de la investigación es más una explicación que una predicción.

La ventaja de diseños de regresión estandarizados


592

Estimación visual de un modelo de regresión simple Como se mencionó antes, la regresión simple incluye encontrar una línea de bondad de ajuste dada una serie de observaciones trazadas en un espacio de dos dimensiones. Existen muchas formas para estimar dónde debe ir esta línea. Las técnicas de estimación incluyen términos como variables instrumentales, probabilidad máxima, estimación visual y mínimos cuadrados ordinarios (OLS, ordinary least squares). Este libro se enfoca en los dos últimos. Suponga que un investigador está interesado en pronosticar las ventas para un distribuidor de la construcción (mayorista) de Florida, quien cree que existe una asociación razonable entre las ventas y los permisos de construcción emitidos por los condados. Mediante una regresión lineal bivariada en los datos de la figura 23.6, el investigador será capaz de explicar el potencial de ventas (Y) en varios condados con base en el número de permisos de construcción (X). Los datos se trazan en un diagrama de dispersión como en la figura 23.7. En el diagrama el eje vertical indica el valor de la variable dependiente Y y el eje horizontal indica el valor de la variable independiente X. Cada punto por separado en el diagrama representa una observación de X yY en un momento determinado. Los valores son simplemente puntos en un plano cartesiano. Una forma de determinar la relación entre X y Y es simplemente trazar visualmente la línea recta de bondad de ajuste entre los puntos de la figura. Esto es, trazar una línea que pase por el centro del grupo de puntos. Si los puntos son considerados los pinos de boliche, la línea de bondad de ajuste puede ser considerada como la ruta que en promedio derribaría el mayor número de pinos. Para cualquier valor de la variable independiente, puede hacerse una predicción al seleccionar la variable dependiente que vaya con ese valor. Por ejemplo, si desea pronosticar las ventas si los permisos de construcción son 150, sólo siga las líneas punteadas más claras en la figura para rendir una predicción de alrededor de 112. Cuanto mejor estime dónde debe estar la línea de bondad de ajuste, menor será el error de predicción. FIGURA 23.6

Relación del potencial de ventas con los permisos de construcción emitidos

Distribuidor

Y volumen de ventas del distribuidor (miles)

X permisos de construcción

1

77

86

2

79

93

3

80

95

4

83

104

5

10 1

13 9

6

117

18 0

7

12 9

16 5

8

12 0

14 7

9

97

119

10

10 6

13 2

11

99

12 6

12

12 1

15 6

13

10 3

12 9

14

86

96

15

99

10 8


593 FIGURA 23.7

140 130

La línea de bondad de ajuste o derribar los pinos

Y real para el distribuidor 7

120

Y para el distribuidor 7

110 100

Y = 99.8

Ventas ($000)

90


80


70 60

b1 (coeficiente de parámetro/pendiente crudo) = 0.546

50 40

b0 (intersección de Y ) = 31.5

30 20 10 0

0

20

04

60

80

100

120

140

160

180

200

BP

ERRORES EN LA PREDICCIÓN Cualquier método para trazar una línea puede utilizarse para realizar una regresión. Sin embargo, es obvio que algunos métodos tendrán más errores que otros. Considere la línea de boliche que antecede. Una persona puede ser mejor que otra para adivinar dónde debería estar. Sabría quién es mejor al determinar el error de predicción total. Considere el error al pensar primero acerca de qué valor de ventas sería la mejor adivinanza si no tuviera información de cualquier otra variable. En ese caso, la mejor suposición univariada sería la media de ventas de 99.8. Si el punto azul claro correspondiente a 156 permisos de construcción (X = 156) fuera previsto con la media, el error resultante en la predicción sería representado por la distancia de las líneas verticales azul claro y azul oscuro. Una vez que la información acerca de la variable independiente es proporcionada, puede usar la predicción aportada por la línea de bondad de ajuste. En este caso, la línea de bondad de ajuste es la línea de la “bola de boliche” que se muestra en la figura. El error en la predicción con esta línea sería indicado por la línea vertical azul oscuro que se extiende de la línea de regresión a la observación real. Así, parece que al menos para esta observación la predicción con la línea de regresión ha reducido el error en la predicción que resultaría de suponer con la media. Estadísticamente, ésta es la meta del análisis de regresión.Todos quisieran una técnica de estimación que colocara la línea para que la suma total de todos los errores sobre todas las observaciones fuera mínima. En otras palabras, ninguna línea es de bondad de ajuste. Aun cuando con un buen trabajo de suposición, la estimación visual puede probar de manera un tanto precisa, quizá, que hay una forma más segura.

Método ordinario de análisis de regresión de mínimos cuadrados (OLS ordinary least-squares) La tarea del investigador es encontrar los mejores medios para ajustar una línea recta a los datos. OLS es una técnica matemática relativamente directa que garantiza que la línea recta resultante producirá el menor error total posible al usar X para predecir Y. La lógica se basa en cuánto mejor una línea de regresión puede anticipar los valores de Y comparado con el simple uso de la media como una predicción para todas las observaciones, sin importar cuál pueda ser el valor de X. A menos que las variables dependientes e independientes estén perfectamente relacionadas, ninguna línea recta puede conectar todas las observaciones. Más técnicamente, el procedimiento empleado en el método de mínimos cuadrados genera una línea recta que minimiza la suma de desviaciones cuadradas de los valores reales de esta línea de regresión prevista. Con el símbolo e representando las desviaciones de las


594

observaciones de la línea de regresión, ninguna otra línea puede producir menos error. Las desviaciones son cuadradas para que los errores positivos o negativos no se cancelen entre ellos. El criterio OLS es el siguiente:

=

donde = - (el residual) = valor observado real debido a la variable dependiente = valor estimado de la variable dependiente (llamada “Y con sombrero”) = número de observaciones = número de la observación en particular La ecuación general para cualquier línea recta puede ser representada como = + Si cree que ésta es la verdadera línea hipotética que trata de estimar con observaciones de la muestra, la ecuación de regresión representará esto con una ecuación ligeramente diferente: =

+

+

La ecuación significa que el valor anticipado para cualquier valor de X (Xi) es determinado como una función del coeficiente de pendiente estimado, más el coeficiente de intercección estimado + algún error. Los estimados de parámetros crudos pueden determinarse con las siguientes fórmulas: = y = donde = valor i-ésimo observado de la variable dependiente = valor i-ésimo observado de la variable independiente = media de la variable dependiente = variable independiente = media de la variable independiente = número de observaciones = estimado de intersección = estimado de pendiente (peso de regresión) El lector cuidadoso podrá observar alguna similitud entre el cálculo de la correlación y la ecuación para b1. De hecho, el coeficiente de regresión estandarizado es igual al coeficiente de correlación de Pearson para las dos variables. Una vez obtenidos los estimados, un valor anticipado para la variable dependiente puede ser encontrado para cualquier valor de X con esta ecuación: =

+

El apéndice 23A demuestra la aritmética necesaria para calcular los estimados de parámetro.

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA DEL MODELO DE REGRESIÓN Como con ANOVA el investigador necesita una forma para probar el significado estadístico del modelo de regresión, también, como ANOVA, una prueba F presenta la respuesta a esta pregunta. La prueba F general para la regresión puede ilustrarse con la figura 23.7. De nuevo, examine la línea que muestra el valor previsto para X = 156. 1. La línea total, incluidas la línea azul claro y azul oscuro representa la desviación total de la observación de la media:


595

2. La porción azul claro representa cuánto de la desviación total es explicada por la línea de regresión:

3. La porción azul oscuro representa cuánto de la desviación total no es explicada por la línea de regresión (también igual a e ):

Estos tres componentes se relacionan matemáticamente porque la desviación total es una suma de lo que es explicado por la línea de regresión y lo que no es explicado por la línea de regresión. Esto puede expresarse en términos matemáticos como: +

=

Desviación = Desviación explicada + Desviación no explicada total (SST) por la regresión (SSR) por la regresión (SSE) Tal como en una ANOVA, la desviación total representa la variación total a explicar. Así, la partición de la variación en componentes permite formar una relación de la variación explicada en función de la variación no explicada. La abreviación correspondiente para esta partición es =

+

Una prueba F (regresión) o un análisis de varianza, puede ser aplicada a una regresión para probar las magnitudes relativas de la SSR (Sumas de cuadrados de la regresión) y SSE (Sumas de errores cuadrados) con sus grados de libertad apropiados. La ecuación para la prueba F es: =

/ /

=

donde, MSR es una abreviatura de regresión media cuadrada MSE es una abreviatura de media de cuadrados del error k es el número de variables independientes (siempre 1 para una regresión simple) n es el tamaño de la muestra De nuevo, los investigadores de hoy no necesitan hacer estos cálculos a mano. Los programas de regresión producirán una tabla “ANOVA”, que proporcionará el valor F y un valor-p (nivel de significancia) y en general mostrará la variación partida de alguna forma. Para el ejemplo de ventas, se obtiene la siguiente tabla:

ANOVA

Regresión (SSR)

1

3398.48911

3398.489

Residual (SSE)

13

483.910892

37.22391

Total

14

3882.4

91.29854

0.0000003

Así, los permisos de construcción explican una parte importante de las variaciones en ventas, como lo demuestra el muy bajo valor-p.


596 R2

El coeficiente de determinación, R2, refleja la proporción de varianza explicada por la línea de regresión. En este ejemplo, R2 puede determinarse con esta fórmula: =

=

. .

.

El coeficiente de determinación puede ser interpretado para significar que 87.5 por ciento de la variación en ventas fue explicada al asociar la variable con los permisos de construcción. ¿Cuál es un valor R2 “aceptable”? Esta pregunta se plantea con frecuencia. Sin embargo, las guías para valores R2 no son simples ni directas. En verdad, valores buenos y malos para el coeficiente de determinación dependen de tantos factores que una guía precisa única se considera inapropiada. El enfoque debe estar en la prueba F. No obstante, en la práctica no espere ver a menudo un resultado de regresión simple con una R2 cerca del valor de este ejemplo. Por norma, serán considerablemente más bajos.8

INTERPRETAR EL RESULTADO DE UNA REGRESIÓN La figura 23.8 muestra los resultados para el problema de los permisos de construcción. La mayoría del software computarizado presenta resultados similares para análisis de regresión. Interpretar los resultados de regresión simples es un proceso sencillo de dos pasos. 1. Interpretar el significado general del modelo. a) El resultado incluirá el “modelo F ” y un valor de significancia. Cuando el modelo F es significativo (valor-p bajo), la variable independiente explica una porción significativa en la variación de la variable dependiente. b) El coeficiente de determinación o R2 puede ser interpretado. Como se mencionó antes, éste es el porcentaje de variación total en la variable dependiente representada por la variable independiente. Otra forma de pensar en esto es el grado al cual las varianzas de la variable independiente y dependiente se sobreponen. FIGURA 23.8

Resultados de regresión simples para el ejemplo de permisos de construcción


597

2. El coeficiente de parámetro individual es interpretado. a) El valor t asociado con el coeficiente de pendiente puede ser interpretado. En este caso, la t de 9.555 es asociada con un valor-p muy bajo (0.000 a tres posiciones decimales). Por tanto, el coeficiente de la pendiente es significativa. Por regresión simple, el valor-p para el modelo F y para la prueba t del peso de regresión individual será igual. b) Una prueba t para el término de intersección (constante) también se proporciona. Sin embargo, esto pocas veces es de interés, ya que el poder explicativo descansa en el coeficiente de la pendiente. c) Si existe la necesidad de pronosticar las ventas, la ecuación de regresión estimada es necesaria. Con los coeficientes crudos, la línea de regresión estimada es =

. + .

d) El coeficiente de regresión (pendiente) indica que para cada permiso de construcción emitido, las ventas se incrementan 0.546. Más aún, el coeficiente de regresión estandarizado de 0.936 permitirían al investigador comparar el poder explicativo de los permisos de construcción en función de alguna otra variable independiente potencial. Para una regresión simple, ß1 es igual a r.

TRAZAR LA LÍNEA DE REGRESIÓN

OLS

Para trazar una línea de regresión en el diagrama de dispersión, sólo se necesita trazar dos valores Y previstos. Los datos de dos distribuidores se usan para ilustrar cómo se hace esto: Distribuidor 7 (valor actual de Y = 129):

= =

+

Distribuidor 3 (valor actual de Y = 80):

= =

+

Con los datos del distribuidor 7 y el distribuidor 3, es posible trazar una línea recta conectando los puntos 121.6 y 83.4. La figura 23.9 muestra la línea de regresión. FIGURA 23.9

Y 160

Línea de regresión OLS

150 140 130


120 Y para

el distribuidor 7

110 100


90


80

70

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170

180

190 X


598

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Talla y peso Estados Unidos parece obsesionado con el control del peso. El estar esbelto quizá llegó para quedarse y la lucha por adelgazar es un negocio de miles de millones de dólares. Recuerde de la sección Investigación al instante anterior que se analizaron las correlaciones entre factores relacionados con el atractivo. ¿Qué pasaría si la siguiente hipótesis fuese puesta a prueba? H1 Percepciones de que una modelo está excedida de peso se relacionan de forma negativa a percepciones de atractivo. Mediante las escalas de la sección anterior, esto puede probarse con una regresión simple. Los resultados pueden resumirse como se muestra a continuación:


ANOVA

Regresión (SSR)

1

3398.48911

3398.489

Residual (SSE)

13

483.910892

37.22391

Total

14

3882.4

91.29854

0.00

Los resultados apoyan la hipótesis. La ß = -0.275 está tanto en la dirección esperada (negativa) como significativa (p < 0.05). Por tanto, si los participantes percibieron a alguien como “demasiado gorda”, igualmente vieron a la persona como menos atractiva.

Para determinar el error (residual) de cualquier observación, el valor previsto de Y se calcula primero. Luego el valor previsto se resta del valor real. Por ejemplo, la observación real para el distribuidor 9 es 97 y el valor previsto es 96.5; así, sólo un pequeño margen de error, e = 0.5, está involucrado en la línea de regresión: = = = donde =

+

REGRESIÓN SIMPLE Y PRUEBA DE HIPÓTESIS AL PUNTO Pronosticar es como tratar de conducir un automóvil con los ojos vendados y siguiendo instrucciones dadas por una persona que mira hacia fuera por la ventana trasera.

El poder explicatorio de la regresión yace en la prueba de hipótesis. La regresión a menudo se utiliza para probar hipótesis de relación. Por ejemplo, con la semblanza del capítulo la regresión simple podría utilizarse para probar la hipótesis que relaciona la cantidad de alimento con el consumo de alimentos. H1: La cantidad de alimento ingerida en una comida se relaciona positivamente con la cantidad de alimento servida en el plato. En el ejemplo de ventas, la regresión atiende una hipótesis que vincula los permisos con las ventas. H1: Las ventas están positivamente relacionadas con el número de permisos de construcción. El resultado de la prueba de hipótesis incluye dos condiciones que deben ser satisfechas. 1. El peso de la regresión debe estar en la dirección de la hipótesis. Relaciones positivas requieren un coeficiente positivo y relaciones negativas requieren un coeficiente negativo. 2. La prueba t asociada con el peso de la regresión debe ser significativa.

–Anónimo En el ejemplo de ventas, estas dos condiciones son satisfechas y la hipótesis sería apoyada.


599

Resumen 1. Aplicar e interpretar correlaciones bivariadas simples. El capítulo cubre dos enfoques para estudiar las relaciones entre dos variables al menor intervalo. Una correlación bivariada es un índice que muestra cuánto covarían dos variables. Otra forma de pensar en la correlación es como una medida estandarizada de covarianza. Cuando dos variables muestran una correlación de 1.0, están perfectamente correlacionadas. Eso significa que no tienen una variable única. En la mayoría de los casos son una y la misma. Cuando dos variables están correlacionadas -1.0 están perfectamente correlacionadas negativamente. En este sentido, son imágenes de espejo una de la otra. Así, las correlaciones pueden variar entre -1.0 y 1.0. Las correlaciones cercanas a 0 indican una falta de relación entre las dos variables. 2. Interpretar una matriz de correlación. Una matriz de correlación presenta todas las correlaciones bivariadas posibles entre una serie de variables. La significancia estadística de cada variable puede ser probada con una prueba t.Valores-p bajos para esta prueba indican correlaciones significativas. Patrones de fuertes correlaciones entre variables indican variables que comparten varianzas en común. 3. Comprender una regresión simple (bivariada). La regresión lineal simple investiga una relación de línea recta entre una variable dependiente y una variable independiente. La regresión puede hacerse intuitivamente al trazar un diagrama de dispersión de los puntos X y Y y trazar una línea para ajustar la relación observada. La estimación OLS determina matemáticamente la línea de regresión de la bondad de ajuste para los datos observados. La línea determinada por este método puede utilizarse para pronosticar valores de la variable dependiente, dado un valor para la variable independiente. La bondad de ajuste de la línea puede ser evaluada con una varianza de la técnica ANOVA (análisis de varianzas), o al calcular el coeficiente de determinación. 4. Comprender la técnica de estimación de los mínimos cuadrados. OLS

es una técnica de estimación que minimiza el error de los mínimos cuadrados para todas las observaciones. Los modelos de regresión son evaluados con base en cuánta varianza explican. Los modelos con un SSR relativo a SST o SSE explican mayor varianza en la variable dependiente. SSR representa la proporción de desviación total de la media entre observaciones que pueden explicarse por la línea de regresión. SSE, las sumas de cuadrados del error, representa la cantidad de desviación de la media para observaciones que no están contabilizadas por la línea de regresión. OLS ajusta la línea para minimizar SSE.

5. Interpretar resultados de regresión, incluidas las pruebas de hipótesis ligadas a los coeficientes de parámetros específicos.

Los resultados de regresión son interpretados en un proceso de dos pasos. Primero se evalúa el significado del modelo. El modelo relación F, que es una relación de SSR a SSE es una estadística clave. Una relación F significativa quiere decir que la variable independiente explica una porción importante de la varianza en la variable dependiente. En segundo término se devalúan los coeficientes de parámetro individual. Cuando la regresión se corre para pronosticar propósitos, los coeficientes de parámetro crudo son muy útiles. Cuando la regresión se corre para propósitos explicativos, el peso de la regresión estandarizada ( ß ) es más útil.

Términos y conceptos clave Medida de asociación Coeficiente de correlación Covarianza

Relación inversa (negativa) Coeficiente de determinación (R2) Matriz de correlación

Regresión lineal simple (bivariada) Coeficiente de regresión estandarizada (ß) Prueba F (regresión)


600

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Qué es la covarianza? 2. ¿En qué difieren la covarianza y la correlación? 3. ¿Cómo determina un investigador si un coeficiente de correlación es significativo? 4. La dirección de una línea de autobuses regional creía que el costo de gasolina de la empresa podría estar correlacionado con su índice pasajero/milla. Los datos y una matriz de correlación se presentan a continuación. Comente. Año

Promedios mayores Costo de gasolina

1 2 3 4 5

56.5 59.4 63.0 65.6 89.0

Año (r) Valor-p Precio (r) Valor-p Milla (r) Valor-p

Pasajeros/millas 8.37 8.93 9.15 9.79 11.20

Año 1.00000 0.00000 0.87016 0.05510 0.95127 0.01280

Precio 0.87016 0.05510 1.00000 0.00000 0.97309 0.00530

Milla 0.95127 0.01280 0.97309 0.00530 1.00000 0.00000

9. Atienda acerca del análisis Fuentelas de siguientes Suma de preguntas g.l. Media Valor FdeValor-p variación

cuadrados

SSR SSE SST

605 370 750 1 551 381 712

3.12

0.115

regresión: a) Defina regresión lineal simple. b) ¿Cuando es más apropiado depender de coeficientes de parámetros crudos y cuándo lo es depender de coeficientes de parámetro estandarizados? c) ¿Por qué es el estimado de intersección –Y = 0 para estimados estandarizados? d) ¿Cuáles son los pasos para interpretar un modelo de regresión? 10. La siguiente tabla presenta las ventas de boletos de temporada de un equipo de futbol, el porcentaje de partidos ganados y el número de alumnos activos entre 1996 y 2005. a) Calcule una matriz de correlación para las variables. Ventas de boletos de temporada

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

5. Interprete los siguientes datos:

6. ¿Cuáles son algunos términos diferentes para referirse al coeficiente dependiente estimado en el análisis de regresión? 7. La siguiente tabla de resumen ANOVA es el resultado de una regresión de ventas en el año de ventas. ¿La relación tiene un nivel de significancia de 0.95? Encuentre el valor de la suma de cuadrados en la fila SST. Comente. 8.

605 370 750 193 922 714

Año

a) Y = 5.0 + .30 Xi i. Donde la variable dependiente es igual a intenciones de rotación para gerentes de línea y la variable independiente es igual al número de empleados supervisados. b) Y = 250 – 4.0 Xi i. RED Donde la variable dependiente es el número de ingresos en un anuncio de banner nuevo y la variable independiente es el número de semanas en las que ha aparecido el anuncio.

cuadrada 1 8

Porcentaje de partidos ganados

Número de alumnos activos

40 54 55 58 63 75 36 27 63 70

NA 3 450 3 801 4 000 4 098 6 315 6 860 8 423 9 000 9 500

4 995 8 599 8 479 8 419 10 253 12 457 13 285 14 177 15 730 15 805

Se recomienda un software estadístico. Interprete la correlación entre cada par de variables. b) Estime un modelo de regresión para ventas = porcentaje de partidos ganados. c) Estime un modelo de regresión para ventas = número de alumnos activos. d) Si ventas es la variable dependiente, ¿cuál de las dos variables independientes explica mejor las ventas? Aclare. 11. ¿Las diferentes formas de crédito a plazos del consumidor en la siguiente tabla están muy correlacionadas? 12. Un fabricante de toallas/limpiadores desechables comentó

Cuentas por pagar ( en millones de dólares) Año 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Tarjetas de gasolina $ 939 1 119 1 298 1 650 1 804 1 762 1 832 1 823 1 893 1 981 2 074

Tarjetas de viaje y entretenimiento $

61 76 110 122 132 164 191 238 273 238 284

Tarjetas de crédito bancario $

828 1 312 2 639 3 792 4 490 5 408 6 838 8 281 9 501 11 351 14 262

Tarjetas de minoristas $ 9 400 10 200 10 900 11 500 13 925 14 763 16 395 17 933 18 002 19 052 21 082

Total de tarjetas de crédito

Total de crédito a plazos

$ 11 228 12 707 14 947 17 064 20 351 22 097 25 256 28 275 29 669 32 622 37 702

$ 79 428 87 745 98 105 102 064 111 295 127 332 147 437 156 124 164 955 185 489 216 572


601 a un minorista que la venta de este tipo de productos se relacionaba directamente con las ventas de pañales desechables. El minorista pensó que debía verificar esto para propósitos de sus propios pronósticos de ventas. El investigador dice: “Las ventas de toallas/limpiadores desechables pueden ser pronosticadas conociendo las

ventas de pañales desechables.” ¿Es correcto decir esto? 13. Explique cómo OLS determina dónde debe colocarse una línea de regresión entre un agrupamiento de observaciones.


RED

El Banco de la Reserva Federal de St. Louis cuenta con una base de datos llamada FRED. Navegue en la base de datos de FRED en www.stls.frb.org/fred/index. html. Seleccione al azar un periodo de cinco años entre 1970 y 2000 y luego determine la correlación entre el empleo en Estados Unidos en el comercio minorista y el empleo estadounidense en el comercio mayorista. ¿Qué prueba estadística es la apropiada? 2. RED/ÉTICA Vaya a www.transparency.org. Encuentre los índices de percepción de corrupción para 2005.Vaya a www.

geert-hofstede.com/hofstede_dimentions.php.

Realice una regresión e interprete la relación entre los valores culturales y las percepciones de corrupción para al menos quince países y las calificaciones para una de las dimensiones culturales valoradas. Realice una regresión e interprete la relación entre los valores culturales y las percepciones de corrupción.

Caso 23.1 Operaciones internacionales en CarCare Inc. CarCare está considerando expandir sus operaciones fuera de Estados Unidos. La empresa quiere saber si debe enfocarse a países con consumidores que tienden a tener una actitud positiva hacia su automóvil actual. Ha reunido datos sobre propietarios de automóviles estadounidenses y alemanes. Los registros están incluidos en la base de datos “Car” que puede encontrarse en el sitio web de la obra. Con los datos realice una correlación y un análisis de regresión simple usando gastos como la variable dependiente y actitud hacia el vehículo actual como la variable independiente.

1. Pruebe la hipótesis: “La actitud hacia nuestro automóvil está relacionada positivamente con gastar en productos para el cuidado del automóvil.” 2. ¿Recomendaría que investiguen más para identificar naciones con actitudes relativamente positivas hacia los automóviles que tienen?

Nota. Este conjunto de datos fue referido por primera vez en el capítulo 22.


602

APÉNDICE 23A LA ARITMÉTICA DETRÁS DE OLS Con aritmética simple es posible resolver estimados de parámetro mediante las ecuaciones OLS. Aquí se usan los datos de la figura 23.6. Las distintas piezas de las ecuaciones se calculan y muestran en la figura 23A.1. Para estimar la relación entre las ventas de un distribuidor con un minorista y el número de permisos de construcción, se insertan valores de la tabla como se muestra a continuación.

=

= = = = =

.

. .

FIGURA 23A.1 Cálculo de mínimos cuadrados

Y

Y2

X

X2

1

77

5,929

86

7,396

6,622

2

79

6,241

93

8,649

7,347

3

80

6,400

95

9,025

7,600

4

83

6,889

104

10,816

8,632

5

101

10,201

139

19,321

14,039

6

117

13,689

180

32,400

21,060

7

129

16,641

165

27,225

21,285

8

120

14,400

147

21,609

17,640

9

97

9,409

119

14,161

11,543

10

106

11,236

132

17,424

13,992

11

99

9,801

126

15,876

12,474

12

121

14,641

156

24,336

18,876

13

103

10,609

129

16,641

13,287

14

86

7,396

96

9,216

8,256

15

99

9,801

108

11,664

10,692

Y = 1,497 Y = 99.8

Y 2 = 153,283

X = 1,875 X = 125

2

X = 245,759

YX

XY = 193,345


La fórmula Y1 = 31.5 + 0.546X1 es la ecuación de regresión que se utiliza para la predicción de la variable dependiente. Suponga que el mayorista está considerando abrir una nueva distribución en un área donde el número de permisos de construcción es 89. Sería necesario calcular un valor anticipado para X = 89. Las ventas del área pueden ser pronosticadas como: =

+

=

+

=

+

= Así, el distribuidor puede esperar ventas de 80.1 (u $80,100) en el nuevo territorio.* El cálculo del coeficiente de correlación presenta una indicación de cuán precisas son las predicciones. En este ejemplo, el coeficiente de correlación es r = 0.94 y el coeficiente de determinación es R2 = 0.88.

*Este es un estimado de punto. Puede calcularse un intervalo de confianza para este estimado de ventas; sin embargo, el tema está más allá del ámbito del libro.

603

E R

L T A D O

S

P A S R E

E J A IZ D

U

N

CAPÍTULO 24 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIADO Al concluir el estudio de este capítulo usted podrá: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Comprender el análisis estadístico multivariado y los dos tipos en que se clasifica. Interpretar los resultados del análisis de regresión múltiple. Interpretar los resultados del análisis multivariado de varianza (MANOVA). Interpretar los resultados del análisis de factor exploratorio básico. Saber para qué usar el análisis discriminante múltiple. Comprender cómo el análisis de racimos o cluster ayuda a identificar segmentos de mercado.

Semblanza del capítulo: Cow-a-bunga nunca pasa de moda

© SWIM INK

2,

LLC/ CO RBIS

Al ser humano le gusta revivir el pasado. Este anhelo por aferrarse al pasado es una experiencia psicológica común.1 Sin embargo, la psicología del consumo es de interés para muchas personas que no son psicólogos. El hecho es que la nostalgia, vende y los investigadores de mercados están muy interesados en comprender con exactitud qué es la nostalgia, quién tiene más inclinación a reaccionar a ella y cómo contribuye al éxito en los negocios. Cuando un boomer, o alguien de la generación X visite una juguetería, lo más probable es que se sienta como en casa. Compañías de juguetes como Hasbro han comprendido que los adultos adquieren juguetes para que los disfruten los chicos. A los consumidores de edad mayor les gusta comprar cosas con las cuales se sienten bien. Así, los anaqueles de juguetes están repletos de versiones del recuerdo de GI Joe, Barbie y hasta las tortugas ninja mutantes adolescentes.2 Los anaqueles de juegos están llenos de versiones clásicas de juegos familiares como risk, stratego y monopoly.3 Para no verse superados, otros comercializadores también cuentan con los clientes nostálgicos. Recién las compañías de aparatos domésticos han recurrido a diseños retro con versiones clásicas de tostadores, licuadoras y hasta hornos de los años 1950 .4 Los publicistas también recurren al pasado para tratar de producir atractivos de venta más efectivos. Entre otros, Coca-Cola utiliza publicidad nostálgica para ayudar al consumidor a revivir el pasado.5 ¿De qué forma los mercadólogos integran mejor “los tiempos idos” en sus planes de negocios? Ahora los investigadores trabajan en numerosos problemas que tienen relación con la nostalgia: • ¿Cómo puede medirse la nostalgia? • ¿Con qué emociones está asociada?6 • ¿Pueden definirse los segmentos de mercado con base en el tipo y cantidad de nostalgia experimentada? • ¿Qué ocurre a los consumidores cuando experimentan este sentimiento? • ¿Qué hace a un consumidor nostálgico diferente de uno que no experimenta esa emoción? • ¿Cuáles son los resultados positivos para el negocio cuando la nostalgia se incrementa?

Capítulo 24. Introducción al análisis estadístico multivariado

605

La nostalgia es una experiencia compleja que incluye muchos pensamientos y sentimientos. Su complejidad la hace un tanto difícil de estudiar. Procedimientos de investigación multivariados ayudan a atender estas cuestiones al considerar los efectos de múltiples variables de manera simultánea. Sin embargo, parece que pensamientos nostálgicos significan buenas vibraciones para el mercadólogo.7 ¡Cow-a-bunga!

Naturaleza del análisis multivariado ¿Qué es el análisis de datos multivariado? ¡Ojalá los problemas en los negocios fueran tan simples como los ejemplos de los libros! La mayor parte del trabajo del curso implica resolver problemas que tienen una respuesta específica. Son problemas más o menos bien definidos en los que la información proporcionada puede utilizarse para producir una solución. Por desgracia, en el mundo real la mayoría de los problemas de negocios son difusos. No sólo no tienen una respuesta definitiva, sino en general la información necesita ser masajeada y generada antes de que pueda obtenerse una solución. Por tanto, la mayoría de los estudios de investigación de negocios incluye muchas variables que deben organizarse para tener un significado. Conforme los investigadores se hacen más conscientes de la naturaleza multidimensional de los problemas de negocios, ganan una mayor apreciación del análisis de datos multivariado. En los capítulos precedentes se estudió el análisis univariado y el bivariado. La investigación que incluye tres o más variables, o que se ocupa de dimensiones subyacentes entre múltiples variables, requerirá un análisis estadístico multivariado. Métodos estadísticos multivariados analizan múltiples variables o hasta múltiples series de variables de manera simultánea. ¿Cómo saber cuándo alguien experimenta la nostalgia y si la experiencia altera o no el comportamiento? La nostalgia en sí misma es un factor latente que incluye múltiples indicadores que la representan juntos. Como tal, la medición y resultado de la nostalgia se prestan bien al análisis multivariado.8 De igual forma, muchos problemas de marketing implican análisis de datos multivariados, incluyendo la mayor parte de la investigación psicográfica y de la investigación que busca identificar segmentos de mercado viables.

La “variada” en un multivariado Otra característica distintiva del análisis multivariado es la variada. La variada o variante es una forma matemática mediante la cual una serie de variables pueden ser representadas con una ecuación. Las variadas se forman como una combinación lineal de variables, en la que cada una contribuye al significado global de la variada con base en un peso empíricamente derivado. En términos matemáticos, la variada es una función de las variables medidas incluidas en un análisis: … donde Vk es la k-ésima variada. Un análisis puede incluir series múltiples de variables, cada una representada por una variada. X1 a Xm representan las variables medidas. He aquí una ilustración sencilla. Recuerde que los constructos se distinguen de las variables por el hecho de que variables múltiples son necesarias para medir un constructo. Si mide la nostalgia con cinco variables, podría crearse una variada de la forma siguiente:

dondeVk representa la calificación de la nostalgia; X1 a X5 representan las calificaciones observadas en las partidas de cinco escalas que se espera indiquen nostalgia, y L1 a L5 son estimaciones de parámetro muy similares a los pesos de regresión que sugieren cuán relacionada está cada variable con la calificación de la nostalgia global. ¡No se preocupe! Ya no tiene que calcular manualmente estas calificaciones. Dependerá de la computadora para realizar la pesada tarea. Sin embargo, este tipo de relación es común a procedimientos multivariados.

AL PUNTO La esencia de las matemáticas no es hacer complicadas las cosas sencillas, sino hacer sencillas las cosas complicadas. –S. Gudder


606 FIGURA 24.1

¿Qué enfoque multivariado es conveniente?

Todos los métodos multivariados

¿Existe al menos una variable dependiente?

Sí

Métodos de dependencia

No

Métodos de interdependencia

Clasificar las técnicas multivariadas La figura 24.1 presenta una clasificación muy básica de procedimientos de análisis de datos multivariados. Dos grupos básicos de técnicas multivariadas son los métodos de dependencia y los métodos de interdependencia.

Técnicas de dependencia Cuando las hipótesis distinguen entre variables independientes y dependientes, se necesitan técnicas de dependencia. Por ejemplo, cuando se sostiene la hipótesis de que la nostalgia está relacionada positivamente con las intenciones de compra, la nostalgia asume el carácter de una variable independiente y las intenciones de compra el de una variable dependiente. Predecir la variable dependiente “ventas” sobre la base de numerosas variables independientes es un problema que se investiga con técnicas de dependencia. El análisis de regresión múltiple, el análisis discriminante múltiple, el análisis multivariado de la varianza y el modelado de ecuaciones estructurales son métodos de dependencia.

Técnicas de interdependencia Cuando los investigadores examinan cuestiones que no distinguen entre variables dependientes e independientes, se usan técnicas de interdepencia. Ninguna variable única o subserie de variables debe ser predicha de o explicada por las otras. Los métodos de interdependencia más comunes son el análisis de factores, el análisis de clusters y el escalamiento multidimensional. Un gerente de marketing podría utilizar estas técnicas para identificar segmentos o clusters de mercado redituables, o clasificar ciudades sobre la base del tamaño de la población, distribución de ingresos, distribución de raza y étnica y consumo del producto de un fabricante para seleccionar mercados de prueba comparables. Las técnicas de interdependencia también son útiles al examinar la validez de partidas de medida múltiples.

Influencia de las escalas de medición Como en otras formas del análisis de datos, la naturaleza de las escalas de medición determinará qué técnica multivariada es la apropiada utilizar. Las figuras 24.2 y 24.3 muestran que la selección de una técnica multivariada requiere consideración de los tipos de medidas usadas para las series de variables independientes y dependientes. Estas figuras se refieren a las escalas nominales y ordinales como no métricas y a las de intervalo y relaciones como métricas.


607 FIGURA 24.2

¿Qué técnica de dependencia multivariada debo usar?

Métodos de dependencia

¿Cúando algunas variables son dependientes?

Una variable dependiente

Múltiples variables independientes y dependientes

Diversas variables dependientes

Métrico

No métrico

Métrico

No métrico

Métrico

Análisis de regresión múltiple

Análisis discriminante múltiple

Análisis de varianza multivariado

Análisis conjunto

SEM

FIGURA 24.3

¿Qué técnica de interdependencia multivariada debo usar?

Métodos de interdependencia

¿Son métricos los insumos?

Métricos

Análisis de factores

Análisis de clusters

No métricos

Escalas métricas multidimensionales

Escalas no métricas multidimensionales


608

Análisis de dependencia Las técnicas de dependencia multivariadas son variables del modelo general lineal (GLM, general linear model). En términos simples, el GLM es una forma de modelar algún proceso a partir de cómo diferentes variables causan fluctuaciones de la variable dependiente promedio. Las fluctuaciones pueden venir en la forma de medias de grupo que difieren de la media general como sucede en ANOVA, o en la forma de un coeficiente de pendiente significativo como en la regresión. La idea básica puede ser considerada como sigue:

Aquí μ representa una constante, que es la media general de la variable dependiente; ¨X y ¨F representan cambios por el efecto principal de variables independientes (como variables experimentales) y bloquear variables independientes (como covariadas o variables de conglomerados), respectivamente, y ¨XF representa el cambio por la combinación (efecto de interacción) de esas variables. Comprenda que Yi en este caso podría representar variables dependientes múltiples, así como X y B podrían representar múltiples variables independientes. El análisis de regresión múltiple, ANOVA n-formas y MANOVA representan formas comunes que GLM puede aceptar.

