Diseño de la investigación. Escalas y recogida de la información por muestras - Investigación de Mercados. Enfoque práctico - Libros y Revistas - VLEX 862817709

Diseño de la investigación. Escalas y recogida de la información por muestras

AutorPablo Valderrey Sanz
Páginas17-52
Toda investigacin de mercados se inicia con su diseo. El proceso de diseo
comienza definiendo la informacin requerida. A continuacin se planifican las fases
exploratoria, descriptiva o causal de la investigacin para pasar a especificar los
procedimientos de medida y el uso de escalas. La siguiente fase trata de la recogida de la
informacin mediante el cuestionario y el mtodo de muestreo adecuados. Por ltimo se
desarrolla el plan de anlisis de datos.
En cuanto a la investigacin exploratoria, tiene como objeto explorar o examinar un
problema o situacin para profundizar en l definindolo con ms precisin, identificar las
acciones a seguir, establecer hiptesis, aislar variables y relaciones fundamentales, establecer el
mtodo para resolver el problema y fijar las prioridades para la investigacin posterior.
En cuanto a la investigacin descriptiva, tiene por objeto describir las caractersticas o
funciones del mercado. Se ocupa de describir las caractersticas de grupos relevantes
(consumidores, vendedores, reas de mercado y organizaciones) determinando el grado en que
se asocian las variables y realizando pronsticos especficos. En esta rea caben los estudios de
mrketing que describen el tamao del mercado y los perfiles de consumidores y distribuidores,
los estudios de participacin de mercado de una compaa y sus competidores, los estudios de
anlisis de ventas, los estudios de imagen. Los estudios enfocados a patrones de consumo, los
estudios de distribucin, los estudios de fijacin de precios y los estudios de publicidad.
En cuanto a la investigacin causal, tiene por objeto poner en evidencia las
relaciones causales cuya validez se debe examinar mediante investigacin formal. La
investigacin causal es apropiada para entender qu variables son la causa y qu variables
son el efecto de un fenmeno. Las variables causa sern las independientes y las variables
efecto son las variables dependientes. Se tratar de determinar la naturaleza de la relacin
entre las variables causales y el efecto a pronosticarse.
El proceso de medicin asigna nmeros u otros smbolos a caractersticas de objetos
de acuerdo con ciertas reglas especificadas previamente, de modo que debe haber
correspondencia unvoca entre los nmeros y las caractersticas que se miden. La elaboracin
de escalas es una extensin de la medicin que permite la localizacin y ubicacin de los
objetos medidos.
Existen cuatro tipos principales de escalas de medicin: nominales, ordinales, de
intervalos y de razn.
Una escala nominal es un esquema figurado de etiquetado en el que los nmeros
sirven como etiquetas para identificar y clasificar objetos. Como ejemplos tenemos los
nmeros asignados a los encuestados en un estudio de mercado, los nmeros de seguro
social o los nmeros de los jugadores de ftbol. En el campo concreto del mrketing tenemos
como ejemplo los nmeros de marca, clasificacin por gnero, etc. Con escalas nominales
suelen utilizarse estadsticos descriptivos como el porcentaje o la moda y estadsticas
deductivas como la chi-cuadrado y la prueba binomial.
Una escala ordinal es una escala de jerarquas en la que se asignan nmeros a los
objetos para indicar sus posiciones relativas, pero no la magnitud de las diferencias entre
ellos. Como ejemplos tenemos las jerarquas de calidad, las clasificaciones de equipos en un
torneo deportivo, la clase sociodemogrfica y la situacin ocupacional. En el campo concreto
del mrketing tenemos como ejemplos el orden de preferencia, la posicin del mercado y la
clase social. Con escalas ordinales suelen utilizarse estadsticos descriptivos como los
percentiles y la mediana y estadsticas deductivas como la correlacin jerrquica y el anlisis
ANOVA.
En una escala de intervalos las distancias numricamente iguales dentro de la escala
representan valores iguales en las caractersticas que se miden. Una escala de intervalos
contiene toda la informacin de una escala ordinal, pero tambin permite comparar las
diferencias entre objetos. La diferencia entre dos valores cualesquiera de la escala es idntica
a la diferencia entre cualquier otro par de valores adyacentes de una escala de intervalos, ya
que la diferencia entre los valores adyacentes de la escala es constante y su valor es el
intervalo. El punto cero es arbitrrario. Un ejemplo comn es la escala de la temperatura y en la
