Investigación de Mercados - Churchill G - 4 Ed

THOMSON

Investigación de mercados, 4a. edición Gilbert A. Churchill, Jr Vicepresidente editorial y de producción: Miguel Ángel Toledo Castellanos

Gerente de producción: René Garay Argueta

Diseño de portada: Daniel Aguilar Solanos

Editora de desarrollo: Marcela Rocha Martínez

Editora de producción: Patricia Pantoja Valdez

Revisión técnica: Pablo Alfredo Neri Delgado UNITEC-Campus Cuitláhuac Ana Leticia Viesca Leal ITESM-Campus Ciudad de México

Supervisora de manufactura: Claudia Calderón Valderrama

Traducción: Jorge Blanco Traductor profesional

COPYRIGHT © 2003 por International Thomson Editores, S.A. de C. V., una división de Thomson Learning, Inc. Thomson Learning™ es una marca registrada usada bajo permiso.

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Traducido del libro Basic Marketing Research, 4th edition, publicado en inglés por Harcourt College Publishers, ©2001 ISBN 0-03-021104-2 Datos para catalogación bibliográfica: Churchill, Gilbert A. Investigación de mercados ISBN 970-686-188-2 1. Investigación de mercados. 2. Introducción a la investigación de mercados y definición del problema, Diseño de la investigación, Métodos de recopilación de datos, Formularios de recopilación de datos, Muestreo y recopilación de datos, Análisis de los datos, Informes de investigación.

Puede visitar nuestro sitio en http://www.thomsonlearning.com.mx División Iberoamericana México y América Central Thomson Learning Séneca 53 Col. Polanco México, DF, 11560 Tel. 52 (55) 5281 29 06 Fax 52 (55) 5281 26 56 [email protected]

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En el mes de ENERO de 2006 En EDAMSA IMPRESIONES, S.A. DE C.V. Av. Hidalgo N. 111, col. Frac. San Nicolás Tolentino, Iztapalapa, 09850 México, D. F.

CUARTA EDICIÓN

NVESTIGAC MERC GILBERT A. CHURCHILL JR.

Arthur C. Neilsen, Jr., Jefe de Investigación de Mercados University of Wisconsin

THOIVISON

Australia • Brasil • Canadá • España • Estados Unidos • México • Reino Unido • Singapur

PROLOGO

Investigación de mercados se diseñó para un curso introductorio a la investigación de mercados y puede usarse en secuencias de uno o dos trimestres, así como en cursos semestrales. El tema de la investigación de mercados es complejo, pues abarca diversas preguntas que deben responderse y decisiones que deben tomarse en cuanto a las técnicas usadas para resolver un problema de investigación. A falta de un marco de referencia general -que se proporciona en este libro- resulta sencillo que los estudiantes se extravíen en un laberinto; es decir, que se sientan tan abrumados por los detalles y fragmentos que no vean las interrelaciones de las partes con el todo. Pero, para quien aspira a ser directivo o investigador, la comprensión de esas interrelaciones es indispensable, ya que en un sentido muy real la investigación de mercados es un gran negocio. Puesto que las decisiones tomadas durante una etapa del proceso de investigación tienen consecuencias en otras etapas, los directivos deben apreciar las interacciones sutiles y penetrantes que hay entre las diversas partes del proceso de investigación, de modo que puedan tener un grado de confianza apropiado en el resultado del mismo. Por su parte, los investigadores también deben apreciar las interacciones entre las partes. Éstas son como un gancho del que cuelgan los conocimientos acumulados respecto a los métodos de investigación, pero es necesario que los investigadores se resistan a la tentación de ser cautivados por ellas en detrimento del todo. Esta obra pretende ser útil a los futuros directivos e investigadores al dividir el proceso de investigación en varias etapas básicas que deben completarse para responder a una pregunta de investigación. Dichas etapas son: 1. Formulación del problema. 2. Determinación del diseño de investigación. 3. Determinación del método de recopilación de datos. 4. Diseño de los formularios de recopilación de datos. 5. Diseño de la muestra y recopilación de datos. 6. Análisis e interpretación de los datos. 7. Preparación del informe de investigación. La organización de este libro es paralela a esas etapas del proceso de investigación; es decir, la obra está organizada en las siete partes mencionadas. Cada una se subdivide en otras menores, de modo que el análisis de una etapa dada suele encontrarse en varios capítulos. Este tratamiento modular permite que los estudiantes asimilen los conocimientos de manera gradual y orienta a los profesores en cuanto al orden con el que se cubren los temas.

Organización La primera parte se compone de cuatro capítulos y un apéndice. En el capítulo 1 se presenta un panorama general de la investigación de mercados y se describe en qué clases de problemas se usa, quién realiza la investigación y cómo se organiza la función de investigación. También se presenta una perspectiva de las oportunidades profesionales disponibles en la investigación de mercados. En el capítulo 2 se muestra un panorama de las diversas maneras de obtener inteligencia de mercadotecnia. Se subraya la función cada vez más importante que tienen los sistemas de apoyo de decisiones y la internet en la obtención de inteligencia de negocios y competitiva, además de contrastar los enfoques del sistema de información con énfasis en el proyecto que se usa en la obra. En el capítulo 3 se presentan generalidades del proceso de investigación. El apéndice de este capítulo es un análisis de diversos marcos de referencia éticos para considerar las técnicas de investigación de mercados. En el capítulo 4 se analiza la primera etapa del proceso de investigación: formulación del problema, y se explican los aspectos que deben analizarse para convertir un problema de decisión de mercadotecnia en una o más preguntas que puedan afrontarse productivamente mediante la investigación. También contempla la preparación de una propuesta de investigación. La segunda parte se relaciona con la elección del diseño de investigación y comprende dos capítulos. En el capítulo 5 se brinda un panorama de la función de los diversos diseños de investigación y se analiza uno de los tipos fundamentales, el diseño exploratorio. Luego, en el capítulo 6 se analizan otros dos tipos básicos, los diseños descriptivo y causal. En la tercera parte se trata el tema general de elegir un método de recopilación de datos e incluye cinco capítulos y un apéndice. El capítulo 7 se centra en los datos secundarios como fuente de información, y en su apéndice se analizan las múltiples fuentes de datos secundarios. En el capítulo 8 se analizan las operaciones de los servicios de información de mercadotecnia estandarizada y los datos que aportan. En el capítulo 9 se describen los temas relacionados con la elección entre dos métodos primarios con los cuales puede recopilarse la información de mercadotecnia: la observación y la encuesta. Después, en el capítulo 10 se describen las alternativas principales, con sus respectivas ventajas y desventajas, para entrevistar personas. En el capítulo 11 se hace una descripción similar, pero respecto a las técnicas de observación. La cuarta parte se orienta al diseño real de los formularios para recopilar datos que se usarán en un estudio. En el capítulo 12 se analiza el procedimiento en serie que puede utilizarse para diseñar un cuestionario o formulario de observación. Después, en el capítulo 13 se analizan ciertos temas de medición

iv

Prologo

básicos que los investigadores y directivos deben tener en cuenta para no engañar ni engañarse durante la interpretación de los resultados. En el capítulo 14 se describen algunas de las técnicas más usadas por los mercadólogos para medir las actitudes, percepciones y preferencias de los clientes. En la quinta parte, formada por cuatro capítulos, se examinan algunos disenos de muestreo y la recopilación real de los datos necesarios para responder a las preguntas de investigación. En el capítulo 15 se muestra el panorama general de los principales tipos de muestras que pueden emplearse para determinar los elementos poblacionales de los cuales deben recopilarse los datos. Además, se describen los tipos principales de muestras no probabilísticas y el muestreo aleatorio simple, que es la técnica fundamental de muestreo probabilístico. En el capítulo 16 se analiza el uso de los muéstreos estratificado y de grupos, que son técnicas de muestreo probabilístico más refinadas. En el capítulo 17 se trata la pregunta de cuántos elementos poblacionales deben tomarse en la muestra para responder, con precisión y confianza en los resultados, a las preguntas de investigación. Por su parte, en el capítulo 18 se analizan la recopilación de datos y los numerosos errores posibles al realizar esta tarea, desde una perspectiva que permite a los directivos evaluar mejor la calidad de la información que reciben de una investigación. Una vez recopilados los datos, es lógico que el enfoque del proceso de investigación se desplace hacia el análisis, que es la búsqueda del significado que posee la información recopilada. Esta búsqueda incluye muchas preguntas y varios pasos, de modo que en los tres capítulos de la sexta parte se presenta una perspectiva de esos pasos y preguntas. En el capítulo 19 se revisan los pasos de edición, codificación y tabulación de los datos, preliminares al análisis. En el capítulo 20 se analizan los procedimientos apropiados para examinar si las diferencias entre grupos son estadísticamente significativas o no. En el capítulo 21 se describen los procedimientos estadísticos que puedan usarse para examinar el grado de relación entre las variables. En la séptima parte, que se compone de dos capítulos y un epílogo, se analiza la última, pero sumamente importante, etapa del proceso investigación: el informe de investigación. Puesto que suele considerarse como la norma con la cual se juzga toda la actividad de investigación, el informe debe contribuir positivamente a tal evaluación. En el capítulo 22 se analizan los criterios que debe satisfacer un informe de investigación escrito, así como la forma que puede asumir para que contribuya positivamente a la investigación. En el capítulo 23 se hace lo mismo para los informes orales. También se analizan ciertas técnicas gráficas que pueden usarse para comunicar con mayor fortaleza los resultados importantes. En el epílogo se confrontan los elementos del proceso de investigación al demostrar sus interrelaciones de manera panorámica. La organización del material de esta obra, que gira en torno a las etapas del proceso de investigación, tiene varios beneficios importantes. En primer término, divide el tema de la investigación de mercados en partes más digeribles. En segundo lugar, muestra y refuerza continuamente la forma en que las partes de la técnica de investigación encajan en el todo; por ejemplo, los estudiantes pueden ver fácilmente la relación de la estadística

con la investigación de mercados o dónde podrían continuar sus estudios para convertirse en especialistas en investigación. En tercer lugar, la organización de la obra brinda al profesor cierta flexibilidad en cuanto al orden de cobertura de las partes del proceso.

Características especiales Además de su organización pedagógicamente adecuada, Investigación de Mercados posee varias características dignas de mención. En primer lugar, la obra brinda una cobertura relativamente completa de las técnicas más importantes para obtener la inteligencia de mercadotecnia. Con el enfoque general utilizado al analizar los temas, se presentan a los estudiantes los pros y contras de los diversos métodos que hay para afrontar un problema de investigación, además de desarrollar una apreciación del porqué de esas ventajas y desventajas. Se espera que esta apreciación les permita aplicar con creatividad y evaluar críticamente los procedimientos de investigación de mercados. Otras características importantes son las siguientes: 1. Un conjunto de objetivos de aprendizaje donde se resaltan los temas más importantes del capítulo. Luego, en el resumen, se recapitulan dichos objetivos, uno por uno. 2. Cada capítulo se inicia con "Un caso para la investigación de mercados", que se adapta de situaciones reales y resulta muy interesante para el estudiante. Por añadidura, al final del capítulo se hace de nuevo referencia al caso en cuestión ("De regreso en el caso"), ilustrando cómo puede enfocarse más nítidamente con los métodos descritos en el capítulo. 3. Se incluye un glosario a todo lo largo de la obra. Los términos clave de cada capítulo están compuestos en negritas y sus definiciones aparecen al margen del texto en el que se analizan. Además, cada uno de ellos también está señalado. 4. Las "Ventanas de investigación" muestran lo que ocurre en el mundo de la investigación de mercados. En ellas se describe lo que sucede en determinadas compañías y se brindan algunos consejos específicos acerca del "cómo". Al igual que en "Un caso para la investigación de mercados", sirven para darle vida al tema y atraer poderosamente el interés de los estudiantes. 5. El uso abundante de fotografías brinda un refuerzo visual a los conceptos importantes. Distribuidas en toda la obra, las fotografías proporcionan al estudiante una interpretación tangible de cómo se llevan a cabo los diversos aspectos del proceso de investigación. 6. Al final de cada capítulo se incluyen preguntas de análisis, problemas o proyectos. Ello permite que el estudiante cuente con la oportunidad de aplicar los temas del capítulo a situaciones específicas, con lo cual perfecciona sus habilidades analíticas y adquiere conocimientos de primera mano sobre las debilidades y fortalezas de las diversas técnicas de investigación.

Prólogo 7. A través de la obra se analiza un proyecto de investigación. Se incluye al final de cada parte y se relaciona con las actitudes de los establecimientos minoristas hacia la publicidad en los diversos medios de comunicación. El proyecto constituye una situación real que enfrenta un grupo de estaciones radiofónicas en una comunidad. Comienza con la descripción de las preocupaciones y objetivos de las estaciones; después, en cada parte, se describe cómo se diseñó y emprendió la investigación, se muestran las interrelaciones de las etapas del proceso de investigación y se brinda a los estudiantes una perspectiva real y práctica de cómo se lleva a cabo una investigación. 8. Al final de cada sección se presentan varios casos relacionados con alguna etapa del proceso de investigación. Se trata de 38 casos que ayudan a que el estudiante desarrolle sus habilidades de evaluación y analíticas. También son útiles para demostrar la aplicación universal de las técnicas de investigación de mercados que, contrario a lo que se supone, son útiles no sólo para fabricantes y distribuidores de productos, sino para los sectores privado y público en relación con otros temas. Entre los casos se incluyen entidades o temas diversos, como el programa Big Brothers o las áreas de educación, bancaria y teatral, entre otras. Todos los casos corresponden a situaciones reales, aunque algunos se modificaron para proteger la naturaleza privada de la información. 9. Los datos primarios que se presentan en relación con ocho de los casos permiten que los estudiantes realicen su propio análisis para responder a las preguntas. 10. Esta cuarta edición también incluye la descripción, cuestionario, formulario de codificación y datos primarios de un estudio de café molido que realizó la National Family Opinión (NFO, por sus siglas en inglés), compañía de investigación de mercados establecida en Toledo, Ohio. El estudio se utilizó para elaborar diversas preguntas de análisis y algunos problemas de los capítulos, lo cual brinda al estudiante la oportunidad de trabajar con datos "vivos". Ello debe ejercitar su habilidad para convertir los problemas de investigación en temas de análisis de datos y para interpretar los datos obtenidos de computadoras. Además, la base de datos es lo suficientemente grande como para que los profesores diseñen sus propios problemas de aplicación y ejercicios para su clase, lo cual brinda incluso mayores oportunidades de aprendizaje práctico.

Cambios en la cuarta edición Aunque su aspecto sea similar al de las tres ediciones anteriores, esta edición contiene algunos cambios importantes. El cambio principal es la creciente importancia otorgada al uso de internet para la investigación de mercados. Ello se refleja más claramente en el capítulo 2, Recopilación de la inteligencia de mercadotecnia, que contiene un análisis detallado de internet, intranets, la función del director de información y los sistemas modernos de información en red. Sin embargo, también se presenta a lo largo de la obra, con el análisis de temas y nuevos ejemplos.

v

Otro cambio importante es el de los casos: más de 20% son nuevos y más de 25% de los restantes se revisó ampliamente. Por último, todos los capítulos fueron sometidos a un escrutiniomp.

Agradecimientos Aunque elaborar un libro nunca es trabajo de una sola persona, siempre se corre el riesgo de omitir algunas contribuciones importantes cuando se intenta agradecer la ayuda de los demás. Pero es necesario intentarlo, ya que esta obra se benefició inmensamente gracias a los numerosos y útiles comentarios que recibí de diversos colegas durante su elaboración. En particular, me gustaría expresar mi agradecimiento a las personas siguientes, que revisaron el manuscrito de ésta o alguna de las ediciones previas. Mientras que gran parte del crédito por las bondades del libro es suya, la responsabilidad por cualquier debilidad es estrictamente mía. Les agradezco a todos y cada uno de ustedes sus comentarios sumamente perspicaces y útiles. David Andrus Kansas State University Joseph Ballenger Stephin R. Austin State University Edward Bond Bradley University Donald Bradley University of Central Arkansas Terry Childers University of Minnesota James S. Chow East Carolina University C. Anthony Di Benedetto Temple University Elizabeth Ferrell Southwestern Oklahoma State University David Gourley Arizona State University Dhruv Grewal University ofMiami Thomas S. Gruca University of lowa

vi

Prólogo

D. S. Halfhill California State University, Fresno James E. Hansz Lehigh University Doug Hausknecht University of Akron Vince Howe University of North Carolina- Wilmington Deborah Roedder John University of Minnesota

Douglas Mac Lachlan University of Washington Tridib Mazumdar Syracuse University Donald J. Messmer College of William and Mary Thomas Noordewier University of Vermont Pradeep A. Rau The George Washington University

Debra Ringold Wiliamette University Glen Jarboe University of Texas, Arlington Abhijit Roy Plymouth State College Roland Jones Mississippi State University Bruce Stern Ram Kesavan Portland State University University of Detroit R. Sukumar University of Houston Leonard Jensen Southern Illinois University, John H. Summey Carbondale Southern Illinois University- Carbondale Richard H. Kolbe Kent State University David Urban Virginia Commonwealth Elizabeth K. La Fleur University Nicholls State University Subhash Lonial University of Louisville Daulatram Lund University of Nevada

Joe Welch North Texas State University

Vaya mi agradecimiento para mis colegas de la University of Wisconsin por el estimulo intelectual y el apoyo psicologico que siempre me han proporcionado. Tambien deseo agradecer a Janet Christopher por encargarse de gran parte de la transcripcion del manuscrito; fue eficiente en su tarea y paciente con la mia. Guardo igual gratitud para mis alumnos Tom Brown, Beth Bubon, Jennifer Markkanen, Joseph Kuester, Jayashree Mahajan, Kay Powers y David Szymanski por su ayuda en muchas tareas relacionadas con la preparacion de un libro como este. Agradezco al personal editorial y de production de The Dryden Press por su labor profesional. Vaya igualmente mi gratitud para el ejecutor literario del difunto Sir Ronald A. Fisher, FR.S., al doctor Frank Yates, FR.S. y a Longman Group Ltd., por la autorizacion para reproducir el cuadro III de la obra Statistical Tables for Biological, Agricultural and Medical Research (6a edition, 1974). Por ultimo, una vez mas tengo una deuda especial de gratitud con mi esposa Helen y nuestros hijos. Su apoyo incansable y su amor generoso no solo hicieron posible esta obra, sino que tambien, por principio de cuentas, hicieron que valiera la pena el esfiierzo. Gilbert A. Churchill Jr. Madison, Wisconsin Julio de 2000

ACERCA

DEL AUTOR

Gílbert A. Churchill Jr. obtuvo su doctorado en Administración de Empresas, de la Indiana University en 1966, y se incorporó a la University of Wisconsin luego de titularse. El profesor Churchill fiíe nombrado Distinguished Marketing Educator por la American Marketing Association en 1986, siendo apenas el segundo individuo en recibir tal distinción. Este premio reconoce y honra en vida a un profesor de mercadotecnia por sus servicios distinguidos y su contribución sobresaliente en el campo de la educación mercadológica. El profesor Churchill también recibió, en 1993, el premio de la Academy of Marketing Science, en reconocimiento a sus significativas contribuciones académicas. En 1996 le fue otorgado el Paul D. Converse Award, premio que se concede a los académicos más influyentes en mercadotecnia, según el juicio de un jurado nacional estadounidense formado por miembros de universidades, empresas y organismos gubernamentales. En ese mismo año, el Marketing Research Group de la American Marketing Association creó el premio Gilbert A. Churchill, Jr., el cual se otorga cada año a una persona que haya hecho contribuciones significativas a la investigación de mercados. El profesor Churchill también recibió en el pasado el William O'Dell Award por un artículo sobresaliente que se publicó en la revista Journal of Marketing Research durante el año, premio del que también ha sido finalista en otras cinco ocasiones. En 1981, el South Central Wisconsin Chapter de la American Marketing Association lo nombró Marketer of the Year. Es miembro de la American Marketing Association y ha fungido

como vicepresidente de publicaciones de su consejo de administración, además de ser miembro del Advisory Committee to the Bureau of the Census, de dicha asociación. Por añadidura, ha sido consultor de diversas compañías, como Osear Mayer, Western Publishing Company y Parker Pen. Los artículos del profesor Churchill han aparecido en publicaciones como las revistas Journal of Marketing Research, Journal of Marketing, Journal ofConsumer Research, Journal ofRetailing, Journal of Business Research, Decisión Sciences, Technometrics y Organizational Behavior and Human Performance, entre otras. Es coautor de varias obras, entre ellas Marketing: Creating Valué for Customers, 2a edición (Burr Ridge, IL.: Irwin McGraw HUÍ, 1998), Sales Forcé Management Planning, Implementation, and Control, 6a edición (Burr Ridge, IL.: Irwin McGraw HUÍ, 2000) y Salesforce Performance (Lexington Books, 1984), además de ser autor de Marketing Research: Methodological Foundations, T edición (Fort Worth, TX: Dryden 1999) y Basic Marketing Research, 4a edición (Fort Worth, TX: Harcourt College Publishers, 2001). Fue editor de la revista Journal of Marketing Research y ha formado parte de los consejos editoriales de las revistas Journal of Marketing Research, Journal of Marketing, Journal of Business Research, Journal of Health Care Marketing y Asían Journal of Marketing. Por último, el profesor Churchill recibió el premio Lawrence J. Larson a la excelencia educativa.

CONTENIDO

BREVE

PARTE I

1 2 3

INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS Y DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

4

Función de la investigación de mercados 2 Recopilación de la inteligencia de mercadotecnia 22 Proceso de la investigación de mercados 42 Apéndice 3a Ética en la investigación de mercados 54 Formulación del problema 70

5 6

Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria Diseños de investigación descriptivo y causal 124

PARTE II PARTE III

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

102

174

FORMULARIO DE RECOPILACIÓN DE DATOS

310

MUESTREO Y RECOPILACIÓN DE DATOS

444

8 9 10 11

12 13 14

Diseño del cuestionario o formulario de observación 312 Fundamentos de medición 356 Medición de actitudes, percepciones y preferencias 384

15 16 17 18

Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple 446 Muestreo estratificado y de grupo 478 Tamaño de la muestra 502 Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo 530

PARTE IV

PARTE V

PARTE VI

19

20 21 PARTE Vil

22 23

100

MÉTODOS DE RECOPILACIÓN DE DATOS

Datos secundarios 176 Apéndice 7a Fuentes de datos secundarios 202 Servicios de información de mercadotecnia estandarizada 214 Recopilación de datos primarios 236 Recopilación de información mediante cuestionarios 254 Recopilación de información por observación 284

7

1

ANÁLISIS DE DATOS

Análisis de datos: pasos preliminares 584 Apéndice 19a Comprobación de hipótesis 626 Análisis de datos: examen de diferencias 638 Apéndice 20a Análisis de la varianza 666 Análisis de datos: investigación de relaciones 672 Apéndice 21a Mediciones no paramétricas de relaciones INFORMES DE INVESTIGACIÓN

Informe de investigación escrito 766 Informe de investigación oral 790 Epílogo 809 Apéndice 814 índice 821

705

582

764

CONTENIDO

PARTE I

INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE MERCADOS Y DEFINICION DEL PROBLEMA

Capitulo 1I Funcion de la investigation de mercados 2 ••••• •• Hmcion de la investigaeion de mercados 5 Un caso para la Ventana de investigacidn 1.1: Tropiezos internacionales causados por invesligacion de mercados difercncias del entomo 8 , j.Quiencs reali/an la imcsiigacion de mercados?

11

Ventana de investigaciun 1.2: I,as 10 companias de investigacion de mercados mas izraiales del mundo 13 (irtianizacion de la investigacion de mercados 14 Oportunidades de trabajo en la investigation de merciidos De regreso en el caso 18

Rcsumci! Capitulo 2 Un caso para la investigacion de mercado:

15

Ventana de investigacion 1.3: Puestos y responsabilidadcs en la imestiuacion dc mercados 16 18

Recopilacion de la inteligencia de mercadotecnia

22

Enfoques do proyecto y de sistemas 24 Sistemas de apoyo a defKi-'ik". 28 Vcnlana de investiaacion 2.1: Inlonnacionde mercadoiecnia disponible en Internet

29

Ventana de investigacion 2.2: ,',Demastada inteligencia de mere ado teen i a? 31 De regreso en el caso 36

Ventana de investiyacion 2 J: Lista de comprobacion respecto a la privaddad Tendencias en la recopilacion de la imeliyencia de la mercadotecnia 35 Resumen

|

Capitulo 3

Un caso para la investigacion de mercados

37

Proceso de la investigacion de mercados

42

Vcntana tie iavestigacidn 5.1; rendencias principals dc la investigacion de mercados en Gillette Company 45 Sucesion de pasos para la invesligacion de mercados

De regreso en el caso

I^HHIIIIH Capitulo 4 ^^^^^^^^^^^^^^^^^_^^^^^^^^^^^^^^^^

Un caso para la investigacion de mercados

32

Resumen 52 Apendice 3a Etie.i en hi investigacion de mercados Formulation del problems

70

Formulacion del problema

72

46 54

Ventana de mvestigacion 4.1: Participacion activade los direct!\n> en el proeeso de in\ estigacion 75 Trans form a ck'm del problema de decision en un problema de investigacion Arboles de decision 83 Propuesta de investigacion

84

iX'nando se iusiifica la investigacion de mercados? Eleccion y uso de un proyecto de invesligacion Resumen 90

86

86

79

1

X

Contenido

Parte I Proyecto de investigación

94

Casos de la parte I I.A Los "hermanos mayores" del condado Fairfax I.B Transitiona! Housing, Inc. (A) 96 De regreso en el caso

89

f.C Capacitación de supervisores en el Management Instüute I.D Departamento de Administración 97 LE Wisconsin Power & Light (A)

PARTE II Capítulo 5 Un caso para la investigación de mercados

95 97

98

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 100 Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria E\ diseño de investigación como plan de acción Tipos de diseño de investigación 104

102

104

103

Investigación exploratoria 107 Ventana de investigación 5.1: La experiencia de Harley-Davidson con los grupos


de enfoque 112 Ventana de investigación 5.2: Diferencias principales entre los grupos de enfoque

118

canadienses y estadounidenses, y de otros países Resumen

Capítulo 6 Un caso para la investigación de mercados

125

116

119

Diseños de investigación descriptivo y causal

124

Diseños de investigación descriptivos 126 Ventana de investigación 6.1: Uso de un panel en línea por Nickelodeon

130

Ventana de investigación 6.2: Comparación de las respuestas del panel postal de Markcl Facts y una muestra telefónica seleccionada aleatoriamente 135 Diseños de investigación causales 136 Ventana de investigación 6.3; Investigación realizada por Wendy's para la hamburguesa "BigCIassic" 141 Ventana de investigación 6.4: Uso de un mercado de prueba electrónico por Ocean Spray

146

Resumen 149 Parte II Proyecto de investigación

158

Casos de la parte II II.A Rumsiad Decorating Centcrs (A)

159

II.B Sociedad Humanitaria del condado de Rivcrside (A) De regreso en el caso

148

PARTE III Capitulo 7 Un caso para la investigación de mercados 177

160

II.C Programa de cómputo HotStuff (A) 161 il.D Laboratorio de cómputo estudiantil (A) 163 II.E Club campestre Chestnuí Ridge (A)

168

MÉTODOS DE RECOPILACIÓN DE DATOS

174

Datos secundarios

176

Ventajas de los datos secundarios 179 Desventajas de los dalos secundarios 180 Ventana de investigación 7.1: Incompatibilidad de la información recopilada en los censos nacionales 181

Contenido

XI

Ventana de \t\¡.>n 7.2: Uso de la fuente para evaluar la exactitud de los datos SL-amdarios 183 Tipo;, di: dütos se cundan os: miemos y externos 184 De regreso en el caso 194

Ventana de investigación 7.3: Mercado: está en las tárjelas Ventami de ¡nvesMuiíción 7.4: Búsquedas en la red 193 Resumen

195

Apéndice 7a Fuentes de dalos secúndanos Capitulo 8 Un caso para la investigación de mercados 215

202

Servicios de información de mercadotecnia estandarizada Perfil de clientes

Capitulo 9 Un caso para la investigación de mercados 237 De regreso en el caso 249 Capítulo 10 Un caso para la investigación de mercados

255 De regreso en el caso 276

I

Capitulo 11

Un caso para la investigación de mercados

285

214

216

Medición de las ventas de productos y do k¡ iwrtidpación de mercado 220 Ventana de imcsiiiuición Vi Ejemplo del impacto de los lectores ópticos 225 Medición de la exposición v eticacia de !a publicidad

De regreso en el caso 231

187

Mvdiciiw- especiales Resumen 232

227

230

Recopilación de datos primarios de datos primarios

236

238

Ventana de in\ e>iilación 9.1: Descripción del estilo de vida de los cinco tipos más comunes de compradores de gasolina Obtención de datos primarios 246 Resumen

240

249

Recopilación de información mediante cuestionarios Métodos de comunicación

254

256

Métodos de administración de cuestionarios

263

Ventana de investigación 10.1: Listado de distribución de líneas telefónicas en d mundo 266 Ventana de investigación 10.2: Porcentaje de personas que participaron en diversos lipos Je e-iiLiicAUs en un año 272 Resumen 276 Recopilación de información por observación Métodos de observación Resumen

284

286

296

Pane III Provecto de investigación

300

Casos de la pane III De regreso en el caso 295

III.A Química Suchomel 301 III.B Luz y Fuer/a de Wisconsin (B)

302

HI.C Dirección de Servicios Financieros Estudiantiles (A) III.D Premium Pizza Inc.