Análisis de regresión múltiple El análisis de regresión múltiple es una extensión del análisis de regresión simple que permite predecir una variable dependiente métrica a partir de variables independientes múltiples. El capítulo 23 ilustró el análisis lineal de regresión simple con un ejemplo que explicaba el volumen de ventas de un distribuidor de artículos para la construcción con el número de permisos de construcción emitidos. Así, una variable dependiente se explica por una variable independiente. No obstante, la realidad es más complicada y varios factores adicionales tal vez afecten las ventas. Las otras variables independientes plausibles incluyen precios, factores económicos, intensidad de la publicidad e ingresos de los consumidores del área. La ecuación de regresión simple puede ser extendida para representar un análisis de regresión múltiple:

Así, como una forma de las predicciones de variable dependiente de GLM (Y) son realizadas ajustando la constante (b0, que sería igual a la media si todos los coeficientes de pendiente son 0) con los coeficientes de pendiente asociados con cada variable independiente. Variables independientes menores al intervalo (no métricas) se usan en la regresión múltiple. Esto puede hacerse al implementar codificación de variable dummy. Una variable falsa o dummy es una variable que usa 1 y 0 para codificar los diferentes niveles de variable dicótoma. Variables falsas múltiples pueden ser incluidas en un modelo de regresión. La codificación falsa es apropiada cuando se comparan datos de dos países. Suponga que la tasa laboral promedio para producción de automóviles es incluida de una muestra tomada de participantes en México y Corea del Sur. Una respuesta de México se podría identificar con un 0, y respuestas de Corea del Sur con un 1, para crear una variable de país apropiada con el fin de su uso en la regresión múltiple.

UN EJEMPLO SENCILLO Asuma que un fabricante de juguetes quiere explicar las ventas en tiendas (variable dependiente), para lo cual usa una muestra de tiendas de Canadá y Europa. Se ofrecen varias hipótesis: • H1: Las ventas del competidor tienen una relación negativa con las ventas. • H2: Las ventas son más altas en comunidades con una oficina de ventas que cuando no hay una oficina de ventas disponible. • H3: La inscripción en escuelas primarias en una comunidad tiene relación positiva con las ventas. Las ventas del competidor es cuánto vendió el competidor principal en las mismas tiendas en el mismo periodo. Tanto la variable dependiente como las ventas del competidor son variables de índice medidas en euros (las ventas canadienses se consideran en euros). La presencia de una oficina de ventas es una variable categórica


a representar con codificación falsa (0 = sin oficina en esta región en particular; 1 = oficina en la región). La inscripción en escuelas primarias también es una variable de índice que simplemente representa el número de estudiantes con registro en escuelas elementales en cada comunidad (en millares).9 Se reúne una muestra de veinticuatro comunidades y los datos se ingresan en un programa de regresión para producir los siguientes resultados: Ecuación de regresión: Coeficiente de terminación múltiple Valor F = La ecuación de regresión indica que las ventas tienen una relación positiva con X1, X2 y X3. Los coeficientes muestran el efecto en la variable dependiente de un incremento de una unidad en cualquiera de las variables independientes. El valor b2 = 115.2 indica que se espera un incremento de 115 200 (115.2 miles) en ventas de juguetes con cada unidad adicional de X2. Así, parece que tener una oficina de ventas de la empresa en una comunidad se asocia a un efecto muy positivo en las ventas. La inscripción en la escuela primaria también ayuda a predecir las ventas. Una unidad más en la inscripción (1 000 estudiantes) indica un incremento en ventas de 6 730 dólares. Una unidad más en el volumen de ventas del competidor (X1) en el territorio agrega poco a las ventas del fabricante de juguetes (387 dólares). Debido a que el efecto de X1, es positivo, H1 no es apoyada porque el signo del coeficiente de la regresión se opone a la predicción. En lugar de perder ventas con la competencia, conforme las ventas del competidor aumentan, también lo hacen las ventas de la compañía de juguetes. Los efectos que tienen relación con H2 y H3 están en la dirección de la hipótesis. Así, si los coeficientes son estadísticamente significativos, cada uno será apoyado.

COEFICIENTES DE REGRESIÓN EN REGRESIONES MÚLTIPLES Recuerde que en la regresión simple el coeficiente b1 representa la pendiente de X en Y. La regresión múltiple incluye múltiples estimados de pendiente o pesos de regresión. Un reto en los modelos de regresión es comprender cómo una variable independiente afecta a la variable dependiente, pero que considere el efecto de otras variables independientes. Siempre que las variables independientes tengan relación, se afectará el peso de la regresión de una variable independiente por el peso de la regresión de otra. Los coeficientes de regresión no se afectan si las variables independientes son independientes. Los programas de regresión convencionales proporcionan estimados de parámetros estandarizados, ß1 y ß2, etcétera, que se consideran coeficientes de una regresión parcial. La correlación entre Y y X1, que controla la correlación que X2 tiene con la Y es una correlación parcial. Considere un modelo de regresión estandarizado con sólo dos variables independientes.10

Los coeficientes ß1 y ß2 son coeficientes de regresión parcial, que expresan la relación entre la variable independiente y la variable dependiente si la otra variable también se relaciona con la variable dependiente. Siempre que la correlación entre variables independientes sea modesta, los coeficientes de regresión parcial representarán las relaciones de manera adecuada. Cuando la correlación entre dos variables independientes es alta, los coeficientes de regresión no son confiables. Se regresará a este tema más adelante en el capítulo. Cuando los investigadores quieren saber qué variable independiente predice mejor la variable dependiente, usan el coeficiente de regresión estandarizado (ß). Una enorme ventaja de ß es que proporciona una escala constante. Por tanto, cuanto más grande sea el valor absoluto del coeficiente de regresión estandarizado, esa variable independiente en particular es responsable de explicar la variable dependiente. Por ejemplo, suponga que en el ejemplo de los juguetes aparecen los siguientes coeficientes de regresión estandarizados:

La ecuación de regresión estandarizada sería

Mediante coeficientes estandarizados, el investigador concluye que la relación entre las ventas del competidor (X1,) y las ventas de la empresa (Y) tiene la misma fuerza que la relación entre la inscripción en escuelas primarias (X3,) y las ventas de la empresa. Quizás es más importante, sin embargo, la conclusión de que la relación entre tener una oficina de ventas en el área (X2,) y las ventas es tres veces tan fuerte que las otras dos relaciones.Así, la dirección puede querer dar mayor énfasis en ubicar una oficina de ventas en mercados importantes.

609


610

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¡Demasiado de lo bueno! A menudo los investigadores prueban hipótesis al examinar coeficientes de regresión, de modo que buscan correlaciones, en ocasiones, en el lugar equivocado. Ya de por sí los datos financieros son problemáticos de analizar. Considere el caso de un gerente de finanzas que trata de analizar el margen bruto (variable dependiente = margen por empleado) con las siguientes variables independientes:

• Calificación de desempeño en el puesto del año anterior (escala de 100 puntos) Los resultados de la regresión se obtienen con SPSS al hacer clic en ANALYZE (ANALIZAR), REGRESSION (REGRESIÓN) y luego LINEAR (LINEAL). La columna VIF aparece al hacer clic en STATISTICS (ESTADÍSTICAS) y luego comprobar en COLINEARITY DIAGNOSTICS (DIAGNÓSTICOS DE COLINEALIDAD). Después de esto se obtienen los siguientes resultados. Para el modelo general,

• Ventas promedio por pie cuadrado por trimestre • Costos laborales por semana • Años de experiencia para el gerente ANOVA(b) Modelo 1

Suma de cuadrados

Media cuadrada

g.l.

Sig.

F

Regresión Residual Total

La F de 13.57 es muy significativa (<.001), así que las variables explican una porción grande de la varianza en la variable dependiente.

El modelo R2 es .61, que también apoya esta conclusión. Los resultados para las pruebas de variable independiente muestran lo siguiente:

Coeficientes(a)

Modelo

Coeficientes B no estandarizados

Error estándar

Coeficientes Beta estandarizados

t

Sig.

VIF

1 (Constante) Ventas Mano de obra Experiencia Desempeño


Variable dependiente: margen

Aun cuando los resultados del modelo parecen fuertes, sólo una variable independiente es significativa a una tasa de error tipo I de 0.050 – ventas. Sin embargo, los coeficientes ß no hacen sentido. Los coeficientes ß para ventas y mano de obra están más allá del rango que en teoría ß debería asumir –1.0 a 1.0). Nada puede ser correlacionado con algo más

tan perfectamente (lo que sería una correlación de 1.0 ó –1.0). Observe también que los dos factores VIF para ventas y mano de obra están en los cincuenta. En general, cuando múltiples factores VIF se acercan a 5 o son mayores, es de esperar problemas con la multicolinealidad. La alta correlación entre ventas y mano de obra es un problema. Como a menudo ocurre con los datos financieros, su uso como variables independientes es difícil. En este caso, el investigador querrá volver a correr el modelo después de eliminar una de las variables ofensivas.

R 2 EN LA REGRESIÓN MÚLTIPLE El coeficiente de determinación múltiple en la regresión múltiple indica el porcentaje de variación en Y, que explican todas las variables independientes. Un valor de R2 = 0.845 significa que 84.5 por ciento de la varianza en la variable dependiente se explica por las variables independientes. Si dos variables independientes son en verdad independientes (no correlacionadas entre ellas), la R2 para un modelo de regresión múltiple es igual a los valores R2 separados que resultarían de dos modelos de regresión simple iguales. Más típicamente, las variables independientes tienen relación entre sí, lo que significa que el modelo R2 de un modelo de regresión múltiple será menor que los valores R2 separados resultantes de modelos de regresión simple individual.


Esta reducción en R2 es proporcional al grado en el cual las variables independientes tengan interrelación o sean colineales.

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA EN LA REGRESIÓN MÚLTIPLE Enseguida de una regresión simple se usa una prueba F para probar la significancia estadística al comparar la variación explicada por la ecuación de regresión a la variación del error residual. La prueba F permite probar las magnitudes relativas de la suma de cuadrados debidos a la regresión (SSR) y la suma de cuadrados del error (SSE).

donde k = número de variables independientes n = número de observaciones MSR = Regresión de medias cuadradas MSE = Error de media cuadradas Los grados de libertad para la prueba F (g.l.) son: g.l. para el numerador = k g.l. para el denominador = n – k – 1 Para el ejemplo anterior, g.l. (numerador) = 3 g.l. (denominador) = 12 – 3 – 1 = 8 Una tabla de valores F crítica muestra que para 3 y 8 g.l. y una tasa de error tipo I de 0.05, un valor de 4.07 o más es necesario para que el modelo de regresión tenga significancia, es decir, explica una porción importante de la variación total en la variable dependiente. En la práctica, los programas estadísticos reportarán el valor-p de la prueba F directamente. De igual modo, los programas reportan la prueba estadística para cada variable independiente en lo individual. Las variables independientes con un valor-p por debajo de la tasa de error tipo I aceptable se consideran predictoras significantes de la variable dependiente.

PASOS PARA INTERPRETAR UN MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE Los modelos de regresión múltiple sirven para probar algún modelo teórico. Por ejemplo, un investigador debe elaborar y probar un modelo que explique el desempeño de una unidad de negocio: ¿Por qué algunas unidades de negocio superan el desempeño de otras? Para interpretar los modelos de regresión múltiple se siguen estos pasos: 1. Examine la prueba F del modelo. Si el resultado de la prueba no es significativo, debe descartar el modelo y no hay necesidad de seguir con los otros pasos. 2. Examine las pruebas estadísticas individuales para cada estimado de parámetro. Las variables independientes con resultados significativos se consideran una variable explicatoria de importancia. 3. Examine el modelo R2 No existen valores de recorte que distingan una cantidad aceptable de variación explicada en todos los modelos de regresión. Sin embargo, el valor absoluto de R2 es más importante cuando al investigador le interesa más la predicción que la explicación. En otras palabras, la regresión es una corrida para propósitos de pronósticos puros. Cuando el modelo se orienta más a revelar cuáles variables son las más importantes para explicar la variable dependiente, los valores de recorte para el modelo R2 son inapropiados. 4. Examine los diagnósticos de colinealidad. La multicolinealidad en el análisis de regresión se refiere a la fuerza de la interrelación entre las variables independientes en un modelo. Cuan-

611


612 FIGURA 24.4 Interpretar resultados de regresión múltiple

El sistema SAS

21:52 Miércoles 1 de marzo, 2006

2

El procedimiento REG Modelo: Modelo 1 Variable dependiente: Pagado Número de observaciones leídas Número de observaciones empleadas

28 28

Análisis de varianza

Fuente

Suma de cuadrados

g.l.

Media cuadrada

Valor F

Pr > F

Modelo Error Total corregido Raíz MSE Media Dependiente Coef Var

1. Interpretar prueba del modelo F. La prueba es significativa (p < 0.05).

R-Square Adj R-Sq

Estimados de Parámetro Variable

g.l.

Estimado de parámetro

Error estándar

Valor-t

Pr > |t|

Estimado estandarizado

VIF

Intersección Horas Presupuesto Estado 3. Se interpreta el modelo R2. El IVs explica más de 70% de la variación en la variable dependiente.

2. Interpretar los estimados de parámetro individual. En este caso, sólo las horas son significativas, con base en un valor-p debajo de 0.05 (0.0015).

4. Los VIF son verificados por problemas de multicolinealidad. Ninguno es indicado aquí.

do la multicolinealidad es demasiado alta, los estimados de parámetro individuales son difíciles de interpretar. La mayoría de los programas de regresión computan factores de inflación de varianza (VIF, variance inflation factors) para cada variable. Como regla de dedo,VIF por encima de 5.0 sugiere problemas con la multicolinealidad.11 La figura 24.4 ilustra estos pasos. El modelo de regresión explica la rentabilidad de una unidad de negocios para una muestra de veintiocho unidades de negocio para una de las empresas de Fortune 500. Las variables independientes son horas (horas promedio dedicadas a la capacitación de la fuerza de trabajo), presupuesto (el porcentaje del presupuesto promocional) y estado (una variable ficticia que indica si la unidad de negocios está en Arizona y se codifica 0 o en Ohio y se codifica 1). En este caso, el investigador usa una tasa de error máxima aceptable de tipo I de 0.05. La conclusión de este análisis es que las horas dedicadas a la capacitación se pagan en creciente rentabilidad de la unidad de negocios como lo evidencia el coeficiente de regresión positivo significativo (ß = 0.55, p< 0.05).


ANOVA

(n-forma) y

MANOVA

Un modelo ANOVA o MANOVA también representa una forma del GLM. ANOVA se extiende más allá de un ANOVA de una sola vía para predecir una variable dependiente con variables independientes categóricas múltiples. El análisis multivariado de varianzas (MANOVA) es una técnica multivariada que predice muchas variables dependientes continuas con variables independientes múltiples. Las variables independientes son categóricas, aunque una variable de control continua se incluye en la forma de una covariada. MANOVA significa análisis multivariado de las varianzas. Los programas estadísticos por lo común se refieren a cualquier anova ANOVA con sólo una variable dependiente como análisis univariado de las varianzas, o simplemente como ANOVA .

ANOVA DE N-FORMA (UNIVARIADA) La interpretación de un modelo de ANOVA de n-forma sigue de cerca los resultados de regresión anteriores. Los pasos son los mismos, con la adición de interpretar diferencias entre medias: 1. Examine el resultado general de la prueba del modelo F. Si es significativo, proceda. 2. Examine las pruebas F individuales en busca de variables independientes individuales. 3. Para cada variable independiente categórica significativa, interprete el efecto al examinar las medias de grupo (véase el capítulo 11). 4. Para cada covariada continua significativa, interprete el estimado de parámetro (b). 5. Para cada interacción significativa, interprete las medias de cada combinación. Una representación gráfica como la que aparece en el capítulo 11 ayuda mucho en esta interpretación.

INTERPRETACIÓN DE MANOVA Los modelos MANOVA producen una capa de pruebas adicionales. La primera capa de pruebas incluye la prueba F multivariada que se sustenta en el estadístico lambda (ƒ) de Wilke. Esta prueba examina si una variable independiente explica una variación significativa entre las variables dependientes dentro del modelo. Si esta prueba es significativa, entonces los resultados de la prueba F de modelos de regresión univariados individuales, dentro del modelo MANOVA, se interpretan. El resto de los resultados de la interpretación proviene de la ANOVA de una vía, o de los resultados del modelo de regresiones múltiples que antecede.Vea el siguiente recuadro de Investigación al instante para una guía de la interpretación.

Análisis discriminante A menudo los investigadores necesitan producir una clasificación de unidades de muestreo. Este proceso requiere el uso de variables independientes para decidir si una unidad de muestreo pertenece a un grupo o a otro. Un médico podría registrar la presión sanguínea, peso y nivel de colesterol en la sangre y luego asignar a esa persona a la categoría de probabilidad alta o baja de sufrir un ataque al corazón. El investigador con interés en detallar fallas podría ser capaz de agrupar empresas en cuanto a si, en última instancia, fallaron o no a partir de variables independientes como ubicación, índices financieros o cambios gerenciales: un banco con interés en discriminar entre sitios potencialmente rentables o no para máquinas electrónicas de transferencias de fondos; un gerente de ventas que desea distinguir entre solicitantes a contratar y a quiénes no contratar. El reto consiste en encontrar las variables discriminantes a usar en una ecuación de predicción que produzca una asignación mejor que el azar de los individuos en los dos grupos. El análisis discriminante es una técnica multivariada que predice una variable dependiente categórica (más que una variable continua a escala de intervalos, como en una regresión múltiple) con base en una combinación lineal de variables independientes. En cada problema que antecede, el investigador determina qué variables explican por qué una observación cae en uno de dos o más grupos. Una combinación lineal de variables independientes que explica membresías en un grupo es una función discriminante. El análisis discriminante es una herramienta estadística para determinar esas combinaciones lineales. La tarea del investigador es derivar los coeficientes de la función discriminante (una línea recta).

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614

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Cómo obtener resultados

MANOVA

Un desarrollador de tiendas departamentales recolectó datos para buscar el efecto de la nostalgia en impresiones de los clientes; estableció un experimento de campo en el que a un departamento clave se le dio un diseño moderno y a otro un diseño retro. Se esperaba que el diseño retro creara sentimientos de nostalgia y varios cientos de consumidores fueron entrevistados. Ya que había dos variables dependientes relacionadas (y1 = interés y2 = emoción), MANOVA es la técnica apropiada.

El cuadro de diálogo incluye sitios para ingresar variables dependientes, factores fijos (entre sujetos, variables categóricas independientes) y covariadas. En este caso, los factores fijos son 1. Variable experimental (0 = moderno, 1 = retro) 2. Sexo del participante (0 = hombre, 1 = mujer) La edad del participante es una covariada o variable de control (años). SPSS proporciona información que se resume así:

© EDDIE BOHENKE/ZEFGACORBIS

1. Resultados multivariados: a) Lambda de Wilke = 0.964. b) Multivariada F general = 9.6 con 2 y g.l. de 510. c) El valor-p de este resultado es menor que 0.001. Así, los resultados multivariados son significantes, así que la investigación procede a interpretar la univariada individual, los resultados ANOVA para cada variable dependiente (SPSS proporciona estos resultados de manera automática). 2. Las estadísticas del modelo univariado F para cada variable dependiente son significativas (p < 0.001), así que el investigador avanza al siguiente paso.

MANOVA se usa con SPSS al hacer clic en ANALYZE (ANALIZAR), luego GENERAL LINEAR MODEL (MODELO GENERAL LINEAL) y luego MULTIVARIATE (MULTIVARIADO) (si sólo hubiera una variable dependiente, la elección sería UNIVARIADA). Esto abre un cuadro de diálogo como el que se presenta a continuación:

3. Los efectos individuales de y1 (interés) se interpretan. Por ejemplo, para la variable experimental el resultado es a) F = 0.4 con 1 y 511 g.l. por interés (p = 0.531). b) La edad no es significativa. c) La interacción no es significativa. 4. Los efectos individuales de y2 (emoción) se interpretan. Por ejemplo, para la variable experimental, el resultado es, a) F = 13.4 con 1 y 511 g.l. por emoción (p < 0.001). b) El sexo y la edad son predictores significativos también (p < 0.001). c) La interacción entre sexo y la variable experimental retro/moderno también es significativa. 5. Después de revisar con cuidado las medias para cada celda experimental, así como los resultados covariados, el investigador llega a las siguientes conclusiones: a) La apariencia retro produjo más emoción, pero no necesariamente mayor interés. b) Las mujeres obtienen más interés y mayor emoción con las compras. c) El efecto de la condición retro fue más fuerte en hombres que en mujeres. Es decir, la diferencia en medias entre la condición retro y moderna es más grande para los hombres que para las mujeres. d) Los consumidores jóvenes están más emocionados con las compras.


615

Considere un ejemplo del problema de análisis discriminante de los dos grupos, donde la variable dependiente, Y, se mide en una escala nominal. (Aunque el análisis discriminante n-forma es posible, está más allá del alcance de esta discusión.) Suponga que un gerente de personal para un mayorista de productos eléctricos registra a los empleados de ventas exitosos frente a los no exitosos. El gerente de personal cree posible predecir si un solicitante tendrá éxito a partir de su edad, calificaciones en las pruebas de aptitud hacia las ventas y habilidad mecánica. Como se estableció al principio, el problema es encontrar una función lineal de las variables independientes que muestran grandes diferencias en las medias del grupo. La primera tarea es estimar los coeficientes de la función discriminante del solicitante. Para calcular las calificaciones discriminantes de los individuos se usa la siguiente función lineal:

donde Zi = calificación discriminante i-ésima del solicitante bn = coeficiente discriminante para la variable n-ésima Xni = valor i-ésimo del solicitante en la variable independiente n-ésima Al asignar calificaciones para todos los individuos de la muestra, una función discriminante se determina con base en el criterio de que los grupos se diferencien al máximo a partir de la serie de variables independientes. De regreso al ejemplo con tres variables independientes, suponga que el gerente de personal encuentra que los pesos estandarizados en la ecuación son

.

.

.

Esto significa que la edad (X1) es mucho más importante que las calificaciones en la prueba de aptitud en ventas (X2). La habilidad mecánica (X3) tiene un poder discriminante menor. En el cálculo de la función discriminante lineal se asignan pesos a las variables, para maximizar el índice de diferencia entre las medias de los dos grupos a la desviación estándar dentro de los grupos. Los coeficientes discriminantes estandarizados, o pesos, proporcionan información acerca de la importancia de cada una de estas variables al discriminar entre los dos grupos. Un objetivo importante del análisis de discriminación es realizar una función de clasificación. El propósito de la clasificación en el ejemplo es predecir qué solicitantes tendrán éxito y cuáles no y agruparlos de conformidad. Para determinar si el análisis de discriminación se puede utilizar como un buen predictor del éxito de los solicitantes, se usa la información proporcionada en la “matriz de confusión”. Suponga que el gerente de personal tiene 40 empleados exitosos y 45 no exitosos en la muestra. La matriz de confusión muestra que el número de empleados correctamente clasificados (72 de 85) es mucho más alto de lo que podría esperarse al azar:

Matriz de confusión Grupo predicho Grupo actual

Exitosos

No exitosos

Exitosos

34

6

40

No exitosos

7

38

45

Hay pruebas para determinar si la tasa de clasificación correcta es estadísticamente significativa. La figura 24.5 resume técnicas de dependencia multivariadas.


616 FIGURA 24,5 Resumen de técnicas de dependencia multivariadas

Número de variables dependientes

Técnica

Propósito

Regresión múltiple

Investigar simultáneamente los efectos de diferentes variables independientes en una variable dependiente

1

Análisis discriminante

Para predecir la probabilidad de que un objeto o individuo pertenecerán en una de dos o más categorías mutuamente exclusivas, con base en varias variables independientes

1

MANOVA

2 o más Determinar simultáneamente si diferencias de una media estadísticamente significativa ocurren entre grupos en diversas variables

Número de variables independientes

Tipo de medición Dependientes

Independientes

2 o más

Intervalo

Intervalo

2 o más

Nominal

Intervalo

1 o más

Intervalo

Nominal

Análisis de interdependencia Suponga que desea identificar los factores asociados con experiencias de compras agradables,12 identificar factores que permitirían una mejor flexibilidad y control de los programas de logística13 o identificar grupos de estudiantes, cada uno asociado con un estilo de aprendizaje único.14 Todos son problemas que han sido atendidos mediante el uso de una técnica de interdependencia multivariada. En lugar de intentar predecir una variable o serie de variables de una serie de variables independientes, se usan técnicas como análisis de factores, análisis de clusters y escalamiento multidimensional para comprender mejor la estructura de una serie de variables u objetos.

Análisis factorial El análisis factorial es una técnica de interdependencia multivariada de prototipo para identificar estadísticamente un reducido número de factores de un número mayor de medidas variables. Los factores mismos no son medidos, pero en su lugar son identificados al formar una variada con las variables medidas. Los factores por lo común son constructos latentes como actitud o satisfacción, o un índice como la clase social. El investigador no necesita distinguir entre variables independientes y dependientes para realizar un análisis factorial. El análisis factorial es de dos tipos: 1. Análisis de factor exploratorio (EFA, exploratory factor analysis) que se realiza cuando el investigador no tiene certeza de cuántos factores existen entre una serie de variables. La discusión aquí se concentra de manera primordial en EFA. 2. Análisis factorial confirmatorio (CFA, confirmatory factor analysis) que se realiza cuando el investigador tiene fuertes expectativas teóricas acerca de la estructura del factor antes de practicar el análisis. CFA es una buena herramienta para evaluar la validez del constructo porque proporciona una prueba de qué tan bien se ajusta la “teoría” del investigador, acerca de la estructura del factor, a las observaciones reales. Existen muchos textos sobre el CFA y se refiere al lector a cualquiera de esas fuentes para conocer más sobre el CFA.


617 FIGURA 24.6

Ilustración simple de un análisis factorial

La figura 24.6 ilustra el análisis factorial de una manera gráfica. Suponga que se le pide a un investigador examinar la efectividad de crear sentimientos de nostalgia en un restaurante sobre la lealtad de los clientes. Para ello entrevista a 350 clientes de restaurantes temáticos del país y les pide que respondan a las siguientes escalas Likert (1 = Muy en desacuerdo a 7 = Muy de acuerdo): X1 –Siento una fuerte conexión con el pasado cuando estoy en este lugar. X2 –Este lugar evoca recuerdos del pasado. X3 –Siento un anhelo por revivir experiencias pasadas cuando como aquí. X4 –Este lugar parece como una página del pasado. X5 –Estoy dispuesto a pagar más por comer en este restaurante. X6 –Me siento muy leal a este establecimiento. X7 –Me gusta recomendar este lugar a otros. X8 –Haré cualquier esfuerzo por comer aquí. El análisis factorial resume la información en las ocho variables en un número de variables más pequeño, en este caso, quizá dos. Existe más de una técnica para estimar las variadas que forman los factores. Sin embargo, la idea general es producir variables que expliquen matemáticamente la mayor varianza total entre la serie de variables que se analicen. Si los resultados de factor sugieren dos factores, la figura 24.6 representaría los resultados. Así el EFA proporciona dos piezas de información importantes: 1. ¿Cuántos factores existen entre una serie de variables? 2. ¿Qué variables son iguales o qué factores “cargan” ?

CARGA DE FACTORES Cada flecha que conecta un factor (un óvalo en la figura) a una variable (un cuadro en la figura) se asocia a una carga de factores. Una carga de factores indica cuán fuerte es la correlación de un factor con una variable medida. En otras palabras, ¿a qué grado “carga” una variable en un factor? EFA depende de las cargas para una interpretación apropiada. Un constructo latente se interpreta con base en el patrón de cargas y el contenido de las variables. De esta forma, el constructo latente se mide indirectamente por las variables.


618

Los estimados de carga los proporcionan programas de análisis factorial. En la figura 24.6, los estimados de factores de carga se muestran debajo del diagrama de factores. Las flechas gruesas indican estimados de carga altos y las líneas punteadas delgadas corresponden a estimados de carga bajos. Los factores se interpretan al examinar cualesquier patrones que surjan de los resultados de factores. Aquí surge un patrón claro. Las primeras cuatro variables producen cargas fuertes en el factor 1 y las últimas cuatro variables cargas fuertes en el factor 2. Cuando un patrón claro de factores de carga emerge, la interpretación es fácil.Ya que las primeras cuatro variables tienen contenido de nostalgia consistente y el de las segundas cuatro variables es consistente con la lealtad del cliente, los dos factores se etiquetan con facilidad. El factor 1 representa la nostalgia latente del constructo y el factor 2 la lealtad latente del cliente en el constructo.

TÉCNICA DE REDUCCIÓN DE DATOS El análisis factorial es una técnica de reducción de datos. Las técnicas de reducción de datos permiten al investigador resumir información de muchas variables en una serie reducida de variadas o variables compuestas. La reducción de datos es ventajosa por muchos motivos. En general, la regla de parsimonia sugiere que una explicación con menos componentes es mejor que una que incluye muchos más. El análisis factorial logra la reducción de datos al capturar varianzas de muchas variables con una sola variada. La reducción de datos también identifica qué variables de una serie grande podrían ser importantes en algún análisis. Así, la reducción de datos simplifica la toma de decisiones. En el ejemplo el investigador ahora puede formar dos factores compuestos que representan los constructos nostalgia y lealtad del cliente. Éstos se forman con ecuaciones de factores de esta forma:

donde Fk es la calificación de factor para el factor k, en este caso hay dos factores L representa factor de carga (i-ésima) 1 a 8 para el factor correspondiente X representa el valor de la correspondiente variable medida Con este tipo de ecuación las calificaciones para las variables X1 –X8 e resumen para dos calificaciones, una ara el factor 1 y otra para el factor 2. Si el investigador quisiera analizar la correlación entre estas variables, ahora necesita analizar la correlación bivariada entre el factor 1 (nostalgia) y el factor 2 (lealtad). Esto debería ser mucho más fácil que analizar una matriz de correlación 8 × 8. Software estadístico como SPSS y SAS producirán calificaciones de factores automáticamente (véase el apéndice 24A). Esto es claro porque F1 se asocia con valores altos para L1 a L4 (y valores bajos para L5, L6, L7 y L8 ) y F2 se asocia con altos valores para L5 a L8 (y bajas para L1, L2, L3 y L4), F1 se determina casi por entero por las partidas de nostalgia y F2 se determina casi por entero por las partidas relativas a lealtad de los clientes. El patrón de factor de cargas altas y bajas se usa para igualar variables medidas a factores de esta manera.

CREAR ESCALAS COMPUESTAS CON RESULTADOS DE FACTORES Cuando existe un patrón claro de cargas, como en este caso, el investigador puede seguir un curso mucho más sencillo. Podría crear F1 simplemente al sumar las cuatro variables con cargas altas y crear una escala sumada que represente a la nostalgia. F2 se crearía al sumar las segundas cuatro variables (las que cargan alto en F2) y crear una segunda variable sumada. Esto introduciría muy poco error dado el patrón de cargas. En otras palabras, cargas muy bajas sugieren una variable que no contribuye mucho al factor. El investigador podría probar la confiabilidad de cada escala sumada al calcular un estimado de coeficiente alfa. Entonces la investigación conduce a un análisis de regresión bivariado que probaría cuánto contribuye la nostalgia a la lealtad.

COMUNALIDAD Cuando el investigador quiere saber cuánto tiene en común una sola variable con todos los factores emplea una comunalidad, que es una medida del porcentaje de la variación de una variable que se explica por los factores. Una comunalidad relativamente alta indica una variable que tiene mucho en común con las otras


variables tomadas como grupo. La comunalidad para cualquier variable es igual a la suma de los cuadrados de las cargas para esa variable. La comunalidad para X1 es

Estos valores se muestran en las impresiones de análisis factorial.

LA VARIANZA TOTAL EXPLICADA Junto con las cargas de factores, el porcentaje de varianza total de las variables originales explicadas por los factores puede ser útil. Recuerde que la varianza es correlación cuadrada. Así, si cada carga es cuadrada y totalizada, el total dividido por el número de factores proporciona un estimado de la varianza en una serie de variables explicadas por un factor. Esta explicación de la varianza es muy parecida a R2. De nuevo, estos valores son calculados por el programa estadístico, así que pocas veces hay necesidad de hacer cálculos manuales. Sin embargo, en este caso, la varianza registrada entre las ocho variables por el factor nostalgia es 0.36 y la varianza entre las ocho variables explicadas por el factor lealtad es de 0.35. Así, dos factores explican 71 por ciento de la varianza en las ocho variables:

Una extensión de esta idea se usa en ocasiones para ayudar a validar factores compuestos. En términos simples, si sólo se usan cuatro partidas para crear una escala sumada, la varianza promedio explicada para cada una de las cuatro partidas se utiliza para indicar validez convergente para un factor. Es un estadístico que en ocasiones es necesario para hacer cálculos manuales. Si se usan cuatro partidas para formar una escala compuesta y tienen cargas de 0.7, -0.7, 0.8 y 0.9, respectivamente, la varianza explicada para la escala es

En términos ideales, al investigador le gustaría que las escalas explicaran al menos la mitad de la variación total entre las variables medidas.

¿CUÁNTOS FACTORES? Con frecuencia el investigador se pregunta: “¿Cuántos factores existirán entre un número de variables grandes?” Si bien una discusión detallada está más allá del alcance de este libro, la pregunta es por lo general atendida con base en los valores eigen, que son una medida de cuánta varianza es explicada por cada factor. La regla más común es basar el número de factores en el número de valores eigen mayor que 1.0. Ésta es la regla de excepción para la mayoría de los programas estadísticos. Así, a menos que otra regla se especifique, el número de factores que aparecen en una solución de factores se basa en esta regla.

ROTACIÓN DE FACTORES La rotación de factores es una forma matemática de simplificar los resultados de factores. El tipo de rotación de factores más común es un proceso llamado varimax. Una discusión de los aspectos técnicos del concepto de rotación de factores está mucho más allá del alcance de este libro. No obstante, requiere la creación de nuevos ejes de referencia para una serie de variables determinada. Una solución de factores inicial a menudo es difícil de interpretar. La rotación aclara las cosas al producir patrones de carga más obvios. Los usuarios deben experimentar con esto al observar soluciones que rotan y que no rotan.

Análisis de clusters El análisis de clusters es un enfoque multivariado para identificar objetos o individuos que son similares en algún aspecto. Así, este análisis es una herramienta importante para identificar segmentos de mercado. El análisis de clusters clasifica individuos u objetos en un número pequeño de grupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Se asignan objetos o individuos a grupos para que exista una gran similitud dentro de los grupos y mucho menos diferencias entre ellos. El clusters debe tener alta homogeneidad interna (dentro del cluster) y heterogeneidad externa (entre clusters).

619

620


El análisis de clusters facilita la segmentación de mercados al identificar sujetos o individuos que tienen necesidades, estilos de vida o respuestas similares a las promociones de marketing. Los clusters, o subgrupos, de propietarios de vehículos recreativos se identifican con base en su similitud respecto al uso de vehículo recreativo y los beneficios que quieren de sus vehículos. De manera alterna, el investigador podría usar variables demográficas o de estilo de vida para agrupar a individuos en clusters identificados como segmentos de mercado. El análisis de clusters se ilustra con un ejemplo hipotético de los tipos de vacaciones que tomaron doce individuos. El comportamiento en vacaciones es representado en dos dimensiones: número de días de vacaciones y los gastos en efectivo para vacaciones durante cierto año. La figura 24.7 es un diagrama de dispersión que representa la distancia geométrica entre cada individuo en un espacio de dos dimensiones. El diagrama presenta tres clusters bien definidos. El primer subgrupo, que consiste de los individuos L, H y B, sugiere un grupo de individuos que tienen muchos días de vacaciones, pero que no gastan mucho dinero en ellas. El segundo cluster, los individuos A, I, K, G y F, representan valores intermedios en ambas variables, cantidades promedio de días de vacaciones y gastos en efectivo promedio en vacaciones. El tercer grupo, los individuos C, J, E y D, consiste de individuos que tienen pocos días de vacaciones, pero gastan fuertes cantidades durante ellas. En este ejemplo, los individuos son agrupados a partir de su similitud o proximidad. La lógica del análisis de clusters es el de reunir individuos u objetos por su similitud a cada uno de ellos o a la distancia entre ellos. Los procedimientos matemáticos para derivar no serán tratados aquí, ya que el propósito es presentar la técnica. Un estudio clásico proporciona un ejemplo muy pragmático del uso del análisis de clusters.8 Con frecuencia a los gerentes de marketing les interesa encontrar ciudades para mercados de prueba que sean muy similares, de manera que no ocurra una variación extraña que cause diferencias entre mercados experimentales y de control. En este estudio, los objetos a incluir en el cluster fueron ciudades. Las características de las ciudades como población, venta minorista, número de expendios minoristas y porcentaje de no blancos, se utilizaron para identificar los grupos. Ciudades como Omaha, Oklahoma City, Dayton, Columbus y Fort Worth fueron similares y ciudades como Newark, Cleveland, Pittsburgh, Buffalo y Baltimore fueron similares, pero ciudades individuales dentro de cada grupo fueron diferentes a aquellas dentro de otros grupos o clusters. (Véase la figura 24.8 para detalles adicionales.)

FIGURA 24.7

Clusters de individuos en dos dimensiones

Capítulo 24. Introducción al análisis estadístico multivariado FIGURA 24.8

Número de cluster

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Análisis de clusters para ciudades de mercado de prueba

Ciudad

Número de cluster

Ciudad

Número de cluster

Ciudad

Nota: Puntos no incluidos en un cluster –Honolulu y Wilkes-Barre. Fuente: reimpresa con autorización, Paul E. Green, Ronald E. Frank y Patrick J. Robinson, “Cluster Analysis in Test-Market Selection”, Management Science, vol.13, P.B 393 (tabla 2), abril de 1967. Derechos registrados © 1967, the Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) 7240 Parkway Drive, Suite 310, Hanover, MD 21076 USA

Este ejemplo debe ayudar a aclarar la diferencia entre análisis factorial y análisis de clusters. En el análisis factorial el investigador podría buscar constructos que subyacen a las variables (población, venta minorista, número de expendios minoristas); en el análisis de clusters el investigador buscaría constructos que subyacen a los objetos (ciudades). El análisis de clusters difiere del análisis discriminante múltiple en que los grupos no son predefinidos. El propósito del análisis de clusters es determinar cuántos grupos en verdad existen y definir su composición.

