Investigación de mercados 03 2007

ESPECIALIZACION EN
MERCADEO

INVESTIGACION DE MERCADOS Y
LA TOMA DE DECISIONES

Fabio Plazas Rojas

Septiembre de 2007

CONTENIDO

PARTE1. INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE MERCADOS EN
LA TOMA DE DECISIONES DE MARKETING

1. El papel de la I. de M. en la gerencia de marketing
3. El proceso de investigación de mercados

PARTE2. DETERMINAR EL DISEÑO DE LA INVESTIGACION Y LAS
FUENTES DE DATOS

5. Diseño de la investigación y fuentes de datos
6. Datos secundarios

PARTE3. PROCEDIMIENTOS DE RECOLECCION DE DATOS

7. El Proceso de medición
8. Medición de actitudes

9. Diseños causales
10. Recolección de datos: investigación exploratoria
11. Recolección de datos: investigación concluyente
12. Diseño de formatos para la recolección de datos

PARTE4. PLAN DE MUESTREO Y RECOLECCION DE DATOS

13. Los principios del muestreo
14. Muestreo aleatorio simple y tamaño de la muestra
15. Procedimientos más complejos de muestreo

PARTE5. ANALISIS DE DATOS

18. Análisis univariado de datos
19. Análisis bivariado de datos
20. Análisis multivariado de datos I: métodos de interdependencia
21. Análisis multivariado de datos II: métodos de dependencia
22. Informes sobre los hallazgos de la investigación

Bibliografía

• Investigación de Mercados, quinta edición; Kinnear/Taylor; edit.
McGrawHill

• Investigación de Mercados, 4ª. edición; Aaker, Kumar, Day; edit.
Limusa Wiley

• Investigación Integral de Mercados Un enfoque para el siglo XXI,
segunda edición; José Nicolás Jany; edit. McGrawHill

• Investigación de Mercados; Salvador Miquel, Enrique Bigné, Jean-
Pierre Lévy, Antonio Carlos Cuenca, Ma. José Miquel; edit.
McGrawHill

PARTE1.

INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE MERCADOS EN

1. El papel de la Investigación de Mercados en la gerencia de
marketing

INVESTIGACION DE MERCADOS

Función que enlaza al consumidor, al cliente y al público con el
comercializador a través de la información. Esta información se
utiliza para identificar y definir las oportunidades y los problemas
de marketing; como también para generar, perfeccionar y evaluar
las acciones de marketing; monitorear el desempeño del marketing;
y mejorar la comprensión del marketing como un proceso.
La investigación de mercados especifica la información requerida
para abordar estos problemas; diseña el método para recolectar la
información; dirige e implementa el proceso de recolección de
datos; analiza los resultados y comunica los hallazgos y sus
implicaciones.
Fuente: American Marketing Association

QUE ES LA INVESTIGACION DE MERCADOS

ES EL ENFOQUE SISTEMATICO Y
OBJETIVO PARA EL DESARROLLO Y
EL SUMINISTRO DE INFORMACION
PARA EL PROCESO DE TOMA DE
DECISIONES POR LA GERENCIA DE
MERCADO.

EL SISTEMA DE MERCADEO
Variables Independientes Variables Dependientes
( Causas ) ( Efectos )

Mezcla de Mercadeo Respuesta de Comportamiento
(Controlable) 1. Conocimiento.
2. Comprensión.
1. Decisiones de Precios. 3. Gusto.
2. Decisiones de Promociones 4. Preferencia.
3. Decisiones de Distribución. 5. Intención de Compra.
4. Decisiones de Producto. 6. Compra.
5. Decisiones de Servicio. 7. Recompra.
8. Recomendación
Factores Situacionales
(No Controlables)
Medidas del Desempeño.
1. Demanda.
2. Competencia. 1. Ventas.
3. Aspectos Legales/ Políticos. 2. Participación del Mercado.
4. Clima Económico. 3. Costos.
5. Tecnología. 4. Ganancias.
6. Regulación Gubernamental. 5. Rendimiento sobre Inversión.
7. Recursos Internos de la 6. Flujo de Caja.
Organización. 7. Ingresos.
8. Imagen, …

PARTE1.

INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE MERCADOS EN

3. El proceso de investigación de mercados

El proceso de Investigación de mercados

I. Antecedentes y formulación del problema

Objetivos de la investigación y
II.

necesidades de información

Diseño de la investigación y fuentes de datos
I.

IV. Procedimiento de recolección de datos

El proceso de Investigación de mercados

V. Diseño de la muestra

VI. Recopilación de datos

VII. Procesamiento de datos

VIII. Análisis de datos

IX. Presentación de resultados

Errores muestrales

Errores en la
investigación de
Mercados

Errores no muestrales

ERROR DEL MUESTREO

• Incertidumbre (imprecisión) en las
estimaciones de la encuesta

• Puesto que se observa sólo una parte de la
población

• Presente en todas las encuestas por
muestreo

FUENTES DE ERROR MUESTRAL

• Tamaño de la muestra

• Diseño muestral

• Método de estimación

• Variabilidad de las características en la
población.

ERRORES NO MUESTRALES
– Definición errónea del problema

– Definición defectuosa de la población

– El marco no es representativo de la población

– Errores de no respuesta

– Errores de medición

– Inferencias causales inadecuadas

ERRORES NO MUESTRALES

– Cobertura

– Diseño deficiente del cuestionario

– Codificación

– Recolección y captura de datos

– Verificación e imputación

PARTE2.

DETERMINAR EL DISEÑO DE LA INVESTIGACION Y LAS
FUENTES DE DATOS

5. Diseño de la investigación y fuentes de datos

Reconocer y definir el problema
de decisión
Investigación
exploratoria
Identificar cursos de acción

TIPOS DE
INVESTIGACION Evaluar cursos de acción

Investigación
Seleccionar un curso de acción
concluyente

Monitoría del desempeño

INVESTIGACION EXPLORATORIA
(cualitativa)

Apropiada cuando los objetivos de la investigación incluyen:

1. Identificación de problemas u oportunidades.

2. Desarrollo de una formulación más precisa de un problema u
oportunidad vagamente identificados.

3. Adquisición de una mejor perspectiva acerca de la extensión
de las variables que operan en una situación.

4. Establecer prioridades de acuerdo con la importancia potencial
de diversos problemas u oportunidades.

(cualitativa)

Apropiada cuando los objetivos de la investigación incluyen:

5. Lograr una perspectiva a nivel de la gerencia y del
investigador, en relación con el tipo de situación problema.

6. Identificar y formular de cursos de acción alternativos.

7. Reunir información sobre los problemas asociados a la
realización de la investigación concluyente.

INVESTIGACION DESCRIPTIVA
Es apropiada cuando los objetivos incluyen:
3.Describir en forma gráfica las características de los fenómenos de
mercadeo y determinar la frecuencia de ocurrencia
4.Determinar el grado hasta el cual se asocian las variables de mercadeo
5.Hacer predicciones en cuanto a la ocurrencia de los fenómenos de
mercadeo

DISEÑO DE SECCION TRANSVERSAL

Investigación INVESTIGACION CAUSAL
Es apropiada cuando los objetivos incluyen:
Concluyente 3.Comprender cuáles variables son la causa de lo que se predice (el
(cuantitativa) efecto)
4.Comprender la naturaleza de la relación funcional entre los factores
causales y el efecto que se va a producit

INVESTIGACION DE MONITORIA DEL DESEMPEÑO
Los objetivos de esta investigación son:
3.Para determinar si los planes están logrando los objetivos
4.Para determinar si el programa está siendo implementado de acuerdo
con los planes
5.Para determinar si el clima situacional estaba previsto cuando se
formularon los planes

DISEÑO LONGITUDINAL

FUENTES DE DATOS

A. Dónde encontrar información?

DATOS DATOS
SECUNDARIOS PRIMARIOS

FUENTES DE DATOS

Comunicación con encuestados
ENCUESTADOS Observación de los encuestados

SITUACIONES Historias de casos
Simulación
ANALOGAS

EXPERIMENTACION
Datos internos
Datos externos
3.Datos del consumidor
DATOS SECUNDARIOS 4.Datos de minoristas
5.Datos de mayoristas
6.Datos de la industria
7.Datos de evaluación publicitaria
8.Datos de medios de comunicación y audiencia

PARTE2.

