Universidad Autónoma de YucatánFacultad de Contaduría y

AdministraciónLicenciatura en Mercadotecnia

MateriaInvestigación de Mercados

Integrante (s)

Cruz Escalona Laura IrujariCuevas Lara Alina

Kú Domínguez Marcos JesúsMondragón Alcantara Omar Omraam

Ramírez Arceo Miguel Angel

FacilitadorSantiago Sauma Martinez

Mérida, Yucatán, México.2015

Confiabilidad

Grado en que un instrumento produce resultados consistentes y coherentes. Es decir en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce resultados iguales. Kerlinger (2002).

Ejemplo: Si se midiera en este momento la temperatura ambiental usando un termómetro y este indicara que hay 22°C, un minuto más tarde 5°C, tres minutos después 40°C; dicho termómetro no sería confiable.

1. Medida de estabilidad: Un mismo instrumento de medición se aplica dos más veces a un mismo grupo de personas, después de cierto periodo. Confiabilidad por test-retest, “r” de Pearson.

2. Método de formas alternativas o paralelas: Aquí no se administra el mismo instrumento de medición, sino dos o más versiones equivalentes de este. Coeficiente de correlación producto-momento de Pearson.

3. Método de mitades partidas: Se necesita solo una aplicación, el total del ítems se divide en dos partes y se comparan los resultados. (Pearson y Spearman-Brown).

4. Medidas de consistencia interna: Requiere sólo una administración. Confiabilidad del test según el método de división de las mitades por Rulon y Guttman, Fórmula 20 de Kuder-Richardson, el Coeficiente del Alfa de Cronbach.

Validez

Grado en el que un instrumento en verdad mide la variable que se busca medir.

Ejemplo: Un instrumento válido para medir la inteligencia debe medir la inteligencia y no la memoria.

• VALIDEZ DE CONTENIDO: Grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide. Ejm: Una prueba de operaciones aritméticas no tendrá validez de contenido si incluye sólo problemas de adición y excluye problemas de sustracción, multiplicación y división (Validez de juicio de experto).

• VALIDEZ DE CRITERIO: Se establece al validar un instrumento de medición al compararlo con algún criterio externo que pretende medir lo mismo. Validez concurrente y la validez predictiva. En las campañas electorales, los sondeos se comparan con los resultados finales de las elecciones. Ejm: Coeficiente de Contingencias, Spearman – Brow, Pearson, Alfa de Cronbach y la Técnica Aiken.

• VALIDEZ DE CONSTRUCTO: Debe explicar el modelo teórico empírico que subyace a la variable de interés. Ejm: El Análisis de Factores y Análisis de Cofactores, el Análisis de Covarianza.

ERRORES EN LA INVESTIGACIÒN DE MERCADOS

El diseño de la investigación puede verse afectado por varias fuentes potenciales de error, las cuales se deben tratar de controlar.

El error total es la variación entre el valor verdadero de la media de la variable de interés en la población, y el valor observado de la media que se obtuvo en el proyecto de investigación de mercados, el error total está compuesto por el error de muestreo aleatorio y el error que no es de muestreo.

Error de muestreo aleatorio

Ocurre porque la muestra específica que se seleccionó es una representación imperfecta de la población de interés. El error de muestreo aleatorio es la variación entre el valor verdadero de la media para la población, y el valor verdadero de la media para la muestra original.

Error no atribuible al muestreo

Tienen su origen en fuentes distintas al muestreo, y son aleatorios o no aleatorios. Resultan de diversas condiciones que incluyen errores en la definición del problema, el enfoque, las escalas, el diseño del cuestionario, la forma de entrevista, o la preparación y análisis de los datos. Por ejemplo, el investigador diseña un mal cuestionario que contiene varias preguntas que llevan a los encuestados a dar respuestas sesgadas. Los errores que no son de muestreo consisten en errores por falta de respuesta y respuestas incorrectas.

Error por falta de respuesta

Surge cuando algunos de los encuestados incluidos en la muestra no responden. La falta de respuesta puede deberse a rechazos o al hecho de no encontrarse en casa. La falta de respuesta ocasionará que la muestra neta o resultante sea diferente en tamaño o composición a la muestra original. El error por falta de respuesta se define como la variación entre el valor verdadero de la media de la variable en la muestra original, y el valor verdadero de la media en la muestra neta. Por ejemplo, el ingreso anual promedio de la muestra original es de $71,382 dólares, pero de $69,467 dólares para la muestra neta, ambos determinados por los registros de paneles por correo que se consideran exactos.

Error de respuesta

Surge cuando lo que contestan los encuestados es inexacto, o sus respuestas se registran o se analizan mal. El error de respuesta se define como la variación entre el valor verdadero de la media de la variable en la muestra neta, y el valor observado de la media obtenido en el proyecto de investigación de mercados. Por ejemplo, el ingreso anual promedio de la muestra neta es de $69,467, pero se estima en $67,157 en el proyecto de investigación de mercados. Los errores de respuesta pueden atribuirse a:

A. Los investigadores,B. Los entrevistadores o C. Los encuestados

A.- Los errores cometidos por el investigador

Incluyen aquellos que se deben a:

1) sustitución de la información,2) fallas en la medición,3) definición de la población,4) el marco del muestreo y 5) el análisis de datos.

