Análisis de datos y presentación del informe

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BLOQUE 7.7.-  ANÁLISIS DE PRESENTACIÓN DEL INFORME.

DATOS

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1.- Tratamiento de los datos. Tras haber realizado el trabajo de acceso a las distintas fuentes de información se dispone de un bloque de información en bruto que debe ser adecuadamente analizado  para así poder extraer los resultados y las conclusiones significativas y representativas que necesita el trabajo de investigación comercial. 

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Datos significativos y  pertinentes  pertinentes,,  para poder asegurar tales resultados y conclusiones, con la seguridad estadística necesaria para aceptarlos como válidos. Datos representativos  para permitir la generalización de los mismos a toda la  población o mercado, mercado, a partir de la pequeña muestra de donde donde se han obtenido. obtenido.

Es necesario conseguir que los resultados de la investigación sean ciertos (válidos) y explicativos, de todo el mercado (representativos). (representativos). Para conseguir ambas características la información recopilada con las técnicas de investigación  tiene que ser sometida a un riguroso proceso de análisis estadístico , único mecanismo matemático capaz de conseguir la objetividad que debe tener un estudio de investigación comercial. Pero la información obtenida aún viene en bruto, en un formato no adecuado para poder ser sometida a las rigurosas técnicas estadísticas , es más, aún cargadas de posibles errores que hay que corregir y de inconsistencias que, en su caso, habrá que eliminar.

La información obtenida en bruto debe ser preparada y adecuada para ser un input válido para las técnicas de análisis estadístico. Si los datos proceden de las fuentes internas (primarias y secundarias) y de las externas secundarias,   ciertamente vendrán mucho más elaborados: serán datos numéricos, más precisos y verificados, por lo que exigirán una labor de preparación y adecuación menor. Sin embargo, cuando los datos proceden de las fuentes externas primarias, obtenidos a través del denominado "trabajo de campo" (encuestas, paneles, entrevistas, grupos) se van a presentar de una forma y en unos formatos muy distintos a los que exige el procedimiento de análisis estadístico, precisando de un trabajo de tratamiento mucho más importante y concienzudo.

De una forma general , una vez obtenida toda la información necesaria, se pueden sintetizar un proceso de trabajo de datos d atos en tres principales fases: 1. El Tratamiento de la base de datos;

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[Escribir el título del documento] 2. La Tabulación de los datos; y 3. El Análisis de los datos, propiamente dicho. Tras recorrer este proceso, procede sintetizar los resultados y conclusiones del mismo en el correspondiente correspondiente Informe de mercado , en cuanto documento sistemático, objetivo y aplicado a la resolución del problema comercial planteado en la empresa.

1.1.- El tratamiento de la base de datos. El tratamiento de los datos cuantitativos   obtenidos mediante la investigación comercial  supone preparar y adecuar la información obtenida, para realizar en las condiciones técnicas y lógicas precisas, el análisis estadístico de la misma. Ello supondrá las siguientes tareas : 1. Realizar la edición de la información recogida en los cuestionarios ; esto es, revisar los mismos a fin de comprobar que se encuentren suficientemente cumplimentados y contengan una cierta coherencia en la información (recordemos a tal fin la utilidad de las "preguntas de control"). De ser preciso,  se realizarán las correcciones pertinentes en los cuestionarios , ya sea con nuevos contactos con el encuestado, ya sea eliminando ciertas preguntas del cuestionario equívoco, e incluso, de ser necesario, eliminando totalmente el cuestionario que no sea válido de la fase de análisis. 2. Proceder a la codificación del cuestionario , esto es, convertir las respuestas a las preguntas del cuestionario en códigos, numéricos o alfanuméricos, identificativos de las variables de información con sus correspondientes escalas de medida. Para ello, será preciso establecer un criterio de codificación   que  permita la posterior realización de los tipos de análisis estadísticos considerados como relevantes  a los efectos de conclusión. 3. Efectuar la grabación de los datos, aplicando el criterio de codificación del cuestionario, se graban los códigos de respuesta de cada uno de los cuestionarios válidos del trabajo de campo, para facilitar la construcción de una "base "base de datos" datos "  y prepararlos para, en la fase siguiente, mostrarlos en forma de tablas , sobre los que se aplicarán después los distintos análisis de datos. 4. Tabulación de los datos , que permite mostrar los datos en forma de tablas , lo cual facilita la aplicación de las distintas técnicas y procedimientos de análisis estadístico.

El proceso de tratamiento es una actividad clave y principal, de cara a garantizar la calidad final de la investigación comercial, y ello, por una razón doble . 

En primer lugar, por la calidad de los datos , que se consigue tras someter a los mismos a un serio e intenso trabajo de limpieza:   Por un lado, de los errores  que pueda contener, por otro, la falta de respuestas suficientes  y por último, la propia consistencia de las respuestas   de algún entrevistado en su cuestionario. La labor de revisión corresponde, en primera instancia, al supervisor del trabajo de campo que revisará cada uno de los cuestionarios  que le entrega el encuestador, bien para aceptarlo como válido, bien para pedirle que lo complete o corrija, si es posible, o bien o

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[Escribir el título del documento] definitivamente para eliminar completamente un cuestionario, por erróneo y no válido. Pero también, en segunda instancia , habrá un trabajo de corrección por parte del analista , tras disponer del cuestionario en la base de datos, estudiando la coherencia entre las distintas respuestas   y sugiriendo eliminar aquéllos que ofrecen respuestas r espuestas inconsistentes y contradictorias. En segundo lugar, por la calidad de los análisis , efectivamente la mayoría de los análisis estadísticos precisan de una buena base de datos , en calidad y cantidad de los mismos, para poder operar y funcionar, y en definitiva, para ofrecer resultados   acordes a los criterios de bondad y de validez de sus resultados. o

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Del tratamiento de la información va a depender la calidad del trabajo final, tanto en términos de calidad de los l os datos como de calidad de los análisis realizados.

1.2.- La codificación de la informació información. n. La codificación del cuestionario puede realizarse en el momento de la finalización del trabajo de campo, sin embargo, lo cierto es que tal cuestión, debe ser considerada durante el diseño del cuestionario , pues la codificación puede afectar, de forma muy importante a la riqueza analítica del cuestionario   en particular, y de la investigación comercial en general. La codificación de datos, de hecho, puede subdivirse en  dos fases distintas: 1. La codificación del cuestionario general. 2. La codificación y grabación de las respuestas  de cada una de las entrevistas. La primera de la fases, la codificación del cuestionario general , conviene realizarla a la vez que se diseña el cuestionario ; incluso puede interesar que en la impresión de los l os cuestionarios en papel ya vayan escritos los códigos determinados para cada una de las opciones de respuesta, y así facilitar la tarea posterior de codificación de las respuestas, sobre todo de cara a reducir los errores  al realizar la misma. La codificación general consiste, simplemente, en convertir cada una de las preguntas en una variable cuantitativa, y sus correspondientes   respuestas en campos de valor de tal variable ; por lo tanto, la codificación dependerá de la tipología de preguntas que integran el cuestionario y de los distintos tipos de escalas de respuesta consideradas para cada pregunta.

La codificación del cuestionario debe realizarse a la vez que se diseña el mismo y facilitar que los códigos de respuesta ya aparezcan impresos en los propios cuestionarios. El proceso concreto de codificación del cuestionario dependerá del programa de software que se vaya a utilizar en el estudio de investigación comercial. Todos los programas profesionales contienen un módulo dedicado a la codificación del cuestionario del trabajo de campo,   y aunque cada uno tendrá sus propias especificidades especificidades todos ellos ell os obedecen a un planteamiento común:

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[Escribir el título del documento] 1. Cada una de las preguntas  (o subpreguntas) que se hacen al entrevistado se identifican con una variable estadística : por ejemplo, ¿tiene usted tablet  personal? se convierte convierte en la variable variable TABLET. 2. Si la pregunta es "abierta",  se define como una variable alfanumérica , dado que las respuestas serán del tipo texto escrito. 3. Si la pregunta es "cerrada",  se define como variable numérica , dado que las opciones de respuestas van a ser traducidas a códigos numéricos. 4. Se indica para cada variable  si ésta es: Nominal, Ordinal o Continua. 5. Si la variable es Nominal   se asigna un código numérico a cada una de las opciones de respuesta , por ejemplo: si contesta que NO a la pregunta TABLET se le asigna un código 0, en cambio si contesta que SÍ se le asigna un código 1. 6. Si la variable es Ordinal  se asigna una sucesión de códigos numéricos a cada opción de respuesta , por ejemplo, ¿con qué frecuencia utiliza su tablet  personal?, NUNCA con un código 1, POCA con un código 2, ALGUNA con un código 3, BASTANTE con un código 4 y MUCHO con un código 5. 7. Si la variable es Continua , el propio valor de respuesta se convierte en el código numérico , por ejemplo, ¿cuántos televisores hay en su casa?, si contesta que tiene 2, el código es justamente ese, 2. 8. Si la pregunta fuera de respuesta múltiple , por ejemplo: De la siguiente lista de canales de TV, dígame los dos que ve con mayor frecuencia; habría que crear tantas variables como opciones de respuesta , asignando a cada una de las respuestas los códigos códigos correspondientes: El 1 si es la TVE1, el 2, si es la TV2, el 3 si es Antena3, el 4 si es La Cuatro, el 5 si es Tele5, el 6 si es La Sexta, etc.

Para saber más Para ver cómo se codifican las preguntas de un cuestionario puedes acceder a la siguiente presentación. Resumen textual alternativo

1.3.- La codificación y grabación de las respuestas. La segunda fase del trabajo de codificación  se realiza, bien de forma simultánea al trabajo de campo, o al finalizar el mismo. Efectivamente una vez que los entrevistadores acaban la jornada de trabajo, entregan sus cuestionarios al supervisor para su edición y control, de tal forma que aquéllos que son aceptados como válidos  (bien porque estén correctos, bien porque hayan sido corregidos), deberán ser incorporados a la base de datos del estudio. La base de datos estará integrada por el conjunto de respuestas que cada entrevistado haya dado a las preguntas que le han sido planteadas con el cuestionario. Ahora bien, tales respuestas deben aparecer en la base de datos en forma de los correspondientes correspondientes códigos de respuestas que, de acuerdo a la codificación general del cuestionario, le corresponda a cada respuesta concreta. De una forma general cabe representar una base de datos de acuerdo al siguiente si guiente formato: Base de datos

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[Escribir el título del documento] Encuestado número Preguntas/Variables del cuestionario P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 ... 1 3 2 1 5 1 1 5 1 1 4 3 5 3 2 1 3 2 0 1 5 1 1 1 4 3 1 4 2 3 1 1 1 5 4 1 5 2 1 3 2 1 4 5 1 4 3 1 5 1 0 6 1 3 2 5 4 2 1 3 7 ... 

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Así, por ejemplo, a la pregunta P1 ¿tiene usted móvil?, el encuestado nº 1 ha contestado que SÍ (código 1), en tanto que el encuestado nº 3 ha contestado que  NO (código 0). A la pregunta P2, ¿con qué frecuencia usa el móvil, (de 1, nada a 5, mucho)?, el encuestado nº 1 ha contestado que ALGO (código 3), el encuestado nº 3 no ha contestado (en blanco, lógico pues no tiene móvil) y el encuestado nº 5 ha contestado MUCHO (código 5). A la pregunta P3 ¿número de televisores en el hogar?, el encuestado nº 3 ha contestado que tiene 1, el encuestado nº 5 que tiene 2. A la pregunta P4 ¿cuál es el canal preferido en primer lugar?, el encuestado nº 1 ha contestado que TVE1 (código 1), en tanto que el encuestado nº 4 ha contestado que A3 (código 3). Y así sucesivamente, para cada pregunta/variable, colocada en las columnas de la base de datos, y para cada encuestado, colocado en las filas de la base de datos.

 Normalmente la labor grabación de las respuestas   la realizan los propios encuestadores   (que conocen bien sus encuestas), aunque para ello, es siempre conveniente y muy aconsejable, aportar a los encuestadores la oportuna formación al respecto, tanto para entender la codificación como el procedimiento de introducción y grabación de los datos.

Los programas informáticos profesionales de encuestas , disponen de sus propios sistemas de bases de datos , pero además suelen ser compatibles con las hojas de cálculo, ya sean comerciales o de código libre, existentes en el mercado. Ello es así,  porque de hecho hecho el formato que se utiliza es básicamente el mismo, una matriz matriz de filas y columnas con los códigos numéricos en sus casillas. Es recomendable  que los encuestadores utilicen hojas de cálculo informáticas conocidas para incorporar sus respuestas, ya que no les plantearán ninguna dificultad de conocimiento ni de disponibilidad. Posteriormente, el analista irá importando las hojas que le llegan de cada encuestador a la base de datos principal  del programa  profesional que se maneje en la empresa de investigación investigación comercial. comercial.

La segunda fase del trabajo de codificación  se realiza, bien de forma simultánea al trabajo de campo, o al finalizar el mismo. Efectivamente una vez que los entrevistadores acaban la jornada de trabajo, entregan sus cuestionarios al supervisor para su edición y 5

[Escribir el título del documento] control, de tal forma que aquéllos que son aceptados como válidos  (bien porque estén correctos, bien porque hayan sido corregidos), deberán ser incorporados a la base de datos del estudio.

La base de datos estará integrada por el conjunto de respuestas que cada entrevistado haya dado a las preguntas que le han sido planteadas con el cuestionario. Ahora bien, tales respuestas deben aparecer en la base de datos en forma de los correspondientes códigos de respuestas que, de acuerdo a la codificación general del cuestionario, le corresponda a cada respuesta concreta. De una forma general cabe representar una base de datos de acuerdo al siguiente formato: Reflexiona Es fundamental disponer de una buena base de datos para poder realizar un buen análisis de los mismos.

1.4.- La tabulación de los datos. La tabulación supone la última de las tareas relevantes, previas al análisis , pero la primera que incumbe plenamente al analista de la información. Una vez generada la base de datos, con los cuestionarios del trabajo de campo (o, en su caso, con la información obtenida por otras técnicas o fuentes de investigación comercial) es preceptivo y necesario hacer un recuento de la misma. Aunque literalmente tabular significa hacer tablas , se trata del  recuento o conteo del número de casos de las distintas respuestas  a cada pregunta del cuestionario, que se presentan en forma de tablas ; la tabulación puede ser simple (una sola pregunta ) o cruzada (relaciona dos o más preguntas ).

