Metodología de Investigación de Mercados: Diseño, Muestreo y Análisis de Datos

Elaboración de Cuestionarios

Cuestiones Previas

No se puede perder de vista el propósito y las necesidades de la investigación. Requiere un análisis profundo, recogiendo todo tipo de documentación para definir el problema y los objetivos.

• Listado de temas e información:
  • Características generales del individuo (clasifica personas con un determinado comportamiento. Son de tipo demográfico o socioeconómico, psicológicos).
  • Características psíquicas o internas (personalidad, motivaciones, actitud).
  • Variables del comportamiento: pasado, presente, futuro, distinguiendo el de compra y consumo.
• Tipo de cuestionario: Depende del método, grado de estructuración y características.
• Administración del cuestionario: Puede ser respondido por la persona que proporciona la información (autoadministrado) o se leen las preguntas y los encuestados responden.
• Grado de concreción:
  • ESTRUCTURADO: Tipo concluyente, escalas de medición, exactitud, técnicas de muestreo, grandes muestras, fuentes primarias estáticas y dinámicas, técnicas cuantitativas.
  • SEMI-ESTRUCTURADO: Exploratorias y concluyentes, mayor variedad de respuestas, más preguntas cerradas, técnicas de muestreo, fuentes primarias estáticas, técnicas cuantitativas.
  • NO ESTRUCTURADO: Exploratorias, conocimientos vagos, no cerrados, muestras pequeñas, en profundidad, sesiones de grupo y a domicilio, técnicas cualitativas.
• Según las características del entrevistado:
  1. Cuestionarios a personas físicas.
  2. A empresas (preguntas abiertas, identificación de la empresa, preguntas complejas).

Formulación de Preguntas

Deben agruparse por temas o bloques homogéneos y separarse unos de otros con preguntas de cambio de tema para mayor relajación del entrevistado. El uso de baterías de preguntas similares lleva a efecto de aprendizaje.

Reglas para las preguntas:

• Lenguaje claro y sencillo.
• Concretas y cortas.
• Neutras en forma y contexto.
• No con dos opciones.
• No temas difíciles de contestar.
• No emocionales.
• Invitar a colaborar.
• Cuidar la redacción.

Construcción del Cuestionario

Estructura coherente y adecuada que es necesario definir tras redactar las preguntas. El orden es importante.

• Estructura: 3 partes (introducción, cuerpo, identificadores).
• Para diseñarla:
  • La primera pregunta es muy importante.
  • Preguntas más sencillas al principio.
  • El orden no debe afectar.
  • Identificadores al final.
• Formato y presentación: Cuestionario atractivo (papel, tamaño, calidad).
• Prueba (Pretest): El objetivo es analizar los atributos como preguntas, secuencia, instrucciones y presentación. Participantes responsables: entrevistadores. El número de entrevistas depende, entre 15-30.
  • Tipos de Pretest:
    • Tradicional: Realizar a una muestra de entrevistados, luego puesta en común sobre problemas, soluciones y valoración final.
    • Puesta en escena: Analizarla desde las primeras entrevistas.
    • Segundas entrevistas a los entrevistados: Explicar sus respuestas y sugerencias.
    • Cognitivas: Por separado, comentar en voz alta el proceso de rellenarlo.
    • Codificación de los problemas de interacción durante la entrevista: Desviación del proceso ideal.
    • Panel de expertos: Grupo de 2-8 especialistas para criticarlo.
    • Combinación de técnicas: Primero grupo de discusión, luego 3 etapas: se graba la conversación, se pregunta si hay problemas, se comprueba si las ha comprendido.

Tipos de Preguntas

• Atendiendo a la libertad de elección de respuestas.
• A la forma de realizar la pregunta.
• A los fines de la pregunta.
• A la temática (hechos, acción, información, conducta, opinión, actitud).

