Diseño de la investigacion causal PDF

Preview

Summary

Diseño de Investigación Causal de mercados ...

Description

Contenido Introducción:...............................................................................................................................................3 Diseño de la investigación causal: experimentación....................................................................................4 Condiciones para la causalidad....................................................................................................................4 1.

Variación concomitante:..................................................................................................................4

Orden temporal de la ocurrencia de las variables:..................................................................................4 Eliminación de otros factores causales posibles......................................................................................4 Validez en la experimentación.....................................................................................................................5 Validez interna.........................................................................................................................................5 Validez externa........................................................................................................................................5 Variables extrañas....................................................................................................................................5 maduración (MA).................................................................................................................................5 efecto principal de la prueba (EP)........................................................................................................5 efecto interactivo de la prueba (EI)......................................................................................................5 instrumentación (I)..............................................................................................................................5 regresión estadística (RE).....................................................................................................................5 sesgo de selección (SS)........................................................................................................................6 mortalidad (MO)..................................................................................................................................6 Clasificación de los diseños experimentales................................................................................................6 Diseños experimentales verdaderos........................................................................................................6 Disleños cuasiexperimentales..................................................................................................................6 diseño estadístico....................................................................................................................................6 EXPERIMENTOS DE LABORATORIO Y EXPERIMENTOS DE CAMPO...............................................................6 MEDICIÓN Y ESCALAMIENTO: ASPECTOS BÁSICOS Y ESCALAMIENTO COMPARATIVO................................6 Medición..................................................................................................................................................6 El escalamiento........................................................................................................................................7 ESCALAS DE MEDICIÓN BÁSICAS.................................................................................................................7 Escala nominal.........................................................................................................................................7 COMPARACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE ESCALAMIENTO................................................................................7 Las escalas comparativas.........................................................................................................................7 Escalas no comparativas..........................................................................................................................8 TÉCNICAS COMPARATIVAS DE ESCALAMIENTO............................................................................................8

1

Escalamiento de comparación.................................................................................................................8 Escalamiento por rangos ordenados........................................................................................................9 escalamiento de suma constante..........................................................................................................10 Conclusión.................................................................................................................................................11

2

Introducción: La investigación de mercado se basa sobre la conducta del consumidor; la investigación se pueden realizar de muchas maneras, una de ellas puede manifestarse con la experimentación, seguidamente de las condiciones para que sea tomado como causal, luego continua el proceso con su respectiva etapa de validez, la experimentación en la investigación causal puede realizarse en laboratorio o en campo, después del proceso de experimentación se procede a las mediciones y escalamiento comparativos en donde obtenemos los resultados de la investigación.

3

Diseño de la investigación causal: experimentación Cuando la ocurrencia de X incrementa la probabilidad de la ocurrencia de Y. El significado científico de causalidad es más apropiado para la investigación de mercados, que su significado cotidiano. Los efectos de marketing son causados por múltiples variables, y la relación entre causa y efecto tiende a ser probabilística

Condiciones para la causalidad Antes de suponer causalidad, deben satisfacerse tres condiciones 1. Variación concomitante: Una condición para inferir causalidad que requiere que la hipótesis considerada prediga el grado en que una causa X, y un efecto Y, ocurren o varían juntos. Ej. Una variación concomitante que apoye la hipótesis implicaría que las tiendas con un servicio satisfactorio dentro del establecimiento también tendrían ventas satisfactorias. De igual modo, las tiendas con un servicio deficiente mostrarían ventas desfavorables. Por otro lado, si se encuentra el patrón opuesto, se concluye que la hipótesis es insostenible. Orden temporal de la ocurrencia de las variables: La condición del orden temporal de ocurrencia afirma que le evento causante debe ocurrir antes o al mismo tiempo que el efecto; no puede ocurrir después. Por definición, no es posible que un efecto sea producto por un evento que ocurre después de que el efecto tuvo lugar. Sin embargo, en una relación es posible que cada evento sea tanto una causa como un efecto de otro evento. Ej. Considere el servicio en el establecimiento y las ventas de una tienda departamental. Si tal servicio es la causa de las ventas, entonces las mejoras en el servicio deben hacerse antes, o al menos al mismo tiempo, que el incremento en las ventas. Esas mejoras consistirían en la capacitación o la contratación de más personal de ventas Eliminación de otros factores causales posibles. La ausencia de otros factores causales posibles significa que el factor o la variable que se investiga debería ser la única explicación causal posible. El servicio dentro del establecimiento puede ser una causa de las ventas, si podemos asegurar que se mantuvieron constantes o se controlaron de otra forma todos los otros factores que afectan las ventas, como los precios, la publicidad, el nivel de distribución, la calidad del producto, la competencia, etcétera.

4

Validez en la experimentación Validez interna Medición de la precisión de un experimento. Mide si el manejo de las variables independientes, o tratamientos, en realidad causó los efectos en las variables dependientes.