La tabulación ya es casi un trabajo estadístico, y además muy importante por varias razones: 

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Porque permitirá determinar el número (n) de datos disponibles de cada respuesta o variable de información , lo que a efectos de extrapolación de resultados, puede ser muy importante. Efectivamente, si de una  pregunta/variable no se dispone de un número suficiente de respuestas, entonces no superarán los criterios estadísticos del muestreo (nivel de confianza, grado de error) y por lo tanto su uso puede no ser adecuado y sus resultados deberían ser rechazados Porque permitirá determinar , en su caso, el tamaño de las distintas submuestras   que se hayan obtenido en la investigación, aspecto de gran importancia para los análisis diferenciados de la información obtenida. Dado que si se quieren realizar, por ejemplo, análisis, diferenciando los resultados de los hombres y las mujeres, habrá que concretar, si se dispone de un número estadísticamente suficiente de cada grupo, como para permitir la realización de análisis diferenciados. Porque permitirá determinar la distribución de la escala de cada variable de información, lo que, desde el punto de vista estadístico, puede ser muy importante para determinar el tipo de distribución (normal o no) con que se trabaja y, en consecuencia, guiar los tipos y características de los análisis

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estadísticos. Por ejemplo, si para una pregunta en escala de cinco niveles, de nada (1) a muchísimo (5), se encuentra que la mayoría de las respuestas obedecen a los códigos 4 y 5, y casi ninguna a los códigos 1 y 2, está claro que la variable no está correctamente medida. Porque, incluso, puede representar un nuevo mecanismo de corrección de la base de datos , al facilitarnos posibles incoherencias en los datos, o sencillamente errores en la codificación. De hecho, cuando los encuestadores entregan sus hojas de cálculo para generar la base de datos, es fácil y frecuente que contengan errores, aunque sean de simple error en el teclado. Lógicamente, el analista, mediante el conteo puede detectar fácilmente esos errores y acudir al cuestionario en papel para corregirlos . Por ejemplo, si para la  pregunta de si tiene teléfono móvil, aparece una tabla con 87 códigos 0 (que no tienen), con 417 códigos 1 (que sí tienen), con 3 códigos 4 y 1 código 7, que no existen, significa que se han detectado cuatro errores de respuestas en otros tantos cuestionarios que hay que corregir.

Pero el trabajo de tabulación es útil,  además, para una tarea muy importante: para el cierre de las preguntas abiertas . Al extraer todas las respuestas que se han dado en texto, a una pregunta abierta, el analista podrá agrupar a las mismas, por similitudes y crear un conjunto limitado de tipos de respuestas, que luego generará como opciones cerradas, con su correspondiente código numérico. Este trabajo es obligado, pues las técnicas estadísticas solo funcionan sobre una base numérica, y por lo tanto exigen de preguntas/variables cerradas en un conjunto determinado de códigos numéricos de respuesta.

Después de realizar el conteo de datos mediante la tabulación, el analista deberá informar al director del estudio de las preguntas que no puede someter a las técnicas estadísticas, por insuficiencia de datos. Reflexiona Hay que contar cuántas respuestas hay para cada pregunta, antes de realizar ningún tipo de análisis.

2.- El análisis de la información. Una vez preparada la base de datos  procede comenzar a realizar el análisis pertinente de la misma según los objetivos de la investigación . El proceso de análisis puede estructurarse en cuatro principales fases: 1. El análisis de las respuestas a cada pregunta aisladas , una a una. 2. El análisis de las respuestas a cada pregunta por subgrupos , los resultados a una misma pregunta se analizan para dos grupos diferentes de encuestados (por ejemplo uso de Internet en hombres y en mujeres). 3. El análisis de las relaciones entre pares de preguntas  (por ejemplo si existe relación entre la frecuencia de uso de Internet y el tipo de terminal de móvil del encuestado).

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[Escribir el título del documento] 4. El análisis de las relaciones entre grupos de preguntas  (por ejemplo existe relación entre la frecuencia de uso de internet, de uso del móvil y de ver la televisión en los encuestados). Para realizar cada una de tales fases de análisis de los datos   se deberán utilizar distintas técnicas estadísticas   que permitan llegar a conclusiones expresadas en términos de validez y de representatividad; tales técnicas pueden ser agrupadas en tres grandes categorías de análisis estadístico , según el número de variables que incluyan en el estudio: univariable, bivariable y multivariable. Técnicas de análisis estadístico Tipo de Análisis estadístico

Técnicas estadísticas Distribuciones de frecuencias. Promedios (media, mediana, moda). Medidas de dispersión (varianza y desviación típica). Medidas de simetría o asimetría de la distribución. Medidas de forma de la distribución o curtosis. Test estadísticos (la prueba-Chi; y la pruebat).   

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Univariable

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Bivariable

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Dependencia 

Correlación lineal. La regresión simple. La prueba-t. Tablas de contingencia (prueba-Chi). La Regresión Múltiple. Análisis de la varianza o ANOVA. Análisis causal. El Análisis Discriminante.

Multivariable 

Interdependencia

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El Análisis Factorial. El Análisis Multidimensional. El Análisis Cluster.

El análisis univariable  incluye medidas y técnicas de análisis de una sola variable, sus estadísticos se usan para el estudio de las respuestas a preguntas aisladas y el análisis de las respuestas por subgrupos. El análisis bivariable  incluye las técnicas estadísticas que miden la relación entre dos variables   y se usan para estudiar las relaciones entre pares de preguntas. El análisis estadístico multivariable   permite estudiar la relación entre grupos de variables . Es más cercano a la realidad de un mercado, por ello  permite conseguir mejores y más profundos resultados  para la investigacion comercial.

[Escribir el título del documento] Sus técnicas pueden clasificarse en dos grandes grupos , según se analicen relaciones de dependencia o de interdependencia entre las distintas variables : 

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En el primer caso, una variable "dependiente" puede estar en función de otras varias "independientes". En el segundo caso, existen múltiples y simultáneas relaciones de interdependencia, y todas las variables pueden estar interrelacionadas entre sí, siendo el objetivo explicar el significado de tal interdependencia.

En el análisis de los datos de un estudio de mercado se utilizar distintos tipos de técnicas estadísticas.

2.1.- La representación gráfica de los análisis. El trabajo de análisis de datos  no debe limitarse en exclusiva a la aplicación de las técnicas estadísticas . Éstas son importantes, pues garantizan resultados válidos y fiables, pero deben acompañarse de instrumentos que faciliten la lectura y la comprensión de los resultados, entre los principales, destaca la representación gráfica de los datos .

Todo el estudio comercial,   con sus resultados y conclusiones se sintetizan en un informe que va a ser manejado por personas muy ocupadas,  y no siempre expertas en estadística, lo que exige una rápida lectura , lo que recomienda la máxima facilidad de comprensión. La representación gráfica es pues, vital en los estudios de mercado , y hay que tener en cuenta que los programas informáticos de análisis de información, tanto los  profesionales como las hojas de cálculo más sencillas, facilitan la creación de distintos tipos de gráficos estadísticos, que deben ser pedidos a la vez que se realiza cada tipo de análisis. El programa informático debe acompañar las tablas estadísticos con los respectivos gráficos. Lógicamente cada programa informático de análisis tiene su propio potencial de creación de gráficos pero, en todo caso, podemos resumir como principales tipos de gráficos para cada tipo de análisis los siguientes: 

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Los gráficos circulares o por sectores , de amplio uso y adecuados para representar los resultados de las variables nominales  (por ejemplo, el reparto de encuestados según operadora de telefonía móvil). Los histogramas de columnas , muy utilizados, resultan útiles para representar los resultados de variables nominales u ordinales  (por ejemplo operadores de móvil en jóvenes y en adultos). Los histogramas de barras  permiten acumular progresivamente los resultados,  por lo tanto son adecuados para variables ordinales , especialmente de escalas tipo Likert y similares  (por ejemplo uso del móvil, internet y la televisión, de 1 que es nada a 5 que es mucho). Los gráficos de líneas   son los más adecuados para la representación de las relaciones entre pares de variables numéricas continuas o de variables en

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intervalos (por ejemplo frecuencia de uso del móvil según intervalos de renta mensual). Los gráficos de dispersión   sirven para representar la relación entre dos variables numéricas , permitiendo observar la mayor o menor concentración que existe en sus valores (por ejemplo edad del encuestado y gasto en móvil en el último mes). Los gráficos radiales   resultan útiles para representar varias variables de forma simultánea, y observar el grado de ajuste en los valores  de las mismas entre los distintos individuos, es necesario que sean variables ordinales o numéricas pero que se midan con la misma escala  (por ejemplo intensidad de uso del móvil, de internet, de televisión, de radio y de prensa escrita).

Se trata de los principales tipos de gráficos, luego existen distintos tipos de análisis , sobre todo los multivariables, que ofrecen  representaciones gráficas propias , como:    

El Mapa del análisis discriminante. El Gráfico de Saturaciones  del análisis factorial. Las Dimensiones del análisis multidimensional. El dendograma del análisis cluster.

3.- El análisis de la información mediante programa informático. El uso de programas informáticos específicos aporta dos ventajas  de gran valor a la investigación de mercados: 1. Facilidad de manejo,  permitiendo a los usuarios conseguir, con conocimientos suficientes de la estadística, realizar la práctica totalidad de los tipos de análisis estadísticos necesarios en un estudio de mercado. Prácticamente, es suficiente con que el usuario sepa el estadístico que desea estimar para que fácilmente, mediante menús y ventanas, el programa lo pueda estimar. 2. Potencia estadística,  posibilitando trabajar con grandes bases de datos, con variadas posibilidades estadísticas para cada caso, y con una gran rapidez en sus análisis. La capacidad de combinar lo fácil con lo potente, superando los inconvenientes de comprensión y de cálculo estadístico, hace que el programa informático sea una herramienta básica para la investigación de mercados.

El programa informático SPSS, de la compañía IBM   (empresa multinacional estadounidense de tecnología y comunicación), es uno de los más conocidos y más utilizados  para el análisis estadístico, tanto en las ciencias sociales, como en las empresas de investigación de mercados, debido a la capacidad de trabajar con bases de datos de gran tamaño. Para saber más

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[Escribir el título del documento] En el siguiente enlace podrás descargar una versión de estudiante del programa informático de análisis estadístico SPSS. Programa SPSS. Existe una versión para el estudiante  que puede descargarse de la página principal de IBM, con una validez temporal limitada. Asimismo, existen otros servidores que  permiten descargas gratuitas de este programa, bien con licencia limitada o bien de versiones anteriores. La descarga e instalación del programa  se realizaría siguiendo el proceso: 1. En la página enlazada se localiza el elemento subrayado IBM SPSS Statistics, haciendo click sobre el mismo. 2. En la siguiente ventana se localiza, a la derecha, el enlace Descarga de versiones de prueba del IBM SPSS Statistics , se hace click sobre el mismo. 3. Se selecciona el Sistema Operativo   del ordenador donde se va a descargar el  programa y se hace click en el enlace Continue. 4. Luego se selecciona la opición de New Visitors, y se hace click sobre el enlace Proceed. 5. El alumno (o el profesor) debe cumplimentar con todos su datos la ficha que aparece en pantalla y, a continuación, se hace click en el enlace I Confirm, para que comience la descarga de la versión temporal gratuita del programa. 6. Es conveniente dejar que el programa que se instale de forma automática , sin alterar o cambiar el proceso. En todo caso en la pantalla correspondiente al paso número 3 cabe encontrar, a la derecha, una relación de ayudas, tanto las FAQ de la descarga como documentos adobe de funcionamiento.

3.1.- La introducción de los datos en el programa informático SPSS. El programa de análisis estadístico SPSS de IBM funciona en un entorno de ventanas , desde las que, por un lado, se gestiona la introducción de datos y se deciden los análisis a realizar  y, por otro lado, se accede a distintos aspectos de la manipulación de los resultados generados . Todas ellas presentan sus propias barras de herramientas que, como en casi todas las aplicaciones del entorno Windows, pueden ser  personalizadas a gusto del usuario. La ejecución del programa comienza al hacer click sobre el icono del programa , normalmente ubicado en la columna de Programas (para los sistemas windows). El programa arranca con una doble ventana: la general  del programa de fondo, y una  pequeña de inicio denominada ¿Qué desea hacer?,  con las siguientes opciones: 1. Abrir un fichero de datos existente , ya sea del propio programa (ventana superior) o importado de otro programa (ventana inferior). El usuario deberá marcar con el ratón la opción elegida y buscar en la lista inferior el archivo de datos que desea abrir. 2. Ejecutar el Tuorial del programa. 3. Introducir datos , esto es, crear un nuevo fichero de datos. 11

[Escribir el título del documento] 4. Ejecutar una Consulta existente , lo que supone abrir un fichero de resultados estadísticos previos. 5. Asistente de datos, utilidad para importar datos desde otros ficheros (como Excel, y similares). Lógicamente, el trabajo de análisis de los datos de un estudio de mercado, debe comenzar por generar en el programa la base de datos  del mismo. Así, al hacer click en la opción " Introducir datos" , el programa abre una hoja de cálculo cuadriculada en  blanco, y en la que destacamos dos pestañas situadas en la parte inferior izquierda: Vista de datos y Vista de Variables .

El trabajo debe comenzar siempre, con la pestaña Vista de Variables , que será donde corresponde definir las características de cada una de las variables , de acuerdo a los conceptos ubicados en las columnas, que son: 1. Nombre, para dar el correspondiente nombre a la variable o pregunta. 2. Tipo, debiendo abrir una ventana al hacer click sobre la zona gris de tal casilla,  pudiendo elegir entre variables de diferentes tipos: numérica (de comas o de  puntas), fecha, moneda, cadena de letras. 3. Anchura y Decimales , esto es, cuántos dígitos, en enteros y decimales, puede contener cada variable (también se puede hacer en la ventana del paso anterior). 4. Etiqueta, se trata de dar una descripción amplia de lo que significa cada dato o variable. 5. Valores, para guiar las equivalencias de una variable, por ejemplo, que el valor 1 significa que contestó Sí y el 0 significa que contestó No. Para ello se abre una subventana al hacer click en la parte gris de la casilla. 6. Perdidos, para dar instrucción al programa sobre qué hacer con las casillas sin valor, esto es, las preguntas sin respuesta. 7. Columnas y Alineación,  relativo a la anchura de la celda y a la alineación del texto en la misma. 8. Medida y Rol, se elige entre variable nominal, ordinal o de escala métrica (al hacer click en la parte gris de la celda se abre una subventana para marcar la elección), como si se tratara de una variable original o estimada. Una vez definidas todas y cada una de las variables que van a formar parte de la base de datos, procede, cambiando a la pestaña Vista de Datos , comenzar a introducir los datos de las respuestas , de acuerdo al esquema básico de que: cada columna es una variable (que el programa identifica), cada fila es un encuestado o fuente de datos,  y los códigos corresponden a los valores definidos previamente de cada variable .