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© REBECCA COOK/REUTERS/LANDOV

© REBECCA COOK/ REUTERS/ LANDOV

Escalamiento multidimensional

¿Qué tan similares son estos automóviles? Éste es el insumo para escalamiento multidimensional.

El escalamiento multidimensional proporciona un medio para medir los objetos en un espacio multidimensional a partir de los juicios de los participantes sobre la similitud de objetos. La diferencia de percepción entre objetos se refleja en la distancia relativa entre objetos en el espacio multidimensional. Por tradición, las actitudes han sido medidas al usar una escala para cada uno de sus componentes y luego combinar las calificaciones individuales en una calificación agregada. En la forma más común de escalamiento multidimensional se pide a los sujetos que evalúen la similitud de un objeto con otros. Por ejemplo, un estudio de automóviles deportivos puede pedir a los participantes que califiquen la similitud de un Acura TSX con un Chevrolet Corvette. El analista entonces intenta explicar la diferencia en objetos sobre la base de los componentes de actitudes. El desdoblamiento de los componentes de actitud ayuda a explicar por qué los objetos son juzgados para ser similares o diferentes. En un estudio se pidió a estudiantes de la maestría en administración que proporcionaran sus percepciones de similitudes entre seis escuelas de posgrado. A continuación, las calificaciones de similitud generales para todas las parejas de objetos fueron agregadas para todos los participantes individuales y se les dispuso en una matriz. Con la ayuda de un software, los juicios relativos a la similitud fueron transformados estadísticamente en distancias, al colocar las escuelas de posgrado en un espacio multidimensional específico. La distancia entre objetos similares en el mapa de percepción fue pequeña para objetos similares; los objetos diferentes estaban más apartados. La figura 24.9 muestra un mapa de percepción en un espacio de dos dimensiones. La inspección del mapa ilustra que la percepción de Harvard y Stanford es que son muy similares. Al MIT y Carnegie también se les percibió como muy similares. Al MIT y Chicago, por otra parte, se les percibió como muy diferentes. Los investigadores identificaron los dos ejes como “currícula cuantitativa frente a cualitativa” y “menos frente a más prestigio”. El etiquetado de los ejes de dimensión es tarea de interpretación para el investigador y no tiene una determinación estadística. Como en otras técnicas multivariadas en el análisis de interdependencia, hay varias técnicas matemáticas alternas para el escalamiento multidimensional. De igual modo, hay muchas formas de usar procedimientos multivariados para generar un mapa de percepción. Por ejemplo, se pueden trazar calificaciones de factores resultantes del análisis factorial siguiendo las dimensiones de factores. Tal enfoque muestra el posicionamiento competitivo de varios minoristas a lo largo de dimensiones relacionadas con el valor y la calidad. La figura 24.10 resume las técnicas multivariadas para el análisis de interdependencia.


623 FIGURA 24.9

Mapa de percepción de seis escuelas de negocios de posgrado: espacio simple

Fuente: P. E. Green, F. J. Carmone y P. J. Robertson, “Nonmetric Scaling Methods: An Exposition and Overview”, The Wharton Quarterly, vol. 2, 1968, pp. 159-173.

FIGURA 24.10 Resumen de técnicas multivariadas para análisis de interdependencia

Técnica

Propósito

Tipo de medición

Análisis factorial

Resumir en un número reducido de factores la información contenida en un número de variables grande

Intervalo

Análisis de clusters

Clasificar individuos u objetos en un número más pequeño de grupos mutuamente excluyentes y exhaustivos, asegurando que habrá tanto parecido dentro de los grupos y tanta diferencia entre grupos como sea posible

Intervalo

Escalamiento multidimensional

Medir objetos en espacio multidimensional sobre la base de los juicios de los participantes de su similitud

Varía, dependiendo de la técnica

Resumen 1. Comprender el análisis estadístico multivariado y conocer los dos tipos de análisis multivariado.

Los métodos estadísticos multivariados analizan múltiples variables o hasta series múltiples de variables, de forma simultánea. Son útiles para identificar constructos latentes con numerosas medidas individuales. Las técnicas multivariadas representan datos mediante el uso de variadas, las cuales son combinaciones matemáticas de variables. Los dos principales tipos de procedimientos multivariados son las técnicas de interdependencia y dependencia. Las técnicas de interdependencia no distinguen variables dependientes e interdependientes, en tanto que las técnicas de dependencia sí hacen esta distinción.

2. Interpretar resultados de análisis de regresión múltiple. El

análisis de regresión múltiple predice una variable dependiente continua con múltiples variables independientes. Las variables independientes pueden ser continuas o categóricas. Las variables categóricas se codifican como variables dummy. Los resultados de regresiones múltiples se analizan al examinar el significado del modelo general mediante los resultados de la prueba F, los estimados de parámetro individuales, el modelo R2 global y el diagnóstico del modelo


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de colinealidad. Los coeficientes de regresión estandarizados tienen la ventaja de una escala común, con lo que son comparables de modelo a modelo y de variable a variable. 3. Interpretar resultados de análisis multivariado de varianza (MANOVA). MANOVA

es una extensión de ANOVA que involucra múltiples variables dependientes relacionadas. Así, MANOVA representa una forma de predicción GLM en la cual múltiples variables categóricas independientes afectan variables múltiples dependientes relacionadas. La interpretación de un modelo MANOVA es similar a la interpretación de un modelo de regresión. Sin embargo, los resultados multivariados de la prueba F asociados con la lambda (Λ) de Wilke se interpretan primero, seguidos por la interpretación de los resultados ANOVA individuales. 4. Interpretar resultados de análisis factorial exploratorio básico. EFA

es una técnica de reducción de datos en la cual la varianza en variables múltiples se representa por un número de factores más pequeño. En general, los factores representan factores o índices latentes. Las cargas de factores resultantes de soluciones de factores rotados son importantes para interpretar debidamente los resultados del análisis factorial. El patrón de cargas que resulta sugiere tanto el número de factores latentes que puedan existir y ayuda a validar escalas que se usan en otros análisis estadísticos. 5. Saber para qué se usa el análisis discriminante múltiple. Otra

técnica de dependencia es el análisis discriminante. El análisis discriminante usa variables independientes múltiples para clasificar observaciones en una serie de categorías mutuamente excluyentes. En otras palabras, el análisis discriminante predice una variable dependiente categórica con variables independientes múltiples.

6. Comprender cómo el análisis de clusters identifica segmentos de mercado.

El análisis de clusters clasifica observaciones múltiples en un número más pequeño de grupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Éstos deben tener tanta similitud dentro de los grupos y tanta diferencia entre grupos, como sea posible. En el análisis de clusters estos grupos son predefinidos. Sin embargo, los clusters se usan para representar segmentos de mercado, ya que éstos también representan consumidores que son similares entre ellos dentro de un segmento, pero que son diferentes de los consumidores en otros segmentos.

Términos y conceptos clave Variada Técnicas de dependencia Técnicas de interdependencia Modelo lineal general (GLM) Análisis de regresión múltiple Variable falsa

Correlación parcial Multicolinealidad Análisis de varianza multivariada (MANOVA) Análisis discriminante Análisis factorial

Carga de factores Técnica de reducción de datos Rotación de factores Análisis de clusters Escalamiento multidimensional

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. Defina el análisis estadístico multivariado. 2. ¿Cuál es la variada en la multivariada? ¿Cuál es un ejemplo de una variada en la regresión múltiple y en el análisis factor? 3. ¿Cuál es la distinción entre técnicas de dependencia y técnicas de interdependencia? 4. ¿Qué es GLM? ¿Cómo se describen la regresión múltiple y ANOVA de n-forma como enfoques GLM? 5. ¿Cuáles son los pasos para interpretar los resultados de un análisis de regresión múltiple? ¿Los mismos pasos se usan para interpretar un modelo ANOVA univariado? 6. Un investigador descarta el resultado de una regresión porque el modelo R2 era menor que 0.70. ¿Considera que esto fue necesario? Explique. 7. Regrese al ejemplo sencillo de resultados de regresión de la compañía de juguetes presentado en el capítulo.Ya que los datos provienen de Europa y Canadá, ¿representa una fuente de variación potencial que no esté considerada en el modelo del investigador? ¿Cómo examina el investigador si las ventas son dependientes de un país?

8. ¿Qué es una carga de factores? 9. ¿Cómo permite el análisis factorial la reducción de datos? 10. ¿Cómo se decide el número de factores en la mayoría de los programas EFA? 11. Presente un ejemplo de una situación en la que cada una de las técnicas mencionadas en la pregunta 5 se podrían usar. 12. ¿Qué es escalamiento multidimensional? ¿Cuándo podría usar esta técnica el investigador? 13. ¿Qué es análisis de clusters? ¿Cuándo podría usar esta técnica un investigador? 14. Mencione al menos dos técnicas multivariadas que sean útiles para construir mapas de percepción. 15. Un investigador usa la regresión múltiple para predecir el volumen de ventas de un cliente a partir del producto interno bruto, ingreso personal, ingreso personal disponible, desempleo y el índice de precios al consumidor. ¿Qué problemas podría anticipar en este modelo de regresión múltiple?


625

Actividades de investigación 1. Use el proceso de pasos múltiples para interpretar los siguientes resultados de regresión. Este modelo ha sido corrido por un investigador que trata de explicar la lealtad del cliente a un restaurante. Las variables independientes son percepciones del cliente del valor, ambiente, calidad y una variable de ubicación etiquetada centro. Ésta es una variable falsa que toma el valor de 1 si el restaurante está en un centro comercial y 0 en una ubicación independiente. ¿Qué conclusiones sustantivas recomendaría usted a la compañía de restaurantes? Resumen del modelo Modelo

R cuadrada

R

R cuadrada ajustada

Error estándar del estimado

DV = Lealtad ANOVA (b) Suma de cuadradas

Modelo

g.l.

Media cuadrada

F

Sig.

1 Regresión Residual Total Coeficientes (a)

Modelo

Coeficientes no estandarizados B

Coeficientes estandarizados Beta

Error estándar

Sig.

t

VIF

1 (Constante) Valor Ambiente Calidad Centro

2. Interprete los siguientes resultados GLM. Continúe con el ejemplo del capítulo, entonces desempeño es la calificación de desempeño para el gerente de una unidad de negocios. Ventas es una medida de las ventas promedio de esa unidad. Experiencia es el número de años que el gerente tiene en la industria. La variable falsa ha sido agregada. Esta variable es 1 si el gerente no tiene un título universitario avanzado y 1 si el gerente tiene una maestría. ¿Tiene alguna recomendación? El sistema SAS 21:06 Sábado 4 de marzo de 2006 3 El procedimiento GLM Variable dependiente: desempeño

Fuente

Suma de cuadrados

DF

Media cuadrada

Valor F

Pr > F

Modelo Error Total corregido R-cuadrada

Fuente Dummy ventas Experiencia Nivel de Falsa

N

Variable de coeficiente

DF

-------------desempeño------------Media Desv. std. Media

SS Tipo III

Raíz MSE Media cuadrada

Media de desempeño

Valor F

Pr > F

--------ventas-------- -------experiencia------Media Desv. std. Desv. std.


626

3. Interprete los siguientes resultados de regresión. Todas las variables son las mismas que en el número 2. Estos resultados se producen con un programa de regresión en lugar del programa ANOVA GLM univariado. a) ¿Qué observa al comparar los resultados con los del número 2? Comente. b) Enliste las variables independientes en orden de la mayor a la menor en términos de qué tan fuerte es la relación con el desempeño. c) ¿Cuándo preferiríamos usar un programa ANOVA en lugar de un programa de regresión múltiple? El Sistema SAS 21:06 sábado, 4 de marzo 2006 5 El procedimiento REG Modelo: MODELO 1 Variable dependiente: desempeño Número de observaciones leídas Número de observaciones usadas

40 40

Análisis de varianza

Fuente

DF

Suma de cuadrados

Media cuadrada

Valor F

Pr > F

Modelo 3 Error Total corregido Raíz MSE Media dependiente Coeficientes variables

Variable Intersección dummy Ventas Experiencia

Etiqueta

DF

Estimados de parámetro

R-cuadrada Adj R - Sq

Estimados de parámetro Error estándar Valor F

Pr >|t|

Estimado estandarizado

Interseccióndummy Ventas Experiencia

4. Interprete los siguientes resultados de análisis de factores. Las variables representan resultados muestra de emociones autorreportadas al ver una película. ¿Cuáles de dos escalas sumadas podrían producirse con base en estos resultados? Varianza total explicada

Componente

Valores eigen iniciales totales

Método de extracción: análisis de componente principal.

% de varianza

% cuantitativo

Total de sumas de extracción de cargas cuadradas

% de varianza

% acumulativo


627 Matriz de componente (a) Factor 1

Matriz de componente rotado (a) Factor 2

Componente Factor 1

Interesante Ansioso Entusiasta Preocupado Excitante Cansado Feliz Culpable

Interesante Ansioso Entusiasta Preocupado Excitante Cansado Feliz Culpable

Modelo de extracción: análisis del componente principal. A 2 componentes extraídos.

Método de extracción: análisis de componente principal. Método de rotación: Varimax con Normalización Kaiser. A Rotación que converge en 3 iteraciones.

5.

Factor 2

RED

vaya a www.census.gov y examine alguna de las tablas de su área. Corte y pegue la tabla en una hoja de cálculo o programa estadístico. Corra una técnica de dependencia y una de interdependencia en los datos. Interprete los resultados. 6. RED use www.ask.com para encontrar una calculadora de índices F que regrese un valor-p dado un índice F calculado y los grados de libertad asociados con la prueba. 7. RED El Banco de la Reserva Federal de St. Louis tiene una base de datos llamada FRED Navegue por ella en www.stls.frb.org/ fred/index.html. Use el índice de precios al consumidor, tasas de cambio, tasas de interés y una variable más para predecir el índice de precios al consumidor para el mismo periodo. Los datos se pueden descargar o cortar y pegar en otro archivo.

Caso 24.1 El Jazz de UTAH El Jazz de Utah está interesado en comprender el mercado para la National Basketball Association (NBA) y realizan un estudio como el aquí descrito.

Recolección de datos Los datos provenían de una encuesta entre residentes adultos de un área metropolitana occidental grande. Los participantes fueron seleccionados con base en una muestra de cuota del área con base en la edad y características de sexo que reportó el censo más reciente. Se usaron seis categorías de edad para hombres y mujeres a fin de obtener representación de estas características en el mercado. Además, se asignaron entrevistadores a varias partes del área para asegurar representación del mercado con respecto a características socioeconómicas. Un total de 225 participantes de 18 años de edad o más proporcionaron datos para el estudio. Las entrevistas se realizaron con un cuestionario de autoaplicación por entrevistadores capacitados. La presencia de los entrevistadores sirvió para contestar cualquier pregunta que pudiera surgir, así como asegurar el cumplimiento de las instrucciones. Se obtuvieron medidas para las variables en las tres categorías de AIO (actitudes, interés y opiniones) mediante escalas de calificación de seis puntos. Por ejemplo, la partida para predisposición a precios preguntaba: “cuando usted compra un producto como alimentos, ropa y artículos para el cuidado personal, ¿qué tan importante es obtener el precio más bajo?” esta pregunta estaba anclada a “nada importante” y “en extremo importante”. La categoría de amplia definición como demografía incluía características socioeconómicas estándar así como preferencias de medios y la asistencia a partidos de hockey profesionales y de bás-

quetbol colegial. Los datos demográficos fueron obtenidos mediante una variedad de medidas de elección forzada y respuesta libre, cuyas naturalezas se indican en la información variable presentada en la figura del caso 24.1-1. Las medidas categóricas de tipo de vivienda y programación de radio preferida, fueron codificadas como variables falsas para el análisis. La medida de criterio de patrocinio provino de una pregunta de respuesta abierta acerca de a cuántos juegos de la NBA habían asistido los participantes en la temporada anterior.

Análisis de los datos La distribución de respuestas a la partida de asistencia era sesgada, como era de esperar. Así, 57.3 por ciento de los participantes informaron no haber asistido a ninguno de los 41 juegos posibles. Los que asistieron al menos a un juego fueron registrados de conformidad con la especificación de la media ligera y la media pesada del mercado. Esta categoría de patrocinadores fue dividida tan cerca como fue posible a la mediana, dando 20.9 por ciento a los que asistieron a uno o dos juegos y 21.8 por ciento a los que asistieron a tres o más. Las tres categorías de patrocinio para el análisis más adelante fueron llamadas los segmentos de ninguno, bajo y alto. Dada la naturaleza categórica de la medida de criterio y la naturaleza continua de las variables de anticipación, se usaron el análisis univariado de la varianza y el análisis discriminante para la encuesta. Cada una de las cuatro categorías de las variables de anticipación fue sujeta a un análisis de discriminación separada para probar la hipótesis multivariada de la relación entre el patrocinio y la serie de predicción en cuestión. Las ANOVA univariadas se usaron para proporcionar información complementaria acerca de la naturaleza de los segmentos.

Fuente: Cortesía de la American Marketing Association. Adaptado del documento presentado en la conferencia de la AMA, 1984.


628

Resultados La figura del caso 24.1-1 presenta los resultados de los análisis realizados en las cuatro series de variables de predicción. Cada serie produjo al menos una variable que fuera significativa en un análisis univariado. Tres de los cuatro análisis discriminantes fueron significativos. La primera serie de predictores de AIO “orientación al marketing”, aportó una sola variable que ANOVA mostró para distinguir entre los miembros de los tres segmentos de patrocinio. El análisis discriminante no fue significativo. “Intereses en actividades de descanso” surgieron como más predictoras. Por la ANOVA univariada se encontraron cuatro variables a nivel de significancia de 0.05. El análisis discriminante fue significativo a p = 0.004. “Opiniones acerca de los deportes profesionales” proporcionaron predicción significativa de patrocinio. Siete de las nue-

ve variables alcanzaron significado al nivel 0.05 en el análisis univariado. El análisis discriminante fue significativo más allá de p = 0.001, y produjo dos funciones significativas. La primera función importante proporcionó 79.8 por ciento de la varianza explicada y la segunda función proporcionó 20.2 por ciento. Por último, la serie “demografía” también se relacionó con el patrocinio. Al contar las cuatro medidas falsas de tipo de vivienda y las cinco preferencias similares para la programación de radio como variables separadas, 7 de las 22 demografías alcanzaron significado en el análisis univariado. El análisis discriminante resultó significativo a p = 0.004.

Pregunta Interprete el significado gerencial de ANOVA y resultados de análisis discriminantes múltiples.

FIGURA DEL CASO 24.1-1 Características del mercado de basquetbol profesional Medias Variables

Ninguna (n = 129)

Baja (n = 47)

Carga Alta (n = 49)

Índice-F

p

I

II

Orientación del mercadoa

Inclinación al precio Inclinación a la calidad Percepción del producto Participación en el producto Planeación de compra previa Lealtad a la marca Búsqueda de información Intereses en búsquedas de diversiónb

Necesidad de cambio de la rutina del trabajo Necesidad de independencia en la elección de la diversión Necesidad de compañía durante la diversión Preferencia por actividades pasivas frente a activas Autoimagen atlética Asistencia en la infancia a eventos deportivos Placer por los eventos deportivos Opiniones acerca de los deportes profesionalesc

Atletas como grupo de referencia Emoción de multitudes entusiastas Emoción de animosidad entre equipos Aceptación de bebidas alcohólicas en los partidos Disfrutar multitudes grandes Disfrutar ponerse de pie en los partidos Emoción por el basquetbol profesional Satisfacción por el basquetbol profesional Importancia de un equipo ganador Demografíad

Años en área local (número de años) Sexo (0 = mujeres, 1 = hombres) Estado civil (0 = soltero, 1 = casado) Tamaño del hogar (número de personas) Renta apartamento (0 = no, 1 = sí) Renta una casa (0/1) Propietario de casa (0/1) Propietario de condominio (0/1) Cabeza del hogar (0/1) (continúa)


629 FIGURA DEL CASO 24.1-1 Características del mercado de básquetbol profesional

(continuación)

Medias Ninguna (n = 129)

Variables

Baja (n = 47)

Carga Alta (n = 49)

Índice-F

p

I

II

Demografíad

Prestigio ocupacional de uno mismo (Escala NORC) El trabajo deja las noches libres para el entretenimiento (0/1) Prefiere programación de radio de música fácil de escuchar (0/1) Prefiere música popular contemporánea por la radio (0/1) Prefiere música de rock por la radio (0/1) Prefiere música country-del oeste por la radio (0/1) Prefiere programación de radio de comentarios/noticias (0/1) Educación (años de estudio) Edad (en años) Ingreso anual del hogar (escala de 7 puntos) Gasto personal mensual en entretenimiento del hogar (en efectivo) Asistencia al básquetbol universitario (partidos el año anterior) Asistencia al hockey profesional (encuentros el año anterior) a

Análisis discriminante canónico no significativo a p = .189; por tanto, no se presentan cargas. Análisis discriminante canónico significativo a p = .004, primera función significativa. Centroides para los grupos de segmentos del mercado, como sigue: ninguno, –.29: bajo, .19; alto, .59. c Análisis discriminante canónico significativo a p =.000, ambas funciones significativas. Centroides para los grupos de segmentos del mercado, de la primera función, como sigue: ninguno, –.47; bajo, .26; alto, 1.00. Los centroides en la segunda función son como sigue: ninguno, –.10; bajo, .57; alto, –27. d Análisis discriminante canónico significativo a p =.004, ambas funciones significativas. Centroides para los grupos de segmentos del mercado, como sigue: ninguno, –41; bajo, .14; alto, .97. b

Caso 24.2 ¿Cómo conservarlos? Utilice los datos etiquetados de utilidad para este caso, los cuales corresponden al recuadro Investigación al instante de la página 610. Además, la gerencia ha recolectado varias escalas de diferencial semántico de los gerentes al pedirles que usen las emociones para describir cómo se sienten acerca de sus puestos. Las emociones incluyen

independientes que predicen la rotación, la dirección estaba confundida. Se quejaba de que eran demasiadas variables para que hubiera sentido. Así, el investigador acudió a la técnica de reducción de datos. Más adelante, un modelo de regresión con menos variables independientes presentó una dirección clara de las emociones y la rotación:

involucrado satisfecho

1. Realice la técnica multivariada apropiada para identificar las dimensiones subyacentes que puedan existir entre las calificaciones de emociones. 2. Elabore escalas para cualesquier dimensiones subyacentes. 3. Use estas escalas como variables independientes en un modelo de regresión. 4. Interprete los resultados.

emocionante feliz

divertido complacido

Los gerentes quieren comprender la rotación. Así, se incluye otra variable que presenta la posibilidad de que un gerente renuncie en los próximos doce meses (etiquetado como rotación en los datos). Después de ejecutar algunos modelos iniciales con ocho variables


630

APÉNDICE 24A OBTENCIÓN DE RESULTADOS CON SAS O SPSS

Aun cuando los investigadores pueden decidir usar una hoja de cálculo para producir resultados de regresión simple o hasta múltiple, casi siempre recurrirán a un programa especializado para procedimientos como el análisis de factores. Como una forma de familiarizar a los lectores con las mecánicas involucradas, he aquí algunas instrucciones para obtener resultados de factores en cada programa. SAS es sujeto a interfaz al editar programas de cómputo cortos. SAS puede leer hojas de cálculo de EXCEL con bastante facilidad. Simplemente, los datos deben ser “importados” en SAS al usar el cuadro de dialogo File (Archivo) (haga clic en File para iniciar el proceso –vea la documentación SAS contenida en los archivos de ayuda para mayor información sobre cómo hacerlo). Una vez establecidos los datos, puede producirse un programa de factores con facilidad. Suponga que desea correr un programa de factores además de una rotación varimax en doce variables etiquetadas X1-X12. El programa sería proc rotar factor = v; var X1-X12; Después de hacer clic en “run (correr)”, los resultados aparecen en la ventana de salida. En SPSS la secuencia de clics es la siguiente: • ANALYZE (ANALIZAR) • DATA REDUCTION (REDUCCIÓN DE DATOS) • FACTOR ANALYSIS (ANÁLISIS DE FACTORES) Esto produce un cuadro de diálogo. Ahora cíñase a los pasos siguientes para obtener resultados que igualen los anteriores: • Resalte las variables X1 a X12 (ya sea de forma individual o en múltiples). • Haga clic en para moverlos a la ventana de “Variables”. • Haga clic en “ROTATION (ROTACIÓN)”. ° Seleccione VARIMAX • Opcional: haga clic en “OPTIONS (OPCIONES)” ° Seleccione “SORT BY SIZE (CLASIFIQUE POR TAMAÑO)”. °Seleccione “SUPRESS ABSOLUTE VALUES LESS THAN (SUPRIMIR VALORES ABSOLUTOS MENORES A)” Estas dos opciones facilitan la interpretación de salida al organizar la salida alrededor del tamaño de las cargas en cada factor y al no mostrar cargas por debajo de algún valor absoluto especificado (0.1 por excepción). Para análisis de factores que incluyan muchas variables, esto es muy útil. • Haga clic en “CONTINUE (CONTINUAR)” • Haga clic en “OK” Los resultados aparecerán en la ventana de salida.

E R

L T A D O

S

P A S R E

E J A IZ D

U

N

CAPÍTULO 25

COMUNICAR LOS RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN: INFORME DE INVESTIGACIÓN, PRESENTACIÓN ORAL Y SEGUIMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN


Discutir el informe de investigación desde la perspectiva del proceso de comunicación. Definir las partes de un informe de investigación en un formato estándar. Explicar cómo usar las tablas para presentar información numérica. Resumir la forma de seleccionar y usar los tipos de gráficas de investigación. Describir cómo hacer una presentación oral efectiva. Debatir la importancia de los informes por Internet y dar seguimiento a la investigación.

Semblanza del capítulo: lo que el mundo necesita ahora es... matemáticos que sepan escribir

ED ©M

IOI

M

UP S/ J AGE

A R IM ITE

GES

A medida que el poder de la computación ha puesto en las manos de cada gerente herramientas analíticas, la necesidad de personas que comprendan lo que estas herramientas pueden hacer y lo que significan los resultados es mayor que nunca.1 Piense en el poder de los motores de búsqueda como Google, que operan con base en fórmulas matemáticas. Estos programas rastrean los sitios que los consumidores visitan, los vínculos en los que hacen clic e incluso lo que compran. Con esta información, proveniente de varias empresas grandes que aceptaron participar en un estudio, el Interactive Advertising Bureau aplicó análisis matemáticos para medir la efectividad de la publicidad de cada empresa. Por ejemplo, informó a Ford Motor Company que podría haber ganado 625 millones de dólares más de la venta de camiones si su presupuesto publicitario hubiera sido de 6 por ciento en lugar de 2.5 por ciento. La habilidad para proporcionar esa información práctica dota a los empleados de habilidades cuantitativas extremadamente valiosas. Harrah’s Entertainment, por ejemplo, ha analizado datos para desarrollar perfiles del cliente detallados, segmentándolos por edad, género, código postal, la cantidad de tiempo dedicado al juego y el valor de sus ganancias o pérdidas. Con modelos matemáticos Harrah’s puede seleccionar grupos y empatarlos con ofertas especiales, no sólo para atraer más clientes, sino para maximizar las utilidades de la empresa. Para aplicar el poder de las matemáticas, las organizaciones necesitan gerentes que comprendan los datos, y expertos en números que puedan comunicar con efectividad lo que han aprendido. Si comprender las matemáticas agrega valor a una organización, ser capaces de compartir ese conocimiento multiplica el valor. Comunicar con efectividad información cuantitativa es por demás valioso porque la habilidad es, por desgracia, escasa. Considere los siguientes resultados: una encuesta entre corporaciones importantes encontró que en siete de diez empresas, al menos dos terceras partes de sus empleados tienen la responsabilidad de escribir, y más de la mitad señaló que sus empleados con frecuencia producían informes técnicos. Más de tres


632

cuartas partes de las empresas afirman que sus empleados también preparan informes orales en los que incorporan software para presentación como PowerPoint. Pero más de cuatro de diez empresas manifestaron de su necesidad de capacitar a los empleados con deficientes habilidades para escribir. ¿Por qué un investigador cuidadoso también tiene que ser un buen redactor? Después de que el investigador ha dedicado días, semanas y hasta meses de trabajo en un proyecto, la preparación del informe puede parecer una formalidad aburrida. Todo el trabajo “real” se ha realizado; sólo hay que plasmarlo en papel. Sin embargo, esta actitud puede ser desastrosa. Aun si el proyecto tuvo un buen diseño, los datos se obtuvieron y analizaron con todo cuidado mediante métodos estadísticos complejos y se alcanzaron conclusiones importantes, a menos que el informe sea efectivo, todos los esfuerzos anteriores serán un desperdicio. A menudo el informe de investigación es la única parte del proyecto que otros habrán de conocer. Si las personas que necesitan usar los resultados del estudio tienen que navegar por una presentación desorganizada, se confunden por el argot técnico, o encuentran un mal uso del idioma o pensamientos confusos, tal vez descarten el informe y tomen decisiones sin él, tal como si el proyecto nunca se hubiera realizado. Así, el informe de la investigación es un medio crucial para comunicar todo el proyecto. Este capítulo explica la comunicación de resultados de investigación con informes escritos, presentaciones orales y conversaciones de seguimiento.2

Comprensión del modelo de comunicaciones Comprender la teoría de las comunicaciones ayuda a aclarar la importancia del informe de investigación. La figura 25.1 ilustra un punto de vista del proceso de comunicación. Varios elementos influyen en la comunicación efectiva.

AL PUNTO Es un lujo ser comprendido. –Ralph Waldo Emerson

• El comunicador, la fuente o emisor del mensaje (el redactor del informe). • El mensaje, la serie de significados que se envían o son recibidos por la audiencia (los descubrimientos del proyecto de investigación). • El medio, la forma en que el mensaje se entrega a la audiencia (el informe oral o el escrito mismo). • La audiencia, el receptor o destino del mensaje (el gerente que tomará una decisión –eso se espera– con base en los descubrimientos del informe). • Realimentación, una comunicación que incluye un mensaje y canal, que fluye en dirección inversa (de la audiencia al comunicador original) y que sirve para modificar comunicaciones subsiguientes (la respuesta del gerente al informe).

FIGURA 25.1

El proceso de comunicación

Quién

Dice qué

1. Comunicador

2. Mensaje

De qué forma

A quién

3. Medio

4. Audiencia

Con qué efecto 5. Realimentación Comunicador original

Medio

Mensaje Audiencia original

Capítulo 25. Comunicar los resultados de la investigación: informe de investigación, presentación oral y seguimiento de la investigación

633

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Malos números que erizan los cabellos del director de la Dow Jones Newspaper Fund

Considere los siguientes ejemplos que Holden presentó en un seminario para periodistas. Vea si puede identificar el problema en cada declaración: Visa anunció que su nueva tarjeta de crédito manejará una tasa ajustable establecida mensualmente a 4 por ciento por arriba de la tasa prime, en línea con otras tarjetas de tasa variable. Éste es un error común: confundir porcentaje con puntos porcentuales. Una tasa establecida tan ligeramente por encima de la tasa prime sería un trato inusualmente bueno. Por ejemplo, al momento de escribir esto, la tasa prime es 7.5 por ciento; tasa prime más 4 por ciento sólo sería 7.8 por ciento, muy por debajo de las tasas que cobra la mayoría de las tarjetas de crédito. El autor quizá quería decir que Visa cobraría la tasa prime más cuatro puntos porcentuales, que en este caso sería de 11.5 por ciento.

Battling Hunger, un depósito de alimentos, dijo que entregó 110 000 toneladas de alimentos en Detroit el Día de Acción de Gracias anterior. Los alimentos fueron entregados para ayudar a los residentes a superar los efectos de una fuerte caída económica, en especial en la industria automotriz. Este ejemplo muestra que es importante verificar si los números y las unidades de medida son lógicos. En este caso, 110 000 toneladas es igual a 220 millones de libras de alimentos. ¿Es razonable? Aun si el depósito de alimentos atendiera a un millón de personas –todas de Detroit, más algunas de los suburbios– habrían tenido que distribuir 220 libras de alimentos a cada individuo. No es probable. Cuando cifras como éstas no son realistas, el autor debe verificar los cálculos, incluso la ubicación del punto decimal y las unidades. Quizás este autor se refería a 110 000 libras, o 110 toneladas. Fuente: Con base en Carl Bialik, “Monitoring Numbers in the News”, The Wall Street Journal, 20 de enero de 2006, online.wsj.com; Carl Bialik, “The Results Are In”, The Wall Street Journal, 27 de enero de 2006, online.wsj.com, y Dow Jones Newspaper Fund, “About DINF”, djnewspaperfund.dowjones.com, consultado el 29 de marzo de 2006. © BASSOLULS SOPHIE/ CORBIS SYGMA

Como director ejecutivo de la Dow Jones Newspaper Fund, RichardHolden, anterior editor del Wall Street Journal, tiene la misión de mejorar la calidad de la educación en periodismo. Su responsabilidad formal es con los estudiantes de bachillerato y universidad, pero Holden se ha dado cuenta de que incluso los profesionales requieren alguna educación para informar datos. Para demostrarlo reunió ejemplos de reportajes periodísticos que presentan cifras de maneras que resultan confusas, engañosas, o hasta incorrectas.

El modelo puede hacer que la comunicación parezca simple. Quizá la comunicación es simple cuando el mensaje fluye con suavidad del escritor al lector y luego del lector al autor para proporcionar realimentación. En realidad, la comunicación es mucho más compleja. La figura 25.2 ilustra una dificultad clave. El comunicador y la audiencia tienen campos de experiencia individuales. Éstos se traslapan de cierta manera, de otra forma ninguna comunicación sería posible. No obstante, no es común en ambas partes una gran experiencia similar. Al enviar un mensaje, los comunicadores lo codifican en términos que tienen sentido para ellos con base en sus campos de experiencia. El mensaje se comunica con efectividad sólo si las partes comparten suficiente experiencia común para que su codificación, transmisión y decodificación tenga más o menos el mismo significado.

Campo de experiencia

Comunicador

Codificación

Campo de experiencia

Mensaje

Decodificación

Comunicación

Audiencia

FIGURA 25.2

La comunicación sucede en un campo de experiencia común


634

En el ambiente de la investigación el comunicador (el investigador) ha dedicado mucho tiempo a estudiar un problema. Buscó en fuentes secundarias, recolectó datos primarios, usó técnicas estadísticas para analizar los datos y llegó a conclusiones. Cuando el informe del proyecto se redacta, todo este “equipaje” afecta su contenido. Entonces puede haber dos opciones incorrectas: suponer que el lector tiene una gran cantidad de información de los antecedentes del proyecto, por lo que el investigador producirá páginas y páginas de tablas no explicadas con la esperanza de que el lector saque de ellas los mismos patrones que el investigador observó. Este informe contendrá términos técnicos como estimado de parámetro, distribución F, significancia estadística, correlación y valores eigen, y supondrá que el lector los comprenderá. Otro investigador asumirá que el lector no tiene mucha información sobre los antecedentes y exagerará sus explicaciones en el informe, como si se dirigiera a un niño de sexto de primaria. Aun cuando la intención del investigador es asegurarse de que el lector no se pierda, este intento puede llegar a insultarlo. Por lo común, cuando los lectores reciben un informe, no han pensado mucho acerca del proyecto.Tal vez no sepan nada de estadística y, seguramente, tienen muchas responsabilidades más. Si no les es posible comprender el informe con rapidez, lo dejarán entre la pila de papeles que quizá lean algún día. El solo hecho de entregar el informe a su audiencia no es suficiente para asegurar que reciba atención. El informe debe ser redactado apelando a la experiencia común del investigador y el lector. Y la persona responsable de asegurarse de que así sea es el redactor, no el lector. A menos que un informe sea en verdad crucial, un lector ocupado no dedicará mucho tiempo y esfuerzo batallando a través de un documento inadecuado o difícil de leer.

El informe en contexto El informe de la investigación es una presentación oral y/o documento escrito cuyo propósito es comunicar resultados de investigación, recomendaciones estratégicas y/o otras conclusiones a la gerencia u otras audiencias específicas. Aun cuando este capítulo se ocupa primordialmente del informe final escrito, que es apropiado para un programa de investigación extenso, recuerde que el informe final no es la única presentación posible. Para un proyecto corto, un informe escrito u oral breve acerca de los resultados puede ser todo lo que se necesite. Proyectos extensos requieren muchos documentos escritos, informes interinos, un largo informe escrito final y varias presentaciones orales. Además, los materiales técnicos pueden subirse a la intranet de la organización. El énfasis del capítulo en el informe final no debe hacerle creer que otras comunicaciones, como informes de avance durante el curso del proyecto, son menos importantes para el eventual éxito de éste. Las sugerencias del capítulo pueden adaptarse con facilidad a estas comunicaciones adicionales e informes más cortos y menos formales.

