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PREPARACIÓN DE LOS DATOS CAPÍTULO Nº 12 Ing. Erick Mita Arancibia

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PREPARACIÓN DE LOS DATOS

CAPÍTULO Nº 12

Ing. Erick Mita Arancibia

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Objetivo ParticularInstructivo Educativo

Efectuar los pasos necesarios para preparar los datos obtenidos a través de la aplicación de instrumentos de recolección de información primaria los pasos necesarios para efectuar el trabajo de campo en procesos de investigación de mercados

Propiciar el interés de los estudiantes respecto a los pasos requeridos para la preparación de datos, en procesos de investigación de mercados.

ContenidoConocimientos Habilidades

Preparación de los datos Verificación del cuestionario Revisión Codificación Transcripción Depuración de los datos Elección de una estrategia de análisis de

datos Clasificación de las técnicas estadísticas

Después de estudiar este capítulo, los estudiantes podrán:

Comprender la importancia de la preparación de datos.

Describir y analizar los pasos requeridos para la preparación de datos

Elegir una estrategia de análisis de datos.

Ing. Erick Mita A.

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1. PROCESO DE PREPARACIÓN DE LOS DATOS

El objetivo de la mayor parte de las investigaciones de

mercados es proporcionar información.

La información se refiere a un conjunto de hechos que tienen un formato adecuado

para la toma de decisiones.

Los datos son medidas registradas

de ciertos fenómenos.

Los datos en bruto que se recopilan en el

trabajo de campo deben ser

transformados en información que responda a las

preguntas de los tomadores de decisiones.

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Posteriormente el investigador debe elegir la estrategia conveniente para el análisis de datos.

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PROCESO DE PREPARACIÓN DE LOS DATOS

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Preparación preliminar del plan de análisis de datos

Revisión del cuestionario

Edición

Codificación

Transcripción

Depuración de los datos

Ajuste estadístico de los datos

Elección de la estrategia de análisis de los datos

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1.1 REVISIÓN DEL CUESTIONARIO

cConsiste en comprobar que todos los cuestionarios sean

de calidad y estén terminados.

Un cuestionario puede ser inaceptable por varias

razones:

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Algunas partes o secciones del cuestionario están incompletas.

No se siguieron las instrucciones para el registro de respuestas.

Las respuestas mostraron poca variación. Por ejemplo: en una escala de 7 puntos todas las partidas se marcaron con 4, lo cual da la impresión que el encuestado respondió sin leer los enunciados.

Se perdieron páginas del cuestionario.

El cuestionario se recibió después de la fecha de corte establecida

El cuestionario fue llenado por alguien no calificado.

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Los problemas para cumplir con los requisitos del muestreo deben identificarse y corregirse, así como realizarse otras encuestas en casos determinados, antes de continuar con la edición de datos.

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1.2 EDICIÓN

La edición consiste en efectuar la revisión de los cuestionarios con objeto de aumentar su fidelidad y precisión. Consiste en examinarlos para detectar respuestas ilegibles, incompletas, incongruentes o ambiguas.

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Ejemplos:

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•Cando se registran mal, es frecuente en cuestionarios con preguntas no estructuradas.

Respuestas ilegibles

•Los cuestionarios pueden estar incompletos en varios grados.

Respuestas incompletas

•Una persona de ingresos bajos afirma comprar solo en tiendas de prestigio y cuenta con ingresos bajos.

Respuestas incongruentes

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En esta etapa se debe realizar el tratamiento de las respuestas insatisfactorias que consiste en volver al campo a recabar información, asignar valores faltantes o descartar a los encuestados insatisfactorios.

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• Consiste en volver a buscar a los encuestados para corregir las respuestas insatisfactorias.

• Se aplica en el caso de mercados industriales donde es fácil encontrar a los encuestados.