Citas para pensar “Los ordenadores son buenos siguiendo instrucciones, no leyendo tu mente”. Donald

Knuth

3.2.- El menú de funcionamiento del programa informático SPSS. 12

[Escribir el título del documento] El programa de análisis estadístico SPSS de IBM sólo comienza a funcionar una vez que dispone de una base de datos sobre la que trabajar . Por ello, superada la fase  previa anterior de introducción de los datos, conviene Guardar   los mismos en un fichero y comenzar a considerar las distintas opciones del Menú Operativo  del Programa.

El Menú está integrado por once elementos, que son los siguientes: 1. Archivo, contiene las opciones y comandos característicos del manejo general de un programa en entorno windows, como abrir, guardar ficheros, imprimir y similares. 2. Edición, resulta muy útil para insertar nuevas variables o nuevas fuentes de información para buscar datos, ordenar. 3. Ver, permite configurar las distintas barras de opciones y formas de ver la base de datos. 4. Datos, es un comando muy recurrente, permite cambiar las definiciones de las variables, ordenar la base de datos según distintos criterios, fusionar archivos y, sobre todo, permite trabajar con archivos segmentados o divididos, para poder,  por ejemplo, comparar los resultados entre ellos. 5. Transformar, permite recodificar las variables , calcular variables nuevas a  partir de otras existentes, asignar valores a los datos perdidos,   crear series temporales, en definitiva, opciones varias para cambiar distintos aspectos de la  base de datos. 6. Analizar, es la parte del menú más importante, pues contiene la relación de los distintos tipos de estadísticos que se pueden estimar a partir de los datos , desde los univariables descriptivos, correlaciones, modelos lineales, modelos de regresión, predicciones, etc. 7. Marketing Directo, contiene algunas utilidades para trabajar con datos obtenidos de encuestados identificados. 8. Gráficos,  para construir gráficos básicos del tipo circulares, de barras y similares a partir de los datos. 9. Utilidades, con tareas externas añadidas, destacando la posibilidad de escribir comentarios de los resultados obtenidos. 10. Ventana, para la gestión de las ventanas del programa. 11. Ayuda, con un amplio conjunto de ayudas, destacando las explicaciones de cada técnica estadística y la lectura de Casos de ayuda. Es importante tener en cuenta que el programa trabaja con dos tipos de ficheros, uno es el inicial de la base de datos tal como se ha comentado, bien sea nuevo o un fichero abierto, y otro que genera el propio programa que es el fichero de Resultados, donde se van anotando de forma sucesiva las tablas con los análisis estadísticos que se van realizando.

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[Escribir el título del documento] El fichero de Resultados puede guardarse como tal, para usos posteriores, pero también es susceptible de cortar y pegar, en todo o en la parte que se seleccione, en ficheros de textos, lo que es una ayuda importante de cara a la elaboración del Informe Final del Estudio de Mercado.

4.- Los métodos de análisis univariable. El análisis de la información   obtenida en un proceso de investigación comercial debe, generalmente, comenzar por el análisis unitario de cada una de las preguntas del cuestionario , que se han convertido en variables de la base de datos. Las técnicas estadísticas univariables  pueden ser clasificadas en   cinco tipos principales, por este orden: 1. Los "estadísticos descriptivos",  que proporcionan un resumen de las respuestas   (o valores de la variable) que los encuestados han dado a cada  pregunta: Frecuencias y porcentajes . 2. Las "medidas de posición" o "de tendencia central",  que sirven para resumir la información de todos los encuestados sobre una variable   en un único valor, denominado valor central (media, mediana, moda). 3. Las "medidas de dispersión",  que indican hasta qué punto los valores que toma la variable están más o menos próximos a su valor central  (es decir, si están más o menos dispersos). 4. Las "pruebas estadísticas de inferencia",   que sirven para determinar la capacidad de generalizar el valor central calculado en la muestra a toda la población. 5. Las "medidas para determinar la forma" de la distribución que sigue la variable: Simetría y Curtosis. Pues bien, el tipo concreto de técnica estadística a emplear va a depender del tipo de escala que mide la variable que se va a estudiar de forma aislada, así: 

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

Si la variable es de tipo nominal, se utilizarán como estadísticos descriptivos las frecuencias , como estadístico de posición la moda , y como estadístico de inferencia la prueba de la chi-cuadrado . Si la variable es de   tipo ordinal,   se recurrirá a las frecuencias acumuladas como estadístico descriptivo , a la mediana como estadístico de posición  y al rango como medida de la dispersión. Si la variable es   numérica o de intervalos,   se usarán como instrumentos descriptivos  las frecuencias, como medida de posición la media , como medida de dispersión la desviación típica , y finalmente como estadístico de inferencia, la prueba-t .

Es fundamental tener muy claro cuál es el tipo de escala que mide una variable (pregunta) para poder elegir el estadístico apropiado.

Para saber más

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[Escribir el título del documento] Te recomendamos acceder al siguiente enlace, desde donde podrás descargar una versión de estudiante del programa informático procesador de encuestas RotatorSurvey, con licencia hasta 100 casos: Programa ROTATORSURVEY.

4.1.- Los estadísticos descriptivos. Lo primero que procede con relación a la variable objeto de estudio , que suele ser la respuesta a una pregunta de un cuestionario, es conocer qué resultados presenta la misma. Es decir se trata de disponer de un resumen de los principales valores que presenta una determinada variable objeto de estudio . Para ello, en las variables nominales cabe utilizar la distribución de frecuencias , que representa el número de casos obtenidos  en cada una de las respuestas dadas por los encuestados (cada uno de los valores que toma la variable en estudio). Una variación del caso es la distribución de porcentajes ; en este caso, en vez de facilitar el número absoluto de casos en cada respuesta, se ofrece el porcentaje que tales casos representan sobre el total de respuestas.

Los porcentajes son de mayor uso en los estudios de mercado  por varias razones, en  primer lugar porque facilitan su representación gráfica (en círculos, sectores o  barras), en segundo lugar, porque se entiende mejor tanto en el lenguaje de las empresas y como el social , y finalmente, porque es más fácil de entender su generalización a todo el mercado o a toda la población objeto de estudio. Una situación concreta que hay que resolver en el caso de los porcentajes es la existencia de "no respuesta" , también denominados "valores perdidos". En este caso van a existir dos diferentes porcentajes: 



El porcentaje real , esto es, el realmente obtenido por cada valor, cada opción de respuesta . El porcentaje válido , que será el calculado eliminando  los casos de no respuesta o valores perdidos .

Para las variables del tipo ordinal  y también las de intervalos,  es aconsejable el uso de la distribución de frecuencias y/o de porcentajes acumulados , que supone ir sumando y acumulando sobre cada dato anterior en el mismo orden de las respuestas,  para así conseguir una mejor descripción de los niveles que va alcanzando .

Gasto de teléfono móvil: Valores, frecuencias y porcentajes 15

[Escribir el título del documento] Gasto mensual en teléfono móvil Valores de la Frecuencias variable Válidos Menos de 24 20 € De 21/40 58  € De 41/60 18  € Más de 2 60 € 102 Total 1 Perdidos Sistema 103 Total

Porcentajes Porcentajes válidos 23,3 23,5

Porcentajes acumulados 23,5

56,3

56,9

80,4

17,5

17,6

98,0

1,9

2,0

100,0

99,0 1,0 100,0

100,0

Como se puede observar en el ejemplo: De los 103 encuestados sobre  ¿cuánto gasta al mes en teléfono móvil?   han sido 24 ( frecuencia) los que han contestado que gastan menos de 20 euros, lo que en porcentaje representaría un 23,3 %. Ahora bien, como hay un "perdido", esto es, un encuestado que no contestó, hay que eliminarlo, y calcular ahora los porcentajes de nuevo sobre 102, con lo que el porcentaje válido de los que gastan menos de 20 euros es del 23,5 % . Se puede saber que el porcentaje de encuestados que gastan menos de 40€ al mes, es de

un 80,4 %, que se estima mediante el porcentaje acumulado  que suma los dos niveles inferiores del intervalo: los de menos de 20 € más los que gastan de 21 a 40 euros. El  porcentaje de los que gastan menos de 60 €, es de 98 %, que se calcula mediante el porcentaje acumulado de los que gastan menos de 40 € y los que gastan de 41 a 60

euros.

En un estudio de mercado es muy importante presentar los porcentajes y los porcentajes acumulados, de los distintos valores que toman las variables del mismo.

4.2.- Los estadísticos de posición o medidas de tendencia central. Muchas veces, el investigador comercial necesita resumir todas las respuestas  dadas  por los encuestados a una determinada pregunta (variable), mediante un único dato o valor de la variable, esa es la función de los estadísticos de posición : "proporcionar medidas de resumen" para cada variable. En función del tipo de variable, cabe utilizar tres medidas de posición principales : Moda, Mediana y Media. 

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La moda  es el caso de respuesta de una variable nominal   que presenta un mayor valor de frecuencia absoluta , esto es, la respuesta que más veces aparece . Puede ocurrir que una misma variable tenga dos o más modas, en tal caso se denominan bimodal, trimodal, etc. Ahora bien, cuando esto ocurra hay

[Escribir el título del documento]





que entender que la moda es menos representativa y significativa como valor  para representar a la variable en cuestión. La mediana  es el caso de respuesta de una variable ordinal   que divide a la distribución de frecuencias en dos partes iguales , de tal manera que la mitad de los valores están por debajo y la otra mitad por encima.   Para su estimación se recurre a la frecuencia acumulada , determinando qué respuesta consigue un valor acumulado por encima del 50 %. La media aritmética  es, sin duda, la medida central más conocida y de mayor interés , sin embargo en los estudios de mercado solo puede utilizarse en las variables numéricas , que suelen ser pocas, y en las variables de intervalo , sobre todo las de tipo Likert, que sí son frecuentes en los cuestionarios. Habitualmente se la conoce como media aritmética o simplemente media, de acuerdo a la siguiente fórmula:

La media suele ser el estadístico preferido, pero sólo sirve para variables numéricas y de intervalos.

4.3.- Los estadísticos o medidas de dispersión. Los estadísticos de dispersión  complementan a los estadísticos de posición, indicando si los valores que toma la variable (las distintas respuestas)   están más o menos próximos, esto es, si hay una mayor o menor variabilidad en los mismos . Resultan, también, complementarios, y por eso se suelen presentar junto a las medidas centrales, en la medida que supone un factor de medición de la bondad de las mismas, es decir, que cuanto más bajo sea el estadístico de dispersión más buena es la medida central. Los más frecuentes son la varianza, la desviación típica, el coeficiente de variación y el recorrido. La varianza y la desviación típica   son medidas de dispersión de las variables numéricas y de intervalos. La varianza (S 2) es igual a la media de las distancias de los valores de la variable respecto a su media elevadas al cuadrado:

La desviación típica (S) es igual a la raíz cuadrada de la varianza:

La desviación típica viene expresada en la misma unidad de medidaque la variable . La desviación típica es igual a la raíz cuadrada de la varianza. La varianza es igual a la desviación típica elevada al cuadrado.

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[Escribir el título del documento] Cuando se trabaja con variables con escalas de medida diferentes , es útil normalizar las mismas utilizando como estadístico de dispersión el coeficiente de variación (Cv). , que no depende de la unidad de medida :

El recorrido o rango   es una medida de dispersión adecuada para las variables numéricas de intervalos, pero también para las ordinales. Se calcula como la diferencia entre el mayor valor de la variable o respuesta y el menor valor ; mide, por lo tanto, la diferencia entre los valores extremos.

Siguiendo con el ejemplo de la pregunta ¿Uso del whatsapp en su móvil?,  que es una variable de intervalos (de 1 a 5), cuyos datos tenemos en la página anterior, se observa que al menos un encuestado ha contestado el valor mínimo de 1, y que algún encuestado ha dado el valor máximo de 5, por lo tanto el rango de variabilidad es de 4 (5-1). Por su  parte, la distancia media de los valores de la variable con respecto a la media es de 1,553, representada por la desviación típica , que es igual a la raíz cuadrada de la varianza, cuyo valor es de 2,412.

4.4.- Los estadísticos de inferencia. El interés de los estudios de investigación comercial es obtener resultados explicativos y descriptivos del mercado en general, aunque para ello se utiliza un número limitado de individuos de una muestra, es decir, interesa saber si cabe generalizar los estadísticos de la muestra a toda la población o el mercado . Este es el papel de las estadísticas inferenciales,  o pruebas de hipótesis, que tratan de determinar la capacidad de representatividad   de los estadísticos muestrales para representar a la población total. Los estadísticos inferenciales  son distintos en función del tipo de variable: 1. La Prueba-Chi  resulta adecuada para probar la Moda , siendo, por lo tanto, aplicable a los datos nominales. 2. La Prueba-t resulta la más adecuada para inferir la Media , siendo, en consecuencia, aplicable a los datos numéricos y de intervalos.

El procedimiento operativo que ha de seguir el investigador será comenzar por enunciar una hipótesis nula para intentar rechazar la misma. La Prueba-Chi  permite determinar si cabe inferir para toda la población la distribución de porcentajes de una variable, de ahí que sea recomendada como prueba de inferencia de la Moda. Fórmula de cálculo de la Chi (Z)

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[Escribir el título del documento]

Z = Valor del estadístico Chi que se calcula. Oi = Frecuencias observadas en la muestra. Ei = Frecuencias teóricas esperadas. Si el valor del estadístico Chi (Z) es superior al valor en la Tabla de la distribución Chi-cuadrado (χ 2), para el nivel de significación que corresponda, entonces se rechaza la hipótesis nula, y por lo tanto, no cabe generalizar la variable a toda la población. La Prueba-t es adecuada para saber si cabe generalizar la Media de la muestra a toda la población. Si el valor del estadístico (t) es superior al valor en la Tabla de la distribución tStudent,  para el nivel de significación que corresponda, entonces se rechaza la hipótesis nula y, por lo tanto, no cabe generalizar la media aritmética de la muestra a toda la población. Fórmula de cálculode la t

t = Valor del estadístico que se calcula. m0 = Valor de la hipótesis nula. = Media aritmética.

S = Desviación típica. n = Número de datos. La Prueba-t  es utilizada también, a veces, para inferir frecuencias acumuladas (también denominadas proporciones) a toda la población. El planteamiento y proceso es el mismo cambiando la hipótesis nula a "p0", proporción para la población, y la media a "f", frecuencia acumulada en la muestra.

En el ejemplo sobre el uso del whatsapp, se ha utilizado una Prueba-t  para ver si la media de uso en la población es de 3 (hipótesis o valor de prueba). Estima un estadístico "t" de 1,159 , que ofrece un nivel de significación del 75,1 % (1-0,249). Cabe observar que al 99 % de probabilidad la diferencia entre la media muestral y la poblacional se movería entre el (-0,13) y el (+0,49).