304

303

Contenido

XII

PARTE IV Capítulo 12 Un caso para ta investigación de mercados 313

De regreso en et

|

347

Capítulo 13

•^^^^^^^•^^^^^^^H^H^^^^^^^^^H

Un caso para la investigación de mercados 357


Capítulo 14



FORMULARIO DE RECOPILACIÓN DE DATOS

310

Diseño del cuestionario o formulario de observación 312 Diseño del cuestionario 314 Ventana de investigación 12.1: Efecto de tas diferencias culturales en la investigación de mercados de diversos países 317 Ventana de investigación 12.2: Efecto del orden de enumeración de las alternativas en la distribución de las respuestas 328 Ventana de investigación 12.3: Galería de palabras problemáticas de Rogucs 331 Ventana de investigación 12.4: Contenido y ejemplo de una carta de introducción a un cuestionario por correo 338 Formularios de observación 343 Resumen 347 Fundamentos de medición 356 Escalas de medición 358 Escalas de aiributos psicológicos 361 Introducción a la medición psicológica 363 Variaciones en las escalas medidas 366 Ventana de investigación 13.1: Efecto de la cullura en los estilos de respuesta Clasificación y evaluación de los errores 369 Ventana de investigación 13.2: Medición del concepto "ingreso discrecional" Desarrollo de mediciones 376 Resumen 379

367 372

Medición de actitudes, percepciones y preferencias 384 Procedimientos de evaluación de actitudes 387 Ventana de investigación 14.1: Opciones en diversos países acerca de la publicidad en diferentes medios 388 Escalas de autoinformc de las actitudes 390 Otras escalas de calificaciones 394 Ventana de investigación 14.2: Reflexiones más importantes para la compra de algunos aparatos electrodomésticos 395 Determinación de la escala 398 Escalas de percepciones 399 Análisis de conjuntos 106 Resumen 409 Parte IV Proyecto de investigación 417 Casos de la parte IV IV.A Rumslad Decorating Centers (B) 422 IV.B Facultad de Administración (A) 426 IV.C" Compañía Editorial Juvenil (A) 434 IV.D Producciones T1M (A) 435 IV.E Industrias Caldera 437 IV.F Calamity-Casualty Insurance C'ompany 442

Contenido

PARTE V Capitulo 15

MUESTREO Y RECOPILACIÓN DE DATOS

Un caso para la

investigación de mercados 447

De regreso en et caso 471

|

Capítulo 16

Un caso para ia investigación de mercados 479 De regreso en el caso 496 Capítulo 17 Un caso para la investigación de mercados 503

444

Tipos de muestreo y maestreo aleatorio simple - ild mucstrco

XIII

446

448

Ventana de investigación 15.1: Cambios en la csiruciura de los rríimeros telefónicos de Estados Unidos

451 452 453

Tipos de planes de muestreo Muestras no proba bilis ti cas

Ventana de investit:;n:ióii I5.2: F.I anuncio es ingenioso y claro, pero, ¿alguien lo lee'.' Muestras probabilíslicas 457 Muestreo aleatorio simple Resumen 471

458

Muestreo estratificado y de grupo

478

Muestra estratificada 480 Ventana de investigación 16.1: Método de muestreo estratificado desproporcionado que utilizó Niclsen

487

Comparación de mue-nns ^mitificadas y de cuota Muestra de «ñipo 489 Combinación de los tipos de muestras Resumen

489

435

496

Tamaño de fa muestra

502

Consideraciones básicas en la determinación del tamaño de la muestra

504 605

Determinación del tamaño de la muestra en la estimación de inedias

Ventana de investigación 17.1: Lincamientos para estimar la varianza con datos Oobteniclos mediante escalas de calificación 511 Determinación del tamaño de la mueslra en la estimación de proporciones Tamaño de la población y tamaño de la muestra


Capítulo 18 Un caso para la investigación de mercadas 531

456

513

515

Otros planes de muestreo probabilístico 518 Determinación del tamaño de la muestra con clasificaciones miAnlas previstas Determinación del tamaño de la muestra con dalos históricos 521 Resumen 522

Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo 530 Efectos de importancia de los errores no imputables al mueslreo Errores nú imr ,[ muestreo 534

532

Ventana de investigación 18.1: Tendencias en las tasas de renuencia y raíones para no participar

543

Ventana de investigación 18.2: Ineluso la Oficina del Censo afronta el engaño de los enirevistadores 552 til error total es la clave

553

Resumen 557 ['arte V Proyecto de investigación

564

519

Contenido

XIV

Casos de la parte V V.A Centro Médico San Andrés 566 567 V.B Riverside Coiinly Humane Society (B) V.C Fiestas. S.A. 568 569 V.D Laboratorio de cómputo estudiantil (B) V.E First Federal Bank de Bakersfield 570 V.F Holzcm Business Systems 573 De regreso en el caso 556

| I

PARTE VI "

Capitulo 19



|

Capítulo 20

Un caso para la investigación de mercados

639


Capitulo 21 Un caso para la investigación de mercados 673

V.G The Dryden Press

577

V.H Facultad de Administración (B)

VI Rockway Publishing Company ANÁLISIS DE DATOS

578

579

582

Análisis de datos: pasos preliminares 584 Edición 586 Codificación 588 Tabulación 591 Ventana de investigación 19.1: Desaparición de la clase media: ¿hecho o fantasía? Presentación de los datos tabulares 612 Rcsunn; n 614 Apéndice 19a Comprobación de hipótesis 626 Ventana de investigación 19a. 1: Procedimiento habitual de comprobación de hipótesis 629

609

Análisis de datos: examen de diferencias 638 Adecuación del ajuste 641 Prueba de Kolmogorov-Smirnov 643 Hipótesis de una media 644 Ventana de investigación 20.1: Comprobación de hipótesis de una media 647 Hipótesis de dos medias 649 Ventana de investigación 20.2: Comprobación de hipótesis de las diferencias entre dos medias 653 Hipótesis dedos proporciones 655 Resumen 659 Apéndice 20a Análisis de la varianza 666 Análisis de datos: investigación de relaciones 672 Análisis de correlación y de regresión simple 675 Ventana de investigación 21.1: Importancia de la teoría en fa investigación de mercados 676 Análisis de regresión múltiple 686 Ventana de ¡nvcst¡«ación 21.2: Leyes de la estadística de Walkup 687 Comentarios finales del análisis de datos 695 Ventana de investigación 21.3: La vida en el Mississippi. dentro de 742 años Resumen 698 Apéndice 21a Mediciones no paramétricas de relaciones 705 Pane VI Proyecto de investigación 714

696

Contenido


VI.A VI.B VI.C VI.D VI,E VI.F Vl.G

VI. I! Banco de Occidente VI.I

PARTE Vil Capítulo 22 Un caso para la investigación de mercados 767 De regreso en el caso 783



iic la pane V] Wisconsin Power & l . i g h l ( C ) 717 Slar füjuiprncni 719 Producciones T1M (B) 725 Compañía Editorial de ideas Juveniles (B) 729 Oficina de Servicios Financieros Estudiantiles |B) Transí l ¡oinil HOIIMMU. fue. Mi) 739 Casas Prefabricadas, S.A. 749

xv

731

751

Bombas y Compresoras Especializadas, S.A.

INFORMES DE INVESTIGACIÓN

762

764

Informe de investigación escrito 766 Criterios del informe de investigación 768 Criterio-; de redacción 769 Ventana de investigación 22.1: Cómo redactar para no obtener un puesto 771 Vcnlana de investigación 22.2: Algunas sugerencias para la selección de palabras en los informes de im u de meiLMilns 773 Formularios de informe 774 Resumen 784 Informe de investigación oral 790 Preparación del ¡nfnntie oral 792 Ventana cte investigación 23.1: Ditv consejos para la preparación de auxiliares visuales eficaces en ia presentación de informes orales 793 Exposición del informe oral 793 Presentación gráfica de los resultados 794 Ventana de investigación 23.2: Uso de la? ai diapositivas 804 Resumen 805 í-pilogo 809 -•cío de investigación 812 Apéndice 814 índice 821

P

A

R

T

E

Introduction a la investigacion de mercados y definition del problema Capitulo 1

Funcion de la investigation de mercados

Capitulo 2

Recopilacion de la inteiigencia de mercadotecnia

Capitulo 3

Proceso de investigaci6n de mercados Formulaci6n del problema

Capitulo 4

En \3 parte I se presenta una panora'mica de la investigacion de mercados. En el capitulo 1 se analizan los problemas en que se usa la investigacion de mercados, quien la utitiza y como se organize. En el capitulo 2 se presentan formas atternas de obtener la inteiigencia de mecadotecnia: mediante sistemas de informacion de mercadotecnia, sistemas de apoyo a decisiones o proyectos disehados para hacer frente a temas especificos. En el capitulo 3 se brinda una panoramica del proceso de investigacion y en su apendice se analizan ciertos aspectos eticos que pueden surgir cuando se recopila la informacion. For ultimo, en el capitulo 4 se muestra de manera detallada la formulation del problema, que es la primera etapa del proceso de investigacion.

ALGO DiGNO DE OECIR DE "YAHOO!" Me aqui la ambiciosa vision de una compafiia1 convertirse en "...el unico sitio al que cualquier persona tiene que ir para encontrar y permanecer en contacto coil cualquier cosa o persona". Eso parece una descripcion de la Biblioteca del Congreso, de AT&T v del mejor bar para solteros del mundo. todo en un solo paquete. Sin embargo, esas palabras. tomadas del informs anual de 1998 de una compania, podnan convertirse en la descripcion adecuada para una de las empresas de mas r^pido crecimiento en Eslados Unidos. Esa empresa es un portal de Internet llamado Yahoo! (segun Jerry Yang, uno de los fundadores de la compania, el signo de admiracidn es simptemente 'puro truco publicitario'). Los naveganles del ciberespacio usan Yahoo! como punto de partida. donde pueden encontrar vinculos con informacion sobre el clima. mapas, noticias, correo electrbnico. cotizaciones bursatiles, listas de bienes raices. comercios en linea, salas de chat (conversation) y mucho, mucho mas. La esirategia de Yahoo! requiere que tantos usuarios de Internet como sea posib!e visiten su sitio en la red, lo cual ayuda a la rentabilidad de la compania eti diversas formas. En primer termino. Yahoo! obtiene gran parte de sus ingresos de la venta de espacio publicitario en su sitio; cuantos mas usuarios lo visiten, tanto ma's presupuesto de publicidad puede atraer De igual modo, cuanto mas tiempo permanezcan los visitanies en el sitio. tanto mas valioso es el espacio publicitario, ya que cuando los consumidores permanecen mas tiempo. hay rnayores probabilidades de que vean los anuncios. El trafico abundante tambien beneficia a un area de ingresos que se espera revista una importance cada vez mayor en el futuro: el comercio electronic, pues Yahoo! tiene asociadones con proveedores en linea. quienes estan vinculados al sitio; de modo que los consumidores puedan encontrar y comprar facilmente sus productos; a cambio de ello. Yahoo! obtiene un poreentaje del monto de las ventas. Un mayor numero de visitantes al sitio debe traducirse en mas compradores, que generan comisiones para Yahoo! Ademas, un cliente que compra es mas valioso que un visitante, que simpiemente observa un anuncio. de modo que las companies pagan mas por este servicio. A manera de ejemplo, Yahoo! podria obtener hasta dos centavos de dolar cada vez Que alguien hace die en un vinculo de un anuncio y treinta centavos en cada ocasi6n que alguien llena una solicitud de compra. El numero de usuarios web y el importe de la publicidad en linea estan creciendo a un ritmo impresionante (por ejemplo, las cifras correspondientes a 1998 duplicaron las relatives a 1997). Con esta

tendencia a su favor, los directives de Yahooi podrian sentarse a esperar que fluyan las ganancias. Sin embargo, con ello estarian haciendo caso omiso de la competencia de otros lideres de la programacion, corno America Online y Microsoft, que estan r edefimendo su propio papel para abarcar cada ve; mas aspectos de los que hace Yahoo! Si esta compania pretends tener exito en su estrategia de dar a los consumidores todo lo que desean. debe ser un experto en saber que desean. For ende, Yahoo! es al mismo tiempo recopilador y proveetfor de mformacI6n. Una de las formas en que obtiene information sobre los clientes es recopiianda cientos de miles de millones de bytes diarios acerca de como se usa su silio; registra cuales sitios visitan los clientes, asi como la ruta que siguen para llegar a ellos y luego utiliza los datos para desarrollar oportunidades ert las areas donde los usuarios han mostrado mas interes. Ademas, la informacion ayuda a que la compania identifique cuales anuncios y vinculos de empresas obtienen mejor respuesta, !Q cual sirve para que Yahoo! dirija sus esfuerzos de venta de publicidad y establezca acuerdos de comercirj electromco. Por ejemplo, SmarterKids.com, negocio minorista de productos educativos, descubrio que unos cuantos sitios, incluido Yahoo!, atrajeron mas respuesta del publico; por tanto, la compama utilize la mayor parte de su presupuesto publiciiario en esos sitios web. Las cifras de uso son mucho mas utiles si la companfa conoce ciertos datos acerca de los consumidores mismos. A fin de recopilarlos y alentar a los usuarios para que permanezcan en el sitio, Yahoo! los insta para que personalicen su pagina de Yahoo! Por ejemplo, los usuarios pueden configurer el sitio para que muestre automaticamente las noticias de fuentes especificas y temas de interes particulares. asi como las cotizaciones de los valores de su cartera de inversiones. Tambien pueden inscribirse en un club, donde quienes comparten un cierto interes pueden programar chats en linea, compartir ideas y publicar vinculos con sitios que podrian interesar a otros miembros del grupo. Incluso es posible pedir que Yahoo! les envie las cotizaciones bursatiles actualizadas u otros datos a su radiolocalizador. En su informe anual mas reciente. Yahoo! senala que tiene 50 millones de usuarios en todo el mundo; de ellos, 35 millones se han registrado para recibir servicios y su niimero crece rapidamente. Al registrarse, cada usuario praporciona informacion a la base de datos de preferences de Yahoo!, lo cual hace que dicha base sea una de las mas grandes de la red. Ademas, Yahoo! se suscribe a servicios de informaci6n como Nielsen/ NetRatmgS: que praporciona mediciones basicas, como la dasificacimi

de los sitios web por alcance (el porcentaje que visita un sitio en relacion con el niimero total de usuarios de Internet, que se conecta con la red al rnenos una vez durante el periodo de evaluation). Nielsen/NetRatings tambien brinda estadlsticas mas detalladas de los sitios. lo que incluye la exposition de los usuarios a la publicidad, su respuesta a ella y sus datos demograficos. Los datos de esos informes permiten que Yahoo! sepa cuales paginas de su sitio son mas populares, de cuales sitios provienen sus visitantes y a cuales sitios van cuando salen de Yahooi Los datos de Nielsen/NetRatings provienen de un panel de consumidores que proporcionan informacion acerca de ellos mismos cuando aceptan participar en el estudio, de modo que Yahoo! puede obtener datos demograficos de sus visitantes. Qtras companias de investigacion de mercados proporcionan informacion relativa a ciertos aspectos de la estrategia de Yahoo! Puesto que generar trafico intenso en un sitio web requiere un alto nivel de reconocirniento del nombre Yahoo!, la compania utiliza la investigation de marcas. Intel liquest, empresa de investigation especializada en el reconocirniento de marcas, estudio que tanto se recuerda el nombre de Yahoo! sin ayuda Resultados recientes han informado de un reconocimiento del nombre de 18%; es decir, el triple del que habia tres anos atras. lo cual, mas que un paso, constituye un salto en la direccibn correcta. La estrategia de dar a sus clientes lo que quieren, asumida por Yahoo!, continue atrayendo a usuarios y anunciantes de Internet. En anos recientes, los ingresos se triplicaron cada afio, gratias a que los anunciantes compraron servicios de mayor cuantia y a mas largo plazo. Un informe reciente de Nielsen/NetRatings sobre los 25 mejores sitios, ubica a Yahoo! en el segundo lugar, en cuanto a alcance, y en primero en cuanto al tiempo que los usuarios permanecen en el sitio. Todo lo anterior es una buena ra?6n para que los propietarios de la compania griten Yahoo!

fuentes Yahoo!, informe anuatDe 1998 (bajadodelsitiodeYanool.wwwyahoo.com, IBdeagostodfi 1999), Jane Hodges, "5 Winning and Keeping Web Surfers: Yahoo". N! 1999], pp 121-122; Randall E Stress. "How Yahooi Won lh>. Search Wars." Fortune (2 de marzo de 1993. bajado del sitio de Northern Light, W*wnorthernlignunm, IBIsagostodE 19991, Heather Green. Ttie Information Gold Mine". Business Week (26 rle Julio de 1993, baiaiJade America Online. Jdeagostode 19991. Jeffrey M. O'Brien. "Behind the Yahoo''. rftfivw*{23deiiinio de 1999). pp 16184. UPI. 'AOL and YahMi Tops on Net', cabls noticioso(22 de abril de 1999, haiado del sitio da Northern Light, www. northern light com, ISdsagastode '9991. sitiadeNielsen/Nei flat ings. wwwniKlsfc tfatingi ' 'im Ibaiado el IB de agostode 1999J.

Capituto 1

FUNCIÓN DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS O B J E T I V O S

DE

A P R E N D I Z A J E

Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Definir la investigación de mercados. 2. Citar dos factores de los que depende, en gran parte, la manera en que se organiza la función de investigación en una empresa dada. 3. Enumerar algunas habilidades importantes para hacer carrera en la investigación de mercados.

2

Un caso para la investigación de mercados En una tarde reciente, Sara, Enrique y Carla, al igual que otros estudiantes, estaban en el ciberespacio. Sara investigaba para su trabajo trimestral sobre Apple Computer Company y empezó por conectarse a Internet. Navegó a Mercury Center, el sitio del periódico San José Mercury News, para ver las últimas noticias acerca de Apple. Se había suscrito al programa de membresía llamado Passport, para lo cual dio su nombre, dirección e información de tarjeta de crédito. También seleccionó las tiras cómicas que quería recibir: Bizarro, Shermaris Lagoon, Boondocksy Garfield. Después de leer las tiras cómicas del día, Sara se puso a trabajar. Mientras veía los archivos del sitio, el Mercury News recopilo más información. Guardó los datos acerca de los artículos que había solicitado y luego los cargó a su tarjeta de crédito. Enrique se preparaba para iniciar su tarea de estadística, pero antes se desvió a Amazon.com para pedir la novela The Testamentas John Grisham. Escribió el título del libro en dicho sitio y apareció la página pertinente, con datos acerca de la obra, junto con el comentario de que los clientes que la habían solicitado también habían pedido Rainbow Sixde Tom Clancy y No Safe Place de Richard North Patterson. Enrique era comprador frecuente en Amazon.com, en parte debido a la información que había proporcionado a la compañía. Pidió que le enviaran recordatorios de las ocasiones especiales, como el día de las madres, el día del padre y el cumpleaños de su novia e introdujo información acerca de su edad, género e intereses, de modo que en Amazon.com le sugirieran regalos. Además, pidió a

la compañía que le enviara resúmenes, artículos y recomendaciones sobre varios temas de libros: juegos de computadora, equipo de audio para el hogar y novelas de misterio y policiacas. Carla se conectó a Internet y sonrió cuando la familiar voz le dijo: Tienes un E-mail! Hizo clic en el icono del buzón y vio una lista de tres mensajes, incluido uno con el título "Survey Opportunity! Enter to Win $500!" Estimulada por la oportunidad de ganar dinero, había autorizado a una empresa de investigación para que ocasionalmente le enviara por correo electrónico cuestionarios de investigación de mercados. La encuesta de hoy contenía 60 preguntas acerca de automóviles. Carla respondió preguntas sobre el tipo de vehículo que tenía, su grado de satisfacción con él, sus planes para comprar otro en el futuro y sus opiniones acerca de los automóviles y sus fabricantes. Al final del cuestionario, Carla proporcionó datos personales, como el número de miembros de su familia, sus ingresos y sus actitudes acerca de la conducción vehicular. Diez minutos después terminó el cuestionario e hizo clic en un mensaje de un amigo, que estaba en un campus universitario del estado de Florida.

Temas para análisis 1. ¿Cuáles tipos de actividades de mercadotecnia forman parte de las experiencias de estos tres estudiantes? 2. ¿Cuáles tipos de información proporcionaron? 3. ¿Cómo podrían usar los mercadólogos esa información?

La investigación de mercados es una actividad cuya amplitud es mucho mayor de lo que suele suponerse. Abarca mucho más que simplemente preguntar al consumidor final lo que piensa o siente respecto de un producto o anuncio. Es indudable que las encuestas de consumidores y grupos de enfoque son muy importantes como herramientas de investigación de mercados. Sin embargo, para indagar acerca de los consumidores y competir efectivamente en el mercado, las organizaciones suelen emplear otros métodos. Considere los ejemplos siguientes: Ejemplo Cuando Julia Knight formó Growing Healthy, Inc., para vender una línea de alimentos infantiles congelados, era una ejecutiva de mercadotecnia experimentada, pero sin ser todavía madre. Obtuvo el punto de vista de las madres al recorrer los pasillos de supermercados, frecuentemente acompañada de amigas y con sus hijos. Observó que los niños se quejaban del frío en el pasillo de alimentos congelados y cómo los padres pasaban apresuradamente por esos pasillos. En consecuencia, desarrolló una estrategia de mercadotecnia que incluía convencer a los gerentes de supermercados para que pusieran los congeladores alejados del ambiente menos frío de la sección de alimentos infantiles. Su atención en los hábitos de compra la ayudó a convertir a Growing Healthy en una compañía de 2 800 000 dólares.1 Ejemplo A fin de tener una mejor idea acerca de la forma en que las familias usan la computadora personal en el hogar, NPD Group estudió los hábitos en 10 076 hogares de su panel de usuarios de computadoras. Para desaliento de los fabricantes de PC, los resultados indicaron que los equipos estaban sin uso 54% del tiempo que permanecían encendidos, eso sin contar las breves pausas entre golpes de teclado. Por añadidura, gran parte del "tiempo productivo" se dedica a actividades triviales, como organizar archivos, seleccionar el "papel tapiz" y jugar.2 Ejemplo En el Reino Unido, Levi's relacionó los datos de población e industria con sus propios estudios de consumidores para identificar los cambios necesarios en su estrategia de mercadotecnia. La compañía observó que el mercado de pantalones vaqueros y la participación de Levi's en ese mercado alcanzaron su máximo en 1996 y luego disminuyeron. Además, las tendencias poblacionales indicaban que el tamaño del grupo formado por personas cuya edad oscila entre los 18 y 25 años, que resulta esencial para la compañía, era decreciente en Europa. La investigación de Levi's acerca de las actitudes reveló una posible causa de la caída en su participación de mercado: los jóvenes británicos querían más innovación en los productos de la compañía, a lo que respondió formando grupos para desarrollar nuevos productos dirigidos a cada uno de los tres mercados, que llamó "formadores de opinión urbanos", "deportistas extremos" y "muchachos y muchachas normales".3 Ejemplo La empresa Dorothy Lañe Market, de Dayton, Ohio, inició recientemente un programa de compradores frecuentes. Los clientes que se inscriben en el programa de descuento proporcionan cierta información personal, como su nombre y dirección, a cambio de una tarjeta que la compañía usa para rastrear sus hábitos de compra. Los descuentos se conceden únicamente a los miembros del programa, además de que las promociones de correo directo de la compañía se personalizan para reflejar los hábitos de compra individuales. No sólo los clientes de la tienda están más satisfechos porque ya no tienen que guardar cupones de descuento, sino que ahora la compañía es más rentable y, por añadidura, la tarjeta ha ayudado a reducir el inventario y acelerar la distribución. El uso de la tarjeta permite conocer con rapidez cuáles productos se venden y a que ritmo, de modo que ahora es más probable que las tiendas reciban de sus proveedores justo lo que necesitan y cuando lo necesitan.4 Como se muestra en los ejemplos precedentes, el alcance de las actividades de investigación de mercados va mucho más allá de preguntar simplemente a cada consumidor qué le gusta y qué le disgusta. La observación, ya sea personal (como en el primer ejemplo) o electrónica (como en el segundo y cuarto ejemplos) es también una actividad legítima de la investigación de mercados. Al mismo tiempo, ciertas investigaciones muy productivas consisten nada más en estudiar datos ya disponibles

Función de la investigación de mercados

5

(como las tendencias poblacionales), mientras que en algunas se realizan pruebas sistemáticas de un anuncio, nuevo empaque o producto. El punto fundamental es que la investigación de mercados es una actividad profunda que puede asumir muchas formas, ya que su propósito fundamental es ayudar a que los gerentes de mercadotecnia tomen mejores decisiones en cualquiera de sus áreas de responsabilidad.

| Función de la investigación de mercados Quienes planean dedicarse a la administración de empresas y muchos otros campos deben entender lo que puede hacerse con la investigación de mercados. Dicho de manera sencilla, puesto que la toma de decisiones eficaces depende de la calidad de la información en que se basa, la investigación de mercados desempeña una función indispensable en cuanto proporciona información precisa y útil. Por ejemplo, los representantes de ventas usan los resultados de la investigación de mercados para mejorar la venta de sus productos; los planificadores de desarrollo urbano la utilizan para entender mejor las necesidades de los ciudadanos; los políticos recurren a ella para planear estrategias de campaña e, incluso, los clérigos la emplean para determinar los horarios de los servicios religiosos. En el anuncio adjunto se muestra cómo usó Gerber la investigación de mercados para desarrollar una nueva línea de productos. De su curso de introducción a la mercadotecnia, recordará el lector que la principal tarea de la mercadotecnia es generar valor para los clientes, el cual se entiende como la diferencia entre la percepción que los clientes tienen de los beneficios que reciben con la compra y uso de productos y servicios, por un lado, y su percepción de los costos en que incurren para obtenerlos, por el otro. Los clientes están dispuestos a realizar tales intercambios y los llevan a cabo cuando: 1) los benefi-

Gerber usó la investigación de mercados para desarrollar sus 20 nuevas variedades de la línea de jugos y alimentos infantiles Tender Harvest™. En este anuncio, dirigido a la industria de los supermercados, la compañía afirma que "pruebas extensas en los consumidores" muestran que la línea Tender Harvest, "elaborada con frutas orgánicas, verduras y granos integrales certificados, sin adición de azúcar o sal" es simplemente el "producto único que sus clientes desean...".

'mm

Capítulo 1: Función de la investigación de mercados cios del intercambio son mayores que sus costos y 2) los productos o servicios proporcionan un valor superior, en comparación con otras opciones.5 En su tentativa por crear valor para los clientes, los gerentes de mercadotecnia suelen dirigir sus esfuerzos hacia los elementos de la mezcla de mercadotecnia o lo que se conoce como las cuatro P (el producto o servicio, su precio, su posicionamiento o canales de distribución y su promoción o mezcla de comunicaciones). La tarea esencial del gerente de mercadotecnia es elaborar una estrategia que incluya la combinación de los elementos de la mezcla de mercadotecnia, de manera que se complementen e influyan positivamente en las percepciones de valor y comportamientos de los clientes. Esa tarea sería mucho más sencilla si pudiese controlar todos los elementos que afectan las percepciones de valor de los clientes y si fuera predecible la reacción del cliente ante cualquier cambio que se contemple. Sin embargo, por lo común diversos factores influyen en el éxito de las actividades de mercadotecnia, como los contextos económico, político, legal, social, natural, tecnológico y de competencia, que están más allá del control del gerente de mercadotecnia; además, el comportamiento individual de los clientes es impredecible en gran medida. En la figura 1.1 se resume la tarea del gerente de mercadotecnia. Los consumidores son el blanco, ya que hacia ellos se enfocan las actividades de la empresa y su satisfacción se logra mediante ajustes simultáneos de los elementos de la mezcla de mercadotecnia, si bien los resultados de esos ajustes son inciertos, ya que es una tarea emprendida en un ambiente incontrolable (véase la figura 1.2). Por consiguiente, como director de las actividades de mercadotecnia de la compañía, el gerente de mercadotecnia necesita información de manera urgente, y la investigación de mercados se ha encargado tradicionalmente de proporcionársela. Ésta es el vínculo de comunicación formal de la empresa con su entorno; es el medio por el cual genera, transmite e interpreta la información que proviene del exterior respecto al éxito de sus planes de mercadotecnia. A medida que el mundo transita hacia una economía globalizada, el vínculo de comunicación al cual sirve la investigación de mercados es cada vez más crítico y difícil, pues lo que funciona en un ambiente no necesariamente funciona en otro (véase la Ventana de investigación 1.1).

FIGURA 1.1

Mision del gerente de merdotechia

Fuente: Gilbert A. Churchill Jr. y J. Paul Peter, Marketing: Creating Valué for Customers, 2a ed. (Burr Ridge, III: Irwin/McGraw-Hill, 1998), p. 22.

Función de lo investigación de mercados FIGURA 1.2

7

Entornos que afectan a la mercadotecnia

Fuente: Gilbert A. Churchill Jr. y J. Paul Peter, Marketing: Creating Valué for Customers, 2a ed. (Burr Ridge, III: Irwin/McGraw-Hill, 1998), p. 29.

Investigación de mercados Función que vincula al consumidor con el mercadólogo a través de la información -información usada para identificar y definir problemas de mercadotecnia; generar, definir y evaluar acciones de mercadotecnia; evaluar los resultados de mercadotecnia y mejorar la comprensión de la mercadotecnia como proceso.

La definición de investigación de mercados hace hincapié en su función de vínculo de información: La investigación de mercados es la función que vincula al consumidor, cliente y público con el mercadólogo a través de la información -información que se usa para identificar y definir las oportunidades y problemas de mercadotecnia; generar, mejorar y evaluar las acciones de mercadotecnia; vigilar los resultados de la mercadotecnia y mejorar su comprensión como proceso.6

Note que esta definición indica que la investigación de mercados aporta información para que la organización la utilice por lo menos en cuatro áreas: 1) la generación de ideas para acciones de mercadotecnia, lo que incluye identificar los problemas y oportunidades de la mercadotecnia; 2) la evaluación de las acciones de mercadotecnia; 3) la comparación de los resultados con los objetivos, y 4) el desarrollo de una comprensión general de los fenómenos y procesos de mercadotecnia. Además, la investigación de mercados guarda relación con todas las fases del proceso de administración de la información, lo que abarca: 1) especificar cuál información es necesaria, 2) recopilar y analizar la información y 3) interpretar esa información en lo referente a los objetivos que, por principio de cuentas, motivaron el estudio. Una encuesta periódica (anexo 1.1) que realiza la American Marketing Association muestra más específicamente cuantas organizaciones recurren a la investigación de mercados7. Por ejemplo, se realizan muchas investigaciones para medir los deseos y necesidades de los consumidores; en otras se evalúan los efectos de ajustes previos de la mezcla de mercadotecnia o se calibra el posible impacto de nuevos cambios. Algunas investigaciones tratan directamente con el entorno, como los estudios de las restricciones legales a la publicidad y promoción o los de valores sociales y políticas o tendencias empresariales. Otra forma de juzgar la función de la investigación de mercados es considerando cómo la usan los administradores. Una parte de la investigación de mercados se usa para la planeación, otra para la re-

8

Capítulo 1: Función de la investigación de mercados

solución de problemas y una más con fines de control. Cuando se aplica a la planeación, en gran parte, intenta determinar cuáles oportunidades de mercadotecnia son viables y cuáles no son promisorias para la empresa; si se descubren oportunidades viables, con la investigación se calcula su tamaño y alcance para que los administradores de mercadotecnia puedan evaluar más adecuadamente los recursos necesarios para desarrollarlas. Cuando la investigación de mercados se utiliza para la resolución de problemas, se centra en las decisiones de corto o largo plazos que la empresa debe tomar con res-

9

Función de la investigación de mercados A N E x o 1. 1

Actividades de investigacion de 435 companias PORCENTAJE QUE LAS REALIZA

PORCENTAJE OUE LAS REALIZA

A. Investigación de negocios/económica y corporativa

D. Distribución

1 . Características y tendencias de la industria/mercado 2. Estudios de adquisición/diversificación 3. Análisis de participación de mercado 4. Estudios internos de empleados (moral, comunicaciones, etcétera)

92% 50 85

1. 2. 3. 4.