Formato del informe Aunque cada informe de investigación se elabora a la medida del proyecto que representa, algunas convenciones de formato del informe son universales. Representan un consenso acerca de las partes necesarias para un buen informe de investigación y cómo deben ordenarse. Sin embargo, este consenso no es ley. Cada libro sobre la redacción de informes sugiere el uso de un formato propio único y cada redactor de informes tiene que elegir la sección y orden que funcione mejor para el proyecto en turno. Muchas empresas y universidades también tienen formatos internos o guías de redacción que los escritores deben seguir. El formato descrito en esta sección sirve como punto de partida desde el cual el redactor puede conformar su formato apropiado. Incluye siete elementos importantes: 1. Página del título (en ocasiones precedida de una cubierta) 2. Carta de transmisión 3. Carta de autorización 4. Tabla de contenido (y listas de figuras y tablas)

5. Resumen ejecutivo a) Objetivos b) Resultados c) Conclusiones d) Recomendaciones


Formato del informe

FIGURA 25.3

Partes del informe

Cuerpo principal

Preliminares

Página título Carta de transmisión Carta de autorización Tabla de contenidos

Resumen

Introducción

Objetivos

Resultados Área 1

Metodología Resultados

Área 2

Conclusiones Recomendaciones

Partes anexas Limitaciones Conclusiones y recomendaciones

Formas para la recolección de datos Cálculos detallados Tablas generales

Área final Bibliografía

6. Cuerpo a) Introducción —Antecedentes —Objetivos b) Metodología c) Resultados d) Limitaciones e) Conclusiones y recomendaciones 7. Apéndice a) Formas para recolección de datos b) Cálculos detallados c) Tablas generales d) Bibliografía e) Otro material de apoyo Este formato se presenta gráficamente en la figura 25.3.

Adaptar el formato al proyecto El formato de un informe de investigación debe ser ajustado por dos motivos: 1) para obtener el nivel de formalidad apropiado, y 2) reducir la complejidad del informe. El formato presentado aquí es para el tipo de informe más formal, como el de un proyecto grande realizado dentro de una organización o el realizado por una agencia de investigación para una empresa cliente. Este tipo de informe por lo general es encuadernado con una portada permanente y puede contener cientos de páginas. En informes menos formales cada parte es más corta y algunas son omitidas. La figura 25.4 ilustra cómo adaptar el formato a informes más cortos y menos formales. Compare la situación con la forma en que la ropa de una persona varía con base en la formalidad de la ocasión. El informe más formal es “de vestir”, por así decirlo, con un tuxedo o un vestido de gala. Incluye toda la gama de partes preliminares, cubierta, página título, cartas de transmisión y autorización y tabla de contenido. Al bajar al siguiente nivel de formalidad, cambiarse a un traje de negocios común, requiere eliminar partes del material preliminar que no es necesario en esta situación así como reducir la complejidad del cuerpo del informe. En general, conforme el informe desciende a la chaqueta deportiva y pantalón informal y luego a los jeans, más partes preliminares se eliminan y la complejidad y extensión del informe se reducen.

635


636 FIGURA 25.4 Adaptar el formato del informe a la formalidad requerida

Portada con el título Página del título Carta de transmisión Carta de autorización Tabla de contenido Resumen Cuerpo del informe Apéndice

Página del título Carta de transmisión Tabla de contenido Resumen Cuerpo del informe Apéndice

Página del título Tabla de contenido Resumen Cuerpo del informe Apéndice

Página del título Tabla de contenido Cuerpo del informe Apéndice

Página del título Cuerpo del informe

Cuerpo del informe

Resumen

Necesidad de formalidad decreciente

AL PUNTO Las pastas de este libro están demasiado separadas. –Ambrose Bierce

¿Cómo decide el investigador el nivel de formalidad apropiado? La regla general es incluir todas las partes necesarias para una comunicación efectiva en las circunstancias particulares y no más. Esto depende de qué tan alto se espere que suba el informe en la gerencia y qué tan rutinario es el asunto. El supervisor inmediato del investigador no necesita un informe de cien páginas de “corbata de moño” para un proyecto rutinario. Sin embargo, el consejo de administración no quiere un informe de “jeans” de una página sobre un proyecto grande que respalda un programa de expansión importante; no obstante, este informe formal para la alta gerencia, más adelante podrá ser despojado de algunas partes preliminares (y así se reduce su formalidad) para una más amplia circulación dentro de la empresa.

Las partes del informe Las guías que requiere cada elemento del informe de investigación también dictan el contenido de cada parte.

PÁGINA DEL TÍTULO La página del título debe establecer el título del informe, para quién fue preparado, por quién fue preparado y la fecha de liberación o presentación. El título debe presentar una indicación breve pero completa del propósito del proyecto de investigación. También pueden indicarse los domicilios y títulos del preparador y el receptor. En informes confidenciales la página del título puede listar a las personas a quienes el informe se distribuirá. Para los informes más formales, la página del título va precedida por una carátula que sólo contiene el título del informe.

CARTA DE TRANSMISIÓN Los informes relativamente formales y los muy formales incluyen una carta de transmisión. Su propósito es liberar o entregar el informe al receptor. También sirve para establecer cierta relación entre el lector y el redactor. Ésta es la única parte del informe formal en la que puede usarse un tono personal o hasta ligeramente informal. La transmisión no debe hablar de los descubrimientos del informe más que en términos muy amplios. La figura 25.5 presenta una muestra de una carta de transmisión. Observe que el párrafo de apertura libera el informe e identifica brevemente los factores de autorización. La carta comenta en general los descubrimientos en temas de interés relativos a la investigación. La sección de cierre expresa el interés personal del redactor en el proyecto recién terminado y en realizar trabajo adicional relacionado.


637

FIGURA 25.5 SOFTPROOF LEATHER PRODUCTS COMPANY, INC. KENT, OHIO 44240

1 de diciembre, 20XX

Sr. Carl M. Wheeler Vicepresidente de Marketing Oficinas generales Asunto: presentación del informe sobre el estudio de clientes de pequeños volúmenes Estimado Sr. Wheeler: Este es mi informe sobre el estudio de clientes de pequeños volúmenes. Este informe, el tema de nuestra conferencia de hoy, fue preparado con base en su memorando de autorización con fecha 21 de abril de 20XX. Como sospechábamos al iniciar el estudio, el informe recomienda que prestemos cuidadosa atención a nuestra actitud actual hacia atender clientes cuyos volúmenes son inferiores a 20 000 dólares anuales. Algunos de los representantes de ventas con experiencia a quienes contactamos en entrevistas personales nos dieron sugerencias excelentes acerca de cuál debe ser nuestra actitud. Las respuestas a nuestra encuesta por correo de los clientes de pequeños volúmenes no fueron tan altas como hubiéramos deseado; sin embargo, creemos que los cuestionarios que nos fueron devueltos son representativos de los clientes que participaron en el estudio. La encuesta de seguimiento de una muestra de clientes que no contestaron el primer cuestionario confirmó este punto. Como es quizá típico en un departamento de investigación, durante el estudio descubrimos otra área problema que merecería investigarse. Esta área es la de volver a definir los límites de nuestros territorios de ventas. Ahora hacemos alguna reflexión preliminar sobre este problema. Si decidimos que la investigación es requerida, más adelante le presentaremos nuestra recomendación. Le agradecemos, Sr. Wheeler, su cooperación en este importante estudio. El que mantuviera al presidente al día e informado sobre nuestro avance debe abrir el camino hacia la aceptación de las recomendaciones presentadas en el informe.

Atentamente,

Aprobado: 1 de diciembre, 20XX

Harold M. Johnson Analista asociado Sección de análisis de ventas

T.T.Ladham, Director y analista senior Sección de análisis de ventas

Fuente: adaptado de David M. Robinson, Writing Reports for Management Decisions (Columbus, OH: Merrill, 1969), p. 340. Reimpresa con autorización.

CARTA DE AUTORIZACIÓN La carta de autorización es una comunicación para el investigador en la que se aprueba el proyecto, detalla quién tiene la responsabilidad del mismo y describe los recursos disponibles para apoyarlo. Dado que el investigador no redactaría este documento personalmente, las guías de su redacción no se analizarán aquí. En muchas situaciones la sola referencia a la autorización en la carta de transmisión es suficiente. De ser así, la carta de autorización no tendrá que incluirse en el informe. Sin embargo, en algunos casos, el lector puede no estar familiarizado con la autorización, o puede necesitar información detallada acerca de ella. En esos casos el informe debe incluir esta carta, de preferencia una copia exacta del original.

TABLA DE CONTENIDO Una tabla de contenido es esencial para cualquier informe de más de unas cuantas páginas de extensión. Debe listar las divisiones y subdivisiones del informe con referencias a sus páginas. La tabla de contenido se basa en el perfil final del informe, pero sólo debe incluir las subdivisiones de primer nivel. Para informes cortos es suficiente que sólo incluya las divisiones principales. Si el informe tiene muchas figuras o tablas, una lista de ellas debe venir inmediatamente después de la tabla de contenido.

Muestra de carta de transmisión


638

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Investigación acerca del rendimiento sobre la inversión (RDI)

© CREATA IMAGAS/ JUPITER IMAGES

El resumen de la investigación, como el diseño original de la investigación, debe basarse en el problema de marketing a solucionar y en percepción resultante sobre cómo resolverlo. En el competitivo ambiente de negocios de hoy, las empresas no pueden darse el lujo de hacer investigación sólo porque es interesante. Necesitan la investigación de mercados que las ayude a competir. En consecuencia, esto significa que las empresas miden si la investigación ayuda a su línea de fondo. Sin embargo, en la práctica, medir el rendimiento sobre la inversión (ROI, return on investment) de una investigación de mercados aún es una idea

nueva. Los consultores en investigación de mercados de una compañía llamada A. Dawn Lesh International, encuestaron a empresas para determinar cómo miden la efectividad de sus proyectos de investigación de mercados. Ésta descubrió que sólo de 10 a 15 por ciento de las empresas medían la efectividad de la investigación. Algunas de las que sí lo hacían se concretaban a estudiar si el cliente del proyecto estaba satisfecho o si la calidad del trabajo era alta. En otros casos los investigadores determinaron el valor esperado de cada idea descubierta por el proyecto de investigación. Lesh International propone medidas que ponen un valor monetario a la investigación. Una de ellas es lo que llama ROI Lite, que es el valor monetario de la decisión de marketing multiplicada por el estimado del cliente de la creciente confianza de que la alternativa correcta será seleccionada, dividido por el costo de la investigación. La segunda medida, ROI Complete, incorpora la posibilidad de que el cliente de la investigación actúe a partir de la información.

Fuentes: Con base en Kate Maddox, “Market Research Charges Online”, B to B, 4 de abril, 2005, Maddox, Kate (2005), “The ROI of Research”, B to B, 89, 5 de abril, pp. 25-26; Maddox, Kate (2005) “Market Research Charges Online”, B to B, 90, 4 de abril, pp. 28-31; Brent Hieggelke, “Marketing & ROI”, iMediaConnection, 19 de octubre, 2004, www.imediaconnction.com, consultado el 1 de abril de 2006.

EL RESUMEN El resumen, también conocido como resumen ejecutivo, explica en breve por qué se realizó el proyecto de investigación, qué aspectos del problema consideró, cuál fue el resultado y qué debe hacerse. Es una parte vital del informe. Diversos estudios indican que casi todos los gerentes leen el resumen de un informe, en tanto que una minoría lee el resto del informe. De modo que la única oportunidad del redactor para crear un impacto está en el resumen. El resumen se prepara sólo después de que se concluyó el resto del informe. Representa la esencia del informe. Debe tener una extensión de una página (o a lo sumo dos), así que el redactor debe clasificar con cuidado lo que tiene la importancia suficiente para ser incluido. Varias páginas del informe tendrán que ser condensadas en una sola frase del resumen. Algunas partes tendrán que condensarse más que otras; el número de palabras en el resumen no necesitan estar en proporción de la extensión de la sección que se discute. El resumen debe tener una redacción autosuficiente. De hecho, el resumen se separa del informe y circula solo. El resumen contiene cuatro elementos. Primero, establece los objetivos con información de los antecedentes más importantes y los propósitos específicos del proyecto. Segundo, presenta la metodología y los resultados importantes. Luego vienen las conclusiones. Se trata de opiniones con base en los resultados y constituyen una interpretación de los mismos. Por último, vienen las recomendaciones o sugerencias de acción con base en las conclusiones. En muchos casos los gerentes prefieren no tener las recomendaciones incluidas en el informe o sumario. Si se incluyen o no las recomendaciones, deben estar fuera del contexto del informe.

EL CUERPO El cuerpo constituye el grueso del informe. Empieza con una sección de introducción que establece los antecedentes que hicieron necesario el proyecto, así como los objetivos del informe. Continúa con afirmaciones sobre la metodología, resultados y limitaciones del estudio, y termina con conclusiones y recomendaciones sustentadas en los resultados


639

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E ¿Qué piensa acerca de un diseño de investigación que incluye el pago de derechos por incluir datos secundarios? Este pago sería parte de su diseño si usara alguno de los datos recabados por Michael Zemel, profesor de nutrición y medicina en la Universidad de Tennessee, quien en su investigación encontró una correlación entre comer productos lácteos y perder peso. Compañías de alimentos, como Kraft y Dannon, usaron esos resultados como punto potencial de ventas para sus productos. Zemel, a su vez, concluyó que si sus resultados producían utilidades para las empresas, él debería participar de ellas, por lo que empezó a cobrar a las compañías de lácteos una cuota de licencia a cambio del derecho de hacer referencia a su investigación. Algunos observadores, incluido el Center for Science in the Public Interest, objetan que los pagos a los investigadores puedan interferir con su objetividad. Zemel responde que su acuerdo es, en esencia, el mismo de la larga práctica aceptada entre las compañías farmacéuticas que pagan por investigación en posibles tratamientos de nuevos medicamentos.

Mientras tanto, otro proyecto de investigación encontró, en un grupo de niños entre los nueve y catorce años de edad, que quienes bebían más leche terminaban pesando más que los otros. Hasta que la investigación científica pueda llegar a una conclusión definitiva acerca del consumo de lácteos y el peso, los comercializadores de lácteos enfrentan algunas decisiones difíciles acerca del uso de esos datos en su investigación de mercados y publicidad. Fuente: Con base en Stephanie Thompson, “Dairy Scientist Decides to Milk His Research for All it’s Worth”, Advertising Age, 76 (20 de junio de 2005), pp. 3-38; y Jerry Markton, “Dairy Industry Sued over Weight Loss Claims”, The Washington Post, 29 de junio de 2005, www.washingtonpost.com, consultado el 1 de abril de 2006.

La introducción explica por qué se realizó el proyecto y qué pretendía descubrir. Debe incluir la autorización básica y la presentación de datos. Los antecedentes relevantes vienen a continuación. Deben incorporarse suficientes antecedentes para explicar por qué el proyecto merecía realizarse, pero deben omitirse factores históricos no esenciales. La pregunta acerca de cuánto es suficiente deberá contestarse al hacer referencia a las necesidades de la audiencia. Un informe gubernamental de amplia distribución requiere más antecedentes que el informe interno de una empresa sobre la satisfacción del cliente. La última parte de la introducción explica con precisión lo que el proyecto buscó descubrir; señala el establecimiento del problema, y cómo fueron establecidas las preguntas de investigación en la propuesta de investigación. Cada uno de estos propósitos debe tener una parte correspondiente en la sección de resultados del informe. La segunda parte del cuerpo es la sección de metodología de la investigación. Ésta es un auténtico desafío en su redacción, porque debe explicar procedimientos técnicos de una manera apropiada para la audiencia. El material de esta sección puede ser complementado con explicaciones más detalladas en el apéndice o en un glosario de términos técnicos. Debe atender cuatro temas: 1. Diseño de investigación. ¿El estudio exploratorio fue descriptivo o casual? ¿Los datos provinieron de fuentes primarias o secundarias? ¿Los resultados fueron recolectados por encuesta, observación o experimento? Una copia del cuestionario de la encuesta o del método de observación deben incluirse en el apéndice, además de responder a la pregunta de por qué este diseño particular fue el adecuado para el estudio. 2. Diseño de la muestra. ¿Cuál era la población meta? ¿Qué marco muestral se usó? ¿Qué unidades de muestreo se utilizaron? ¿Cómo se seleccionaron? ¿Qué tan grande era la muestra? ¿Cuál fue la tasa de respuesta? Los cálculos detallados que apoyan estas explicaciones deben ir en el apéndice. 3. Recolección de datos y trabajo de campo. ¿Cuántos y qué tipos de trabajadores de campo se usaron? ¿Qué capacitación y supervisión recibieron? ¿Se verificó el trabajo? Esta sección es importante para establecer el grado de precisión de los resultados. 4. Análisis. Debe perfilar los métodos estadísticos que se aplicaron en el estudio, pero la información no debe traslaparse con lo que se presenta en la sección de resultados. La sección de resultados integra el grueso del informe y debe presentar, en algún orden lógico, los descubrimientos del proyecto que se apoyan en los objetivos. Los resultados deben estar organizados como una narración continua diseñada para ser convincente, pero no para sobrevender el producto. Deben usarse tablas y gráficas sumarias para ayudar en la discusión, ya que sirven como puntos de referencia para los datos que se discuten y liberan a la prosa de hechos y cifras excesivas. Sin embargo, las gráficas amplias o detalladas deben guardarse para el apéndice.


Los datos valiosos del doctor Zemel


640

Ya que ninguna investigación es perfecta, sus limitaciones deben señalarse. Si surgieran problemas con error de no respuesta o procedimiento de muestreo, éstos deben discutirse. Sin embargo, el análisis de las limitaciones debe evitar el énfasis excesivo en las debilidades; su meta debe ser proporcionar una base realista para evaluar los resultados. La última parte del cuerpo es la sección de conclusiones y recomendaciones. Como se mencionó antes, las conclusiones son opiniones con base en los resultados, y las recomendaciones son sugerencias de acción. Ambas deben presentarse en esta sección con mayor detalle que en el resumen, y el texto debe incluir la justificación necesaria.

EL APÉNDICE El apéndice presenta material “demasiado...” Cualquier material demasiado técnico o detallado para integrarse al cuerpo debe aparecer en el apéndice. Esto incluye materiales de interés sólo para algunos lectores, o materiales subsidiarios no relacionados directamente con los objetivos. Algunos ejemplos de materiales de apéndice son las formas para recolección de datos, cálculos detallados, discusiones de preguntas técnicas muy elevadas, tablas de resultados detallados o amplios y una bibliografía (si es apropiada). Desde el advenimiento de intranets de empresa, mucho material de apéndice se coloca en las páginas web internas.

INFORME DE INVESTIGACIÓN DE MERCADOS BÁSICA El perfil descrito aplica en especial a proyectos de investigación de mercados aplicada. Cuando los informes de investigación básica se redactan, tal como podrían ser presentados y potencialmente publicados en un documento de negocios académico, el perfil cambia ligeramente, ya que algunos componentes se vuelven irrelevantes. Un perfil común en la investigación de mercados básica procede como sigue: 1. Resumen (abstract) 2. Introducción 3. Antecedentes a) Revisión de literatura b) Hipótesis 4. Métodos de investigación 5. Resultados

6. Discusión a) Implicaciones b) Limitaciones c) Investigación futura 7. Conclusiones 8. Referencias 9. Apéndices

El material de las secciones no cambia mucho entre la investigación de mercados aplicada y la básica. Así, los elementos dentro de cada sección son los mismos, sólo con las excepciones anotadas. El informe de investigación básica hará mayor énfasis en cómo la investigación actual se integra en la literatura anterior que se ocupa del tema de investigación. Esta sección termina con una serie específica de hipótesis teóricas. La metodología de investigación y la sección de resultados pueden contener más detalle estadístico y argot, ya que se espera que el lector tenga conocimientos de la metodología de investigación básica. Un vistazo rápido a publicaciones de negocios académicas como The Journal of Business Research, The Journal of Marketing, The Journal of the Academy of Marketing Science o The Journal of Management, dará al lector una idea de este tipo de redacción. Sin embargo, en general, los informes de investigación de mercados básica y aplicada requieren redacción técnica, y los principios de una buena redacción técnica aplican.

Uso efectivo de apoyos gráficos Cuando se usan con propiedad, los apoyos gráficos aclaran puntos complejos o resaltan un mensaje. Si son mal empleados, pueden distraer o hasta confundir al lector. Los apoyos gráficos funcionan mejor cuando son parte integral del texto. Las gráficas siempre deben interpretarse en el texto. Esto no significa que el redactor deba explicar de manera exhaustiva una gráfica o tabla obvias, pero sí significa que el texto debe señalar los elementos clave de cualquier apoyo gráfico y relacionarlos con el análisis en progreso.


Varios tipos de apoyos gráficos son útiles en informes de investigación, como tablas, gráficas, mapas y diagramas. La siguiente explicación abarca brevemente las más comunes, tablas y gráficas. El lector interesado en otros tipos de material gráfico debe consultar fuentes más especializadas.

Tablas Las tablas son útiles para presentar información numérica, en especial cuando se reunieron varias piezas de información acerca de cada partida que se analiza. Por ejemplo, considere cuán difícil sería seguir la información de la figura 25.6 sólo con texto narrativo, sin apoyos gráficos. Usar tablas permite al redactor señalar características significativas sin verse abrumado por los detalles. El cuerpo del informe sólo debe incluir tablas de resumen relativamente breves y las extensas serán reservadas para el apéndice. Cada tabla debe incluir los elementos siguientes: • Número de la tabla. Esto permite una referencia simple del texto a la tabla. Si el texto incluye muchas tablas, una lista de ellas debe incluirse después de la tabla de contenido. • Título. El título debe indicar el contenido de la tabla y ser lo bastante completo para ser inteligible sin hacer referencia al texto. • Subcabezas y cabezas de bandera. Las subcabezas contienen el título de las filas de la tabla, y las cabezas de bandera (o cabezas de caja) contienen los de las columnas. • Notas al pie. Cualesquiera explicaciones o calificaciones para anotaciones o secciones de la tabla deberán presentarse en notas al pie. • Notas de fuentes. Si una tabla está basada en material de una o más fuentes secundarias, más que en nuevos datos generados por el proyecto, las fuentes deben ser reconocidas, por lo general debajo de la tabla. Las tablas del informe de investigación de una encuesta por lo común siguen el formato de la figura 25.7. Este ejemplo presenta tabulaciones cruzadas de demografía con respuestas a la encuesta. Los datos de una prueba estadística también podrían ser informados en forma de tabla, como se muestra en la figura 25.8. Suponga que una aerolínea hace una encuesta acerca de la satisfacción de los clientes con el servicio de entrega de equipaje. Además de mostrar la frecuencia simple de cada categoría, la mayoría de los analistas haría una tabulación cruzada de las respuestas a las preguntas sobre el manejo del equipaje con diversas variables demográficas como género, ingreso, educación y edad. Pero presentar tabulaciones cruzadas múltiples individualmente en tablas separadas requiere considerable espacio. Así, muchos informes de investigación usan un formato que ahorra espacio con subcabezas para las filas, o cabezas de bandera para las columnas, para permitir al lector contemplar al mismo tiempo varias tabulaciones cruzadas. La figura 25.9 presenta varias tabulaciones cruzadas en una sola tabla con subcabezas.

Gráficas Las gráficas traducen información numérica en una forma visual para que las relaciones sean comprendidas con facilidad. La precisión de los números se reduce para ganar esta ventaja. Cada gráfica debe incluir los siguientes elementos: • Número de la figura. Las gráficas (y otro material ilustrativo) deben estar numeradas en series separadas de las tablas. Los números permiten una referencia rápida desde el texto. Si hay muchas gráficas, debe incluirse una lista de ellas después de la tabla de contenido. • Título. El título debe describir el contenido de la gráfica y ser independiente de la explicación del texto. El número y el título se colocan en la parte superior o inferior de la gráfica. • Leyendas explicatorias. Debe considerarse suficiente explicación en la gráfica para liberar al lector de la necesidad de ver el texto acompañante. Tales explicaciones deben incluir etiquetas para los ejes, números de escalas y una clave a las diversas cantidades que se grafican. • Fuentes de pie de nota. Toda fuente secundaria de datos debe ser formalmente reconocida. Los pies de nota pueden ser usados para explicar temas. Son menos comunes en tablas o esquemas.

641


642 FIGURA 25.6 Partes de una tabla

Tabla número

Título Tabla 1024. Venta minorista: Nuevos automóviles para pasajeros: 1990 a 2003

1990

1995

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

9,30

8,635

8,272

8,142

8,698

8,847

8,423

8,103

7,510

6,897

7,19

6,917

6,762

6,979

6,831

6,325

5,676

5,527

2,403

1,506

1,355

1,380

1,719

2,016

2,098

2,226

2,083

Japón

171

982

726

691

758

863

837

923

817

Alemania

265

207

297

367

467

517

523

547

544

Otros

419

317

332

322

494

637

798

756

722

1BSUJEB

Subcabezas

Venta minorista total de automóviles nuevos para pasajeros Domésticas

1

Importaciones

1

Nota al pie

Incluye automóviles producidos en Canadá y México. Fuente: U.S. Bureau of Transportation Statistics, National Transportation Statistics 2004. Datos proporcionados por la siguiente fuente: Motor Vehicle Facts & Figures 1997. Southfield, MI: Ward’s Motor Vehicle Facts & Figures, 2002. Southfield MI: 2002. Véase también .

Fuente 1 - Representa cero. Cambio del año anterior. Fuente: U.S. Census Bureau, Statistical Abstract of the United States, 2006, tabla 1024, p. 678.

FIGURA 25.7 Formato de informe para una tabulación cruzada típica

Grupo de edad Actividad en línea Correo electrónico Juegos en línea Mensajes instantáneos Descargar música Buscar trabajo Investigación para el trabajo

12-17

18-28

29-40

41-50

51-59

60-69

70+

89% 81% 75% 51% 30% —

88% 54% 66% 45% 62% 44%

92% 37% 52% 28% 51% 59%

90% 29% 38% 16% 40% 59%

94% 25% 42% 14% 36% 54%

90% 25% 33% 8% 17% 31%

89% 32% 14% 5% 2% 13%

Fuente: Resumido de Susannah Fox y Mary Madden, “Generations Online”, Pew Internet and American life Project, diciembre de 2005, p. 3 www.pewinternet.org.

FIGURA 25.8 Formato de informe para una prueba estadística típica

¿Serán más cautos los inversionistas en cuanto a comprar acciones de compañías con publicidad cuestionable?

Sí No No estoy seguro

Negocio

Gerencia de publicidad

57% 27% 16%

46% 35% 19%

n = 177

n = 154

2

x = 4.933

d.f. = 2

p

.08

Fuente: Informe ante la Comisión Federal de Comercio sobre los efectos del “Aviso Público” de Campaña de Publicidad STP, junio de 1979.

Cabezas de bandera

(En miles, 9 300 representa 9 300 000, excepto indicación en contrario. La venta minorista de automóviles nuevos incluyen ventas a individuos y flotillas corporativas. También incluye automóviles alquilados.)


643

FIGURA 25.9 Usar un formato de subcabeza para incluir varias tabulaciones cruzadas en una tabla

Nivel del más alto grado

Característica

Sólo No graduado graduado Personas de de totales bachillerato bachillerato

Cierta universidad sin De De titularse asociado bachiller Maestría Profesional Doctorado

Todas las personas* $37 046 Edad

$18 734

$27 915

$29 533

$35 958

$51 206

$62 514

$115 212

$88 471

25 a 34 años 35 a 44 años 45 a 54 años 55 a 64 años

33 212 42 475 45 908

18 920 22 123 23 185

26 073 31 479 32 978

28 954 36 038 40 291

32 276 38 442 41 511

43 794 57 438 59 208

51 040 66 264 68 344

74 120 126 165 132 180

62 109 101 382 92 229

45 154 28 918

23 602 17 123

31 742 20 618

38 131 28 017

39 147 23 080

57 423 41 323

66 760 42 194

138 845 77 312

98 433 56 724

44 726 28 367

21 447 14 214

33 286 21 659

36 419 22 615

43 462 29 537

63 084 38 447

76 896 48 205

136 128 72 445

95 894 73 516

65 años y más Sexo Masculino Femenino

*Para personas de 18 años de edad y mayores con ingresos. Fuente: resumida del U.S. Census Bureau Statistical Abstract of the United States 2006 tabla 217 p. 148.

FIGURA 25.10

Cambio de la imagen visual ontraer o extender la escala vertical (cantidad) o la escala horizontal (tiempo) tiende a cambiar la imagen visual stribución e escala original

ontraer la vertical

Extender la vertical

Contraer la horizontal

Extender la horizontal

Extender la vertical y contraer la horizontal

Contraer la vertical y extender la horizontal

ente: Adaptada con autorización de Mary Eleanor Spear, Practical Charting Techniques (Nueva York: McGraw-Hill, 1969), p. 56.

Las gráficas están sujetas a distorsión, ya sea no intencional o deliberada. La figura 25.10 muestra cómo al alterar la escala cambia la impresión del lector acerca de los datos. Un tipo especialmente severo de distorsión proviene de tratar intervalos desiguales como si fueran iguales; esto por lo general resulta de un intento deliberado. La figura 25.11 ejemplifica este tipo de distorsión. En este ejemplo alguien busca hacer más dramática la elevación de la gráfica al comprimir la porción en la que los datos muestran poco cambio real. Otra forma común de introducir distorsión es empezar la escala vertical a un valor mayor que cero. La figura 25.12 muestra cómo esto exagera la cantidad de cambio en el periodo cubierto. Este tipo de escala quebrada es frecuente en informes sobre los movimientos del precio de las acciones. En este caso se asume que el lector está más interesado en los cambios y está consciente de la exageración. Para la mayoría de los informes de investigación, sin embargo, esta suposición no es válida. El eje vertical de una gráfica debe empezar en cero.

Distorsión al alternar escalas


644 FIGURA 25.11

(a) Millones $

(b) Millones $

$60

$60

50

50

40

40

30

30

20

20

10

10

0

0

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Distorsión por tratar intervalos de tiempo desiguales como iguales

1970 1975

1980

1985

1990

1995 2000

Fuente: Adaptada con autorización de Mary Eleanor Spear, Practical Charting Techniques (Nueva York: McGraw-Hill, 1969), p. 57.

FIGURA 25.12

(a) Distorsión: escalas verticales quebradas

(b) Escalas verticales plenas correctas

2.0 2001 1.8 2000 1.6 1.4 1.2

Ventas (millones $)

2.5

90 000 75 000 60 000 45 000 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01

2.0

2001 2000

1.5 1.0 0.5 0.0

E F M A M J J A S O N D

Número de clientes

Ventas (millones $)

2.2

Número de clientes

Distorsión de gráficas con escalas verticales quebradas

E F M A M J J A S O N D

90 000 75 000 60 000 45 000 30 000 15 000 0 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 100

100

50

50

0

Fuente: Adaptada con autorización de Mary Eleanor Spear Practical Charting Techniques (Nueva York: McGraw-Hill 1969) pp. 58-59.


645

FIGURA 25.13

Consumo de energéticos en Estados Unidos, 2004 Total = 100 mil trillones de BTu

Generación de electricidad en Estados Unidos 2004 Total = 3,953 millones de kWh

6%

9%

8%

3% 18%

20%

40% 23%

50%

23%

Petróleo

Energía nuclear

Gas natural

Energía renovable

Carbón y carbón de coque Fuente: Energy Information Administration, U.S. Department of energy, “Renewable Energy Sources: A Consumer’s Guide”, EIA Brochures, http://www.eia.doc.gov, consultado el 28 de marzo del 2006.

GRÁFICAS DE PAY O PASTEL Uno de los tipos de gráficas más útiles es la gráfica de pay, que muestra la composición de una cantidad total en un momento en particular. Como se observa en el ejemplo de la figura 25.13, cada ángulo, o “porción”, es proporcional a un porcentaje del total. A menudo las empresas usan las gráficas de pay para mostrar cómo se usaron los ingresos o la composición de sus ventas. Cada uno de los segmentos debe etiquetarse con una descripción y porcentaje. El redactor no debe tratar de incluir muchas porciones muy pequeñas; alrededor de seis es el máximo típico.

GRÁFICAS DE LÍNEA Las gráficas de líneas son útiles para mostrar la relación de una variable con otra. La variable dependiente por lo general se muestra sobre el eje vertical y la independiente en el eje horizontal. La variable independiente más común para esas gráficas es el tiempo, pero por ningún motivo es la única. La figura 25.14 ilustra una gráfica de línea simple. Variaciones de la gráfica de línea también son útiles. La gráfica de líneas múltiples, como en el ejemplo de la figura 25.15, muestra la relación de más de una variable dependiente con la independiente. La línea para cada variable dependiente debe estar en un color o en un patrón diferente, y debe ser claramente etiquetada. El redactor no debe tratar de comprimir demasiadas variables; hacerlo llevaría a confusiones, más que aclaraciones. Una segunda variante es la gráfica de estrato, que muestra cómo la composición de una cantidad total cambia conforme lo hace la variable independiente. La figura 25.16 presenta un ejemplo. Las mismas advertencias mencionadas en relación con las gráficas de líneas múltiples aplican para las gráficas de estrato.

GRÁFICAS DE BARRAS Una gráfica de barras muestra cambios en el valor de una variable dependiente (trazada en el eje vertical) a intervalos discretos de la variable independiente (en el eje horizontal). Una gráfica de barra simple se presenta en la figura 25.17.

Gráficas de pay


646 FIGURA 25.14

Gráfica de línea simple

Gastos en medicamentos de prescripción 600

Miles de millones de dólares

500

400

300

200

100 0 1960

1970

1980

1990

2000

2010*

Año *Datos proyectados para 2004-2014. Fuente: U.S. Census Bureau, Statistical Abstract of the United States, 2006, tabla 118, p. 98.

FIGURA 25.15

Gráfica de líneas múltiples

Edad mediana de vehículos a motor 10

Automóviles

8

6

Camiones ligeros

4

2

0 1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2003

2004

Edad mediana (en años)* *Edad calculada al 1 de julio. Fuente: Mark Dolliver, “Aging of America, Vehicular Division”, Adweek, 6 de marzo de 2006, descargados de InfoTrac en http://web2.infotrac.galegroup.com.

2005

2020


647

FIGURA 25.16

Gráfica de estratos

Costos de regulación $800 700 600

Costos de transferencia por regulación económica Documentación

Regulación ambiental Otra regulación social Costos de eficiencia de la regulación económica

500 400 300 200 100 0 '77

'80

'82

'84

'86

'88

'90

'92

'94

'96

'98 2000

FIGURA 25.17

Adultos que se han sometido a tratamientos cosméticos

Tipo de tratamiento

Blanqueamiento dental, ligaduras u otro tipo de trabajo dental cosmético

7%

Cirugía lasik para corregir la visión

3%

Cirugía cosmética*

3%

Cirugía bariatric para la pérdida de peso

1%

Tratamiento de renovación de piel facial**

1%

Tratamiento láser para las venas, remoción del cabello, etcétera

1% 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Por ciento *Incluye estirar la piel facial, implante en la barbilla, reducción del vientre, etcétera. **Incluye retiros químicos, abrasión láser, etcétera. Fuente: Datos de Harris Interactive, “Despite Risks, Adults Not Shying Away from Cosmetic Surgery and Other Treatments”, boletín de prensa, 13 de febrero, 2006, www.harrisinteractive.com. Consultado el 4 de abril de 2006.

Como en las gráficas de línea, el formato de gráficas de barras tiene variaciones. Una variante común es la gráfica de barras subdividida (véase figura 25.18). Se parece a una gráfica de estrato que muestra la composición de la cantidad total. La gráfica de barras múltiples (véase la figura 25.19), muestra cómo las variables múltiples se relacionan con la variable primaria. En cada uno de estos casos, cada barra o segmento de barra debe identificarse con claridad con un color o patrón diferente. El redactor no debe usar demasiadas divisiones o variables dependientes, pues excesivos detalles oscurecen la ventaja esencial de las gráficas, que es hacer las relaciones fáciles de entender.

Gráfica de barras simples


648

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Ley de Noé en las presentaciones de diapositivas

© DAVIS YOUNG-WOLFF/PHOTOEDIT

Durante las presentaciones orales es muy común el uso de diapositivas que los espectadores de la última fila no pueden leer. De hecho, algunos presentadores proyectan diapositivas que ni los de la primera fila alcanzan a leer. El auditorio estaría mucho más contento si los expositores siguieran la ley de Noé de las presentaciones de diapositivas, la cual dice: Nunca, nunca, bajo ninguna circunstancia, coloque más de cuarenta palabras en una sola diapositiva. Un número cuenta como palabra. La ley de Noé recibe ese nombre porque cuando Dios hizo llover durante cuarenta días y cuarenta noches, inundó

el mundo entero y ningún presentador debería intentar eso con una diapositiva. Observe que en la ley de Noé, cuarenta es el límite superior absoluto. Veinte es un buen promedio. Siete es aún mejor. Si siete palabras se ven solitarias, los presentadores PUEDEN HACER MÁS GRANDES LAS LETRAS. David Ogilvy, una leyenda de la publicidad, era un devoto seguidor de la ley de Noé. La tenía en tan alta estima que inventó y aplicó el Corolario de Ogilvy, que dice: “Nunca pongas algo en una diapositiva que no pretendas leer en voz alta a tu audiencia, palabra por palabra”. Consideraba que cuando un mensaje viene en el canal visual mientras otro llega en el canal auditivo, lo más probable es que la audiencia ignore uno de los dos mensajes.

Fuente: Adaptado con autorización de William D. Wells, Universidad de Minnesota, “Noah’s Law of Overhead Transparencies”, ACR Newsletter, junio de 1993, p. 10. Publicado por la Association for Consumer Research, Peter Bloch, 222 Middlebush Hall, Universidad de Missouri, Columbia, MD 65211.

La presentación oral Las conclusiones y recomendaciones de la mayoría de los informes de investigación se presentan en forma oral y por escrito. El propósito de la presentación oral es resaltar los descubrimientos más importantes de un proyecto de investigación y proporcionar a los clientes o gerentes de línea la oportunidad de hacer preguntas. Puede ser tan simple como una breve videoconferencia con un gerente en la sede de la organización, o tan formal como un informe al consejo de administración de la empresa. FIGURA 25.18

Gráfica de barra subdividida

Precio minorista promedio: 1.85 dólares por galón en 2004 Precio minorista promedio: 1.48 dólares por galón en 2000

12%

12%

18%

14% 23% 28% Costos y utilidades de distribución y marketing Costos y utilidades de refinación 46%

47%

Impuestos federales y estatales Petróleo crudo

Fuente: Energy Information Administration, U.S. Department of Energy, “A Primer on Gasoline Prices”, EIA Brochures, www.eia.doe.gov. Consultado el 28 de marzo de 2006.