1.- El error por sustitución de la información se define como la variación entre la información que se necesita para el problema de investigación de mercados y la información que el investigador busca. Por ejemplo, en vez de obtener información sobre la elección de una nueva marca por parte del consumidor (necesaria para el problema de investigación de mercados), el investigador obtiene información sobre las preferencias del consumidor porque no resulta sencillo observar el proceso de elección.

2.- El error de medición se define como la variación entre la información buscada y la generada por el proceso de medición empleado por el investigador. Ocurre

cuando, al tratar de medir las preferencias de los consumidores, el investigador utiliza una escala que mide las percepciones más que las preferencias.

3.- El error en la definición de la población se define como la variación entre la población real que es relevante para el problema que se enfrenta y la población definida por el investigador. El problema de lograr una definición apropiada de la población está lejos de ser trivial, como lo ilustra el caso de los hogares con solvencia económica.

4.- El error en el marco del muestreo se define como la variación entre la población definida por el investigador y la población implicada por el marco (o lista) de muestreo que se utilizó. Por ejemplo, el directorio telefónico usado para generar una lista de números de teléfono no representa de forma exacta la población de consumidores potenciales, debido a los números que no aparecen en la lista, los desconectados y los de reciente contratación.

5.- El error en el análisis de datos incluye errores que suceden cuando los datos sin analizar de los cuestionarios se transforman en hallazgos de la investigación. Por ejemplo, se usa un procedimiento estadístico inapropiado que da como resultado una interpretación incorrecta de los hallazgos.

B.- Los errores de respuesta cometidos por el entrevistador

Incluyen aquellos que se cometen:

1) al seleccionar a los encuestados, 2) al preguntar, 3) al registrar y4) los que se cometen al hacer trampa.

1.- El error en la selección de los encuestados ocurre cuando los entrevistadores eligen encuestados distintos de los especificados por el diseño del muestreo o de manera incongruente con tal diseño. Por ejemplo, en una encuesta sobre lectura, para la entrevista se selecciona a una persona que no lee, pero se le clasifica como lector de The Wall Street Journal, en la categoría de 15 a 19 años, para cumplir un requisito de cuota difícil.

2.- El error al preguntar denota equivocaciones cometidas al hacer las preguntas a los encuestados o al no sondear más cuando se necesita más información. Por ejemplo, un entrevistador que al hacer las preguntas no utiliza la redacción exacta proporcionada en el cuestionario.

3.- El error de registro se debe a equivocaciones al escuchar, interpretar y registrar las respuestas dadas por los encuestados. Por ejemplo, un encuestado indica una respuesta neutral (indecisa), pero el entrevistador malinterpreta que significa una respuesta positiva (que compraría la nueva marca).

4.- El error por hacer trampa surge cuando el entrevistador inventa las respuestas para una parte o la totalidad de la entrevista. Por ejemplo, un entrevistador no hace preguntas delicadas relacionadas con las deudas del encuestado, pero más tarde completa las respuestas según su evaluación personal.

C.- Los errores de respuesta cometidos por el encuestado

1) Comprenden errores por incapacidad y 2) por falta de disposición

1.- El error por incapacidad es resultado de la insuficiencia del encuestado para dar las respuestas exactas. Los encuestados pueden ofrecer respuestas inexactas por falta de familiaridad, fatiga, aburrimiento, vaguedad en el recuerdo, formato de la pregunta, contenido de la pregunta y otros factores. Por ejemplo, un encuestado que no puede recordar la marca de yogurt que compró hace cuatro semanas.

2.- El error por falta de disposición se debe a la renuencia del encuestado a brindar información precisa. Los encuestados pueden dar respuestas equivocadas de manera intencional por el deseo de ofrecer respuestas socialmente aceptables, evitar el bochorno o complacer al entrevistador. Por ejemplo, un encuestado que miente intencionalmente diciendo que lee la revista Time para impresionar al entrevistador.

Al formular un diseño de la investigación, el investigador debería intentar disminuir al mínimo el error total, no sólo una fuente particular. Esta recomendación se justifica por la tendencia general entre estudiantes e investigadores poco experimentados a controlar el error de muestreo con muestras grandes. Aumentar el tamaño de la muestra disminuye el error de muestreo, pero también puede incrementar el error que no es de muestreo al aumentar los errores del entrevistador. Es probable que el error que no es de muestreo sea más problemático que el error de muestreo. Éste puede calcularse, mientras que no es posible calcular muchas formas de error que no son de muestreo.

Por otro lado, se ha encontrado que el error no atribuible al muestreo es el principal contribuyente al error total, mientras que la magnitud del error de muestreo aleatorio es relativamente pequeña. El punto es que el error total es importante. Un tipo particular de error sólo es importante porque contribuye al error total. En ocasiones los investigadores aumentan en forma deliberada un tipo específico de error para disminuir el error total reduciendo otros errores. Una vez que se ha formulado un diseño de la investigación adecuado, el investigador está en condiciones de elaborar un presupuesto y una planeación para el proyecto, los cuales se necesitan para tener una propuesta para el cliente.

Bibliografía

Kinnear, T. Y., & Taylor, J. R. (1993). Investigaciòn de Mercados. Un enfoque aplicado. McGraw-Hill.

Malhotra, N. K. (2008). Investigaciòn de Mercados. Mèxico: Pearson Educaciòn.