72

E. Promoción

B. Precios 1. 2. 3. 4.

Análisis de costos Análisis de utilidad Elasticidad de precios Análisis de demanda: a) potencial de mercado b) potencial de ventas c) pronóstico de ventas 5. Análisis de precios de competidores

57% 55 56

78 75 71 71

C. Producto 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Desarrollo y pruebas de concepto Generación y pruebas de nombre de marca Mercado de prueba Prueba de productos existentes Estudios de diseño de empaque Estudios de productos de competidores

78% 55 55 63 48 54

Estudios de ubicación de planta/almacén Estudios de funcionamiento de canales Estudios de cobertura de canales Estudios de exportación e internacionales

1. Investigación de motivación 2. Investigación de medios 3. Investigación de texto publicitario 4. Prueba de efectividad publicitaria: a) antes de salir al mercado b) durante la introducción en el mercado 5. Estudios de publicidad de competidores 6. Estudios de imagen pública 7. Estudios de remuneración de la fuerza de ventas 8. Estudios de cuotas de la fuerza de ventas 9. Estudios de territorios de la fuerza de ventas 10. Estudios de descuentos, cupones, etcétera

25% 39 31 32

56% 70 68

67 66 43 65 34 28 32 47

F. Comportamiento de compra 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Preferencia de marca Actitudes de marca Satisfacción con el producto Comportamiento de compra Intenciones de compra Conocimiento de marca Estudios de segmentación

78% 76 87 80 79 80 84

Fuente: Thomas C. Kinnear y Ann R. Root, 1994 Survey of Marketing Research, 1995, p. 49. Reproducido con autorización de la American Marketing Association, Chicago III., 60606.

pecto a los elementos de la mezcla de mercadotecnia. La orientada al control ayuda a que los administradores aislen áreas problemáticas y estén al corriente de las operaciones actuales. En el anexo 1.2 se enumeran los tipos de preguntas que puede responder la investigación de mercados en cuanto a las decisiones de planeación, resolución de problemas y control. Es fácil ver la relación entre cada una de estas preguntas y el área de responsabilidad de un gerente de mercadotecnia. Las compañías con operaciones internacionales usan con frecuencia la investigación de mercados para darse una idea de cómo se hacen negocios en otros países. En el anexo 1.3 se enumeran algunas preguntas que pueden responderse con la investigación de mercados . La investigación de mercados ayudó a que McDonald's adecuara su postura cuando cambiaron las actitudes hacia la compañía en el Reino Unido. A mediados de los 70, cuando la cadena abrió su primera sucursal al otro lado del Atlántico, los clientes se sintieron atraídos por su origen estadounidense y el carácter novedoso de su servicio de comida rápida. Como reflejo de ello, el primer eslogan en los anuncios de McDonald's en Reino Unido se traduciría como: "En McDonald's existe una diferencia que disfrutarás". La gigantesca cadena de restaurantes de comida rápida usó la investigación de consumidores para mantenerse al día en cuanto a sus opiniones, conforme maduraba el mercado. Quince años después,

m A N E X O 1.2

Capítulo 1: Función de la investigación de mercados Tipos de preguntas que la investigacion de mercados puede qyudar a responder

I. Planeación A. ¿Qué tipos de personas compran nuestros productos? ¿Dónde viven? ¿Cuánto ganan? ¿Cuántas son? B. ¿Aumentan o disminuyen los mercados para nuestros productos? ¿Existen mercados promisorios a los que todavía no hayamos llegado? C. ¿Están cambiando los canales de distribución de nuestros productos? ¿Es probable que evolucionen nuevos tipos de instituciones de mercadotecnia? II. Solución de problemas A. Producto 1. De varios diseños de producto, ¿cuál tiene probabilidades de ser más exitoso? 2. ¿Qué tipo de empaque debe usarse? B. Precio 1. ¿Qué precios debemos cobrar por nuestros productos? 2. A medida que disminuyan los costos de producción, ¿debemos reducir los precios o tratar de desarrollar productos de mayor calidad? C. Sitio 1. ¿Dónde y quién debe vender nuestros productos? 2. ¿Qué tipos de incentivos deben ofrecerse al minorista para impulsar nuestros productos? D. Promoción 1. ¿Cuánto debemos gastar en promoción? ¿Cómo debe distribuirse ese importe en los productos y regiones geográficas? 2. ¿Qué combinación de medios masivos de comunicación -periódicos, estaciones radiofónicas, televisoras, revistas e Internetdebemos usar? III. Control A. ¿Cuál es nuestra participación de mercado global, en cada región geográfica y por cada tipo de cliente? B. ¿Están satisfechos los clientes con nuestros productos? ¿Cuál es la calidad de nuestro servicio? ¿Son muchas las devoluciones? C. ¿Cómo percibe el público a nuestra compañía? ?Cuál es nuestra reputación en el gremio?

ANEXO 1.3 • • • • • • • • • • • • • • • • •

Preguntas acerca de mercados extranjeros, para cuya respuesta podria usarse

la investigacion de mercados

¿Cuál es la naturaleza de la competencia en el mercado extranjero? ¿Quiénes son nuestros principales competidores directos e indirectos? ¿Cuáles son las características principales de la competencia? ¿Cuáles son los puntos débiles y fuertes de la compañía en cuanto a calidad de productos, líneas de producción, garantía, servicios, marcas, empaque, distribución, fuerza de ventas, publicidad, precios, experiencia, tecnología, recursos de capital y humanos, y participación de mercado? ¿Qué actitudes tienen los diferentes gobiernos (en el país de origen y extranjero) hacia el comercio internacional? ¿Existen incentivos y barreras al comercio internacional? ¿Existen prejuicios contra las importaciones o exportaciones? ¿Qué hacen específicamente los diferentes gobiernos para alentar o desalentar el comercio internacional? ¿Qué requisitos específicos -por ejemplo, licencias de exportación o importación- deben cumplirse para realizar operaciones de comercio internacional? ¿Qué tan complicados resultan ciertos reglamentos gubernamentales para la compañía? ¿Qué tan desarrollados están los medios de comunicación masivos en el país de destino? ¿Son eficientes y efectivos los medios de comunicación impresos y electrónicos en ese país? ¿Existen medios de transporte e instalaciones de almacenamiento adecuados en el mercado extranjero? ¿Acaso el mercado extranjero tiene canales de distribución eficientes para los productos de la empresa? ¿Cuáles son las características de los distribuidores nacionales y extranjeros? ¿Con qué eficacia pueden realizar los distribuidores las funciones de mercadotecnia específicas? ¿Cuál es el estado de las entidades minoristas?

Fuente: Vinay Kothari, "Researching for Export Marketing, en Michael Czinkota, ed., Export Promotion: The Public and Prívate Sector Interaction (Nueva York: Praeger Publishers, 1983), pp. 169-172. Reproducido con autorización de Greenwood Publishing Group, Inc., Westport, Conn., copyright © 1983. Véase también un análisis de la información que puede obtenerse y de los problemas relacionados con la investigación de mercados extranjeros en Philip R. Cateora, International Marketing, 8a. ed. (Burr Ridge, III: McGraw/lrwin, 1993), pp. 339-370; Johnny K. Johansson, Global Marketing: Foreign Entry, Local Marketing, and Global Management(Burr Ridge, III.: McGraw/lrwin, 1997), pp. 272-304.

¿Quiénes realizan la investigación de mercados?

11

los consumidores la describieron como inflexible y arrogante -la cara negativa de la eficiencia que los consumidores asociaban con la herencia estadounidense de la compañía. Por tanto, McDonald's ajustó sus campañas publicitarias para usar mensajes más suaves, que ubicaban a la compañía en el centro de la vida de las familias británicas. La capacidad de la cadena para detectar las actitudes cambiantes de los clientes y adaptarse a ellas le ayudó a mantener su impresionante participación de 75% en el mercado de hamburguesas británico.8

I ¿Quiénes realizan la investigación de mercados? La investigación de mercados, como actividad empresarial significativa en Estados Unidos, debe su existencia a la conversión de la economía de ese país, de una orientada a la producción en otra orientada al consumo, ocurrida luego de la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, ya antes del conflicto bélico se realizaba investigación de mercados y sus orígenes formales precedieron a esa guerra por espacio de varias décadas. Más por accidente que por previsión, N.W. Ayer & Son aplicó la investigación de mercados a sus problemas de mercadotecnia y publicidad. En 1879, tratando de ajustar su propuesta de programa publicitario para laNichols-Shepard Company, fabricante de maquinaria agrícola, dicha agencia envió telegramas a funcionarios y publicaciones estatales de todo Estados Unidos, solicitando información acerca de la producción de granos esperada. Como resultado de ello, la agencia pudo elaborar un estudio de mercado, burdo pero formal, por estado y por condado. Esta tentativa de estudio de mercado es probablemente el primer caso real de investigación de mercados en Estados Unidos.9 Incluso hubo departamentos y empresas formales dedicados a la investigación de mercados antes de la Segunda Guerra Mundial10. Sin embargo, la investigación de mercados empezó a crecer realmente cuando las compañías se dieron cuenta de que por sí solas no podían vender todo lo que producían, en vez de lo cual debían evaluar las necesidades del mercado y ajustar su producción en consecuencia; se recurrió a la investigación de mercados para calcular dichas necesidades. A medida que el criterio de los consumidores adquirió importancia, muchas empresas cambiaron su orientación para adaptarse al nuevo ambiente de negocios. La mercadotecnia empezó a asumir una función Peter Zoilo es presidente de Teenage Research Unlimited, empresa que desde 1982 ha entrevistado a adolescentes acerca de lo que es popular o no. Zoilo ayuda a los departamentos de mercadotecnia de compañías como MTV, Nike y Procter & Gamble con la venta de sus conocimientos sobre la mente de los adolescentes. Afirma que no se trata de un grupo homogéneo, sino que están muy estratificados en subgrupos -los adolescentes de "avanzada", quienes establecen tendencias sin estar interesados de manera alguna en lo establecido; los "influyentes", quienes editan las tendencias de los adolescentes de avanzada, y los "conformistas", o adolescentes de lo establecido, que son el subgrupo más numeroso y siguen las tendencias que establecen los influyentes. Fuente: Fotografía de Tríbune, tomada por Jim Robinson.

^

Capítulo 1: Función de la investigación de mercados predominante, y la producción una de menor importancia. Surgió el concepto de mercadotecnia y, con ello, una reorganización de las actividades de mercadeo, que tuvo como resultado el nacimiento de muchos departamentos de investigación de mercados. El crecimiento de estos departamentos se vio estimulado por diversos factores, como los éxitos pasados, un mayor refinamiento de los administradores y la revolución de datos originada por las computadoras. El éxito logrado por las empresas con departamentos de investigación de mercados provocó su creación en otras compañías. Aunque se ha reducido el crecimiento de nuevos departamentos de investigación, las compañías que carecen formalmente de ese departamento, o por lo menos de una persona asignada de modo específico a la investigación de mercados, son ahora la excepción, más que la norma (véase la figura 1.3). Si bien es frecuente que las compañías manufactureras que atienden a los mercados industrial y de consumidores sean las que cuentan con departamentos de investigación de mercados, también los hay en otros tipos de empresas. Por ejemplo, las publicaciones y cadenas televisivas emprenden muchas investigaciones de mercado, con ellas intentan medir el tamaño y determinar el perfil demográfico del mercado al que llega su mensaje, para luego emplear esos datos en la venta de espacio o tiempo de publicidad. Las instituciones financieras, como los bancos y casas de corretaje bursátil, también llevan a cabo investigaciones de pronósticos, medición de potenciales de mercado, determinación de características del mercado, análisis de participación de mercado, análisis de ventas, análisis de localidades y estudios de mezcla de productos. Gran parte de las investigaciones que efectúan las agencias publicitarias se relacionan directamente con la elaboración de los anuncios mismos. Ello podría incluir pruebas de enfoques alternos de redacción o imágenes en los anuncios, así como la investigación de la efectividad del uso de diversas celebridades. Sin embargo, también son muchas las agencias que investigan mercados para sus clientes con el fin de determinar el potencial de mercado de un nuevo producto propuesto o la participación de mercado del cliente.

FIGURA 1.3

La organizaciones y la investigacion de mercados

*Se excluye a las compañías de investigación de mercados y consultorías. Fuente: Thomas C. Kinneary Ann R. Root, 1994 Survey of Marketing Research, p. 7. Reproducido con autorización de la American Marketing Association, Chicago, III. 60606.

¿Quiénes realizan la investigación de mercados?

13

Entre las organizaciones incluidas en la categoría "Otras" de la figura 1.3, se incluyen empresas de servicios públicos, compañías transportistas y asociaciones gremiales, por citar algunas. Las de servicios públicos y de transporte frecuentemente brindan información de mercadotecnia útil a sus clientes, en particular datos estadísticos relacionados con el crecimiento y potencial de algún área. Es frecuente que las asociaciones gremiales recopilen y difundan datos operativos que obtienen entre sus miembros. El espectro global de la actividad de investigación de mercados también incluye empresas de consultoría e investigación de mercados especializadas, organismos gubernamentales y universidades. Aunque ríiuchas compañías de investigación de mercados especializadas son pequeñas, unas cuantas alcanzan gran tamaño; por ejemplo, la Ventana de investigación 1.2 muestra los ingresos de las 10 compañías de investigación de mercados más grandes del mundo y la proporción de sus ingresos generada fuera del país donde está la matriz. Algunas empresas realizan investigaciones periódicas sobre cierta información y luego la venden a los clientes interesados, lo que comprende operaciones como las de ACNielsen, que proporciona datos del movimiento de productos en tiendas de abarrotes y farmacias, o las de NPD, que cuenta con un panel de consumidores. Tales servicios se distinguen por el hecho de que no se trata de investigaciones diseñadas a la medida, excepto en el sentido limitado de que la empresa realiza sus análisis especiales para el cliente a partir de datos que recopila con regularidad. Sin embargo, otras compañías se especializan en investigaciones a la medida; algunas sólo brindan servicios de campo, es decir, recopilan los datos y devuelven los instrumentos de recopilación de datos directamente a quien patrocina la investigación; otras son empresas de servicios limitados, que no sólo recopilan los datos, sino que también brindan su análisis al cliente. También existen las que son proveedores de investigación de servicios completos, en cuyo caso ayudan al cliente en el diseño de la investigación y durante la recopilación y análisis de los datos. Los organismos gubernamentales aportan mucha información de mercadotecnia mediante la publicación de datos estadísticos. De hecho, el gobierno federal estadounidense es el mayor productor de datos de mercadotecnia a través de sus diversos censos y otras publicaciones. Ventana de investigacion 1.2

Las 10 companias de investigacion de mercados mas grandes del mundo

Fuentes: Desarrollado a partir de informacion contenida en 1999 Honomichi Global Top 25", Marketing News (16 de agosto de 1999) pp, H1-H24 En dicho informe tambien se describen los servicios que proporcionan estas organizaciones de investigacion y otras 25 que se cuentan entre las mas grandea.

14

Capítulo 1: Función de la investigación de mercados Patrocinadas por universidades, las escuelas de mercadotecnia y las oficinas de investigación de negocios, que existen en muchas facultades de administración, hacen investigaciones cuyo contenido resulta de sumo interés para los mercadólogos. Es frecuente que las investigaciones escolares se publiquen en las revistas de mercadotecnia, mientras que las oficinas de investigación tienden a publicar monografías sobre diversos temas de interés.

I Organización de la investigación de mercados La forma organizacional de la investigación de mercados depende en gran medida del tamaño y estructura organizacional de la compañía de que se trate. En empresas pequeñas, donde es frecuente que una persona se encargue de todas las necesidades de investigación, son pocas las interrogantes organizacionales, salvo determinar a quién reportará el director de investigación, quien con frecuencia lo hace al gerente de ventas o de mercadotecnia, si bien algunos gerentes de investigación de mercados reportan directamente al presidente o vicepresidente ejecutivo de la compañía. Por su parte, aunque las unidades de investigación grandes pueden asumir diversas formas organizacionales, son comunes tres tipos: 1. Organización por área de aplicación, como son líneas de productos, marca, segmento de mercado o región geográfica. 2. Organización por función de mercadotecnia, como análisis de las ventas en campo, nvestigación de publicidad o planeación de productos. 3. Organización por técnica o enfoque de investigación, como el análisis de ventas, análisis matemático o estadístico (o ambos), entrevistas de campo o diseño de cuestionarios. En muchas empresas que cuentan con un departamento de investigación de mercados muy grande se combinan dos o más de estas estructuras organizacionales. El hecho de que la compañía esté centralizada o descentralizada también afecta la forma de organizar la investigación de mercados. En el caso de empresas descentralizadas -donde la autoridad y la toma de decisiones se distribuyen en un número relativamente grande de personas- cada división o unidad operativa podría tener su propio departamento de investigación de mercados o un solo departamento en las oficinas centrales podría brindar servicios a todas las divisiones operativas, o podrían existir departamentos de investigación en ambos niveles. Las ventajas principales de un departamento corporativo son mayor coordinación y control de las actividades de investigación de la compañía, menor costo, mayor capacidad, desde la perspectiva de los sistemas de información, y mayor utilidad para los altos directivos en las tareas de planeación. La ventaja primordial de su ubicación en la división o grupo es que permite que el personal de investigación adquiera conocimientos valiosos acerca de los mercados, productos, prácticas y problemas divisionales. Aunque con frecuencia se alterna entre las estructuras corporativas y divisionales, recientemente se ha observado una tendencia a mezclarlas, en un intento por aprovechar las ventajas de cada enfoque. Por ejemplo, Kodak tiene una combinación centralizada/descentralizada de la investigación de mercados, donde el personal de investigación en las divisiones trabaja directamente con los gerentes de las unidades de negocios. Por su parte, el grupo centralizado es responsable de anticipar las tendencias de la industria y los cambios tecnológicos, factores ambos que podrían afectar a varias divisiones. El personal asignado a la investigación de mercados corporativa también tiene la responsabilidad de analizar a los competidores, para garantizar la perspectiva más objetiva y, por último, fungen como centro de control de calidad de las actividades de investigación descentralizadas, de manera que los proyectos iniciados en el nivel divisional pasen por el grupo centralizado para posibles cambios metodológicos. Una ventaja de esta revisión es que se desarrolla la memoria institucional, en cuanto a las mejores formas de abordar tareas específicas. Por otra parte, en Japón existe una mayor inclinación por considerar la investigación de mercados como una función de "línea", de la cual se encargan todos los que participan en el proceso de decisiones, y no como la función del "estado mayor", que realizan los profesionales de la investigación de mercados. Así, quienes participan en el equipo que toma las decisiones podrían desempeñar funciones de recopilación e interpretación de información. Por ejemplo, Sony realizó una amplia investigación de mercado como parte del desarrollo de la cámara fotográfica profesional "Pro Mavica" que, a diferencia de las cámaras fotográficas convencionales de 35 mm, graba imágenes en un disquete de 2 pulga-

Oportunidades de trabajo en la investigación de mercados

15

das. Tal investigación comprendió encuestas por correo, entrevistas personales y telefónicas, así como pruebas de campo para evaluar la respuesta de los usuarios al producto durante su desarrollo. Un aspecto singular es que el grupo de trabajo de la cámara Pro Mavica incluyó a ingenieros y representantes de venta/mercadotecnia de las unidades de sistemas médicos y televisión de Sony. Además de trabajar con sus colegas de mercadotecnia, los ingenieros de Sony obtuvieron información muy útil al hablar con los clientes en perspectiva y tomaron en cuenta sus comentarios en las modificaciones al producto.11 De esta manera, la organización de la investigación de mercados depende de su importancia en la empresa y de la escala y complejidad de las actividades de investigación que se emprendan. Por añadidura, la forma organizacional está sujeta a cambios de cuando en cuando, frecuentemente como resultado de modificaciones en la empresa. A medida que cambian el tamaño y posición en el mercado de la compañía, también debe modificarse el énfasis y la organización de la investigación de mercados, de modo que se adapte continuamente a las necesidades de información de la compañía. Un cambio importante, que ha ocurrido durante años recientes en la investigación de mercados, es la transición de una perspectiva de problema específico a otra de inteligencia de mercadotecnia total. Es usual que esta nueva perspectiva se denomine sistema de información de mercadotecnia (SIM) o sistema de apoyo a decisiones (SAD). Estos sistemas conceden mayor relevancia a diagnosticar las necesidades de información de cada uno de quienes toman las decisiones de mercadotecnia, de modo que cuenten con toda la información que requieran y cuando la requieren, para tomar los tipos de decisiones que deban tomar. Los sistemas de inteligencia de mercadotecnia son tema de análisis en el capítulo siguiente.

| Oportunidades de trabajo en la investigación de mercados Es difícil generalizar los tipos de tareas que puede realizar un investigador de mercados, pues como se mencionó, esas tareas dependen del tipo, tamaño, estructura organizacional y política de la empresa donde se trabaja. También varían según se trate de un proveedor o de un consumidor de esa investigación. Las responsabilidades de un investigador de mercados pueden ir desde la simple tabulación de las respuestas a cuestionarios, hasta la administración de un gran departamento de investigación. A manera de ejemplo, en la Ventana de investigación 1.3 se enumeran algunos puestos comunes y las funciones que habitualmente llevan a cabo quienes los ocupan, mientras que en la figura 1.4 se muestran los ingresos correspondientes y su comparación con los ingresos de puestos similares en 1988. Como revelan las descripciones de esos puestos, existen oportunidades en la investigación de mercados para personas con habilidades muy diversas. Las hay para especialistas técnicos, como los estadísticos, o investigadores generales, cuyas habilidades son adecuadas para la administración del personal y los recursos necesarios en un proyecto de investigación, en lugar de la atención a los detalles matemáticos que entraña todo estudio. Por supuesto, las habilidades necesarias para desempeñarse satisfactoriamente en cada puesto varían. En las compañías que fabrican productos para consumidores, el puesto inicial suele ser el de analista de investigación, usualmente de una marca específica; mientras aprende las características y detalles del giro industrial, el analista recibe capacitación práctica del gerente de investigación en el trabajo. Es usual que la carrera del analista siga el trayecto de avanzar a analista sénior, supervisor de investigación y gerente de investigación de un nombre comercial específico; en este último, suelen ampliarse las responsabilidades del investigador hasta incluir un grupo de marcas. En las empresas proveedoras de investigación, el puesto de entrada habitual es el de ayudante de investigación, donde la persona conoce los tipos de estudios en que se especializa la compañía y los procedimientos necesarios para llevarlos a cabo. Es frecuente que estos asistentes dediquen una parte de la jornada laboral a realizar entrevistas, codificar formularios de recopilación de datos e incluso ayudar con los análisis. El objetivo es exponerlos a los procesos que utiliza la empresa, de modo que al convertirse en representantes de cuenta estén lo suficientemente familiarizados con los procedimientos de la empresa para responder con inteligencia a las necesidades de información de investigación necesaria de los clientes. Los requisitos para ingresar en el campo de la investigación de mercados incluyen habilidades en relaciones humanas, comunicación, conceptuales y analíticas. Los investigadores de mercados necesitan interactuar de manera eficaz con otras personas, ya que muy pocas veces, o ninguna, trabajan en

r-^î^v;


Ventanu de investigacion 1.3

Puestos y responsabilidades en la investigation de mercados

1. Director de investigacion/Vicepresidente de investiga cion de mercados: es el puesto de mas alto nivel en esta area. El director es responsable de todo el programa rJe investigacion de su compania. Acepta tareas de sus superiores y de ciientes o, por su propia iniciattva, desarrolla y propone proyectos de investigation a los ejecutivos de la compsnia. Emplea personal v supervise, en general, el departamento de investigacidn Presenta los resultados de las investigaciones a los ciientes o ejecutivos de la ernpresa. 2. Subdirector de investigation: este puesto usualmente corresponds al "segundo de a bordo" definido. un miembro experimentado con responsabilidades mayores que las de otrosmiembrosdelgrupo. 3. Estadistico/Especialista de procesamiento de datos: sus deberes usualmente son los de un consuftor experto en la teorfa y aplicaciones de las tecnicas estadlsticas en problemas de investigation especificos. Es usual que sea responsable del diseno experimental y procesarniento de datos. 4. Analista senior nste puesto suele existir en los departamentos de investigacion grandes Participa con sus superiores en la planeacibn inicial de los proyectos de investigation y dirige la ejecucion de IDS proyectos asignados. Trabaja con supervision minima, prepara cuestionarios o trabaja con otros analistas en .su preparation, elige las tecnicas de investigation, efectua analisis y redacta el informe final. El control presupuestario sobre los proyectos y la responsabilidad primordial de cumplir con los tiempos establecidos corresponded al analista senior. 5. Analista: suele encargarse de la mayor parte del trabajo necesario para la ejecuciOn de los proyectos de investigacion; es frecuente que lo supervise el analista senior. Ayuda en la preparacibn de cuestionarios, realiza pruebas preliminares de los mismos y practica tambien analisis preliminares de resultados. Puestos y responsabilidades en la investigation de mercados Gran parte de la investigacion bibliografica o el trabajo con 6. Analista junior: este tipo de analista, que trabaja bajo datos de la compania corresponde al estrecha. analista, supervision muy se encarga de tareas rutinarias.

6. Analista junior este tipo de analista. que trabsja bajo supervision muy estrecha. se encarga de tareas rutinaiias. Entre sus deberes se cuentan la edicion y codificaci6n de cuestionarios, calculos estadisticos superiores al nivel del personal de oficina y formas sencillas de investigacion bibliografica. Una gran parte del tiempo laboral del analista junior se dedica a tareas que le asignan sus superiores. 7. Bibliotecario: crea y mantiene una biblioteca de fuentes de referenda adecuadas a las necesidades del departamento de investigacio"n. 8. Supervisor de oficina: en departamentos grandes. el manejo central y procesamiento de los datos estadisticos son responsabilidades de uno o mas supervisors de oficina. Sus obligaciones incluyen la programacion del trabajo y la responsabilidad por la exactitud de los datos. 9. Director de trabajo de campo: es usual que solo los departamentos mas grandes cuenten con este puesto, cuyo ocupante se encarga de contratar, capacitar y supervisar a los entrevistarjores de campo. 10. Entrevistador de tiempo completo: es el individuo que realiza entrevistas personalesy trabsja bajo supervision directa del director de trabaio de campo. Son pocas las compafiias que tienen entrevistadores de tiempo completo. 11. Personal auxiliar de tabulation v de oficina: es el que se encarga de las tareas cotidianas y rutinarias del departamento.

Fuerite Thomas C. Kinnear y Ann R. Root. 1934 Survev ofMarket ing Reseatch, 1995, p 93. Reproducdo con aui
9. Director de trabajo de campo: es usual que solo los forma aislada. ser buenos comunicadores, tanto verbalmente como por escrito; es necesario departamentos mas grandesDeben cuenten con este puesto, cuyo se encarga de contratar, capacitar y supervisar a queocupante entiendan de negocios en general y de los procesos de mercadotecnia en particular. Cuando tralos entrevistadores de campo. tan con los gerentes marca, publicidad, ventas u otros, deben comprender hasta cierto punto los 10. Entrevistador de tiempo completo: esde el individuo que realize entrevistas personales y trabaja bajo supervision problemas enfrentan esos administradores y los tipos de modelos mentales que usan para dar sendirecta del directorque de trabaio de campo. Son pocas las companias que tienen entrevistadores de tiempo completo. tido a las situaciones. También es imperativo que los investigadores de mercados posean habilidades 11. Personal auxitiar de tabulacion y de oficina: es el que se encarga de las tareas cotidianas y rutinarias del departanuméricas y estadísticas básicas o, por lo menos, que tengan la capacidad para desarrollarlas; deben mento. sentirse cómodos trabajando con los números y con las técnicas de la investigación de mercados. Su crecimiento profesional y su progreso en la organización dependen del uso que hagan de esas habilidades y de la adquisición de otras, de tipo técnico, administrativo y financiero. Puerile. Thomas C. Kinnear y Ann R. Root. !9S4 Survey at Marketing Research. 1995. p 93. fieproduado con autori;aciOn de la American Marketing Association.

Chicago III. 6TJ6B6

Oportunidades de trabajo en la investigación de mercados FIGURA 1.4

16

Media de ingresos en todos los puestos de investigacion de mercados

En dólares Fuente: Thomas C. Kinnear y Ann R. Root, 1994 Survey ofMarketing Hesearch, 1995, p. 77. Reproducido con autorización de la American Marketing Association, Chicago, III. 60606.

Un trayecto de carrera cada vez más común para quienes trabajan en estructuras organizacionales divisionales es el cambio de la investigación a la administración de productos o marcas. Una de las ventajas para esos profesionales es que, después de trabajar estrechamente en la inteligencia de mercados, suelen conocer más que ningún otro empleado de la compañía sobre los clientes, la industria y los competidores. Sin embargo, debe tomarse en cuenta que los investigadores que deseen realizar ese cambio necesitan conocimientos más sustanciales acerca de los fenómenos de mercadotecnia y mayor agudeza general para los negocios, que quienes planean continuar en la investigación de mercados; sin dejar de mencionar que todos los investigadores requieren una buena base de conocimientos, acerca de los negocios y la mercadotecnia, si pretenden tener éxito. Los investigadores de mercados exitosos tienden a ser personas proactivas, no reactivas; es decir, más que simplemente responder a las solicitudes explícitas de información que se les hacen, se inclinan por identificar y encabezar la dirección en la cual marchan los programas globales y estudios específicos. Se dan cuenta de que la investigación de mercados tiene una importante causa -ayudar a la toma de mejores decisiones de mercadotecnia. Así, se sienten cómodos con la función de profesionales que hacen recomendaciones a otros, en lugar de tener la responsabilidad de tomar esas decisiones.

11


De regreso en el caso Mientras personas como Sara, Enrique y Carla usan Internet para investigaci6n, correo electronico y entretenimiento, los mercadologos recopilan informacion acerca de ellas. Internet permite que los mercadologos amplien las formas convencionales de investigacion de mercados e introduzcan nuevas formas. Cuando Carla llenb el cuestionario en linea, respondib a una version electronica de la encuesta de rnercado habitual. Las encuestas en linea son una forma eficiente de hacer preguntas que el investigador tambien podn'a plantear de manera telefonica o personalmente en un centro comercial. Un fabricante de automoviles usaria los resuftados de la encuesta. a la cual respondib Carla, pars planear comunicados de mercadotecnia o el desarrollo de procfuctos. Sara y Enrique tambien proporcionsron activamente inforrnacitin al mtroducir sus datos personales para recibir servicios en los sitios web que visitaron. Ahora. siempre que los visiten, en esos sitios web se recopilan automaticamente mas datos, con registro de que ven y que" compran. Cuando Sara visitrj el sitio de Mercury Center, el periodico San Jose Mercury News tuvo la oportunidad de comunicarse directamente con un posible cliente. La empresa apravecho esta oportunidsd no solo para promover la venta de suscripciones y articulos de archive, sino tambien para recopilar Oatos. Sara acepto suscribirse al servicio Passport de Mercury Center ante la invitacibn para recibir "casi 100 tiras comicas gratuitas" cte su eleccibn. Proporcionar su informacibn personal -direcci6n de correo electronico, c6digo postal y pais- le parecio un precio muy bajo por recibir todos los dias sus tiras comicas favoritas

Siempre que Sara visita el sitio web de Mercury Center, en este se vinculan sus actividades con su direcdbn de correo electronico y su codigo postal. La companfa puede usar esos datos para adaptar sus comunicaciones futuras con ella en su direccion de correo electronico. Tambien puecle ver cuales de sus articulos y tiras comicas son ma's solicitados y el crJdigo postal y par's de quienes los solicitan. De hecho, le es posible determinar en que parte del pais -y del mundo- vive la mayor cantidad de sus suscriptores en linea, lo que le ayuda a planear sus futuras actividades de mercadotecnia. De igual manera, Enrique proporcion6 informacifin personal en Amazon.com. Este negocio minorista en linea sabe donde vive, cuales libros y otros productos compra, cuales son sus intereses y para quienes. ademas de 61 mismo, compra productos. La compania puede usar todos esos datos para crear mensajes publicitarios personalizados; de hecho, Enrique solicit.6 publicidad cuando pidib que le hicieran recordatorios en ocasiones especiales. Cuando la compania envia estos recordatorios, lo hace a una persona que ya esta interesada en el mensaje; asi, Amazon.com puede acumular datos acerca de sus clientes para identificar hSbitos de compra y predecir tendencies.