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[Escribir el título del documento]

4.5.- Los estadísticos o medidas de asimetría y de forma de la distribución. Además de utilizar las medidas centrales, cuando se estudia la distribución de una variable, resulta útil medir la simetría y el mayor o menor grado de achatamiento de la misma o curtosis. Las llamadas medidas de asimetría son indicadores que permiten medir el grado de simetría (o asimetría) que presenta la distribución   de una variable. El eje de simetría es la recta paralela al eje de ordenadas que pasa por la media de la distribución: 





Simétrica, existe el mismo número de valores a la derecha que a la izquierda de la media, por lo tanto, el mismo número de desviaciones con signo  positivo que con signo negativo. Asimetría positiva (o a la derecha) si la "cola" a la derecha de la media es más larga que la de la izquier da, es decir, cuando hay valores más separados de la media a la derecha del eje. Asimetría negativa  (o a la izquierda) si la "cola" a la izquierda de la media es más larga que la de la derecha,  es decir, cuando hay valores más separados de la media a la izquierda del eje.

Existen dos principales indicadores o medidas de asimetría : el índice de Pearson y el índice de Fisher . Si la distribución es simétrica, ambos índices son iguales a 0 ; si es asimétrica a la derecha, ambos son positivos; y si es asimétrica a la izquierda, ambos índices son negativos. Fórmulas de los índices de asimetría.

Índice de asimetría de Pearson . Índice de asimetría de Fisher. Descriptores de los elementos .

f1 es el valor del Índice de Pearson . es la media aritmética.

Mo es la moda. σ es la desviación típica. g1 es el valor del Índice de Fisher.

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[Escribir el título del documento] N es el número de datos. xi representa el valor de los datos. fi son las frecuencias de los datos.

El coeficiente de Curtosis , es una medida de la   forma o achatamiento   de la distribución, esto es, mide la mayor o menor concentración de frecuencias en torno a la media y en la zona central de la distribución. Fórmula del coeficiente de curtosis.

Si el valor de g2  es nulo, la distribución se dice normal (es similar a la distribución normal de Gauss) y recibe el nombre de mesocúrtica. Si g2 es positivo, la distribución se denomina leptocúrtica, es más puntiaguda que la distribución normal. Si g2 es negativo, la distribución se denomina platicúrtica, sería más achatada  que la distribución normal.

Conocer la forma de la distribución es importante para saber si se podrán aplicar estadísticos multivariables (que casi siempre exigen distribuciones normales). Existen otras medidas de posición , denominadas cuantiles,  que, al igual que la mediana divide a la distribución en dos partes iguales, éstos dividen a la distribución de frecuencias en un determinado número de partes iguales, que comprenden el mismo número de valores de la variable. Los más importantes son: 





Los percentiles:  son los 99 valores que dividen a la distribución en 100 partes iguales. Los deciles: son los 9 valores que dividen a la distribución de frecuencias en 10  partes iguales. Los cuartiles: son los 3 valores que dividen a la distribución de la variable en 4  partes iguales.

Reflexiona El segundo cuartil es igual a la mediana.

4.6.- El análisis univariable con el programa informático SPSS. 21

[Escribir el título del documento] Como hemos indicado en apartados anteriores, la parte de análisis estadístico con el  programa informático se encuentra en el Menú Analizar, ubicado en la parte superior de la pantalla, siempre con el fichero de datos abierto, pues en otro caso no funcionaría. Los distintos estadísticos univariables  descritos en este apartado, esto es: Frecuencias, medidas de Posición, de Dispersión, de Inferencia y de Simetría se encuentran en Estadísticos Descriptivos   del Menú Analizar. Una vez abierto, a su vez, ofrece distintas posibilidades, destacando las dos primeras: Frecuencias  y Descriptivos. Al elegir Frecuencias   aparacerá una nueva ventana que expondrá a la izquierda la relación de variables de la base de datos, que habrán de elegirse y ser pasadas haciendo click en la flecha hacia la ventana de la derecha para que porceda a estimar las tablas de frecuencias de tales variables. Puede, si se quisiera, plantearse en este momento el cálculo de estadísticos descriptivos y también de gráficos. Una vez se haga el click en Aceptar  el programa procede a calcular las frecuencias abriendo una nueva ventana que se corresponde con un nuevo fichero, denominado de Resultados.

De forma similar si se elige la opción de estimar Decsriptivos se abre la ventana con la lista de variables para que se vayan eligiendo. Al hacer click en el botón de Opciones se abre una nueva ventana para que se puedan seleccionar los estadísticos que interesen: de tendencia central como la Media, de Dispersión y de Distribución (de Asimetría y Curtosis). Al hacer click en Aceptar el programa añade estas nuevas Tablas de resultados justo debajo de las anteriores, en el mismo fichero de Resultados  que anteriormente el programa generó.

Resulta interesante poder hacer los gráficos a la vez que se estiman las frecuencias, pudiendo elegir entre: Gráficos de Barras, de Sectores e Histogramas.

5.- Los métodos de análisis bivariable. Una vez que el analista ha realizado el análisis univariable de cada pregunta individualizada, no de todo el cuestionario, pues cabe trabajar a pasos, por bloques temáticos de preguntas, procede considerar la existencia de diferencias o de relaciones entre las variables estudiadas. Realmente, en este momento debe intervenir el director o investigador principal del estudio de mercado, toda vez que el análisis de las posibles relaciones , entre distintos tipos de preguntas , respecto a una misma  variable, o entre distintas preguntas, ya forma parte de las hipótesis que fundamentan el trabajo de investigación comercial, a  partir de las cuales se ha desarrollado todo el diseño del cuestionario y del trabajo de campo.

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[Escribir el título del documento] No se trata de que el analista haga estadísticas entre variables sin ton ni son, sino que debe tratarse de relaciones que el investigador quiera analizar como hipótesis de la investigación comercial. Además el análisis bivariable  constituye un paso previo al desarrollo de las pruebas de relación entre varias variables , o análisis multivariable, tendente a validar relaciones más complejas del trabajo de investigación.

Los estadísticos bivariables  pueden ser utilizados en los análisis   con dos objetivos bien distintos: 1. Para comparar los resultados de una misma pregunta por subgrupos . Habitualmente el investigador diferencia grupos de individuos distintos , ya sea en función de las preguntas socio-demográficas  del cuestionario (hombres versus mujeres, casa propia o de alquiler, etc.) o según sus respuestas a determinadas preguntas   (móvil de contrato versus móvil de tarjeta; TV de  pago o TDT gratuita), y puede interesarle saber si hay diferencias entre los estadísticos centrales (medias o modas) de tales segmentos para una determinada  pregunta (por ejemplo, gasto medio en teléfono móvil en hombres frente al de las mujeres). 2. El análisis de las relaciones entre pares de preguntas . En este caso, se estudia toda la muestra de individuos y lo que se trata es de considerar la  posible existencia de relaciones entre sus respuestas  a dos variables/preguntas distintas (por ejemplo si existe relación entre el operdaor de telefonía móvil con el que trabajan y su gasto mensual en móvil). 

En el primer caso, se calculan los estadísticos univariables  para cada grupo, y luego se comparan mediante las pruebas bivariables de inferencia : La Prueba Chi  de tablas de contingencia. La Prueba-t de diferencia de medias. En el segundo caso, se estiman estadísticos descriptivos   propios,  principalmente de dos tipos: De correlación o interrelación mutua entre las dos variables : El coeficiente de correlación líneal. El coeficiente de correlación no paramétrico . El coeficiente de variables nominales . De relación de dependencia, en la que una variable depende de la otra: La regresión simple . o o



o







o



5.1.- Las estadísticas descriptivas bivariables. En primer lugar, nos encontramos con aquellos coeficientes que tratan de medir la interrelación entre dos variables   o dos preguntas del cuestionrio. Cada coeficiente será distinto, en función del tipo de variable. 

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El coeficiente de Correlación Lineal mide el grado de interrelación mutua entre dos variables numéricas o de intervalos.

[Escribir el título del documento] Fórmula del coeficiente de correlación lineal.

r = Coeficiente de correlación lineal entre las variables x e y.  Numerador = Covarianza de las variables x e y. Denominador = Producto de las desviaciones típicas de ambas variables.

Si el coeficiente de correlación es mayor de 0.8, existe una relación fuerte (directa o inversa), si está comprendido entre 0.4 y 0.8, hay una relación moderada; por debajo de 0.4 hay una relación débil.

Si el coeficiente es positivo (r>0), la relación entre las variables es directa. Si es negativo, la relación es inversa.

La correlación  mide el punto hasta el cual dos variables comparten la variación entre sí. El porcentaje exacto de relación se calcularía elevando al cuadrado el coeficiente de correlación,   esto es, (r2xy),  que es igual al denominado Coeficiente de Determinación: 

El coeficiente de Correlación de Rangos  (o de Spearman) mide el grado de asociación entre dos variables ordinales . La interpretación es similar al caso anterior, variando entre [-1;+1].

rs = Coeficiente de correlación de rangos. di = la diferencia de rangos en la observación "i" de ambas variables. n = el número de datos o tamaño de la muestra. 

El coeficiente de Cramer mide el grado de asociación entre las categorías de dos variables nominales . Se calcula a partir de una tabla de contingencia  (en la que una variable está por filas y la otra por columnas).

= valor del estadístico Chi cuadrado.

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[Escribir el título del documento] n = el número de datos o tamaño de la muestra. L = el número de clases o categorías. 

La Regresión Simple   se aplica para estudiar la relación entre una variable dependiente de otra variable independiente , ambas deben ser numéricas o de intervalos; su objetivo  es mostrar la forma que tiene tal relación , lo que permitiría hacer predicciones de los valores de la variable dependiente a partir de los valores que toma la variable independiente  (ejemplo, estudiar el gasto mensual en teléfono móvil como función dependiente de la renta mensual del individuo (variable independiente). Matemáticamente la Regresión siemple se muestra como una función lineal de ajuste, o línea recta, del tipo:

a = valor independiente (lo que vale la variable "y" cuando la variable "x" vale 0). b  = la cantidad de cambio en la variable "y" que produce una unidad de la variable "x". Lógicamente la recta no puede pasar por todos los puntos observados; una forma de medir si el ajuste es bueno es a partir de las diferencias entre los valores reales de la variable dependiente   y los valores que ofrece la recta de regresión: Se calcula el coeficiente de determinación , que mide la capacidad explicativa del modelo.

5.2.- Las estadísticas de inferencia bivariables. Al igual que ocurría con el análisis univariable, el investigador  esta interesado en evaluar la capacidad de extrapolación de los resultados muestrales , de relaciones entre dos variables , a la población total o universo . Pero sobre todo, los estudios de mercado suelen pretender conocer la existencia de diferencias, en sus medias o modas estadísticas,  entre distintos grupos o segmentos de individuos encuestados. 

La primera de las técnicas sería la Prueba-t de Student, que se aplica sobre las medias (denominandose, entonces, el test de diferencias de medias ) o sobre el coeficiente de correlación, e incluso sobre el coeficiente de regresión.

Si el valor del estadístico "t" es superior que la Tablas de la distribución tStudent, para el nivel de significación que corresponda, entonces se rechaza la hipótesis nula, es decir, no cabe aceptar que las medias de los grupos de individuos sean iguales. 

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Sin embargo, en el campo del análisis bivariable , la prueba de inferencia más importante es la Prueba-Chi , que además de ofrecer la posibilidad de rechazar la hipótesis nula   aporta un volumen de información muy relevante  para el investigador de mercados, a partir de la construcción de las

[Escribir el título del documento] denominadas Tablas de Contingencia o Tablas Cruzadas . Además, la Prueba-Chi es aplicable a cualquier tipo de variable , siempre que se agrupen sus valores en clases o categorías   (por lo tanto cabe mezclar variables nominales, ordinales y de intervalos). La aplicación de la Prueba-Chi parte de la construcción previa de unas tablas de información cruzada , de tipo matricial, en cuyas casillas se recoge la información sobre cada par de valores (O ij)  en forma de porcentajes. Es importante tener en cuenta que dichos porcentajes deben calcularse en la direcciòn de la variable que es estudia como causa, esto es, si dicha variable se coloca en filas lor porcentajes (O ij) irán por filas, y viceversa. Una vez que se dispone de la Tabla Cruzada de los valores de las variables se estima  el valor del estadístico Chi-cuadrado  para evaluar en sus tablas la significación de la  posible relación entre las dos variables .

Oij = porcentaje de observaciones en cada celda. Eij = porcentaje teórico que corresponde a cada celda.

Hay que tener claro que las hipotesis nulas se rechazan, que no es lo mismo que aceptarlas.

En el ejemplo sobre el uso de whatsapp en gente que trabaja y que no trabaja , a  pesar de que la media de la muestra es superior en los que trabajan (3,43), frente a los que no trabajan (3,14), no se puede aceptar que existan diferencias entre ambos grupos estadísticamente significativas, ya que el nivel de significación es apenas el 62,8 % (1-0,372), es decir, la probabilidad del 62,8 % es muy baja.

5.3.- El análisis bivariable con el programa informático SPSS. El cálculo de los estadísticos bivariables se ubica, como siempre, en el Menú Analizar, aunque se debe acudir a opciones diferentes según sea el tipo de análisis bivariable que se pretenda realizar. Para una prueba de diferencias de medias  se iría a la opción Comparar medias , y dentro de ésta, normalmente, a la de Muestras Independientes . Se abre entonces una nueva ventana que pedirá que de la lista de variables se seleccione aquélla o aquéllas variables cuyas medias se pretenden estudiar, así como la determinación de la Variable de Agrupación , debiendo hacer click en el botón inferior Definir grupos , que abrirá una nueva ventana donde hay que incorporar los valores de la variable para cada grupo (en el ejemplo de la pantalla se ha elegido el 0 para el No tiene móvil y el 1 para el Sí tiene móvil). Al hacer click en Aceptar, el programa procede a estimar la Prueba-T  de

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[Escribir el título del documento] medias y a presentar los resultados mediante unas tablas en el fichero de Resultados, debajo de los cálculos hechos anteriormente.

Si se pretende hacer una Prueba-Chi , hay que elegir dentro de Estadísticos descriptivos  la opción de Tablas de contingencia . Se abre una nueva ventana que  presenta la lista de variables para que se elijan la (o las) que pondrán en la Fila de la Tabla y la (o las) que irán en la columna. Con el botón de Estadísticos se elige el tipo de medida a utilizar en la Tabla, siendo la más habitual la Chi-Cuadrado. Por su parte con el botón Casillas se elige el tipo de datos que se desea aparezcan en la Tabla, siendo lo normal elegir las frecuencias Observadas  (o reales) y Esperadas (o teóricas). Como ya se sabe al hacer click en el botón Aceptar el programa calcula la Tabla de la Chi Cuadrado y presenta la misma al final del fichero de Resultados.