Validez externa se refiere a si es posible generalizar la relación causal encontrada en el experimento. En otras palabras, ¿pueden generalizarse los resultados más allá de la situación experimental? Y de ser así, ¿a qué poblaciones, escenarios, tiempos, variables independientes y variables dependientes se proyectarían los resultados? Por ejemplo, las cadenas de comida rápida prueban las preferencias de los consumidores por nuevas formulaciones de los productos del menú en cocinas de prueba. ¿Pueden generalizarse los efectos medidos en este ambiente artificial a los establecimientos reales de comida rápida?

Variables extrañas Historia En contra de lo que implica su nombre, la historia (H) no se refiere a la ocurrencia de eventos antes del experimento.

maduración (MA) Variable extraña atribuible a los cambios en las unidades de prueba que ocurren con el paso del tiempo.

efecto principal de la prueba (EP) Un efecto de la prueba que ocurre cuando una observación previa afecta una observación posterior. efecto interactivo de la prueba (EI) Efecto en el que una medición previa influye en la respuesta de las unidades de prueba a la variable independiente.

instrumentación (I) Una variable extraña que implica cambios en el instrumento de medición, en los observadores o en las puntuaciones.

regresión estadística (RE) Variable extraña que ocurre cuando las unidades de prueba con puntuaciones extremas se acercan a la puntuación promedio en el curso del experimento.

5

sesgo de selección (SS) Variable extraña atribuible a la asignación inadecuada de las unidades de prueba a las condiciones de tratamiento.

mortalidad (MO) Variable extraña atribuible a la pérdida de unidades de prueba mientras el experimento está en progreso.

Clasificación de los diseños experimentales diseños preexperimentales Diseños que no controlan los factores extraños mediante la aleatorización.

Diseños experimentales verdaderos Diseños experimentales que se distinguen por el hecho de que el investigador puede asignar de forma aleatoria las unidades de prueba y los tratamientos a los grupos experimentales. Disleños cuasiexperimentales Diseños que aplican parte de los procedimientos de los experimentos verdaderos, pero que carecen de un control experimental complete diseño estadístico Diseños que permiten el control y análisis estadísticos de las variables externas. EXPERIMENTOS DE LABORATORIO Y EXPERIMENTOS DE CAMPO Los experimentos pueden realizarse en ambientes de laboratorio o de campo. Un ambiente de laboratorio es un escenario artificial que el investigador construye con las condiciones específicas que se desean para el experimento. El término ambiente de campo es sinónimo de las condiciones reales del Mercado

MEDICIÓN Y ESCALAMIENTO: ASPECTOS BÁSICOS Y ESCALAMIENTO COMPARATIVO Medición significa asignar números u otros símbolos a características de objetos de acuerdo con determinadas reglas preestablecidas. Note que lo que medimos no es el objeto, sino algunas de sus características. Por lo tanto, no medimos a los consumidores, sino sus percepciones, actitudes, preferencias u otras características pertinentes.

6

El escalamiento implica la creación de un continuo sobre el cual se localizan los objetos medidos. Por ejemplo, considere una escala del 1 al 100 para ubicar a los consumidores de acuerdo con su “actitud hacia las tiendas departamentales” característica. ESCALAS DE MEDICIÓN BÁSICAS Escala nominal Una escala nominal es un esquema de etiquetado (o rotulado) figurado, en el cual los números sólo sirven como etiquetas (o rótulos) para identificar y clasificar objetos. Algunos ejemplos comunes son los números de seguridad social y los números asignados a los jugadores de fútbol.

COMPARACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE ESCALAMIENTO Las técnicas de escalamiento que suelen emplearse en la investigación de mercados se clasifican como escalas comparativas y no comparativas.

Las escalas comparativas Implican la comparación directa de los objetos estímulo. Por ejemplo, puede preguntarse a los encuestados si prefieren Coca o Pepsi.

7

Escalas no comparativas. también conocidas como escalas monádicas o métricas, cada objeto se escala independientemente del resto de objetos del conjunto de estímulos. Por ejemplo, cuando se solicita a los encuestados que evalúen Coca-Cola en una escala de preferencia del 1 al 6 (1 = no se prefiere en absoluto, 6 = muy preferida).

TÉCNICAS COMPARATIVAS DE ESCALAMIENTO Escalamiento de comparación Como su nombre indica, en el escalamiento de comparación pareada se muestran al encuestado dos objetos, y se le solicita que elija uno de acuerdo con ciertos criterios.

8

Escalamiento por rangos ordenados es en la cual se presentan varios objetos al mismo tiempo a los encuestados, y se les pide que los ordenen o clasifiquen de acuerdo a ciertos criterios.

9

escalamiento de suma constante Técnica de escalamiento comparativo en que se requiere que los encuestados distribuyan una suma constante de unidades como puntos, dólares, vales, engomados o fichas, entre un conjunto de objetos estímulo con respecto a un criterio.

10

Conclusión Un experimento se forma cuando una o más variables independientes son manipuladas o controladas por el investigador, y se mide su efecto sobre una o más variables independientes. Al diseñar unas variables independientes. Al diseñar un experimento es importante considerar la validez interna y externa. Los diseños experimentales pueden clasificarse en pre experimentales, experimentales verdaderos, cuasi experimentales. También la medición y escalamiento son para recolectar la información mediante sus técnicas según las necesidades de la investigación.

11...