FueniBs Basadcertel si!iowi!b[)eArna;oncom|wwwarna;on.com, 13 de Julio de 19991; 'Mercury Center', silio web del pwifidico San Jose Mercury News (www.mercurvcentercom. 13 tie Julio de 13991. y mensaje de correo electronico de Milliard Brown Interactive lwww.mbinteractive.com. 8 de Julio de 1999).

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Definir la investigación de mercados. La investigación de mercados es la función que vincula al consumidor con el mercadólogo a través de la información. Ésta se usa para identificar y definir los problemas de mercadotecnia; generar, refinar y evaluar las acciones; vigilar los resultados y mejorar la comprensión de la mercadotecnia como proceso.

Objetivo de aprendizaje 2 Citar dos factores de los que depende, en gran medida, la organización de la función de investigación en una empresa dada. Los dos factores más significativos que determinan la organización de la función de investigación son el tamaño de la empresa y el grado de centralización o descentralización de sus operaciones.

Preguntas de análisis, problemas y preguntas

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Objetivo de aprendizaje 3 Enumerar algunas habilidades importantes para seguir una carrera en la investigación de mercados. Muchos puestos de investigación de mercados requieren habilidades analíticas, de comunicación y de relaciones humanas. Además, los investigadores de mercados deben sentirse cómodos trabajando con los números y técnicas estadísticas, además de estar familiarizados con una amplia variedad de métodos de investigación de mercados.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué es la administración de mercadotecnia? ¿Cuál es la tarea de la investigación de mercados? ¿Existe alguna relación entre las dos tareas? 2. ¿Cómo se define la investigación de mercados? ¿Cuáles son los dos elementos clave de esta definición? 3. ¿Quiénes realizan la investigación de mercados? ¿Cuáles son los tipos principales de investigación que lleva a cabo cada empresa? 4. ¿Cómo explicaría el hecho de que la investigación de producción se inició en el decenio de 1860, mientras que la investigación de mercados se desarrolló formalmente hasta el decenio de 1910 y no tuvo crecimiento verdadero, sino hasta después de la Segunda Guerra Mundial? 5. ¿Qué factores influyen en la organización interna del departamento de investigación de mercados y a quiénes reporta en una compañía? 6. En un departamento de investigación grande, ¿quién tendría la responsabilidad de especificar el objetivo de un proyecto de investigación? ¿Quién decidiría los procedimientos específicos que deben seguirse? ¿Quién diseñaría el cuestionario? ¿Quién analizaría los resultados? ¿Quién presentaría los resultados a los altos directivos? 7. ¿Cuáles son las habilidades necesarias para un puesto de analista júnior en el área de investigación de mercados? ¿Acaso esas habilidades se modifican conforme se asciende en los puestos? En caso afirmativo, ¿cuáles nuevas habilidades son necesarias en niveles más altos?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Indique si la investigación de mercados es pertinente en cada una de las organizaciones siguientes y, en caso afirmativo, como la usaría cada una: a) Pepsico, Inc. b) Su universidad c) El Chase Manhattan Bank d) La American Cáncer Society e) Una pequeña tintorería 2. Especifique algunas fuentes útiles de información de investigación de mercados para las siguientes circunstancias. Enrique Martínez ha trabajado durante varios años como primer chef de un restaurante especializado en cocina internacional, pero, descontento con sus ingresos, ha decidido iniciar su propio negocio. Con base en su experiencia en el restaurante, advierte la necesidad de un distribuidor mayorista local que se especialice en ingredientes difíciles de encontrar, pues planea formar una empresa dedicada a negociar con los ingredientes habituales en las recetas asiáticas y africanas. Con la ayuda de un contador local, el señor Martínez prepara una propuesta financiera; en ella se observa que Ingredientes Exóticos Martínez requiere de $150,000 como capital inicial. Presenta la propuesta a un banco local, para que la examine su comité de préstamos comerciales, tras lo cual el banco le remite la carta siguiente: Estimado señor Martínez: Hemos recibido y considerado su solicitud de financiamiento para su empresa. Aunque la idea fundamental parece adecuada, advertimos que sus proyecciones de ventas se basan únicamente en

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Capítulo 1: Función de la investigación de mercados su experiencia personal, sin incluir documentación alguna sobre el potencial de mercado de los productos que piensa comercializar. Hasta que esa información esté disponible para nuestra consideración, no nos queda otra opción que rechazar su solicitud de préstamo. Aunque golpeado duramente por su error empresarial, el señor Martínez ve en este rechazo un inconveniente secundario. Dados sus recursos económicos muy limitados, ¿dónde y cómo obtendría la información necesaria? (Sugerencia: primero determine los tipos de información que serían útiles.) 3. ¿Qué tienen en común las dos situaciones de investigación que siguen? Situación I: La Compañía Antibichos comercializa con éxito repelentes de insectos, sus productos son efectivos, líderes en el mercado y están disponibles en latas de aerosol azules con tapa roja. Las instrucciones, que incluyen la advertencia de mantener el producto fuera del alcance de los niños, se especifican claramente en el recipiente. Como gran parte de la línea de productos de la compañía enfrenta la competencia, en recipientes similares, de productos de otras empresas, la directora general está preocupada por las ventas y margen de utilidad decrecientes; además, las compañías como la suya están recibiendo fuertes críticas del gobierno y grupos de consumidores por el uso de latas de aerosol. Por ello, se puso en contacto con la agencia publicitaria de la compañía y le solicitó que realice las investigaciones necesarias para averiguar qué sucede. Situación II: A comienzos de 1990, los directores de la Universidad Adams consideraban ampliar la facultad de administración de empresas, en virtud del número creciente de inscripciones durante los últimos 10 años. Sus planes incluían construir una nueva ala del edificio de la facultad, contratar a cinco nuevos profesores y aumentar el número de becas, de 100 a 120. El financiamiento de su ambicioso proyecto provendría únicamente de fuentes privadas, fondos generados internamente y los gobiernos estatal y federal. Un estudio de investigación previo (terminado en 1981), en que se utilizó un método de pronóstico moderno, indicó que el número de estudiantes inscritos alcanzaría su máximo en 1989. Otra investigación, realizada en noviembre de 1983, reveló que las universidades podían esperar la disminución gradual del número de inscripciones a mediados del decenio de los 90. Los directores, preocupados por los resultados del segundo de esos estudios y los rumores sobre recortes presupuestarios por parte del gobierno, decidieron realizar un tercer y definitivo estudio para indagar el número probable de estudiantes inscritos. 4. ¿Qué tienen en común las dos situaciones de investigación siguientes? Situación I: El gerente de ventas de Alu-Lata, compañía fabricante de latas de aluminio, estaba contento con el incremento de las ventas durante los últimos meses. Se preguntaba si las nuevas latas de la empresa, que se pondrían a la venta en dos meses, deberían tener un precio más alto que los productos tradicionales. En confianza, comentó al vicepresidente de mercadotecnia: "Nadie en el mercado vende latas de aluminio con tapa atornillable. Podemos obtener una pequeña participación en el mercado y todavía lograr utilidades considerables". La gerente del producto estuvo en desacuerdo con tal estrategia; de hecho, se oponía a la puesta en venta de las nuevas latas, porque presentaban problemas para la conservación de su contenido. Mientras pensaba para sus adentros: "Las latas de aluminio son reciclables, de modo que nadie va a conservarlas como recipientes"; sabía que era poco lo que podía hacer formalmente, ya que las latas eran idea del propio presidente de la compañía. No obstante, recomendó ampliamente al vicepresidente de mercadotecnia que se fijara un precio congruente con el de otros productos. El vicepresidente pensó que el asunto se resolvería con una investigación de mercado. Situación II: Un gran fabricante de juguetes estaba desarrollando un juego de herramientas para niños de 5 a 10 años, que incluiría una pequeña sierra, desarmador, martillo, cincel y taladro. Difería de los productos de los competidores, ya que incluía un manual de instrucciones con "101 cosas por hacer", pero el gerente de producto estaba preocupado por la seguridad del juguete y recomendó la inclusión de un folleto para los padres. Por su parte, el gerente de ventas aconsejó ponerlo a la venta en una pequeña caja, lo cual aumentaría su potencial de venta, y el gerente de publicidad propuso que se lanzara una campaña de promoción especial para diferenciarlo de los productos de la competencia. En opinión del vicepresidente, todas esas ideas eran valiosas, pero aumentarían considerablemente los costos; por lo que consultó el asunto con el gerente de investigación de mercados, quien le recomendó que se realizara un estudio.

Lecturas recomendadas

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5. Enumere los atributos clave que debe tener una persona para ocupar los puestos siguientes. a) Analista sénior b) Entrevistador de tiempo completo c) Director de investigación ¿Por qué son indispensables esos atributos? 6. Suponga que decidió seguir una carrera en el campo de la investigación de mercados. En general, ¿cuáles cursos debe tomar para lograr su objetivo y por qué?, ¿qué tipos de trabajo de medio tiempo o voluntario se verían bien en su curriculum vitae y por qué?

Notas 1. Joshua Macht, "The New Market Research", Inc. (julio de 1998), pp. 87-94. 2. Joan Indiana Rigdon, "The Letter P in Your Home PC Just Might Mean Potted Plant", The Wall Street Journal (28 de febrero de 1997), p. Bl. 3. Julián Lee, "Can Levi's Ever Be Cool Again?" Marketing (bajado de www.marketing.haynet.com el 3 de junio de 1999). 4. Calmetta Y. Coleman, "Finally, Supermarkets Find Ways to Increase Their Profit Margins", The Wall Street Journal (29 de mayo de 1997), pp. Al, A6. 5. Gilbert A. Churchill Jr. y J. Paul Peter, Marketing: Creating Valué for Customers, 2a ed. (Burr Ridge, 111.: Irwin/McGraw-Hill, 1998),p. 15. 6. Peter Bennett, Glossary of Marketing Terms, 2a ed. (Chicago: American Marketing Association, 1995), p. 169. 7. Thomas C. Kinnear y Ann R. Root, 1994 Survey of Marketing Research (Chicago: American Marketing Association, 1995). Esta encuesta es la novena de una serie iniciada en 1947. 8. "How McDonald's Conquered the UK," Marketing (bajado de www.marketing.haynet.com el 3 de junio de 1999). 9. Lawrence C. Lockley "History and Development of Marketing Research," Sección 1, p. 4. En Robert Ferber, ed., Handbook of Marketing Research, Copyright © 1974 por McGraw-Hill, 1974. Reproducido con autorización de McGraw-Hill Book Company. 10. En general, se acepta que la Curtís Publishing Company constituyó en 1911 el primer departamento de investigación de mercados formal con la designación de Charles Parlin como gerente de su División de Investigación Comercial del Departamento de Publicidad, mientras que ACNielsen, la compañía de investigación de mercados más grande del mundo, inició sus operaciones en 1934. Véase un análisis más detallado del desarrollo de la investigación de mercados en Robert Bartels, The Development of Marketing Thought (Homewood, 111., Richard D. Irwin, 1962), pp. 106-124, o en Jack J. Honomichl, Marketing Research People: Their Behind-the-Scenes Stories (Chicago: Crain Books, 1984), especialmente en la Parte II, pp. 95-184. 11. Michael Czmkota y Masaaki Kotabe, "Product Development the Japanese Way", The Journal of Business Strategy 11 (noviembre/diciembre de 1990), p. 36.

Lecturas recomendadas Véase un análisis de lo que ocurre en el mundo de la investigación de mercados en: Jack J. Honomichl, "1997 Honomichl Business Report on The Marketing Research Industry", Marketing News 31 (9 de junio de 1997), pp. H1-H43. Thomas C. Kinnear y Ann R. Root, 7994 Survey of Marketing Research (Chicago: American Marketing Association, 1995). Véase una perspectiva histórica de la evolución de la industria de la investigación de mercados en: Jack J. Honomichl, Marketing Research People: Their Behind-the-Scenes Stories (Chicago: Crain Books, 1984).

Capítulo 2

RECOPILACIÓN DE LA INTELIGENCIA DE MERCADOTECNIA O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar la diferencia entre el énfasis en proyectos y el énfasis en sistemas, dentro de la investigación de mercados. 2. Definir el significado de sistema de información de mercadotecnia (SIM) y sistema de apoyo a decisiones (SAD). 3. Describir la conexión en red de los sistemas de información modernos. 4. Identificar los componentes de un sistema de apoyo a decisiones. 5. Analizar las tendencias en la recopilación de inteligencia de mercadotecnia.

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Un caso para la investigación de mercados Estanislao estaba preocupado porque las cifras del informe de ventas de la división Asia-Pacífico mostraban que la recesión en el sudeste asiático afectaba considerablemente la venta de impresoras de su compañía. Aun cuando las ventas de sus competidores también habían disminuido, ¿qué podía hacer?

sonal de ventas necesitaba información más específica, lo que incluía el rápido acceso a los datos de clientes y prospectos específicos. Años atrás, cuando se inició como representante de ventas, no podría haber soñado con una base de datos así, pero tal vez ahora...

"Bueno -pensó Estanislao- Está claro que Impresoras de Alta Tecnología no terminará por sí sola está recesión. Pero si continuamos vendiendo tóner y refacciones a todos los consumidores que tienen nuestras impresoras, además de convertir más prospectos en clientes, creo que podremos alcanzar la cuota de ventas de este año."

Estanislao ingresó a un sitio que había examinado unos días atrás, el de Rubric, Inc. Esta compañía ofrecía algo llamado Mercadotecnia Empresarial Automática (MEA). Quizá fuese útil para que Impresoras de Alta Tecnología obtuviera la información que necesitaba.

Estanislao envió el siguiente mensaje de correo electrónico a Maya, su principal representante de ventas en Corea del Sur: "Debemos mantener nuestras ventas globales conforme a la cuota. Si disminuyen las ventas de impresoras, enfoquémonos en el tóner, etcétera. ¿Cómo podemos lograr que nuestros clientes nos compren todo el tóner que necesitan?" Antes de que pasara mucho tiempo, Maya respondió: "Puedo programar llamadas periódicas a todos nuestros clientes para ver si necesitan tóner. ¿Es eso lo que habías pensado?"; Estanislao leyó el mensaje y sonrió desalentado. Le resultaba claro que Maya no mostraba mucho entusiasmo, y por una buena razón: las ventas de tóner no le generaban comisiones, puesto que su venta se realizaba a través de comercios locales y no de la fuerza de ventas de la compañía. Estanislao examinó el problema. Su informe de ventas mensual le daba información suficiente para apreciar la necesidad de un ajuste en la estrategia de ventas regional. Pero, para ejecutarlo, su per-

Estanislao leyó varias páginas web acerca del sistema MEA y observó que el que ofrecía Rubric, Inc., permitiría crear una base de datos sobre prospectos, clientes y campañas promocionales. Él y su fuerza de ventas podrían utilizar Internet para consultar la información del sistema, mismo que también podía programar automáticamente mensajes de correo o llamadas telefónicas, de acuerdo con las fechas en que los clientes compraban productos, así como llamadas de seguimiento a los prospectos. Estanislao pensó: "Tal vez ha llegado el momento de probar algo así".

Temas para análisis 1. ¿Cuáles tipos de información ayudarían a que Estanislao mejore las ventas de la división Asia-Pacífico de Impresoras de Alta Tecnología? 2. ¿Qué tipo de información serviría para que los representantes de ventas mejoren su rendimiento? 3. ¿Por qué un sistema de información basado en Internet sería ventajoso para recopilar y difundir esta información?

En el capítulo precedente se planteó que el propósito fundamental de la investigación de mercados es ayudar a que los gerentes de mercadotecnia tomen las decisiones correctas ante las disyuntivas que enfrentan cotidianamente en sus diversas áreas de responsabilidad. Como responsables de las actividades de mercadotecnia de su empresa, deben contar con información actualizada, es decir, con inteligencia de mercadotecnia, pues para ellos es necesario prever los cambios en los hábitos de compra de los clientes, los tipos de intermediarios de comercialización que podrían surgir, cuáles diseños de producto alternos podrían tener mayor éxito, la forma de la curva de demanda de la compañía y otros aspectos que afectan la manera en que planean, resuelven problemas o evalúan y controlan las actividades de mercadotecnia. También se explicó que la investigación de mercados se ha encargado tradicionalmente de esta función de inteligencia, pues como vínculo formal con el entorno, genera, trasmite e interpreta la retroalimentación sobre el éxito de los planes de mercadotecnia de la compañía, y las estrategias y tácticas utilizadas para ejecutar dichos planes. La investigación de mercados ayuda a satisfacer la necesidad de inteligencia de mercadotecnia en dos formas básicas: 1. Al desarrollar y ejecutar proyectos que responden preguntas sobre un problema específico. 2. Al establecer sistemas que proporcionan inteligencia de mercadotecnia y guían la toma de decisiones en forma continua. Gran parte de este libro es una descripción del primero de esos enfoques, conocido como enfoque de proyecto. En el capítulo siguiente se presenta una panorámica de los pasos necesarios al emplear la investigación para resolver un problema específico. En el resto de la obra se analiza cada paso en forma detallada. Por el contrario, en este capítulo se examina el segundo enfoque, habitualmente denominado enfoque de sistemas, comenzando con la distinción entre los enfoques de sistemas y de proyecto de la investigación de mercados. Luego, en lo que resta del capítulo se describen los tipos de sistemas que usan los mercadólogos para obtener información y tomar decisiones.

I Enfoques de proyecto y de sistemas

Sistema de información de mercadotecnia (SIM) onjun o e proce imientos y métodos para recopilar, analizar v oresentar de manera olaneada v con regularidad información para uso en la toma de decisiones de mercadotecnia.

Aunque muchos análisis de la investigación de mercados se centran en el enfoque de proyecto, éste es tan valioso como el de sistemas; ambos aportan información, si bien lo hacen de diferentes maneras. Robert J. Williams, quien en la división Mead Johnson de la Edward Dalton Company elaboró el primer sistema de información de mercadotecnia conocido, explica la diferencia con una analogía. Williams dice que ambas fuentes de inteligencia de mercadotecnia alumbran la oscuridad; pero el enfoque de proyectos es como una bombilla, mientras que el de sistemas es como una vela.1 En otras palabras, un proyecto de investigación de mercadotecnia puede emitir luz intensa sobre un tema específico en un momento particular, mientras que un sistema de información de mercadotecnia pocas veces muestra todos los detalles de una situación dada, si bien su luz es continua, incluso cuando cambian las condiciones. Como lo indica esa analogía, uno de los problemas del énfasis de proyecto ha sido su naturaleza no recurrente. Es frecuente que los proyectos se generen en tiempos de crisis y se lleven a cabo con urgencia, lo que ha originado un mayor énfasis en la recopilación y análisis de datos, y no en el desarrollo de ¡a información pertinente sobre una base de regularidad. Una manera de cerrar esa brecha es consideranjo ja acJnúnistración como un proceso continuo de toma de decisiones, que requiere de un flujo regular ¿Q información, en vez de esperar a que se presenten las crisis. En la actualidad, el mecanismo usual para , , * ? j •* j • x" j j * • •* j j •• lograrlo es alguna forma de sistema de información de mercadotecnia o sistema de apoyo a decisiones. âs primeras tentativas para lograr un flujo constante de información (es decir, la vela) se hicieron mediante los sistemas de información de mercadotecnia (SIM). Un SIM es: "Un conjunto de procedimientos y métodos para la recopilación, análisis y presentación planeadas y periódicas de in-

Enfoques de proyecto y de sistemas

Sistema de apoyo a

decisiones (SAD)

Conjunto coordinado de datos, sistemas, herramientas y técnicas, con respaldo de equipo y programas de cómputo, mediante el cual una organización recopila e interpreta la información significativa para sus negocios y entorno, y la convierte en una base de decisiones de mercadotecnia.

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formación para su uso en la toma de decisiones de mercadotecnia".2 La palabra clave en esta definición es periódicas, ya que un SIM se concentra en producir información de manera recurrente, y no como una investigación que se realiza una sola vez. A diferencia de los SIM, que se centran en la preparación de informes periódicos, un sistema de apoyo a decisiones (SAD) incluye programas de cómputo para ayudar en la toma de cierta clase de decisiones. La definición formal de un SAD es: "La recopilación coordinada de datos, sistemas, herramientas y técnicas, con el apoyo de programas y equipo de cómputo, mediante los cuales una organización obtiene e interpreta la información concerniente al negocio y al entorno, para luego convertirla en la base de las decisiones de mercadotecnia".3 Así, además de almacenar información, el SAD proporciona modelos para analizarla -por ejemplo, para crear tablas o gráficas de datos clave y observar cómo cambia un pronóstico al modificar sus premisas. A pesar de que ambos sistemas, SIM y SAD, se utilizan para mejorar el procesamiento de la información con objeto de propiciar la toma de mejores decisiones de mercadotecnia, difieren en varios aspectos: •

Un SAD suele estar dirigido a los problemas menos estructurados y específicos que enfrentan los gerentes, no a problemas que puedan investigarse con el uso de un conjunto relativamente normal de procedimientos y comparaciones.

•

Un SAD combina el uso, tanto de modelos como de técnicas y procedimientos analíticos, con las funciones más tradicionales de ingreso y consulta de datos de un SIM.

•

Un SAD incorpora de manera específica características que facilitan su uso interactivo por parte de personas no familiarizadas con una computadora. Entre esas características se incluyen procedimientos manejados por medio de un menú para realizar análisis y desplegar gráficamente los resultados. Sin considerar cómo se estructure la interacción, el sistema puede responder a las solicitudes ad hoc de los usuarios en tiempo real, es decir, con el tiempo disponible para tomar la decisión.

•

Un SAD hace énfasis en la flexibilidad y adaptación. Se adapta a las diferentes personas que requieren tomar una decisión, con estilos distintos, y a las cambiantes condiciones del entorno.

En teoría, un sistema de información de mercadotecnia proporciona con regularidad la información que necesitan los mercadólogos para tomar decisiones. Los diseñadores de los SIM parten de un análisis detallado de cada una de las personas que podrían usar el sistema. Intentan lograr una evaluación precisa y objetiva de las responsabilidades de toma de decisiones, capacidades y estilo de cada gerente. Identifican los tipos de decisiones que toman habitualmente cada uno de ellos, los tipos de información necesarios para esas decisiones y los que suelen recibir quienes las toman, y los estudios especiales que se necesitan periódicamente. Además, en el análisis se consideran las mejoras que los usuarios querrían ver en su sistema de información actual, en cuanto a los tipos de información que reciben y en la forma de recibirla. Dadas esas especificaciones de información, los diseñadores del sistema tratan de especificar, obtener la aprobación y generar consecuentemente el conjunto de informes que se proporcionará a quienes toman las decisiones. A fin de realizar esa tarea, los diseñadores del sistema deben especificar los datos que se introducirán en él, cómo resguardarlos y almacenarlos, cómo tener acceso a ellos y combinarlos, y cuál será el formato de los informes. El sistema puede diseñarse sólo después de completar esos pasos de análisis y diseño. Los programadores redactan y documentan el programa, tratando de que la recuperación de datos tenga la mayor eficiencia posible, en cuanto al tiempo de uso y memoria de la computadora. Una vez corregidos los errores de programación en todos los procedimientos, se pone en línea el sistema, de modo que los gerentes con acceso autorizado puedan solicitar informes.

Limitantes de los sistemas de información de mercadotecnia Cuando surgieron, se consideró que los SIM eran la panacea de la información, pero, en realidad, se quedaron cortos al respecto debido, de manera primordial, a razones tanto de comportamiento como técnicas. Las personas suelen resistirse al cambio, y es frecuente que los cambios sean considerables con los SIM. Además, muchos encargados de tomar decisiones evitan divulgar los factores que usan y cómo los combinan al tomar una decisión sobre un tema en particular, de modo que a falta de tal revelación es casi imposible diseñar reportes que les proporcionen la información que necesitan con el formato que requieren.

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Capítulo 2: Recopilación de la inteligencia de mercadotecnia Incluso cuando los gerentes están dispuestos a revelar sus necesidades de información y forma de analizarla para tomar decisiones, todavía subsisten problemas. Diferentes gerentes habitualmente conceden mayor importancia a distintos aspectos y, por consiguiente, requieren de datos diferentes. Son muy pocos los formatos de informe óptimos para usuarios distintos, por lo que los constructores del sistema tienen que diseñar informes que constituyan un "término medio" y sean satisfactorios para diversos usuarios, sin ser ideales para ninguno de ellos; o bien, enfrascarse en la laboriosa tarea de programación para satisfacer las necesidades de cada usuario. Por añadidura, frecuentemente se subestiman el costo y tiempo necesarios para establecer tales sistemas. Ello se debe a que se menosprecian la magnitud de la tarea, los cambios en la estructura organizacional, al personal clave y a los sistemas electrónicos de procesamiento de datos. Cuando ya se han diseñado esos sistemas, el personal al cual iban dirigidos suele tener otras responsabilidades o ha cambiado el entorno económico y competitivo. Así, el sistema tiende a ser obsoleto poco después de ponerlo en línea, lo cual significa que es necesario repetir una vez más todo el proceso de análisis, diseño, desarrollo e implantación. Otro problema fundamental con los SIM es que no se prestan a la solución de los problemas que habitualmente enfrentan los gerentes. Muchas actividades de los administradores no son programables, ni se pueden ejecutar de manera rutinaria o delegar, ya que entrañan decisiones personales. La toma de decisiones de un gerente suele ser ad hoc y estar dirigida a opciones inesperadas, de modo que los sistemas de informes estandarizados carecen del alcance y flexibilidad necesarios para que resulten útiles. De igual modo, los gerentes tampoco pueden especificar sus necesidades con anticipación a los programadores y constructores de modelos, incluso si están dispuestos a hacerlo, ya que la toma de decisiones y planeación suelen ser exploratorias. A medida que quienes toman las decisiones y su personal aprenden más acerca de un problema, evolucionan sus necesidades de información y métodos de análisis. Por añadidura, la toma de decisiones suele incluir excepciones y aspectos cualitativos que no son fácilmente programables.

Sistemas de información en red En los primeros tiempos de los SIM, los gerentes tenían que solicitar los informes al departamento de sistemas o de informática de la empresa; tras lo cual, un empleado de ese departamento imprimía el informe y lo enviaba al gerente. Los sistemas de cómputo modernos permiten que los usuarios autorizados en todos los niveles de la organización se encarguen personalmente de obtener la información, usualmente a través de algún tipo de red de computadoras. Ello permite que los responsables de tomar las decisiones consigan los tipos de información que necesitan cuando la requieren, incluso si enfrentan de manera repentina e inesperada nuevas situaciones con nuevos requisitos de información. En las primeras redes de computadoras, se enlazaban terminales o computadoras personales con la base de datos almacenada en una computadora central. Ese tipo de redes todavía existe en muchas compañías, especialmente las que tienen bases de datos gigantescas. Las redes de computadoras actuales también enlazan a un conjunto de computadoras personales. Además, muchas compañías permiten ahora el acceso a la red de redes, Internet. El acceso a Internet -una extensa red global de computadoras distribuida en organismos gubernamentales, universidades, empresas y proveedores de acceso a ella- estuvo en otro tiempo limitado a académicos y empleados gubernamentales que compartían información tecnológica, pero ahora ha crecido de manera explosiva, en cuanto al número de usuarios y tipos de información disponible. Internet enlaza a más de 100 millones de personas de muchos países4, su popularidad se debe en parte al hecho de que, para el acceso, se requieren sólo una computadora personal con el navegador y módem adecuados, así como una cuenta con un proveedor de servicio (puede tratarse de un servicio comercial en línea, como America Online, o un proveedor directo, por ejemplo, Netcom). Muchos usuarios de Internet navegan en la World Wide Web, un sistema de hipertexto que permite a los usuarios recibir archivos de texto, gráficos, video y sonido. El hipertexto es un método para ir a archivos de texto y gráficos haciendo clic en palabras e imágenes resaltadas. Los vínculos de hipertexto de la World Wide Web pueden hacer que el usuario vaya de los documentos de una organización a los de otra, quizás en otra parte del planeta. La red incluye cientos de millones de sitios web, cuyo número se incrementa rápidamente. La familiaridad y las características de la Internet han despertado en muchas organizaciones la inquietud por aplicar sus herramientas en sus propias redes de computadoras. Es creciente el número de organizaciones que instalan intranets, en las cuales aplican las herramientas web, como los vínculos

Enfoques de proyecto y de sistemas

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US. Census Bureau lM*d &*)te$ Department of Commerce

La Oficina del Censo estadounidense mantiene un sitio web en www.census.gov. En dicho sitio, los usuarios pueden tener acceso a datos en línea y solicitar informes impresos.

de hipertexto, a la red de computadoras internas de la compañía. De igual modo, las extrañéis vinculan a usuarios autorizados de la organización, sus proveedores y sus clientes, lo cual permite compartir información con la misma facilidad con que navegan por Internet. Tanto en las intranets como en las extranets, los usuarios pueden buscar diversos datos de la compañía, desde las ventas de la semana pasada o las existencias de un producto específico hasta el estado de avance de un pedido dado. Los motores de búsqueda diseñados para buscar en Internet han resultado tan útiles, que muchas compañías empiezan a usarlos para administrar sus intranets y extranets. Las compañías recurren a un tipo de programa de cómputo, llamado "firewall" (cortafuego), para impedir que usuarios no autorizados tengan acceso a datos confidenciales en la red. Sin embargo, quienes usan la intranet o extranet pueden hacer clic en vínculos que los lleven fuera del firewall, al resto de Internet. La Internet y sus consecuentes intranets y extranets han dado un significado totalmente nuevo a la idea de sistema de información. Los actuales usuarios de computadoras pueden buscar no sólo datos almacenados en el sistema de la compañía, sino también una variedad enorme de datos gubernamentales gratuitos y, usualmente con un pago, datos de grupos gremiales, editoriales y muchas otras fuentes.5 En el capítulo 7 se presenta un análisis más detallado de algunas de estas fuentes de datos.

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Capítulo 2: Recopilación de la inteligencia de mercadotecnia

| Sistemas de apoyo a decisiones Conforme se volvieron más evidentes los problemas de los SIM tradicionales, el enfoque de la inteligencia de mercadotecnia proporcionada con regularidad ha cambiado de la producción de informes por lote con formato preestablecido a un sistema de apoyo a decisiones (SAD). En éste, se combinan sistemas de datos, de modelos y de diálogo, que pueden usarse interactivamente (véase la figura 2.1).

Sistemas de datos Sistema de datos Parte de un sistema de apoyo a decisiones, que incluye los procesos de captura y métodos de almacenamiento para los datos provenientes de diversas fuentes externas e internas.