DETERMINAR EL DISEÑO DE LA INVESTIGACION Y LAS
FUENTES DE DATOS

6. Datos secundarios

DATOS SECUNDARIOS

• DEFINICION:

Son datos ya publicados y recolectados
para propósitos diferentes de las
necesidades inmediatas y específicas de
investigación.

Datos Secundarios

Ventajas
Desventajas
Costos Ajuste de los datos a las necesidades
de información. Infuido por:
2. Unidades de medición
Tiempo 3. Definición de clases

Exactitud. Evaluarla mediante:
Son importantes, ya que: • Fuente
• Ayudan en la formulación • Propósito de la investigación
del problema • Evidencia relacionada con la
• Sugieren métodos y tipos calidad
de datos
• Sirven como fuente
comparativa
Oportunidad

Evaluación de las Fuentes de
Datos Secundarios

Tendencias Finalidad

Metodología Criterios
Exactitud

Credibilidad Consistencia

REGISTROS
INTERNOS

DATOS
SECUNDARIOS

FUENTES
EXTERNAS

DATOS PRIMARIOS

DEFINICION:

Son datos que se recolectan específicamente para
satisfacer las necesidades inmediatas de
investigación.

Algunas principales fuentes de información:

• Datos de ventas de los productores
• Retiros de bodega
• Páneles de consumidores de registro diario
• Investigación específica por encuestas
• Mercados industriales o comerciales
• Mercados para productos médicos
• Minoristas
• Instituciones financieras
• Bienes durables

PARTE3.

PROCEDIMIENTOS DE RECOLECCION DE DATOS

7. El Proceso de medición

LA MEDICION EN MERCADEO

El proceso de medición es un aspecto fundamental en
la investigación de mercados

La medición de los fenómenos de marketing es esencial
para el proceso de suministrar información significativa
para la toma de decisiones.

La medición en martketing comprende:
• Medir potencial de mercado para un nuevo producto
• Medir actitudes hacia una nueva marca
• Medir preferencias hacia las marcas
• Medir la efectividad de una nueva campaña
publicitaria
• ….

DEFINICION DE MEDICION

ASIGNACION DE NUMEROS A LAS
CARACTERISTICAS DE LOS OBJETOS O
SUCESOS DE ACUERDO CON CIERTAS
REGLAS.

SE UTILIZAN NUMEROS COMO SIMBOLOS
PARA MOLDEAR LAS CARACTERISTICAS
DE INTERES EN EL SISTEMA EMPIRICO.

TIPOS BASICOS DE ESCALAS

Escalas de Razón

Escalas de Intervalo

Escalas Ordinales

Escalas Nominales

Escalas de Razón

• El cero es absoluto
• Existe distancia métrica
• Permite cualquier clase de comparación

Cuál es su edad exacta? (En años cumplidos)
___ ___ Años

Escalas de Intervalo

• El cero es relativo
• Existe distancia métrica
• Permite cualquier clase de comparación

A partir de qué temperatura llevaría usted a su hijo a un Centro
Médico? Por favor exprese la temperatura en grados
centígrados.
___ ____ Grados Centígrados

Escalas Ordinales

• Los resultados de la variable son etiquetas, nombres, “labels”
• Las etiquetas denotan jerarquía
• Ante dos respuestas diferentes, se sabe que una es mayor que
la otra, pero NO cuanto mayor
• Por consiguiente, no existe distancia métrica

Usted considera que la atención en la En cuál de los siguientes
fila fue: Rangos se encuentra su edad?
Muy rápida ( ) Menos 14 años 1
Rápida ( ) Entre 15 – 29 años 2
Ni rápida ni lenta ( ) Entre 30 – 44 años 3
Un poco lenta ( ) Entre 45 – 60 años 4
Muy lenta ( ) Más de 61 años 5

Escalas Nominales

• Los resultados de la variable son etiquetas, nombres, “labels”
• Las etiquetas NO denotan jerarquía u orden
• Ante dos respuestas diferentes, no se sabe sino eso
• Por consiguiente, no existe distancia métrica

En cuál ciudad de Colombia nació Usted? __________________________________

Dónde compra usted la leche para el consumo de su hogar? ……… Supermercado ( )
Tienda ( )
Droguería ( )
Panadería ( )

Escalas Nominales

Hablemos de los alimentos que llevas en tu lonchera. Generalmente qué
bebidas te incluyen en la lonchera?

Agua _____(01)
Jugos empacados _____(02)
Yogurt/kumis/lácteos _____(03)
Leches saborizadas (fresa, vainilla, etc) _____(04)
Leches achocolatadas _____(05)
Jugos naturales/preparados en la casa _____(06)
Gaseosas _____(07)
Gatorade _____(08)
Avena _____(09)
Otros _____(10)

Estadística permisible

•Escala Nominal Porcentajes
Moda
Prueba binomial
Pruebas Ji cuadrado

•Escala Ordinal Percentiles
Mediana
Correlación rango - orden

•Escala de Intervalo Rango
Media
Desviación estándar
Correlación producto - momento

•Escala de Razón Media geométrica
Media armónica
Coeficiente de variación

Las escalas están ordenadas por la cantidad de estadísticas que admiten. Las estadísticas para
una medida nominal, la más baja, son apropiadas para una escala superior.

VALIDEZ Y CONFIABILIDAD

• Error total de medición = error sistemático + error aleatorio
• Validez de una medida: grado en el cual el proceso de medición está libre
tanto de error sistemático como de error aleatorio.
• Confiabilidad de una medida: grado hasta el cual el proceso de medición
está libre de errores aleatorios.

Error sistemático
Ninguno Alto
VyC nVyC

Bajo
E( )=25 E( )=15

Error 5 15 25 35 45
5 10 15 25 35 45
aleatorio
VynC nVynC

Alto E( )=25 E( )=15

5 15 25 35 45 0 5 15 25 35

ESTIMACION DE LA VALIDEZ Y LA CONFIABILIDAD

Principales métodos para estimar la confiabilidad de medición:

• Confiabilidad de prueba-reprueba
• Confiabilidad de formas alternativas
• Confiabilidad bipartida

Principales métodos para estimar la confiabilidad de medición:

• Validez de concepto
• Validez de contenido
• Validez concurrente
• Validez de predicción

PARTE3.


8. Medición de actitudes

COMPONENTES DE LA ACTITUD

COMPONENTE COGNOSCITIVO
Denota conocimiento y opinión referente a un objeto.

COMPONENTE AFECTIVO
Designa sentimientos con relación a un objeto.

COMPONENTE CONDUCTUAL – COMPORTAMENTAL
Define la disposición hacia una acción en determinada
situación.

CLASES DE VARIABLES

• VARIABLES DEL ESTADO MENTAL
• Actitudes, personalidad, conocimiento y
preferencias de un producto.