Finalmente, en el caso de pretender realizar un análisis de correlaciones bivariable , la opción se encuentra, siempre dentro del Menú Analizar, en Correlaciones, a su vez en Bivariadas. Se abre, entonces, la conocida ventana con la lista de variables para que se elijan las que interesan, se pueden asismimo elegir los tipos de coeficientes de correlación, siendo el más habitual el de Pearson. Al hacer click en Aceptar, el  programa realiza el análisis de correlaciones y presenta los resultados en la parte final del fichero de Resultados.

Citas para pensar “Si piensas que los usuarios de tus programas son idiotas, sólo los idiotas usarán tus  programas” Linus Torvalds

6.- El análisis causal. Con frecuencia las empresas encargan estudios específicos para estudiar los efectos de sus acciones comerciales. Para ello, se utilizan en investigación comercial las técnicas de experimentación comercial , que permiten estudiar el efecto que sobre una determinada variable dependiente   (generalmente, las ventas) puedan tener   otra u otras variables independientes  (precios, promociones, envases, publicidad). Los experimentos comerciales son complicados y caros, por ello necesitan de una adecuada y muy precisa planificación: 1. Determinación de las variables independientes , incluyendo sus valores concretos. 2. Selección de la variable de respuesta , que con gran frecuencia son las ventas, aunque cabe utilizar otras como la preferencia o el conocimiento de la marca. 3. Especificación de las unidades experimentales : individuos, empresas o mercados cuya respuesta será objeto de estudio.

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[Escribir el título del documento] 4. Delimitación del mercado de prueba , el experimento se realiza en una ciudad o región concreta. 5. Realización del experimento:  desarrollo de la prueba, control, seguimiento y corrección de errores. 6. Análisis de los datos mediante el análisis de la varianza (ANOVA) para determinar la validez interna  (en qué medida se puede afirmar que los efectos son debidos a las variables independientes), y la validez externa  (en qué medida cabe realizar una generalización de los resultados). 7. Elaboración de las conclusiones y recomendaciones.

Un experimento comercial es una "prueba de mercado", en la que se estudian los efectos de determinados factores comerciales (variables independientes) sobre la variable dependiente, antes de lanzar el producto o la campaña a todo el mercado. Cabe diferenciar cuatro grandes tipos de experimentos , tres que permiten manejar una sola variable independiente de cada vez   (métodos univariables), y uno que permite trabajar con dos o más variables de forma simultánea   (bivariable o multivariable): 







El experimento completamente aleatorio es el más sencillo , aunque es el menos  preciso, los valores de la variable se reparten entre las unidades experimentales al azar. El experimento "por bloques" es el más frecuente , en este caso las unidades experimentales se agrupan en bloques homogéneos,   de forma que cada uno de ellos constituye un elemento de prueba. El expetimento "en cuadrado latino" es una perfección del anterior , se forman bloques de tal forma que cada fila contenga una unidad de la columna y viceversa  (cada valor aparece una sola vez por fila y por columna). Es muy potente pero exige tener que realizar tantas pruebas como valores tiene la variable. El experimento  "factorial" es el más avanzado, permite estudiar varias variables independientes de forma conjunta.   Además de valorar la influencia de cada variable  (por ejemplo el tipo de envase) permite estudiar la interacción combinada de las mismas  (por ejemplo combinaciones de tipo de envase y nombre de la marca).

6.1.- El análisis de la varianza. El análisis de la varianza (ANOVA) divide la variación total de la variable dependiente en pequeñas variaciones (o varianzas), relativas a las diferentes variables fuentes de tal variación. Los conceptos a manejar son: 



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Tratamiento o Factor (F):   variable independiente (tipo de envase, precio,  promoción, etc.), cuyos efectos se pretenden estudiar. Dispersión total (Dt): varianza (efecto) total que el experimento produce en la variable dependiente (ventas o similar).

[Escribir el título del documento] 





Dispersión factorial (D f ):  varianza (efecto) provocada por la acción de cada uno de los tratamientos. Dispersión de bloque (D b): varianza (efecto) explicado por las diferencias en los grupos de unidades experimentales. Dispersión residual (D r):  varianza (efecto) provocado por la influencia de factores exógenos no controlables.

Las dispersiones se comparan entre sí , mediante un test de significación, para poder conocer, en términos de probabilidad, si los efectos son realmente significativos. El esquema de partida del método es sencillo: Se estima que el estadístico F compara los efectos producidos por la acción de los tratamientos  (dispersión factorial) con los efectos producidos por los factores no controlables (dispersión residual), y luego se acude a las tablas estadísticas de Fisher para determinar el nivel de significación de la influencia del factor.

Si el experimento probase dos variables comerciales, habría dos o tres dispersiones factoriales: una para cada factor más una combinada. Tabla de ANOVA Variable dependiente: Cifra de Ventas Suma de cuadrados Grados Media Factor Origen Significación tipo III libertad cuadrática “F” 2 313,267 9,417 0,003 Envase Df = 626,533 12 33,267 Error Dr = 399,200 14 Total Dt = 1025,733 En el ejemplo, se han probado tres tipos de envases (tratamiento) y sus efectos sobre las ventas. La dispersión total es 1025,733, la dispersión factorial es 626,533 y la dispersión residual es 399,200. El valor del estadístico "F" para el test de prueba es de 9,417, lo que ofrece un nivel de significación del 99,7 % (1-0,003). En consecuencia, el tipo de envase influye en las ventas con una probabilidad del 99,7 %.

Reflexiona El análisis de la varianza es un método para saber si una variable es causa de los cambios o variaciones en otra.

Citas para pensar “Generalizar siempre es equivocarse”. H ermann Keyseling

6.2.- El análisis causal con el programa informático SPSS. 29

[Escribir el título del documento] El análisis causal  se aplica a los denominados Experimentos de Mercado , esto es, se trata de probar, por ejemplo, si una decisión comercial influye en las ventas de un  producto. Para la explicación del funcionamiento del programa SPSS en este tipo de análisis se ha generado una nueva base de datos que contiene datos de las ventas que ha conseguido un potito infantil vendido en envase de cristal y las conseguidas por el mismo potito en envase de plástico. El objetivo será determinar si el tipo de envase influye en las ventas,  para así ayudar a elegir el mejor. En consecuencia la base de datos tiene dos variables : envase  (cristal o plástico) y cifra de ventas en unidades . En el Menú Analizar se elige la opción Modelo lineal general , y dentro de éste, el más habitual es el tipo Univariante  (hay una sola variable causa). Se abre entonces una ventana con la lista de variables a la izquierda para que se vayan eligiendo la svariables del experimento causal, al menos dos: la variable dependiente  (en el ejemplo serían las ventas) y los factores fijos, o causa (en este caso sería el tipo de envase).

Es muy importante el botón de Modelo para indicar al programa el análisis a realizar , lo más habitual en estudios de mercado es optar por el modelo Personalizado (botón superior de la ventana), estimando el Efecto principal   (se elige debajo del botón de Tipo en la parte central de la ventana) del factor fijo  que se pasa a la ventana de la derecha (en nuestro caso del Envase).

Una vez esté diseñado como se ha indicado el análisis , al hacer click en el botón Aceptar el porgrama ejecuta el análisis de la varianza y presenta sus resultados en un nuevo fichero, que el programa genera, denominado Resultados.

En el caso de operar con varias variables independientes o factores, el programa permitirá calcular, no sólo sus efectos principales, sino también las interacciones o efectos combinados de las mismas. .

7.- Los métodos de análisis multivariable. Son las técnicas estadísticas perfectas para los estudios de investigación comercial puesto que la realidad social y económica de los mercados no se explica por una sola variable, o por dos, sino por multitud de factores que intervienen simultáneamente, algunos propios  de las empresas y otros externos  y generales (por ejemplo, un consumidor no compra sólo una marca por el precio, sino por la calidad,  por cómo esté colocada en la tienda, por la imagen que tenga de esa marca, por los  precios que tengan las demás marcas, etc.). Su aplicación práctica es muy compleja, pues se fundamentan en requisitos y en procedimientos estadísticos muy rigurosos. Sin embargo en los últimos años gracias al desarrollo de los potentes programas informáticos para el tratamiento de datos y de

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[Escribir el título del documento] encuestas, además de cada vez más sencillos y amigables, se han desarrollado de forma muy importante, siendo cada vez su uso más frecuente y habitual en los estudios de mercado.

Las estadísticas multivariables permiten el estudio de las relaciones entre un conjunto amplio de variables,   por lo que, en función del tipo de relación que el investigador plantee entre las mismas, pueden ser clasificadas en dos grandes tipos: 

Los métodos de dependencia entre variables, que analizan las relaciones de dependencia entre las variables consideradas; esto es, una variable (dependiente)  puede estar en función de otras variables (independientes); dentro de este tipo hay que considerar: Aquéllos en los que existe una única variable dependiente frente a varias variables independientes:  el análisis de regresión múltiple  y el análisis discriminante simple . Aquéllos que operan con varias variables dependientes y varias independientes: el análisis discriminante múltiple . Los métodos de interdependencia entre variables   consideran que existen múltiples y simultáneas relaciones , dado que todas las variables pueden estar interrelacionadas entre sí , siendo el objetivo explicar qué significa tal interdependencia, dentro de este tipo se distingue entre: Aquéllos métodos que analizan las relaciones entre las variables : el análisis factorial  y la escala multidimensional . Aquéllos que analizan la interrelación entre los individuos  en función de sus respuestas: el análisis cluster . o

o



o

o

El analista de datos deberá utilizar dos principales criterios para saber qué metodo multivariable debe utilizar en cada situación : 1. Si se quieren analizar relaciones de dependencia o de interdependencia entre varias variables; esto es, si existen o no a priori variables dependientes de otras independientes; en su caso debe determinar el número de variables dependientes previstas. 2. Las escalas de medida de las variables ; así se distinguirá entre los  procedimientos métricos  (para variables numéricas y de intervalos) y los no métricos (para variables nominales y ordinales).

Para poder aplicar las estadisticas multivariables es imprescindible haber diseñado previamente el cuestionario para ello.

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[Escribir el título del documento]

7.1.- La regresión múltiple. La regresión es de los métodos multivariables más conocidos, que resulta de la extensión del modelo simple, de dos variables . También es de los más utilizados en los estudios de carácter económico, en este caso su utilidad es innegable pues permite estudiar, por ejemplo, la relación de las ventas de un producto con su precio, la inversión en publicidad y similares. Sin embargo, su gran virtud es también su gran inconveniente: todas las variables deben ser numéricas, lo que no es fácil en muchos estudios de mercado por encuesta o entrevista.

El fundamento de la regresión está en encontrar un función matemática  (una línea en el caso de dos variables, un plano en el caso de tres variables, etc) que se ajuste o se acerque lo más cerca posible a la nube de puntos que representan las combinaciones de valores de las variables en estudio (por ejemplo, nos interesa conocer: ¿cuánto se vende (v1), al precio (p1) y con un gasto en publicidad (x 1)?).

y es la variable dependiente. x1, x2… xn son las variables independientes. a, b, c…n son los coefientes de la función de relación.

Lógicamente la función no puede pasar por todos los puntos que forman la nube de  puntos, por lo tanto, una forma de medir si el ajuste es bueno, es utilizar y medir las diferencias entre los valores reales observados de la variable dependiente y los valores que ofrece la función de regresión . Así se diseña y calcula el coeficiente de determinación, que será útil para medir la capacidad explicativa del modelo: Fórmula del coeficiente de determinación R2  es el cofieciente de determinación. yc  es el valor El coeficiente de determinación varía en un estimado por la intervalo [0, 1], y mide la bondad del ajuste: función. yi  es el valor real de cuanto mayor sea su valor, mejor será la la variable y. función de regresión obtenida. Si R2 = 1, el ajuste realizado sería perfecto. es la media de la variable y. Si se multiplica el valor del coeficiente de determinación por 100 se obtiene el porcentaje explicativo del modelo.

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[Escribir el título del documento] A veces el analista puede estimar conveniente evaluar la significación de cada una de las variables  i ndependientes, por si fuera correcto eliminar alguna por su poca capacidad explicativa , para ello utilizaría la prueba-t  al modo bivariable, esto es, midiendo la relación entre la variable dependiente (y) y cada una de las variables independientes (x i).

Citas para pensar “ En la práctica, sólo es problema lo que la inteligencia puede resolver ”. H ermann

Keyserling

7.2.- El análisis discriminante. El plateamiento teórico es muy similar a la regresión : consiste en explicar una variable dependiente a partir de otras variables independientes, pero de forma no paramétrica, es decir, para variables nominales y ordinales , lo convierte al AD en un método muy útil para los estudios de mercado mediante encuestas.

Se utiliza para formar segmentos de mercado , para explicar las diferencias de comportamientos (variables independientes, por ejemplo, uso del móvil para llamadas,  para mensajes, para Internet) entre individuos de distintos tipos (variable dependiente,  por ejemplo, usuarios con tarifa plana y usuarios de contrato). El investigador determina, a priori, cuál será la variable a discriminar (dependiente) y cuáles las variables discriminantes (independientes). Si la variable a discriminar toma sólo dos valores se trata de un análisis discriminante simple (ADS), si toma más de dos valores será un análisis discriminante múltiple (ADM) : 



El ADS  presenta una sola función discriminante,   que diferenciará entre los dos grupos o segmentos representados por los dos valores de la variable a discriminar. El ADM  presenta hasta (n-1) funciones discriminantes  tendentes a diferenciar los (n) segmentos de la variable a discriminar.

En ambos casos , cada uno de los segmentos tomará un valor en la función , a tales valores se les denomina centroides. Por su parte las variables discriminantes , tomarán unos determinados valores  en la función discriminante denominados coeficientes estandarizados. El sentido que toman los coeficientes (positivo o negativo, mayor o menor ) en relación a los valores de los centroides permite interpretar el papel de cada variable independiente en cada segmento. La construcción de la función discriminante   puede realizarse de forma directa (haciendo entrar todas las variables discriminantes de una sola vez) o por pasos   (las variables entran siguiendo el orden de su mayor capacidad explicativa). La validación del análisis discriminante se realiza mediante dos tipos de procedimientos estadísticos : 

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Estadísticos que miden la importancia de cada variable discriminante: la lambda de Wilks, que mide las desviaciones que se producen dentro de cada

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

grupo respecto a las desviaciones totales sin distinción de grupos (a menor valor mayor poder discriminante) y el test-F. Estadísticos que miden la validez de la función discriminante (o funciones): la lambda de Wilks, el coeficiente de correlación canónica , el test-Chi, y, sobre todo, el porcentaje de casos correctamente agrupados.