FIGURA 2.1

El sistema de datos en un SAD incluye los procesos de captura y los métodos usados para almacenar datos provenientes de las áreas de mercadotecnia, finanzas y manufactura, así como información procedente de otras fuentes externas o internas. Es habitual que el sistema de datos tenga módulos con información de clientes, económica general y demográfica, de competidores y de la rama industrial, incluyendo las tendencias del mercado. El SAD suele aprovechar un SIM existente como parte de su sistema de datos, particularmente en compañías que crearon anteriormente un SIM y luego lo expandieron a un SAD. En otras palabras, el SAD recupera datos del SIM y los usa para respaldar la toma de decisiones. El crecimiento exponencial en la capacidad de cómputo y el surgimiento de características de procesamiento de datos cada vez más refinadas han originado un aumento inconmensurable en el tamaño de las bases de datos. Aunque históricamente las bases de datos de las empresas contienen información actualizada, muchas de las nuevas bases también incluyen información histórica. Estos "almacenes de datos" literalmente vuelven insignificantes a los que existían años atrás. Por ejemplo, Wal-Mart tiene un almacén de datos de 43 terabytes (1 terabyte = 1000 gigabytes). Este sistema proporciona información acerca de cada una de las 3000 tiendas de la cadena en ocho países. Wal-Mart planea usar esa información para identificar productos que deben resurtirse, analizar los hábitos de compra estacionales, examinar las tendencias de compra de los clientes, seleccionar productos para descuentos y reaccionar al volumen y movimiento de mercancías.6 Además de los datos de la compañía, el sistema de datos puede recuperar información de bases de datos en línea. Una tendencia significativa que afecta a los SAD es la virtual explosión en el número de estas bases de datos. Ahora es posible ingresar a miles de bases de datos en línea mediante la computadora, en tanto que sólo era posible hacerlo en menos de 900, en 1980. La información que los gerentes pueden obtener de las bases de datos comerciales es casi inimaginable y rebasa con mucho las posibilidades existentes apenas unos seis años atrás. En la Ventana de investigación 2.1 se describe una parte de la información disponible en Internet, a manera de ejemplo. Lycos e Intelliseek se asociaron recientemente para ofrecer acceso a más de 7000 bases de datos y otras fuentes de información a los usuarios de Internet. Para obtener información de este servicio, llamado Invisible Web Catalog, basta con visitar el sitio web de Lycos (www.lycos.com) y escribir los términos buscados. Luego, el servicio muestra una lista de documentos y bases de datos que contienen esos términos. El Invisible Web Catalog difiere de otros motores de búsqueda de Internet en su uso de la tecnología de Intelliseek para enlistar bases de datos con formatos que antes no eran susceptibles de ello (por ejemplo, los que tenían formato patentado).7

Componentes de un sistema de apoyo a decisiones

Sistemas de apoyo a decisiones Ventanu de investigation 2.1

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information de mercadotecnia disponible en Internet

Desde la Oficina del Censo estadounidense hasla Dun & Bradstreet. la mayor parte de los proveedores tradicionales de informaci6n de mercactotecnia y demas intormadon de negocios ahora brindan acceso a esa informacion en Internet: una parte de ella se puede bajar grauiitamente. Tambie"n es posibte bajar otros datos a cambio de una cuota de suscripcion o de cargos especificos. En otros casos. es posible solicitar publicaciones impresas o CDROM enviados a domicilio. Portales web La mayorfa de los visitantes de Internet empiezan en uno de estos portales, los cuales son sitios de clasificacibn y busqueda que sirven de entrada a la red. Por ejemplo, CompuServe.com (www.compuserve.coml, Microsoft Network (http:// home.microsoft.com), Netscape Netcenter [http://home.netscape.com/l y Yahoo! (www.yahoo.com). En el portal, el usuario escribe la URL ("direcci&n" de Internet) del sitio web que desea visiiar o usa vinculos de hipertexto con fuentes de informacion espedficas. Tambien es posible utilizar un motor de busqueda, como HotBot o Lycos, para encontfar informacion acerca de compafifas o temas especificos. CEO Express (www.ceoexpress.com) Es un portal disenado especialmente para hombres de negocios. Este sitio es especiaimente util para quienes se inician en la investigation en Internet, va que enumera abundantes vinculos con sitios relacionados con los negocios, como los sigulentes: • Peri6dicos. revistas, cadenas televisivas y agendas de noticias • Revistas de negocios y tecnologia • Motores tie busqueda, para la investigation de temas especificos o la Iocali;aci6n del sitio web de organizaciones » Fuentes de datos de compafifas, lo que incluye los informes anuales, listas como Fortune 500 e Inc. 100, services de evaIuaci6n y cotizaciones bursatiles • Organismos gubemamentaies, incluidos la Oficina del Censo, la de Patentes y Marcas y la Biblioteca del Congreso estadounidense • Informes de investigaci6n sobre el uso de Internet y la mercadotecnia en Ifnea Directories felefonicos comerciates Es posible visitar el sitio de directorios teletonicos comerciales en linea para encontrar nornbres y direcciones de companies, lo que podria incluir a competidores o posibles distribuidores. Por ejemplo, en el servicio de directorio telefonico comercial de Netscape Netcenter (en http: //home.netscapo.com), es posible buscar direcciones y numeros telefbnicos por nombre o categoria de las empresas (por ejemplo, autom6viles o computadoras), Tambien es posibie limitar la busqueda a una region geografica especifica (ciudad, estado o pais).

Dowjones.com En el sitio web de Dow Jones, que publica The Wall Street Journal (www.dowjones.com), ahi es posible ver los encabezados de Dow Jones y Associated Press, especif icar industrias respecto de las cuales se desea recibir noticias. o usar la funcion Business Search. Esta ultima permite especificar temas y buscar artfculos en agendas noticiosas, un indice de 2000 sitios web y 250 publicaciones de noticias y negocios. Ademas, mediante su Quotes Plus Lookup, es posible verif icar las cotizaciones bursatiles cuando se introduce el simbolo o nombre de ta compaFiia, ademas de usar la funcion Market Indicators, que contiene informaci6n de los principals promedios bursatiles. Securities and Exchange Commission Si se requiere informacion acerca de companies astadounidenses especificas, es posible comenzar con los informes que presentan ante la Securities and Exchange Commission. Para ello, basta con visitar el sitio web de la SEC fwww.sec.gov). Oun & Bradstreet Cuando se necesitan mas detalles de una compania -lo que incluye a companies privadas, no obligadas a presenter informes ante la SEC- conviene visitar el sitio web de Dun & Bradstreet (www.dnb.com], donde es posible ordenar CDROM y directorios extraidos de la base de datos de esta compania, que contiene informacion de mas de 11 millones de companies estadounidenses, o de su base de datos mundial, que incluye mas de 53 millones de companies en 200 paises. Ademas, este proveedor de informacifin ofrece publicaciones sobre diversos ternas, incluidos mercadotecnia y ramas industriales especificas. Moody's Las companias de evaluacifin de empresas, como Moody's Investors Service, analizan el desempeno de las compafiias y las tendencias de la rama industrial; despues de lo cual, clasifican a tas firmas para fines de inversion. Es posible obtener dichas clasificaciones y mas informacion de Moodv's en su sitio web (www.moodys.com). Patentes v Marcas Si se esta desarrollando un nuevo producto, se requiere informacion acerca de las patentes y marcas. Es posible obtener informes, formularios y otros datos de la Oficina de Patentes y Marcas estadounidense (U.S. Patent and Trademark Office) en su sitio web (www.uspto.gov). Oficina del Censo estadounidense (U.S. Bureau oi the Census) La abundante infomiacion recopilada con IDS diversos censos estadounidenses esta disponible en linea, en www.census. gov o solicitandola en ese sitio web. tDesea saber cual es el numero de farmacias en el condado Rankin, de Mississippi? En este sitio encontrara la respuesta. Tambien contiene informes actualizados, despues del ultimo censo.

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Los sistemas de radiofrecuencia (RF) son una forma inalámbrica de captura de datos que evoluciona rápidamente. Los sistemas actuales con tecnología de vanguardia, que se colocan sobre montacargas o en la muñeca, permiten registrar entregas, controlar inventarios y obtener información de mercadotecnia de mejor manera que nunca antes. Keith Stickell, vicepresidente ejecutivo de Commercial Cold Storage, empresa de Atlanta, dice: "Un buen sistema de RF mejora la productividad en un almacén, así como la oportunidad y rapidez con que se recopila la información". De igual modo, durante los últimos dos años, en Hannaford Bros., cadena de supermercados con 150 establecimientos y oficinas centrales en Scarborough, Maine, los compradores han participado en una prueba de mercado de la tecnología de RF. Los compradores usan lectores ópticos portátiles para registrar sus compras a medida que llenan los carritos (fotografía). Bill Homa, vicepresidente y director de información de la empresa, afirma: "Los clientes que lo usan lo adoran". Fuente: Fotografía de Warren Roos/ Executive Technology

A medida que ha crecido el número de bases de datos, ha ocurrido lo mismo con la preocupación del público por el derecho a la privacidad, y si acaso se están violando esos derechos y de qué manera al generar y compartir esas bases de datos. Por ejemplo, en la Ventana de investigación 2.2 se describe la polémica relativa a la generación automática de datos detallados acerca del uso de Internet por los individuos. Una gran parte del debate se debe a que se pide a las personas que proporcionen sus datos, sin revelar claramente cómo se usarán. Por ejemplo, la Federal Trade Commission estadounidense efectuó recientemente una investigación de sitios web comerciales y descubrió que, en la mayor parte, se solicita información personal, si bien menos de 17% incluye en el propio sitio web una declaración acerca del uso que le dará; tan sólo 2% contiene una política completa y fácil de encontrar en el propio sitio. Por añadidura, de los sitios que sí cuentan con una política, apenas una fracción brinda opciones en cuanto a la forma de usar la información e incluso la posibilidad de ver y corregir los datos personales.8 El problema del derecho a la privacidad no se limita a los consumidores. En las extrañéis y otros sistemas para compartir información, las empresas suelen compartir datos detallados y, al igual que los consumidores, no siempre conocen todos los usos que se darán a esos datos. Newbury Comics, empresa con base en Boston, debe conocer de antemano las nuevas tendencias musicales, para mantener competitivas a sus 20 tiendas de música en relación con los gigantes de la venta al menudeo. Mike Dreese, uno de los propietarios de la compañía, se sorprendió al enterarse de que estaba compartiendo información de manera inadvertida, pues informaba sobre las ventas semanales de cada tienda, por marca y artista, a SoundScan, compañía especializada en recopilar tales datos de muchos establecimientos minoristas de música en Estados Unidos. Los negocios minoristas que proporcionan datos a SoundScan reciben trato preferencial de las grabadoras de música. Dreese sabía que esos datos se empleaban en la preparación de informes para las compañías grabadoras, promotores y gerentes. Lo que le sorprendió fueron los comentarios de un rack jobber (un tipo de intermediario), el cual presumía de que su compañía compraba datos detallados de SoundScan para apoyar a gigantes del menudeo, como Wal-Mart y K-Mart, de modo que estas dos empresas tuviesen los álbumes de mayor venta en regiones específicas. En especial por su posición como iniciador de tendencias, Newbury Comics, al parecer, proporcionaba datos que ayudaban a sus competidores más

Sistemas de apoyo a decisiones Ventana de investigation 2.2

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iDemasiada inteligencia de mercadotecnia?

Los defensores de los derechos a la privacidad alzaron la voz cuando Intel lanzo su microprocesador de computadora Pentium III. Este, que se instalo en la entonces generacion mas reciente de computadoras personales, estaba disenado de modo que incluyera el denominado numero de setie de procesador. de manera pue identificaria a cada computadora durante las comunicacianes en linea. Intel esperaba que el numero de serie de 96 digitos fuese ventajoso para la comerriali/aniiin, al brindar seguridad adicional, ya que podn'a usarse para verificar la identidad de los usuarios de computadoras. La comparifa tambiSn crefa que los consumidores se sentirian a gusto con esta caracteristica, pues este numero prevendria las dificultades que surgen de errores cometidos cuando el consumidor escribe informacion personal. Tambien podria desalentai el uso fraudulent de los numeros de tarjeta de credito o contrasefias de los usuarios. Por anadidura, Intel considero que el niimero de serie ayudarfa a que las organizaciones administraran sus redes de computadoras. No obstante lo anterior, muchos consumidores se molestaron al saber que proporcionarian informacion personal sin que se les

pidiera. Intel respondio con prontitud al alud de criticas y modific6 su procesador para desactivar el sistema de identificaci6n. Ahora, el usuario de la computadora decide si lo activa o no. Un vocero de la American Civil Liberties Union alabo la decision de Intel, pero las crlticas han continuado en otros frentes. El Center for Democracy and Technology presento una queja ante la Federal Trade Commission. Dicho organismo y otros defensores de los cterechos a la privacidad tienen la preocupacifjn de que algunos sitios web populares nieguen el acceso a usuarios cuya computadora tiene desactivado el sistema de identificacitin. Adema"s, afirman que los consumidores podrian acosturnbrarse tanto a la idea de los numeros de serie que lleguen a considerarlos como un aspecto mas de la vida en el ciberespacio -con lo cual revelarian sus ha"bitos en linea, sin pensarlo mucho. Fuentes: Robert O'Harrow Jr. y Elizabeth Corcoran. 'Intel Drops Plans in Activate Chip IDs", Washington Post pGdeenerode 1S99. bajadode los archivos da internet del Washington Post, http.//sea rch.washingtDnposl.com, el 9de lebiero de 1999); James Lardner, "Intel Even More Inside", U.S. News S World Report [8 de febrero de 1999}, p. 43; Dan Goodin, "Mate Support for Pentium 111 Complaint', CNET News com (8 de abril de 1999. bajadodel sitin webde CNET, wwwnews.com. el 7 de juniode 1999)

fuertes. Después de pensar con profundidad en las consecuencias, Dreese decidió que la empresa ya no proporcionaría datos a SoundScan.9 Es casi indudable que, conforme aumente la capacidad para recopilar y organizar datos detallados, también lo hará la polémica relativa a los derechos de los individuos contra los de las empresas. Cuando éstas planean recopilar tipos específicos de datos, deben ser sensibles en cuanto a los aspectos relativos a la privacidad. En la Ventana de investigación 2.3 se presenta el ejemplo de una lista de comprobación respecto a la privacidad que las empresas podrían utilizar cuando desarrollan sus bases de datos. Más allá de la protección de la privacidad, un criterio importante para introducir datos a una base es conocer si resultan útiles para la toma de decisiones de mercadotecnia o no. La función básica de un SAD es capturar datos de mercadotecnia significativos en forma razonablemente detallada y en un formato verdaderamente accesible. Resulta decisivo que las características de administración de la base de datos incluidas en el sistema puedan organizar lógicamente los datos de la misma manera que lo haría un gerente, sin considerar la forma que asuma esa organización.

Sistemas de modelos Sistema de modelos

Parte de un sistema de apoyo a decisiones, que incluye todas las rutinas que permiten al usuario manipular los datos para realizar los tipos de análisis que requiere.

El sistema de modelos de un SAD incluye todas las rutinas que permiten al usuario manipular los datos, de manera que realice el tipo de análisis que necesita. Cuando los gerentes observan los datos, tienen una idea preconcebida de cómo funciona algo y, por eneje, de lo que es interesante y valioso en dichos datos; este tipo de ideas es lo que se llama un modelo.1^ Muchos administradores también necesitan manipular los datos para comprender mejor algún aspecto de la mercadotecnia; este tipo de manipulación se llama procedimiento. Las rutinas de manipulación de los datos pueden ir desde sumar un conjunto de números hasta realizar un análisis estadístico complejo para encontrar una estrategia de optimización mediante el uso de una rutina de programación no lineal. Al mismo tiempo, podría decirse lo siguiente: "...las operaciones más frecuentes son las básicas: segregación de números en grupos significativos, su agregación, obtención de proporciones, jerarquización, separación de casos excepcionales, graficación y tabulación".11

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Ventano de investigation 2.3

Lista de comprobacion respecto a la privacidad

A largo plaza, garantizar la privacidad de sus cllentes puede mejorar la rentabilidad de una empresa. La privacidad consists en ganar la confianza de los clientes, v la confianza es componente central de las relaciones en mercadotecnia. Todo aquel que utilice informacio"n personal para llegar a los clientes puede evitarse problemas respecto a la privacidad si redacta una pclitica lormal al respecto. Si se requiere establecer una politics o revisar la que se tiene, los siguientes serian algunos lineamientos basicos: Recordar "conocimientos, aviso y no". Hay que indicar a los clientes como usard su informacion personal. Senalarles si planea compaitirla con un tercero, darles Ja oportunidad de salir de la base de datos y mencionarles, cuando sea el caso, que la lista de clientes no serS comercializada. La practica de rentar las listas de clientes se ha generalizado tanto, CJUB los clientes suponen que comparte sus listas si no se les indica lo contrario. Meditar antes de utilizar el mercado cruzado. jAcaso sus clientes creen pue la informacion personal recopilada para un proposito se utiliza con fines distintos. sin su autorizacifin? Si asf es, mejore su comunicacicVi con ellos. Cercibrese de que la regla "conocimientos, aviso, no" se ajusta a su mercadotecnia cruzada interna y a sus programas de compradores frecuentes, en especial si en esos programas participan productos de otras empresas. Los consumidores podrian desconocer que el responder a una de sus

Sistema experto Sistema de inteligencia artificial computarizado que intenta imitar la forma en que los expertos del área procesan la información para resolver el problema que se presente. Sistema de diálogo Parte de un sistema de apoyo a decisiones que permite al usuario explorar las bases de datos mediante el uso de modelos de sistemas para producir informes que satisfagan sus necesidades de información específicas. También se le denomina sistema de lenguaje.

ofertas podrla generar ofertas subsecuentes. Por ningun concepto un cliente debe verse en la necesidad de preguntar: "(C6mo obtuvieton mis datos?" No sentirse tenlado por la inlomiacion incidental. La informacion relativa a una transaccibn generalmente pasa por muchas manos. Las companies de tarjetas de credito. aseguradoras y otras usualmente sirven como agentes de transacciones entre consurnidores y otras empresas. Si esa es su funcidn, tenga cuidado de proteger el contenido de la transaction. Utilizar la conciencia y el sentido comun. Hasta la fecha, son pocas las restricciones legales que se aplican a la recopilaci6n y uso de informacion personal por parte del sector privado. Es por ello que los aspectos relatives a la privacidad se refieren ma's al "deberfa" que al "debe". EstS claro que ciertos datos medicos, economicos v del estilo de vida son ma's delicados que otros, por ello, resulta convenient^ aplicar una "prueba de olfateo" a cualquier propuesta para reutilizar su base de datos de clientes. (.Se sentirfa a gusto de enviar a uno de sus familiares las mismas ofertas que propone enviar por correo a sus clientes? Si su compania es idenlificada como patrocinadora de este envfo por correo, ^se saturara con quejas su numero de larga distancia gratuita? ruenie1 Mary J Culnan, The Privacy Checklist'. En Judith Waldrop, The Business of Priuacy", American Demographics, 16 (octubre de 19M!, p. 55.

La virtual explosión que en los últimos años han tenido el número de bases de datos disponibles y el tamaño de algunas de ellas, ha provocado una gran necesidad de encontrar métodos eficientes para analizarlas. Por ejemplo, los lectores ópticos de las tiendas generan volúmenes masivos de datos para los gerentes de mercadotecnia en las compañías de productos empacados. Esa enorme cantidad de datos exige mucho tiempo para que, incluso un analista muy capaz, elabore resúmenes sencillos que muestren las tendencias principales. En respuesta a ello, en diversas compañías se han desarrollado sistemas expertos -sistemas de inteligencia artificial basados en computadoras, que intentan modelar la forma en que los expertos del área procesan la información para resolver el problema en cuestión.12 A manera de ejemplo, en la figura 2.2 se muestra el tipo de resultados que proporciona The Partners, un sistema experto desarrollado por la empresa Information Resources, Inc., para el análisis de datos generados con lectores ópticos. Dicho sistema puede mostrar en cuestión de minutos la información más destacada sobre el rendimiento de una marca y sus competidores. Tiene la capacidad para clasificar todos los datos y proporciona una comparación de los resultados actuales contra los pasados por marca, categoría, mercado, región o cuenta clave. Además, genera un informe conciso en el que se destacan los resultados principales.

Sistemas de diálogo El elemento de un SAD, que lo distingue claramente de un SIM, es su sistema de diálogo, también llamado sistema de lenguaje. El sistema de diálogo permite a los gerentes que no son programadores explorar las bases de datos mediante el uso de modelos de sistemas para producir informes que satisfagan sus particulares necesidades de información. Esos informes pueden ser tabulares o gráficos;

Sistemas de apoyo a decisiones FIGURA 2.2

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Ejemplo de un informe producido con el sistema experto The Partners

SECRET's share has decMned 0.7 points, from 11.1 to 10A

Fuente: Cortesía de Information Resources, Inc.

además, es posible que cada administrador especifique el formato del informe. Existen sistemas de diálogo pasivos, lo cual quiere decir que las posibilidades de análisis se presentan al usuario para que las seleccione por medio de menús, de unas cuantas sencillas pulsaciones de tecla, de un lápiz óptico o del ratón; y activos, los cuales requieren que el usuario especifique su solicitud a través de comandos. Una característica fundamental es que, tanto los gerentes como los demás trabajadores, pueden utilizar el sistema de diálogo para efectuar sus propios análisis mediante la computadora, en vez de ca-

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Capítulo 2: Recopilación de la inteligencia de mercadotecnia nalizar sus solicitudes a un equipo de programadores. Ello les permite especificar la información que necesitan, en vez de verse abrumados por datos irrelevantes. Pueden hacer una pregunta y, con base en la respuesta, plantear otra, una más, luego otra, y así sucesivamente. A medida que se encuentran disponibles más bases de datos en línea, crece la necesidad de mejores sistemas de diálogo, pues son éstos los que ponen los datos al alcance de quienes toman las decisiones. Aunque parezca muy sencillo, en realidad es una tarea difícil por el gran volumen de datos disponibles, la velocidad con que llegan a una empresa y el hecho de que provienen de diversas fuentes. Una forma de manejar estos problemas es mediante redes distribuidas de computación, en las que se usa una interfaz o servidor común. El analista, a través del servidor, puede introducir o consultar datos, realizar análisis en hojas de cálculo, elaborar gráficas, practicar análisis estadísticos e incluso preparar informes, todo ello mediante instrucciones sencillas (véase la figura 2.3). El término técnico para esta función es minería de datos (data mining) y las compañías esperan que les permita mejorar las ventas y utilidades mediante la mayor comprensión de sus clientes. Un método habitual de la minería de datos consiste en el uso de una supercomputadora para enlazar cierto número de computadoras personales. En éstas, los responsables de tomar las decisiones plantean sus preguntas y la supercomputadora realiza el procesamiento en paralelo, dividiendo las preguntas en tareas de cómputo más pequeñas para realizarlas simultáneamente. Una computadora que usa el procesamiento en paralelo puede trabajar fácilmente con billones de datos, lo cual reduce de semanas o meses a días u horas el tiempo necesario para resolver un problema. Por ejemplo, Fingerhut Companies, empresa de venta al menudeo por catálogo de Minnetonka, Minn., utiliza la minería de datos para dirigir sus promociones. La computadora de la compañía procesó datos con un total de seis billones de caracteres, para indagar cuáles de sus 25 millones de clientes habían comprado recientemente mobiliario para exteriores y, por ende, también podrían interesarse en una nueva parrilla de gas.13

FIGURA 2.3

Uso de los sistemas de dialogo don el servidor comun o interfaz, con la utilizacion de instrucciones simplificadas y estandarizadas para realizar tareas multiples

Tendencias en la recopilación de la inteligencia de la mercadotecnia

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| Tendencias en la recopilación de la inteligencia de la mercadotecnia Es indudable que la enorme proliferación de las bases de datos, del equipo y programas de cómputo, así como el acceso a dichas bases de datos e Internet están modificando la manera de recopilar la inteligencia de mercadotecnia. Cada vez más compañías establecen SAD, y aquellas que ya tienen estos sistemas los emplean de manera mucho más refinada en la inteligencia de negocios y competitiva, en general.

Directores de información y de conocimientos El refinamiento en el diseño y usos de los sistemas de apoyo a decisiones abre el acceso a tantos datos que resulta crítico un mayor nivel de administración de la información. Contar con un ejecutivo a cargo de la información puede garantizar su uso para apoyar los juicios estratégicos. En muchas organizaciones, esa función es ahora la responsabilidad del director de información. La función principal del director de información es administrar los sistemas de cómputo e información de una compañía como unidad de negocios. Ese funcionario sirve como enlace entre los altos directivos de la empresa y el departamento de sistemas de información. Tiene las responsabilidades de planear, coordinar y controlar el uso de los recursos de información de la firma, además de estar mucho más interesado por las perspectivas de la empresa, que por las actividades cotidianas del departamento. El director de información habitualmente sabe más acerca del negocio en general que los gerentes de los departamentos de informática, quienes poseen mayores capacidades técnicas, pero que en muchos casos le reportan directamente. La disminución en las ventas hizo que Levi Strauss advirtiera la necesidad de estrechar sus vínculos con los consumidores, tarea en la cual tiene función central su directora de información, Linda Glick. Su grupo partió de la forma en que los consumidores interactúan directamente con la compañía -en su sitio web y a través de su servicio Original Spin, el cual permite que en las tiendas se tomen medidas a los clientes, para que ordenen pantalones vaqueros personalizados. Además, Glick se está encargando de supervisar la reestructuración de las divisiones de tecnología de la información en América del Norte, Europa y Asia, de modo que su personal colabore más directamente con los empleados de Levi's en departamentos como los de diseño y mercadotecnia, todo ello para que los empleados de tecnología de la información funjan como consultores internos de los departamentos.14 Es creciente el número de compañías que extiende la idea de la administración de los sistemas de información, a modo de incluir los conocimientos con que cuentan sus empleados. Uno de los mayores activos de una organización puede ser lo que su personal sabe acerca de los clientes, sus productos y el mercado, pero todavía son pocas las empresas que cuentan con alguna forma de hacer que esa información quede totalmente a disposición de quienes pueden utilizarla. La administración de los conocimientos consiste en la recopilación sistemática de esa información para ponerla a disposición de los demás. La gigantesca compañía petrolera BP Amoco ha documentado el ahorro de cientos de millones de dólares, debido a la administración de los conocimientos. Su estrategia es identificar los proyectos que pueden generar mayores beneficios, en proporción al esfuerzo correspondiente y luego aplicar diversas tácticas. Antes de iniciar un proyecto, la compañía celebra una junta de dos días; en ella, las personas que han participado en algún proyecto similar describen lo que han aprendido. Después del proyecto, en revisiones breves y profundas se analizan lo ocurrido y lo aprendido. La información que surge de las juntas y revisiones se almacena en una carpeta web, que incluye vínculos de hipertexto con quienes tienen información significativa que pueden compartir. Además, la intranet de la compañía tiene un directorio telefónico interno del personal que se ha ofrecido voluntariamente para compartir información sobre temas específicos.15 Las compañías que adoptan la administración de los conocimientos suelen asignar las responsabilidades de dicha actividad al director de conocimientos. Es característico que éste se encargue de la manera en que la organización administra y comparte no sólo la información explícita, sino también los conocimientos que el personal con experiencia suele utilizar sin pensar conscientemente en ello. Compartir la información de esta manera requiere que los miembros de la organización reconozcan y comuniquen lo que saben. Así, no resulta sorprendente que en un estudio de la London Business School se haya descubierto que las habilidades tecnológicas son menos importantes para el director de conocimientos que para el director de información convencional, mientras que las habilidades relativas a las personas le resultan primordiales.16

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Vínculos de la inteligencia de mercadotecnia con la inteligencia en otras áreas de negocios Los sistemas de información poderosos también influyen en la dirección que sigue la inteligencia de mercadotecnia al difummar las diferencias entre los diversos tipos de administración de la información. Cuando la computadora de una organización sólo podía procesar datos suficientes para un único sistema de apoyo a decisiones, cada función necesitaba un sistema individual con su propia base de datos. Sin embargo, hoy es cada vez mayor el número de compañías que disfruta de los beneficios de compartir datos entre las diversas funciones y niveles que la integran. Por ejemplo, un sistema de planeación de recursos empresariales (PRE) vigila y controla todas las necesidades de recursos de la organización, como las existencias de mercancías, recursos humanos y capacidad de producción. Este sofisticado programa de cómputo vigila datos financieros, programas niveles de existencias y otros datos, todo ello con el fin de garantizar que la organización cuente con los recursos que necesita, para satisfacer la demanda prevista, con la mayor eficiencia posible La inteligencia de mercadotecnia puede apoyar al sistema PRE si auxilia a los gerentes para que elaboren pronósticos de venta precisos. Además, una actividad de promoción o el lanzamiento de un nuevo producto afectan todas las funciones de la organización y muchas de sus necesidades de recursos. El sistema PRE puede apoyar los esfuerzos de mercadotecnia al proporcionar información acerca del impacto de una decisión de mercadotecnia sobre toda la organización.

Recopilación de la inteligencia en las organizaciones del futuro Aunque cabría esperar que el aumento desmedido de las bases de datos y el surgimiento de los SAD eliminasen los proyectos tradicionales de investigación de mercados para recopilar inteligencia de la

De regreso en el caso Eslanislao se sorprendio al enterarse de que la instalacion de! sisterna Enterprise Marketing Automation de Rubric, Inc., era relativamente sencilla -sobre todo si la comparaba con la de un sistema de informacibn en su primer trabajo. En ese entonces, tuvo que dedicar meses a trabajar con pragramadores de computation y analistas de sistemas en la creation de un sistema que aportase informes utiles. Por el contrario, Rubric instalo su sistema MEA en Impresoras de Alta Tecnologia y los propios encargados de tomar las decisiones de mercadotecnia especificaron que necesitaban y cuando lo necesitaban. Los representantes de ventas de Impresoras de Alta Tecnologia en Asia ya estaban acostumbrados a la comunicacidn periodica por correo electnJnico con Estanislao y entre ellos mismos. Ademas, todos navegaban pot Internet cada manana y cada noche. para obtener information sobre sus competidores y el mercado. Por ello, el acceso a datos en linea del sistema MEA y las herramientas be biisqueda en la red les eran familiares. En cuestion de dtes, algunos representantes ya ponian a prueba funciones del sistema que Estanislao apenas empezaba a vislumbrar. Maya envio a Estanislao un mensaje de correo electronico que decia: "jEsto es maravillosoi He estado usando el sistema para ver los tipos de empresas y de contactos con los clientes -llamadas telefonicas, visitas personales y demas -que generan mas negocios". Estanislao contests: "Me da gusto por ti. Verifica tus resultados cada una o dos semanas. Puedes ajustar su seguimiento a medida que aprendas ma's respecto de cada clients". Maya agrego: "iY sabes otra cosa? El sistema MEA envia un fax a uno de los distribuidores locales cada seis meses, despues de que

compra una irnpresora, para avisar al distribuidor que mi cliente podria necesitar mas toner. Los clientes dicen que ESTAMQS en la jugada y puedo enfocarme en vender impresoras". Estanislao hizo die en mas mensajes de correo electronico de su fuerza de ventas. Varies de los representantes le comentaron acerca de ventas que estaban cerrando porque el sistema les ayudaba a llevar el control de cada cliente v prospecto. Cada uno de los clientes que habia comprado una impresora en los ultimas cinco anos, recibia una nota del sistema con una oferta especial para su actualization Ademas. el representante tambien recibia un recordatorio por correo electro'nico para que diera seguimiento al cliente. Cuando un prospecto visitaba el sitio web de Impresoras de Alta Tecnologia y solicitaba mas informacion, el sistema de inmediato reenviaba la solicitud al representante de ventas ma's cercano. Estanislao sonrio. apenas podia esperar a configurar el sistema para introducirle los resultados de la ultima campafia promocional. La compania ofrecerfa un contrato especial de servicio a clientes que compraran una impresora a ma's tardar el 30 de abril. El sistema MEA registraria el costo de la promocifin y medirfa su impacto en las ventas como renbimiento sobre la inversion; tan pronto como se iniciara la campana, Estanislao podria observar los resultados. La compania podria lanzar la campana en unas cuantas ciudades y, si los resultados eran buenos. ampliarla rfipibamente. Fuente: Este cast) se basa en una description del sistema MEA en el silra web de Rubric, wvuw.iiybficsolt.com. y antecedents sobre la compania (y un cliente. Hewlett-Packardl en Elizabeth Weise, 'Start-Up Bets Big on Computer Age". USA Today (18 de noviembre de 1998), pp 1BE.14E

Resumen

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mercadotecnia o la necesidad de entender sus puntos débiles y fuertes, no lo han hecho. Ello se debe a que, en vez de competir entre sí, ambas actividades son mecanismos complementarios en relación con dicha inteligencia. Por principio de cuentas, muchas de las técnicas orientadas a proyectos que se analizan en esta obra sirven para generar la información que se integra a las bases de datos de los SAD. De esta manera, el valor de la información derivada de esas bases de datos depende directamente de la calidad de los datos subyacentes y es necesario que los usuarios puedan determinar dicha calidad. En segundo lugar, si bien los SAD aportan información valiosa para decisiones estratégicas de alto nivel, permiten que los administradores estén al día con lo que ocurre en el ambiente externo y son excelentes sistemas de advertencia inicial; a veces, no aportan información suficiente en cuanto a qué debe hacerse en casos específicos, como cuando la compañía se enfrenta a la introducción de un nuevo producto, a cambios en los canales de distribución, a la evaluación de una campaña promocional y situaciones por el estilo. Si se requiere información sobre la cual pueda actuarse para hacer frente a problemas u oportunidades de mercadotecnia específicos, es probable que los proyectos de investigación continúen siendo una opción importante. En síntesis, cabe esperar que persista la importancia, tanto del enfoque tradicional o basado en proyectos, como del enfoque de sistemas de apoyo a decisiones. En un mundo cada vez más competitivo, la información es vital y la capacidad de las empresas para obtener y analizar información determina en gran medida su futuro. Es necesaria la luz de las bombillas y la de las velas.

\ Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar la diferencia entre el énfasis en proyectos y el énfasis en sistemas, dentro de la investigación de mercados. La diferencia entre el énfasis en proyectos de investigación y el énfasis en los sistemas de información de mercadotecnia (SIM) o de apoyo de decisiones (SAD) es que en los sistemas mencionados se recurre a la vigilancia continua de las actividades de la compañía, sus competidores y su entorno, mientras que el énfasis en proyectos se basa en el estudio profundo, pero no recurrente, de problemas o condiciones ambientales específicos.

Objetivo de aprendizaje 2 Definir el significado de sistema de información de mercadotecnia (SIM) y sistema de apoyo a decisiones (SAD). Un sistema de información de mercadotecnia es un conjunto de procedimientos y métodos de recopilación, análisis y presentación planeados y periódicos de la información, para su uso en las decisiones de mercadotecnia. Un sistema de apoyo a decisiones amplía las capacidades del SIM, a modo de incluir herramientas que faciliten la toma de decisiones. El sistema de apoyo a decisiones es la recopilación coordinada de datos, herramientas de sistemas y técnicas respaldadas con equipo y programas de cómputo, mediante la cual una organización recopila e interpreta la información significativa de la propia empresa y del entorno, para luego convertirla en la base de acciones de mercadotecnia. El SAD abarca los sistemas de datos, de modelos y de diálogo.

Objetivo de aprendizaje 3 Describir la conexión en red de los sistemas de información modernos. Los sistemas de información modernos usualmente están enlazados mediante redes, lo que permite a los responsables de tomar decisiones obtener ellos mismos la información, desde sus computadoras personales, sin solicitarla a un departamento de informática. Los datos

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Capítulo 2: Recopilación de la inteligencia de mercadotecnia pueden estar almacenados en una computadora central, en computadoras personales o en Internet. Muchas redes incluyen herramientas de búsqueda en Internet y datos en una intranet (sólo para usuarios internos) o extranet (para usuarios internos y para usuarios externos autorizados, como los clientes o proveedores).

Objetivo de aprendizaje 4 Identificar los componentes de un sistema de apoyo a decisiones. Un sistema de apoyo a decisiones tiene tres componentes principales: los sistemas de datos, modelos y diálogo. El sistema de datos recopila y almacena datos de fuentes internas y externas. El de modelos se compone de rutinas que permiten al usuario manipular los datos para analizarlos de la forma que requiere; se basa en un programa de cómputo que suele incluir sistemas expertos, los cuales toman decisiones de procesamiento de la información con base en los modelos que utilizan los expertos para resolver problemas similares. Por último, el sistema de diálogo permite que los mercadólogos usen los modelos del sistema para producir informes a partir de criterios que ellos mismos especifican.

Objetivo de aprendizaje 5 Analizar las tendencias en la recopilación de la inteligencia de mercadotecnia. Es tanta la información disponible gracias a los modernos sistemas de información y de apoyo a decisiones, que su administración se está convirtiendo en un reto estratégico. Muchas organizaciones han nombrado un director de información, quien es responsable de la manera en que la organización recopila los datos y los pone a disposición para apoyar la toma de decisiones. Otros organismos han ampliado esta función a la recopilación y administración de todos los conocimientos de la institución, en ocasiones bajo el mando de un director de conocimientos, quien tiene responsabilidades como el desarrollo de métodos para que los individuos de la organización identifiquen y compartan lo que han aprendido. Además, muchas organizaciones están creando sistemas de información y apoyo a decisiones que sirven a toda la organización y enlazan diversas funciones. Sistemas como los de planeación de recursos empresariales (PRE) muestran a los tomadores de decisiones los efectos que sus decisiones tienen sobre los recursos y necesidades de la organización; por consiguiente, estos sistemas pueden brindar información al mercadólogo acerca de la forma en que una decisión de mercadotecnia afectaría a toda la organización. El incremento del número y disponibilidad de las bases de datos aumenta el potencial de la recopilación de la inteligencia para apoyar las decisiones de mercadotecnia, sin que ello sustituya a los proyectos de investigación de mercado tradicionales para responder a preguntas específicas.

Preguntas de repaso 1. ¿De qué manera el énfasis en proyectos de la investigación de mercadotecnia difiere del énfasis en sistemas? 2. ¿Cuáles son los pasos necesarios para desarrollar un SIM? 3. ¿Cuáles son las diferencias principales entre un sistema de información de mercadotecnia y un sistema de apoyo a decisiones? 4. En un sistema de apoyo a decisiones, ¿qué son los sistemas de datos, de modelos y de diálogo? ¿Cuál de ellos reviste mayor importancia y por qué? 5. ¿De qué manera la administración de conocimientos amplía el concepto de sistema de información? ¿Qué otros tipos de inteligencia de mercadotecnia puede aportar?

Noto

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Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. ¿En qué forma el crecimiento de Internet está modificando el uso que los investigadores hacen de los sistemas de información administrativa y de apoyo a decisiones? Considere las oportunidades y desafíos que entraña la investigación en Internet, en contraposición con el uso de un sistema de información de mercadotecnia convencional. 2. Se debe diseñar un SAD para un fabricante de refacciones automotrices. a) ¿Cuáles datos se deben incluir en el sistema (por ejemplo, ventas por territorio o por línea de productos, antigüedad del vehículo y tipo de automóvil)? b) ¿Cuáles fuentes de datos podrían usarse en la creación del sistema de información? c) ¿De qué manera se estructuraría el sistema en lo conceptual, incluidos los elementos que formarían parte de cada subsistema? 3. Si usted tiene la responsabilidad de decidir si se adopta un SIM o un SAD en las situaciones siguientes, ¿cuál enfoque de sistemas usaría y por qué? a) Generación de estados de pérdidas y ganancias para las bebidas de sabores sin azúcar de KoolAid. b) Introducción de una nueva extensión de la línea de productos de conservas y mermeladas de Smucker's. c) Determinación de los programas de precios estacionales de motores fuera de borda Johnson. d) Identificación del tiempo que están los consumidores en una línea telefónica gratuita de servicio a clientes. 4. Haga los arreglos para entrevistar a un gerente de una empresa local y analizar un SAD, intranet, extranet o sistema de administración de conocimientos. a) Llene lo siguiente: Nombre de la compañía: Nombre y puesto del administrador que entrevistó: b) Describa brevemente el sistema que usa actualmente la compañía, en particular las funciones a las cuales sirve (por ejemplo, producción, ventas, administración, etcétera). c) Redacte una breve evaluación de la familiaridad del administrador con el concepto. ¿Le preocupan más las cuestiones técnicas (por ejemplo, cómo se almacena la información) o el concepto general y su impacto en la capacidad de la organización para la toma de decisiones? d) Describa brevemente el uso que la compañía hace del sistema, incluida su forma de determinar quién tiene acceso a cuáles datos y de qué manera, su experiencia con el sistema, y así sucesivamente. 5. Una compañía está en proceso de instalar su primer SAD. El sistema ya está diseñado y el equipo de cómputo, que ya está instalado, debe estar en funcionamiento en dos semanas. La tarea del director del proyecto es brindar orientación y capacitación a los usuarios del sistema, pero siente que el personal de la compañía se resistirá inicialmente a usar el SAD. A fin de ayudar a superar tal resistencia, ¿cuáles características del SAD debe subrayar en sus presentaciones de orientación iniciales?

Notas 1. Robert J. Williams, "Marketing Intelligence Systems: A DEW Line for Marketing Men", Business Management (enero de 1966), p. 32. 2. Peter D. Bennett, ed., Dictionary of Marketing Terms, 2a ed. (Chicago: American Marketing Association, 1995), p. 167. 3. Ibid.,p. 77. 4. Nielsen//Net Ratings, "Internet Usage Statistics for the Week Ending May 30, 1999" (bajado de http://209.249.142.16/nnpm/owa/ el 7 de junio de 1999). 5. Véase un análisis de cómo desarrollar una panorámica de la industria, por ejemplo, con el uso de Internet, en Marydee Ojala, "Industry Overviews: Turning Industry Question Marks into Answers", Online User (julio/agosto de 1996), pp. 14-19. Véase un análisis general de la investigación de mercados en línea en Reva Basch, "A Strategy for Market Research Online", Online User (mayo/junio de 1996), pp. 42-43.

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Capitulo 2: Recopilacion de la inteligencia de mercadotecnia 6. Jeremy Kahn, "Wal-Mart Goes Shopping in Europe," Fortune (7 de junio de 1999), pp. 105-106; sitio web de Wal-Mart (www.wal-mart.com, bajado el 20 de julio de 1999). 7. "Lycos Aligns with IntelliSeek to Reveal the Invisible Web Catalog—The Largest Collection of Searchable Databases" (comunicado de prensa de Lycos, bajado de http://biz.yahoo.com el 7 de junio de 1999). 8. "New Media: What the FTC Really Discovered about Privacy on the Net", PR & Marketing Network (14 de septiembre de 1998, bajado del sitio web de PR and Marketing, www.prandmarketing.com, el 6 de mayo del 999). 9. Thea Singer, "Sharer Beware", Inc. Technology (16 de marzo de 1999), pp. 38-401. 10. John D. C. Little y Michael N. Cassettari, Decision Support Systems for Marketing Managers (Nueva York: American Management Association, 1984), p. 14. 11. Ibid, p. 15. 12. Vease un analisis general de los sistemas expertos en Judy Bayer Y Rachel Harter, "'Miner,' 'Manager,' and 'Researcher': Three Modes of Analysis of Scanner Data", InternationalJournal of Research in Marketing 8 (abril de 1991), pp. 17-27; Paul Alpar, "Knowledge-Based Modeling of Marketing Managers' Problem Solving Behavior", InternationalJournal of Research in Marketing 8 (abril de 1991), pp. 5-16; Arvind Rangaswamy, Bari A. Harlam y Leonard M. Lodish, "Infer: An Expert System for Automatic Analysis of Scanner Data", InternationalJournal of Research in Marketing 8 (abril de 1991), pp. 29-40; Louis Moutinho, Bruce Curry, Fiona Davis y Paulo Rita, Computer Modeling and Expert Systems in Marketing (Nueva York: Routledge, 1994); Clive Couldwell, "Tapping the Data Revolution", Marketing (8 de agosto de 1996), pp. 22-25. 13. Laurie Hays, "Using Computers to Decide Who Might Buy a Gas Grill", The Wall Street Journal (16 de agosto de 1994), pp. Bl, B6. Vease tambien John Verity, "Silicon and Software that Mine for Gold," Business Week (5 de septiembre de 1994), p. 62. 14. Tom Field, "Great Expectations", CIO Magazine (1 de mayo de 1999, bajado del sitio web de CIO, www.cio.com, el 7 de junio de 1999). 15. Thomas A. Stewart, "Telling Tales at BP Amoco", Fortune (7 de junio de 1999), pp. 220, 222, 224. 16. Stowe Boyd, "The Role of the Chief Knowledge Officer", Knowledge Management Review (septiembre/octubre de 1998, bajado del sitio web de Modus Operandi, www.modusoperandi.com, e!7dejuniode 1999).

Lecturas recomendadas Vease analisis utiles de la estructura y uso de los sistemas de apoyo a decisiones en: Robert C. Blattberg, Rashi Glazer y John D. C. Little, eds., The Marketing Information Revolution (Boston: Harvard Business School Press, 1994). Louis Moutinho, Bruce Curry, Fiona Davis y Paulo Rita, Computer Modeling and Expert Systems in Marketing (Nueva York: Routledge, 1994).

PROCESO DE LA INVESTIGACION DE MERCADOS

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PROCESO DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS O B J E T I V O S

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Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar la diferencia que existe entre la estrategia de programa y la de proyecto en la investigación de mercados. 2. Delinear los pasos del proceso de investigación y mostrar cómo se interrelacionan. 3. Citar el error más trascendente que se comete en la investigación de mercados.

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Un caso para la investigación de mercados Los ánimos estaban caldeados en las costosas oficinas de Waring, Weatherell & Hough, en Chicago. Los directivos de este despacho internacional de jurisconsultoría, que cuenta con 400 abogados, debatían las ventajas de gastar dinero en indagar más acerca de sus clientes. "Se trata de un gasto totalmente inapropiado", -gruñó Bernard Lowenthal quien, como cabeza del comité de finanzas de la empresa, se encargaba de administrar los recursos. Fue precisamente él quien, un mes atrás, había tratado de eliminar el tradicional bono de fin de año que la empresa otorgaba al personal no jurista -pese a que WW&H estaba en camino de tener el año más rentable de toda su historia. La posición de Lowenthal respecto de los bonos había sido rechazada por Charles Shepherd, {a)Chip, socio administrador del despacho. Ahora, también estaba en desacuerdo con el tacaño abogado fiscalista en cuanto a la investigación de mercados. "Bernie, te voy a ser franco: en ocasiones puedes ser muy ignorante -afirmó Shepherd. ¿Cuánto tiempo más crees que podamos mantener la rentabilidad sin indagar todo lo posible acerca de nuestros clientes? Actualmente casi no sabemos nada. ¡Por Dios, tomemos la decisión e iniciemos la investigación antes de que la situación se salga totalmente de control! Ambos sabemos que aquí ciertas personas están gastando dinero en mercadotecnia sin fundamento alguno. Cuando sepamos más acerca de nuestros clientes, podremos imponer controles más estrictos a esas erogaciones" -añadió Shepherd. "Por el momento dejemos a un lado los costos -interrumpió la abogada litigante Janet Lathrop. Estoy de acuerdo en que debemos saber más sobre nuestros clientes. Pero, específicamente, ¿qué esperamos aprender con esa investigación? ¿Cómo se realizará? ¿Quién se encargará de ella? Espero que no pienses que mis abogados tendrán tiempo para este tipo de trabajo, Chip. Con la cantidad de casos que llevamos, apenas podemos mantenernos a flote."

"No, Janet-empezó a replicar Shepherd al tiempo que se masajeaba la ceja-, éste no es un proyecto para abogados. No sé exactamente cómo se realizará. Pero pienso que, por lo menos, contaremos con algunos perfiles de nuestros clientes habituales -cuánto gastan con nosotros, cuántos y qué tipos de asuntos nos encargan, y cuáles son los otros despachos que utilizan y porqué". "Sugiero que preguntemos a Lauren cómo empezar. Aunque no sé si se trata de un proyecto del que pueda encargarse, o al menos podrá ponerlo en marcha." Shepherd se refería a Lauren Greene, la primera directora de mercadotecnia del despacho, quien llegó el año anterior proveniente de uno de los grandes despachos de contabilidad. A su llegada descubrió que la institución era un desorden: unos cuantos mercadólogos exaltados gastaban dinero sin fundamento ni medida; ciertos abogados rechazaban abiertamente la mercadotecnia y también a ella; y otros más, en una posición intermedia, sabían poco acerca de mercadotecnia, aunque estaban dispuestos a aprender con la condición de que no requiriera compromiso alguno de su parte. "Listo, está decidido -comentó Shepherd. Hablaré con Lauren mañana a primera hora."

Temas para análisis 1. Si usted fuera Lauren Greene, ¿qué respondería a Chip Shepherd cuando le pida su consejo acerca de la investigación de mercado? 2. ¿Acaso en Waring, Weatherell & Hough se cuenta con una estrategia de investigación? ¿La necesita el despacho? 3. ¿Qué diría a los abogados para convencerlos del valor de la investigación de mercados para la compañía?

Estrategia de programa

Política de una compañía acerca de cómo encaja la investigación de mercados en su plan de mercadotecnia.

Estrategia de proyecto

Diseño de los estudios específicos de la investigación de mercados que se realizarán.

En el capítulo 1 se señalaron numerosos tipos de problemas en cuya solución puede usarse la investigación de mercados. En dicho capítulo se subraya que la investigación de mercados es el vínculo de comunicación de una organización con el entorno y puede ayudar al gerente de mercadotecnia en la planeación, solución de problemas y control. Cada empresa tiene su propia forma de usar la investigación de mercados; algunas la utilizan de manera continua para dar seguimiento a las ventas o vigilar su participación de mercado, mientras que otras recurren a ella sólo cuando surge un problema o debe tomarse una decisión importante, como el lanzamiento de un nuevo producto. La política global de una compañía, acerca de la función que la investigación de mercados tiene en su plan de mercadotecnia, determina su estrategia de programa para la investigación de mercados.1 Una estrategia de programa especifica los tipos de estudio que se realizarán y los propósitos que perseguirán; e incluso podría detallar la frecuencia con que se efectuarán esos estudios. Es habitual que la estrategia responda a preguntas como: "¿Debemos hacer la investigación de mercados?", "¿con qué frecuencia?" y "¿de qué tipo?" La estrategia de proyecto de una organización se basa en la manera de diseñar los estudios. Dicha estrategia atiende el siguiente punto: "Ahora que hemos decidido hacer la investigación de mercados, ¿cómo debemos proceder? ¿Debemos recurrir a encuestas en las tiendas, cuestionarios impresos y autoadministrados o quizá emplear cuestionarios electrónicos? ¿Debemos interrogar a un número de personas mayor o menor? ¿Debemos hacerlo con mayor o menor frecuencia?" En suma, la estrategia de proyecto aborda cómo debe realizarse el estudio, mientras que la de programa trata sobre el tipo de estudios que deben llevarse a cabo. Examinar cómo se maneja la investigación de mercados en Procter & Gamble (P&G), uno de los principales fabricantes de productos para el consumidor en Estados Unidos, debe ser útil para aclarar la diferencia entre las estrategias de programa y de proyecto. Es política de P&G emprender por lo menos una investigación de mercados al año para cada una de sus marcas. En esos estudios se evalúa lo que agrada y desagrada a las personas respecto de los productos de la compañía, sus nombres comerciales, su empaque y centenares de otros detalles. Luego, esa gran cantidad de información se canaliza a cada uno de los segmentos importantes de la compañía, incluido el cuerpo ejecutivo, donde se analiza una y otra vez en busca de consecuencias para las operaciones de mercadotecnia, publicidad, manufactura, e investigación y desarrollo de la empresa. Este proceso continuo podría considerarse como la estrategia de programa de P&G en cuanto a la investigación de mercados. Por otra parte, las estrategias de proyecto que utiliza P&G son muy variadas, pues además de los tipos usuales de investigación de mercados -como los cuestionarios detallados acerca de productos existentes y las pruebas de mercado en supermercados- P&G emprende otras actividades. Por ejemplo, sus investigadores suelen observar a las amas de casa cuando lavan ropa, tomando nota de la forma en que la separan, cuántas cargas ponen en la lavadora y la temperatura del agua que usan. Este tipo de investigación ha originado algunos descubrimientos; por ejemplo, el producto Cheer se desarrolló en respuesta a observaciones de sus investigadores en el sentido de que las amas de casa necesitaban un detergente que sirviera para todo tipo de telas y de temperaturas del agua. Los detalles de este tipo de investigación, así como el diseño específico de los cuestionarios dirigidos a los consumidores o la forma de entregar muestras de un nuevo producto, a los clientes en los supermercados, reflejan la estrategia de proyecto de la compañía. En la Ventana de investigación 3.1 se hace una breve descripción de los tipos de estudio que constituyen la estrategia de programa de Gillette Company para la investigación de mercados. Como puede verse, cada tipo de estudio se planea para cumplir con cierto objetivo. El diseño de cada estudio define la estrategia de proyecto de la empresa, por ejemplo, el uso de entrevistas personales en los estudios nacionales de consumidores, los cuestionarios enviados por correo en los estudios de seguimiento de marcas y las entrevistas telefónicas cuando se mide el conocimiento de una marca. El

Proceso de la investigación de mercados Ventono de investigacion 3.1 Ventono de investigacion 3.1

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Tendencias principales de la investigacion de mercados en Gillette Company Tendencias principales de la investigacion de mercados en Gillette Company

1. Estudios anuaies nacionales (EUA| de consumidotes 1. Estudios anuaies nacionales (EUA| de consumidotes

Los objetivos objetivos de de estos estos estudios estudios anuaies anuaies son son determinar determinar lala marca marca Los de maquinilla y hojas de afeitar que usaron los participantes en de maquinilla y hojas de afeitar que usaron los participantes en su ultima afeitada, para recopilar datos demograficos y analizar su ultima afeitada, para recopilar datos demograficos y analizar las actitudes actitudes de de los los consumldores consumldores hacta hacta los los diversos diversos fabncantes fabncantes las de maquinillas v hojas lie afeitar. Estos estudios se basan en de maquinillas v hojas lie afeitar. Estos estudios se basan en entrevistas personales con paneles nacionales de participantes entrevistas personales con paneles nacionales de participantes de ambos ambos generos, generos, seleccionados seleccionados con con metodos metodos de de muestreo muestreo de probabilistico. probabilistico. Estudios nacionales nacionales de de seguimiento seguimiento de de marca marca 2.2. Estudios El propasito de estos estudios es dar seguimiento uso de de mamaEl propasito de estos estudios es dar seguimiento alal uso quinillas y hojas de afeitar, para vigilar la lealtad a una marca quinillas y hojas de afeitar, para vigilar la lealtad a una marca vv las tendencies tendencies de de cambio cambio de de marca marca respecto respecto alal tiempo. tiempo. Tambie'n Tambie'n las se realizan anualmente, con paneles de usuarios de ambos gese realizan anualmente, con paneles de usuarios de ambos generos. Sin embargo, la informaddn se recopila mediante cuesneros. Sin embargo, la informaddn se recopila mediante cuestionarios enviados enviados per per correo. correo. tionarios 3. Estudios anuaies de conocimiento de marca 3. Estudios anuaies de conocimiento de marca

Estos estudios estudios tienen tienen como como fin fin determinar determinar lala participacion participacion menmenEstos tal que tienen los productos Gillette. La inforrnacio'n se recopila tal que tienen los productos Gillette. La inforrnacio'n se recopila mediante encuestas encuestas telefonicas telefonicas anuaies, anuaies, en en las las que que se se utiliza utiliza lala mediante recordacitin, tanto inducida como espontSnea, de marcas camrecordacitin, tanto inducida como espontSnea, de marcas yy campanas publicitarias. panas publicitarias.

te un un largo largo penodo, penodo, alal te'rmino te'rmino del del cual cual se se obtiene obtiene su su evaluacion evaluacion te del producto. del producto. 5. Auditorias Auditorias continuas continuas aa los los establecimientos establecimientos minoristas minoristas 5. El prop6sito de las auditorias es proporcionar a los altos directiEl prop6sito de las auditorias es proporcionar a los altos directives datos mensuales de participacion de mercado, ademas de ves datos mensuales de participacion de mercado, ademas de informacion reiativa a la distfibucion, falta de existencias y niveinformacion reiativa a la distfibucion, falta de existencias y niveles de existencia inventarial de los diversos productos de Gillete. les de existencia inventarial de los diversos productos de Gillete. La informacion informacion se se compra compra aa servicios servicios de de informacion informacion comerdacomerdaLa les, que proporcionan datos globales de ventas minoristas, se les, que proporcionan datos globales de ventas minoristas, yy se complementa con auditorias de menudeo especiales que realiza complementa con auditorias de menudeo especiales que realiza Gillete misma, misma, en en las las cuales cualesse se observan observan los los exhibidores exhibidores de de proproGillete ductos y en qu6 grado se incluyen las maquinillas y hojas de ductos y en qu6 grado se incluyen las maquinillas y hojas de afeitar Gillete Gillete en en los los anuncios anuncios de de los los establecimientos establecimientos de de menumenuafeitar deo. deo. 6. Investigaciones de iaboratorio 6. Investigaciones de iaboratorio

Se trata trata de de estudios estudios disenados disenados para para probar probar elel funcionarniento funcionarniento de de Se los productos Gillette existentes y como auxiliares en el diseno los productos Gillette existentes y como auxiliares en el diseno de nuevos nuevos productos. productos. Ello Ello comprende comprende un un grupo grupo que que emplea emplea proprode ductos de la compama y de sus competidores y la medicibn de ductos de la compama y de sus competidores y la medicibn de los resuitados, asi como fa determinacibn de la cantidad de velos resuitados, asi como fa determinacibn de la cantidad de vellos en la cara de los varones, la rapidez con que crecen y cuSnllos en la cara de los varones, la rapidez con que crecen y cuSntas afeitadas afeitadas puede puede obtener obtener elel consumidor consumidor con con una una sola sola hoja. hoja. tas

4. Pruebas de uso por consumidores 4. Pruebas de uso por consumidores

Los objetivos objetivos clave clave de de los los estudios estudios basados basadosen en pruebas pruebas de de uso uso Los radican en garantizar que: "Gillete continue a la vanguardia en elel radican en garantizar que: "Gillete continue a la vanguardia en terrene competitivo, que nuestros productos respondan a nuesterrene competitivo, que nuestros productos respondan a nuestras normas normas de de rendimiento rendimiento deseadas deseadas yy que que no no existan existan quejas quejas tras sin sustento de nuestras campanas publicitarias, empaques sin sustento de nuestras campanas publicitarias, empaques oo materiales de de exhibicioV. exhibicioV. Cada Cada mes, mes, Gillete Gillete realiza realiza por por lolo mememateriales nos dos pruebas de uso por consumidores; en ellas, se pide los nos dos pruebas de uso por consumidores; en ellas, se pide aa los consumidores que usen una sola variante de un producto duranconsumidores que usen una sola variante de un producto duran-

Proceso de investigación Secuencia de pasos de diseño y ejecución de una investigación, que incluye la formulación del problema, determinación del diseño de investigación, determinación del método de recopilación de datos, diseño de los formularios de recopilación de datos, diseño de la muestra y recopilación de los datos, análisis e interpretación de los datos y preparación del informe de investigación.

Fuenie adaplado de 'Mature Produels Remain as the Mainstays in the Gillette Fuenie adaplado de 'Mature Produels Remain as the Mainstays in the Gillette Company'. Marketing News 17 110 de junio de 1983), p. 17: Lourdes Lee Valenano. Company'. Marketing News 17 110 de junio de 1983), p. 17: Lourdes Lee Valenano. 'Marketing. Western Firms Poll Eastern Europeans to Discern Tastes ol Nascenl 'Marketing. Western Firms Poll Eastern Europeans to Discern Tastes ol Nascenl Consumers". The Wall Street Jovmal\2~/ deabnlde 1392].p 61; Lawrence Ingrassia, Consumers". The Wall Street Jovmal\2~/ deabnlde 1392].p 61; Lawrence Ingrassia, "Gillene Holds Us Edge by Endlessly Searching for a Better Shaue'. The Wall Street "Gillene Holds Us Edge by Endlessly Searching for a Better Shaue'. The Wall Street Jouma/(10 de diciembre de 1992), pp. Al, AS; Barbara Carton, "To Make Gillette Bristle, Jouma/(10 de diciembre de 1992), pp. Al, AS; Barbara Carton, "To Make Gillette Bristle, Ask about the Razor's Edge", The Wall StteeUournaHZC de Julio de 1996). p. A1. Ask about the Razor's Edge", The Wall StteeUournaHZC de Julio de 1996). p. A1.

objetivo de estas investigaciones es ayudar a que la empresa conserve su participación de 60% en el mercado de las maquinillas y hojas de afeitar. Todos los problemas de investigación requieren de sus propios énfasis y enfoques, pues cada uno de ellos es único, de alguna manera, por lo que es común que el procedimiento de investigación se individualice para cada problema. No obstante, existe una sucesión de pasos, llamada proceso de investigación (véase la figura 3.1), que se usa en el diseño del proyecto de investigación. En este capítulo se presenta una panorámica de dicho proceso, y en los capítulos restantes se analizan las etapas del proceso en forma más detallada.

46 F I G U R A 3.1

Capítulo 3: Proceso de lo investigación de mercados Etapas del proceso de invesgacion

I Sucesión de pasos para la investigación de mercados Formulación del problema Una de las funciones más valiosas de la investigación de mercados es ayudar a definir el problema de mercadotecnia que debe solucionarse. Sólo cuando el problema se define con exactitud es posible diseñar una investigación que brinde información significativa. Una parte del proceso para definir el problema consiste en especificar los objetivos del proyecto o proyectos de investigación específicos que podrían emprenderse. Cada proyecto debe tener uno o más objetivos, y no debe pasarse al siguiente paso del proceso hasta que se definan esos objetivos de manera explícita.

Determinación del diseño de la investigación La elección del diseño de investigación depende de cuánto se conozca el problema. Si es relativamente poco lo que se sabe acerca del fenómeno que se estudiará, se justifica la investigación exploratoria. Es habitual que ésta se utilice cuando el problema que debe resolverse es amplio o vago, y podría incluir la revisión de datos publicados, entrevistas con especialistas, creación de grupos de enfoque (focus groups) o investigación de publicaciones especializadas en que se analicen casos similares; sea cual fuere la decisión, una de las características más importantes de la investigación exploratoria es su flexibilidad. Puesto que los investigadores saben poco acerca del problema en esta etapa, deben estar preparados para dejarse llevar por su intuición acerca de las posibles áreas y tácticas de investigación. Por otra parte, si en vez de ser vago o amplio el problema está formulado de manera precisa, sin ambigüedades, se necesita una investigación descriptiva o causal. En este diseño de investigación, la recopilación de datos es inflexible y se especifica de manera rigurosa, tanto en lo concerniente a los formularios para recopilación de datos como al diseño de la muestra. El diseño descriptivo hace hincapié en determinar la frecuencia con que ocurre algo o el grado de covarianza que existe entre dos variables. En el diseño causal, se usan experimentos para identificar las relaciones causa-efecto entre las variables. Datos secundarios Datos estadísticos no recopilados para el estudio que se trata, sino con otro propósito.