• VARIABLES DE ESTADO
• Edad, ingresos, propiedad, escolaridad.

•VARIABLES CONDUCTUALES
• Intención de compra, uso y consumo.

TIPOS DE ESCALAS PARA LA MEDICION DE ACTITUDES

Escalas de un solo reactivo
• Escalas de categorías particularizadas
• Escalas comparativas
• Escalas de clasificación por posición
• Escalas de orden Q
• Escala de suma constante
• Escalas pictóricas
• Escalas de comparación por pares
Aspectos a considerar en el diseño de escalas:
10. Número de categorías en las escalas
11. Tipos de polos o extremos utilizados en las escalas
12. Fuerza de las anclas
13. Etiquetado de las categorías
14. Equilibrio de la escala

TIPOS DE ESCALAS PARA LA MEDICION DE ACTITUDES
Escalas de reactivos múltiples
• Escala Likert
• Escala Thurstone
• Escalas semántico-diferenciales (análisis de perfiles)
• Escalas Stapel
• Escala asociativa

Lineamientos generales para construir una escala de reactivos
múltiples:

1. Determinar claramente qué es lo que se desea medir
2. Generar tantos reactivos como sea posible
3. Pedir a expertos que evalúen el conjunto inicial de reactivos
4. Determinar el tipo de escala de actitudes que se va a utilizar
5. Incluir reactivos de validación en la escala
6. Aplicar los reactivos a una muestra inicial
7. Evaluar y refinar los reactivos de la escala
8. Optimizar el tamaño de la escala

MEDICION DE ESCALA AFECTIVA

Tomando como referencia la siguiente escala, por favor seleccione la opción que
mejor se ajuste al nivel de importancia, en sentido emocional, de cada uno de los
siguientes atributos asociados con el desempeño de un automóvil.

Nada Solo ligeramente Algo En general Definitivamente Extremadamente
Importante importante importante importante importante importante
(1) (2) (3) (4) (5) (6)

__ Percepción de que el carro esté libre de problemas.
__ Tasa real de Kilometraje por galón.
__ Comodidad de manejo del vehículo.
__ Destreza de manufactura incorporada en el auto.
__ Calidad en general del vehículo.
__ Confiabilidad del auto.
__ Reacción del auto en diferentes temperaturas.

MEDICION DE ESCALA COGNOSCITIVA

Pensando en todas las experiencias de conducción de su Mazda Millenium, nos
gustaría saber que opina de los siguientes factores.
Para cada factor encierre en un círculo el número que mejor exprese su opinión.

Mazda Millenium Verdaderam ente Tolerable Prom edio Bueno Excelente Verdaderam ente No
Pésim o Excepcional Aplica

Sin problemas 1 2 3 4 5 6 0
Tasa de kilometraje por galón 1 2 3 4 5 6 0
Comodidad de la conducción 1 2 3 4 5 6 0
Destreza de manufactura 1 2 3 4 5 6 0
Calidad en general 1 2 3 4 5 6 0
Confiabilidad 1 2 3 4 5 6 0
Reacción o manejo 1 2 3 4 5 6 0

MEDICION DE ESCALA DE CREENCIAS

Respecto a todas sus expectativas acerca de un nuevo automóvil, queremos saber que
opina de los siguientes factores en relación con el Mazda Millenium. Para cada factor
encierre en un círculo el número que mejor exprese su grado de acuerdo en que este
vehículo logrará satisfacer sus expectativas.

Definitivamente En general Ligeramente Ligeramente En general Definitivamente
Comprar un Mazda... de acuerdo de acuerdo de acuerdo en desacuerdo en desacuerdo en desacuerdo (NA)

Me brindaráun modo de transporte 6 5 4 3 2 1 0
libre de problemas

Me dará un auto con una tasa 6 5 4 3 2 1 0
aceptable de KM / Galón

Me permitirá una conducción 6 5 4 3 2 1 0
cómoda

Me proporcionará un auto de 6 5 4 3 2 1 0
gran manufactura

Me dará un auto con la calidad 6 5 4 3 2 1 0
general que estaba buscando

Me dará un auto confiabl 6 5 4 3 2 1 0

Me dará un auto que mantiene 6 5 4 3 2 1 0
su valor de reventa

PARTE3.


1. Diseños causales

DISEÑOS CAUSALES

LA BUSQUEDA DE LA CAUSALIDAD EXPERIMENTACION

Condiciones necesarias para la Definiciones
Causalidad • Experimentos
• Tratamientos
• Variación concomitante • Unidades de prueba
• Ocurrencia cronológica de las • Variables dependientes
variables • Variables externas
• Eliminación de otros posibles • Diseño experimental
factores causales
Validez de la experimentación

• Validez interna
• Validez externa

Definición de símbolos
X representa la exposición de un grupo de prueba a un tratamiento
experimental cuyos efectos deben determinarse
O se refiere a los procesos de observación o medición de la variable
dependiente en las unidades de prueba
R indica que los individuos se han asignado al azar a grupos de
tratamiento separados

Además:
• El movimiento de izquierda a derecha indica movimiento a través del tiempo
• Todos los símbolos que aparecen en cualquier fila se refieren a un grupo específico de
tratamiento
• Los símbolos que aparecen verticalmente, uno respecto al otro, se refieren a
actividades que ocurren simultáneamente

Ejemplo1: O1 X1 O2

Ejemplo2: R X1 O1
R X2 O2

Tipos de variables externas

• Historia
• Maduración
• Pruebas
• Instrumentación
• Regresión estadística
• Sesgo de selección
• Mortalidad de la unidad de prueba

1. Tres diseños preexperimentales

• Estudio de casos de una sola medida
X O

• Diseño de preprueba-posprueba de un grupo
O1 X O2

R O1 X O2

• Comparación de grupo estático
Grupo 1: X O1
Grupo 2: X O2

1. Tres diseños experimentales verdaderos

• Diseño de preprueba-posprueba de un grupo de control

Grupo experimental 1: R O1 X1 O2
Grupo de control 1: R O3 O4

• Diseño de cuatro grupos de Solomon
Grupo experimental 1: R O1 X1 O2
Grupo de control 1: R O3 O4
Grupo experimental 2: R X1 O5
Grupo de control 2: R O6

• Diseño único de posprueba de un grupo de control

Grupo experimental 1: R X O1
Grupo de control 1: R O2

1. Cuatro diseños cuasiexperimentales

• Experimento de series de tiempo
O1 O2 O3 O4 X1 O5 O6 O7 O8

• Diseño de series de tiempo múltiples
GE: O O O X O O O
GC: O O O O O O

• Diseño de muestras de tiempo equivalentes
O X1 O X0 OOO X1 OO X0 O

• Diseño de grupo de control no equivalente

Grupo experimental: O1 X O2
Grupo de control: O3 O4

CUATRO PROCEDIMIENTOS DE DISEÑO
• Diseño completamente aleatorio
Variable dependiente en escala mínimo de intervalo
Variable independiente en escala nominal, donde cada categoría representa un
tratamiento.

En el siguiente ejemplo hay 4 unidades de prueba en cada uno de 3 tratamientos. Las
unidades son almacenes en la región geográfica relevante donde se aplicaron cada
uno de los 3 planes de cupones. La variable dependiente es el número de cajas de
cola que se vendieron al día siguiente de publicar los diferentes cupones en los
periódicos locales.

