Experimentación en Mercados: Conceptos, Validez y Proceso de Investigación

Experimentación y Mercados de Prueba: Conceptos Clave y Aplicaciones

Este documento explora los fundamentos de la experimentación y su aplicación en los mercados de prueba, abordando desde la definición de conceptos hasta la validez y el proceso de implementación.

1. Introducción: Conceptos y Aplicaciones de la Experimentación

1.1. Concepto de Experimentación

La experimentación es la creación de condiciones específicas para medir sus efectos sobre diversos tipos de fenómenos o comportamientos. Se define como un conjunto de actividades ejecutadas bajo un plan de actuación determinado, con el fin de obtener y analizar datos.

En un experimento comercial, el investigador modifica algún factor para observar, identificar y determinar el efecto de esta modificación sobre otro factor. La experimentación se utiliza principalmente para identificar relaciones causales, manipulando la variable explicativa o independiente y observando los efectos en la variable dependiente.

Las condiciones fundamentales de la experimentación son:

• Secuencia temporal de ocurrencia de los sucesos: El suceso que se supone causa debe producirse antes que la consecuencia.
• Variación concomitante: Una causa y un efecto ocurren casi juntos.
• Ausencia de otras causas posibles: Deben excluirse otras posibles causas que puedan influir en el resultado.

1.2. Tipos de Variables Usadas en los Experimentos

• Variable independiente o tratamiento (X): Son las variables cuyos valores manipula directamente el investigador. También se les denomina variables causales, de predicción o de tratamiento. Sus valores se asignan antes de que comience el experimento.
• Variable dependiente o medición (O): Es aquella variable que recibe la influencia de la variable independiente. También se les denomina variables de efecto, resultado o criterio. Las mediciones se realizan en distintos momentos, generalmente hay premediciones y postmediciones.
• Variables exógenas o extrañas: Son aquellas que tienden a confundir el objeto del estudio. Puede que no se conozcan y/o sea difícil controlarlas.
• Unidades experimentales: Son las unidades a las que se aplica el experimento.

1.3. Símbolos Utilizados en los Experimentos

• X: Representa la variable independiente. Si se recurre a tratamientos múltiples, se representan como X1, X2, etc.
• O: Indica una observación o medición de la variable dependiente en las unidades de prueba. O1 si la observación se toma antes del tratamiento; O2 si se toma después del tratamiento.
• R: Indica aleatorización o asignación aleatoria de unidades de prueba al grupo experimental y al de control.
• GE: Grupo experimental.
• GC: Grupo de control.

Los símbolos situados en la misma línea corresponden a un mismo grupo. El movimiento de izquierda a derecha indica el paso del tiempo. Los símbolos unos encima de otros designan actividades que se llevan a cabo al mismo tiempo.

1.4. Tipos de Experimentos

• Directos/Indirectos:
  • Directos: Persiguen objetivos concretos de información, definidos antes de realizar la investigación.
  • Indirectos: Crean condiciones para observar sus consecuencias sin hipótesis previas.
• Campo/Laboratorio:
  • Campo: Se desarrollan en un ambiente natural, en condiciones de mercado reales.
  • Laboratorio: Se realizan en un ambiente artificial, diseñado específicamente para el experimento.

2. Validez de la Experimentación

La validez es crucial para la fiabilidad de los resultados experimentales. Se distinguen dos tipos principales:

• Validez interna: Capacidad para establecer relaciones de causalidad entre las variables.
• Validez externa: Capacidad para generalizar las relaciones de causalidad a otras poblaciones, entornos o momentos.

Comparativa de Validez y Coste: Experimentos de Campo vs. Laboratorio

Amenazas Contra la Validez Interna

Diversos factores pueden comprometer la validez interna de un experimento, dificultando la atribución de causalidad:

• Historia: Conjunto de sucesos ajenos al experimento que ocurren simultáneamente a este.
• Maduración: Cambios internos en las unidades de prueba que se producen cuando un experimento se prolonga en el tiempo.
• Pruebas: Posibles efectos de una medición realizada antes de aplicar el tratamiento experimental. Los resultados pueden verse afectados de dos formas:
  • Por el efecto principal de la realización de las pruebas.
  • Por el efecto interactivo de la realización de las pruebas.
• Mortalidad: Pérdida de individuos participantes durante el desarrollo del experimento.
• Sesgo de elección: Asignación de las unidades de prueba a los grupos de forma no aleatoria.
• Instrumentación: Cambios en el instrumento de medición entre la primera y la segunda observación.
• Regresión estadística: Las unidades de prueba han sido seleccionadas para exponerlas al tratamiento por haber obtenido puntuaciones extremas en algunas variables.

3. El Proceso de Experimentación

El proceso de experimentación se estructura en varias etapas clave para asegurar la rigurosidad y la obtención de datos fiables.

3.1. Segunda Etapa: Diseñar la Investigación

Esta fase implica el desarrollo de un plan detallado que especifica los métodos y procedimientos para la recolección y el análisis de la información. Incluye:

• Seleccionar las variables independientes y sus niveles de tratamiento.
• Determinar la variable dependiente.
• Especificar las unidades de prueba y de control.
• Delimitar el mercado de prueba.
• Seleccionar el diseño experimental adecuado.

3.2. Tercera Etapa: Recoger la Información

Considerada la fase más costosa y sujeta a mayor error, requiere una ejecución cuidadosa:

• Asegurar la participación de las unidades de prueba y control.
• Asignar los tratamientos a las unidades.
• Realizar el experimento.
• Supervisar el experimento para garantizar su correcta ejecución.
• Controlar la validez interna y externa.
• Recoger la información de manera sistemática.

3.3. Cuarta Etapa: Procesar y Analizar los Datos

En esta etapa final, se realiza el procesamiento y análisis de la información obtenida:

• Codificar, tabular y controlar los datos.
• El análisis se efectuará de acuerdo con los objetivos planteados.
• Se aplicarán tests estadísticos pertinentes (como ANOVA y ANCOVA).