El análisis discriminante es la más potente técnica que existe para segmentar tipos de clientes según sus comportamientos y hábitos de compra. En el ejemplo sobre los usos del teléfono móvil entre hombres y mujeres, se observa que los hombres (centroide negativo -0,337) usan más el móvil para Juegos (coeficiente negativo -0,486) en tanto que las mujeres (centroide positivo 0,286) lo hacen más para SMS y Llamadas (coeficientes positivos 0,673 y 0,608, respectivamente). Y que el Análisis Discriminante Simple (ADS) es significativo a un 96,9 % (1-0,031 del test de la Chi-cuadrado).

7.3.- El análisis factorial. El análisis factorial es un procedimiento estadístico que parte de un alto número de variables iniciales, tratando de investigar si las mismas pueden ser integradas en un número menor de nuevas variables , denominadas factores, explicativas de las interrelaciones entre las variables iniciales. Por ello, su uso es habitual en los estudios de investigación comercial es: 1. Reducir la información : pasar de una gran masa de información de las variables iniciales a un nivel más sencillo, reducido y fácil de manejar, en función de una serie de factores (por ejemplo si hay hasta 20 características de un terminal de móvil tratar de resumirlas a unas pocas). 2. Identificar estructuras : los factores son en realidad estructuras explicativas finales del fenómeno en estudio (por ejemplo qué aspectos tiene en cuenta un usuario a la hora de elegir un terminal de móvil). 3. La creación de mapas de posicionamiento:  los factores finales pueden utilizarse como escalas donde medir y representar distintos elementos de interés comercial (por ejemplo, representar en un plano la posición de distintas marcas de móviles respecto a los factores principales que valora el usuario). El análisis factorial se desarrolla en cuatro pasos principales: 1. El cálculo de las correlaciones: medir en qué grado pueden estar asociadas dos o más variables  y para ello se forma una matriz de correlaciones. 2. La extracción de los factores : según el nivel de interrelación de las variables , en la matriz se van integrando en un número reducido de factores explicativos. Para ello se sigue un procedimiento estadístico riguroso que exije que: a. La varianza explicada por los factores sucesivos debe ser decreciente.  b. Los factores deben ser independientes, lo que explica un factor no lo explican los restantes. c. La información proporcionada por una variable debe ser explicada por los factores. 34

[Escribir el título del documento] 3. La rotación que facilitará la interpretación de los resultados . Hay varios  procedimientos, el más habitual es el denominado Varimax que busca conseguir que cada factor tenga pesos elevados en unas pocas variables. 4. La matriz de cargas factoriales , que ofrece una doble información: a. La parte de la varianza original explicada por cada factor.  b. La parte de la varianza de cada variable original explicada por cada factor.

Existen dos principales tipos de análisis factorial: 



El Análisis de componentes principales (ACP)  resulta adecuado para datos de partida medidos en escalas de intervalos.  Utilizado en las encuestas donde el consumidor valora un determinado producto en funcion de un amplio conjunto de atributos. El Análisis factorial de correspondencias (AFC)  utiliza como datos de partida las tablas cruzadas de dos variables . Se aplica cuando los encuestados valoran diferentes marcas en función de un conjunto de características.

El análisis factorial se utiliza muy frecuentemente para encontrar los atributos principales que el mercado valora en un determinado producto. Para saber más Para ver cómo se desarrolla un análisis factorial de correspondencias puedes acceder a la siguiente presentación. Resumen textual alternativo

7.4.- Las escalas multidimensionales. Las escalas multidimensionales (EMD) son técnicas estadísticas útiles para estudiar las percepciones que los encuestados o entrevistados tienen en relación a un conjunto determiando de marcas de un producto. La idea central   es comparar estadísticamente los estímulos o percepciones que los individuos tienen en relación con su similitud o preferencia, para permitir representar tal información en un gráfico bidimensional  donde las relaciones entre las percepciones vendrán determinados por sus distintas gráficas. Esto es, un mapa de posicionamiento de las distintas marcas de un producto comparadas. Son muy distintas al caso del análisis factorial pues aquí no se solicita a los individuos que valoren las marcas en función de un conjunto de atributos determinados, ni tampoco definir las similitudes de acuerdo a alguna característica concreta; sino que, en este caso, los encuestados determinan las similaridades de forma totalmente abstracta, permitiendo, justamente el análisis, obtener los atributos definitorios y característicos que subyacen en la mente de los consumidores.

Las fases para el desarrollo de una escala muldimensional  son esencialmente tres:

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[Escribir el título del documento] 1. La recogida de la información : en la encuesta o entrevista hay que utilizar el  procedimiento de las tarjetas, con dos opciones: a. Los pares disjuntos, las tarjetas representan los distintos pares posibles de marcas  (se dispone de tantas tarjetas como parejas puedan formarse), y se pide a cada uno de los encuestados que ordene las tarjetas desde los  pares más similares a los más diferentes.  b. Los pares conjuntos , en este caso, cada tarjeta es una marca , se toma  para cada encuestado una como referencia (que se van cambiando entre encuestados) y se le pide que ordene el resto de las tarjetas o de las marcas según su grado de semejanza con la de referencia. 2. La creación de un mapa de percepción : se representa cada una de las marcas como puntos dentro de un gráfico bidimensional , para ello se utiliza como estadístico  base la distancia euclídea   de sus similitudes (a mayor semejanza menor distancia). 3. La interpretación de las dimensiones : el investigador debe estudiar qué atributos o características comparten aquellas marcas más alejadas del origen y más próximas a cada dimensión . Hay que tener mucha experiencia en EMD y un alto conocimiento del producto y de las marcas, aún así esta interpretación tendrá cierta carga subjetiva.

Las escalas multidimensionales exigen un alto grado de conocimiento del mercado en estudio. Reflexiona La EMD ¿parte de un conjunto inicial de atributos de un producto para comparar entre sus marcas?

7.5.- El análisis cluster. El análisis cluster es una técnica estadística de tipología que agrupa a los individuos en tipos, de acuerdo a su grado de similitud, en funciòn de unas determinadas características (o variables), parte del individuo como unidad de información y progresivamente va formando los grupos Los procedimientos estadísticos de tipología se fundamentan en el concepto de distancias,  esto es, en las diferencias para las variables de clasificación entre los individuos, de tal modo que los individuos más próximos (con menores distancias)  pasan a integrar un tipo frente a otros tipos más alejados (con mayores distancias).

El análisis cluster se desarrolla siguiendo un proceso caracterizado por cuatro fases: 1. Definir las variables  que se van a utilizar para clasificar a los individuos. 2. Seleccionar el tipo de medida de proximidad   a utilizar para agrupar a los individuos, eligiendo entre tres opciones (según el tipo de variables): 1. Los índices de semejanza   para las variables dicotómicas (Si/No).Las distancias, que son las de mayor aplicación, funcionan muy bien para las variables numéricas y de intervalos. 2. Los coeficientes de correlación  de rangos se utilizan para las variables ordinales. 36

[Escribir el título del documento] 3. Seleccionar el algoritmo o sistema de clasificación  de los individuos en tipos, con dos principales opciones: 1. Disjuntos:  consideran que cada individuo sólo pueda ser asignado a un grupo. El más habitual es el denominado método jerárquico  (que va clasificando a los individuos paso a paso hasta formar una estructura arborescente, denominada dendograma) , pero también se suele usar el método iterativo (el analista determina a priori el número de grupos). 2. No disjuntos, permiten que un individuo puede pertenecer a más de un grupo de clasificación; lo que complica tanto estadísticamente como en interpretación el análisis, por eso apenas tienen uso, en todo acaso el más desarrollado es el procedimiento AdClus . 4. Validar la bondad del análisis cluster:   en este caso no existen estadísticos  propios por lo que la única forma será recurrir a un análisis discriminante (AD), utilizando como  variable a discriminar el grupo y como variables discriminantes las utilizadas en el análisis cluster y recurrir a sus estadísticos: la lambda de wilks , el coeficiente de correlación , el test-F y el  porcentaje de clasificados correctamente.

El análisis cluster es hoy en día el mejor método para poder realizar segmentación de mercados. El ejemplo de aplicación de un análisis cluster de tipos según usos del móvil, se observa que se definen dos tipos o grupos (o conglomerados, el 1 y el 2). Que no hay diferencias entre ambos tipos ni en el uso para llamadas (igual valor de 4) ni en el envío de mensajes de texto SMS (igual valor 3), pero sí en las demás aplicaciones: los del tipo 1 hacen mayor uso del móvil para enviar Email, para Whatsapp, navegación por Internet, redes sociales, y para Juegos, que los individuos del tipo 2 (menores valores en tales casos).

7.6.- El análisis multivariable con el programa informático SPSS. Existen muy variados tipos de análisis multivariable dentro del Menú Analizar  del  programa SPSS, por lo que resulta clave que el usuario sepa concretar qué tipo de análisis  debe y puede realizar antes de utilizar el programa. Además, aunque el  programa informático lo simplifica mucho y lo hace extremadamente fácil, es muy importante conocer cada uno de los tipos de análisis multivariable.

El primero de los análisis multivariables , es la Regresión, bien con las variables originales o en forma de logaritmo. En el primer caso se iría a la opción Regresión  del Menú Analizar, abriendose un abanico de posibilidades donde debe elegirse, por ser el más habitual, los Lineales. En el caso de pretender realizar una regresión con logaritmos, también en el Menú Analizar se encuentra la opción LogLineal. Una vez elegido el tipo de regresión el programa abre una ventana para que se especifique cuál es la Variable Dependiente  y cuáles son las Independientes. El Análisis Discriminante  se utiliza para hacer grupos o tipos de personas , por ello se encuentra en la opción Clasificar del menú Analizar, una vez abierta la subventana se encuentra la opción Discriminante. Al hacer click en ella se abre la correspondiente

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[Escribir el título del documento] ventana para identificar la Variable de Agrupación  (o dependiente) y las Variables Independientes. En la opción Clasificar también se encuentra el Análisis Cluster, aunque el programa lo denomine Conglomerado. Como se ve en la subventana, los hay de tres tipos, si bien el más habitual es el Conglomerado de K Medias , donde el usuario del programa establece el número-K de grupos de personas que quiere formar. En la ventana que se abre al ejecutar este análisis hay que determinar todas las variables que se utilizarán de la lista completa, así como el número de grupos deseados.

El Análisis Factorial   se encuentra en la opción Reducción de dimensiones , con la denominación de Factor. Al ejecutar la misma se abre la ventana para especificar, del listado total de variables, el conjunto de variables cuya interdependencia se pretende estudiar, como siempre, pasando las variables elegidas de una a otra ventana. Finalmente, la Escala Multidimensional   se encuentra en la opción Escala, con dos  posibilidades estadísticas, siendo la más habitual la PROFXSCAL  que funciona con distancias de proximidad.

Citas para pensar " La función de un buen software es hacer que lo complejo aparente ser simple ". Grady Booch

8.- Los estadísticos para series temporales. Cuando se trabaja con datos relativos a varios periodos de tiempo, meses o años, en una  base de datos secundarios pública o institucional (INE, Anuario La Caixa, Informes BBVA), pero también cuando se opera con paneles (encuestas regulares en el tiempo), es muy importante disponer de estadísticos  que analicen el comportamiento de la misma variable a lo largo del tiempo . Al respecto destacan tres tipos de medidas:   

Los números índices. El análisis de tendencia. Las medias móviles y los alisados.

Un número índice es una medida estadística  que sirve para estudiar las variaciones o fluctuaciones  de una determinada magnitud  con relación al  tiempo. Un conjunto de números índices para diferentes años o períodos de tiempo se denomina serie de números índices . Los números índices nacen de la necesidad de poder realizar comparaciones  del comportamiento de una variable a lo largo del tiempo. Para ello se escoge una situación determinada como punto de referencia inicial  (situación o período base) y se comparan con ella todas las demás observaciones. Los números índices miden en forma de porcentaje, sobre la situación base.

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It es el número índice del periodo t. xt es el valor de la variable en el momento t. x0 es el valor de la variable en la situación o año base. Uno de los principales problemas   a la hora de elaborar un número índice es el conseguir que éste sea representativo , para ello es preciso que el índice  cumpla ciertas propiedades de carácter matemático y reúna ciertos requisitos en su definición: 



 



Identidad: si el período base y el de comparación coinciden, el índice   será igual a uno. Inversión: si en un índice se invierten los períodos, el índice tomará el valor inverso. Existencia: el índice ha de tomar valores reales y finitos. Proporcionalidad: si los valores de la variable cambian el índice varía proporcionalmente. Homogeneidad: el índice no se afecta  por modificaciones en las unidades de medida.

Los números índices son muy utilizados en el campo económico, quizás el más conocido sea el índice de precios al consumo (IPC), que elabora el Instituto Nacional de Estadística (INE). Existen dos principales tipos de índices : los simples  y los complejos. Los primeros trabajan con una sola variable, los segundos con varias 



Para elaborar un número índice simple, se asigna al periodo que es objeto de referencia, o período base, el valor 100, de esta manera los números índices de las distintas observaciones posteriores, no son otra cosa que porcentajes del valor observado en cada período con respecto al de referencia. Dentro de los índices complejos   se distingue entre índices ponderados y no ponderados, según el peso que se le dé a los distintos valores: Los índices complejos sin ponderar dan la misma importancia a todos sus componentes o variables. Los números índices complejos ponderados  asignan un coeficiente de  ponderación wi distinto y específico a cada componente o variable "i". o

o

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8.1.- El análisis descriptivo de series temporales. Una serie temporal es una secuencia de datos medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, normalmente, espaciados entre sí de manera uniforme. El análisis de series temporales comprende métodos que ayudan a interpretar  este tipo de datos, tanto para extraer sus componentes más representativos (utilidad descriptiva) como para poder extrapolar y predecir  su comportamiento futuro (utilidad  predictiva). El análisis descriptivo de series temporales   se basa en la suposición de que los valores que toma la variable son consecuencia de cuatro componentes, cuya actuación conjunta da como resultado los valores medidos, que son: 1. La tendencia secular, indica la marcha general y persistente de la variable en el tiempo, es el componente de la serie que refleja la evolución a largo plazo. 2. La variación estacional , es el movimiento periódico de corto plazo , se trata del componente causal originado por la influencia de ciertos fenómenos que se repiten de manera periódica  (si el periodo es anual se denominan estaciones, si es semanal serán los días punta y si diario serán las horas punta). 3. La variación cíclica, es el componente de la serie que recoge las oscilaciones periódicas de amplitud superior al periodo (normalmente el año). Son movimientos normalmente irregulares alrededor de la tendencia, en las que, a diferencia de las variaciones estacionales, tiene un período y amplitud variables,  pudiendo clasificarse en: cíclicos, cuasicíclicos o recurrentes. 4. La variación aleatoria , accidental, de carácter errático , también llamada residuo, son movimientos que no muestran ninguna regularidad, debidos a fenómenos de carácter ocasional  e inesperado.

 Notación de una serie temporal.