ANOVA PARA EL EXPERIMENTO DE CUPONES CON UN DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIO

Fuente de Suma de los Grados de Cuadrado de
variación cuadrados libertad la media F signif.
Tratamientos 98,7 2 49,4 3,3 0,0576
Error 134 9 14,9
Total 232,7 11

• Diseño de bloques aleatorios

Se trata de combinar las unidades de prueba en bloques con base en una variable
externa de criterio.
Cada tratamiento debe aparecer al menos una vez en cada bloque.
Supóngase que los bloques representan diferentes tamaños de almacén. Se espera
que alguna variación en las ventas de colas se deba simplemente a las diferencias
en el tamaño de los almacenes de las unidades de prueba.

ANOVA PARA EL EXPERIMENTO DE CUPONES CON FORMACION DE BLOQUES PARA TAMAÑO DE ALMACEN

Tratamientos 98,7 2 49,4 70,6 0,000
Bloque 129,8 3 43,3 61,9 0,000
Error 4,2 6 0,7
Total 232,7 11

• Diseño del Cuadrado latino

Cuando se desea controlar y medir los efectos de 2 variables externas.

Ahora se quiere bloquear y medir el efecto que tienen sobre las ventas tanto el
tamaño del almacén como el día de la semana.

ANOVA PARA EL EXPERIMENTO DE CUPONES CON EL DISEÑO DE CUADRADO LATINO

Efecto de la fila
(Tamaño del almacén) 383,9 2 192,0 11,1 0,063
Efecto de la columna
(días de la semana) 356,9 2 178,5 10,3 0,057
Tratamiento 526,7 2 263,4 15,2 0,084
Error 34,5 2 17,3
Total 1.302,0 8

• Diseño del Cuadrado latino

Cuando en una situación experimental se quiere examinar los efectos simultáneos
de dos o más variables independientes y sus interacciones.

Continuando con el ejemplo, interesa saber no solo el efecto de los planes de
cupones, sino también el efecto de los planes de medios que sustentan los planes
de cupones.

ANOVA PARA EL EXPERIMENTO DE CUPONES UTILIZANDO UN DISEÑO FACTORIAL DE 2 FACTORES

Tratamiento A
(medios) 97,5 1 97,5 16,3 0,032
Tratamiento B
(cupones) 98,7 2 49,4 8,2 0,040
Interacción (AB) 0,7 2 0,4 0,1 0,456
Error 35,8 6 6,0
Total 232,7 11

PARTE3.


1. Recolección de datos: investigación exploratoria

CLASES DE INVESTIGACION

• EXPLORATORIA
(cualitativa)

• DESCRIPTIVA

CONCLUYENTE
(cuantitativa)
• CAUSAL

INVESTIGACION EXPLORATORIA (CUALITATIVA)

• Recolección de amplia información detallada de datos
primarios de una muestra relativamente pequeña de
sujetos por medio de “Interrogatorios” y observaciones
del comportamiento y opiniones de los consumidores .

• Muy útil para:

– Proveer “insights” iniciales, ideas o entendimientos/
soluciones sobre problemas específicos u
oportunidades

– Desarrollar teorías/ modelos/ constructivos

– Diseñar nuevas y específicas escalas de medición.

INVESTIGACION EXPLORATORIA (CUALITATIVA)

Ventajas del método Desventajas del método
cualitativo cualitativo

Económico y ágil en Carencia de
recolección generalización

Inhabilidad para distinguir
Riqueza de los datos diferencias pequeñas

Precisión a partir de la Ausencia del establecimiento
grabación del comportamiento
de los Lugares de compra de confiabilidad y validez

Ausencia de investigadores,
Insights preliminares entrevistadores u observadores
para construir modelos bien entrenados
y escalas de medición


• OBSERVACION

• PROTOCOLO

• SESION DE GRUPO

• TECNICAS DE GRUPO NOMINAL

• ENTREVISTAS DE PROFUNDIDAD

ENTREVISTAS DE PROFUNDIDAD

Razones Comportamiento

Responde a un grupo de cuestionamientos
semi-estructurados en entrevistas cara a cara

Relación entre componente
Comportamiento Futuro
racional y emotivo en decisiones

ENTREVISTAS EN PROFUNDIDAD

• Ventajas • Desventajas

– Flexibilidad en el tipo – Ausencia de
de datos. generalización.

– Amplia cantidad de – Inhabilidad para
información detallada distinguir pequeñas
que puede ser diferencias.
extraída o
recolectada de cada – Necesidad de un
sujeto tiempo extenso para
completar la recolectar
de la información

DEFINICION DE FOCUS GROUP /SESIONES
DE GRUPOS

Investigaciones con Focus
groups se enmarca bajo un
proceso formal en el cual se
reúne un pequeño y selecto
grupo para una discusión
interactiva y espontánea de un
tema o concepto en particular.

OBJETIVOS DE LOS FOCUS GROUPS

Definir y Redefinir información
relacionada con problemas del mercado

Identificar requerimiento de
información específica oculta
Ofrecer una mayor comprensión
/ entendimiento de los resultados de estudios cuantitativos
Revelar necesidades / requerimientos, actitudes,
Sentimientos emocionales y comportamientos ocultos
Generar nuevas ideas sobre productos,
Servicios, y Métodos de distribución
Descubrir nuevos métodos de
Coacción y Medición

Obtener un mejor entendimiento de la gente

PROCESO PARA DESARROLLAR UN FOCUS GROUP

Primera fase: Planear el estudio de Focus group
Propósito del estudio
Definición del problema
Datos requeridos

Segunda fase: Direccionamiento / manejo de
Focus Group EL moderador es una pieza clave
en la discusión
Desarrollo de la guía del focus group Desarrollo
del Focus Group

Tercera Fase: Análisis y reporte de los resultados
Contenido del análisis (información cruda)
Flash report
Reporte final de los resultados

PRIMERA FASE: PLANEACIÓN DEL ESTUDIO
DE FOCUS GROUP

Se debe tener en cuenta el propósito del
estudio y determinar el segmento de
Participantes del Focus Group personas que pueden proveer la
información que se necesita

Los investigadores deben diseñar un
Selección de los participantes filtro y un método de selección

Procedimientos de muestreo Se trata de incorporar aleatoriedad en el
para Focus Group proceso de selección de los
participantes

Reclutamiento de participantes
Seleccionar personas que se encarguen
de invitar a los participantes

PRIMERA FASE: PLANEACIÓN DEL ESTUDIO
DE FOCUS GROUP

Un rango entre 8 y 12
Tamaño del Focus Group participantes

El dinero es el mejor incentivo para
Incentivos de los los focus, sin embargo este varía de
Focus Group acuerdo al estrato

Número de Focus Group Se debe partir de un mínimo de
dos sesiones

Cámaras de gesell
Ubicación del Focus Group
Circuito cerrado
Hoteles / Oficina

SEGUNDA FASE: MODERACIÓN DE LA
DISCUSIÓN DEL FOCUS GROUP

El objetivo es extraer las mejores ideas de
cada grupo e incentivar la discusión e
interacción espontánea

Realizar preguntas sigificativas / claves
para estimular, hacer seguimiento y
descubrir nuevas ideas
Características y roles
del Moderador
Se debe tener respeto y sensibilidad hacia
los participantes y sus opiniones

Se debe tener un adecuado respaldo y
conocimiento sobre el tema de la discusión

SEGUNDA FASE: MODERACIÓN DE LA DISCUSIÓN
DEL FOCUS GROUP

Preguntas de apertura / calentamiento
Diseñadas para identificar las características del grupo

Preguntas introductorias
Introduce el tema general de discusión

Preguntas de transición
Dirige la conversación hacia los temas de mayor interés

Preguntas críticas / claves
Discute asuntos críticos / claves del tema

Preguntas finales
Permite realizar el cierre de la discusión

TERCERA FASE: ANÁLISIS Y REPORTE DE
RESULTADOS

Técnicas de análisis

Recopilación analítica del focus group

Análisis del contenido

Reporte de los resultados del Focus Group

Formato del Reporte

FOCUS GROUP

• Ventajas:
• Desventajas:
– La interacción permite
crear nuevas ideas , – Ausencia de
pensamientos y
representación de la
sentimientos.
población.
– Es una oportunidad para
el cliente para observar – Dificultad para establecer
de cerca las reacciones confiabilidad de la
iniciales al producto información.