Escalas Básicas de Medición

• No métricas o cualitativas:
  • Nominal o de clasificación.
  • Ordinal o de orden.
• Cuantitativas o métricas:
  • De intervalo.
  • De proporción.

Proceso de Experimentación Comercial

Subproceso dentro del proceso de investigación. Se debe preparar, planificar y controlar su desarrollo una vez decidida la conveniencia de realizar una investigación basada en la experimentación.

Etapas del Proceso Experimental

1. Investigación previa del problema a investigar.
2. Definición.
3. Plan de experimentación.
4. Ejecución.
5. Análisis.

Diseños Pre-experimentales

1) Diseño de un grupo de tipo solo-después

Es el diseño más simple y fácil de aplicar. Se aplica el tratamiento a un solo grupo experimental (GE) y se mide el efecto conseguido: GE: X O1, donde X es el tratamiento o variable independiente y O1 es la observación o medición de la variable dependiente. No controla el efecto de algunas variables extrañas como (efecto historia, maduración, selección, mortalidad).

2) Diseño de un grupo de control sin correspondencia (grupo estático)

Semejante al de un solo grupo, se introduce un grupo de control (GC) para obtener una medida ajena. Se lleva a cabo una medición en cada grupo, diferenciando un GE en el que se aplica el tratamiento GE: X O1 .... GC: O2, donde la línea de puntos significa que los grupos están separados y el tratamiento no alcanza al GC.

3) Diseño de un grupo de control con correspondencia

Se introduce un grupo de control coordinado o similar respecto a las características relevantes para comparar ambas medidas: GE: M X O1 ..... GC: M O2. Donde M denota que los grupos se equilibran con respecto a una o más variables. Interesante cuando hay limitaciones de coste, tiempo…

4) Diseño de un grupo de tipo antes-después

Implica una medida de tipo experimental previa a la aplicación del tratamiento: GE: O1 X O2. Efecto de instrumentación (I), efecto de prueba, efecto de regresión estadística (R).

Diseños Experimentales Verdaderos

Presencia de uno o más grupos de control.

1) Diseño de los grupos de tipo solo-después

Similar al de grupo estático, pero se añade el componente aleatorio para la asignación de los individuos a los grupos. GE: R X O1 .... GC: R O2. O1 recoge el efecto del tratamiento (EF) y el de las variables extrañas (H, MA, MO), y O2 los efectos de algunas extrañas (H, MA), por lo que EF se obtiene por la diferencia.

2) Diseño de dos grupos de tipo antes-después

Surge al añadir un grupo de control y la asignación aleatoria a un grupo de tipo antes-después. GE: R O1 X O2 ..... GC: R O3 O4. Donde R es la asignación aleatoria de unidades de prueba al grupo experimental (GE) y al de control (GC), la cual permite eliminar el efecto de selección (S) como variable extraña.

3) Diseño de Solomon de Cuatro Grupos

Combina los diseños de dos grupos de tipo antes-después y de tipo solo-después:

• GE: R O1 X O2
• GC: R O3 O4
• GE: R X O5
• GC: R O6

Es más compleja y permite medir con mayor precisión los efectos de las distintas variables extrañas sobre la validez interna, además del efecto de prueba interactiva (IT) que afecta a la validez externa, debido a las posibles combinaciones para calcular diferencias.

Diseños Cuasi-experimentales

1) Diseño de series temporales

Similar al diseño de un grupo antes-después, salvo en que emplea mediciones de la variable dependiente durante las cuales ocurre un tratamiento experimental: GE: O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8.

2) Diseño de series temporales múltiples

Es similar al de series temporales, salvo en que agrega otro grupo para utilizarse como grupo de control: GC: O9 O10 O11 O12...

3) Diseño con control en el grupo experimental

Presenta el tratamiento de forma repetida para tomar mediciones reiteradamente.