VOLVER AL CAMPO

• Si no es viable devolver los cuestionarios al campo, el revisor puede asignar valores faltantes a las respuestas insatisfactorias. Se aconseja este método cuando: son pocos los entrevistados con respuestas insatisfactorias, la proporción de respuestas insatisfactorias por cada uno de estos encuestados es pequeña y las variables con respuestas insatisfactorias no son las más importantes.

ASIGNACION DE VALORES FALTANTES

• Consiste en descartar a los encuestados con respuestas insatisfactorias. Es un sistema apropiado cuando:

DESCARTAR A LOS

ENCUESTADOS INSATISFACTORIO

SIng. Erick Mita A.

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La proporción de entrevistados es baja (menos del 10%).

La muestra es grande.

Los encuestados insatisfactorios no difieren de los satisfactorios de manera obvia, por ejemplo: en factores demográficos o características de uso del producto.

La proporción de respuestas insatisfactorias de cada entrevistado es grande.

Faltan respuestas a variables clave.

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Ejemplo:

• En una investigación dirigida a gerentes de marketing se 192 encuestas, se descartaron 4 porque los encuestados indicaron que no estaban a cargo de las decisiones generales de marketing.

• Dicha decisión se tomó porque la muestra era grande y la proporción de encuestados insatisfactorios era pequeña.

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1.3 CODIFICACIÓN

Consiste en asignar un número (código) a cada una de las posibles respuestas

susceptibles de aparecer en cada una de las preguntas

del cuestionario.

El código incluye una indicación del lugar

en una columna y el registro que ocupará.

Ejemplo: el sexo de los entrevistados se codificaría con el número 1 apara las mujeres y con el número 2 para los hombres.

Ing. Erick Mita A.

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• En función del tipo de pregunta de que se trate, la codificación se habrá efectuado:

En la fase del diseño del cuestionario (precodificación)

Después de haber obtenido la información (postcodificación).

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• Precodificación del cuestionario

Consiste en asignar un código a cada una de las posibles respuestas susceptibles de ser

mencionadas por los encuestados en las preguntas estructuradas del cuestionario. Puesto que estas posibles respuestas son

conocidas antes de haber obtenido la información, la precodificación del cuestionario

se efectúa en la fase del diseño del mismo.

Al precodificar, habrá que prever un código específico para cada posible

respuesta y además se debe reservar un código para los individuos que no respondan. La forma de codificar

dependerá también de si se trata de una pregunta uni-respuesta o multi-respuesta.

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OPCIONES DE RESPUESTA CÓDIGOS ASIGNADOS A CADA OPCIÓN DE

RESPUESTA( ) Supermercado 1( ) Mercado 2( ) Tiendas especializadas 3( ) Bodega 4( ) No sabe/no responde 5

Ejemplo (pregunta unirespuesta): ¿En qué establecimiento suele usted comprar la mayoría de sus productos alimenticios? Marque una sola opción.

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Ejemplo (pregunta multi-respuesta):

¿En qué establecimientos suele usted comprar la mayoría de sus productos alimenticios? Puede marcar varias opciones.

OPCIONES DE RESPUESTA CÓDIGOS ASIGNADOS A CADA OPCIÓN DE RESPUESTA

SI NO( ) Supermercado 1 2( ) Mercado 1 2( ) Tiendas especializadas 1 2( ) Bodega 1 2( ) No sabe/no responde 1 2

Ing. Erick Mita A.

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• Postcodificación del cuestionario

Consiste en asignar un código a cada una de las posibles respuestas susceptibles de ser mencionadas por los encuestados en las preguntas abiertas del cuestionario.

Puesto que las respuestas son desconocidas “a priori”, la postcodificación del cuestionario se realizará una vez que

se haya obtenido la totalidad o una parte de la información.

La postcodificación se efectúa en dos fases:

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• En la 2da FASE, cuando haya finalizado el trabajo de campo, se seleccionarán todos los cuestionarios, y en cada una de las preguntas abiertas, en el espacio previsto para ello, se anotará el código que corresponda a cada respuesta, siguiendo las instrucciones especificadas en el libro de códigos.