– Posibilidad de tener
– Posibilidad de obtener
diferentes tipos
(segmentos) de grupos sesgo del moderador.
en un mismo estudio

TECNICAS DE PROYECCION

Principal característica: presentación de un objeto, actividad o persona,
de manera ambigua y no estructurada, que el participante deberá
interpretar y explicar.

1. Asociación de palabras
2. Frases incompletas
3. Interpretación de imágenes
4. Técnicas de tercera persona
5. Dramatización – Ensayo de papeles
6. Estudios de casos

PARTE3.


11. Recolección de datos: investigación concluyente

Tipos de datos de los encuestados

• Comportamiento anterior

• Actitudes

• Características del encuestado

Métodos de recolección de datos
de los encuestados

1. Método de comunicación Criterios para seleccionar el
• Ventajas enfoque de comunicación:
• Desventajas
• Versatilidad
Cuatro tipos de enfoques: • Costo
• Tiempo
• Entrevista personal • Control de la muestra
• Entrevista telefónica • Cantidad de datos
• Entrevista por correo • Calidad de los datos
• Entrevista otros medios • Tasa de respuestas

OBSERVACION

• “La ciencia comienza con la observación y
finalmente tiene que volver a ella, para su
convalidación final”

• La más antigua y la más moderna de las
técnicas para la investigación.

• Para mejorar el poder de observación es
necesario crear el hábito de estar siempre
alerta a los fenómenos sociales.

VENTAJAS DE LA OBSERVACION

• No depende de la buena voluntad del
encuestado

• Reducción del sesgo potencial causado por el
entrevistador y por el proceso de entrevista.

• Alguna información solo se puede recolectar
bajo esta técnica.

CLASIFICACION

• NATURAL vs ARTIFICIAL

• OCULTA vs NO OCULTA

• ESTRUCTURADA vs NO ESTRUCTURADA

• DIRECTA vs INDIRECTA

• HUMANA vs NO HUMANA

• PARTICIPANTE vs NO PARTICIPANTE

A. La utilización de entrevistas personales

Aplicación de preguntas Sesgo del entrevistador.
complejas.
Sesgo del entrevistado.
Uso de ayudas audiovisuales.
Trabajo de Campo.
Tablas.
Control de la recolección.
Dibujos.
Acceso a unidad de selección y/o
Diagramas. análisis.
Tarjetas de Respuestas.
Muestras de Producto.
Cuestionarios “extensos”.

ENTREVISTA DE INTERCEPCION

Disponibilidad de tiempo. Sesgo de la muestra.
Disposición a colaborar. Sondeo.
Concentración geográfica Resultados no proyectables ni
del trabajo de campo. generalizables.

B. La investigación por teléfono

Tasa de respuesta a Muestreo deficiente en
preguntas sensibles. ciudades de bajo cubrimiento.
Rápido. Cuestionarios cortos.
Costo económico. No permite el uso de ayudas.
Acceso a estratos altos.
Control directo de la
recolección.

SYSTEM COMPUTER ASSISTED TELEPHONE INTERVIEWING

C. Pros y contras de los cuestionarios por correo

Sin sesgo del entrevistador. Lento.
Anonimidad absoluta al Disponibilidad de un marco
respondiente. suficiente.
Económico Baja tasa de respuesta.

OTROS METODOS

ENCUESTA POR FAX.

ENCUESTA POR CORREO
ELECTRONICO.

PANEL DE CONSUMIDOR

PARTE3.


12. Diseño de formatos para la recolección de datos

ETAPAS EN LA ELABORACIÓN DE
INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN

Etapa 1. Transformar los objetivos de investigación en
objetivos de información

Etapa 2. Determinar el método apropiado de recolección
de datos

Etapa 3. Determinar los requerimientos de
información para cada objetivo

Etapa 4. Desarrollar formatos específicos de
preguntas o medición de escala

Etapa 5. Evaluar las mediciones de preguntas y/o
escalas

Etapa 6. Establecer el formato y esquema del florero


Etapa 7. Evaluar el cuestionario y el esquema

Etapa 8. Obtener la aprobación del cliente

Etapa 9. Probar el Cuestionario


Etapa 10. Finalizar el Cuestionario

Etapa 11. Implementar la recolección

Cómo redactar un cuestionario
• Pasos en la redacción de un cuestionario

• Revisar los objetivos
• Tenga presente en método de recolección
• Elabore un borrador
• Entregue el borrador a un tercero
• Someter a prueba el cuestionario
• Revise y proceda

• Puntos de verificación

• Responde el cuestionario a los objetivos
• Son necesarias todas las preguntas
• Podrá el encuestado contestar las preguntas
• Querrán los encuestados contestar las preguntas
• Es fluido
• Es de una extensión razonable
• Podrá un encuestador o encuestado diligenciarlo
• La secuencia de preguntas es correcta
• Ha incluido transiciones e introducciones

• Secciones de un cuestionario

• Preguntas de calificación
• Preguntas básicas sobre la categoría que se está estudiando
• Preguntas demográficas o de clasificación

• Pautas para la redacción de cuestionarios

• Proceda de lo general a lo específico
• Organice las preguntas en orden lógico
• Poco esfuerzo del entrevistado para conseguir la información
• Se necesitan varias preguntas en vez de una sola
• Tenga cuidado con las “respuestas” obvias
• Respete la intimidad de los entrevistados
• El manejo de asuntos delicados

Cómo escoger el tipo correcto de pregunta

III. Preguntas abiertas
• Preguntas abiertas básicas

“qué le gustó más de ese producto?”
“por qué opina eso?”
“cuál es su ingreso mensual?”

• Preguntas de seguimiento
 De profundización

“qué más?
“qué otras cosas?”
“qué más le gustó del producto?”

 De clarificación

“en qué sentido era demasiado…?”
“qué quiere decir exactamente cuando afirma que …?”
“puede explicar qué quiere decir con eso?”

I. Preguntas cerradas
A. Preguntas de respuestas múltiples

Dicótomas
“ha comido alguna vez el cereal de marca quinola?” … Si ( )
No ( )
Respuestas múltiples
“cuáles marcas de leche consume en su hogar?”
Alpina ( )
Parmalat ( )
Colanta ( )
Alquería ( )
El Rodeo ( )
Lechesan ( )
Otras, cuáles ____________( )

“aparte del español, cuál es su segundo idioma?”
Inglés ( )
Francés ( )
Alemán ( )
Ninguno ( )
Otro ( )

B. Escalas
Unipolar
Bipolar
Hedonista
De intención de compra
Acuerdo /desacuerdo
G. Preguntas de ordenamiento
H. Misceláneas

PARTE4.