Ecuación de desglose la serie temporal (Xt) en sus componentes: Tendencia (Tt), Estacionalidad (Et), Variación cíclica (Ct) y el Ruido aleatorio (It).

El procedimiento estadístico opera para aislar de alguna manera la componente aleatoria (It).y poder evaluar su importancia en la variación de la serie temporal a lo largo del tiempo. Este aislamiento de la componente aleatoria (I t), se suele abordar de dos formas:

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[Escribir el título del documento] 



La decomposición de la serie,   que estima el valor de la tendencia, de la estacionalidad y del ciclo, para obtener así el ruido aleatorio   como: El enfoque de Box-Jenkins , que elimina primero la tendencia y las partes variables (estacionalidad y ciclo) para quedarse sólo con la parte probabilística o aleatoria.

8.2.- El análisis predictivo de series temporales. Un objetivo muy habitual al trabajar con series de variables temporales es el de intentar conocer su comportamiento futuro , es decir, realizar predicciones respecto a la evolución futura de las mismas . Las predicciones sobre el comportamiento futuro de determinadas variables interesan mucho a las empresas, en la medida en que les será útil  para planificar sus acciones de marketing en el mercado y elaborar sus presupuestos. Cualquier método estadístico bivariable o multivariable de dependencia puede ser utilizado para hacer predicciones, eso sí, siempre que se conozcan los valores de las variables independientes (x i), cosa que no es nada fácil. Por ello, se han desarrollado distintos estadísticos que a partir de una serie de datos conocidos sobre el comportamiento de la variable en el pasado, sirven para estimar sus previsibles valores en el futuro . Estos estadísticos son principalmente  dos:  



Las medias móviles. Los alisados exponenciales .

El método de las medias móviles   analiza la serie temporal de una variable creando una nueva serie de promedios , por lo tanto las medias móviles son una lista de promedios calculados a partir de un conjunto de datos originales de una variable. Sirve  para predecir el probable comportamiento futuro de una variable , dado que al calcular las medias se van suavizando las fluctuaciones del corto  plazo, resaltando el valor de la tendencia y sus ciclos. Existen dos modalidades de medias móviles: la media móvil simple y la media móvil ponderada . o

o

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La media móvil simple   es la media aritmética de los "n" datos anteriores . Su utilidad práctica  y su sencillez  hacen que sea la más utilizada, no obstante hay que tener en cuenta que cuanto mayor sea el número de datos ( n) mayor será la influencia de los datos más antiguos, lo que en algunos tipos de variables puede ser una fuente importante de  problemas. La  media móvil ponderada permite mejorar la reacción de la previsión a determinados datos de la variable   al incorporar unas  ponderaciones ( wi) en función de la relevancia de cada dato. Lo normal es dar mayores pesos a los valores más recientes y menores ponderaciones a los más alejados.   En todo caso para ser realmente útiles necesitan de un sistema de asignación de los pesos adecuado y objetivo, lo que no siempre es posible ni fácil.

[Escribir el título del documento] Media móvil simple. Media móvil ponderada. Descriptores de los elementos.

M j es la media móvil para el momento a predecir "j" Mi son las medias móviles anteriores Wi los pesos que se dan a cada media móvil anterior n el número de datos que se consideran para la predicción 

El alisado exponencial   (o modelo de Holt-Winters), es en realidad un caso mejorado de media móvil con ponderaciones decrecientes en forma de progresión geométrica y razón (1-a).  El calificativo de exponencial se debe a que el peso de las ponderaciones decrece exponencialmente , otorgando más importancia a las observaciones próximas al momento actual y menos a las más alejadas.

Yt son los valores de la serie original St son los valores de la serie alisada (1-a)es la razón de la progresión geométrica En este método se plantea la dificultad de estimar el valor del parámetro "a", que debe adaptarse a cada serie en particular, seleccionando aquél que minimice el error cuadrático medio: así, un parámetro alto, cercano a la unidad, indica fuertes oscilaciones en la serie, y viceversa.

Realizar predicciones de futuro es casi siempre el objetivo de las empresas cuando trabajan con series de datos en el tiempo.

8.3.- Las series temporales en el programa informático SPSS. El programa contiene diversas utilidades para el trabajo con datos de series temporales . En primer lugar, a través del Menú Transformar,   cabe convertir los datos de una determinada variable en una Serie Temporal . Al elegir tal tarea, el programa abre una 42

[Escribir el título del documento] nueva ventana para que el usuario determine, de toda la lista de variables, cuál o cuáles desea convertir en serie, crea una nueva variable (la que corresponde a la serie, agregando a su nombre el añadido _1), y además, posibilita que el usuario pueda construir la serie por distintos métodos, desde el más habitual que es por Diferencia de cada dato con el anterior, hasta otros más sofisticadois como son las Medias Móviles.

Además, existe la posibilidad de desarrollar Modelos de Predicción , tareas que se encuentran en el Menú Analizar, dentro de la opción Predicciones , que al abrir ofrece una amplia variedad de posibilidades, en esencia: Modelos de Predicción, Descomposición de Series Temporales y Técnicas Gráficas. Si se elige, como más habitual, crear un Modelo de Predicción,   se abre la correspondiente ventana donde deben indicarse las variables que serán objeto del estudio, así como la variable que representa la temporalidad (sean años, meses, etc.). Cabe elegir distintos tipos de modelos, siendo muy adecuados en la Investigación de Mercados los denominados ARIMA. Una vez se ejecute el modelo el programa ofrece tanto tablas de resultados como un gráfico del modelo en el correspondiente fichero de Resultados.

demás, cabe realizar, también, análisis de tipo Gráfico, que son muy habituales en las empresas. De los más utilizados son los Gráficos de Secuencias , que se encuentran dentro del submenú Predicciones . El programa pedirá especificar las variables para las que estimar los gráficos, así como la variable indicativa de la temporalidad, una vez hecho lo cual, estima el gráfico correspondiente que presenta en el fichero de Resultados.

Una vez que se crea la Serie Temporal como una variable nueva es posible realizar sobre ella todo tipo de análisis univariables y bivariables.

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9.- El informe de la investigación comercial. Una vez se ha concluido el análisis de los datos, se dispone de una gran cantidad de información que hay que organizar para poder ser transmitida de forma eficiente y adecuada a la empresa que ha encargado el estudio de mercado   y, en su caso, también a terceras personas interesadas en el mismo.

Cuando es el propio investigador quien realiza o participa muy activamente en el análisis de los datos, el problema reside en que   se alcanza tal cantidad de conocimiento y tan profundo del estudio,  además de las derivaciones estadísticas  de los mismos, que se hace muy difícil poder transmitir los resultados a los directivos de la empresa cliente , que evidentemente no conocen el proceso y no tienen la misma formación que el investigador para comprender los resultados. A la hora de plantear  el informe del estudio  hay que diferenciar dos grandes tipos de objetivos: 1. Los objetivos propios del problema objeto del estudio de mercado (conocimiento, descripción, variables causales, etc.). 2. Los objetivos relativos a la utilidad del propio informe   (comunicación, comprensión, etc.). Pero, aunque se realice un trabajo perfecto  de investigación comercial, respecto al  problema comercial planteado (objetivo 1), si en la empresa no pueden entender la información obtenida   y, en consecuencia , utilizarla para tomar las decisiones adecuadas,  esto es, obtener un rendimiento de la misma, el trabajo no habrá servido para nada, habrá sido totalmente inútil (objetivo 2).

En consecuencia , algo que parece sencillo, como es la redacción del Informe se convierte en una tarea a la que hay que dedicar mucha atención, tiempo y esfuerzo.

La elaboración del informe final merece tres principales consideraciones: 





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La imagen de la investigación : el informe es el único resultado tangible del estudio realizado   y por tanto, es importante que transmita el valor y contenido del mismo . El informe no debe limitarse, pues, a transmitir los resultados de la investigación  sino que debe transmitir también la validez del  proceso metodológico seguido. La utilidad para la empresa cliente : el informe tiene que satisfacer las necesidades de información del cliente , en consecuencia su estructura y contenido debe estar orientado a cubrir sus expectativas y conseguir la máxima utilidad en la toma de decisiones comerciales. La imagen de la empresa de investigación : el nivel de satisfacción   de la empresa cliente con el informe es un factor decisivo en sus futuras relaciones con el equipo investigador.

[Escribir el título del documento] El informe final se someterá a la consideración de la empresa cliente, después de presentado y comentado, se le entregará para que lo estudie y poder tener una entrevista o reunión de trabajo posterior, que permita profundizar en la información contenida en el mismo.

9.1.- Los tipos de informes comerciales. Los informes de los estudios de mercado pueden tener y presentar estructuras y contenidos diferentes  dependiendo del tipo de empresa cliente  y del tipo de estudio demandado, distinguiendo entre: 1. Los informes "divulgativos" frente a los informes "técnicos" . 2. Los informes "estándar" frente a los informes "especiales" . La primera división es la más importante, que distingue  entre un informe con un enfoque técnico  y otro más divulgativo. Aunque ambos permiten describir el estudio de mercado, difieren sustancialmente en la forma de presentación y en la estructura. 

El Informe Técnico va dirigido al personal de la empresa que tiene un cierto nivel de formación   en los temas de la investigación comercial, por ello se pueden usar términos estadísticos  como factores, grados de libertad, error por falta de respuesta, intervalo de confianza, validez externa, etc. Este tipo de Informes son los más productivos  para el estudio de mercado, dado que tanto la persona que lo redacta , el investigador, como la persona a la que va dirigido, de la empresa cliente, se comunican en idéntico lenguaje, eliminando así las difíciles aclaraciones o anotaciones explicativas.

Es importante evaluar el nivel real de conocimientos de los interlocutores en la empresa antes de elaborar un informe técnico . 

El Informe Divulgativo va dirigido a un perfil profesional distinto , normalmente directores comerciales, jefes de venta, gerentes o ejecutivos de la empresa cliente, que son quienes habrán de tomar las decisiones de implantar los resultados del estudio de mercado.  Normalmente este tipo de personas no están familiarizadas con la terminología estadística  ni con la jerga de la investigación comercial; por ello, más que contener aspectos relativos a las técnicas usadas debe dar una idea clara y concisa de los principales resultados obtenidos.

Los resultados deben  presentarse en términos que sean comprensibles, debe  primar el dar una información clara  y resaltar de forma concreta los aspectos más importantes del estudio de mercado. La segunda clasificación distingue entre un informe estándar de otro especial: 

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El Informe Estándar ofrece resultados generales,  dirigidos a varios clientes, y también a una audiencia amplia, como pueden ser los accionistas, medios de comunicación, etc.

[Escribir el título del documento] 

El Informe Especial se elabora para los estudios específicos , totalmente adaptados a las necesidades y requerimientos de la empresa cliente.

La extensión del informe guardará una relación inversamente proporcional con el nivel de jerarquía en la empresa del destinatario del mismo. Reflexiona El informe técnico es el más fácil de redactar por el equipo de investigación comercial. Citas para pensar Cada día sabemos más y entendemos menos . Albert E instein

9.2.- Los componentes del informe comercial. Cada estudio de mercado es único y distinto de los demás, por lo tanto, los informes nunca habrán de ser exactamente iguales, aunque sí existen y es conveniente seguir, unas líneas generales a la hora de redactar un informe , así como una serie de contenidos, que salvo excepciones, deben ser completados  siempre, manteniendo una  perspectiva flexible y adaptada a las necesidades de la empresa cliente. 1. La presentación : supone un primer aspecto formal, de identificación del estudio y de las partes implicadas. 2. Los índices: tanto los temáticos como los de tablas y de gráficos de resultados, facilitarán el uso del informe. 3. Los objetivos: ello es fundamental para entender  la finalidad del estudio, su orientación y las conclusiones del mismo. 4. La metodología: se trata de explicar  el proceso empleado en la obtención de la información, sean las fuentes secundarias, el diseño muestral, el trabajo de campo, las técnicas de análisis estadístico (en los informes técnicos  se desarrolla con gran profundidad , en los informes d ivulgativos apenas se cubre con una ficha técnica). 5. Los resultados : constituye el cuerpo principal del informe . Es aconsejable seguir una estructura temática, incluyendo en cada apartado las tablas y los gráficos de resultados, incluso con anotaciones o comentarios, se trata de destacar los resultados más significativos, que no de interpretarlos. 6. Las conclusiones y recomendaciones : el investigador debe determinar las conclusiones  principales y aportar las recomendaciones y las sugerencias oportunas para una posible solución del problema comercial planteado. 7. Los anexos: suelen incluir los materiales utilizados , como el cuestionario, los mapas de muestreo, las grabaciones de video o audio, etc.

Sería aconsejable trabajar en el informe a lo largo de cada una de las fases del estudio, dejando para el final sólo el trabajo de síntesis y las conclusiones.

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[Escribir el título del documento] Dos elementos importantes que deben cuidarse en el informe final, son: las limitaciones del estudio y la incorporación del denominado informe directivo . 

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Las limitaciones  del estudio indican hasta dónde pueden aceptarse los resultados, y por tanto, las conclusiones y recomendaciones, al incorporarlas se estará evitando la temeridad de tomar de decisiones absolutas y quizás erróneas (la mayoría provienen del muestreo pero también de la calidad de los datos). El informe directivo   puede suponer un apartado específico , diferente en la estructura del informe final, incluso se aconseja entregarlo como un resumen aparte. Se trata de una síntesis o resumen enfocado a dar utilidad a los directivos de la empresa , dedicando al mismo un tiempo de lectura mínimo, de forma que, en breves líneas: se concretan los objetivos  del estudio y se enumeran los principales resultados , y se plasman claramente los resultados del mismo, las conclusiones y recomendaciones   del estudio. Todo ello, presentado de una forma muy clara y visual, con tablas o con gráficos.

El Informe Directivo se configura como un documento breve, lo más conciso posible, así como ágil, fácil de leer y de comprender. Reflexiona Los anexos son una parte importante de un informe comercial.

9.3.- La redacción del informe comercial. Además de un cuerpo estructurado y ordenado , el informe final, y cada uno de sus componentes, deben cuidar los aspectos relativos a la redacción del mismo, cuidando al máximo los siguientes aspectos : 

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Los lectores, o personas a las que va dirigido el Informe Final y/o cada una de sus partes , que pueden ser uno o varios de la empresa cliente. La jerga técnica deberá evitarse a toda costa , si es preciso se añadirá un glosario de términos en el propio informe, la máxima es que " si no pueden comprender la  solución que se propone, es indudable que los responsables no la aplicarán ". La facilidad de lectura , el informe final debe ser fácil de seguir y de leer , por ello cuestiones como la estructura en epígrafes, la inclusión de referencias y la redacción de frases cortas resultan claves . La presentación formal  es también muy importante, debe ser adecuada, buena tipografía, interlineado, anagramas, logotipos, encuadernación, encabezados,  pies de página, índice, etc. La objetividad en la redacción , el informe debe presentar la información tal cual es, huyendo de abstracciones y de opiniones propias del investigador. Las tablas y los gráficos son muy importantes , se trata de seguir la máxima de "una imagen vale más que mil palabras ", ya que dan mayor información, facilitan la comprensión y la interpretación. La brevedad , el aumentar el tamaño del informe, incluyendo aspectos complementarios o secundarios, suele ser una tentación para hacerlo parecer más importante, sin embargo, ello dificultará su uso, su lectura y aplicación.

