Conceptos Esenciales en Metodología de Investigación de Mercados

Tipos de Investigación

• Estudios Exploratorios:

  Cuando el objetivo consiste en examinar un tema poco estudiado.

• Investigación Descriptiva:

  Busca especificar propiedades, características y rasgos importantes de cualquier fenómeno que se analice.

• Investigación Correlacional:

  Asocia variables por un patrón predecible para un grupo de población.

• Investigación Explicativa:

  Pretende establecer las causas de los eventos o fenómenos que estudian.

Hipótesis

• Hipótesis:

  Explicaciones tentativas del fenómeno investigado que se formulan como proposiciones.

• Hipótesis de Investigación:

  Proposiciones tentativas sobre las posibles relaciones entre dos o más variables.

• Hipótesis Nulas:

  Proposiciones que niegan la relación entre variables.

• Hipótesis Descriptivas de un Dato o Valor que se Pronostica:

  Se utilizan en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato en una o más variables que se van a medir u observar.

• Hipótesis Correlacionales:

  Relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales.

• Hipótesis de la Diferencia entre Grupos:

  Se formulan en investigaciones cuyas finalidades son comparar grupos.

• Hipótesis que Establecen Relaciones de Causalidad:

  Afirman las relaciones entre dos o más variables y la manera en que se manifiestan.

• Hipótesis Causales Bivariadas:

  Se plantea una relación entre una variable independiente y una variable dependiente.

• Hipótesis Causales Multivariadas:

  Plantean una relación entre diversas variables independientes y una dependiente.

• Hipótesis Alternativa:

  Son posibilidades diferentes ante las hipótesis de investigación y nula.

Variables

• Variable:

  Propiedad que tiene una variación que puede medirse u observarse.

• Definición Operacional:

  Conjunto de procedimientos que se desarrollan para medir una variable.

• Variables Predictorias:

  Nos brindan la oportunidad de predecir el comportamiento de una o más variables a partir de otras.

Diseño de Investigación

• Diseño:

  Plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información en una investigación.

Diseños Experimentales

• Experimento:

  Tiene al menos dos acepciones: una general y otra particular. Situación de control en la cual se manipulan, de manera intencional, una o más variables independientes (causas).

• Grupo de Control:

  Se le conoce también como grupo testigo.

• Grupo Experimental:

  Es el que recibe el tratamiento o estímulo experimental.

• Validez Interna:

  Grado de confianza que se tiene de que los resultados del experimento sean válidos.

• Control:

  Logra la validez interna. Es posible determinar la relación causal.

• Equivalencia Inicial:

  Implica que los grupos son similares entre sí al momento de iniciarse el experimento.

• Asignación Aleatoria o al Azar:

  Técnica de control difundida para asegurar la equivalencia inicial de los sujetos a los grupos del experimento.

• Técnica de Apareo o Emparejamiento:

  Consiste en igualar a los grupos en relación con alguna variable específica.

• Asignación al Azar:

  El mejor método para hacer equivalentes los grupos.

• Pre-experimentos:

  Se llaman así porque su grado de control es mínimo.

• Diseño Pre-experimental:

  Es útil como un primer acercamiento al problema de investigación en la realidad.

• Experimentos Puros:

  Reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna.

• Diseño de Solomon:

  Controla todas las fuentes de invalidación interna.

• Serie Cronológica:

  Diseño que se efectúa a través del tiempo en varias observaciones o mediciones sobre una o más variables.

• Diseños Factoriales:

  Manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes.

• Validez Externa:

  Posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones no experimentales.

• Contexto de Campo:

  Experimento en una situación más real o natural en la que el investigador manipula una o más variables.

• Contexto de Laboratorio:

  Experimento en el que el efecto de todas o casi las variables independientes influyentes al problema de investigación.

• Experimentos de Laboratorio:

  Logran un control más riguroso que los experimentos de campo.

Diseños No Experimentales

• Investigación No Experimental:

  Estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables.

• Diseños Transaccionales (Transversales):

  Investigaciones que recopilan datos en un momento único.

• Diseños Transaccionales Descriptivos:

  Indagan las categorías o niveles de una o más variables en una población.

• Diseños Transaccionales Exploratorios:

  Su propósito es comenzar a conocer una variable o variables.

• Diseños Correlacionales-Causales:

  Pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad.

• Diseños Transaccionales Correlacionales-Causales:

  Describen relaciones entre dos o más categorías en un momento determinado.

• Encuestas de Opinión:

  Son consideradas por diversos autores como un diseño.

Diseños Longitudinales

• Diseños Longitudinales:

  Estudios que recaban datos en diferentes puntos del tiempo.

• Diseños de Tendencia:

  Son aquellos que sirven para analizar el cambio a través del tiempo.