PLAN DE MUESTREO Y RECOLECCION DE DATOS

13. Los principios del muestreo

• Censo: Recolección de datos de TODAS las unidades de la
población

• Muestra: Recolección de datos de una PARTE (subconjunto) de la
población

• Muestra o censo
– Cuándo es apropiado un censo
– Cuándo es apropiada una muestra
 Ahorra dinero
 Ahorra tiempo
 Puede ser más exacta
 Es la única opción en pruebas
– Tipos de errores

ALGUNOS CONCEPTOS NECESARIOS
SOBRE EL MUESTREO

– Elemento

– Población

– Unidad de muestreo

– Marco muestral

– Población de estudio

EL PROCESO DE MUESTREO: pasos en la selección de una muestra

Definir la población
1. Elementos Identificar el
2. Unidades
3. Alcance
Marco muestral
4. Tiempo
paso 2
paso 1

paso 3
Determinar tamaño
de la muestra

paso 5 paso 4
Seleccionar un
Seleccionar la
procedimiento
muestra
de muestreo

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

• No se conoce la probabilidad de selección del elemento.
La selección se basa en el criterio del investigador.

• Métodos de uso común
– Muestreo por conveniencia
– Muestreo por juicios
– Muestreo por cuotas
– Muestreo de bola de nieve

MUESTREO PROBABILÍSTICO

• Se conoce la probabilidad (>0) de selección del
elemento.

• La selección se basa en reglas mecánicas de
decisión

• Las probablidades de selección brindan el
modelo de estimación para inferencias desde la
muestra hacia la población

• Se dispone de una estimación del error
muestral

PARTE4.


14. Muestreo aleatorio simple y tamaño de la muestra

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS)

• Método de selección de la muestra en un paso

• El marco muestral debe ser una lista completa y estar
disponible

• Cada unidad tiene la misma probabilidad de selección
Esta probabilidad es p = n/N siendo: n el tamaño de la muestra
N el tamaño de la población

• La población debe ser homogénea respecto a la
característica principal a investigar

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS)

Algunos términos y símbolos

• Parámetro
• Estadístico
• Símbolos: parámetros ~ letras griegas (mayúsculas)
estadísticos ~ letras arábigas (minúsculas)

• Estadísticos muestrales
de intervalo o razón nominal u ordinal
 Media proporción
 Varianza varianza

Tamaño de la Muestra

Es uno de los puntos delicados en la decisión de realizar muestreo.

Dependiendo de la importancia de la calidad de información para el
que la requiere, el asunto de los costos es de una relevancia
significativa en este aspecto.

La precisión y exactitud con la que una empresa de bebidas
gaseosas necesita conocer su participación en el mercado, es
probablemente diferente a la de la empresa que compite en el
mercado de lavamanos; sin ir más allá, un punto de participación en
cada uno tiene unas implicaciones económicas sensiblemente
diferentes.

Por estas razones, además de los costos o el presupuesto asignado
para la consecución de información, es obligatorio considerar en el
cálculo del tamaño de muestra, la confiabilidad deseada de los
resultados, el error admisible y la hipótesis central que se desea
comprobar.

Una empresa desea saber si su participación en el mercado ha
aumentado respecto a la estimada el año anterior.

La hipótesis es que p2 > p1. Por facilidad simplemente, se asume un
muestreo aleatorio simple y sólo en este caso particular, la fórmula
para estimar una proporción está dada por:

np = P * (1 – P)_ siendo N= tamaño de la población
e2 + P*(1-P) P= valor de la hipótesis a comprobar
k2 N e= error máximo admitido
k= valor de la abcisa de la distribución
normal asociada a una confiabilidad
determinada

En la tabla siguiente aparecen algunas posibilidades de tamaños de
muestra según la hipótesis que se desea verificar y los niveles de
error absoluto que se puedan permitir para las estimaciones o
resultados finales.

P= 20% 50% 80%
e= 2% 5% 5% 5% 8%
N=1.000 606 198 278 198 88
N=5.000 1,176 235 357 235 95
N=10.000 1,332 240 370 240 96
N=50.000 1,491 245 382 245 96
N=100.000 1,514 246 383 246 96
N=500.000 1,532 246 384 246 97
N=1.000.000 1,535 246 384 246 97
En todos los casos la confiabilidad es del 95%

Es importante resaltar algunas situaciones.

c. El tamaño de muestra no guarda proporcionalidad con el tamaño de
la población.
d. A mayor exigencia de la exactitud de los resultados, mayor tamaño
de muestra.
e. El tamaño de muestra para cierta hipótesis, no es exactamente igual
que el calculado para la hipótesis complementaria.

Para finalizar este tema, vale la pena acotar que si se fuera a estimar
un promedio o un total, la fórmula para calcular el tamaño de muestra
sería diferente en cada caso; también es necesario usar otras
fórmulas si el diseño de muestra es estratificado, o de
conglomerados.

TAMAÑO MUESTRAL

• Factores que afectan el tamaño de la muestra

– Variables claves y salidas deseadas
– Nivel de estimación
– Precisión requerida
– Tamaño de la población
– Variabilidad en la población
– Diseño muestral
– No respuesta
– Costo y tiempo
– Condiciones operacionales

PARTE4.


15. Procedimientos más complejos de muestreo

MUESTREO SISTEMÁTICO

• Se seleccionan unidades de la lista utilizando
intervalos regulares.

• Se necesita el intervalo de muestreo

• Y un arranque aleatorio

• Intervalo es K = N/n

• Arranque aleatorio es un solo número aleatorio R entre
1yK

• Cada unidad tiene probabilidad p = n/N

MUESTREO ESTRATIFICADO

• Es un proceso con 4 etapas:

– Dividir la población en grupos homogéneos llamados
estratos

– Afijar (alocar) el tamaño total de la muestra entre los
estratos

– Seleccionar muestras independientemente en cada estrato

– Estimar las variables de la encuesta en cada estrato


• Sumar las estimaciones de los estratos para
obtener estimaciones de totales para la población

• Realizar cálculos semejantes para promedios y
proporciones


• Los estratos pueden corresponder a particiones
geográficas, administrativas, sociales y/o
económicas.

• Estratificación normalmente mejora la precisión
de las estimaciones, comparado con el MAS


• Factores que influyen sobre la eficiencia

– Elección de variables de estratificación

– Número de estratos

– Límites entre estratos

– Afijación de la muestra a los estratos

MUESTREO POR CONGLOMERADOS

• Se entiende la población como jerarquía de unidades

– personas viven en viviendas

– viviendas constituyen manzanas

– muchas manzanas hacen una ciudad


• Un conglomerado o grupo de elementos se selecciona
aleatoriamente de forma simultánea.

• Se divide la población en grupos mutuamente excluyentes
y colectivamente exhaustivos.

• Debe precisarse el número de etapas de selección.

• Los grupos deben ser heterogéneos, criterio opuesto a la
estratificación.

• Si los grupos son menos heterogéneos que la población,
el error estándar será mayor cuando se utilice el muestreo
por conglomerados.


• Es un proceso de muestreo en dos pasos:

– Agrupar la población en conglomerados que se pueden
identificar en mapas y en el terreno

– Seleccionar una muestra de conglomerados y entrevistar
todos los elementos de aquellos


• Conglomerados pueden ser agrupaciones naturales o
artificiales

• Posiblemente disponibles de fuentes como el Censo
(manzanas, etc.)

• Los que diseñan la encuesta tal vez tengan que conformarlos

MUESTREO POLIETÁPICO

• Se selecciona la muestra en dos o más etapas

• Se necesita una jerarquía de unidades

• Se seleccionan conglomerados a la primera etapa

• Y submuestras dentro de cada conglomerado seleccionado a
la primera etapa


• Las unidades determinadas a la primera etapa se llaman
unidades primarias de muestreo (UPM).

• Sólo las UPM seleccionadas a la primera etapa deber
subdividirse en unidades secundarias (USM).

• Y así sucesivamente.