649

En cualquier caso, la clave para una presentación efectiva es la preparación. Especialistas en comunicaciones a menudo sugieren que la persona que prepara una presentación oral empiece por el final.3 En otras palabras, al preparar una presentación, el investigador debe pensar en qué quiere que el cliente sepa cuando esté completa. Por ello debe seleccionar los tres o cuatro descubrimientos más importantes en los cuales hacer énfasis y depender del informe escrito para un resumen completo. También debe estar preparado para defender los resultados de la investigación. Esto no es lo mismo que colocarse a la defensiva; en vez de ello, debe estar preparado para tratar de manera confiada y competente las preguntas que surjan. Recuerde que hasta el proyecto de investigación más confiable y válido no sirve si los gerentes que deben actuar sobre los resultados no se convencen de su importancia. FIGURA 25.19

Cómo califican los consumidores europeos sus anuncios de automóviles favoritos 25%

20%

15%

10%

5%

0% Reino Unido

Francia Renault Peugeot

Alemania VW Ford

Mercedes-Benz Fuente: Advertising Age International, 27 de abril de 1992, pp. 1-26. Reimpresa con autorización. Derechos registrados, 1992, Crain Communications, Inc.

Como con los informes escritos, una clave para una presentación oral efectiva es adaptarse a la audiencia. Presentar un discurso formal de una hora cuando una discusión de diez minutos sería suficiente (o a la inversa), generará una mala impresión, tanto del presentador como del informe. Dar una conferencia o leer a la audiencia seguramente impedirá la comunicación a cualquier nivel de formalidad. El presentador debe contener su afán de leer el texto palabra por palabra. Al depender de notas breves, la familiaridad con el tema y ensayar tanto como la ocasión lo requiera, el presentador promoverá una mejor comunicación. Debe evitar palabras coloquiales propias del oficio y usar términos cortos y familiares, así como mantener contacto visual con la audiencia y repetir los puntos principales. Ya que la audiencia no puede regresar para volver a escuchar lo que el orador ha dicho, una presentación oral a menudo se organiza alrededor de un formato estándar: “Diles lo que vas a decirles, díselos y vuelve a decirles lo que acabas de decirles.” Los apoyos gráficos y otros de tipo visual pueden ser tan útiles en una presentación oral como en una escrita. Los expositores deben elegir entre una variedad de medios. Diapositivas, acetatos de retroproyector y gráficas generadas por computadora en pantalla son útiles para audiencias más grandes. Para otras más pequeñas, el investigador puede colocar los apoyos visuales en carteles u hojas de rotafolio. Otra posibilidad es hacer copias de las gráficas para cada participante, tal vez como un complemento de las formas de presentación.

Gráfica de barras múltiples


650

I N V E S T I G A C I Ó N A L I N S TA N T E Informes en línea: fáciles de obtener, fáciles de ignorar cambio aplicado a sus sitios web como respuesta a información que obtuvieron de los informes resultantes.

Fuente: Con base en Jeffrey Rubin y Ravind Budhiraja, “Intelligence Services”, Network Computing, 7 de julio de 2005, descargado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup. com; Joshua Kaufman, “Practical Usability Testing”, Digital Web, 13 de febrero de 2006, www.digital-web.com, consultado el 2 de abril de 2006.

© DAVID YOUNG-WOLFF/ PHOTOEDIT

Una variedad de programas de computadora comercialmente disponibles proporcionan al detalle datos sobre el uso de sitios web. Entre éstos están ClickTracks Analytics, Fireclick, Sane Solutions, Urchin, WebSideStore, WebtrafficIQ y WebTrends. Estos programas pueden reunir detalles y generar informes acerca del comportamiento de diversos segmentos de clientes que visitan un sitio web (por ejemplo, nuevos visitantes, visitantes que regresan y suscriptores al boletín de noticias de la empresa por correo electrónico). Entre los comportamientos que pueden ser rastreados están los vínculos en los que hacen clic los visitantes, las compras que hacen y el tiempo que pasan en el sitio web. Con informes tan fáciles de obtener cuando se les necesita y con una frecuencia diaría, los mercadólogos pueden acumular montañas de datos con rapidez. Pero, ¿qué hacen con los informes? En términos ideales, alguien debería analizarlos y actuar a partir de la información. Sin embargo, cuando reporteros de Network Computing preguntaron recientemente a doscientos administradores de red acerca del uso de software analítico de red, las respuestas indicaron una amplia falta de seguimiento. Casi todos los administradores usaban el software, pero no hubo uno solo que pudiera pensar en un

Cualquiera que sea el medio elegido, cada apoyo visual debe tener un diseño que transmita un mensaje sencillo capaz de captar la atención y apoyar un punto en el que la audiencia debe enfocar sus pensamientos. Como en las presentaciones escritas, los expositores deben interpretar las gráficas para la audiencia. Las mejores diapositivas son fáciles de leer e interpretar. Tipografía grande, múltiples colores, semblanzas que resalten y otros aspectos artísticos fortalecen la legibilidad de las gráficas. Recurrir a la gestualidad durante la presentación también ayuda a hacer la presentación más interesante He aquí algunas sugerencias sobre cómo gesticular:4 • • • •

Abra los brazos para abrazar a su audiencia. Manténgalos entre su cintura y los hombros. Mantenga sus brazos a sus costados cuando no los use. Informes en línea: fáciles de obtener, fáciles de ignorar Evite gestos rápidos y bruscos que lo hagan parecer nervioso. Mantenga sus gestos más largos de lo que haría en una conversación normal. • Varíe sus ademanes. Cambie de una mano a otra, y en otras ocasiones use ambas manos o no las use. • No abuse de los gestos. Algunos ademanes se usan para llamar la atención a puntos que ilustran los apoyos visuales. Para estos casos, la mano abierta puede parecer más amistosa y ayuda a liberar tensión. En contraste, un orador nervioso que usa un apuntador láser puede distraer a la audiencia conforme el apuntador salta de un lugar a otro en su mano temblorosa.5

Informes por Internet Muchos clientes desean que sus numerosos empleados tengan acceso a los hallazgos de la investigación. Una forma sencilla de compartir datos es hacer que resúmenes ejecutivos e informes estén disponibles en una intranet de la empresa. Además, ésta puede usar tecnología de la información en Internet para diseñar cuestionarios, administrar encuestas, analizar datos y compartir los resultados en un formato listo para su presentación. La captura de datos en tiempo real permite informes de principio a fin.Varias empresas ofrecen sistemas de administración de investigación totalmente basados en Internet, por ejemplo la solución en línea de WebSurveyor para capturar e informar descubrimientos de investigación.


651

El seguimiento de la investigación Los informes y las presentaciones orales deben comunicar los hallazgos de la investigación para que los gerentes puedan tomar decisiones de negocios. En muchos casos, el gerente que recibe este reporte es incapaz de interpretar la información y llegar a conclusiones relevantes para las decisiones gerenciales. Por este motivo, los investigadores eficaces no tratan el informe como el final del proceso de investigación. Realizan un seguimiento de la investigación en el que vuelven a establecer contacto con quienes toman las decisiones y/o clientes después de que estos últimos han tenido la oportunidad de volver a leer el informe. El propósito es determinar si los investigadores necesitan aportar información adicional o aclarar temas que preocupen a la gerencia. Así como la investigación de mercados ayuda a una organización a aprender acerca de la satisfacción de sus clientes, el seguimiento de investigación ayuda al personal de investigación de mercados a asegurar la satisfacción de sus clientes: los gerentes de marketing.

Resumen 1. Discutir el informe de investigación desde la perspectiva del proceso de comunicación. El informe de investigación es una presentación oral o escrita de descubrimientos dirigidos a una audiencia específica para lograr un propósito particular. La preparación del informe es la etapa final del proyecto de investigación. Es importante porque el proyecto puede guiar las decisiones gerenciales sólo si se comunica con efectividad. La teoría de las comunicaciones resalta que el redactor (comunicador) debe adaptar el informe (mensaje) para que sea comprendido por el gerente (audiencia) que tiene un campo de experiencia distinto. 2. Definir las partes de un informe de investigación en un formato estándar.

El consenso es que el formato para un informe de investigación debe incluir ciertas partes preliminares, el cuerpo del informe y las partes anexas. El formato varía para ajustarse al nivel de formalidad de la situación particular. Las partes preliminares de un informe formal incluyen una página con el título, cartas de transmisión y autorización, tabla de contenido y resumen. El resumen es la parte que más a menudo se lee y debe incluir una declaración breve de los objetivos, resultados, conclusiones y (dependiendo de la investigación) las recomendaciones. El cuerpo del informe incluye una introducción que presenta los antecedentes y objetivos, una declaración de la metodología y una discusión de los resultados, sus limitaciones y conclusiones y recomendaciones apropiadas. El apéndice incorpora materiales demasiado especializados como para que aparezcan en el cuerpo del informe.

3. Explicar cómo usar las tablas para presentar información numérica. Las tablas presentan grandes cantidades de información numérica acerca de cada tema analizado. Las tablas breves son útiles en el cuerpo del informe; las extensas son más adecuadas para el apéndice. Cada tabla debe incluir un número, título, subcabezas, cabezas de bandera y notas al pie para cualquier explicación o calificación de asientos y notas de fuentes de datos secundarios. 4. Resumir la forma de seleccionar y usar los tipos de gráficas de investigación.

Las gráficas presentan datos numéricos de una forma que resaltan sus relaciones. Cada gráfica debe incluir un número, título, leyendas explicativas y una nota de fuente para referencias secundarias. Las gráficas de pay o pastel muestran la composición de un total (las partes que integran un todo). Las gráficas de línea muestran la relación de una variable dependiente (en el eje vertical) con una variable independiente (eje horizontal). Por lo común, la variable independiente es tiempo. Las gráficas de barras muestran cambios en una variable dependiente a intervalos discretos de la variable independiente, por ejemplo, comparan un año con otro. Variaciones de estas gráficas son útiles para situaciones más complejas.

5. Describir cómo hacer una presentación oral efectiva.

La mayoría de los proyectos de investigación se informa por escrito y en forma oral, así que el investigador debe preparar una presentación oral. Ésta debe defender los resultados sin colocarse a la defensiva. Debe adaptarse a la situación y la audiencia. El presentador debe comunicar el informe de manera natural, sin leerlo a la audiencia. Los apoyos gráficos son suplementos útiles cuando son simples y fáciles de leer. Los ademanes también agregan interés y énfasis.

6. Discutir la importancia de informes por Internet y dar seguimiento de la investigación.

Presentar un resumen de los resultados en línea da a los clientes fácil acceso a esa información. Cierto software de encuesta en línea procesa los datos y muestra resultados en un formato listo para su presentación. En la etapa de seguimiento de un proyecto de investigación, los investigadores vuelven a establecer contacto con quienes toman decisiones después de someter a su consideración el informe. Esto ayuda a los investigadores a determinar si necesitan mayor información o a aclarar cualquier punto de preocupación de la gerencia.


652

Términos y conceptos clave Proceso de comunicación Informe de investigación Formato del informe Sección de introducción

Sección de metodología de la investigación Sección de resultados Sección de conclusiones y recomendaciones Apoyos gráficos

Presentación oral Seguimiento de la investigación

Preguntas de revisión y pensamiento crítico 1. ¿Por qué es importante pensar en el informe de investigación desde una perspectiva de comunicación? 2. Como gerente, ¿qué grado de formalidad querría de su departamento de investigación? 3. ¿Qué tipo de tablas se usan para describir algunas de las pruebas estadísticas que se analizaron en capítulos anteriores? 4. ¿Cuál es la diferencia entre un documento de investigación de mercados básica y un informe de investigación de mercados aplicada? 5. ¿Qué es una gráfica de pay o pastel? ¿Qué es una gráfica de barras? ¿Cuándo es preferible una a la otra? 6. ¿Cuáles son algunas de las publicaciones de investigación de negocios básicas? Encuentre algunos informes de investigación publicados en estas revistas. ¿Cómo cumplen los estándares que se establecen en el capítulo? 7. ¿Qué reglas deberían seguirse al preparar diapositivas para una presentación generada por computadora? 8. ÉTICA ¿Qué preocupaciones éticas surgen cuando prepara (o lee) un informe? 9, ÉTICA Un investigador que trabaja para Hi Time prepara una gráfica de barras que compara el número de clientes que visitan dos estancos rivales en una feria de la moda. Un estand es el de Hi Time, el otro es de So Cool, una empresa competidora. Primero se presenta la gráfica siguiente:

Al preparar una presentación para el consejo de Hi Time, el cliente indica al investigador que la gráfica no parece reflejar las mejorías logradas desde 2006. Por tanto, éste prepara la siguiente gráfica de barras:

250 245 240

So Cool Hi Time

235 230 225 2006

2007

a) ¿Qué ha logrado reformar la gráfica de barras? b) ¿Fue ético que el cliente pidiera que la gráfica volviera a trazarse? c) ¿Sería ético para el investigador usar la nueva gráfica en la presentación?

250 200 150

So Cool Hi Time

100 50 0 2006

2007


RED

Recurra a un motor de búsqueda. Escriba “Starbucks” o “McDonald’s”. Lea las noticias y artículos de esa empresa. Limite la búsqueda al usar la palabra “reporte”. Encuentre uno de los artículos que presente informes de investigación como

reacciones de los consumidores a un nuevo producto. Prepare diapositivas en PowerPoint que contengan gráficas apropiadas para presentar los resultados.


653

Caso 25.1 Annenberg Public Policy Center Un estudio reciente del Annenberg Public Policy Center investigó un área importante de decisiones de marketing en prácticas de fijación de precios.6 En específico, el estudio se ocupaba de conocimientos y actitudes del consumidor acerca de la práctica de los minoristas en línea que suelen ajustar sus precios con base en las características del cliente, por ejemplo con qué frecuencia compra con el minorista. En un caso, un sitio web que vende cámaras cobraba diferentes precios por el mismo modelo dependiendo de si el visitante había explorado sitios que proporcionan comparaciones de precios. En general, fijar diferentes precios es llamado discriminación de precios, y es legal a menos que discrimine por raza o sexo, o que viole leyes antimonopolio o de fijación de precios (como dos competidores que acuerdan fijar ciertos precios). El estudio Annenberg consistió en entrevistas telefónicas realizadas en una muestra de 1 500 adultos, tamizados para encontrar personas que habían usado Internet en los treinta días anteriores. El cuestionario reunió datos demográficos y sobre el uso de Internet. Además, el entrevistador leyó diecisiete declaraciones acerca de leyes y prácticas básicas relacionadas con la discriminación de precios y la asignación de consumidores con

base en su comportamiento de compra. Se preguntó a los participantes si cada una de estas declaraciones era verdadera o falsa. Las figuras del caso, 25.1-1 a 25.1-4, resumen algunos resultados del estudio.

Preguntas 1. La información proporcionada aquí no tiene suficiente detalle para un reporte formal, asuma que prepara uno en una etapa preliminar del proceso del informe. ¿Cuáles de estos descubrimientos desea enfatizar como sus puntos principales? ¿Por qué? 2. Prepare un resumen escrito de los descubrimientos con al menos dos tablas o gráficas. 3. Prepare dos tablas o gráficas que serían adecuadas para acompañar una presentación oral de estos resultados. ¿Son diferentes de los apoyos visuales que preparó para la pregunta? 4. ¿Por qué?

FIGURA DEL CASO 25.1-2

Respuestas a preguntas selectas sobre el conocimiento

Respuesta* FIGURA DEL CASO 25.1-1 Información selecta de la muestra

Sexo Masculino Femenino

48% 52%

Conexión en línea en el hogar Sólo conexión por línea telefónica 31% Módem por cable (con o sin conexión telefónica) 18% DSL (con o sin conexión telefónica) 25% Cable o DSL con otro método 13% No sabe 4% Sin conexión en casa 9% Experiencia autocalificada de navegar por Internet Principiante 14% Intermedio 40% Avanzado 34% Experto 12% Fuente: Joseph Turow, Lauren Feldman y Kimberly Meltzer”, “Open to Exploitation: American Shoppers Online and Offline”, informe APPC, junio de 2005, p. 15, descargado en www.annenbergpublicpolicycenter.org.

Declaración

Cierto

Falso No sé

Las empresas de hoy tienen la capacidad de seguir mi actividad en muchos sitios web.

80%

8%

12%

Es legal que una tienda en línea cobre a diferentes personas distintos precios a la misma hora del día.

38%

29%

33%

Por ley, un sitio como Expedia u Orbitz que comparan precios de diferentes aerolíneas deben incluir los precios más bajos.

37%

32%

31%

Es legal para una tienda fuera de línea fijar distintos precios a diferentes personas a la misma hora del día.

29%

42%

29%

Cuando un sitio web tiene una política de intimidad, significa que el sitio no compartirá mi información con otros sitios o empresas.

59%

25%

16%

*Cuando los números no suman 100% se debe a un error de redondeo. Las cifras con negritas indican la respuesta correcta. Fuente: Joseph Turow, Lauren Feldman y Kimberly Meltzer”, “Open to Exploitation: American Shoppers Online and Offline”, informe APPC, junio de 2005, p. 20, descargado en www.annenbergpublicpolicycenter.org. Consultado el 5 de abril de 2006.


654



Respuestas a preguntas de actitud selectas

Declaración Está bien si una tienda me cobra un precio con base en lo que sabe acerca de mí.

Respuesta* De En acuerdo desacuerdo Neutral No sé 8% 91% 1%

Está bien si una tienda en 11% línea que uso cobra distintos precios a diferentes personas por los mismos productos durante la misma hora.

87%

76%

22%

Me molestaría saber que otras personas paguen menos que yo por los mismos productos.

1%

1%

1%

1%

Predecir la calificación de conocimiento de datos demográficos selectos

Coeficiente de Coeficiente de regresión no regresión estandarizado (B) estandarizado ( Educación Ingreso

0.630* 0.383*

0.200 0.150

Habilidad autopercibida para navegar en Internet Constante

0.616*

0.149

R

2

2.687 0.148

*Significado < nivel 0.001

57% Me molestaría si los sitios web en los que compro llevan registros detallados de mi comportamiento de compra.

41%

2%

1%

50% Está bien si una tienda en la que compro con frecuencia usó información acerca de mí para crear una imagen mía que mejora los servicios que me proporciona.

47%

2%

1%

*Cuando las cifras no suman 100% se debe a error de redondeo.

Fuente: Joseph Turow, Lauren Feldman y Kimberly Meltzer, “Open to Exploitation: American Shoppers Online and Offline”, informe APPC, junio de 2005, p. 29. Descargado en www.annenbergpublicpolicycenter.org. Consultado el 6 de abril de 2006.


655

Nota final sobre la investigación de mercados Al principio se trazó una analogía entre la investigación y una aguja en un pajar. Los autores esperan que después de leer y estudiar el material del libro, ahora pueda comprender y aplicar procesos básicos que le ayuden a identificar necesidades de información clave y convertir datos brutos en inteligencia. Así, después de pasar por un amplio mar de información, esta inteligencia ayuda a alguien a tomar una mejor decisión, que a su vez ayudará a mejorar la vida de alguien. De modo que la investigación de mercados es un área de conocimientos muy importante y útil que lo puede llevar a habilidades significativas. La serie de casos que sigue a continuación proporciona al lector una última oportunidad de ganar experiencia a través de aplicaciones de investigación de mercados del mundo real. ¡Si todavía tiene apetito acerca de la investigación de mercados, hay temas mucho más avanzados que pueden incrementar sus habilidades en una de las áreas especializadas de la investigación!

Parte 7 Casos para uso con bases de datos computarizadas

CASO 1 Correr los números: ¿en verdad paga? CASO 2 Employees Federal Credit Union CASO 3 Universidad Van Pool © MAR K

HARWOO

D/ ICON IC

A/ GETT Y

IMAGES

CASO 4 Valores y el mercado automotriz CASO 5 ¡Di que no es cierto! ¿Es esto verdadero? CASO 6 TABH, Inc., consultoría automotriz CASO 7 Encuesta sobre los estadounidenses y los complementos dietéticos

CASOS

657

AMPLIADOS

Caso 1 Correr los números: ¿en verdad paga? Los electores del senador B. G. Shot le han solicitado que evite que los empleadores discriminen con sueldos más bajos a quienes no gustan de las matemáticas. El senador Shot consiguió 50 000 dólares para financiar el proyecto que encabeza el doctor William Ray, consultor en investigación, a quien se le otorga una beca para realizar una investigación que examine de qué modo aspectos de las experiencias universitarias de un estudiante se relacionan con su desempeño en el trabajo. El senador espera que la investigación ayude a proporcionar una base para sustentar la legislación propuesta de hacer ilegal la discriminación contra quienes no gustan de las matemáticas. Las preguntas de la investigación para la propuesta son: • •

PI1: ¿El gusto de un estudiante por el trabajo escolar cuantitativo afecta sus ingresos futuros? PI2: ¿Las personas con afinidad por los cursos cuantitativos son promovidas con mayor rapidez que quienes no la tienen?

El doctor Ray ha obtenido la cooperación de la empresa de servicios Fortune 500, que da empleo a más de 20 000 trabajadores en ocho ubicaciones. La empresa le permite encuestar a empleados que salieron de la universidad en los últimos tres años. El doctor Ray envió a 1 000 personas, que

cumplían con este perfil, una invitación por correo electrónico para participar, y obtuvo 300 respuestas. El correo electrónico presentaba un cuestionario que dirigía a los empleados a un sitio web donde se realizó la encuesta. Cada invitación estaba codificada de manera que los participantes pudieran ser identificados. Sin embargo, el doctor Ray mantuvo esta información como confidencial para que la empresa no pudiera identificar la respuesta de algún empleado en particular. La tabla siguiente describe las variables recabadas: Variables disponibles de los registros de la empresa Nombre de la variable

Tipo de variable

Codificación

PROM

Nominal que indica si el empleado ha sido promovido

1 = “Promovido” 0 = “No promovido”

GPA

GPA

autorreportado en el último año en la universidad

0 (más bajo) 4 (más alto)

Sexo

Nominal

1 = “Femenino” 0 = “Masculino”

Escuela

Nominal

Iniciales de la escuela

Salario

Índice

Salario anual real del año anterior

Preguntas de la encuesta

Codificación

Muy en desacuerdo (1)

X1 Los cursos cuantitativos que tomé en la escuela fueron los más útiles.

X2 Muy pocos temas pueden ser comprendidos si no se entiende la aritmética.

X3

Odiaba ir a clases de matemáticas en la universidad.

X4 Aprendí mucho de los proyectos cuantitativos que me fueron asignados en la universidad.

X5 Los estudiantes no necesitan estudiar temas cuantitativos en la universidad para tener éxito en sus carreras.

En desacuerdo (2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)

Muy de acuerdo (5)

Parte 7. Casos para uso con bases de datos computarizadas

658

Por favor use los siguientes calificativos para describir su experiencia universitaria antes de graduarse. Para cada par de calificativos, escoja el cuadro para marcar el más próximo al adjetivo que mejor describe su experiencia. Codificación

(–3)

(–2)

(–1)

(0)

(1)

(2)

(3)

S1 Tedioso

Excitante

S2 Laborioso

Juguetón

S3 Estresante

Relajante

S4 Aburrido

Divertido

S5 Despreocupado

Responsable

Preguntas 1. 2. 3. 4. 5.

¿Esta beca presenta un dilema ético para el doctor Ray? Genere al menos una hipótesis para cada pregunta de la encuesta antes mencionada. Use los datos que corresponden a este caso para realizar una prueba adecuada de cada hipótesis. Interprete el resultado. ¿Hay evidencia que sustente el reclamo de discriminación? Explique. Liste otra hipótesis (no relacionada con las preguntas de investigación en la beca) que se podría probar con estos datos.

6. 7.

8.

Pruebe esa hipótesis. Al considerar las actitudes de los empleados acerca de su experiencia universitaria, ¿se relaciona con mayor salario la cantidad de diversión que tuvieron en la universidad o el grado al cual creyeron que las clases cuantitativas fueron una experiencia positiva? ¿El “problema” que llevó a la concesión de la beca lo haría candidato para una investigación etnográfica? Explique.

Caso 2 Employees Federal Credit Union La Employees Federal Credit Union (EFCU) es la unión de crédito de una empresa Fortune 500. Cualquier empleado de la organización es elegible para ser miembro de la unión. En los últimos años la unión de crédito ha acumulado una gran cantidad de fondos excedentes que han estado invertidos en certificados de depósito. También ha experimentado una menor relación de créditos/acciones que otras uniones de crédito de tamaño similar. Debido a estos factores, las ganancias promedio sobre sus inversiones han declinado lentamente y sus márgenes de utilidad se restringen. El consejo de administración de EFCU decidió realizar un proyecto de investigación para determinar por qué sus miembros no solicitan préstamos de dinero a la unión de crédito; más en específico, ordenaron el proyecto de investigación para saber por qué los miembros solicitan préstamos de otras fuentes y no de la unión de crédito. Además de lo anterior, el consejo de administración de EFCU expresó su deseo de determinar cuáles eran las actitudes de los miembros hacia la administración global y las operaciones de la unión de crédito. Se decidió que las siguientes preguntas también debían ser atendidas: • •

¿Cuán bien informados están los miembros acerca de los servicios que proporciona la unión de crédito? En su opinión, ¿existen diferencias entre los miembros que viven en el área de las oficinas generales de la empresa y los que viven fuera de ella acerca de pedir préstamos y de los servicios que proporciona la unión de crédito?

• •

• •

• •

Diseño de la investigación y método de recolección

Los datos de la investigación se recolectaron mediante una encuesta de cuestionario por correo. Esta técnica se determinó como el mejor método para recolectar datos por los siguientes motivos: • • •

Objetivos de la investigación

• Para contestar las preguntas del consejo, se desarrollaron los siguientes objetivos. Así que también guiaron el diseño de la investigación:

Determinar los motivos por los cuales las personas ingresan a la unión de crédito. Determinar los motivos de los miembros que usan otras instituciones financieras cuando necesitan adquirir fondos en préstamo. Medir actitudes y creencias de los miembros acerca de la pericia de los empleados de la unión de crédito. Determinar si hay diferencias percibidas entre los miembros que viven en el área de las oficinas generales de la empresa y los que viven en otra parte. Determinar la percepción que tienen los miembros acerca de los servicios que ofrece la unión de crédito. Medir las actitudes y creencias de los miembros respecto de cómo opera la unión de crédito.

Los miembros de la unión de crédito estaban muy dispersos en términos geográficos. El consejo quería minimizar el costo de realizar la investigación. Varias preguntas planteadas en el cuestionario eran de naturaleza sensible. El consejo tenía la flexibilidad para esperar los resultados de la encuesta antes de tomar acciones.

Casos ampliados

Una copia del cuestionario para recolectar los datos de la investigación se presenta en la figura del caso 2.1. La mayoría de las preguntas se diseñaron de manera estructurada debido a la variación en los antecedentes educativos, funciones de trabajo e intereses de los miembros encuestados. Sin embargo, los participantes tuvieron la flexibilidad de contestar varias preguntas clave en un formato diferente. La escala Likert se usó principalmente donde se requerían mediciones de actitud.

659 Procedimientos de muestreo

La población de EFCU está bien definida; en consecuencia, se seleccionó una muestra aleatoria simple de la membresía. La desviación estándar de la población estimada definió el tamaño de la muestra en 300 miembros

FIGURA DEL CASO 2.1 Encuesta de opinión de miembros de la EFCU

1. ¿Es en la actualidad miembro de la Employees Federal Credit Union? Sí [ ] No [ ] Si no lo es, por favor pida a un miembro de su hogar que pertenezca a la EFCU que complete el cuestionario. Si nadie en su hogar es miembro, por favor regrese el cuestionario en el sobre anexo con porte pagado. 2. ¿Por qué ingresó a la unión de crédito? (Marque tantas respuestas como sean aplicables.) __ Conveniencia __ Tasas de interés más altas para mis ahorros que las que pagan otras instituciones financieras __ Más personal que en otras instalaciones __ Quería una fuente más disponible para pedir dinero prestado __ La publicidad me invitó a unirme __ Otros, por favor explique ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________________ Las declaraciones 3 a 6 piden la opinión de los empleados de la unión de crédito. Marque la respuesta que mejor describa su calificación de los empleados de la unión de crédito en cada categoría. Por favor marque sólo una respuesta en cada categoría. 3. Los empleados de la unión de crédito son corteses. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 4. Los empleados de la unión de crédito ayudan. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 5. Los empleados de la unión de crédito son profesionales. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 6. Los empleados de la unión de crédito siempre están disponibles. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 7. ¿Cuál es su opinión acerca de las tasas que la unión de crédito paga en sus cuentas de participación (miembros/ahorros)? A. Muy alta___ B. Alta___ C. Promedio___ D. Baja___ E. Muy baja F. Sin opinión___ 8. ¿Cuál es su opinión acerca de las tasas de interés que la unión de crédito cobra a sus miembros por tomar fondos prestados? A. Muy alta___ B. Alta___ C. Promedio___ D. Baja___ E. Muy baja F. Sin opinión___ 9. ¿Con qué frecuencia recibe un estado financiero de la actividad de su cuenta? Demasiada frecuencia ( ) Muy frecuente ( ) Parece correcta ( ) Frecuencia insuficiente ( ) Nunca ( ) 10. ¿Cómo calificaría la precisión de sus estados de cuenta? Excelente ( ) Buena ( ) Regular ( ) Mala ( ) 11. ¿Son fáciles de entender? Sí ( ) No ( ) 12. ¿Considera que la unión de crédito mantiene confidencial la información de su cuenta? Sí ( ) No ( ) Las preguntas de la siguiente serie son importantes para determinar lo efectiva que ha sido la unión de crédito para comunicar sus diferentes servicios a los miembros. Por favor conteste cada pregunta con sinceridad, recuerde, no hay respuestas correctas o incorrectas. Marque la respuesta que mejor describe su percepción de los servicios ofrecidos por la unión de crédito. Marque 1, si era consciente del servicio y lo ha usado. Marque 2, si era consciente del servicio pero no lo ha usado. (continúa) Marque 3, si no sabía que este servicio era ofrecido por la unión de crédito.

660


FIGURA DEL CASO 2.1 Encuesta de opinión de miembros de la EFCU (continuación)

Consciente Consciente pero Inconsciente y lo he usado no lo he usado del servicio 13. Cuentas compartidas regulares 1 2 3 14. Subcuentas especiales 1 2 3 15. Cuentas del club de Navidad 1 2 3 16. Cuentas individuales de retiro 1 2 3 17. Tarjetas de crédito MasterCard 1 2 3 18. Préstamos quirografarios 1 2 3 19. Préstamos para automóvil nuevo 1 2 3 20. Préstamos para automóvil de modelo anterior 1 2 3 21. Préstamos para automóvil más antiguo 1 2 3 22. Préstamos para bienes/aparatos del hogar 1 2 3 23. Préstamos recreativos 1 2 3 24. Préstamos avalados por acciones 1 2 3 25. Préstamos para el pago de impuestos 1 2 3 26. Préstamos de línea de crédito 1 2 3 27. ¿Tiene en la actualidad un préstamo de la unión de crédito? Sí ( ) No ( ) 28. En el último año, ¿ha pedido dinero prestado a un banco u otra fuente de préstamos que no sea la unión de crédito? Sí ( ) No ( ) Si no, vaya a la pregunta 30 29. ¿Por qué acudió a una fuente distinta a la unión de crédito? ___Mi solicitud de préstamo a la unión de crédito no fue aprobada. ___La unión de crédito no ofrecía este tipo de crédito. ___Tengo establecida una línea de crédito en otra parte. ___Prefiero usar una institución financiera local. ___Otro: _________________________________________________________________________________________ Para las declaraciones 30 a 34, marque la respuesta que mejor describa sus sentimientos acerca de ellas. Marque sólo una respuesta por cada declaración presentada. 30. Las tasas de préstamo de la unión de crédito son más bajas que las ofrecidas por otras instituciones. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 31. El personal de la unión de crédito mantendrá confidencial mi información financiera personal. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 32. La unión de crédito es rápida para procesar solicitudes de préstamo. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 33. Los servicios financieros actuales que proporciona la unión de crédito satisfacen las necesidades de sus miembros. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 34. Las solicitudes de préstamo que usa la unión de crédito son sencillas y fáciles de llenar. Muy en desacuerdo ( ) Desacuerdo ( ) Inseguro ( ) De acuerdo ( ) Muy de acuerdo ( ) 35. ¿Cuáles de los servicios que proporciona la unión de crédito le gustan más? ______________________________________________________________________________________________________ 36. ¿Cuáles de los servicios que proporciona la unión de crédito le gustan menos? ______________________________________________________________________________________________________ 37. ¿En general, cómo considera la administración y la operación de la unión de crédito? Excelente ( ) Buena ( ) Correcta ( ) Mala ( ) 38. ¿Vive usted en el área de las oficinas generales? Sí ( ) No ( ) Si es afirmativa, vaya a la pregunta 40. 39. ¿Considera que la unión de crédito satisface sus necesidades y las de los miembros que viven en el área de las oficinas generales? Sí ( ) No ( ) Si no, por favor explique____________________________________________________________________________________ 40. Si usted administrara la unión de crédito, ¿qué cambios le gustaría hacer y qué servicios adicionales, si los hay, proporcionaría? ____________________________________________________________________________________________________ Sinceramente apreciamos el tiempo y esfuerzo que realizó para contestar este cuestionario. Muchas gracias por su ayuda.

Casos ampliados

con base en las respuestas de 15 miembros a la pregunta 37 del cuestionario. La pregunta 37 se usó porque encapsula la esencia del proyecto de investigación. Los números aleatorios que sirvieron para hacer la selección de las unidades del muestreo se generaron con la ayuda de una computadora personal. El marco muestral fue el listado del balance preliminar al 31 de enero de los miembros de EFCU. Según el marco del muestreo, EFCU tenía 3 531 miembros a esa fecha. Como resultado, los 300 números aleatorios fueron generados dentro del rango de 1 a 3 531. Cada número aleatorio se igualó a un número correspondiente en el marco muestral y esos individuos recibieron copias del cuestionario de la encuesta.

661 Union?” Q2 es el nombre de la variable de la pregunta 2, etc. La figura del caso 2.2 presenta la codificación. Su instructor le proporcionará información sobre cómo obtener la serie de datos de EFCU si este material es parte de la asignación del caso. (Los datos están disponibles en formato SPSS o Excel.)

FIGURA DEL CASO 2.2 Códigos del cuestionario

Trabajo de campo

Muy en desacuerdo = 1

Muy de acuerdo = 5

Muy alto = 1

Muy bajo = 5

Demasiado frecuente = 1

Nunca = 5

Excelente = 1

Malo = 4

Excelente = 1

Muy malo = 5

Sin respuesta = 6

Sí = 1

No = 2

Sin respuesta = 3

Consciente y lo he usado = 1

Inconsciente = 3

La mayor parte del trabajo de campo para el proyecto de investigación, la edición y codificación de los datos de la encuesta inclusive, la realizó la persona que presidía el Comité de Supervisión. La siguiente es una lista (muy agradecida) de la ayuda recibida durante el procedimiento:

Preguntas

• •

1. 2.

•

•

•

Bob Perkins obtuvo una copia de los miembros de EFCU. El departamento de nómina preparó las etiquetas para elcorreo de todos los miembros de la muestra que tendrían retenciones de la unión de crédito en sus cheques de nómina. Los oficinistas de la unión de crédito obtuvieron las direcciones y prepararon etiquetas de correo para el resto de los individuos seleccionados en la muestra. Asistentes administrativos ayudaron a copiar y compaginar los cuestionarios de la encuesta y a prepararlos para su envío por correo. Ron Walker envió todos los cuestionarios por correo.

Los datos de la encuesta de las preguntas estructuradas se codificaron con base en clasificaciones que estableció el investigador. Los códigos fueron agregados a una serie de bases de datos con una computadora personal IBM y un software estadístico. De los 125 cuestionarios que se obtuvieron, dos no fueron incluidos en los resultados de la encuesta. Uno de los cuestionarios fue regresado sin incluir las primeras dos páginas y el otro cuestionario parecía haber sido falsificado de forma deliberada: no sólo las respuestas de este cuestionario a los extremos, sino que se encontraron también un número de contradicciones.

Información adicional

Varias preguntas requerirán el uso de una base de datos computarizada. Cada nombre de variable se representa por su número de pregunta. Q1 es el nombre de variable de la pregunta 1, “¿Es usted miembro de la Employees Federal Credit

3.

4. 5.

Sin opinión = 6

Evalúe los objetivos de la investigación. Evalúe el diseño de la investigación a la luz de los objetivos establecidos. Con la base de datos computarizada obtenga frecuencias simples para las respuestas de cada pregunta (las respuestas a preguntas abiertas no se incluyen en la base de datos). Realice la tabulación cruzada apropiada. Realice las pruebas estadísticas univariadas y bivariadas apropiadas después de desarrollar hipótesis para estas pruebas en particular.

Este caso fue preparado por John H. Walkup, gerente de proyecto senior, Mapco, Inc.