[Escribir el título del documento] Hay que elaborar el informe final pensando en quién y en cómo lo va a leer y estudiar. La presentación del Estudio de Mercado   supone un acto de entrega formal, contractual, pero también explicativo del trabajo realizado y de los resultados obtenidos, por ello debe incluir una presentación oral. La presentación oral  es cada vez más utilizada y más aconsejable en los altos niveles ejecutivos de la empresa, ayudando, mucho, a la aceptación del estudio de mercado  por parte de los destinatarios del mismo. Esta presentación suele apoyarse en variados recursos visuales , que resultan claves  para facilitar la comprensión y el seguimiento del informe final escrito. Además, hay que facilitar y promover los comentarios y las preguntas, que ayudarán a clarificar mejor el contenido del informe y la realidad del estudio  de mercado realizado.

9.4.- La edición del informe mediante programas informáticos. La adecuada presentación   del informe comercial ya se ha indicado como una condición importante, no sólo como elemento de imagen,   sino como garantía de facilidad de lectura y de comprensión por parte del personal de la empresa cliente. La cuestión más importante para la edición del informe comercial radica en la variedad de fuentes que puede tener el mismo, al menos tres: 

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El programa utilizado para el análisis estadístico , que ofrece los resultados en forma de tablas. El programa utilizado, en su caso, para la elaboración de los gráficos de los resultados. El programa utilizado por el investigador para escribir  sus comentarios, anotaciones y conclusiones.

Es, por lo tanto, principal y fundamental disponer de un protocolo informático integrado que permita la i mportación/exportación de ficheros  (esto es, que una tabla de un programa sirva para hacer gráficos en otros) y el insertado  de los distintos elementos (textos, tablas y gráficos) en el programa de edición final del informe comercial.

Tal protocolo se conoce técnicamente como un sistema de autoedición (desktop publishing): conjunto de procedimientos informáticos (ordenador, programas informáticos, periféricos, etc.) que permiten elaborar documentos destinados a la impresión. La autoedición se inicia con dos decisiones: el tamaño del papel y su orientación; a  partir de ahí, se determina el elemento básico de retícula, es decir, las líneas básicas que se definen para estructurar la composición del documento gráfico impreso, y todos sus elementos.

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[Escribir el título del documento] Da orden, coherencia  y uniformidad a la composición del documento, pero a su vez también aporta monotonía . 

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Aporta rapidez y facilidad de lectura , se visualiza y asimila mejor el contenido, tanto de imágenes y gráficos como de textos. Existen distintos tipos de retículas para cada composición , que pueden ser usadas según los distintos tipos de informes comerciales. Lo mejor  para una maquetación correcta del informe es definir la retícula como una plantilla .

La clave de un buen programa de autoedición, está en su capacidad para importar y exportar, texto, gráficos, imágenes, etc., desde y hacia otros programas. De acuerdo a tales retículas se crean disposiciones de página   (maquetas) con texto, gráficos, fotos y otros elementos visuales mediante el empleo de un software para autoedición y maquetación,   como: PageMaker, QuarkXPress, Adobe InDesign, Microsoft Publisher, Corel Ventura, Apple Pages, o el software libre, Scribus.

Scribus es un potente programa libre que tiene procedencia en GNU/Linux, pero que gracias a su auge exitoso, ya tiene una versión para Windows. Similar a Microsoft Publisher ofrece una completa gama de utilidades para realizar las mejores maquetaciones, incluyendo multitud de plantillas prediseñadas, un editor muy intuitivo y fácil de usar, una herramienta de dibujo vectorial, y funciones muy potentes de importación y exportación de documentos en muy variados formatos (incluyendo el PDF). Existe en 24 idiomas, entre ellos el español. Scribus es un programa de autoedición y maquetación de páginas,   de código abierto, que ofrece un gran rendimiento en la creación de publicaciones por ordenador, está diseñado para facilitar el diseño y la composición, pero también permite crear  presentaciones animadas e interactivas en PDF y formularios. Entre sus aplicaciones,  podemos mencionar: periódicos, informes, boletines de noticias, folletos publicitarios, carteles, e incluso libros.

9.5.- Descarga e instalación del programa Scribus. Para descargar el programa Scribus, accedemos a la página web oficial de la aplicación. La última versión disponible estable es la 1.4.0, con la cual podremos abrir documentos que hayan sido guardados en versiones anteriores; una vez abiertos y guardados en la nueva versión, ya no podrán ser abiertos con una versión inferior a ésta. Ya existe una nueva versión 1.5.0 en pruebas, desde enero de 2012.

Para saber más Para descargar el programa informático de autoedición SCRIBUS puedes acceder a la  página oficial del programa desde donde se puede descargar de forma gratuita al siguiente enlace. Programa SCRIBUS.

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[Escribir el título del documento] Una vez se accede a la página principal de Scribus, se pulsa el botón download y el  propio navegador te dirige a la página de descarga del programa, y entonces: 

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Se selecciona la versión  para descargar, que en este caso, será la de Windows (32-bit), versión 1.4.0. Se guarda  en el disco duro. Se ejecuta el archivo descargado  y se comienza la instalación.

La primera opción que aparece es la de seleccionar el idioma, que por defecto debería ser el español, si no es así, se busca en la lista desplegable que surge al activar la selección. El proceso de instalación es el habitual, hay que leerse   las condiciones de uso, y aceptarlas (si se está de acuerdo) y avanzar los pasos mediante el botón de siguiente, y proseguir con la instalación. Se selecciona el tipo de instalación a realizar, que será full. A continuación se elige la carpeta de destino , donde se desea instalar el programa. Cuando haya finalizado la copia de archivos, sólo queda dar a finalizar  y se habrá completado el proceso de instalación. Instalado el programa Scribus podemos empezar a manejarlo y elaborar documentos con él:

Crear Nuevo documento:  Para comenzar un nuevo documento nos aparece un diálogo de texto donde se permite elegir entre las alternativas siguientes: 

Nuevo documento . Permite crear un documento en blanco. Se puede escoger el tipo de documento sobre el que se quiere trabajar. Las posibilidades son: Página simple. El documento se rellena sobre una página normal. El documento nuevo se crea en página simple, por defecto Página doble. El documento se plasma en un soporte doblado en dos  partes. Tríptico. El documento se realiza sobre un soporte doblado en tres  partes. Cuatro páginas . El soporte se realiza sobre un documento que está doblado en cuatro partes. o

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Además del tipo de soporte elegido, hay que decidir cuál va a ser el t amaño total del documento, el número de páginas , y los márgenes  que se quiere que tenga el documento, etc. 

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Nuevo desde plantilla . El programa ofrece una serie de documentos como  plantilla, pudiendo ampliarse la colección a través de Internet o con documentos  propios. Abrir documento existente . Abre un documento que ya existe. Documento reciente . Es un listado de los últimos documentos abiertos, de forma que se puede acceder a él de forma muy rápida.

[Escribir el título del documento] Establecer Preferencias:  una vez que se está dentro del programa abrimos el cuadro de preferencias  del mismo, desde el menú Archivoà Preferencias. En el cuadro de Preferencias, en la sección documento, se cambia el tipo de unidades de medida a centímetros. Esto se podía haber realizado también en el momento de crear el nuevo documento, pero en ese caso sólo serviría para ese documento y no para otros que se pudieran crear después. El resto de la configuración no es necesario modificarla, pero sí es conveniente conocer las posibilidades que existen, para poder adecuar el programa lo más posible a nuestras necesidades.

9.5.- Descarga e instalación del programa Scribus. La interfaz del programa dispone de las siguientes ventanas de soporte ; aunque no es necesario, sí es conveniente conocerlas, ya que pueden necesitarse en un momento dado: 

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Propiedades . Permite ver las propiedades de un objeto y modificar muchos de sus parámetros. Esquema . Muestra un listado estructurado y organizado los componentes del documento, cada página y cada objeto que hay en cada página. Álbum de recortes . Abre la lista de los objetos copiados y disponibles para ser  pegados en este programa u otro. Capas. Es un gestor de capas. Ordenar páginas . Permite variar el orden de las páginas. Distancias. Muestra las dimensiones de un objeto. Historial de acciones . Listado de las acciones realizadas, pudiendo deshacer las últimas ejecutadas. Verificador. Verifica el documento en busca de errores, como cargar un marco de imagen, y no insertar imagen en él. Alinear y distribuir . Ayuda a alinear y distribuir los objetos sobre el documento según unos criterios.

Una vez abierto un nuevo documento , aparecen dos contornos de borde , uno en color rojo, que corresponde al límite del papel, y otro en color azul, que delimita la zona que ocupan los márgenes   definidos anteriormente. Asimismo, en la parte superior y a la izquierda de la interfaz hay unas reglas , las cuales serán muy útiles a la hora de realizar la maquetación de la página. Si se pulsa con el ratón en el punto de intersección entre la regla vertical con la horizontal, y se mantiene pulsado, se puede desplazar el origen (0)  de cada una de las reglas, y colocarlo donde sea más conveniente. Ese punto, será la esquina superior izquierda del contorno azul, es decir, el que delimita el margen. El paso siguiente sería dividir, y marcar   las divisiones sobre el papel según como queramos que quede la publicación cómo deben colocarse éstas. 51

[Escribir el título del documento] La publicación que queremos desarrollar va a tener tres columnas, y en una de esas columnas irá una imagen en el centro. Si el espacio horizontal donde se puede escribir, es decir, el que queda dentro de los márgenes, mide 18 cm., se divide en tres partes iguales, cada una de 6 cm. Si el espacio vertical mide 27 cm., el centro de ese espacio estará a 13,5 cm. de ambos extremos. Para colocar una imagen o dibujo en el centro, se necesitarán por lo menos dos guías, una limitando la parte superior y otra la inferior. Si la imagen tiene 5 cm. de alto, la guía superior  deberá estar a 2,50 cm. por encima del centro y la inferior a 2,50 cm. por debajo del centro.

Las guías sirven para estructurar y distribuir el espacio en el documento, de acuerdo con algún criterio previamente definido por el autor. Para colocar una guía,  basta con pinchar en una de las reglas , la horizontal,  para guías horizontales, y la vertical, para guías verticales, y arrastrarla hasta el punto deseado. Una vez colocadas, ya se tiene una visión global de cómo se ordena el documento. No obstante, cualquier guía puede modificarse  posteriormente, o eliminarse, señalándola y arrastrándola hacia una de las reglas.

Las guías,  como otros elementos, se pueden configurar . En la  ventana de Configuración, en la sección de guías   hay algunos parámetros que puede interesar modificar: 

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Lugar donde se ubican las guías . Se pueden dejar en el fondo, por lo que cualquier otro elemento que se coloque delante las ocultará, o dejarlas en la parte superior, para que siempre estén visibles. Ajuste de las guías . Se puede variar la precisión que usa el programa para ajustar las guías. Color de las guías . Varía el color de las guías, y de los márgenes.

Las guías no son la única manera de dividir y estructurar el documento, se puede usar también una cuadrícula  de fondo, la cual se activa en el menú Ver à Mostrar cuadrícula. La configuración de esta cuadrícula, se puede realizar en el mismo lugar que el de las guías. Pudiendo definir el tamaño de la rejilla principal, y de las sub-rejillas. Será el propio autor y su metodología de trabajo quien decida cuándo y cómo utilizar las guías o rejillas.

9.7.- Insertar objetos en el documento. Dentro del programa Scribus existen varios tipos de objetos que se pueden insertar en el documento. Muchos de esos objetos te resultarán familiares, debido a su similitud con los que existen en otros programas. Una vez que se ha creado el documento, con las guías situadas en su sitio, éstas sirven de base para empezar a colocar los distintos objetos:

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[Escribir el título del documento] 

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Herramienta de selección (número 1). Es la herramienta del programa para la selección de objetos . Cuadro de texto (número 2). Herramienta para insertar un cuadro de texto , con las dimensiones que se le den, y en el lugar que se especifique. Cuadro de imagen (número 3). Herramienta para insertar un cuadro de imagen , con las dimensiones y posición que se definan, para insertar en él una imagen. Cuadro de render (número 4). Es un generador de contenidos diversos , fórmulas matemáticas, piezas musicales, etc. Es sólo para usuarios avanzados . Tabla (número 5). Para insertar una tabla , su funcionamiento es similar al de otras aplicaciones. Líneas y formas (número 6). Es la herramienta para insertar líneas y formas , su funcionamiento es similar al de las herramientas de dibujo de otras aplicaciones. Rotar objeto (número 7). Una vez insertado un objeto, esta herramienta sirve  para rotar el objeto .

Los primeros objetos que vamos a colocar en el documento, serán cuadros de texto : siguiendo las guías, se insertan los cuadros de texto   hasta completar todo el documento, dejando un espacio en la primera columna para colocar una imagen, tal como se puede observar en la imagen. La presentación final del documento será de tres columnas, estando la primera dividida en dos partes por el hueco donde se insertará la imagen. Una vez insertados los cuadros de texto , hay que escribir el   texto. Para ello, se selecciona el cuadro en el que se quiere escribir, y con el botón derecho del ratón, desde su menú contextual, se selecciona la opción editar texto. Esto es muy similar a un  procesador de textos normal, aunque habrá que habituarse a su interfaz que es diferente.

Para colocar una imagen, será necesario insertar un cuadro de imagen  en el hueco que se ha dejado para ese fin: se selecciona el cuadro de imagen   y se inserta de la misma forma que el cuadro de texto. El cuadro de imagen  es el soporte donde se insertará la imagen. Para introducir ésta, se hace doble clic sobre el marco donde sale un cuadro de diálogo que pide que se enlace la imagen a insertar. Al cargar la imagen seguramente no será del mismo tamaño que el cuadro de imagen,  puede que sea más grande y muestre sólo una parte de la misma, o por el contrario,  puede que resulte más pequeña de lo deseado. Mediante el menú contextual, al que se accede, con el botón derecho del ratón, se puede seleccionar la opción ajustar imagen al cuadro, para que cambie el tamaño de la imagen y lo ajuste al del cuadro, o ajustar cuadro a la imagen , que cambiará el tamaño del cuadro ajustándolo al de la imagen. En el cuadro de propiedades , se dispone de más opciones para posicionar la imagen en la forma deseada.

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