• Las unidades inferiores normalmente se establecen con
base en recuentos en el terreno

• El método es útil cuando no existe lista de elementos
poblacionales

• Puede ser necesario para proveer acceso a individuos

La Investigación de Mercados

Definición
del problema, Métodos no
inquietud u probabilísticos
oportunidad
Muestreo al azar
• Conveniencia
Exploratoria • Expertos
• Cuotas
• Bola de nieve

• Observación
Alcance Cómo se • Encuestas
de la obtiene la • Entrevistas
investigación información? • Experimentos

Métodos
Concluyente probabilísticos
• Muestreo aleatorio
• Censos


Mediante narraciones,
Exploratoria contando los hechos,
formulando hipótesis

Cómo se
analiza?

• Procedimientos univariados
Concluyente • Procedimientos bivariados
• Procedimientos multivariados


Procedimientos Descriptivo: tendencia central, dispersión, frecuencias
Univariados
Inferencial: pruebas de hipótesis

Procedimientos Descriptivo: coeficiente de correlación, de contingencia
Bivariados
Inferencial: pruebas de hipótesis

Descriptivo: Análisis factorial
Análisis cluster
Análisis de correspondencia múltiple
Procedimientos Análisis conjunto
Multivariados
Inferencial: Análisis de regresión
Análisis discriminante
Análisis automático de interacción
Análisis de varianza

CONTRIBUCION DE LA INVESTIGACION DE MERCADOS
A UN PROCESO PARTICULAR DE MERCADEO
Proceso de Producto nuevo Investigación de
mercadeo Decisiones de mercadeo mercados

Identificar Identificar necesidades Grupos selectos para
oportunidad no satisfechas del determinar problemas
consumidor y quejas de los consumidores

Planear la Desarrollar concepto Probar conceptos
de producto nuevo para alternos del producto
acción
satisfacer sus necesidades nuevo

Hacer seguimiento de resultados
Ejecutar Introducir producto de la prueba de mercado, de los
nuevo en el mercado patrones de conocimiento por
el plan
de prueba parte del consumidor, de las compras
de ensayo y de compras subsiguientes

Evaluar Comparar resultados Identificar insatisfacciones entre los
de la prueba de que ensayaron y no volvieron
resultados
mercado con el plan a comprar

Determinar áreas en que hay Probar productos
Revisar y modificar
que mejorar. Reciclar el revisados/ mejorados
el plan proceso buscando
oportunidades para mejorarlo

PARTE5.

ANALISIS DE DATOS

18. Análisis univariado de datos

Distribuciones de frecuencias - Representaciones gráficas
RELACION LABORAL ACTUAL

Frecuencia
Frecuencia Frecuenci Porcentaje relativa
absoluta a relativa válido acumulada
Válidos Empleado 20119 62,3 62,3 62,3
Independiente 10899 33,7 33,7 96,0
Otra 1294 4,0 4,0 100,0
Total 32312 100,0 100,0

relacion laboral
25.000
Empleado
Independiente
Otra
20.000

a
i
c15.000
n
e
u
c
e10.000
r
F

5.000

0

Empleado Independiente Otra
relacion laboral


Numero de moras durante el credito

Frecuencia
Frecuencia Frecuenci Porcentaje relativa
absoluta a relativa válido acumulada
Válidos 0 20564 63,6 63,6 63,6
1 1946 6,0 6,0 69,7
2 1209 3,7 3,7 73,4
3 898 2,8 2,8 76,2
4 755 2,3 2,3 78,5
5 613 1,9 1,9 80,4
6 599 1,9 1,9 82,3
7 628 1,9 1,9 84,2
8 543 1,7 1,7 85,9
9 556 1,7 1,7 87,6
10 580 1,8 1,8 89,4
11 677 2,1 2,1 91,5
12 1616 5,0 5,0 96,5
13 170 ,5 ,5 97,0
14 958 3,0 3,0 100,0
Total 32312 100,0 100,0


Histograma

25.000
70

60
20.000 Mean = 2,44
Std. Dev. = 4,206
N = 32.312 50

a
i 15.000 e
c j
n a40
t
e n
e
u c
c r
e
r
o
P 30
F10.000
20

5.000 10

0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
0
0 5 10 15
numero de moras durante el credito

numero de moras durante el
credito

Edad del cliente

Frecuencia
Frecuencia Frecuencia Porcentaje relativa
absoluta relativa válido acumulada
Válidos Hasta 24 589 1,8 1,8 1,8
25 - 29 3071 9,5 9,5 11,3
30 - 39 9861 30,5 30,5 41,8
40 - 49 9825 30,4 30,4 72,3
50 - 59 5881 18,2 18,2 90,5
Más de 59 3085 9,5 9,5 100,0
Total 32312 100,0 100,0

10.000

Mean = 3,823
Std. Dev. = 1,1756
8.000
N = 32.312
30

a 6.000
i
e c
j n
a
t 20 e
n u
e c
c e
r
r F
o
P 4.000

10

2.000

0
0
Hasta 24 25 - 29 30 - 39 40 - 49 50 - 59 Más de 59
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00
edad del cliente edad del cliente

Análisis de una variable
Medidas de posición de tendencia central
Media, mediana y moda
Cuantiles: cuartiles, deciles y percentiles
Estadísticos
gastossos
N Válidos 32312
Perdidos 0
Media $708,041
Mediana $406,000
Moda $200,000
Percentiles 10 $200,000
20 $250,000
25 $280,000
30 $300,000
40 $350,000
50 $406,000
60 $489,884
70 $588,000
75 $655,500
80 $765,835
90 $1,197,861
99 $5,000,000

Medidas de variabilidad o dispersión
Estadísticos de concentración

Estadísticos
totingreso
N Válidos 32312
Perdidos 0
Media $1,779,636
Mediana $966,805
Moda $800,000
Desv. típ. $7,834,963
Varianza $61,386,651,100,669
Rango $1,011,137,058
Mínimo $12,942
Máximo $1,011,150,000

Coeficiente de variación: S / X (media)

totingreso Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf

15,00 0. &
31,00 1. &
218,00 2 . 789&
823,00 3 . 01234567899
2123,00 4 . 000112233445555666777888999
2854,00 5 . 0000000111222333444555556667778889999
3115,00 6 . 000000000111222333444455555666777888999
2799,00 7 . 00000001112222333444555555666777888999
2674,00 8 . 0000000000112223334444555556677788899
1987,00 9 . 000000011222334455566778899
1815,00 10 . 0000000001122334556677889
1257,00 11 . 0001122334556789
1395,00 12 . 000000012334556789
977,00 13 . 00001234556789
844,00 14 . 000123456789
1017,00 15 . 0000000123456789
681,00 16 . 000123456789
507,00 17 . 0034568&&
625,00 18 . 00003458&&
414,00 19 . 035&&&
545,00 20 . 00005&&&
341,00 21 . 0&&&
308,00 22 . 05&&
258,00 23 . 0&&&
258,00 24 . 0&&
358,00 25 . 000&&
196,00 26 . 0&&
187,00 27 . 0&&
198,00 28 . 0&&
143,00 29 . 0&
281,00 30 . 000&
3068,00 Extremes (>=3080000)

Stem width: 100000,0
Each leaf: 76 case(s)
& denotes fractional leaves.

PARTE5.