Ing. Erick Mita A.

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1.3.1 LIBRO DE CÓDIGOS

El libro de códigos contiene las

instrucciones para la codificación y la

información necesaria sobre las variables y el conjunto de datos.

El libro de códigos orienta el trabajo de los codificadores y

ayuda al investigador a identificar y localizar adecuadamente las

variables.

Por lo general un libro de códigos

contiene la siguiente

información:

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Número de columna.

Número de registro.

Número de variable.

Nombre de la variable.

Número de la pregunta.

Instrucciones para la codificación

El término “variable” puede ser empleado en lugar del término “pregunta”.

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1.4 TRANSCRIPCIÓN

Transcribir los datos consiste en transferirlos de los cuestionarios o de las

hojas de codificación a discos duros, cintas magnéticas o capturarlos

directamente en las computadoras.

Si los datos se reunieron en entrevistas asistidas por computadoras este paso

es innecesario, dado que se capturan en el momento de recibirlos.

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1.5 DEPURACIÓN DE LOS DATOS

Comprende la verificación de la congruencia y el tratamiento de las respuestas faltantes.La verificación en esta fase es realizada en computadora, mediante los programas estadísticos SPSS, SAS, EXCEL, MINITAB, entre otros.

Comprobación de la congruencia

•En este paso se identifican los datos impropios, ilógicos o extremos. Los datos con valores no definidos en el esquema de codificación son inadmisibles.

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Ejemplos:

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•En una escala de 1 al 5, los encuestados calificaron con 6, 7, 8 ó 9.

Datos impropios

•Un encuestado pueden indicar que hace llamadas de larga distancia por celular, pero no cuenta con éste. •A veces los encuestados indican que utilizan un producto pero no lo conocen.

Datos ilogicos

•Un individuo pudo haber marcado únicamente la opción 1 para todos los atributos de una marca, en una escala de 1 al 7, lo cual dará lugar a un calificación promedio baja.

Datos extremos

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Tratamiento de las respuestas faltantes:

• Las respuestas faltantes representan valores de una variable que se desconocen, ya sea porque los entrevistados dieron respuestas ambiguas o porque no fueron bien anotadas.

• Para tratar las respuestas faltantes se tienen las siguientes opciones:

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Reemplazar con valor neutro

Un valor neutro por lo regular es la respuesta promedio a la variable y no afecta demasiado a otras estadísticas.

Reemplazar con una respuesta atribuida

Con el patrón de respuestas de los entrevistados a otras preguntas, se puede atribuir o se calcula una respuesta viable para las preguntas faltantes.

Eliminación de los casos

Se descartan del análisis entrevistados con respuestas faltantes. Produce diferencias en la muestra planificada

Eliminación por pares

En vez de descartar todos los casos con valores faltantes, el investigador solo toma los casos con respuestas completas para los cálculos, lo que da lugar a distintos tamaños de muestra (en las diferentes preguntas de la encuesta).

Esta técnica puede arrojar resultados que no son convincentes .

Ing. Erick Mita A.

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Ejemplo:

• En un estudio de 350 donde se aplicó la técnica de eliminación por pares se obtuvieron los siguientes resultados:

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Información requerida No de casos sobre los que se realizó el análisis

•Ocupación clientes • 350 casos

•Tipo de establecimientos detallistas seleccionadas para comprar el producto

• 330 casos

•Frecuencia de compra del producto • 345 casos

•Formas de pago del producto • 320 casos

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1.6 AJUSTE ESTADÍSTICO DE LOS DATOS

Los procedimientos

para ajustar estadísticamente los datos son la ponderación, la

nueva especificación de variables y las

transformaciones de escalas. Los

ajustes no siempre son necesarios, pero mejoran la

calidad del análisis de datos.