Determinación del método para recopilar los datos Es frecuente que la información que una empresa necesita para resolver su problema exista en forma de datos secundarios, es decir, los recopilados anteriormente con algún propósito distinto al proble-

Sucesión de pasos para la investigación de mercados

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Nissan Design International, Inc., de San Diego, California, usó nueva tecnología e investigación de mercados efectiva para diseñar un nuevo tipo de vehículo. Hizo un cruzamiento de vehículo deportivo tipo todo terreno con una camioneta para crear esta innovadora SUT(sport-utility truck, camioneta deportiva todo terreno). La SUT de Nissan está diseñada para personas que necesitan tener en la cabina el espacio de un vehículo deportivo todo terreno y, de vez en cuando, espacio de carga adicional. El concepto de la SUT gustó tanto a los grupos de enfoque ffocus groups) que la compañía dio luz verde a su producción. Estaba calculado que el producto llegara a las salas de exhibición en enero del 2001. Fuente: Copyright Nissan (1999). El nombre y el logotipo de Nissan son marcas comerciales registradas de Nissan.

Datos primarios Información recopilada específicamente para la investigación que se trata.

ma en cuestión. Tales datos podrían encontrarse en el sistema de información interno de la compañía, en forma de tarjetas de retroalimentación o de garantía, de informes de la fuerza de ventas o de los pedidos hechos por los mayoristas. Si la compañía no cuenta con la información necesaria, podría encontrarla con facilidad en una buena biblioteca de negocios, los datos estadísticos gubernamentales o los informes de asociaciones gremiales. Por último, si ninguna de esas fuentes resulta fructífera, es posible que los datos ya hayan sido recopilados por un proveedor de investigaciones. Aunque la compañía tendría que pagar por esta información, el monto suele ser menor que el costo del estudio original. Sea cual fuera el caso, por razones de costo y tiempo los investigadores siempre deben buscar primero en las fuentes de datos, antes de embarcarse en un proyecto de investigación. En el supuesto de que la información necesaria no esté disponible o que lo esté en una forma inadecuada respecto del problema en cuestión, la investigación tendrá que depender de los datos primarios, que son los recopilados específicamente para el estudio. En tal caso, las preguntas de investigación son varias, entre ellas: ¿Deben recopilarse los datos por observación o cuestionario? ¿Cómo deben realizarse las observaciones, personalmente o por vía electrónica? ¿Cómo deben aplicarse los cuestionarios: en persona, telefónicamente o por correo?

Diseño de los formularios para recopilar datos Una vez que los investigadores han decidido el método que se usará en el estudio, deben determinar el tipo de forma de observación o cuestionario que mejor se adapte a las necesidades del proyecto. Suponiendo que se utiliza un cuestionario, ¿ha de estructurarse como un conjunto fijo de respuestas alternas o deben emplearse preguntas abiertas que permitan a los interrogados responder con sus propias palabras? ¿Debe aclararse el propósito a los participantes o han de ocultarse los objetivos del estudio? ¿Debe utilizarse algún tipo de escala de calificación? ¿Cuál?

Diseño de la muestra y recopilación de datos Después de determinar cómo se recopilará la información necesaria, los investigadores deben definir cuál grupo será observado o interrogado. De acuerdo con el tipo de estudio, podría tratarse de amas de casa, niños en edad preescolar, conductores de vehículos deportivos, residentes de un estado específico o jugadores de tenis. El subconjunto específico de población elegido para el estudio se conoce como muestra.

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Capítulo 3: Proceso de la investigación de mercados

Marco de muestreo Lista de unidades de muestreo, a partir de las cuales se obtendrá una muestra; puede estar constituida por regiones geográficas, instituciones, personas u otras unidades.

Muestra probabilística Muestra donde cada elemento de la población tiene probabilidades conocidas, diferentes de cero, de ser incluido en la muestra. Muestra no probabilística Muestra que se basa en el juicio personal, en algún punto del proceso de selección de elementos y, portante, imposibilita calcular las probabilidades de que cualquier elemento dado de la población sea incluido en la muestra.

Al diseñar la muestra, los investigadores deben especificar: 1) el marco de muestreo, que es la lista de elementos de población de la cual se obtendrá la muestra; 2) el proceso de elección de la muestra, y 3) el tamaño de la muestra. Aunque es frecuente suponer que el marco está implícito en el problema de investigación y, de tal suerte, se da por sentado, tal supuesto puede ser riesgoso. Considere el caso de un fabricante de alimentos para perros... quien salió a la calle y realizó un estudio de mercado intensivo. Evaluó la demanda de alimento para perros, tamaño del empaque, diseño y programa de publicidad. Luego, lanzó el producto con una gran campaña, obtuvo los canales de distribución adecuados, colocó el producto en el mercado y obtuvo enormes ventas. Sin embargo, dos meses después, el piso se le hundió -no hubo ventas continuas. Por ello, llamó a un experto, quien llevó el alimento en cuestión a la perrera municipal y lo puso frente a los perros -que ni siquiera lo tocaron. No obstante el amplio estudio de mercadotecnia, nadie había probado el producto con los perros.2 Como ilustra este antiguo y clásico ejemplo, la población de perros no era parte del marco de muestreo, probablemente porque el alimento para perros lo compran personas, no los propios perros; pero esta manera descuidada de especificar los elementos de población tuvo consecuencias graves. Aunque en otros casos los efectos podrían ser de menor consideración, es importante tomar en cuenta que, cuando se determina una muestra a partir de un directorio telefónico o una lista de correos, no se está haciendo a partir de la población completa, sino únicamente de las personas cuyos nombres aparecen en el directorio o la lista. La respuesta a un cuestionario sobre la frecuencia con que se viaja en avión evidentemente sería muy distinta si la muestra se selecciona de un directorio telefónico de la ciudad de Nueva York o de otro que cubra zonas rurales de Virginia Occidental. El proceso de elección de la muestra requiere que se especifique la forma de la muestra misma. ¿Será una muestra probabilística, en la que cada miembro de la población tenga probabilidades conocidas de ser elegido? o ¿será una muestra no probabilística, en que los investigadores deciden subjetivamente cuál grupo específico se incluirá en el estudio? Especificar el tamaño de la muestra permite establecer cuántas instituciones o sujetos es necesario usar en el proyecto para tener respuestas confiables, sin exceder el tiempo y presupuesto asignados. Una vez especificadas las dimensiones del diseño de la muestra, es posible iniciar la recopilación de datos. Ésta requiere algún tipo de fuerza de campo, aunque los métodos de campo dependen en gran parte del empleado en la recopilación de datos, de los tipos de información que se obtendrán y de los requisitos de muestreo. El hecho de utilizar personas para recopilar datos hace surgir muchas otras preguntas acerca de la selección, capacitación y control del personal de campo. Por ejemplo, ¿cuáles deben ser los antecedentes de los entrevistadores para que obtengan la mayor información posible de los encuestados? ¿Qué capacitación específica es necesaria para lograr que los entrevistadores apliquen con exactitud los cuestionarios? ¿Con qué frecuencia y de qué manera debe verificarse la exactitud de las respuestas en los cuestionarios mediante estudios de validación? Durante el diseño de la investigación debe preverse este tipo de preguntas.

Análisis e interpretación de datos Edición Inspección y corrección, si es necesaria, de cada cuestionario o formulario de observación. Codificación Procedimiento técnico con que se clasifican los datos, el cual incluye especificar las categorías o clases alternas en que se colocan las respuestas y la asignación de números de código a esas clases. Tabulación Procedimiento con que se cuentan los casos que se ubican en cada una de diversas categorías.

Los investigadores pueden amasar montañas de datos, pero resultan inútiles a menos que se analicen y que los resultados se interpreten a la luz del problema en cuestión. El análisis de datos generalmente incluye varios pasos; en primer término, se deben revisar los formularios de recopilación de datos para cerciorarse de que estén completos y sean congruentes, y, además, que se hayan seguido las instrucciones; este proceso se llama edición. Después, se deben codificar los formularios, lo cual entraña asignar números a cada una de las respuestas, de modo que se puedan analizar por computadora. El paso final de análisis de los datos es la tabulación, en el cual se disponen ordenadamente los datos en una tabla u otro formato de resumen, mediante el conteo de la frecuencia de respuestas a cada pregunta; en este punto, también es posible clasificar los datos de forma cruzada por medio de otras variables. Suponiendo que los investigadores preguntaron a las mujeres si les gusta un cosmético nuevo, sus respuestas se clasificarían de manera cruzada en grupos de edad, nivel de ingresos, y así sucesivamente. Las funciones de edición, codificación y tabulación son comunes en la mayoría de las investigaciones. Cualesquiera pruebas estadísticas aplicadas a los datos suelen ser exclusivas para el procedimiento de muestreo y de los instrumentos para recopilación de datos empleados en la investigación. Si es posible, estas pruebas deben considerarse con anticipación al inicio de la recopilación de datos, para


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garantizar que, tanto los datos como el análisis sean apropiados para el problema, según se especificó.

Preparación del informe de investigación El informe de investigación es el documento que se entrega a los directivos, en el cual se resumen los resultados y conclusiones de la investigación. Es lo único que muchos ejecutivos percibirán de la actividad de investigación y es la norma contra la cual se juzga a la investigación misma. De tal suerte, resulta imperativo que dicho informe sea claro y preciso, ya que, a diferencia de lo bien que se hayan realizado los pasos previos, el proyecto no será más exitoso que su informe de investigación. Un estudio empírico en que se investigaron los factores que determinaban el grado en que las compañías usan los resultados de las investigaciones, reveló que el informe de investigación era uno de los cinco elementos de mayor importancia.3

Comentarios adicionales sobre los pasos de la investigación de mercados Aunque el análisis precedente permite comprender en gran medida los pasos del proceso de investigación, es necesario señalar cinco puntos adicionales. Por principio de cuentas, cada paso del proceso es más complejo de lo que aparenta dicho análisis; cada uno incluye diversos aspectos, no una sola decisión o incluso unas cuantas. A manera de ejemplo, en el anexo 3.1 se enumeran algunas de las preguntas que habitualmente deben responderse en cada etapa. En segundo término, aunque las etapas se presentan como si fuese necesario proceder, una por una, en forma rígida al diseñar el proyecto de investigación, nada sería más distante de la verdad. En realidad, la figura 3.1 podría trazarse con varios ciclos de retroalimentación señalando la necesidad de repensar, retozar o revisar de nuevo los diversos elementos del proceso, conforme avanza la investigación. El proceso inicia con la formulación del problema y luego puede tomar cualquier dirección. Es posible que el problema no se especifique de manera suficientemente explícita para el desarrollo del diseño de investigación, en cuyo caso los investigadores tendrían que regresar a la primera etapa para definir más claramente los objetivos de la investigación. En forma alterna, podría ocurrir que el proceso avance sin problemas hasta el diseño de los formularios de recopilación de datos, cuya preprueba precisara una revisión de los objetivos o del diseño de investigación. Aún más, la muestra necesaria para responder al problema, como se especificó, podría ser excesivamente costosa, lo que obligaría de nuevo a revisar los pasos previos. Una vez recopilados los datos, es imposible modificar el procedimiento; pero sí se está en posibilidad de repasar los pasos previos con base en el análisis previsto, de modo que resulta crítico que los métodos usados para analizar los datos se determinen antes de recopilarlos. Aunque para los investigadores principiantes resulta difícil de comprender, los pasos del proceso de investigación están sumamente interrelacionados. Cualquier decisión que se toma en alguna de las etapas afectará a las decisiones que se tomen en las demás; de igual forma, modificar el procedimiento en cualquier etapa suele forzar a que se cambien los procedimientos en las restantes. Desgraciadamente, parece que esta lección la entienden sólo quienes han experimentado la frustración y satisfacción de participar en un proyecto de investigación real. En tercer lugar, el error esencial del que hay que preocuparse al diseñar un proyecto de investigación es el error total, que tiende a relacionarse con el proyecto. Todos los pasos son necesarios y vitales, de modo que es riesgoso conceder mayor importancia a alguno de ellos en detrimento de uno o varios de los restantes. Por ejemplo, muchos estudiantes de investigación de mercados se pronuncian a favor de muestras grandes, pero no se percatan de que un aumento en el tamaño de la muestra para reducir el error de muestreo eleva el error total de la actividad de investigación, ya que otros errores se incrementan más que proporcionalmente al hacerlo el tamaño de la muestra. Si un estudio requiriese que los investigadores llamen a personas de una lista de números telefónicos seleccionados aleatoriamente, aún si los números representan un corte excelente de la población, podría ocurrir algo extraño con los resultados del estudio, como el hecho de que los investigadores, que trabajan en el horario de oficina normal, sin duda alguna tendrían dificultades para ponerse en contacto con las familias en que ambos cónyuges trabajan o los hogares de solteros que trabajan. Si no se toma en cuenta este posible error, en el estudio podría representarse excesivamente a las personas que están recluidas en casa -amas de casa, ancianos, familias con niños de corta edad, personas con impedimentos o desempleados. Por supuesto, cuanto mayor sea la muestra, tanto mayor será el peso de las opi-

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Capítulo 3: Proceso de la investigoción de mercados

ANEXO 3.1

Preguntas habituales en diversas etapas del proceso de investigacion

Etapa del proceso

Preguntas habituales

Formulación del problema

¿Cuál es el propósito del estudio: resolver un problema o identificar una oportunidad? ¿Se necesitan conocer los antecedentes? ¿Qué información es necesaria para tomar la decisión en cuestión? ¿Cómo se usará la información? ¿Debe realizarse la investigación?

Determinación del diseño de investigación

¿Cuánto se sabe ya? ¿Puede formularse una hipótesis? ¿Qué tipos de preguntas deben responderse? ¿Cuál tipo de estudio es mejor para responder las preguntas de investigación?

Determinación del método para recopilar datos

¿Pueden usarse ventajosamente los datos existentes? ¿Qué se pretende medir y cómo? ¿Cuál es la fuente de los datos que se recopilarán? ¿Existen factores culturales que deban tenerse en cuenta al diseñar el método de recopilación de datos? ¿Cuáles son? ¿Existen restricciones legales para los métodos de recopilación de datos? ¿Cuáles son? ¿Es posible obtener respuestas objetivas preguntando a las personas? ¿Cómo debe interrogarse a las personas? ¿Deben administrarse los cuestionarios en persona, por teléfono o mediante el correo? ¿Deben usarse medios electrónicos o mecánicos para hacer las observaciones?

Diseño de los formularios para recopilar datos

¿Deben usarse elementos estructurados o no estructurados para recopilar los datos? ¿Debe darse a conocer el propósito del estudio a los participantes? ¿Deben usarse escalas de calificación en los cuestionarios? ¿Qué comportamientos específicos deben registrar los observadores?

Diseño de la muestra y recopilación de datos

¿A qué población está dirigido? ¿Se cuenta con una lista de los elementos de la población? ¿Es necesaria una muestra?

¿Es aconsejable una muestra probabilística? ¿De qué tamaño debe ser la muestra? ¿Cómo debe seleccionarse la muestra? ¿Quién recopilará los datos? ¿Cuánto durará la recopilación de datos? ¿Cuál es el grado de supervisión necesario? ¿Qué procedimientos operativos se usarán? ¿Qué métodos se usarán para garantizar la calidad de los datos recopilados? Análisis e interpretación de datos

¿Quién se encargará de la edición de los datos? ¿Cómo se codificarán los datos? ¿Quién supervisará la codificación? ¿Se utilizará una tabulación computarizada o manual? ¿Qué tabulaciones son necesarias? ¿Qué técnicas analíticas se usarán?

Preparación del informe de investigación

¿Quién leerá el informe? ¿Cuál es su nivel de conocimientos técnicos? ¿Cuál es su participación en el proyecto? ¿Se necesitan recomendaciones para los directivos? ¿Cuál será el formato del informe escrito? ¿Es necesario un informe verbal? ¿Cómo debe estructurarse el informe verbal?


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niones de esos grupos. De tal manera, la magnitud del error causado por una muestra grande tendría un efecto significativo en el error total relacionado con el proyecto. Más que los errores originados en cada etapa, el esencial en el trabajo de investigación es el error total, con la salvedad de que cada uno de los errores incrementa dicho error. Es muy frecuente que el error parcial o error de etapa aumente de manera tal, que disminuya el error total. Es necesario responder preguntas como las del anexo 3.1 para reducirlo al mínimo. En cuarto lugar, las etapas del proceso de investigación sirven para estructurar el resto de esta obra. Por ejemplo, en el capítulo siguiente se analiza la primera etapa, la formulación del problema, mientras que cada una de las etapas subsecuentes es tema de una sección del libro. En quinto y último término, las etapas del proceso de investigación también pueden usarse para un estudio adicional del método de investigación. Los estudiantes de investigación de mercados necesitan más conocimientos, al menos de algunas etapas, que los que pueden brindarse en este libro. En las secciones y los capítulos se indican las áreas en que sería muy útil profundizar el estudio.

De regreso en el caso Shepherd pidtf a Lauren Greene que fuera a su oficina por la manana. "Lauren", expreso, "realizaremos una investigadon de mercado; necesitamos saber mas acerca de quienes son nuestros clientes. ^Por donde empezamos?" Greene respondio: "Como ya nemos tenido muchas platicas sabre la investigacion, Chip, disculparne por volver al principio. En primer termino, es necesario definir el prablema: de manera especifica, ,-que necesitamos saber y por que" necesitamos saberlo? Luego, delinearemos lo que esperamos lograr con la investigation." "Bien, como sabes, Lauren, algunos de nuestros socios estSn gastando dinero en actividades de mercadotecnia, sin idea alguna de su eficacia. Necesitamos controlar esos gastos y pronto. Por supuesto, va tenemos en funcionamiento algunos controles contables, pero eso no ayuda mucho a entender el valor de las eragadones. A fin de realmente controlar nuestras actividades de mercadotecnia, necesitamos tener una idea tan completa de nuestros clientes como sea posible, !o que ayudara a determinar si estamos gastando inteligentemente el dinero en algunos de esos proyectos de mercadotecnia", comento su jefe. "Lo que nos servirS, interrumpifj Greene, como referenda para las actividades de mercadotecnia que emprendamos en el f uturo." "Muy bien, asique, ipor donde empezamos?", pregunto Shepherd. "Existen muchos tipos de posibilidades de investigacibn, senalo Greene. For principio de cuentas, veamos que" podemos aprender de !os datos que ya tiene la compania. Me refiero a la inforrnacibn financiers, Chip. Tenemos muchos datos secundarios almacenados en nuestro sistema de facturadon y nunca los nemos aprovechado para fines de mercadotecnia.

Podemos estudiar y organizar esa informacion y aprender mucho acerca de cuales son nuestros mayores clientes. la frecuencia con que usan nuestros servicios y cuantos de nuestras grupos de abogados utilizan. Tambien podemos crear perfiles de nuestros tipos de clientes, todo ello a partir de informacion que podemos obtener del sistema de facturaci6n. Dependiendo del grado de detalles que los abogados o sus secretarias hayan induido en la secd6n 'Comentarios' del sistema de facturadon, tambie'n podemos identificar tendencies en otros aspectos. como conocer cuales despachos estan atendiendo los casos que no podemos manejar. Por ejemplo, cuando existe un conflicto de intereses, podriamos determinar cual es el negocio que se pierde y que despacho lo obtiene. En algiin punto del proceso, tambi6n convendrfa recopilar algunos datos primarios. Esa informacirjn la obtendremos de nuestros clientes mismos. Son muchas las formas de hacerlo, pero, por el momento, evaluaremos los datos que ya tenemos para ver que aprendemosde etlos." La conversadon siguio adelante, con Greene y Shepherd identificando el problema de investigacifin y delineando los objetivos de la investigacion propuesta. Greene acepto encargarse de preparar un memorando en el que resumirfa la conversacion. mismo que Shepherd usaria para informar a la junta directiva sobre como se llevaria a cabo el programa de investigacibn.

VSase mSs mformacnin acerca de la mercadoiecnia en los despachos de abogados en Wilham J Winston, ed, Marketing for Attorneys anti Lain Firms (Nueva York: Haworth, 19931.

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| Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar la diferencia entre estrategia de programa y de proyecto en la investigación de mercados. La política global de una compañía acerca de cómo encaja la investigación de mercados, en su plan de mercadotecnia, determina su estrategia de programa respecto de tal investigación. Una estrategia de programa especifica los tipos de estudio que se realizarán y los propósitos que tendrán. Incluso podría detallar la frecuencia con que se llevarán a cabo. El diseño de cada estudio constituye la estrategia de proyecto de la organización.

Objetivo de aprendizaje 2 Delinear los pasos del proceso de investigación y mostrar cómo se interrelacionan. Los pasos del proceso de investigación son: 1) formular el problema; 2) determinar el diseño de la investigación; 3) determinar el método de recopilación de datos; 4) diseñar los formularios de recopilación de datos; 5) diseñar la muestra y recopilar los datos; 6) analizar e interpretar los datos, y 7) preparar el informe de investigación. Estos pasos están interrelacionados, ya que una decisión tomada en alguna de las etapas afecta a las decisiones para cada una de las demás, y la modificación del procedimiento en cualquier etapa frecuentemente requiere cambios en los procedimientos de las demás etapas.

Objetivo de aprendizaje 3 Citar el error más trascendente que se comete en la investigación de mercados. El error total, no la magnitud de un error que ocurra en una sola etapa, es el error crítico en un trabajo de investigación.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es la diferencia entre una estrategia de programa y otra de proyecto en una investigación? 2. ¿Qué es el proceso de investigación? 3. ¿Cuál es el error más importante en una investigación? Explique su respuesta.

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. ¿Qué ventajas tienen los investigadores de mercado que utilizan el proceso de investigación ilustrado en la figura 3.1? 2. En relación con cada una de las situaciones descritas a continuación, ¿cuál tipo de diseño de investigación es el más apropiado y por qué? a) Moscas Franco es un fabricante de equipo para pesca. Sus directivos han decidido incursionar en el lucrativo mercado de moscas para trucha, área en que la compañía tiene poca experiencia. El departamento encargado de desarrollar el proyecto determinó que requiere de mayor información relativa a la pesca de trucha en general, antes de iniciar el diseño de la nueva línea de productos. b) El equipo directivo de Audio Aadvark tiene razones para pensar que su actual campaña publicitaria no está logrando su objetivo establecido; con ella se pretendió incrementar el reconocimiento del nombre de la empresa por parte de los consumidores, hasta alcanzar 75% en el mercado al que se dirigen su productos. Por ello, han decidido emprender un proyecto de

Notas

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investigación para probar la efectividad de los diversos anuncios que forman parte de la campaña actual. c) La Compañía de Fertilizantes As está tratando de decidir cuáles anuncios de sus fertilizantes de hortalizas debe utilizar. Los directivos contemplan un proyecto de investigación para averiguar qué publicaciones leen con regularidad quienes practican la horticultura en el hogar. 3. Utilizando los pasos del proceso de investigación para estructurar sus conclusiones, evalúe la siguiente actividad de investigación de mercados. Aerolíneas Buenviaje está interesada en modificar el diseño interior de sus aeronaves para adecuarlo a los gustos y necesidades de un segmento creciente de su mercado -los hombres y mujeres de negocios. Los directivos piensan reducir el número de asientos e instalar pequeñas mesas que permitan a esos pasajeros trabajar durante los vuelos largos. Antes de la renovación, los directivos deciden investigar para cerciorarse de que esos cambios son adecuados a las necesidades de los pasajeros. A fin de reducir todo lo posible los gastos, se utiliza la estrategia descrita a continuación. El estudio se realiza durante la segunda y tercera semanas de diciembre, cuando los vuelos están llenos a su máxima capacidad. Se pide a los pasajeros que llenen cuestionarios durante los vuelos, pero como resulta más sencillo aplicarlos y recopilarlos en los vuelos cortos, sólo se distribuyen en los vuelos menores de una hora. A fin de aumentar la tasa de respuestas, se responsabiliza a cada azafata de cierto número de cuestionarios. Como los directivos piensan que es un buen momento para adquirir tanta información como sea posible, además de la nueva distribución de los asientos, en los cuestionarios se incluyen otros temas. Por lo tanto, el llenado de los cuestionarios requiere 20 minutos. 4. Concerté una entrevista con el director de investigación de mercados de una empresa cercana a su hogar o escuela. En ella intente elaborar una lista detallada de los tipos generales de estudio que realiza la empresa y con qué propósitos. Elija dos de esos estudios y averigüe tantos detalles específicos como le sea posible; por ejemplo, el tipo y tamaño de la muestra, los instrumentos utilizados para la recopilación de datos, qué se hace con los datos después de recopilarlos, y demás. Elabore un informe de lo que averigüe, organizándolo de acuerdo con las estrategias de programa y proyecto de la empresa.

Notas 1. Walter B. Wentz, Marketing Research: Management and Methods (Nueva York: Harper and Row, 1972), pp. 19-24. Véase un ejemplo de una estrategia de programa de la investigación de mercados en Robert Johnson, "In the Chips: At Frito-Lay, the Consumer Is an Obsession", The Wall Street Journal, 22 de marzo de 1991, pp. B1-B2. Véase también Robert Frank, "Frito-Lay Devours Snack-Food Business", The Wall Street Journal (27 de octubre de 1995, pp. Bl, B4); Chad Rubel, "Research Results Must Justify Brand Spending", Marketing News 30 (26 de febrero de 1996), p. 12. 2. Joseph R. Hochstim, "Practical Uses of Sampling Surveys in the Field of Labor Relations", Proceedings ofthe Conference on Business Application of Statistical Sampling Methods (Monticello, 111.: The Bureau of Business Management, University of Illinois, 1950), pp. 181-182. Como resulta evidente en este ejemplo, los investigadores necesitan acceso a ambos grupos (los perros y quienes compran alimento para el perro) cuando evalúen productos como alimentos para perros. Véase sugerencias al respecto en Nancy J. Church, "Get the Dog's Opinión When Researching Dog Food", Marketing News 22 (29 de agosto de 1988), p. 41. 3. Rohit Deshpande y Gerald Zaltman, "A Comparison of Factors Affecting Researcher and Manager Perceptions of Market Research Use", Journal of Marketing Research 21 (febrero de 1984), pp. 32-38. Véase también Christine Moorman, Gerald Zaltman y Rohit Deshpande, "Relationships between Providers and Users of Market Research: The Dynamics of Trust within and between Organizations", Journal of Marketing Research 29 (agosto de 1992), pp. 314-328.

A p é n d i c e 3a

ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS Etica

Desarrollo de normas morales con las cuales pueden juzgarse las situaciones; aplicable a todas las situaciones con daño potencial o real de cualquier tipo (por ejemplo, económico, físico o mental) en un individuo o grupo. Ética en mercadotecnia

Principios, valores y normas de conducta que adoptan los mercadólogos.

Una gran parte de esta obra se dedica a analizar las técnicas de la investigación de mercados. La mayoría de las veces, el acto de elegir una técnica específica incluye un juicio implícito acerca de los aspectos éticos del procedimiento en cuestión. La ética, que consiste en los principios y valores morales que rigen la forma en que un individuo o grupo realiza sus actividades, se aplica a todas aquellas situaciones que pueden causar un daño real o potencial de cualquier tipo (por ejemplo, económico, físico o mental) en un individuo o grupo. La ética en mercadotecnia se conforma con los principios, valores y normas de comportamiento que utilizan los mercadólogos. Muchos investigadores (y también los administradores) evitan analizar si es moralmente aceptable proceder de una manera particular o no, o si actúan en forma socialmente responsable o no. Muchos asumen el punto de vista de que si algo es legal, también es ético; evadiendo considerar que puede haber diferencias entre lo ético y lo legal. Incluso quienes sí aprecian tal distinción suelen mostrase renuentes a evaluar las consecuencias éticas de sus decisiones, ya que no se sienten preparados para hacerlo. Al igual que muchos otros profesionales, simplemente no saben cómo o dónde empezar. Aunque la ignorancia pueda parecer una bendición, ignorar los aspectos éticos simplemente por su grado de dificultad entraña riesgos verdaderos y crecientes para los investigadores en lo individual y a la profesión de la investigación de mercados en general. Uno de los casos más notorios en años recientes fue la investigación para apoyar la comercialización de cigarrillos en fumadores jóvenes. Durante la fase de presentación de pruebas previa a un juicio, en el estado de California, contra la R. J. Reynolds Tobacco Company, salieron a la luz pública documentos de dicha empresa relativos a esa investigación; por ejemplo, en un memorando fechado en el año de 1980 se analizan las investigaciones sobre "los aspectos demográficos y tabaquismo en personas de 14-17 años", mientras que en otros documentos se mencionan sondeos dirigidos al grupo de 14-24 años. Cuando esos documentos se hicieron públicos, generaron una tormenta de publicidad negativa no sólo para la empresa mencionada, sino para la industria tabacalera en general.1 También causa inquietud el creciente uso de Internet, ya que una vez que la información se introduce a una computadora vinculada a la red, es susceptible de robo o mal uso intencionado. Por ejemplo, la empresa General Mills demandó a un científico de alimentos que había trabajado para ella, argumentando que se apoderó indebidamente de ocho recetas de cereales para desayuno, incluidas las de los productos Wheaties, Cocoa Puffs y Cheerios, mediante el acceso no autorizado a las computadoras de la compañía, antes de ir a trabajar con otro fabricante de cereales.2 Algunas compañías utilizan Internet para espiar a sus competidores; por ejemplo, ciertos fabricantes de computadoras como Dell y Compaq, recurren a Internet para vigilar a sus competidores, para lo cual buscan comentarios sobre errores y demoras de productos, e incluso se unen a las discusiones de grupos de chat sobre nuevos productos e ideas de productos con los cuales competir.3 Asimismo, la existencia de Internet ha hecho surgir problemas graves relativos a la intromisión en la privacidad de las personas (véase la Ventana de investigación 3A.1). Como se mencionó, la ética no consiste en simplemente acatar las leyes y reglamentos, puesto que un acto específico puede ser legal, a la vez que poco ético. Por ejemplo, aunque es perfectamente legal observar sin autorización a las personas cuando compran, hay quienes argumentan que es poco ético hacerlo. La ética es más proactiva que la ley, porque intenta prever los problemas, mientras que la mayor parte de las leyes y reglamentos surgen de la presión social, para cambiar de manera lenta y reactiva. La ética se relaciona con el desarrollo de normas morales para juzgar situaciones y plantea preguntas como las siguientes: • ¿Es arbitraria o caprichosa la acción real o prevista? ¿Parece discriminar de manera injusta a un grupo o individuo? Fuente: este apéndice se basa principalmente en un ensayo inédito de Jacqueline C. Hitchon y Gilbert A. Churchill Jr., "The Three Domains of Ethical Concern for the Marketing Researcher".

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Apéndice 3a: Etica en la investigación de mercados Ventann de investigation 3A.I

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Amenazas de la red a la privacidad

Es indudable que la red puede ser muy entrometida. For ejemplo. los mercadologos web pueden determiner, sin su consentimienta su "dominio", es decir, la porcifin de su direccion de correo electronic que sigue al simbolo @, lo que les permite conocer si llego a un sitio mediante un servicio comercial, como America Online, o una conexitin corporativa De tal manera, los mercadologos de Internet pueden dirigir sus anuncios a dominios especificos. Mas polemicas son las caprichosamente denominadas cookies. tecnologia que permite a los sitios web dar seguimiento a usuarios especificos. Durante mucho tiempo. los sitios web podian registrar las consultas de information de cada dia, sin que fuera posible saber si un visitante habia hecho 100 consultas o 100 usuarias habfan hecho una consulta cada uno. Con las cookies, un sitio web graba en la computadora del visitante un pequeno archive que le sirve como boya de rastreo. El sifio no conoce el nombre o direccibn de correo electrfjnico del usuario, pero si sabe que se trata de un usuario especifico. (jjiene curiosidad al respecto? Busque en su disco duro una carpefa llamada "cookies' y abra los archives que contiene en un programs de procesamiento de texto, para ver quie"n le ha servido una coafc'e ["galleta"]}.