• Diseños de Tendencia y de Evolución de Grupo:

  Monitorean cambios en una población o subpoblación a través del tiempo, usando una serie de muestras.

• Diseño de Panel:

  Los mismos participantes son medidos u observados en todos los tiempos o momentos.

• Diseños Longitudinales (Fundamento):

  Se fundamentan en hipótesis de diferencia de grupos, correlacionales y causales.

La investigación experimental y no experimental son herramientas muy valiosas y ningún tipo es mejor que el otro; su elección depende del objetivo del estudio.

Muestreo

• Unidades de Análisis:

  Se les denomina también casos o elementos.

• Muestra:

  Subgrupo de la población del cual se recolectan los datos. En esencia, un subgrupo de la población.

• Población o Universo:

  Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.

• Muestra Probabilística:

  Subgrupo de la población en el que todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

• Muestra No Probabilística o Dirigida:

  Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación.

• Muestra Probabilística Estratificada:

  Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra por cada segmento.

• Racimos:

  Son sinónimos de clusters o conglomerados.

• Muestra Probabilística por Racimos:

  Muestreo en el que las unidades de análisis se encuentran encapsuladas en determinados lugares físicos.

• Muestrear por Racimos:

  Implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral.

• Marco Muestral:

  Es un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población.

• Mapas:

  Son muy útiles como marco de referencia en nuestros racimos.

• Teorema del Límite Central:

  Señala que una muestra de más de 100 casos será una muestra con una distribución normal en sus características, lo cual sirve para el propósito de hacer estadística inferencial.

• Distribución Normal:

  Distribución en forma de campana; se logra generalmente con muestras de 100 o más unidades muestrales.

Recolección de Datos y Medición

• Recolectar los Datos:

  Implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos conduzcan a reunir datos.

• Variables:

  Conceptos o atributos a medir.

• Definiciones Operacionales:

  La manera como hemos operacionalizado las variables es crucial para determinar el método para medirlas.

• Medir:

  Significa asignar números o valores a las propiedades de objetos.

• Medición:

  Proceso que vincula conceptos abstractos con indicadores empíricos.

• Instrumento de Medición:

  Recurso que utiliza el investigador para registrar información sobre las variables que tiene en mente.

Validez y Confiabilidad

• Confiabilidad:

  Grado en que un instrumento produce resultados consistentes y coherentes.

• Validez:

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

• Validez de Contenido:

  Se refiere al grado en que un instrumento refleja el dominio específico de contenido de lo que se mide.

• Validez de Criterio:

  Se establece al validar un instrumento de medición al compararlo con algún criterio externo que pretende medir lo mismo.

• Validez Concurrente:

  Los resultados del instrumento se correlacionan con el criterio en el mismo momento o punto de tiempo.

• Validez Predictiva:

  Se habla de ella si el criterio se fija en el futuro.

• Validez de Constructo:

  Se refiere a cuán exitosamente un instrumento representa y mide un concepto teórico.

• Evidencia sobre la Validez de Constructo:

  Debe explicar el modelo teórico empírico que subyace a la variable de interés.

• Constructo:

  Variable medida que tiene lugar dentro de una hipótesis.

• Validez de Expertos:

  Se refiere al grado en que aparentemente un instrumento de medición mide la variable en cuestión.

• La Validez y la Confiabilidad:

  No se asumen, se aprueban.

• Objetividad del Instrumento:

  Se refiere al grado en que el instrumento es permeable a la influencia de los sesgos y tendencias de los investigadores.

• Codificación:

  Significa asignar a los datos un valor numérico o símbolo que los represente.

Instrumentos de Recolección de Datos

• Cuestionario:

  Tal vez sea el instrumento más utilizado para recolectar los datos; consiste en un conjunto de preguntas respecto de una o más variables a medir.

• Preguntas Cerradas:

  Son aquellas que contienen opciones de respuesta previamente delimitadas.

• Preguntas Abiertas:

  No delimitan las alternativas de respuesta. Son útiles cuando no hay suficiente información sobre las posibles respuestas de las personas.

• Entrevista:

  Implica que una persona calificada aplica el cuestionario a los participantes.

Técnicas de Medición de Actitudes

• Actitud:

  Predisposición aprendida para resolver o responder coherentemente de una manera favorable o desfavorable ante un objeto.

• Escalamiento Likert:

  Conjunto de ítems que se representan en forma de afirmaciones para medir la reacción del sujeto en tres o siete categorías.

• Diferencial Semántico:

  Serie de pares de adjetivos extremos que sirven para calificar el objeto de actitud.

• Escalograma de Guttman:

  Técnica para medir las actitudes que, al igual que Likert, se fundamenta en juicios.