662 Caso 3 Universidad Van Pool La Universidad Estatal de Oklahoma es una institución importante. Sus principales instalaciones en Stillwater se ubican a distancia igual (75 millas aproximadamente) de Oklahoma City y Tulsa, las dos áreas metropolitanas más grandes del estado. Casi 20 000 estudiantes están inscritos en cursos del campus de Stillwater. Dado que muchos estudiantes de la universidad se trasladan desde Oklahoma City (500 aproximadamente) o desde Tulsa (unos 700), se sugirió que un sistema de compartir camionetas podría ser una operación viable. El concepto básico era tener ubicaciones centrales en Tulsa y en Oklahoma City donde los estudiantes pudieran abordar camionetas (o autobuses) y trasladarse a la universidad. Los estudiantes descenderían del transporte en el mismo sitio en el viaje de retorno. Uno de los estudiantes sería el conductor del vehículo, lo que reduciría de forma considerable los costos de operar el servicio. La figura del caso 3.1 presenta información adicional acerca del costo asociado con la operación del servicio.

diante en realidad se trasladaba a la universidad. El resultado fue una muestra de 224 estudiantes. Los datos de la encuesta se editaron y codificaron para ser analizados con el software SPPS. Las variables de la serie de datos llamada Viajero se presentan en la figura del caso 3.3. Un valor faltante es representado por un punto. (Los datos también estan disponibles en Microsoft Excel.)

Preguntas 1. 2.

3.

4.

El proyecto de investigación por encuesta

5. Se realizó una encuesta telefónica para determinar cuántos estudiantes de la universidad se trasladaban en forma regular y para estimar la demanda para el servicio de transporte. El cuestionario del estudio aparece en la figura del caso 3.2. El directorio de estudiantes sirvió como marco muestral. Al inicio se seleccionaron al azar páginas del directorio; para cada página, seleccionada como unidad de muestreo inicial, se instruyó al entrevistador para llamar a cada nombre que aparecía enlistado de Tulsa u Oklahoma City como el domicilio del estudiante. La primera pregunta del cuestionario determinaba si el estu-

6.

Evalúe el diseño de la investigación. ¿Qué variables de la serie de datos disponibles serán más importantes para resolver el problema? Identifique cuáles de ellas son dependientes y cuáles independientes. Con la base de datos computarizada llamada Commuter, demuestre que puede realizar análisis descriptivos como el cálculo de distribución de frecuencias y cálculo de medias. A partir de un análisis de tabulación cruzada, determine qué segmento de mercado es más probable que use el servicio de camionetas compartido. ¿El servicio de camionetas es económicamente factible en Tulsa? ¿En Oklahoma City? Realice una entrevista a fondo con un estudiante viajero en su universidad local. Elija a un estudiante que deba recorrer más de 50 millas, o al menos una hora de camino para llegar a la escuela. Empiece por pedirle que exponga sus sentimientos acerca del recorrido y por qué lo hace en vez de escoger otra opción en otra escuela o estudiar vía Internet. También obtenga su reacción al enfoque “camioneta” como el que se analiza aquí. ¿Cómo modifican estos comentarios su opinión acerca de la idea del transporte?

FIGURA DEL CASO 3.1 Costos asociados con compartir las camionetas El siguiente es un ejemplo de análisis de costos de viaje para las camionetas. Se asume que una camioneta puede llevar a quince pasajeros, pero en promedio llevará a diez (dos terceras partes de la capacidad de carga) más el conductor. También supone que no habrá que pagar al conductor; en otras palabras, un estudiante conducirá en lugar de pagar el viaje. Costo de camioneta usada

$20 000

Menos valor de reventa

– $4 000

Costo neto

$16 000

Vida útil de la camioneta (en millas)

$100 000

Costo neto por milla Costos de gasolina por galón Millaje de la camioneta (mpg)

$0.16 $2.90 10

Costo de gasolina por milla

$0.29

Mantenimiento por milla

$0.25

Costos totales/ milla Millas por viaje redondo

$0.70 150

Costo por viaje Número de pasajeros promedio Costo por pasajero

$105.00 10 $10.50

Casos ampliados

663

FIGURA DEL CASO 3.2 Cuestionario de investigación de mercados: servicio de viaje a Stillwater, Oklahoma

Hola, soy (su nombre). Estamos realizando una encuesta para determinar si es factible que la Universidad Estatal de Oklahoma (OSU) establezca un servicio de comunicación de camionetas o autobuses para estudiantes que vienen a la escuela en Stillwater. 1. ¿Se traslada a OSU para asistir a clases ___Sí ___No? [Si sí, continúe con la entrevista. Si no, termine.] 2. ¿Cuántas veces por semana se traslada a Stillwater para asistir a clases? ___Veces por semana. 3. ¿Cómo llega a Stillwater: conduce automóvil propio, se traslada en grupo con otros estudiantes, o usa otro método? 1 Conduce automóvil propio 2 Viaja en grupo 3 Otro [Si el estudiante se traslada en grupo] 4. ¿Qué porcentaje del tiempo es usted el conductor en su grupo de compañeros?___% 5. ¿Qué millaje obtiene su automóvil en carretera? ___mpg 6. ¿Qué opina de su costo total por mes para trasladarse a OSU? $___ Dos métodos de alternativa disponibles para proporcionar un servicio a OSU son facilitar una camioneta o un autobús. Un autobús sería similar a un traslado comercial, ya que saldría temprano por la mañana para estar en la escuela a las 8:00 a.m., y regresar después de las 12:00 del mediodía. Un segundo autobús saldría para llegar a las 12:30 p.m., y regresaría después de las 5:00 p.m. Un conductor con licencia sería contratado por la universidad para conducir el autobús. La camioneta tendría horas de salida similares pero se harían arreglos para que los viajeros se rotaran para conducir. Voy a leer varias declaraciones acerca de estos métodos de traslado posibles y me gustaría que me indicara su acuerdo o desacuerdo. Cuando lea cada declaración, me gustaría que me indique si está muy de acuerdo (MA), de acuerdo (A), un tanto de acuerdo (TA), sentimientos neutros (N), ligeramente en desacuerdo (LD), en desacuerdo (D), o muy en desacuerdo (MD). [Repase esto con el participante para asegurarse de que entiende lo que hará.] 7. El inconveniente de trasladarse a la universidad por autobús o camioneta supera las ventajas. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD 2 D 1 MD 8. Podría usar el tiempo que implica ir a Stillwater para estudiar. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3

LD

2

D

1

MD

9. Preferiría poder ir y venir a mi antojo. 7 MA 6 A 5 TA

LD

2

D

1

MD

10. Tener que esperar la camioneta o el autobús para volver a casa tomaría demasiado tiempo. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD 2 D 1

MD

11. No me gusta trasladarme en autobuses porque son muy incómodos. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD

2

D

1

MD

12. Trasladarme en camioneta sería mejor que en autobús. 7 MA 6 A 5 TA 4 N

2

D

1

MD

13. Si estuviera en un grupo de camioneta, estaría dispuesto a ayudar con la conducción. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD 2 D

1

MD

14. Tener que conducir al punto de partida es una molestia. 7 MA 6 A 5 TA 4 N

3

LD

2

D

1

MD

15. Conducir solo se está volviendo muy costoso. 7 MA 6 A 5 TA

3

LD

2

D

1

MD

16. Me preocuparía demasiado por la confiabilidad de la camioneta o el autobús. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD 2

D

1

MD

4

4

N

N

3

3

LD

(continúa)


664

FIGURA DEL CASO 3.2 Cuestionario de investigación de mercados: servicio de viaje a Stillwater, Oklahoma (Continuación)

17. Ahorraría dinero al tomar la camioneta o el autobús. 7 MA 6 A 5 TA 4 N

3

LD

2

D

1

MD

18. Si un autobús estuviera disponible, lo tomaría. 7 MA 6 A 5 TA

4

N

3

LD

2

D

1

MD

19. Si la camioneta estuviera disponible la usaría. 7 MA 6 A 5 TA

4

N

3

LD

2

D

1

MD

20. No me gusta trasladarme en camioneta porque son muy incómodas. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD

2

D

1

MD

21. Me preocuparía por la manera de conducir de otros en la camioneta. 7 MA 6 A 5 TA 4 N 3 LD

2

D

1

MD

22. Tomar una camioneta o el autobús es una molestia. 7 MA 6 A 5 TA 4 N

2

D

1

MD

3

LD

Por último, tengo algunas preguntas acerca de usted como estudiante. La encuesta es estrictamente confidencial y su nombre nunca se usará en los resultados. 23. ¿Cuál es su estatus en clase? 1 Fresh 2 Sophmore 3 Junior 4 Senior 5 Graduado 24. ¿Se considera de tiempo completo o parcial? 1 Completo 2 Parcial 25. ¿También trabaja? 1 Sí 2 No [Si sí] 26. ¿A tiempo completo o parcial? 1 Completo 2 Parcial 27. ¿Su edad? ___ 28. Sexo: 1 Masculino 2 Femenino. [Usted debe ser capaz de determinar eso.] 29. ¿Está usted casado? 1 Sí 2 No 30. ¿Cómo financia su educación? 1 Fondos propios 2 Padres 3 Beca 4 Pensión militar 5 Otro 31. ¿Qué porcentaje de ahorros necesitaría obtener antes de interesarse en trasladarse en autobús? ___% ___No me trasladaría en autobús. 32. ¿Qué porcentaje de ahorros necesitaría obtener antes de interesarse en trasladarse en camioneta? ___% ___No viajaría en camioneta. Muchas gracias por su tiempo para contestar esta encuesta.

Casos ampliados

665

FIGURA DEL CASO 3.3 Serie de datos de variables de quién se traslada

ID

Número de identificación

STATUS

1 = pregraduado, 5 = graduado 1 = tiempo completo, 2 = tiempo parcial

Pregunta 1 no codificada

FULLTIME

FREQ

Frecuencia por semana (Pregunta 2)

EMPLOYED

1 = sí, 2 = no

METHOD

1 = automóvil propio, 2 = grupo, 3 = otro

AGE

Edad

PDRIVE

% que conduce su propio automóvil

SEX

1 = masculino, 2 = femenino

MILEAGE

Millaje del automóvil, mpg

MARRIED

1 = sí, 2 = no

ESTCOST

Costo estimado por mes

FINNACE

1 = propio, 2 = padres, 3 = escuela, 4 = pensión militar, 5 = otro

INCONV

Inconveniencia

STUDY

Podría estudiar

PSAVBUS

1 = por ningún motivo viajaría en autobús

COMEGO

Ir y venir

RBUS

% de ahorros en camioneta

TIME

Demasiado tiempo

PSAVVAN

1 = por ningún motivo viajaría en camioneta

BUSCOMF

El autobús es incómodo

RVAN

Cantidad necesaria de ahorros en autobús

VANBUS

La camioneta es mejor que el autobús

ASAVBUS*

Cantidad necesaria de ahorros en camioneta

DRIVEV

Conduciría la camioneta

ASAVVAN

Costo de gasolina computado

PICKUP

Recoger es molesto

GASCOST

Estimado del costo de gasolina computado

EXPENSE

Conducir es caro

DIFF

Costo por viaje

DEPEND

Me preocupa la confiabilidad

COSTT

Ahorros necesarios en autobús por viaje

SAVE

Podría ahorrar dinero

BUSSAVT

Ahorros necesarios en camioneta por viaje

USEBUS

Usaría el autobús

VANSAVT

Precio máximo por autobús

USEVAN

Usaría la camioneta

MAXBUS

Precio máximo por camioneta

VANCOMF

La camioneta es incómoda

MAXVAN

Viajero por camioneta 1 = sí, 0 = no

CONCERN

Preocupación por los conductores

VRIDER

HASSLE

Camioneta o autobús, demasiada molestia

% de ahorros en autobús

* Variables del principio de la lista hasta RVAN fueron tomadas das directamente de los datos brutos en el cuestionario. El resto de las variables fue calculado de las variables originales como sigue: ASAVBUS

= PSAVBUS

ESTCOST

ASAVVAN

= PSAVVAN

ESTCOST

GASCOST

= FREQ

DIFF COSTT

= ESTCOST GASCOST = ESTCOST/(FREQ 52/12)

BUSSAVT

= ASAVBUS/(FREQ 52/12)

VANSAVT

= ASAVVAN/(FREQ 52/12)

MAXBUS

= COSTT

BUSSAVT

MAXVAN

= COSTT

VANSAVT

PDRIVE/100

52/12 150 1.25/MILEAGE

Si MAXVAN > 4.5, entonces VRIDER = 1. En otro caso, si MAXVAN = 1, entonces VRIDER = 2 GASCOST es un estimado de lo que sería el costo marginal del traslado de Tulsa u Oklahoma City a Stillwater y de regreso sólo por gasolina. Asume un precio de la gasolina de 2.90 dólares por galón y un viaje redondo de 150 millas (75 millas a la ubicación de abordaje en el centro de cada ciudad.) Este caso fue preparado por Clifford E. Young, Universidad de Colorado-Denver y William G. Zikmund.

666


Caso 4 Valores y el mercado automotriz En la última década el segmento de automóviles de lujo se convirtió en uno de los más competidos en el mercado automotriz. Muchos consumidores estadounidenses que compran automóviles de lujo prefieren importaciones de Alemania y Japón. Un vicepresidente de marketing de General Motors comentó en alguna ocasión: “Los compradores comprometidos con las importaciones nos frustran.” Este tipo de pensamientos ha llevado a los analistas de la industria a sostener que para competir con éxito en este segmento, los fabricantes estadounidenses de automóviles necesitan desarrollar más comprensión de los consumidores para poder segmentar el mercado y posicionar mejor sus productos mediante publicidad más efectiva. La percepción de la elección de automóviles de lujo domésticoextranjero puede resultar de examinar los valores personales de los propietarios además de sus evaluaciones de los atributos de los automóviles porque, como muchos productos de lujo de consumo conspicuo, se compran básicamente por motivos de valor expresivos. Los analistas de la industria consideran importante evaluar si los valores personales de los consumidores sirven para explicar la propiedad de automóviles de lujo estadounidenses, alemanes y japoneses. Más aún, creen que también deben evaluar si el conocimiento de los valores personales proporciona cualquier información adicional útil para explicar la propiedad de automóviles de lujo estadounidenses, alemanes y japoneses más allá de la obtenida de sus evaluaciones de los atributos del automóvil. Es probable que los valores personales ofrezcan percepciones de los motivos para tener automóviles de lujo por al menos dos motivos. Primero, los estadounidenses siempre han tenido una relación muy personal con sus automóviles y los han usado como símbolos del concepto de sí mismos. Por ejemplo, las personas que valoran un sentido del logro es muy probable que quieran un automóvil de lujo que consideran es un símbolo apropiado de su logro, en tanto que las personas que valoran la alegría, la diversión y la emoción es probable que deseen un automóvil de lujo que perciben como divertido y emocionante para conducir. Un anunciante que trata de persuadir al primer segmento de comprar un automóvil de lujo debería posicionarlo como un símbolo de estatus que ayudará a sus propietarios a demostrar sus logros ante otros. De igual modo, un anunciante que trata de persuadir al último segmento de adquirir un automóvil de lujo debe posicionarlo como divertido y emocionante de conducir. En otras palabras, la publicidad efectiva muestra a los consumidores cómo comprar un producto determinado los ayudará a alcanzar su estado valorado, ya que las marcas vinculadas a los valores se perciben más favorablemente que las marcas que entregan beneficios más mundanos. Segundo, cuando un mercado está sobresaturado con marcas en competencia que ofrecen opciones muy similares —como es el caso del mercado de los automóviles de lujo— es probable que los consumidores elijan entre marcas a partir de consideraciones expresivas del valor.

Método Para recolectar los datos se aplicó una encuesta por correo enviada a 498 consumidores seleccionados al azar de una lista que proporcionó una firma de investigación sindicada que se sitúa en un condado acomodado en un estado sureño. La lista contenía los nombres de personas que habían adquirido un automóvil estadounidense de lujo (Cadillac o Lincoln Mercury), un automóvil alemán de lujo (Mercedes o BMW), o uno japonés (Infiniti o Lexus) en el último año. Una carta de remisión explicaba que la encuesta era parte de un proyecto de investigación académica. Se pidió a las personas que devolvieran los cuestionarios de manera anónima a un domicilio universitario (se proporcionó un sobre con porte pagado con cada encuesta). Más allá de un llamado a ayudar a los investigadores, no se ofreció a los participantes ningún incentivo por participar en la encuesta. De los 498 cuestionarios que se enviaron, 17 los devolvió la oficina de correos como no entregables. Se recibieron 155 cuestionarios contestados para una tasa de respuesta de 32.2 por ciento. El instrumento de la encuesta

La encuesta incluía preguntas sobre 1) varios puntos que las personas consideran al comprar un automóvil nuevo, 2) importancia de los atributos del automóvil, 3) importancia de diferentes valores y 4) demografía (sexo, edad, educación e ingreso familiar). Preguntas relativas a las cuestiones que las personas consideran al comprar un automóvil nuevo fueron desarrolladas por medio de entrevistas iniciales con consumidores y medidas por una escala Likert de 7 puntos con anclas finales de “muy de acuerdo” y “muy en desacuerdo”. (Véase la figura del caso 4.1.) Una lista de 12 atributos surgió de las entrevistas iniciales con consumidores y al consultar Consumer Reports (vea la figura del caso 4.2.) La importancia de cada atributo se midió con una escala numérica de 7 puntos con puntos finales etiquetados “muy importantes” y “muy poco importantes”. La escala de la Lista de Valores (LOV) en la figura del caso 4.3 sirvió para medir la importancia de los valores. Se pidió a los participantes que calificaran cada uno de los ocho valores (se combinó diversión, disfrute y emoción en un solo valor) en una escala numérica de 7 puntos con puntos finales etiquetados como “muy importantes” y ”muy poco importantes”. La muestra

De los 155 participantes en la muestra, 58 (37.4 por ciento) tenían un automóvil de lujo estadounidense, 38 (24.5 por ciento) tenían uno europeo y 59 (38.1 por ciento) tenían uno japonés. La mayor parte de la muestra consistía de personas mayores (85 por ciento tenían 35 años de edad o más), estaban más educadas (64 por ciento eran graduados universitarios) y en buena posición económica (87.2 por ciento ganaban 65 000 dólares o más).

Casos ampliados

667

El libro de códigos

Información adicional

La figura del caso 4.4 lista los nombres de variables SPSS e identifica códigos para estas variables. (Observe que esta serie de datos también está disponible en Microsoft Excel.)

Varias preguntas requerirán el uso de una base de datos computarizada. Su instructor le proporcionará información para obtener la serie de datos de VALORES si el material es parte de la asignación del caso.

FIGURA DEL CASO 4.1 Cuestiones que los consumidores consideran al comprar automóviles de lujo Tener un automóvil de lujo es parte importante de mi diversión y emoción.a (Punto 1)

Leería un folleto o vería un video sobre conducir a la defensiva. (Punto 11)

Tener un automóvil de lujo es parte de “ser bueno conmigo mismo”. (Punto 2)

Al comprar un nuevo automóvil de lujo, la opinión de la familia es muy importante para mí. (Punto 12)

Cuando pude comprar mi primer automóvil de lujo, experimenté un sentido de logro.(Punto 3)

Por lo común mi familia me acompaña cuando voy en busca de un nuevo automóvil de lujo. (Punto 13)

Me gusta dar a mis amigos consejos de los automóviles de lujo. (Punto 4) Conseguir un buen trato cuando compro un automóvil de lujo

Suelo depender de anuncios y vendedores acerca de información de automóviles. (Punto 14)

me hace sentir mejor conmigo mismo. (Punto 5)

Por lo general dependo de amigos y conocidos para información sobre automóviles. (Punto 15)

Busco la novedad y estoy dispuesto a probar innovaciones en los automóviles. (Punto 6)

Al andar en busca de un automóvil, es importante que el distribuidor me haga sentir relajado. (Punto 16)

Tiendo a comprar la misma marca del automóvil en varias ocasiones seguidas. (Punto 7)

La mayoría de mis amigos conducen automóviles importados de lujo. (Punto 17)

Tiendo a comprar del mismo distribuidor varias ocasiones consecutivas. (Punto 8)

La mayoría de mis amigos conduce automóviles de lujo nacionales. (Punto 18)

Por lo común, uso fuentes de información como Consumer Reports

Creo que el apoyo de celebridades en los anuncios influye en las elecciones

al decidir acerca de un automóvil. (Punto 9)

de las personas para comprar automóviles de lujo. (Punto 19)

Suelo visitar 3 o más distribuidores antes de comprar un automóvil. (Punto 10)

No compraría un automóvil de lujo si considero que mi nivel de deuda es más alto que el acostumbrado. (Punto 20)

a

Nota: Las respuestas de los sujetos fueron medidas con 1 como “muy de acuerdo” y 7, “muy en desacuerdo”.

FIGURA DEL CASO 4.2 Atributos del automóvil

Atributo

Código

Atributo

Código

Confort

Comfort

Bajo costo de mantenimiento

Lomc

Seguridad

Safety

Confiabilidad

Rely

Poder

Power

Garantía

Warrant

Velocidad

Speed

No contaminante

Nonpol

Estilo

Styling

Alto millaje de la gasolina

Gasmle

Durabilidad

Durabil

Rapidez en reparaciones

Repairs

Valor

Código

Valor

Código

Diversión-Emoción

Fun

Sentido del logro

Accomp

Sentido de pertenencia

Belong

Relación cálida

Warm

Ser respetado

Respect

Seguridad

Security

Autosatisfacción

Selfful

Autorrespeto

Selfres

FIGURA DEL CASO 4.3 Lista de valores

FIGURA DEL CASO 4.4 Lista de variables y códigos de computadora

Id: Número de identificación Edad: (las categorías son 2 = 35 años y menores, 3 = 36-45 años, 4 = 46-55 años, 5 = 56-65 años, 6 = 65 + años) Sexo: (1 = Masculino, 0 = Femenino) Educ: Educación (1 = menos de preparatoria, 2 = graduado de preparatoria, 3 = cierta universidad, 4 = graduado de la universidad, 5 = título de posgrado) Ingresos: (1 = menos de $ 35 000, 2 = $35-50 000, 3 = $50-65 000, 4 = $65 000 +) Auto: tipo de automóvil de lujo (estadounidense, europeo, japonés) Puntos: La secuencia de puntos listados en la figura del caso 4.1 (1 = muy de acuerdo ; 7 = muy en desacuerdo ) Atributos: La secuencia de los atributos del automóvil listados en la figura del caso 4.2. (1 = Muy importante para usted; 7 = Nada importante es para usted) Valores: La secuencia de valores listados en la figura del caso 4.3. (1 = Muy importante; 7 = Nada importante)


668

Preguntas 1. 2.

3.

¿Es adecuado el método de muestreo? ¿Es adecuada la escala de medición de la actitud? Explique. Mediante una base de datos computarizada con un software estadístico, calcule las medias de los tres grupos automotrices para las variables de valores. ¿Muestran algunas de las variables de los valores diferencias notables entre los propietarios de automóviles estadounidenses, japoneses y europeos? ¿Hay diferencias significativas sobre la importancia de los atributos?

4.

Prepare un documento breve interpretando los resultados de esta investigación.

Preguntas avanzadas 5. 6.

¿ Algunas de las partidas de la escala de valores están muy correlacionadas? ¿Debería usarse un análisis multivariado para entender los datos?

Materiales del caso con base en investigaciones de Ajay Sukhdial y Goutam Chakraborty, Universidad Estatal de Oklahoma.

Caso 5 ¡Di que no es cierto! ¿Es esto verdadero? Introducción

David Ortega es el principal investigador de un grupo de restaurantes de alto nivel que espera agregar otra cadena que compita directamente con los restaurantes Smith and Wollensky de alta escala (www.smithandwollensy.com). La cuenta promedio de un cliente en Smith and Wollensky es de aproximadamente de 80 a 90 dólares.1 Cuando se planea un proyecto de este tipo, debe preguntarse si hay suficientes clientes dispuestos a pagar los precios premium, dado el gran número de alternativas de menor precio. De hecho, Smith and Wollensky considera abrir un “Grill” de menor precio que sería posicionado para que la cuenta promedio del consumidor sea de alrededor de la mitad de la original del actual. ¿Qué hace que las personas estén dispuestas a pagar esa cantidad y qué puede hacerse para entregar una experiencia satisfactoria, si no de lujo? ¿Cómo crear una experiencia única a un menor precio? Éstas son las preguntas que David Ortega enfrenta.

qué intangibles crean valor para los consumidores. Después de considerar las diferentes opciones, se decide por el enfoque fenomenológico. La herramienta primaria de la investigación es la entrevista conversacional. David planea entablar una conversación casual con personas de negocios en el vestíbulo del Ritz Carlton del centro de la ciudad. Empieza la conversación con un comentario sobre el vino que está tomando, algo como “No está mal, pero es difícil creer que cobren 14 dólares por una copa de esa cosa”. Resultados

Dos semanas después, David ha realizado “conversaciones” con cinco consumidores. Los encontró muy dispuestos y libres de hablar acerca de los lujos que se dan. Elaboró un diario de campo de notas con los comentarios de los consumidores. Las notas son citadas al pie de la letra.2 Resaltan las siguientes:

Enfoque de la investigación

Después de considerar cómo estudiar el problema, David decide que una investigación cualitativa será útil. Espera desarrollar una comprensión profunda de cómo la experiencia de cenar fino ofrece valor y quizás algunas percepciones de

____________________ 1 MacNealy, Jeremy (2006), “Smith and Wollensky on the Grill”, The Motley Fool, www.fool.com/News/mft/2006/mft06040425.htm; consultado el 28 de abril, 2006. 2 Para más comentarios en esta línea, vea Berverland, M. (2006) “The Real Thing: Branding Authenticity in the Luxury Wine Trade”, Journal of Business Research, 59 (feb.) 251-258; Berverland, M. (2005), “Creating Brand Authenticity: The Case of Luxury Wines”, Journal of Management Studies, 42 (julio), 103-129; y Wolff, C. (2005), “Blending High Style and Authenticity”, Lodging Hospitality, 61 (11/1), 72-76.

Casos ampliados

669

Participante

Fecha/ hora

Joe, wm, 55, abogado

12/5/06 10:15 p.m.

Sally, hf, 45, ventas médicas 12/07/06 5:45 p.m.

Texto Bueno, el vino no tiene que ser caro para ser bueno. Más allá de un punto de precio básico... tal vez 12 dólares por botella... encuentro muchos vinos buenos. Pero el vino tiene que ajustarse a la situación. Tiene que agregar algo. Un Rolex falso dará la hora; pero un Rolex genuino dice algo de usted mismo. No me importa pagar algo que sea único, aun cuando pudiera no ser mi taza de té. Chateau Masur es como eso, ¡es del Líbano! No siempre es elegante o delicioso, pero siempre es real. Siempre se sabe que proviene de un lugar único y elaborado bajo las circunstancias más difíciles. Sin embargo, pagamos mucho por otras cosas. Me gusta que las cosas sean genuinas. Cuando pides cangrejo, te dan cangrejo y no Kangrejo con “K”. ¡Sabes que está hecho de pescado! Me encantan los restaurantes italianos de vecindarios viejos. No siempre son caros, pero tienen carácter. Creo que eso es muy fácil de echar a perder. Tal vez no quiera un mantel a cuadros rojos y blancos en casa, pero tiene que haber uno en un restaurante italiano. Tengo que oler el ajo desde el estacionamiento. Y ese Chianti barato, el forrado con una cesta tejida –más le vale que sea italiano- sabe tan bien allá. Sabes, podrías pagar más, pero una buena cena con un par de amigos vale mucho. Sabes, las personas que hacen buen vino o que tienen grandes restaurantes están en ello por suerte. No creo que hayan ordenado una encuesta preguntando cómo debe ser el restaurante o el vino. Creo que se dicen “voy a hacer esto tal como yo quiero... ¡y sucede que es correcto! Están tan comprometidos con el producto que funciona, sin importar el precio. Pero un compromiso como ese por lo general cuesta un poco más, aunque no estén en eso por el dinero.

Herbert, wm, 40, ejecutivo petrolero

12/8/06 11:00 p.m.

¿Qué tan viejo es? Cuanto más viejo, más vale, ¡sí! Me gusta este vino francés que tiene “depuis 1574”. Tal vez su nombre es Hugel (tratando de recordar). Imagine a la misma familia operando esa empresa por cientos de años. Me gusta pensar en la familia en los viñedos, el viejo en un tractor y los hijos corriendo a su lado. Los niños juegan en el granero. Sabes, puedes comprar cosas baratas y también ser timado. ¡Somos libres de ser timados a cualquier precio! (risas). Recuerdo haber llevado a casa una botella de “salsa picante de Louisiana”. Puedo asegurarte que no picaba nada. Cuando observé la botella, ¿sabes de dónde era?... de Tennessee... ¿Puedes imaginarlo? Salsa picante de Louisiana de Tennessee. Vaya timo. Cuando compro algo bonito, quiero que sea real. El Borgoña debe ser de Borgoña. El Bordeaux debe ser de Burdeos. La champaña deber ser de Champaña –no de Texas o California (risas). Porque sé que en Champaña saben hacer champaña– vino espumoso. Han perfeccionado los métodos a lo largo de cientos de años. ¡Una buena copa de champaña vale lo que se paga por ella!

Angela, bf, 60, ejecutiva de seguros

12/9/06 6:45 p.m.

Vea este hotel... cuando observa el precio debe pensar ¡están locos! Pero vea la atención al detalle. Limpiar el piso es toda una producción. ¿Ha visto la forma como abren su cama? Cuidar las plantas es un asunto serio para estas personas. He estado en un lugar como éste en Florida. Tienen una forma de dar a todo el aroma a pasto fresco, me encantaba. Al principio no sabía de qué se trataba. Luego lo adiviné. El lugar olía igual al de Florida. Tienen la manera de dar a todo el aroma de pasto fresco y cítricos. Es maravilloso. Otro en California olía a madera de sándalo y cipreses. Hay que estar dispuesto a pagar más por personas que se preocupan tanto por lo que hacen. ¿Tal vez ese es su vino? Esos aromas me hacen pensar en esos sitios especiales. Cuando bebo un vino, también pienso en el lugar de donde proviene.

Burt, wm, 35, ventas

12/9/03 9:30 p.m.

Está bien que algo sea barato... ¡hasta falso! Siempre que sepa que es falso. Tengo tres Rolex falsos. Éste se ve bastante bien... parece genuino... pero mira la forma como la segunda manecilla se mueve... está saltando. ¡Uno autentico no haría eso! La otra noche cené con este tipo que envió una botella de vino después de ordenarla. Cuando el camarero retiró el corcho, no tenía Domine Mas Blanc escrito en él, ese es el nombre del vino. Dijo, “¿Cómo sé que es auténtico?” Sabe, tenía razón. Cuando paga 80 dólares por una botella quieres lo original. Pero si gastas 10 dólares en una botella de vino en un restaurante, ¿a quién diablos le importa?


670 RESULTADOS

2.

David decide usar un conteo de palabras para tratar de identificar los temas principales. Espera que estos temas ayuden a aclarar el problema. Quizá si la información no puede contestar las preguntas anteriores, señalará la dirección correcta. Cualquiera que sea el caso, David considera que el proyecto lo ha ayudado a comprender mejor la proposición de valor total que ofrecen restaurantes, vinos, hoteles y otros productos.

Preguntas 1. Comente el enfoque de la investigación. ¿Considera que es la elección apropiada?

ÉTICA

David no informó a estos participantes que realizaba investigación de mercados durante estas conversaciones. ¿Por qué cree que retuvo esta información? ¿Fue apropiado hacerlo? 3. RED En Internet trate de identificar al menos tres restaurantes con los que Smith and Wollensky compite y tres con los que el nuevo S & W Grill puede competir. 4. Trate de interpretar las discusiones anteriores. Puede usar uno de los enfoques analizados en el libro. ¿Qué temas serían codificados? ¿Qué temas ocurren con mayor frecuencia? ¿Pueden ser enlazados los diferentes temas para formar una unidad de significado? 5. ¿Cuál es el resultado de la investigación? ¿Qué debe reportar David al grupo de restaurantes?

Caso 6 TABH, Inc., consultoría automotriz TABH consultoría se especializa en la investigación para distribuidores de automóviles en Estados Unidos, Canadá, México y Europa. Aun cuando gran parte de su trabajo lo hace con base en el pago por negocio con clientes, como distribuidores y redes de distribuidores que venden todas las marcas de automóviles importantes, también produce un “documento blanco” mensual que se vende a través de su sitio web. Esta investigación fuera de los anaqueles es adquirida por otras empresas de investigación y por empresas dentro de la industria automotriz misma. Este mes les gustaría producir un documento blanco que analice la viabilidad de que los estudiantes universitarios que asisten a escuelas ubicadas en pequeñas poblaciones sean un segmento de mercado mal atendido. La gerencia de TABH asigna a un analista junior de nombre Michel González al proyecto. Al carecer de tiempo para un estudio más amplio, Michel decide hacer contacto con el departamento de tránsito de la Universidad Cal Poly

en Pomona, California y en la Universidad Estatal Central de Missouri en Warrensburg, Missouri. Michel quiere obtener datos de los registros de estacionamiento de automóviles de los estudiantes. Aunque ambas escuelas están dispuestas a proporcionar los registros de datos anónimos de un número limitado de estudiantes, Cal Poly ofrece a Michel la oportunidad de visitarlos durante el periodo de inscripciones que será la semana próxima. En consecuencia, no sólo puede obtener datos de las solicitudes de registro de los estudiantes, sino una pequeña cantidad de datos primarios al interceptar estudiantes cerca de la ventanilla de registro. A cambio, se le pide a Michel que adquiera un puesto de exhibición en la feria de carreras de Cal Poly. En consecuencia, Michel pudo obtener alguna información básica de los estudiantes. La información resulta en una pequeña base de datos consistente en las siguientes observaciones para 100 estudiantes no graduados de Pomona, California.

Variable

Descripción

Sexo

El sexo falso de los estudiantes codificado con 1 = femenino y 0 = masculino

Color

El color del automóvil de un estudiante conforme a su forma de registro

Especialidad

Principal área de estudio del estudiante (Negocios, Artes Liberales AL o Ingeniería ING

Calificación

Registro de calificaciones reportado como el modo (A, B o C)

Financiamiento

Si el estudiante financió el automóvil que conduce, o lo pagó en efectivo codificado 0 = pago en efectivo y 1 = financiado

Residencia

Si el estudiante vive en el campus o se traslada a la escuela codificado 0 = traslado y 1 = en el campus

Animal

Michel pide a cada estudiante que haga una caricatura del tipo de automóvil que les gustaría comprar. Se pide a los estudiantes representar el automóvil como un animal en la caricatura. Aun cuando Michel espera interpretar estas caricaturas más a profundidad cuando el tiempo lo permita, la codificación inicial especifica qué tipo de animal fue dibujado por cada participante. Cuando Michel no estaba seguro de qué animal fue dibujado, se consultó un segundo investigador para determinar qué animal fue ilustrado. Algunos estudiantes ilustraron el automóvil como un perro, otros como un gato y unos como una mula.

El propósito del documento blanco es ofrecer a los distribuidores de automóviles que consideran una nueva ubicación, una comparación del perfil de una pequeña población universitaria con los segmentos de mercado primarios para su automóvil particular. Por ejemplo, una empresa que se especializa en camionetas pickup pequeñas, es atractiva para un segmento

de mercado distinto que una que se especializa en sedanes económicos de dos puertas. Muchas poblaciones pequeñas no tienen distribuidores, además de los “3 grandes”. Aunque TABH no puede predecir con certeza quién puede comprar el documento blanco, quiere ser atractivo para empresas con alto crecimiento de ventas en Estados Unidos, como Kia (www.kia.com),

Casos ampliados

671

Hyundai (www.hyundai.com) y distribuidores europeos sin una distribución significativa en Estados Unidos, como Smart (www.smart.com), entre otros. TABH también espera que el documento blanco pueda llevar eventualmente a un proyecto personalizado para una de estas empresas. Así, la pregunta general de investigación es: ¿Cuáles son las características de segmento de mercado de los estudiantes que asisten a universidades estadounidenses en poblaciones pequeñas?

Preguntas 1.

2. 3.

Esta pregunta se desglosa en una serie de preguntas más específicas: • • •

¿Qué segmentos pueden diferenciarse con base en las características identificables de los estudiantes? ¿Cómo contemplan un automóvil los diferentes segmentos? ¿Qué tipo de automóviles serían los de mayor demanda?

4. 5. 6. 7.

¿Qué tipos de pruebas son factibles con los datos que, al menos indirectamente, atienden la pregunta de investigación primaria? ¿Cuáles considera que son las conclusiones primarias del documento blanco, con base en los datos proporcionados? Si una pequeña población universitaria carece de un distribuidor de automóviles (más allá de Ford, GM y Chrysler), ¿qué otras dos empresas estarían más interesadas en ese tipo de ubicación? Use Internet si es necesario para realizar alguna investigación de trámite sobre varias compañías de automóviles. ¿Cuáles son las debilidades de sustentar decisiones en este tipo de investigación? ¿Hay puntos clave que pueden disminuir la utilidad de esta investigación? ¿Qué tipo de temas podrían surgir de los dibujos de caricaturas? ¿Hay algún dilema ético presentado en este caso?

Caso 7 Encuesta sobre los estadounidenses y los complementos dietéticos La NPR/Kaiser/Kennedy School Poll es un proyecto de National Public Radio, La Henry J. Kaiser Family Foundation y la Harvard University´s Kennedy School of Govenment. Estas organizaciones colaboraron para realizar una encuesta sobre complementos dietéticos y los estadounidenses. Los resultados de esta encuesta se obtuvieron mediante entrevistas telefónicas realizadas entre el 19 y el 25 de febrero de 1999, entre 1 200

adultos mayores de 18 años en todo el país. Las figuras 7.1 a 7.6 resumen algunos de los resultados de la encuesta.

