9.1. Tratamiento estadístico de los datos
Son varias las razones que justifican el conocimiento y la utilización de las técnicas de tratamiento estadístico de la información:
- Sintetización de la información: permite la interpretación de los datos y facilita la generación de conclusiones.
- Conocimiento de técnicas: conocer las distintas técnicas disponibles para el tratamiento y análisis de los datos favorece una determinación más ajustada de los objetivos que se pretenden alcanzar.
- Selección precisa de métodos: el entendimiento de las técnicas existentes para el análisis estadístico permite seleccionar con mayor precisión aquellas que mejor se adecuen a la tipología de datos disponibles, contribuyendo positivamente a una interpretación fidedigna de la información.
- Evaluación de informes ajenos: la familiarización con los métodos utilizados para el tratamiento de la información aumentará la capacidad para comprender informes realizados por otras personas y evaluar la validez de sus resultados.
Etapas que permiten la depuración, simplificación y comprensión de los datos numéricos
A continuación se describen las etapas desde la fase de recogida de información hasta la interpretación de resultados:
- Revisión de los datos: revisión de los datos obtenidos a través de cuestionarios o bases de datos, identificando y corrigiendo aquellos registros que puedan generar errores de interpretación más adelante. Se detectarán los distintos aspectos del cuestionario que pueden inducir a ambigüedades o incoherencias. Si se trata de aspectos relacionados con la interpretación de una o varias respuestas individuales, se deberá identificar si se trata de una cuestión esporádica o si tiende a repetirse como un patrón de respuesta a nivel general.
- Codificación, clasificación y recopilación de los cuestionarios: la codificación consiste en transformar las distintas respuestas del cuestionario en códigos o valores que permitan su tratamiento estadístico.
- Análisis específico de cada pregunta: se inicia con el examen de las respuestas ofrecidas a cada una de las preguntas del cuestionario o de los conceptos contemplados en la base de datos de forma individualizada.
- Análisis de respuestas por grupos de población: se basa en la identificación de diferencias significativas en los patrones de respuesta de distintos grupos de población (por ejemplo: edad, nivel de estudios, etc.).
- Evaluación de las relaciones entre pares de preguntas: se pretende definir las variables que actúan como motivadoras de dichas respuestas.
- Evaluación de las relaciones entre todas las preguntas: análisis conjunto y simultáneo de todas las variables contempladas en la fuente de información cuantitativa, atendiendo a los criterios utilizados en las bases de datos.
- Interpretación de los resultados, conclusiones y recomendaciones: integración lógica de los resultados obtenidos en un informe en el que, además, se formularán las conclusiones y recomendaciones asociadas a dichos resultados.
9.1.1. Codificación y tabulación de los datos
La codificación representa una etapa fundamental, consistente en la asignación de un número o código a cada una de las posibles respuestas que acompañan a las distintas preguntas, con la finalidad de que los valores asignados sean correctamente interpretados por las aplicaciones informáticas concebidas para el análisis de datos mediante técnicas estadísticas.
Este proceso estará direccionado a la tipología de la variable considerada, atendiendo al nivel o escala de medida intrínseca a la misma. Así, habrá que distinguir las distintas variables en base a la siguiente clasificación:
- Nominal: variables asociadas a la pertenencia o no a una categoría, tales como sexo, ubicación geográfica, etc.
- Ordinal: variables en las que la ordenación entre categorías está relacionada de forma directa o indirecta con el nivel o grado en el que se presenta la variable considerada.
- Intervalo: existe un nivel de ordenación entre las categorías, y además se contempla una distancia similar entre ellas; el origen de la escala se fija de forma arbitraria.
- De razón o proporcional: el punto cero representa la ausencia de la variable considerada.
Procedimiento de codificación según la tipología de preguntas existentes:
- Preguntas cerradas: se puede emplear una variable de tipo nominal. La escala Likert suele utilizarse para reflejar el grado de acuerdo o desacuerdo de una persona respecto a una determinada afirmación o atributo. Una categoría impar (p. ej., 5 niveles) permite posicionarse en un punto medio, lo que puede implicar riesgo de pérdida de información; una escala par fuerza al encuestado a posicionarse en mayor o menor grado hacia una valoración positiva o negativa.
- Preguntas de respuesta múltiple: descomposición en tantas variables dicotómicas como opciones de respuesta múltiples se hayan contemplado.
- Preguntas abiertas: presentan mayor dificultad para su tratamiento informático y estadístico, ya que pueden dar lugar a un gran número de respuestas diferentes.