4) Diseño con grupo de control no equivalente

Etapas de Selección de la Muestra

1) Identificación de la Población Objetivo de Estudio

Constituyen la unidad de selección de la población que puede ser un elemento poblacional único o un conjunto de elementos. El marco es una lista que identifica los elementos de la población objetivo, se obtiene con fuentes secundarias, en ficheros magnéticos o planos. Es deseable tener un marco muestral que coincida con la población, pero no existe un marco perfecto. Con respecto a la dimensión temporal, diferentes objetivos estadísticos: Estimación de parámetros poblacionales en un momento del tiempo, en distintos momentos del tiempo, la media de un periodo o por agregación en el tiempo.

2) Selección del Método de Muestreo

a) Muestreo Probabilístico o Aleatorio

Se puede definir el espacio muestral (M), a cada muestra se le asocia una probabilidad de ser seleccionada P(m), y que sea mayor de 0. Inconvenientes: más caros y requieren más información y planificación, ya que necesitan tener definido y censado el marco de la población, por lo que usan fuentes de organizaciones públicas y privadas. Las muestras aleatorias son las únicas representativas.

Los más usados son:

• Muestreo aleatorio simple.
• Muestreo sistemático.
• Muestreo con probabilidad variable o desigual.
• Muestreo estratificado.
• Muestreo por conglomerados.
• Muestreo por etapas.

b) Muestreo No Probabilístico o No Aleatorio

Se suele emplear cuando no se tiene a disposición un marco adecuado o actualizado.

• Tiene menor coste.
• Sencillez de programar el trabajo de campo.
• Rapidez de ejecutar.

La elección se hace a través de un procedimiento no aleatorio, se usan en estudios exploratorios.

Los más usados:

• Por conveniencia.
• Por criterio.
• De bola de nieve.
• Por cuotas.
• Por rutas aleatorias.

3) Localización y Selección Física de Cada Elemento a Entrevistar

Hay que contactar con la persona a entrevistar, controlar la ejecución de estas tareas y realizar la estimación de los parámetros.

Métodos de Muestreo

Muestreo No Probabilístico

1) Muestreo de conveniencia o sin norma

El más simple, cómodo y barato. Selección según su accesibilidad.

• Se entrevista en un momento y lugar concretos.
• Se usa en estudios exploratorios.

2) Muestreo por juicio o criterio (discrecional u opinático)

El investigador selecciona él mismo un conjunto de unidades que él piensa van a ser representativas de toda la población objetivo de estudio.

• Bajo coste y rápido de plantear.
• En estudios experimentales.

3) Muestreo de Bola de Nieve

Elige por criterios a los primeros elementos a entrevistar y les solicita que identifiquen a otros individuos capaces de proporcionar información pertinente. Para poblaciones poco numerosas y muy especializadas.

4) Muestreo por Cuotas

Similar a la de la población, se establecen categorías en las características relevantes. Se fijan cuotas de elementos para cada categoría y la decisión del entrevistador es subjetiva.

5) Muestreo por Rutas Aleatorias

Cuando se realizan encuestas en grandes ciudades en el hogar del entrevistado. Los edificios se eligen usando una cifra fijada a priori que indica las unidades de los números de portales a entrevistar…

Muestreo Probabilístico

1) Muestreo Aleatorio Simple

Dar a todas las muestras la misma importancia, usado por su sencillez. Tipos: sin reemplazamiento, con reemplazamiento.

2) Muestreo Sistemático con Arranque Aleatorio

Apoyando el anterior, que simplifica el proceso de selección cuando ‘n’ es elevado.

• Sencillo, fácil y menos caro.
• Ordenar las unidades muestrales de forma aleatoria y seleccionarlas de ‘k’ en ‘k’.

3) Muestreo con Probabilidad Desigual

Pretende mejorar la eficiencia de los estimadores, usa información de una variable auxiliar Z.

4) Muestreo Estratificado

• Se identifican una o varias variables relevantes.
• Estratificación.
• Muestreo estratificado aleatorio simple.

5) Muestreo por Conglomerados

Cada uno sería un subconjunto de elementos poblacionales.