Pregunta Analice estos datos y prepare un informe con sus conclusiones.

FIGURA DEL CASO 7.1 Conocimiento y actitudes acerca de los complementos dietéticos por frecuencia de uso Frecuencia de uso Total Sigue reportes noticiosos sobre los complementos dietéticos muy/bastante estrechamente Muy/un tanto familiarizado con los complementos Dan complementos a los hijos (tienen hijos < 18) Lo importante es tener acceso a los complementos Buenos para la salud/bienestar Los complementos pueden ayudar a las personas con al menos 4 de 6 enfermedades Los complementos no están probados de manera adecuada Muchos complementos no hacen lo que los anuncios afirman Promover el sistema inmune significa: Prevenir enfermedades Ayuda a las personas enfermas Las personas que usan los complementos están lastimadas/enfermas a menudo/en ocasiones Saben que el gobierno no regula los complementos Debe haber más regulación del gobierno en cuanto a: Seguridad Pureza/dosificación Afirmaciones publicitarias Regulación adicional para complementos producidos para niños Si el gobierno dijera que los complementos no son eficaces, continuaría con su uso

Regularidad

En ocasiones

Casi nunca/nunca

35%

56%

49%

27%

55%

88%

83%

40%

18% 60% 52%

42% 91% 85%

40% 84% 76%

8% 46% 38%

36% 48%

57% 39%

47% 44%

27% 52%

49%

29%

36%

58%

64% 43%

73% 48%

63% 45%

62% 41%

47%

38%

45%

50%

53%

58%

46%

54%

59%

55%

55%

62%

60% 63%

55% 62%

58% 62%

62% 65%

77%

78%

77%

77%

72%

71%

72%

NA


672

FIGURA DEL CASO 7.2 Conocimiento de actitudes acerca de los complementos dietéticos por edad Suma Total

18-29

30+

30-49

50-64

65+

Muy/un tanto familiarizado con los complementos

55%

63%

53%

58%

57%

37%

Saben que el gobierno no regula los complementos Usan los complementos con regularidad

53% 18%

45% 16%

56% 19%

58% 15%

57% 24%

47% 22%

Buenos para la salud/bienestar

52%

56%

51%

53%

54%

43%

Los complementos pueden ayudar a personas con al menos 4 de 6 enfermedades

36%

35%

36%

38%

37%

29%

Los complementos no son probados de manera adecuada

48%

43%

50%

51%

53%

45%

Muchos complementos no hacen lo que afirman los anuncios

49%

44%

50%

50%

56%

54%

Regulación adicional para complementos producidos para los niños

77%

82%

76%

79%

73%

70%

FIGURA DEL CASO 7.3 Conocimiento y actitudes sobre los complementos dietéticos por educación

Total

Graduado universitario

Cierta universidad

Graduado de bachillerato o menos

Sigue los reportes noticiosos sobre los complementos dietéticos muy de/bastante

35%

46%

39%

30%

Cerca muy/un tanto familiarizado con los complementos

55%

64%

64%

49%

Sabe que el gobierno no regula los complementos

53%

67%

56%

46%

Los complementos no son probados de manera adecuada

48%

62%

49%

43%

Muchos complementos no hacen lo que los anuncios afirman

49%

55%

47%

47%

Promover el sistema inmune significa: Prevenir enfermedades Ayuda a las personas cuando están enfermas

64% 43%

68% 42%

69% 43%

60% 43%

Debería haber más regulación gubernamental de: Seguridad Pureza/dosificación Afirmaciones publicitarias

59% 60% 63%

62% 65% 68%

61% 64% 63%

58% 57% 62%

Usan complementos con regularidad

18%

22%

20%

16%

Buenos para la salud/bienestar

52%

53%

59%

49%

Los complementos pueden ayudar a las personas con al menos 4 de 6 enfermedades

36%

37%

38%

34%

FIGURA DEL CASO 7.4 Perfil demográfico de usuarios regulares de complementos dietéticos

Esta tabla presenta el porcentaje de usuarios regulares en cada categoría Hombres

46%

Mujeres

55%

18 –2 9 3 0 –4 9 5 0 –6 4 65+

20% 34% 25% 19%

Ingresos en el hogar

$20K $ 2 0 –2 9 . 9 K

20% 16%

$ 3 0 –4 9 . 9 K $ 5 0 –7 4 . 9 K $ 7 5 K+ Se negó No sabe

15% 13% 10% 20% 5%

Educación

Graduado de bachillerato Graduado de bachillerato Alguna universidad Graduado universitario

4% 27% 32% 27%

Región

Este Medio Oeste Sur Oeste

22% 20% 32% 26%

Urbano/rural

Urbano Suburbano Rural

3 1% 48% 21%

Identificación por partido

Republicano Demócrata Independiente

24% 27% 42%

Creen que promueven la salud

Sí No

85% 3%

Creencia en sus beneficios para la salud

Alta Mediana Baja

57% 34% 9%

Casos ampliados

673

FIGURA DEL CASO 7.5

FIGURA DEL CASO 7.6

Usuarios regulares de complementos dietéticos

Personas que confían en los beneficios de los complementos dietéticos

Esta tabla presenta el porcentaje de cada grupo que cree que los complementos dietéticos son buenos para la salud y el bienestar de la gente.

Esta tabla presenta el porcentaje de cada grupo específico que son usuarios regulares. Nacional

18 %

Por género

Hombres Mujeres

18 % 19 %

20% 8% 14 %

Por ingreso en el hogar

$20K $ 2 0 c2 9 .9 K $ 3 0 –4 9 . 9 K $ 5 0 –7 4 . 9 K $ 7 5 K+

18 % 19 % 18%

Por identificación de partido

Republicano Demócrata Independiente

Blancos (no hispanos) Negros (no hispanos) Hispanos $20k $20-29.9k $30-49.9k $50-74.9k $75k+ Graduado de bachillerato Graduado de bachillerato Cierta universidad Graduado universitario Este Medio Oeste Sur Oeste

53% 40% 57% 54% 56% 53% 58% 45%

46% 50% 59%


30% 3%

Por uso de complementos

30% 14 % 8%

54% 51% 49% 56%

Por urbano/rural

Por identificación de partido

Por creencia en sus beneficios para la salud

Alta Mediana Baja

Por raza/origen étnico

17 % 16 % 2 1%

Por quienes creen que promueven la salud

Sí No

56% 53% 54% 43%

Por región

20% 15 % 17 % 23%

Por urbano/rural


18-29 30-49 50-64 65+

Por educación

16 % 17 % 20% 22%

Por región

Este Medio Oeste Sur Oeste

51% 53%

Por ingreso en el hogar

20% 20% 16 % 17 % 16 %

Por educación

Graduado de bachillerato Graduado de bachillerato Cierta universidad Graduado universitario

Hombres Mujeres Por edad

16 % 15 % 24% 22%

Por raza/origen étnico

Blancos (no hispanos) Negros (no hispanos) Hispanos

52%

Por género

Por edad

18 –2 9 3 0 –4 9 5 0 –6 4 65+

Nacional

Republicano Demócrata Independiente Regular En ocasiones Casi nunca/nunca

49% 52% 56% 54% 48% 54% 85% 76& 38%

La NPR/Kaiser/Kennedy School Poll es un proyecto de National Public Radio, la Henry J. Kaiser Foundation y la Harvard University´s Kennedy School of Govenment.

676

APÉNDICE APÉNDICE Tablas estadísticas Tabla A.1 Dígitos al azar

Un millón de números aleatorios (en desorden) con 100 000 desviaciones normales. Copyright 1955, por Rand Corporation. Reproducida con autorización de Rand Corporation en formato de libro de texto vía Copyright Clearance Center.

674

Tablas estadísticas

675

Tabla A.2 Área bajo la curva normal

0

Z

Chaiho Kim, Análisis estadístico para inducción y decisión. Copyright © 1973 por The Dryden Press, una división de Holt, Rinehart and Winston, Inc. Reimpreso con autorización de Holt, Rinehart and Winston.


676 Tabla A.3 Distribución t para niveles de probabilidad dados Nivel de significado para pruebas de una cola

Nivel de significado para pruebas de dos colas (g.l.)


677

Tabla A.4 Distribución ji-cuadrada

Valores Valor crítico Grados de libertad (g.l.)

Área sombreada en la cola derecha

Ejemplo de cómo usar esta tabla: en una distribución ji-cuadrada con 6 grados de libertad (g.l.), el área a la derecha del valor crítico de 12.592, es decir, el área α, es 0.5.


678 Tabla A.5 Valores críticos de Fv v para α = 0.5 1 2

v2 V2 = grados de libertad para el denominador

V1 = grados de libertad para el numerador

Maxine Merrington y Catherine M. Thompson, “Tablas de puntos porcentuales de la distribución-F invertida”, Biometrica, vol. 33, 1943, pp. 73-78. Reimpreso con autorización de Biometrica Trustees.


679

Tabla A.6 Valores críticos de Fv v para α = 0.1 1 2

V2 = Grados de libertad para el denominador

V1 = Grados de libertad para el numerador

Maxine Merrington y Catherine M. Thompson, “Tablas de puntos porcentuales de la distribución-F invertida”, Biometrica, vol. 33, 1943, pp. 73-78. Reimpreso con autorización de Biometrica Trustees.


680 Tabla A.7 Valores críticos del coeficiente de correlación de Pearson Nivel de significado para pruebas de una cola

Nivel de significado para pruebas de dos colas (g.l.)


681

Tabla A.8 Valores críticos de T en la prueba de rangos signados de Wilcoxon para pares combinados Nivel de significado para la prueba de dos colas

Adaptado de la tabla 2 de Frank Wilcoxon y Roberta A. Wilcoxon, Algunas rápidas aproximaciones a los procedimientos estadísticos (Nueva York: American Cynamid Company, 1964), p. 28.

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Capítulo 8 1.

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Notas finales

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16.

17.

mientras que el concepto programa de entrevistas es utilizado para las de tipo telefónico o cara a cara. Sin embargo, en este libro nosotros emplearemos el término cuestionario para referirnos a estas tres formas de communicación. Bright, Beckey “Nearly Half of Americans Resolve to Get Healthy en 2006, Poll Shows”, The Wall Street Journal, 17 de enero de 2006, http://online. wsj.com. Ohlemacher, Stephen “Study Finds that Marriage Builds Wealth”, Yahoo! News, 18 de enero de 2006, http://news. yahoo.com; y Charles Pierret, “The National Longitudinal Survey of Youth: 1979, cohorte a 25”, Monthly Labor Review, febrero de 2005, pp. 3-7. The Bureau of Business Practice, Profiles in Quality: Blueprints for Action from 50 Leading Companies (Boston: Allyn and Bacon, 1991), p. 113. Weisberg, Karen “Change Maker”, Food Service Director, 15 de enero de 2006, descargado de InfoTrac en http://web7.infotrac.galegroup.com. Gavin, David A.,“Competing on the Eight Dimensions of Quality”, Harvard Business Review, noviembre-diciembre de 1987, pp. 101-108. Forelle, Charles, “Many Colleges Ignore New SAT Writing Test”, The Wall Street Journal, 7 de diciembre de 2005, http:// online.wsj.com; and Kaplan Inc., “Kaplan’s New SAT Survey Results”, College Admissions, Kaplan website, http://www. kaptest.com, visitado el 14 de febrero de 2006.

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bre las encuestas por fax, véase el excelente artículo de Dickson, John P. y Douglas L. Maclachlan, “Fax Surveys: Return Patterns and Comparison with Mail Surveys”, Journal of Marketing Research, febrero de 1996, pp.108-113. Merriman, Joyce A., “Your Feedback Is Requested”, American Family Physician, 1 de octubre de 2005, descargado de InfoTrac en http://web3.infotrac.galegroup. com. Dillmann, D. A. (2000), Mail and Internet Surveys,The Tailored Design Method, Nueva York: Wiley, pp. 369-372. Göritz, Anja S. (2004), “Recruitment for On-Line Access Panels”, International Journal of Market Research, 46 (4), pp. 411425. Fricker, Scott, Mirta Galesic, Roger Tourangeau y Ting Yan, “An Experimental Comparison of Web and Telephone Surveys”, Public Opinion Quarterly, otoño de 2005, descargado de InfoTrac en http://web3.infotrac.galegroup.com. Véase Nielsen, Jakob,“Keep Online Surveys Short”, Alertbox, 2 de febrero de 2004, www.useit. com; “About Jakob Nielsen”, www.useit.com, visitado el 21 de febrero de 2006; y Nielsen Norman Group, “About Nielsen Norman Group”, www. nngroup.com, visitado el 21 de febrero de 2006. Véase Kilbourne, Lawrene “Avoid the Field of Dreams Fallacy”, Quirk’s Marketing Research Review, enero de 2005, pp. 70, 7273. Mary Lisbeth D’Amico, “Call Security”, The Wall Street Journal, 13 de febrero de 2006, http:// online.wsj.com. Para un estudio empírico interesante, véase Akaah, Ishmael P. y Edward A. Riordan, “The Incidence of Unethical Practices in Marketing Research: An Empirical Investigation”, Journal of the Academy of Marketing Sciences, primavera de 1990, pp. 143-152. Basado en “Do-Not-Call List Reduces Telemarketing, Poll Finds”, The Wall Street Journal, 12 de enero de 2006, http:// online.wsj.com.

Capítulo 10 1.Basado en Thomas Mucha, “This Is

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Capítulo 11 1.

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Capítulo 12 1.

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Esta viñeta proviene de múltiples fuentes: Sampey, Kathleen (2005), “Heineken Test Marketing New Light Beer”, Adweek, 46 (11/7), p. 7; Beirne, Mike (2005),“Heineken Green Lights $40M”, Brandweek, 46 (40), p. 9; Beirne, Mike (2005), “Brewers Face Hard Questions about Luxury Light Beers”, Brandweek, 46 (11/14), p. 7; Sampey, Kathleen (2005), “Heineken Seeks ‘Light-Line’ Ideas”, Adweek, 46 (11/7), p. 7. Market Testing Consumer Products (NuevaYork: National Industrial Conference Board, 1967), p. 13. Riste, Christine (2002), La suprématie contée des prospectus, “Libre Service Actualité-LSA”

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12 de abril de 2005, descargado de Business & Company Resource Center, http://galenet. galegroup.com. “Mothers Misunderstand Ques tions on Feeding Questionnaire”, Medical Letter on the CDC and FDA, 5 de septiembre de 2004, descargado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup.com. Donahue, Amy K. y Joanne M. Miller, “Citizen Preferences and Paying for Police”, Journal of Urban Affairs 27(4) (2005): pp. 419435. Nathan Weber,“Research:A Survey Shows How Media Influence Our Decorating and Cooking Choices”, HFN, periódico semanal de la Red de Muebles para el Hogar, 5 de diciembre de 2005, descargado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup.com. Stanley L. Payne, The Art of Asking Questions (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1951), p. 185. Libro clásico para el lector que desee más detalles acerca de la redacción de preguntas sobre este tópico. Roll, Charles W., Jr. y Albert H. Cantril, Polls: Their Use and Misuse in Politics (Nueva York: Basic Books, 1972), pp. 106-107. Otros atributos del producto se relacionan con sus ventajas, compatibilidad, complejidad y comunicabilidad. Payne, Stanley L. (1951), pp. 102103. Dillman, Don A., Mail and Internet Surveys: The Tailored Design Method (Nueva York: John Wiley and Sons, 2000), pp. 357-361. Young, Sarah J. y Craig M. Ross, “Web Questionnaires: A Glimpse of Survey Research in the Future”, Parks & Recreation, vol. 35, núm. 6 (junio 2000), p. 30. Michel, Matt “Controversy Redux”, CASRO Journal, www. decisionanalyst.com/publ_art/ contredux.htm, descargado el 8 de febrero de 2001. Ghaleb Almekhlafi, Abdurrahman “Preservice Teachers’ Attitudes and Perceptions of the Utility of Web-Based Instruction in the United Arab Emirates”, International Journal of Instructional Media 32(3) (2005), pp. 269-284. Harzing, Anne-Wil “Does the Use of English-Language Questionnaires in Cross-National Research Obscure National

Differences?”, International Journal of Cross Cultural Management 5(2) (2005), pp. 213-224. 16. Cateora, Philip R., International Marketing (Homewood, IL: Richard D. Irwin, 1990), pp. 387389. 17. “Hospitals, Feds Design Survey to Identify Culture That Encourages Patient Safety”, Health Care Strategic Management, febrero de 2005, descargado de Business & Company Resource Center, http://galenet.galegroup. com; y Agency for Healthcare Research and Quality, “Hospital Survey on Patient Safety Culture”, descargado de www. ahrq.gov/qual/hospculture, 7 de marzo de 2006.

Capítulo 16 1.

2.

3.

4.

5.

Basado en Deborah Ball, “As Chocolate Sags, Cadbury Gambles on a Piece of Gum”, The Wall Street Journal, 12 de enero de 2006, http://online.wsj.com; Cadbury Schweppes, “Products: Trident Splash”, Gumopolis, www. tridentgum.com, visitado el 16 de marzo de 2006; Cadbury Schweppes, “New Cadbury Schweppes Americas Confectionary Facility Holds Future Gum Innovation: New Jersey Based Science &Technology Center to Meet Demands of Growing Gum Market”, comunicado de prensa, www. cadburyschweppes.com, 6 de febrero de 2006. Kinne, Susan y Tari D. Topolski, “Inclusion of People with Disabilities in Telephone Health Surveillance Surveys”, American Journal of Public Health 95(3) (marzo de 2005), pp. 512-517. Brock, Sabra E. “Marketing Research in Asia: Problems, Opportunities and Lessons”, Marketing Research, septiembre de 1989, p. 47. Yeganeh, Hamid, Zhan Su, Elie Virgile y M. Chrysostome, “A Critical Review of Epistemological and Methodological Issues in Cross-Cultural Research”, Journal of Comparative International Management, diciembre de 2004, descargado de InfoTrac en http://web2.infotrac.galegroup. com. Sigenman, Lee, Steven A. Tuch y Jack K. Martin, “What’s in a Name? Preference for ‘Black’

Notas finales versus ‘African-American’ among Americans of African Descent”, Public Opinion Quarterly, otoño de 2005, descargado de InfoTrac en http://web2.infotrac.galegroup.com. 6. Rideout, Bruce E. Katherine Hushen, Dawn McGinty, Stephanie Perkins y Jennifer Tate, “Endorsement of the New Ecological Paradigm in Systematic and E-Mail Samples of College Students”, Journal of Environmental Education, invierno de 2005, descargado de InfoTrac en http://web2.infotrac.galegroup. com. 7. SurveySite,“What We Do: Quantitative Research”, www.surveysite.com, visitado el 15 de marzo de 2006. 8. Council of American Survey Research Organizations (CASRO), “Frequently Asked Questions about Conducting Online Research: New Methodologies for Traditional Techniques”, 1998, www. casro.org. 9. Mellinger, Gloria “Harris Interactive Inc.”, World Opinion Research Profiles, 18 de julio de 2000. 10. Ibid. 11. CASRO, “Frequently Asked Questions about Conducting Online Research”. 12. Survey Sampling International, “Internet Sampling Solutions”, www.ssisamples.com, visitado el 15 de marzo de 2006. 13. Basado en Gene Mueller, “It’s Hard to Figure Number of Anglers”, Washington Times, 20 de marzo de 2005, descargado de InfoTrac en http://web3. infotrac.galegroup.com; Atlantic Coastal Cooperative Statistics Program, “About Us: Committees”, www.accsp.org, visitado el 16 de marzo de 2006; Atlantic States Marine Fisheries Commission, “About Us”, www.asmfc.org, visitado el 16 de marzo de 2006. 14. El material para este caso fue tomado del Scientific Telephone Samples User’s Manual, Scientific Telephone Samples, Santa Ana,CA.

Capítulo 17 1.

Basado en Gerdes, Geoffrey R., Jack K. Walton II, May X. Liu, Darrel W. Parke y Namirembe Mukasa, “Trends in the Use of

689

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7.

8.

Payment Instruments in the United States”, Federal Reserve Bulletin, primavera de 2005, descargado de InfoTrac en http://web2.infotrac.galegroup.com. Mucho del material estadístico de este libro asume que los parámetros de población son desconocidos, situación típica de muchos proyectos de investigación aplicada. Las razones de esto están relacionadas con el concepto de grados de libertad (g.l.), el cual será explicado más adelante. En este punto se omite la noción intuitiva de la división por n, porque produce una estimación sesgada de la varianza de población. En la práctica, mucha investigación de encuesta no utiliza esta fórmula exacta. Frecuentemente se recurre a una modificación de la misma, ajustando la desviación estándar de la muestra. Hayes,William L., Statistics (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1963), p. 193. Wonnacott,Thomas H. y Ronald J. Wonnacott, Introductory Statistics, 2a. ed. (Nueva York: Wiley, 1972), p. 125. Observe que la derivación de esta fórmula es: (1) E = ZSX; (2) E = Z S/√n; (3) √n ZS/E; (4) (n) = (ZS/E)2. Basado en Bialik, Carl “A Survey Probes the Back Seats of Taxis, with Dubious Results”, The Wall Street Journal, 28 de enero de 2005, http://online. wsj.com; y Pointsec Mobile Technologies, “Taxis Hailed as Black Hole for Lost Cell Phones and PDAs, as Confidential Data GetsTaken for a Ride”, comunicado de prensa, 24 de enero de 2005, www.pointsec. com.

2.

3.

4. 5. 6.

7. 8.

9.

Capítulo 18 1.

Basado en Tillett, Scott L., “Up for the Count: Census Bureau Continues Technology Tradition”, Geo World, abril de 2005, descargado de InfoTrac en http://web1.infotrac.galegroup.com; Census Bureau, “Census Bureau Selects Sites for Census Dress Rehearsal”, comunicado de prensa, 19 de enero de 2006, www.census.

gov; Census Bureau, “Census Bureau to Test Handheld Computers in Southwest Georgia”, comunicado de prensa, 16 de abril de 2004, www.census.gov; y Census Bureau,“Census Bureau to Test Handheld Computers in Northwest Queens”, comunicado de prensa, 23 de abril de 2004, www.census.gov. Sauerbeck, Laura R., Jane C. Khoury, Daniel Woo, Brett M. Kissela, Charles J. Moomaw y Joseph P. Broderick, “Smoking Cessation after Stroke: Education and Its Effect on Behavior”, Journal of Neuroscience Nursing, diciembre de 2005, descargado de InfoTrac en http://web1.infotrac.galegroup.com. Esta sección se basa en gran medida en Interviewer’s Manual, ed. rev. (Ann Arbor, MI: Survey Research Center, Institute for Social Research, University of Michigan, 1976). Ibid., p. 11. Ibid., pp. 11-13. Reimpreso con autorización. Oliver, Daniel G., Julianne M. Serovich y Tina L. Mason, “Constraints and Opportunities with Interview Transcription: Towards Reflection in Qualitative Research”, Social Forces, diciembre de 2005, descargado de InfoTrac en http:// web1.infotrac.galegroup.com. viewpointlearning.com. Ripley, Birch G. “Confessions of an Industrial Marketing Research Executive Interviewer”, Marketing News, 10 de septiembre de 1976, p. 20. Basado en Susanna Eng y Susan Gardner, “Conducting Surveys on a Shoestring Budget”, American Libraries 36(2) (febrero de 2005), descargado de OCLC FirstSearch, en http:// firstsearch.oclc.org; y “Thomas y Dorothy Leavey Library”, University of Southern California Information Services Division, www.usc.edu/isd, visitado el 28 de marzo de 2006.

Capítulo 19 1.

Hareli, Shiomo, Noga Shomrat y Haum Biger (2005), “The Role of Emotions in Employees’ Explanations for Failure in the Workplace”, Journal of

2.

3.

4.

Managerial Psychology, 20 (8), pp. 663-680. Braunsberger, Karin, B. R. Buckler y David J. Ortinau (2005), “Categorizing Cognitive Responses: An Empirical Investigation of the Cognitive Intent Congruency Between Independent Raters and Original Subject Raters”, Journal of the Academy of Marketing Science, 33 (otoño), pp. 620-632. Esos métodos de imputación están más allá del alcance de este texto.Véase al respecto Hair et al., Multivariate Data Analysis (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2006), pp. 39-73 y 709-740. Pope, Jeffrey L., Practical Marketing Research, (Nueva York: AMACOM, 1981), p. 22 © 1998-1999 VNU Business Media Inc. Utilizado con autorización.

Capítulo 20 1.

2. 3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

Dolliver, Mark (2005),“Plow Under Your Hops and Plant Some Vines, Adweek, 46 (7/25), pp. 3638. Dolliver, Mark (2005). Kirsche, M. L. (2005), “Targeting Boomers Could Boost Fizzling Out Beer Sales”, Drug Store News, 27 (6/6), p. 81. Longo, Don (2005), “Drink Up”, Progressive Grocer, 84 (10/15), pp. 52-58. TheWall Street Journal (2006),“Oprah Again Tops American’s List of Favorite Personalities” (2/3), http:// online.wsj.com/article_print/ SB113889692780763347.html, visitado el 2 de febrero de 2006. Ricklefs, Roger (1983), “Ethics in America”, The Wall Street Journal (31 de octubre), pp. 33-42; 1 de noviembre de 1983, p. 33; 2 de noviembre de 1983, p. 33; 3 de noviembre de 1983, pp. 33-37. Véase Dubinsky, Alan J., Rajan Nataraajan y Wen-Yeh Huang (2005), “Consumers’ Moral Philosophies: Identifying the Idealist and the Relativist”, Journal of Business Research, 58 (diciembre), pp. 1690-1701; Deal, Ken (2005), “Deeper Into the Trees”, Marketing Research, 17 (verano), pp. 3840. Adaptado de Yavas, Ugur y Emin Babakus (2003), “What Do Guests Look for in a Hotel? A Multi-Attribute Approach”, Services Marketing Quarterly, 25 (2), pp. 6-14. www.wineinstitute. org/commu-

Notas finales

690

10. 11.

12.

13.

nications/statistics, visitado el 6 de febrero de 2006. Véase www. microsoft.com para más instrucciones. Iuso, Bill (1975), “Concept Testing: An Appropriate Approach”, Journal of Marketing Research, 12 (mayo), p. 230. Diamon, Sidney (1982), “Market Research Latest Target in Ad Claim”, Advertising Age (25 de enero), p. 52. Reimpreso con autorización de Crain Communications, Inc. Adaptado con autorización de Melvin Prince, Consumer Research for Management Decisions (Nueva York: John Wiley and Sons, 1982), pp. 163-166.

4.

5.

6. 7.

diseño experimental completo. La fórmula no se muestra aquí, pero puede encontrarla en libros de estadística básica. Véase, por ejemplo, Armstrong-Stassen, M. (2002), “Designated Redundant but Escaping Lay-Off: A Special Group of Lay-Off Survivors”, Journal of Occupational and Organizational Psychology, 75 (marzo), pp. 1-13. Ésta es la hipótesis de “alternativa estadística”. Sukhdial, Ajay, Damon Aiken y Lynn Kahle (2002), “Are You Old School? A Scale for Measuring Sports Fans’ Old-School Orientation”, Journal of Advertising Research, 42 (julio/agosto), pp. 71-81.

Capítulo 23 Capítulo 21 1.

Thomson, Gale Research Database. 2. Garber, Amy (2003), “Pizza Players Eye New Products, Demographics to Increase Sales”, Nation’s Restaurant Business (8 de septiembre), pp. 4-6. 3.Técnicamente la distribución t se usaría cuando la varianza de la población es desconocida y la desviación estándar se estima a partir de un simple dato. Sin embargo, con ejemplos amplios, la distribución t se aproximaría a la distribución Z, y las dos generalmente darían el mismo resultado. 4. Véanse textos de estadística más amplios para una explicación con mayor detalle. 5. Una discusión más completa sobre las diferencias entre las estadísticas paramétricas y no paramétricas se presenta en el apéndice 22A. 6. Kranz, Rick (2004), “Maybach, Rolls Models are Far Below Predictions”, 79 Automotive News (10/18).

Capítulo 22 1.

2.

3.

Murphy, Victoria (2003), “The Revolution that Wasn’t,” Chain Store Age, 172 (10/27), p. 210. Tang, F. F. y X. Xing (2001), “Will the Growth of Multi-Channel Retailing Diminsh the Pricing Efficiency of the Web?”, Journal of Retailing, 77, pp. 319-333. En el apéndice de este capítulo se ofrecen tres pruebas no paramétricas y la técnica ANOVA para un

1.

Levitsky, David L. y TrishaYoun (2004), “The More Food Young Adults Are Served, the More They Overeat”, Journal of Nutrition, 134 (octubre), 2546-2549. 2. Rolls, B. J., L. S. Roe y J. S. Meengs (2006), “Reductions in Portion Size and Energy Density of Foods are Additive and Lead to Sustained Decreases in Energy Intake”, American Journal of Clinical Nutrition, 83 (enero), pp. 11-17. 3. Gray, Stephen (2006), “McDonald’s Menu Upgrade Boosts Meal Prices and Results”, The Wall Street Journal, 18 de febrero, p. A-1. 4. Para una discussion de otras medidas de asociación, veáse el apéndice de este capítulo, así como a Jean Dickinson Gibbons, Nonparametric Methods for Quantitative Analysis (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976). 5. Bott, Jennifer P., Daniel J. Svyantek, Scott A. Goodman y David S. Bernal (2003), “Expanding the Performance Domain:Who Says Nice Guys Finish Last?”, International Journal of Organizational Analysis, 11 (2), pp. 137-152. 6.Bagozzi, Richard P. (1978), “Salesforce Performance and Satisfaction as a Function of Individual Difference, Interpersonal and Situational Factors”, Journal of Marketing Research, noviembre, pp. 517-531. 7. Recuerde que la media de una variable estandarizada es igual a 0. 8. Para más sobre este tema, véase Hair, J. F.,W. C. Black, B. J. Babin, R.Tathum y R. Anderson, Multivariate Data Analysis, 6a. ed. (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2006).

Capítulo 24 Capítulo 25 1. Goulding, Christina (2001),“Romancing the Past: Heritage Visitors and the Nostalgic Consumer”, Psychology and Marketing, 18 (junio), pp. 565-592. 2. Tesoriero, H. W. (2002), “Babes in 80sToyland”, Time, 160 (11 de noviembre), p. 14. 3. MMR (2004),“Nostalgia, Education HotTrends inToys”, 21 (23 de febrero), 47, ThomsonGale Database. 4. Betts, Kate (2004),“A 1950s State of Mind”, Time (15 de april), p. 4. 5. Osborn, Suzanne Barry (2001), “It’s Yesterday Once More: Companies Use Nostalgia to Entice Consumers”, Chain Store Age (junio), p. 32. 6. Véase Holak, S. L. y W. Havlena (1998), “Feelings, Fun y Memories: An Examination of the Emotional Components of Nostalgia”, Journal of Business Research, 42 (3), pp. 217-226. 7. Muehling, Darrel D. y David E. Sprott (2004), “The Power of Reflection”, Journal of Advertising, 33 (otoño), pp. 25-35. 8. Holak, S. L. y W. Havlena (1998). 9. Estadísticas de matrícula escolar pueden encontrarse regularmente en Internet y buscarse en estadísticas de gobierno o examinando la página web del colegio local o de la mesa directiva escolar. 10. El término constante ha desaparecido desde esta igualdad a 0 cuando los coeficientes de regression están estandarizados. 11. Para más tópicos, veáse Hair et al. (2006). 12. Cox, A. D., D. Cox y R. D. Anderson (2005), “Reassessing the Pleasures of Store Shopping”, Journal of Business Research, 58 (marzo), pp. 250-259. 13. Closs,D. J., M. Swink y A. Nair (2005), “The Role of Information Connectivity in Making Flexible Logistics Programs Successful”, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 35 (4), pp. 258277. 14. Morrison, Mark, A. Sweeney y T. Heffernan (2003), “Learning Styles of On-Campus and OffCampus Marketing Students: The Challenge for Marketing Educators”, Journal of Marketing Education, 25 (diciembre), pp. 208-217.

1.

2.

3. 4.

5.

6.

Basado en Baker, Stephen “Math Will RockYour World”, Business Week, 23 de enero de 2006, descargado de InfoTrac en http:// web5.infotrac.galegroup.com; Natalie Canavor y Claire Meirowitz, “Good Corporate Writing: Why It Matters, and What to Do”, Communication World, julio-agosto 2005, http://web1. infotrac.galegroup.com; y National Commission on Writing, “Writing: A Ticket to Work... o a Ticket Out”, septiembre 2004, www.writingcommission.org. La versión original de este capítulo fue escrita por John Bush, Oklahoma State University, y apareció en William G. Zikmund, Business Research Methods (Hinsdale, IL: Dryden Press, 1984). “A Speech Tip”, Communication Briefings 14(2), p. 3. Estas directrices han sido adaptadas con autorización de Marjorie Brody (President, Brody Communications, 1200 Melrose Ave., Melrose Park, PA 19126), publicado en “How to Gesture When Speaking”, Communication Briefings 14(11), p. 4. “Tips of the Month”, Communication Briefings 24(7) (mayo de 2005), p. 1. Basado en Bridis, Ted “Study: Shoppers Naïve about Online Pricing”, Information Week, 1 de junio de 2005, descargado de InfoTrac en http://web2.infotrac. galegroup.com; Annenberg Public Policy Center (APPC), “Annenberg Study Shows Americans Vulnerable to Exploitation in the Online and Offline Marketplace”, comunicado de prensa, 1 de junio de 2005, www. annenbergpublicpolicycenter. org; y Joseph Turow, Lauren Feldman y Kimberly Meltzer, “Open to Exploitation: American Shoppers Online and Offline”, APPC, reportado en junio de 2005, descargado de www. annenbergpublicpolicycenter. org.