PONDERACIÓN REDEFINICIÓN DE VARIABLES

TRANSFORMACIÓN DE ESCALA

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a) Ponderación

Consiste en un ajuste estadístico en los que a cada caso o entrevistado de la base de datos se le asigna un peso de acuerdo a su importancia en relación con otros casos o entrevistados.

El valor 1 representa el caso sin ponderar; la ponderación tiene el efecto de aumentar o disminuir el número de casos de la muestra. 

La ponderación se usa sobre todo para que los datos de la muestra sean más representativos de ciertas características de la población objetivo.

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Ejemplo:• Si se realiza un estudio para

determinar que modificaciones deben hacerse a un producto, es posible que el investigador asigne mayor peso a las opiniones de quienes más consumen el producto.

• Esto se lograría mediante la asignación de un peso de 3 a estos usuarios, 2 a los usuarios moderados y 1 a los usuarios esporádicos o no usuarios.

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b) Nueva especificación de variablesConsiste

en transform

ar los datos para

generar variables nuevas o modificar

las actuales.

La intención es crear variables que sean congruentes con el objetivo

del estudio.

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Ejemplo:

• Suponiendo que la variable original era el uso del producto y que tenía 10 categorías de respuesta, estás podrían reducirse a 4, como ser: usuarios intensos, moderados, esporádicos y no usuarios.

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c) Transformación de escalas

Con frecuencia se usan escalas diferentes para medir diversas variables.

Por ejemplo: la imagen se pudo haber medido con una escala diferencial semántico de 7 puntos; la opinión acerca del producto con una escala de clasificación continua y el estilo de vida con una escala likert de cinco puntos, por lo cual no tendría sentido hacer comparaciones entre las mediciones, por lo que es preciso transformar las escalas.

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• Este procedimiento se desarrolla cuando es necesario que las variables estén “alineadas”, para ello es posible aplicar las técnicas de empobrecimiento y enriquecimiento de variables.

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Empobrecimiento

•Convertir una escala de mayor nivel a menor nivel en términos estadísticos.

Enriquecimiento

•Convertir una escala de menor nivel a mayor nivel en términos estadísticos.

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Ejemplos:

Enriquecimiento:

• ¿Cuánto es el precio que estaría dispuesto a pagar por el producto x?

( ) 5-10( ) 11-15( ) 20-25( ) 26-30

• Posteriormente el investigador codifica las respuestas en escala de razón.

Empobrecimiento

• ¿Cuánto dinero gasta cada que sale de compras?...........

• Posteriormente el investigador codifica las respuestas en rangos (escala nominal).

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1.7 ELECCIÓN DE UNA ESTRATEGIA DE ANALISIS DE DATOS

El análisis de datos no es un fin en sí mismo, su objetivo es brindar información que sirva para abordar y responder al problema.

La selección de una estrategia de análisis de datos debe comenzar con una consideración de las primeras etapas del proceso:

1º Definición

del problema

2º Elaboraci

ón del método

3º Diseño de la

investigación

Ing. Erick Mita A.

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Las escalas de medición usadas también ejercen gran influencia en la elección de las técnicas estadísticas.

El diseño de investigación puede favorecer ciertas técnicas. Ejemplo un análisis de varianza se presta para el análisis de experimentos que arrojan los diseños causales.

También es importante considerar las propiedades de las técnicas estadísticas, algunas son apropiadas para explorar diferencias entre variables, otras para evaluar las magnitudes de las relaciones entre variables y otras para hacer pronósticos.

Por último, los antecedentes y la filosofía del investigador afectan la elección de la estrategia de análisis de datos.

Ing. Erick Mita A.

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ELECCIÓN DE LA ESTRATEGIA DE ANALISIS DE DATOS

Etapas I, II, III de la investigación de mercados

Características conocidas de los datos

Propiedades de las técnicas estadísticas

Antecedentes y filosofía del investigador

Estrategia de análisis de datos

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