Una vez llevado a cabo el proceso de codificación de los datos contenidos en el cuestionario, se procede a la tabulación para su posterior tratamiento estadístico.
La tabulación de datos consiste en el proceso de organización y unificación de los datos aportados por cada una de las personas encuestadas en tablas. Cada una de las variables consideradas en el cuestionario se recoge de forma ordenada en las columnas, mientras que las respuestas codificadas procedentes de los distintos cuestionarios se reflejarán de forma individualizada en las filas de la tabla.
Parámetros
Principales parámetros utilizados en la descripción de las distribuciones de datos:
- Frecuencia absoluta: número de observaciones de un determinado valor de una variable. La suma de las frecuencias de todos los valores de la variable equivale al tamaño muestral.
- Frecuencia relativa: relación entre la frecuencia absoluta de cada valor y el tamaño muestral n. La suma de todas ellas deberá ser igual a la unidad (o 100% si se expresan en porcentajes).
- Frecuencia absoluta acumulada: para calcular el valor de posición i, se suma la frecuencia de todos los valores menores y la del propio valor. La frecuencia absoluta acumulada del mayor valor coincidirá con el tamaño muestral, ya que considera la frecuencia de todos los valores.
- Frecuencia relativa acumulada: se puede calcular a partir de las frecuencias absolutas acumuladas, expresando las acumulaciones en proporción al tamaño muestral.
Esta información se recoge tradicionalmente en tablas estadísticas donde se resume la distribución de frecuencias.
9.1.2. Representación gráfica de los datos
Las tipologías de gráficos más habitualmente utilizadas son:
- Diagrama de barras: representación de una distribución de frecuencias o de los porcentajes de casos presentes en cada categoría de la variable, a través de ejes cartesianos. Las distintas barras suelen representarse separadas entre sí.
- Diagrama de sectores (gráfico circular o pastel): cada segmento es proporcional al grado de ocurrencia de cada categoría.
- Histograma: se utiliza para representar datos de una variable continua o de una variable cuantitativa discreta en la que, debido a la gran cantidad de modalidades, los datos han sido agrupados en intervalos. En los histogramas no es la altura la que determina la frecuencia de cada clase, sino el área del rectángulo.
Además, conviene recordar la distinción entre:
- Variable discreta: puede tomar valores dentro de un conjunto numérico determinado (p. ej., conteos).
- Variable continua: puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo determinado.
9.2. Elaboración de informes comerciales
La confección del informe comercial constituye un elemento esencial en la investigación comercial. La importancia de estos informes adquiere mayor relevancia cuando:
- Se trata de una investigación realizada a nivel interno.
- La investigación comercial ha sido solicitada por una entidad externa.
9.2.1. Estructura y elementos de un informe comercial
Un informe comercial es un documento en el que se resumen todos los pasos seguidos a lo largo de la investigación, con la finalidad de que personas ajenas al desarrollo técnico, pero interesadas en los resultados, comprendan en qué ha consistido la investigación y cuáles han sido las conclusiones más relevantes.
La estructura y ordenación secuencial de los elementos que deben estar presentes en un informe comercial son los siguientes:
- Presentación del trabajo: breve explicación de la investigación realizada. Es conveniente incluir información sobre la entidad que desarrolló el proyecto y las motivaciones que llevaron a su realización.
- Contenidos: el informe comercial debe disponer de un índice temático.
- Objetivos de la investigación: exposición meditada de las necesidades de información que ha pretendido satisfacer la investigación comercial.
- Metodología del proyecto: reflejar detalladamente el planteamiento metodológico a partir del cual se llevó a cabo el proceso de recogida y análisis de información.
- Resultados: la exposición de los resultados debe ser lo más ordenada y visual posible.
- Conclusiones y recomendaciones: apartado donde el equipo técnico aporte valor al informe, matizando conclusiones y recomendaciones oportunas.
- Anexos: para facilitar la lectura del informe, existe cierto tipo de información que por su nivel de detalle es preferible situar al final, como por ejemplo:
- Cuestionarios y guiones de entrevistas.
- Bibliografía.
- Grabaciones de vídeo.
Para finalizar, es muy habitual que los informes comerciales vengan acompañados de otro documento de menor extensión en el que se recoja la información contenida en el informe de forma más esquemática para posibilitar una revisión rápida por parte de las personas destinatarias. Este documento recibe el nombre de resumen ejecutivo.