ÍNDICE ANALÍTICO

A ABI/INPARAM base de datos, 37 abuso del alcohol, 262 acceso a datos disponible, 39 ACNielsen Co., 22, 35, 65 datos de, 32 MovieTickets.com, 179 sistemas de monitoreo por TV, 247 tamaño de muestra, 455 acoplamiento, 265 ACT, Inc., 206 actitud, 334 administración de entradas, 32 administración de la calidad total, 200 administración del valor total, 18 administración, 76, 77, 82 AFLAC Seguros, 2-6 Agencia de Investigación y Calidad del Cuidado de la Salud, 390 Agencias de investigación externas, 73 (V. también proveedores de investigación) aleatorización, 265 Alien Technology Corporation, 30 Almacén de datos, 32 almacenamiento de datos, 32 ambigüedad redacción de preguntas, 358 síntomas de, 108 toma de decisiones, 48, 49 American Kennel Club, 419 American Mercadotecnia Association, Código de Ética, 94 Aministración del conocimiento, 29-30 análisis de contenido, 246

análisis de cuadrante, 516 análisis de datos, 67-68 análisis de diagnóstico, 53 análisis de elaboración, 515 análisis de emisión de voz, 252 análisis de interdependencia análisis de racimos o cluster, 619 análisis de factor, 616 descripción de, 608, 615 escala multidimensional, 622 análisis de la canasta del mercado, 171 análisis de la situación, 110 análisis de la importancia del desempeño, 516 análisis de varianza (ANOVA) descripción de, 557-558 diseños complejos, 579 diseños factoriales, 580 ejemplo de, 558-559, 562 manual de cálculos, 568, 570 multivariado (MANOVA), 605 Prueba-F, 568 regresión de, 590 análisis de datos, 68 análisis de dependencia, 608 análisis de regresión múltiple, 608 análisis discriminante, 613 MANOVA, 605 modelo general lineal, 600 n-way (univariado) ANOVA, 605 análisis descriptivo, 510 análisis estadístico bivariado, 532 análisis estadístico multivariado, 532 análisis estadístico univariado, 532 análisis matemático y estadístico de las

escalas, 319 análisis, definición de, 515 analista de investigación, 76 Analista de pronósticos, 77 Anheuser-Busch, 56, Annenberg Public Policy Center, 645 ANOVA.V. análisis de varianza anticipación de los resultados, 124 apéndice aplicaciones de proporción, 548 ejemplo de, 535 Errores tipo I y tipo II, 538 niveles de significancia y valores-p, 534 proceso de, 532 simple regresión y, 590-592, 599 archivo de datos, 496 archivos de datos computarizados, 35-36 asistente de investigación, 76 asociación no espuria, 54 AT&T, 17, 18 Atlas-Ti, 138 atributos, 319 audiencia, 624 Australian Bureau de Statistics, 469, 477 Avión de combate F-22 Raptor, 533 B barra de estado, 380 base de datos estadísticos, 36 base de datos financieros, 37 base de datos geográficas, 36 base de datos, 32 base estadística, 514

691

Índice analítico

692 basketbol, mercado para el, 619-621 Ben & Jerryis Homemade, Inc., 25 benchmarks, 523 Best Buy, 18 entre grupos, 569 en grupos, 570 Black Forest Motors, 71 bloqueo de cuadros, 154 bondad del ajuste, 545, 546 botón de presión, 380 botón de radio, 380 Brawny man, 52 Brazil, 292 Bristol-Myers, 520 Brown-Forman, 22 budget ,78, 155 Burger King, 290 definición y problemas, 108 ética en los negocios, 97 toma de decisiones de negocios business-class viajes, 15 búsqueda por palabras clave, 40 C Cadbury gum testers, 408 cadena de suministros, 15 cálculo estimado de intervalo de confianza, 543 F-ratio manual, 568-570 orden de rango, 520 cálculo de los valores de escala, 323 calidad, de datos, 28, 29 definición de, 202 calificaciones de desviación, 442 cámaras de tráfico, 247 Canadá, 292 canal de mercadotecnia, 15 canibalizar, 288 capacitación para entrevistadores, 469 caracter, 495 características de la información valiosa, 27 características de las entrevistas telefónicas, 220 características de, 214, 217 entrenamiento para hacer, 463 fomato precodificado para, 497 Carson, Johnny, 133 carta de presentación, 224 casos de estudio, 138, 140 casos, 140 empleados de la Union Federal de Crédito, 650, 653 corriendo los números, 649, 650

encuesta sobre suplementos dietéticos, 662, 664 TABH Inc. Consultoría automotriz, 661, 662 Precios y mercado automoriz, 657, 659* causalidad absoluta, 55 causalidad condicional, 55 causalidad que contribuye, 55 causasión, 578 celda, 263 Census Bureau enumerators, 460 Certeza y toma de decisiones, 48-49 CHAID (chi-square automatic interaction detection) software, 516 gráficas, uso en reportes, 633, 635, 639, 640, 641 lista de preguntas, 357 modificación de entrevistas, 111 Cheetos, 14 (COPPA), 89 chi-cuadrada distribución, 668 Circuit City, 290 Ciudades para prueba de mercado en EU, 293 codificación de preguntas de respuesta abierta, 490, 493 codificación de respuestas cualitativas, 494 codificación dummy, 494 codificación inversa, 323 codificación previa de preguntas fijas, 497498 codificación de datos, 39 comprobación de errores, 504 construcción de códigos, 497 descripción de, 67, 485 edición, 492 preguntas de respuesta abierta, 499-500 terminología de archivo de datos, 495 Código de barras (UPC), 37 código de ética, 92-94 códigos 485, 493-494, 496-497 códigos estándard, 489 coeficiente de determinación (R2), 587588, 596, 599, 603, 610 coeficiente alpha, 325 Coke, 105 obteniendo datos, 39-40 collages, 153 comunicación como proceso, 624-626, 632, 651 importancia de, 623-624 no-verbal, 239 presentación oral, 639,642 V. también reporte

tecnologías de, 21 usar lenguaje sencillo, 363 comunicador, 624 comparación de tipos de validez, 327 comparación pariada, 346 gráficas de computadora, 516 programas de computación.V. software de escalas y valores, 320 computadora, 38, 152.V. Internet asistida por teléfono entrevista, 217-218, 490 comunicación integrada a la mercadotecnia, 18 concepto de mercadotecnia, 7 conclusión de la entrevista, 474 conclusiones defectuosas, 97 conclusiones y recomendaciones de reporte, 632 condición del experimento, 259 confiabilidad de muestreo, 404, 405 tipos de, 321, 322 validez comparada, 324 confidencialidad, 88 factor de análisis confirmatorio, 608 conflicto de intereses, 97 confusión, 266 conocimiento, 29, 30, 43 consistencia interna, 324 consistente, edición, 481-482 constancia de condiciones, 270 constante, 115 construcción de modelos, 167 datos de una sola fuente, 181 minería de datos, 172 constructo hipotético, 334 constructos, 314 Consumer Assessment of Health Providers and Systems (CAHPS) encuesta de hospital, 384 consumo, psicología del, 596 contrapeso, 270 conversaciones, 151 conversión de datos, 163 cookies, 42 COPPA (Ley de protección a la privacidad infantil en línea), 90 correlación coeficiente, 577-581 correlación matrix, 580-581, 588-589, 599 correlación, regresión comparada, 582 covarianza, 577-578 crítica, investigación, 78 CRM (administración de relaciones con el cliente), 31

Índice analítico cuadros de bajar, 380 de verificar, 381 de diálogo, 231 pop-up, 382 cuerda de caracteres, 495 cuestionarios autoaplicados, 220 por correo, 221 por e-mail, 227 por fax, 227 por Internet, 228 por kioscos interactivos, 232 tasas de respuesta, 223 cuestionarios.V. cuestionarios autoadministrados. investigación del cliente, 84-85 D integración de datos, 479-481 datos reducción técnica de, 610, 618 datos brutos, 487 datos de una sola fuente, 181 datos externos, 173 datos internos y propios, 172 datos por escaneo, 34 base de datos estadísticos, 36 conducta de compra, 34 prueba de mercado electrónico, 300 datos acopio de, 39 brutos, 487 características de, 27 cuantitativos/cualitativos, 131 de una sola fuente, 34 edición y codificación de, 67 escaneo de, 34 integración de, 27 recolección, 67 V. también codificación de datos y presentación de datos David Weekley, 12 DDB Sign Bank, 238 debilidades del producto, 288 debriefing, 89, 268, 269 decisiones de ubicación, 531 declaración de los objetivos de la investigación, 62 declaraciones de decisión, 114 definición de encuesta, 187 de muestra, 403 del problema, 104, 107-108 objetivos de la investigación, 59 población meta, 412 calidad total en las encuestas, 200

693 entrevistas telefónicas, 216 error administrativo, 195 errores en la investigación por encuesta, 189 errores sistemáticos, 190, medios usados para comunicarse, 210 ventajas de la encuesta, 189 precios, 14 promoción, 17 determinación de necesidades, 19-21 bases, 122 incertidumbre innovación y, 3-4 Internet y, 38-40 investigación de mercado en el siglo XXI, 21,22 investigación de mercados propia, 34, 43 definiciones operacionales, 313 Departamento de Defensa de EU, 38, 39 dependencia, técnica de 598, 608.V. análisis de dependencia derecho a ser informado, 90 derechos y obligaciones de cliente y usuario, 87-97 de clientes y patrocinadores, 97-98 de investigadores, 91, 97 de las partes en acuerdo, 86-87 de los participantes, 87-88, 91 desarrollo del producto, 51, 290 descubrimiento del cliente, 171 desgaste de la muestra, 277 diseño.V. investigación de desviación estándard, 442 Detección de tendencias, 240 elección de preguntas determinantes, 357 diagramas de diseños experimentales, 278 DIALOG, 36, 37 Consumo diario de productos, 631 dicotómica, preguntas de alternativa, 357 diferencial conductual, 346 difusión de conclusiones defectuosas, 97 dilema ético, 86 directorio inverso, 414 discriminante, análisis, 605, 607 diseño básico experimental, 271 diseño completamente aleatorio, 302 diseño de bloques aleatorio, 303 diseño de cuestionario ejemplo de, 352 fraseo, 354, 359 pautas para, 359, 364 layout, 368, 377 prepruebas y revisión, 383

publicaciones globales, 379 qué se debe preguntar, 357 secuencia escala de medición para, 391-400 diseño de grupos estáticos, 279, diseño de la investigación causal, 256 investigación dependiente del investigador, 129 planeación, 64,65 diseño de plaza latina, 306 Diseño de posprueba con grupo de control, 281 Diseño de preprueba-posprueba de un grupo, 279 Diseño de preprueba-posprueba con grupo de control, 280 Diseño de una sola vez, 278 Diseño entre sujetos, 273 diseños cuasiexperimentales, 276-278 diseños de compromiso, 279 diseños de concesión, 281 Diseños experimentales clasificación de, 278 complejos, 278, 283 compromiso en los, 279 decepción en los, 89-90 diseño experimental básico vs. factorial, 271 factorial, 269, 271, 301, 303 pre test-post test grupo de control, 278 unidades de prueba, 264 variable dependiente, 263 variables independientes, 259 preguntas ocultas, 196 Disney, 16 distorsión de gráficas, 635, 637 distribución de canales para datos secundarios, 171, 177 distribución de frecuencias, 437 distribución de la muestra de mediana, 442-443 Distribución de la muestra, 447 distribución de población, 447 distribución normal estandarizada, 445 distribución normal, 444 distribución-Z, 541 distribuidores externos, 35 división de la media, 517 dummy tablas, 124 Dow Jones News Retrieval, 36, Conclusiones alargadas, 68 DSS (sistema de apoyo a las decisiones), 31 dummy variable, 600

Índice analítico

694 E edición de datos, 67 edición de preguntas contestadas fuera de orden, 492 escribiendo,117, 119.V. también tipos específicos edición en campo, 488 efecto de anclado, 371 efecto de cohorte, 276 efecto de instrumentación, 276 efecto de mortalidad, 277 efecto de selección, 276 Efecto de simple medición,197 efecto de sinergia, 305 efecto Hawthorne, 268 efectos de interacción, 258, 302, encuesta de investigación mixta, 232 encuesta de investigación mixta, 232-303 efectos de madurez, 276 efectos de prueba, 276 desventajas de la prueba de mercado, 290 diseños experimentales complejos, 302 métodos alternos de pruebas de mercados, 299 proyección de resultados, 298 ventajas de la prueba de mercado, 289 el director de investigación de mercado,77 el encuestador de campo, 468 el precio de la gasolina y las SUVs, 185 E-Lab, 252 electroencefalografía, 238 enciclopedia electrónica de ejemplos y ejercicios, 540 medios electrónicos interactivos, 208 elemento de la población, 409 emoción e investigación,157 empresa de investigación Dialog, 476 empresa orientada a la producción,7-8 empresa orientada al producto, 7-8 empresas especialistas de datos, 35 encuesta por e-mail, 219,224 encuestas de opinión pública, 191 encuestas fraudulentas, 480 encuestas para empujar, 94 encuestas por e-mail, 225-226 encuesta de investigación mixta, 232 Encuesta Social General (National Opinion Investigación Center), 210 encuestas vía fax, 225 enfoque fenomenológico, 137 engaño del encuestador, 196 entrada de datos, 503 entregables, 59 entrevista de focus group, 142

entrevistador interno, 469 entrevistados, 186 entrevistas de profundidad, 150 análisis de la situación, 110 conclusión de la entrevista, 474 entrevistas semi-estructuradas, 152 focus group, 142 formulacion de las preguntas, 471 insistir cuando no se presenta una respuesta, 472 personal, 29, 214 principios de una buena entrevista, 474 registro de las respuestas, 473 reglas para, 476, 481 telefónica, 14, 222 verificación por segundos, 474 entrevistas en centros comerciales, 214 entrevistas en ubicación central, 219 entrevistas personales, 374 redacción de cuestionarios, 358-362 tipos de, 212, 214 entrevistas puerta en puerta, 212, 215-217, 233-234 entrevistas codificación, 485, 493 combinando observación con, 242 enumeración plena, 424 Equifax City Directory, 414 equipos transfuncionales, 83 error administrativo, 195 Error de muestreo sistemático, 416 error de no respuesta, 191 error de procesamiento de datos, 195 error de varianza en grupo, 560, 562 error de ventana de muestreo, 408-409 error del encuestado, 191 error del entrevistador, 194 error en la selección de la muestra, 457 error sistemático, 264-265 error estándard de la media, 448 error tipo I, 538 error tipo II, 538 errores predicción de regresión, 585 encuestas de investigación, 187,195 reportando, 96 escala categorías, 332, 333 compuesta, 335, 339, 610 de intervalo, 314, 315 descripción de, 311, 313 de Likert, 318, 333 métrica, 598 escala de calificación comparativa, 349

escala de calificación monádica, 349 escala de elección no forzada, 351 escala nominal, 316 escala ordinal, 316 escala sumada, 323 escala no métrica, 598 escala de medición influencia de, 598-599 nivel de, 532 escala de relación, 319 escala de suma constante, 341 escala Thurstone, 344 investigación exploratoria, 51 escalación, 151 escalas compuesta, 335, 610 escalas de categoría, 336 escalas de intervalo, 318 escalas de medición equilibrada, 350 escalas de medición gráfica, 342 escalas desbalanceadas, 347 escalas numéricas, 341 escalas ordinales, 316 escaneo del entorno, 40 escribiendo decisiones declaratorias y objetivos, 112, 114 escritorio de ayuda interactivo, 386 esfuerzo transversal, 9,10 esquema de paginación, 379 estadística descriptiva, 436 estadística inferencial, 436 estadísticas, tipos de, 531 estadística Z, 536 escala nominal, 316 escala ordinal, 316 escala sumada, 323 escala no métrica, 598-537 estadística no paramétrica, 540 estadísticas paramétricas, 540 estimación error sistemático, 196 parámetros, 451 volúmenes de venta, 296 estimación de parámetros, 451 estimado de intervalo de confianza, 453 estimados de punto, 452 estimado del volumen de ventas, 296 estrategias de mercadotecnia.V. decisiones estratégicas mercado, inteligencia de, 27 mercado, oportunidad de, 48 mercado, penetración de, 296 mercado, problemas de, 49 estructura organizacional, 78-81 conflictos y, 77, 82 director 76

Índice analítico grupos cruzados funcionales Jobs, 75-77 descripción de, 74 estudiantes como sustitutos, 277 estudio de rastreo, 199 estudios de caso, 140 estudios longitudinales, 21, 98 estudios piloto, 62 pruebas de cola, 545-546 estudio transversal, 198 etapas en el proceso de investigación, 58 definición de objetivos de investigación, 59 formulación de conclusiones y preparación del informe, 68 muestreo, 65 descripción de, 58-59 planeación del diseño de investigación, 64 procesamiento y análisis de los datos, 67 recolección de datos, 67 ética en la investigación por encuestas, 233 ética en los negocios 91, 97 ética en la observación del ser humano, 244 focus groups, 144 experimentation, 268, 269 encuestas de investigación, 232 investigación con niños, 90 descripción 85-86 privacidad, 99 profesionalismo, 98-99.V. derechos y obligaciones etiquetas de información nutricional, 6 etiquetas de valor, 495 etnografía, 138-139 Europa, 292 evidencia complementaria, 242 evidencia de rastros físicos, 245 evitar las preguntas que sirven de guía, 364 Internet, 373, 377 tradicional, 363, 368 evitar preguntas opresivas, 368 evitar suposiciones, 368 evitar preguntas complejas, 363 exactitud de cuestionario, 354 de muestreo, 409 de la investigación descriptiva, 51 Excel (Microsoft), 522, 523 experimentos de campo, 272 experimentos de laboratorio, 271 experimentos, 55 factor de análisis exploratorio, 608 E-ZPass, 127

695 F factor de análisis, 608-611 factor de carga, 609-610 factor de rotación, 611 Fairfax County Public Library, 199 Fyango, 179 FDA, 6 Federal Reserve, encuesta de, 435 Federal Trade Commission, 93 FedEx, 185 fenomenología,136-137 field, 487 Fisher-Price Rescue Heroes, 71 focus blog, 149 focus group, 62, 141, 149 focus groups en línea, 148 investigación de seguimiento, 642-643 Food y Drug Administration, 5-6 consumo de alimentos, 575, 631 parámetro de reporte, 626-632 Formulación de las preguntas de investigación, 118 frecuencia, determinación de la situación, 107 preguntas, 357 fuentes de investigación global, 181 G Gallup, George H., 413 ganar participación, 470 Geeks, 18 generación de ideas, 134 modelo lineal general, 600, 608 geodemografía, 13 Georgia-Pacific products, 287 diseño de cuestionarios, 385 encuestas por correo, 224 entrevistas personales, 214 entrevistas telefónicas, 216 marcos muestrales, 415 resultados globales Globally Accessible Estadísticas Procedimientos, 540 Golden Books, 17 Google, 34 GPS (Global Positioning Systems), 34 grados y medición, 310-311 grados de libertad, 541-542 gráficas de barras, 639, 641 gráficas de pay o pastel, 513 gry mean, 559 descripción de, 521 gráficas, 633, 635-641

gráficas de computadora y mapeo, 524 métodos gráficos para exponer datos tablas, 633-634 uso de, 632-633 grupo control, 263 grupo experimental, 263 guía de discusión, 146 H Häagen-Dazs, 85 haciendo respuestas 464-465 Hardi Plank, 287 Harley-Davidson, 11 Harrah’s Entertainment, 623, 631 Harris Interactive Inc., 430, 453 Harrison Group, 333 Harvard Cooperative Society, 45 hechos diseñados, 166 Heineken Premium Light, 286 heterogeneidad, 457 Hidden Valley Ranch, 271, 273, 292 hipnosis, 73 hipótesis, 57, 63-64, 69, 115, 117, alternativa, 532 nula, 533-534 relacionales, 532 histograma, 510 history efect, 273-274 humanos, sujetos, 91-92 Home Depot, 27 Horizon Investigación Services, 461, 469 host, 39 I IBM, 27, 46 idealismo, 87 identificación de los síntomas, 111 problema de marcado, 49 Identificación por Radio Frecuencia (RFID), 30 etiquetas, 30 importancia del cuestionario, 353-354 de los datos, 28 de las variables relevantes, 116 imputar, 491 incentivos al participante, 216, 221 incertidumbre, 49 independientes, muestras, 550-554, 561 índice de saturación de venta, 170 inducción creativa, 143 industria de construcción de casas, 11-12 industria del café, 3-4

Índice analítico

696 inferencia causal, 54 inferencia estadística, 448 Informattion Resources, Inc., 250 información, consentimiento, 87, 90-91 edición en casa, 489 integridad de la información, 29 integridad de los datos, 487-488 intención conductual, 345 intercambio electrónico de datos (EDI) 138 interdependencia técnica, 598, 615. (V. análisis de interdependencia) interfase gráfico del usuario (GUI), 379 Internet, 38, 39-43 cuestionarios para, 356 datos secundarios, 172 descripción de, 39, 42 encuestas usadas en, 226, 230 muestreo en, 429 privacidad, 99 reporte en, 642 interpretación, 525 intranets, 42 introducción a sección de reporte, 630-631 Intuit, 187 inversa (negativa) relación, 578 investigación activa, 88-89 básica de mercados, 6 causal, 53 cualitativa vs. investigación cuantitativa, 131 cualitativa, 142 cuantitativa, 131 de base, 107 de apoyo legal, 98 de la distribución,15 de la promoción, 17-18 investigación de mercados aplicada, 6 financiada, 123 global, 21 propia, 34 Investigación de monitoreo del desempeño, 18 investigación de precios, 14-15 investigación de seguimiento, 642-643 investigación del producto, 14 investigación descriptiva, 51, 91 investigación en casa, 75 investigación experimental características de la, 267 color y preferencia, 258 establecimiento del control, 270 naturaleza de la, 256 (V. diseño

experimental) investigación exploratoria, 57, 133 características de la, 57 descripción de la, 51 usos erróneos de los objetivos de la, 62 investigación generalizada investigación pasiva, 89 investigación tergiversada, 95 elemento sin respuesta, 213 J J. D. Power y Associates, 84 Jelly Belly, 3 Jobs, 75-78 Joint Advertising, Market Investigación &Studies (Departamento de Defensa de EU), 161 K Kaplan, Inc., 205 kiosko interactivo de encuestas, 230 Kish método de, 424 Klipmart, 247 Krispy Kreme, 24, 26-28 L la mediana, 440 la mezcla de ventas e investigación, 93 la respuesta “no lo sé”, 484 latencia de respuesta, 243 legislación de no llamar, 88 carta de autorización, 629 carta de transmisión, 628-629 nivel de escala de medición, 532 Ley de Noé de las presentaciones de diapositivas, 648 librerías, 174 libro de códigos, 502 licencia para investigación, 631 Likert, escala de, 321 limpieza de datos, 504 listas de opción, 430 M M&M, 52 magnitud del error, 457 MANOVA (análisis multivariado de varianza,) 605-606 mapeo, sistema de, 467 marcado de dígitos aleatorios, 218 marginales, 505 mercadotecnia a ojo experto, 81-82 mercadotecnia de bases de datos,172 Mercadotecnia Information Systems, Inc.,

528 Mercadotecnia Management Analytics, 312 mercadotecnia ética en la, 86 medición, 19 mezcla de, 14 mercadotecnia investigación básica y aplicada, 6 mercadotecnia relacional, 10 Marriott Corporación, 76 Mazda Motor Europe, 252 McDonald’s, 389, media descripción de la, 432-434 error estándard, 448 t-test para comparación, 550-556 media cuadrada medición conceptos a medir, 313 confiabilidad de la medición, 324 definiciones operacionales, 313 descripción de, 309, 311 índice, 322 de dispersion, 434-438 sensibilidad de la medición, 328 tendencia central, 432, 434, 438 validez de, 326 medidas de asociación, 575, 577 medición de actitud, calificación, 346 ejemplo de 329-330 elaboración de preguntas, 391, 398 escalas de calificación, 336 importancia de, 335 intención conductual 341-342 otros métodos de, 348 respuestas aleatorias, 343-344 selección de escalas 345-347 sorteo, 343 técnicas para, 331-332 medición de las reacciones fisiológicas, 251 mediciones compuestas, 323 continuas, 321 discretas, 320 repetidas, 265 medidas de dispersión, 440 de tendencia central, 438 del índice, 319, 320 repetidas, 263-264 medios interactivos humanos, 210 medios interactivos, 40 medios no interactivos, 210

Índice analítico medios usados para comunicarse, 210 medium, 624 preguntas sobre impuestos, 363-364 mercado educativo, 47 mercados meta, 13-14 Mercedes-Benz, 71 mensaje,624 método científico, 7 método de dividir a la mitad, 325 método de experiencia de muestreo(ESM), 369, 364 método de la prueba postest, 325 método de llevar y dejar, 227 metodología de la investigación, 631 reporte, 631, 639 métodos de control de la prueba de mercado, 299 métodos no obstructivos, 67 métodos para mostrar datos, 521 métrica, escala, 598 mezcla de mercadotecnia integral, 18 minería de datos de blogs, 171 reporte, 630, 632 minería de datos, 168-169 MINITAB, 523 Mobiltrak, 245 moderador, 14 monitoeo del desempeño de la investigación, 18-19 monitor de rastreo del movimiento ocular, 251 monitoreo del servicio, 94 motor de búsqueda, 40 Mr. Peanut, 52 muestra estadística, 430 muestra representativa, 216, 227 muestra estratificada, desproporcionada, 423, 417 muestras ad hoc, 430 muestras de panel, 430 muestras irrestrictas, 429 muestras representativas, 218 muestreo aleatorio simple, 420 muestreo de bola de nieve, 420 muestreo de conveniencia, 418 muestreo de juicios, 418 muestreo de racimos, 423 muestreo estratificado, 416, 421 muestreo no probabilístico, 417 muestreo por área, 424 muestreo probabilístico, 417 muestreo secuencial, 457 muestreo sistemático, 421 muestreo

697 capacitación y procedimiento para, 471472 descripción de, 65-67 diseño de, 420, 422 ejemplo de, 402-403 error de, 264, 410 errores aleatorios de no muestreo, 409411 Internet y, 423-424 no probabilidad, 411, 414 probabilidad, 411, 414 procedimiento para, 406, 409 propósito de 403, 405 verificación de, 473 multicolineariedad, 604 multidimensional escala, 614-615, 622-623 múltiple regresión análisis de, 600, 604 multietapas área muestreo, 418, 420 multivariado análisis de varianza (MANOVA), 605-606, 613-614, 616, 624 mystery shoppers (el comprador misterioso), 91 N National Do Not Call Registry, 234 National Trade Data Bank (NTDB) 181-182, Navegación en Internet, 40 Neuroco, 236 nivel de confianza, 453 nivel de significancia, 534 no contacto, 191 no métrica escala, 598 no responder error, 479 comunicación no verbal, 239 normas morales, 86 nostalgia, mercadotecnia de, 596ñ597 notas de campo, 151 números y técnica estadística, 319 números índice, 519 n-way análisis de varianza (ANOVA), 605 O objetividad, 94, 97 objetivos de la investigación (V. investigación) observación directa, 240, 242 observación mecánica, 246 cámaras para el tráfico, 247 investigación basada en el escáner, 250 medición de las reacciones fisiológicas, 251 monitoreo del tráfico en el sitio Web, 248 monitoreo por televisión, 247 observación oculta, 238

observación participante, 138 observación simulada, 244 ofertantes de datos, 36-37 Ogilvy’s Corollary, 640 Olson Zaltman Associates, 472 Opinión, Corporación de investigación de, 505 oportunidad de los datos, 29 aritmética detrás de, 594-595 coeficiente de determinación (R2), 588 hipótesis pruebas y, 590-591 descripción de, 585-586 estadísticas, significancia y, 586-587 orientación al cliente, 8 orientación de mercadotecnia a los negocios, 7-8 orientaciones, 135-136 P prueba de muestra t, 555-556 panel de consumidores, 199 panel de consumidores basado en el escáner, 250 pantalla de bienvenida, 229 parámetros de la población, 436 correlación parcial, 601 separación de la suma de cuadrados, 573574 Pearson correlación coeficiente, 577, 671 Pearson producto momento correlación matriz, 580 pérdida de datos, 497 pérdida del secreto, 292 perfil de la percepción, 340 planeación diseño de investigación, 64 propuesta de investigación, 120 población de trabajo, 413 población meta, definición de, 66-67 Pointsec Mobile Technologies, 459 ponderación de propensión, 430 estimado de error estándard, 551 porcentaje de clics de seguimiento, 248 porcentaje de distribución, 437 porcentaje de tabulaciones cruzadas, 514 preguntas acerca de la publicidad, 398 preguntas cargadas, 364 preguntas de alternativa fija, 359 preguntas de cuadrícula múltiple, 374 preguntas de dicotomía simple, 361 preguntas de doble efecto, 367 preguntas de filtro, 366-367 preguntas de pertenencia, 393-394, preguntas de respuesta abierta, 358

Índice analítico

698 preguntas encubiertas, 198 preguntas estructuradas, 197 preguntas guía, 359-360 preguntas no estructuradas, 198 preguntas pivote, 372 preguntas salteadas, 376 preguntas sobre bienes y servicios, 401 preguntas sobre demografía, 406 preguntas sobre propiedad y uso de productos, 400 preparación del informe, 68 preprueba, 62 presentación de resultados, 96 presentación de resultados, 96 presentación oral, 639-642 unidad de muestreo primario, 409 principales efectos, 258 privacidad, 99 Prizm, datos de, 161 probabilidad, 437 prueba de encuestados,110, 465 problema enfocado a la definición del mercado,105 problema complejidad del, 104,107 programación de datos, 509, 511 decisión y negocios, 108, 117 definición del, 104, 107 identificación por los síntomas, 113 procesamiento de datos, 67 procesamiento de datos de encuesta computarizada, 502-503 proceso de definición del problema, 108 Procter & Gamble, 19 productores y datos secundarios, 173, 188 profesionalismo, 98-99 profundidad de la entrevista,149-150 programa de codificación, 500 programa de investigación, 68 pronóstico de éxito de nuevos productos, 287 proporción descripción de la, 431 prueba de hipótesis de una, 548-549 muestra tamaño para, 452-455 prueba-Z para comparación, 556-557 proporcional, 422 propósito de la investigación, 93 propuesta como contrato, 122 propuesta de investigación, 120 protección contra daños, 91 proveedores de contenido, 40 proveedores de investigación, 84 proyección de los resultados de la prueba de

mercados, 298 proyecciones de tendencia recta, 298 análisis del desempeño del mercado, 18 descripción, 12-13 mercados meta, 13 proyecto de investigación, 68 prueba de conceptos, 134 prueba de mercado electrónica, 300 prueba de mercados internacional, 294 prueba de mercado simulada por realidad virtual, 301 prueba empírica, 63 prueba F, 587, 560-562, prueba ji-cuadrada (X2), 545-546 prueba-t, 541-544 prueba t univariada, 541 prueba Z, 542-543 pruebas monádicas ciegas, 528 pruebas t de una y dos colas, 544 psicogalvanómetro, 252 Pulte Homes, 173 pupilómetro, 252 Q qué es una teoría?, 63 quota muestreo, 412, 414 R R2 (coeficiente de determinación),602-603 ryom dígitos, tabla de, 665 rango intercuartil, 524 rango, 442 rating de escalas de conducta calificación, 332, 345 brutas estimadas, 583, 591, 599 categoría, 336 constante de suma, 341 escala de Likert, 333, 335 gráfica, 338, 340 numérica, 341 resumen de, 341 semántica diferencial, 339 simple, 336 Stapel, 341 Thurstone, 340 realimentación, 211 rechazo a responder encuestas, 191 recodificación inversa, 338 recolección de datos, 67 recordación con ayuda, 399 recordación sin ayuda, 369 redes neurales, 170-171 registro de respuestas, 473 reglas de correspondencia, 314

regresión análisis de, 582, 591 relación cliente/gerente (CRM), 31 relativismo, 87 rentabilidad, 9, 12 resultados, sección de reporte, 631-632 reporte de errores, 96 reporte de investigación, 632 reporte carta de autorización, 629 carta de transmisión, 628-629 cuerpo del, 630, 632 de investigación de mercado básico, 626, 632 edición del, 625 en Internet, 642 formalidad del, 627-628 parámetro del, 626, 632 gráficas de ayuda, 632, 639 preparación del, 68 presentación oral, 639, 642 resumen, 630, 632 tabla de contenidos, 629 título de página, 628 respuesta a error, edición, 490 respuesta a preguntas abiertas, 354-355 respuestas a preguntas aleatorias, 343-344 respuestas cualitativas, 494 resultado experimental, 260 resultados replicables, 154-155 resultados subjetivos, 133 revisión de la literatura, 61 RFID (identificación de radio frecuencia), 30 Rice Virtual Lab in Statistics, 540 riesgos de edición, 493 RJR cigarrillos sin humo, 106 Roeder-Johnson Corporation, 350, 354 Rolling Rock, 66 S sabotaje del mercado de prueba, 297 salarios, 78 salas de cine, 16 SAS, 514, 515 satisfacción del cliente, 191 Scarborough Investigación, 456 Schönbrunn Palace cuestionario, 396 Schwinn, 140 Scientific Telephone Muestras, 433 secuencia de las preguntas, 370 secuencia temporal, 54 series de tiempo, 282 servicio de entrevistas de campo, 468-469 servicio sindicado, 84 servicios de investigación estandarizados, 84

Índice analítico servicios de investigación limitada, 84-85 servicios de muestreo, 408 sesgo de asentimiento, 194 sesgo de deseabilidad social, 195 sesgo de extremismo, 194 sesgo del experimentador, 267-268 sesgo del observador, 243 sesgo en la muestra, 190 sesgos de autoselección, 192 de muestreo de cuota, 420 del experimento, 265-266 en la entrevista personal, 211-212 sesgos de autoselección, 192 sesgos del entrevistador, 192-193 sesgos en la respuesta, 192 sesión informativa, 462, 471 sesión interactiva de información, 91 seudoinvestigación, 93 sistema de escaneo óptico, 502-503 sistemas de apoyo a las decisiones, 31 sistemas de escaneo en casa, 250 sistemas de información global, 30 Slone Epidemiology Center, 459 software, 373 CHAID, 516 interface gráfica del usuario (GUI), 373 agente inteligente, 41-42 para análisis estadísticos, 522-523 Website publicidad en, 642 software de gestión inteligente, 42 Sony PlayStation, 109 split-ballot técnica de, 361 SPSS (paquete de estadísticas para las ciencias sociales), 522 Starbucks, 4-6, Statistical Abstract de the United States, 35 selección de técnicas estadísticas tipos de pregunta, 539 SEM (modelo de ecuaciones estrucuradas), 598 subastas en línea, 73-74 supervisión de los trabajadores de campo, 479 SurfStat.australia, 540 Syzygy, 254 T tabla de contenidos, 629 tabla de frecuencia, 511 tablas, 521 tablas 2 × 2, 514 tablas 3 × 4, 522

699 tablas de contingencia, 512-513 tablas de tabulación cruzada, 554 tableros electrónicos de avisos, 471 tabulación cruzada, 512 tabulación de prueba, 500 tabulación preliminar, 384 tabulación, 511 tamaño de la muestra aleatoria, 455 descripción del, 118, 409 error aleatorio, 447, 450 intervalos de confianza, 447 tamaño de la población, 458, 460, 463 tamaño de la población y de la muestra, 458 taquistoscopio, 272 tasas de respuesta para encuestas vía Internet, 231 encuesta por correo, 221 t, distribución 513, 537 técnica de cumplimento de puerta en la cara, 470 técnica del embudo, 370 técnica de libre asociación, 152 técnica proyectiva, 154 técnicas de análisis de sitios, 169 técnicas de observación análisis de contenido, 246 comportamiento humano, 238-239 etnografía, 137-138 evidencia complementaria, 239-240 notas de campo, 152 observación de objetos físicos, 245 observación directa y entrevista, 242 observación mecánica, 246 observación visible y oculta, 240 propósito de, 65 técnicas para interrogar, 111 tecnología de empujar, 41 tecnología de jalar, 41 teléfonos celulares, 217, 275 telemercadotecnia, 89 temas, 140 teorema del límite central, 449 teoría de las causas, 139 teoría de probabilidades, 538 teoría estadística hacer útiles los datos, 437 terminología, 430-431 pruebas de apercepción temática, 153 pruebas de diferencia, 546 Texas Instruments, 255 tiempo real, 36 título de página, 628 toma de decisiones, 49 tonos de llamada, 176

trabajador de campo, 468 trampa de error, 383 transformación de datos, 517 transformaciones de datos simples, 517 transmisión de video, 148 tratamiento experimental, 261 trazos de caja y bigote, 524 U U.S. Department of the Interior un hogar saludable, 344 unidad de análisis, 115 unidad de muestra secundaria, 415 unidad de muestra terciaria, 415 unidad de muestreo, 409 unidad hermenéutica, 138 unidades de muestra, 67 unidades de prueba, 264 Unión Europea, 22 United Parcel Service (UPS), 30 Universal Product Code (UPC), 37 universo de población, 409 codificación, 493 respuestas cualitativas no estructuradas, Upjohn Company, Rogaine, 159 uso del lenguaje, 359 usos erróneos de la investigación, 155 V validación cruzada, 22 validez, 274 validez convergente, 327 validez de constructo, 327 validez de contenido, 326 validez discriminante, 327 validez externa, 275 validez interna, 272, 275 validez nominal, 326 valor de inserción, 491 valores críticos, 536-537 valor-p, 534 Vans, 129 variable categórica, 116 variable continua, 116 variable de bloques, 303 variable de moderación, 515 variable de moderador, 515 variable dependiente (y), 116 variable experimental, 56 variable independiente (x), 115, 257-259, 261 variable independiente, 260 variable piping software, 377 variables clasificatorias, 115

Índice analítico

700 variables sectorización, 301 dependientes (y), 115-116 dummy, 600 descripción de, 114-116 independientes (x), 115, 225 número de, y técnica estadística, 531-532 experimentales, 56 variación concomitante, 54 variante, 597 varianza entre grupos, 559-560, 562 varianza, 437, 443, 451 F-ratios, 560, 562 vendedores, 174 ventana de muestreo, 407, 409 Veraz, obligación de ser, 88 Verbastat (SPSS), 502 verificación de manipulación, 276 verificación de segundas entrevistas, 481 verificaciones cruzadas, 164 Vidal Sassoon, Inc., 528

videoconferencia, 148 vínculo hacia atrás, 58 estimación visual de simple regresión modelo, 584-585 volantes, 428 volver a llamar, 215-219 volver a traducir, 385 W Walker Information Gruop, 208 Wal-Mart, 30 web publicidad software, 373 Website monitoreo de tráfico, 248 MovieTickets.com, 179 recursos, 532 Wine.com, 45 Wendy’s, 290 Wilcoxon, calificación de pruebas pareadas pruebas, 672 Wine.com, 45

consumidores de vino, 53 Wrangler, 38 WWW (World Wide Web), 40 X X (variable independiente), 116 Y Y (variable dependiente), 116 Yandelovich Partners, 474 Yoplait Go-Gurt, 8 Z Zales, 17

Encuentre la aguja en el pajar ¿Por qué aparece en la portada una aguja en un pajar? Esto presenta una analogía gráfica con el proceso de investigación. La búsqueda de la aguja es muy similar a buscar respuestas a los problemas de mercado. Ambas pueden estar muy ocultas y se requiere descubrirlas para tener éxito. Este libro le proporcionará el conocimiento y las habilidades que se requieren en el proceso básico de investigación, lo cual simplificará y ofrecerá mayor precisión a su búsqueda de inteligencia de mercados. Características fundamentales de esta edición •

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Amplia cobertura de Internet en la investigación de mercados. Internet está revolucionando los sistemas de información, la recolección de datos secundarios, los procesos de encuesta, el muestreo, el diseño de cuestionarios, el análisis cualitativo y la comunicación de los resultados. Casi todos los capítulos incluyen preguntas de revisión y actividades de tópicos relativos a Internet. Semblanzas nuevas en todos los capítulos. Cada capítulo abre con semblanzas, algunas de las cuales se refieren a marcas y empresas famosas. Otras tienen que ver con relatos que describen la lucha de un ejecutivo de negocios por tomar buenas decisiones y demostrar cómo se entreteje la investigación. Mayor cobertura de cuestiones de negocios internacionales. Los ejemplos e ilustraciones hacen más referencia a los negocios internacionales, lo que aumentará en el lector su conocimiento de las cuestiones de investigación más allá de un solo país o región y lo abrirá a la dinámica global. Nuevos casos. Casos nuevos y actualizados ofrecen buenas oportunidades para entrar a situaciones del mundo real que se refieren a la investigación de mercados. Mayor atención a la investigación cualitativa. Más y más empresas se benefician de la investigación cualitativa. Por ello ahora se incorpora una cobertura significativa de las formas en que la nueva tecnología, incluida la de Internet, afectan la investigación cualitativa. Sitio web. El sitio web http://latinoamerica.cengage.com/zikmund contiene recursos didácticos que incorporan la tecnología educativa más avanzada.

Sin duda, estas innovaciones mantendrán a esta obra como el best seller de la investigación de mercados en el mundo de habla hispana y como recurso invaluable para todo estudioso que busca estar a la vanguardia y ser competitivo ante los desafíos que presenta el entorno actual de los negocios.

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Investigacion de Mercados

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