ANALISIS DE DATOS

19. Análisis bivariado de datos

Capítulo XVI. FUNDAMENTOS DEL ANALISIS DE DATOS

c. Estrategia para el análisis de datos
Análisis Bivariado
- Diferencia entre medias o porcentajes
- Tabulaciones cruzadas
- Regresión lineal

Análisis bivariado
Informe

valsolici
PRONOSTICO Media N Desv. típ. Mínimo Máximo Rango
Aprobar 4641068 21551 5919230 100000 100000000 99900000
Rechazar 6123027 5963 8662000 300000 100000000 99700000
En duda 5723599 4798 9120694 100000 100000000 99900000
Total 5075300 32312 7067802 100000 100000000 99900000

Informe

totingreso
Aprobar 1725953 21551 8757623 59000,00 1011150000 1011091000
Rechazar 1766312 5963 5456762 15000,00 258664683,0 258649683,0
En duda 2037323 4798 5643100 12942,00 176760916,0 176747974,0
Total 1779636 32312 7834963 12942,00 1011150000 1011137058

Informe

fraccion_dispo
Aprobar ,4095 21551 ,19251 -6,61 1,00 7,61
Rechazar ,3223 5963 5,37560 -414,06 1,00 415,06
En duda ,3261 4798 ,92150 -57,37 ,99 58,37
Total ,3810 32312 2,34190 -414,06 1,00 415,06

Análisis bivariado
Informe

fraccion_
niv_estu valsolici totingreso dispo
Primaria Media $5,153,469 $1,864,508 ,4204
N 6695 6695 6695
Desv. típ. 6323969,799 3553596,33962 ,21478
Mínimo 100000 59000,00 -4,85
Máximo 100000000 150000000,00 1,00
Rango 99900000 149941000,00 5,85
Bachillerato Media $4,919,248 $1,715,420 ,3744
N 14072 14072 14072
Desv. típ. 7095495,869 9938901,94605 3,53548
Mínimo 100000 15000,00 -414,06
Máximo 100000000 1011150000,00 1,00
Rango 99900000 1011135000,00 415,06
Técnica Media $4,362,071 $1,450,228 ,3349
N 3788 3788 3788
Desv. típ. 6402600,267 8684296,97924 ,25463
Mínimo 500000 41772,00 -7,31
Máximo 85000000 509995000,00 ,97
Rango 84500000 509953228,00 8,28
Universidad Media $5,639,221 $1,983,740 ,3815
N 7757 7757 7757
Desv. típ. 7849712,832 5356416,85036 ,31158
Mínimo 170000 12942,00 -16,14
Máximo 100000000 258664683,00 1,00
Rango 99830000 258651741,00 17,14
Total Media $5,075,300 $1,779,636 ,3810
N 32312 32312 32312
Desv. típ. 7067801,690 7834963,37583 2,34190
Mínimo 100000 12942,00 -414,06
Máximo 100000000 1011150000,00 1,00
Rango 99900000 1011137058,00 415,06

Análisis bivariado

31.643
3 31.917 32.308
31.352 30.302

2,5

2

r
a
c
_1,5
r
e
p

1

0,5

0

Soltero Casado Unión Libre Otros
estciv_cli

Análisis bivariado

1000

2.333

23.803 241
800 27.096 2.181
22.932
177 10.736 9.030 22.990
8.840 26.982 10.700
14.632 10.246
11.366
25.832 9.661 8.700
14.738 8.804
24.016 23.048 27.914
27.767 11.367 23.069
i 600 23.838
23.063 13.354
s 23.378 30.199
14.404 9.771
e
r 29.139 12.403
_ 12.024 30.356
14.657 29.758
m 16.500
e
i 28.586
8.727
t 19.311
400 24.224

200

0

No Si
cred_ant

Análisis bivariado

Tabla de contingencia rel_lab * profesion

Recuento
profesion
No
Profesional Tecnólogo profesional Total
rel_lab Empleado 8713 1565 9841 20119
Independiente 2034 412 8453 10899
Otra 277 50 967 1294
Total 11024 2027 19261 32312

Análisis bivariado


profesion
No
rel_lab Empleado Recuento 8713 1565 9841 20119
% de rel_lab 43,3% 7,8% 48,9% 100,0%
% de profesion 79,0% 77,2% 51,1% 62,3%
% del total 27,0% 4,8% 30,5% 62,3%
Independiente Recuento 2034 412 8453 10899
% de rel_lab 18,7% 3,8% 77,6% 100,0%
% de profesion 18,5% 20,3% 43,9% 33,7%
% del total 6,3% 1,3% 26,2% 33,7%
Otra Recuento 277 50 967 1294
% de rel_lab 21,4% 3,9% 74,7% 100,0%
% de profesion 2,5% 2,5% 5,0% 4,0%
% del total ,9% ,2% 3,0% 4,0%
Total Recuento 11024 2027 19261 32312
% de rel_lab 34,1% 6,3% 59,6% 100,0%
% de profesion 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
% del total 34,1% 6,3% 59,6% 100,0%

Análisis bivariado

profesion
No
rel_lab Empleado Recuento 8713 1565 9841 20119
% de rel_lab 43,3% 7,8% 48,9% 100,0%
% de profesion 79,0% 77,2% 51,1% 62,3%
% del total 27,0% 4,8% 30,5% 62,3%
Independiente Recuento 2034 412 8453 10899
% de rel_lab 18,7% 3,8% 77,6% 100,0%
% de profesion 18,5% 20,3% 43,9% 33,7%
% del total 6,3% 1,3% 26,2% 33,7%
Otra Recuento 277 50 967 1294
% de rel_lab 21,4% 3,9% 74,7% 100,0%
% de profesion 2,5% 2,5% 5,0% 4,0%
% del total ,9% ,2% 3,0% 4,0%
Total Recuento 11024 2027 19261 32312
% de rel_lab 34,1% 6,3% 59,6% 100,0%
% de profesion 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
% del total 34,1% 6,3% 59,6% 100,0%

Pruebas de chi-cuadrado

Sig. asintótica
Valor gl (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 2539,727a 4 ,000
Razón de verosimilitud 2646,190 4 ,000
Asociación lineal por
2087,119 1 ,000
lineal
N de casos válidos 32312
a. 0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
La frecuencia mínima esperada es 81,18.

PARTE5.

ANALISIS DE DATOS

20. Análisis multivariado de datos I: métodos de interdependencia
21. Análisis multivariado de datos II: métodos de dependencia
22. Informes sobre los hallazgos de la investigación

Capítulo XVI. FUNDAMENTOS DEL ANALISIS DE DATOS

c. Estrategia para el análisis de datos
Análisis Multivariado
- Técnicas de dependencia
+ Regresión lineal múltiple
+ Análisis de varianza (ANOVA)
+ Análisis discriminante
+ Correlación canónica
+ Análisis conjunto

- Técnicas de interdependencia
+ Análisis factorial
+ Análisis cluster
+ Escalamiento multidimensional

Cómo desarrollar una estrategia de investigación

Ciclo de vida del Producto (CVP)

Ventas y
utilidades ($)
Ventas

Utilidades

Tiempo
Investigación Introducción Crecimiento Madurez Declinación
y Desarrollo Turbulencia

Pérdidas /
Inversión ($)

ETAPA DE INTRODUCCION

• Pruebas de concepto
• Pruebas del producto
• Cumplimiento del concepto
• Pruebas del nombre
• Pruebas del empaque
• Investigación de la publicidad
• Pruebas de ventas simuladas y mercadeo de prueba
• Seguimiento

ETAPA DE CRECIMIENTO (seguimiento)

• Éxitos inesperados
• Fracasos reparables

ETAPA DE MADUREZ (encontrar oportunidades)

• Extensiones de la línea de productos
• Nuevo posicionamiento
• Nueva publicidad
• Pruebas de empaques
• Nuevos usos

ETAPA DE DECLINACION (salvamento)

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Notas del editor