6) Muestreo por Etapas

Dos etapas.

Trabajo de Campo

Conjunto de acciones para la recogida física de información.

Etapas:

1. Planificación del trabajo de campo: Número de entrevistados y entrevistas a realizar. Conocer tiempo y recursos.
2. Selección de los entrevistadores: Presencia agradable, edad, educación, experiencia…
3. Formación de los entrevistadores:
   • General: cursillos de captación.
   • Específica: briefing.
4. Control de los entrevistadores: Comprobación de la recogida de los datos.
   1. Control de campo (localización, calidad, de oficina).
5. Verificación: Que los datos realmente se han recogido en la forma prevista.
6. Evaluación del trabajo de los entrevistadores: (coste, tiempo, tasa de respuesta, calidad de la entrevista y datos).

Preparación de Datos para el Análisis

1. Depuración: Inspeccionar las respuestas para asegurar que estén contestadas y sean consistentes.
2. Codificación: Identificar las variables a estudiar y sus alternativas. Puede ser realizada por los entrevistadores o el equipo; plantearse de forma automática o semiautomática; preguntas abiertas o cerradas. Las instrucciones en un documento, manual o libro de códigos.
3. Grabación: Crear base de datos en el soporte magnético adecuado al programa informático.
4. Validación:
   • Errores formales (incoherencias como errores de rango).
   • Errores de contenido (de rango y grafo, cruzados o especiales).
5. Tratamiento de la no respuesta:
   • No respuesta total (por ausencia de cuestionario cumplimentado).
   • No respuesta parcial (cobertura parcial del cuestionario).

   Conviene un análisis y su incidencia en el sesgo de las estimaciones.

6. Imputación: Se mantienen en el análisis estudiando su impacto, realizar imputaciones, realizar estimaciones de los valores en función de criterios y por último, procedimientos de imputación.
7. Post-estratificación: Técnica de la Teoría del muestreo, define a posteriori los estratos según los distintos valores de una o más variables.

Tabulación de Datos

Resumen y ordenación de los datos para facilitar su interpretación. Finalidad: Ayudar al investigador a asimilar la información y conclusiones a través de características representativas.

Tipos de Tabulación

Tabulación Simple o Marginal

Ordenar los valores que toma una variable y expresa el recuento de la variable en valores absolutos o porcentajes, considerando valores missing o no. Sirve también para la redefinición de categorías sobre valores extremos.

• Distribución: Conjunto de valores que toma una variable.
• Frecuencia absoluta: Número de veces que se presenta un valor.
• Tabla estadística de distribución de frecuencias: Cuando sobre el conjunto de valores de una variable se realizan las operaciones de ordenación y agrupación de valores repetidos.

Se clasifican:

• Distribución de tipo I: Pocas observaciones.
• Distribución de tipo II: Número de observaciones supera el número de valores.
• Distribución de tipo III: Muchas observaciones y valores observados.

Tabulación Cruzada

Describe el comportamiento conjunto de dos variables y descubre relaciones causales. Recuento de varias variables, una puede servir de control. Expresar las variables investigadas de forma discriminada.

• Frecuencia absoluta bidimensional: Número de veces que se presenta el par de valores (X,Y).
• Frecuencia relativa bidimensional: Cociente entre la frecuencia absoluta bidimensional y la suma de frecuencias absolutas bidimensionales.
• Distribución bidimensional: Conjunto de pares de valores de dos características asociado a las frecuencias absolutas o relativas de dichos pares.
• Tabla cruzada: Cuadro de doble entrada que presenta las de los tipos II y III.

Análisis Preliminar de Datos

Obtener y analizar los diagramas de dispersión para detectar posibles outliers (valores atípicos) que puedan ocasionar problemas.

Cálculo de Estimaciones

Las estimaciones de los parámetros poblacionales son el objetivo de la investigación.

Cálculo de Errores de Muestreo

Estudiar la fiabilidad.