investigacin de mercados son ejemplos comunes de escalas de intervalos la medicin de las
actitudes, opiniones y nmeros de ndice. Con escalas de intervalos suelen utilizarse
estadsticos descriptivos como el rango, la media y la desviacin tpica. Tambin suelen
utilizarse estadsticas deductivas como las pruebas t de Student, regresiones y anlisis
factorial.
Una escala de razn tiene todas las propiedades de las escalas nominales, ordinales
y de intervalos y adems un punto cero absoluto. Las escalas de razn pueden identificar o
clasificar objetos, jerarquizarlos y comparar los intervalos o diferencias, as como computar la
proporcin de los valores de la escala. Ejemplos comunes de escalas de razn son la altura,
peso, edad y dinero. En el campo del mrketing son ejemplos de escalas de razn los
ingresos, costes, ventas y participacin de mercado. Con escalas de razn suelen utilizarse
estadsticos descriptivos como la media geomtrica y la media armnica. Tambin suelen
utilizarse estadsticas deductivas como el coeficiente de variacin.
Las tcnicas de escalas utilizadas habitualmente en la investigacin de mercados
suelen clasificarse inicialmente en escalas comparativas y escalas no comparativas.
Las escalas comparativas incluyen la comparacin directa de objetos de estmulo,
por ejemplo, cuando se pregunta a los escuestados si prefieren Coca o Pepsi. Los datos de
escala comparativa se deben interpretar en trminos relativos y tiene slo propiedades
ordinales o de ordenamiento, por lo que suelen llamarse tambin escalas no mtricas. Las
escalas comparativas pueden incluir comparacin pareada, orden de clasificacin, suma
constante, clasificacin Q y otros procedimientos.
En las escalas de comparacin pareadas se presentan dos objetos a un encuestado
y se le pide seleccionar uno de acuerdo con un determinado criterio. Los datos obtenidos son
de naturaleza ordinal. Este tipo de escalas suelen utilizarse con frecuencia cuando los objetos
de estmulo son productos fsicos.
En las escalas por orden de clasificacin se presentan a los encuestados diversos
objetos de forma simultnea y se les pide que los ordenen de acuerdo con algn criterio. Este
tipo de escalas suelen utilizarse para medir preferencias de marcas, as como atributos.
En una escala de suma constante los encuestados distribuyen una suma constante
de unidades (dlares, fichas, etc.) entre un conjunto de objetos de estmulo con relacin a un
criterio. Por ejemplo, se puede pedir a los encuestados que distribuyan 100 puntos entre los
atributos de un jabn de bao de forma que reflejen la importancia que dan a cada atributo.
Como la suma de todos los puntos es 100, la escala se llama de suma constante.
La escala de clasificacin Q permite discriminar entre un nmero relativamente
grande de objetos en forma rpida. Esta tcnica utiliza un procedimiento de orden de
clasificacin en el que los objetos se clasifican en grupos basados en similitud con relacin a
un criterio. Por ejemplo, cuando se da a los encuestados 100 enunciados de actitud en
tarjetas individuales y se les pide ubicarlos en 11 grupos que van desde con los que se est
ms de acuerdo hasta con los que se est ms en desacuerdo.
En las escalas no comparativas o mtricas cada objeto se escala en forma
independiente de los dems en el conjunto de estmulos. Los datos que resultan se supone
que son de escala de intervalos o proporcional. Por ejemplo, se puede pedir a los
encuestados que evalen la Pepsi en una escala de 1 a 6 en orden creciente de preferencia.
Las escalas no comparativas suelen dividirse en escalas de calificacin continua y
escalas de calificacin por reactivos. La escalas de calificacin por reactivos suelen
subdividirse a su vez en escalas de Likert, escalas de diferencial semntico y escalas de
Stapel.
En una escala de medicin continua o escala de medicin grfica, los encuestados
califican a los objetos al otorgar una marca en la posicin apropiada en una lnea que va de un
extremo a otro de la variable de criterio. Una vez que el encuestado proporciona las
calificaciones, el investigador divide la lnea en tantas categoras como desee y asigna las
puntuaciones con base en las categoras en las que caen las calificaciones. Estas
puntuaciones se tratan en general como datos de intervalo.
En una escala de medicin por reactivos se da a los encuestados una escala que
tiene un nmero o una breve descripcin asociada a cada categora. Las categoras se
ordenan en trminos de posicin de escala y se pide a los encuestados que selecionen la
categora especfica que mejor describa el objeto que se est evaluando.

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