Las cookies alimentan algunas de las intromisiones en la vida privada ma's temidas. Con ellas, una revista web puede ver cua'les articulos lee; un comerciante puede saber no solo cuales productos compr6. sino tambien las descripciones de productos que simplemente vio (imagine un dispositive en un supermercado que registra todo lo que observa en !a tiendaj. De igual modo, el comerciante sabe no solo cua'les anuncios funcionsn, sino tambien cuales no. No obstante lo anterior, es indudable que algunos de esos temores se han exagerado. Es posible conf igurar la computadora para no aceplar las cookies. Cuando alguien visita un sitio web, la computadora de ese sitio puede conocer su dominio; pero no sabra cual es su direccion de correo electronico, a menos que se la proporcione. Por supuesto, muchos sitios en que se venden productos en linea requieren informacion sobre su nombre. direccion postal, direcci6n de correo electronico y tarjeta de credito, pero el usuario decide si ia proporciona o no. Fuenie" Thomas E Weber. "Browsers Beware: The Web is Watching'. Jiie Wall Sireet Journal [27 de junio de 19961. po BIO. B12. Vease lambien Waller S Uossberg. "Threals to Privacy On-Line Become More Worrisome", The Wall Street Joi/ma/(24ite octuhre de 19961. p. Bl, Gautam Naik, "Do I Have Privacy On-Line7n, The Wall Stieel Journal® to diciernbre de 19961, p. R12.

• ¿Acaso la acción real o prevista viola los derechos morales o legales de un individuo o grupo? • La acción real o prevista, ¿está de acuerdo con las normas morales aceptadas? • ¿Existen otras acciones alternas con menores probabilidades de causar daño real o potencial?4 Los investigadores de mercados deben tener en cuenta lo siguiente: 1) la práctica eficaz de su profesión depende, en gran medida, de la buena disposición y participación del público, y 2) actualmente, el público en Estados Unidos y otros países protege cada vez más su privacidad. Ello hace más difícil y costoso acercarse a posibles participantes de encuestas, lograr su anuencia y encuestarlos. Las "malas" experiencias de investigación, que violan la confianza implícita de los participantes en un estudio, sólo acentúan esa tendencia. Entonces, además de los aspectos morales legítimos, el instinto de conservación hace necesario que los investigadores de mercados desarrollen cierta sensibilidad para las consecuencias éticas relacionadas con decisiones específicas. El hecho de que comportarse de manera ética sea un buen negocio se debe a que las asociaciones de investigadores de mercados hayan elaborado códigos de ética como guía del comportamiento de sus miembros. El propósito de este apéndice es brindar al investigador de mercados un marco de referencia y algunos lineamientos para elaborar juicios éticos. A tal efecto, en primer término se repasan dos de los principales enfoques de la filosofía moral para la elaboración de juicios éticos: la deontología y teleología, se trata de enfoques con perspectivas distintas de los problemas éticos. Ambos ilustran que un juicio acerca de cuan ético es un enfoque específico depende no sólo de la conciencia que el investigador tiene de la disyuntiva ética, sino también de su sistema de valores u orientación filosófica.5 Luego, se analizan algunos de los aspectos éticos principales que surgen en los tres dominios de responsabilidad ética del investigador: 1) la relación investigador-participante; 2) la relación investigador-cliente, y 3) la relación investigador-equipo de investigación. Se reconoce que todas esas inte-

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Capítulo 3: Proceso de la investigación de mercados racciones ocurren en un ambiente más amplio y que también pueden tener consecuencias para la sociedad y los profesionales de la investigación de mercados. Uno de los muchos aspectos que dificultan las decisiones éticas radica en que los deberes y responsabilidades del investigador hacia una de las partes, en los tres dominios, con frecuencia entra en conflicto con su responsabilidad como individuo hacia otras partes, incluido el investigador mismo. Entonces, el individuo debe ponderar de alguna manera estas obligaciones contradictorias. Por ejemplo, suponiendo que un investigador se enfrenta a la disyuntiva de decidir si expone el propósito verdadero de un estudio a los posibles participantes o no, pues le parece que hacerlo antes del estudio aumentaría la falta de cooperación y disminuiría la exactitud y fiabilidad de los datos recopilados entre los participantes. La obligación del investigador con el cliente hace suponer que debe ocultar el propósito de la investigación, lo que resulta desleal para los participantes. Como solución intermedia, el investigador podría optar por ocultar inicialmente el propósito y revelarlo a cada participante después de obtener los datos, lo que puede percibirse como más leal, que mantener oculto el propósito, pero también podría hacer que algunos de los participantes se sientan engañados. A su vez, ello podría originar que se rehusen a participar en investigaciones futuras, con lo que resultaría dañada la profesión de la investigación de mercados.

I Marcos de referencia éticos Deontología

Marco de razonamiento ético o moral que se enfoca en el bienestar del individuo y que usa los medios, intenciones y características de un acto para juzgar si es ético; también llamado modelo de derechos. Teleología

Marco de razonamiento ético o moral que se enfoca en las consecuencias netas que podría tener una acción. Si el resultado neto de restar los costos de los beneficios es positivo, el acto resulta moralmente aceptable, y si es negativo, se considera moralmente inaceptable.

Como se mencionó, en la actualidad existen dos tradiciones fundamentales que brindan bases distintas para evaluar la ética de un acto dado y tienden a predominar en el razonamiento ético general y en la ética en mercadotecnia, en particular: la deontología y teleología.6

Deontología La ética deontológica se enfoca en el bienestar del individuo y se basa en los medios e intenciones para justificar los actos. Los deontólogos creen que las características del acto mismo lo hacen correcto o indebido. El pensamiento deontológico se basa en dos principios fundamentales: los principios de derechos y de justicia. Para juzgar una acción, el principio de derechos se enfoca en dos criterios: 1) universalidad, lo cual significa que todo acto debe basarse en principios que todo mundo puede aplicar, y 2) reversibilidad, según la cual cada acto debe fundamentarse en razones que el actor estaría dispuesto a que los demás usaran, incluso como base para tratarlo a él. El principio de derechos es el origen filosófico de los derechos específicos generalmente reconocidos en la sociedad, como lo es el "derecho de saber". Respecto al trato de los participantes en investigaciones, son varios los derechos que han adquirido la fuerza de ley y han quedado establecidos en la literatura. El principio de justicia refleja tres categorías de justicia: 1) distributiva, según la cual los recursos se distribuyen de acuerdo con alguna evaluación de merecimientos justos; 2) retributiva, en la que quien hace mal es castigado en proporción al mal hecho, siempre y cuando lo haya cometido con conocimiento y por su propia voluntad, y 3) compensatoria, donde se restaura la situación original de la persona afectada. Un ejemplo del principio de justicia aplicado en una investigación de mercados concierne a las medidas compensatorias que emprenden los investigadores, al interrogar a los participantes, que han cambiado significativamente con la experiencia de la investigación. Dado su énfasis en el hecho de que todos los individuos tienen derecho a ser tratados con consideración a su dignidad, respeto y autonomía, al derecho deontológico a veces también se le llama modelo de derechos.

Teleología La rama más conocida de la ética teleológica es el utilitarismo, que se enfoca en la sociedad como unidad de análisis y resalta las consecuencias de un acto, no las intenciones subyacentes, cuando evalúa una situación ética. El modelo utilitario destaca las consecuencias que alguna acción puede tener en las personas afectadas directa o indirectamente por ella. La perspectiva utilitaria sostiene que la acción correcta es la que fomenta "el mayor bien para el mayor número de personas". El utilitarismo exige que se aplique un análisis de costo-beneficio social para la acción contemplada, en que se

Anéndiffi 3rr Ftirn fin In im/fitfinnción de mercados

Sl^re^í

consideren todos los beneficios y costos para todas las personas afectadas en "la medida de lo posible y se sinteticen como el resultado neto de todos los beneficios, menos todos los costos. Si el resultado neto es positivo, el acto es moralmente aceptable, y si es negativo, es moralmente inaceptable".7 Los beneficios netos pueden calcularse por medio de las preguntas que se enumeran en el anexo 3 A. 1. En su mayor parte, los sociólogos han supuesto históricamente que el análisis de costo-beneficio es apropiado para decidir si se realiza una investigación o no. Lo normal es que los costos de su realización, en cuanto al tiempo, dinero y daño para los participantes se ponderen contra los beneficios de obtener información útil y válida para la sociedad. Los investigadores de mercado han partido de supuestos semejantes, si bien es habitual que se enfoquen en los beneficios para el cliente, no para la sociedad como un todo. En ambos casos, se tiende a hacer caso omiso (o, al parecer, no tener conciencia) de otras perspectivas éticas o de la posibilidad de que la decisión tomada, al aplicar la perspectiva utilitaria, entre en conflicto con la que se tomaría desde otra perspectiva. Este tipo de situación se ejemplifica con las disyuntivas éticas del anexo 3A.2.

ANEXO 3A.1

Preguntas que es necesario hacerse para aplicar el modelo utilitirio

¿Cuáles son las opciones de acción disponibles? ¿Cuáles son las alternativas? ¿Cuáles son los daños y beneficios relacionados con las acciones disponibles? ¿Es posible medir y comparar esos daños y beneficios? ¿Cuánto tiempo persistirán esos daños y beneficios? ¿Cuándo comenzarán dichos daños y beneficios? ¿Quiénes sufrirán daños directos e indirectos? ¿Quiénes obtendrán beneficios directos e indirectos? ¿Cuáles son los costos sociales o económicos relacionados con cada alternativa de acción? ¿Cuáles alternativas tienen mayores probabilidades de generar beneficio neto máximo para todos los individuos afectados por la decisión?, o bien, si ninguna alternativa genera un beneficio neto, ¿cuál producirá menos daño global? Fuente: Robert A. Cooke, Ethics in Business: A Perspectiva (Chicago: Arthur Andersen, 1988), p. 5.

ANEXO 3A.2

Dos disyuntivas eticas para comparar los analisis deontologico y telelogico

En una película tipo western "clasificación B", el alguacil de un pequeño poblado se encuentra ante la siguiente situación: 12 hombres están detenidos como sospechosos de un asesinato; los habitantes del pueblo están iracundos y la muchedumbre amenaza con linchar a los 12 sospechosos, a menos que el individuo que cometió el horrendo crimen confiese su culpa. El alguacil no puede detener a la muchedumbre, de modo que escoge al azar un culpable entre los 12 sospechosos y lo entrega a la turba, con lo que salva a los otros once. El director general de una compañía está siendo atacado porque la empresa sufrió recientemente algunas dificultades, todas ellas causadas enteramente por circunstancias externas. Puesto que los accionistas podrían perder gran parte de su inversión y el liderazgo de toda la compañía está en juego, el director general decide culpar a uno de los vicepresidentes, elegido al azar y sin ninguna razón, con lo cual la compañía se salva. He aquí la disyuntiva: ¿actuaron correctamente el alguacil y el director general? Fuente: tomado de comentarios de Myles Brand, rector y vicepresidente de asuntos académicos de The Ohio State University, mientras fungía como moderador de la sesión "Academia: Fostering Valúes" en el Fourth Bianual W. Arthur Cullman Symposium, The Ohio State University, Columbus, Ohio, 25 de abril de 1988.

Si^V

Capítulo 3: Proceso de la investigación de mercados La perspectiva utilitaria (teleológica), con su enfoque en el mayor bien para el mayor número de personas, supondría que el alguacil y el director general del anexo mencionado actuaron correctamente. Al hacerlo así, salvaron a la mayoría de las personas. Por su parte, el punto de vista deontológico, con su orientación hacia la justicia para el individuo, indicaría que ambos actuaron de manera poco ética. Las disyuntivas ejemplifican uno de los problemas fundamentales del punto de vista utilitario -a saber, que los individuos o grupos pequeños pueden sufrir un daño importante porque el "alto costo" que el acto tiene sobre ellos se diluye al promediarlo con las pequeñas ganancias que existen para un mayor número de personas, de modo que el resultado es que el beneficio neto del acto es positivo. En parte debido a que los pequeños segmentos pueden pagar un precio muy alto por un beneficio mínimo, para un mayor número de personas, en años recientes se ha propuesto que el utilitarismo sólo es apropiado para fines de planeación muy general, cuando no se espera un daño específico para los individuos, y que las actividades de mercadotecnia, con un impacto previsible y potencialmente grave en los individuos, deben estar bajo la reglamentación del razonamiento deontológico.9 Ello implica que, puesto que los participantes de la investigación, clientes y miembros del equipo son personas identificables y los efectos de la investigación en ellos son previsibles, deben aplicarse los criterios de universalidad y reversibilidad, no el amplio criterio del análisis de costo-beneficio. El lector también debe estar consciente de que, si bien ambos marcos de referencia se basan en perspectivas diferentes, para evaluar cuan ético es el acto contemplado, ninguno de los dos brinda respuestas precisas a las decisiones éticas. Por ejemplo, en el análisis utilitario todavía hay que cuantificar los costos y beneficios, mientras que en el razonamiento deontológico debe evaluarse la gravedad de la transgresión de derechos. Qué constituye un comportamiento ético a los ojos de los investigadores de mercadotecnia es, en última instancia, un asunto de consenso. Podrá llegarse a este último sólo si los investigadores, en lo individual, piensan en los aspectos éticos e intercambian sus puntos de vista. En parte para revertir el desequilibrio en un campo donde predomina el enfoque utilitario para la toma de decisiones éticas, el razonamiento deontológico es subyacente al resto del análisis en este apéndice -de manera específica, la identificación de la violación de derechos y de conflictos, así como la evaluación de su gravedad. Todo estudiante de investigación de mercados debe formarse el hábito de interpretar una violación de derechos, como la que se identifica en el apéndice, como un costo que debe incluirse en un análisis utilitario de costo-benefício. Ha de interpretar las situaciones desde ambas perspectivas para que sea un investigador más informado, con mayor capacidad para ver y evaluar los aspectos éticos en situaciones específicas.

| Relación investigador-participante de la investigación Una forma útil de ver las disyuntivas éticas que surgen en el dominio de la relación entre el investigador y los participantes en la investigación es analizándolas desde la perspectiva de los derechos de esos participantes. La ventaja de analizar estos temas con base en ese marco es la importancia que se otorga a la identificación de por qué un procedimiento podría ser poco ético (por ejemplo, que viole el derecho a la seguridad física de los participantes) y el aprendizaje de los procedimientos que generarían polémicas éticas. De esta manera, los investigadores estarían en una mejor posición para generalizar conclusiones en nuevas situaciones, conforme surjan éstas. El 15 de marzo de 1972, el presidente estadounidense John F. Kennedy pronunció un mensaje especial sobre la protección de los intereses de los consumidores, en el cual delineó la Consumers' Bill of Rights y enumeró los derechos a la seguridad, información, decidir libremente y ser escuchado. Esos cuatro derechos adquirieron carácter legal en 1974, con la Privacy Act, que se aplica al abuso que se haga de los encuestados en los escrutinios del gobierno federal estadounidense.10 Por añadidura, debido a que la mayor parte de los participantes en la investigación de mercados actúan en su función de consumidores, esos derechos son éticamente aplicables al presente análisis (incluso si no los son legalmente). Desde entonces, diversos grupos han apoyado otros derechos (como el de la educación de consumidores, de representación y de un ambiente físico saludable), pero un derecho en particular ha sido de aceptación general y parece apropiado en el dominio de la relación investigador-participante de investigación: el derecho de reparación de daños.11

Apéndice 3o: Ética en la investigación de mercados

* "*$$ ?

No todas las violaciones de derechos producen daños, de modo que una vez identificada una violación se requiere un juicio subjetivo para evaluar la gravedad de la ofensa cometida. Por ejemplo, muchos investigadores han señalado que el grado del engaño implícito en ocultar el propósito verdadero de un experimento (y hacer caso omiso del derecho del sujeto a estar informado) usualmente es tan insignificante como el relacionado con las "mentiras piadosas" que son parte habitual de la vida social y familiar. En la figura 3A.1 se muestran ocho áreas que son de interés ético y parecen las más importates para el dominio de la relación investigador-participante.12 En cada uno de esos aspectos clave se viola uno de tres derechos: el derecho a la seguridad, a la información o a la libre decisión. El cuarto derecho, el de ser escuchado, se viola siempre que el participante no cuenta con la oportunidad de hacer preguntas o expresar su ansiedad y dudas durante y después del procedimiento de investigación. Por añadidura, el acatamiento del derecho de los sujetos a ser escuchados a veces se contrarresta con la violación de otros derechos, como al interrogarlo después de realizado el experimento. Mientras que el derecho a ser escuchado subraya la necesidad fundamental de autoexpresión, el de reparación de daños tiene por objeto la restauración de la situación original o una comparable.

Preservación del anonimato de los participantes Mantener el anonimato de los participantes garantiza que no ocurran intromisiones en su privacidad. Es frecuente que dicha obligación revista mayor importancia en el campo de la investigación de mer-

FIGURA 3A.1

Aspectos eticon en la relacion invstigador-participante

60

Capítulo 3: Proceso de la investigación de mercados cados que en otras disciplinas relacionadas con el comportamiento, ya que la información obtenida por los investigadores puede ser muy útil para terceros. Por ejemplo, los datos relacionados con hábitos de compras son de interés para todo tipo de vendedores.13 Además, es frecuente que conocer la identidad de los participantes interese al cliente, quien desea recopilar una lista de correos con los participantes en encuestas, particularmente de quienes tienen disposición favorable hacia el concepto del producto que se prueba. Sin embargo, dicha información no debe proporcionarse, a menos que los encuestados acepten de manera anticipada revelar su identidad al patrocinador.

Exposición de los participantes a la tensión mental Es necesario esforzarse al máximo y en todo momento para que la tensión mental que los procedimientos de investigación puedan generar en los participantes sea mínima. En el nivel de los procedimientos cotidianos, incluye llegar puntual a una entrevista previamente concertada, mostrar consideración y respeto por el individuo, y cumplir sin demora los compromisos que se contraigan (como el pago por la participación). Además, los participantes podrían estar expuestos a la tensión como resultado del tema mismo de un experimento; por ejemplo, las pruebas de sabores podrían ser humillantes para participantes que se enorgullecen de su capacidad para identificar cierta marca y no pueden hacerlo en una prueba de sabores si están vendados. Es usual que se reconozca como indispensable un interrogatorio si la experiencia es estresante o se recurre al engaño; pero puede emprenderse en otras circunstancias porque es compatible con el derecho del sujeto a ser escuchado. Su objetivo principal es dar a los participantes la oportunidad de expresar sus puntos de vista acerca de la investigación y disipar su ansiedad.

Hacer preguntas nocivas para los intereses personales de los participantes Si se contrata a un investigador de mercados para que pregunte a los encuestados cuan aceptables son ciertos precios de un producto, con objeto de aumentar su precio actual hasta el valor aceptable máximo; al informar a los participantes sobre el propósito de la investigación y quien la patrocina, es probable que cambien sus respuestas, lo que disminuiría la calidad de la investigación. Por otra parte, si no se les informa al respecto, sus respuestas irán contra sus propios intereses. Situaciones como la anterior, donde se contraponen las normas éticas del investigador con sus normas técnicas, son particularmente inquietantes. Aunque la solución más sencilla sería rehusarse a emprender el proyecto, corresponde al individuo considerar todos los aspectos y tomar una decisión con conocimiento, con la cual se sienta tranquilo.

Uso de técnicas y equipos especiales Se justifica mencionar por separado el uso de técnicas y equipos especiales, en gran parte porque se corren riesgos que no se presentarían con otros procedimientos. Por ejemplo, los equipos de grabación facilitan a más no poder la identificación ulterior de los participantes y, de tal suerte, pondrían en tela de juicio su anonimato, además de ampliar el auditorio potencial de la respuesta dada por cada participante y, en ciertos casos, esas técnicas incluso se prestarían al chantaje. Otra clase de técnicas especiales que genera preocupación ética sería la de las técnicas proyectivas, cuyo uso renovado se propone cada vez más en la investigación de consumidores14; pues se cree que estas técnicas son un medio para revelar los pensamientos y motivos inconscientes. Cuando el sujeto ni siquiera está consciente de qué revela, es evidente que el investigador está doblemente obligado a actuar de manera discreta y responsable. Si la seguridad se interpreta principalmente en su aspecto físico, dejando en segundo término el derecho a la privacidad, es más probable que el equipo usado para medir las reacciones fisiológicas de los participantes violen su derecho a la seguridad. Aunque numerosas mediciones en la investigación de mercados se han basado tradicionalmente en observaciones humanas o autoinformes, hay cada vez más interés en el uso de mediciones fisiológicas, particularmente de la respuesta a la publicidad.15 Cuando se ponen a prueba las reacciones fisiológicas, el investigador está obligado a cerciorarse de que se dé uso y mantenimiento apropiados a las máquinas, de modo que no exista

Apéndice 3a: Ética en la investigación de mercados

61

riesgo para la seguridad física de los participantes. Además, es importante que el sujeto se sienta cómodo psicológicamente con el procedimiento.

Inclusión de participantes en una investigación sin su conocimiento La importancia de obtener la "autorización expresa, con conocimiento" de los sujetos se expresó por primera vez en los juicios de Nuremberg, en protesta contra el trato inhumano dado a los prisioneros utilizados en las investigaciones de los campos de concentración nazis. De manera consecuente, ese criterio se ha incluido en muchos códigos de ética y se ha modificado a modo de permitir la autorización con conocimiento incompleto, siempre y cuando: 1) la investigación entrañe un riesgo mínimo para los sujetos, y 2) sea prácticamente imposible realizarla de otra manera. Son tres los procedimientos comunes mediante los cuales se incluye a los sujetos en investigaciones sin su conocimiento y, por ende, sin su autorización: En primer término, se denomina observación del participante a los procedimientos donde el investigador participa en la actividad que examina, con el fin de observar el comportamiento de las personas en su ambiente natural. Un ejemplo adecuado sería el de un mercadólogo que vive entre hombres caucásicos estadounidenses de 18 a 25 años de edad, durante 18 meses, para entender mejor su comportamiento de consumo. Son pocos los lineamientos claros acerca de cómo los observadores participantes deben equilibrar los aspectos éticos con la mayor validez de la observación. Una sugerencia es que, una vez recopilados los datos, revele su identidad y propósito verdaderos a los sujetos y les permita leer el informe final sobre sus actividades.16 Tal acción sería compatible con el derecho de los participantes a ser escuchados y se basa en la confianza de que apoyen las actividades y conclusiones del investigador; pero en caso de no contar con apoyo a los resultados del estudio, el investigador enfrenta dos obligaciones contradictorias: apoyar el uso de la investigación o respetar el derecho de los sujetos a la reparación del daño (es decir, de rehusarse en participar a posteriorí). Un segundo procedimiento, la observación de personas en lugares públicos, implica una menor intromisión que la observación del participante y también es más utilizado por los investigadores de mercados. Resulta útil observar las reacciones de los consumidores ante, por ejemplo, el nuevo aspecto de los pisos en una tienda. Muchos investigadores consideran que observar toda actividad o conversación que ocurre en un lugar público es algo válido y sin objeciones éticas. Sin embargo, en sentido estricto, los participantes están siendo incluidos en la investigación sin su previo conocimiento y consentimiento, por lo que se están violando sus derechos. Si resulta imposible llevar a cabo la investigación por otros medios, esa violación puede atenuarse de dos maneras: 1) Colocando un aviso apreciable en toda el área (por ejemplo, la tienda), indicando que se encuentra bajo la observación de investigadores, o 2) Acercándose a cada uno de los sujetos, después de recopilar los datos, y pedirles su autorización para emplear la información. Retener los beneficios de grupos de control es un aspecto de especial preocupación en los experimentos de campo. El medicamento AZT contra el SIDA de Burroughs-Wellcome fue autorizado para uso general antes de completar los estudios clínicos, precisamente porque parecía poco ético privar a los grupos de control de la esperanza de demorar el avance de la enfermedad. Sin embargo, los investigadores en otros estudios relacionados con el SIDA han manejado esta situación de manera distinta: En Uganda, el organismo estadounidense U.S. National Institutes of Health está financiando un estudio para aprobar una vacuna contra el SIDA; la mitad de los sujetos recibe la vacuna y la otra mitad un placebo. Por su parte, en Zimbabwe, un proyecto de investigación conjunto patrocinado por Johns Hopkins, la Universidad de Zimbabwe y el Montreal General Hospital Research Institute, consiste en administrar complementos de vitamina A a madres seropositivas para el VIH o a sus hijos recién nacidos, poco después del nacimiento (La deficiencia de vitamina A se ha relacionado con concentraciones altas de VIH en la leche materna); una computadora asigna aleatoriamente el tratamiento con vitamina A o con el placebo.17 Entre los aspectos que deben considerarse al decidir si se realiza un experimento de campo con un grupo de control o no, se incluye la importancia de los posibles beneficios para los participantes y la naturaleza crucial de la información que se obtendrá con el estudio mismo. En el caso de la investigación contra el SIDA, la alta mortalidad de esta enfermedad hace difícil ponderar estas cuestiones. Por ejemplo, de acuerdo con una encuesta de población mundial del U.S. Bureau Census, en Zimbabwe el SIDA ha disminuido la expectativa de vida promedio de 65 a tan sólo 39 años.18 En el contexto internacional, los problemas se vuelven aún más complejos. Muchos habitantes de países en vías de desarrollo podrían estar poco familiarizados con la forma en que se realizan las investigaciones científicas. Por ejemplo, un reportero que conversó con algunos de los sujetos de la

SI

Capítulo 3: Proceso de la investigación de mercados investigación sobre el SIDA en Zimbabwe, les preguntó si conocían la posibilidad de que recibieran un placebo; algunos de ellos parecieron estar confundidos ante tal posibilidad, si bien los investigadores trataron de obtener su autorización con conocimiento.19

Uso del engaño El engaño es de uso común en las investigaciones con participantes humanos, pues se cree que los sujetos tratan de adivinar cuál comportamiento espera el investigador y, de acuerdo con ello, modifican su conducta.20 Aun la información de procedimientos puede generar respuestas disfuncionales. Por ejemplo, si el investigador señala que luego se practicará una prueba de memoria, los sujetos podrían esforzarse conscientemente para recordar los estímulos, si bien dicha prueba tenía como intención generar recuerdos sin esfuerzo. Debido a situaciones como la descrita, la mayor parte de las investigaciones se emprenden de manera encubierta o disfrazada y no se informa a los sujetos de las pruebas que se les aplicarán más adelante. Tales precauciones parecen sensatas si se trata de conservar la validez de la investigación, pero violan el derecho de los sujetos a ser informados. Una vez más, no se tiene una sola decisión correcta que pueda generalizarse a todas las investigaciones. Sin embargo, en este contexto se cuenta con un marco de referencia legal, que complementa a otros: en la enmienda de 1981 a la Privacy Act estadounidense, se da luz verde a la autorización con conocimiento incompleto, siempre y cuando la investigación implique riesgo mínimo para el sujeto y sea prácticamente imposible llevarla a cabo de otra manera.

Uso de la coerción Es ampliamente conocido el uso de la coerción empleado por los médicos nazis en los campos de concentración durante la Segunda Guerra Mundial, con el fin de obtener sujetos para sus experimentos de investigación. En las investigaciones actuales con sujetos humanos operan frecuentemente formas menos evidentes de coerción y los investigadores deben estar atentos a ellas. Grupos de sujetos cautivos A diferencia de muchos otros científicos sociales, los mercadólogos no cuentan con prisioneros o pacientes de hospital, los cuales tienden a pensar que su renuencia a participar operará contra ellos. Sin embargo, es común que los investigadores de mercados recurran a empleados, quienes podrían pensar que su éxito en la compañía depende parcialmente de su participación. Acoso persistente Las entrevistas por teléfono son actualmente una técnica de recopilación de datos muy usada por los investigadores de mercados. Desgraciadamente, ese uso intenso ha provocado un debate ético que podría llevar a la promulgación de leyes sobre el tema, pues los consumidores están siendo acosados por una sobrecarga de encuestas telefónicas, muchas de las cuales son simplemente ardides de venta disfrazados, así como un número creciente de irritantes e impersonales entrevistas computarizadas.21 Al igual que con todas las formas de coerción usadas para obtener sujetos de investigación, el acoso telefónico tiende a producir no sólo una disyuntiva ética, sino también datos inadecuados. Si las personas aceptan responder las preguntas, lo hacen con resentimiento y sin el debido cuidado; también es probable que muchas se rehusen a participar en absoluto, con lo cual la muestra final de encuestados presentará desviaciones y su elaboración habrá sido relativamente costosa. Jerarquía del investigador El investigador, como experto y figura de autoridad, puede usar su jerarquía como otra fuente sutil de coerción. En ocasiones, las personas que aceptan inicialmente participar en una investigación preferirían más adelante cambiar de opinión, pero se sienten demasiado intimidadas para expresarlo. Los investigadores de mercados deben ser especialmente sensibles a esta situación cuando tratan con niños, ancianos y personas de bajos recursos económicos o intelectuales.

Privación del derecho de los participantes a la autodeterminación La experiencia de participar en investigaciones siempre produce algún efecto en el individuo, si bien es usual que tal efecto sea leve, como cuando una persona llena un cuestionario para pasar el tiempo antes de la cena. Sin embargo, en ocasiones el sujeto cambia sustantivamente con la experiencia de investigación, de una manera que podría no haber previsto; por consiguiente, en tales situaciones se

Apéndice 3a: Etica en la investigación de mercados

63

habría visto privado de su derecho a la autodeterminación. Por ejemplo, el objetivo de las pruebas de sabor es identificar el producto que prefiere la mayoría de las personas o un segmento de sujetos específico, no demostrar a los participantes que muchos de ellos no pueden identificar su marca "favorita" cuando se quitan los símbolos de identificación usuales, como la etiqueta. Una reiterada pregunta es el efecto que ello tiene en la confianza del individuo en sí mismo. En situaciones como ésa, es responsabilidad del investigador restaurar en el sujeto su estado original o uno comparable. En el anexo 3A.3 se resume el análisis de las áreas de preocupación ética relacionadas con los participantes en investigaciones.

I Relación investigador-cliente Los aspectos éticos que rodean a las interacciones del investigador con los sujetos de estudio son difíciles, por propio derecho, y se tornan incluso más problemáticas cuando entran en el cuadro las obligaciones que el investigador tiene con su cliente. Es muy frecuente que las exigencias de dar un buen servicio al cliente entren en conflicto con las correspondientes a los derechos morales de los participantes. Las preocupaciones éticas en el dominio de la relación investigador de mercados-cliente

ANEXO 3A.3

Area de preocupacion etica respecto a los participantes en investigaciones

Área de preocupación

Ejemplo

Normas éticas

Preservación del anonimato del participante

No dar a conocer los nombres de los participantes en la encuesta, aunque el cliente pretenda usarlos para crear una lista de correos Llegar tarde a una entrevista concertada; realizar experimentos en que los sujetos se sientan avergonzados por su falta de conocimientos sobre los productos Preguntar acerca de cuan aceptables son diversos precios, para planear un aumento de precios Usar equipo para medir las respuestas fisiológicas ante un producto o mensaje promocional Observar en secreto el comportamiento de los compradores

Ésta es una norma básica de la investigación ética.

Exposición del participante a tensión mental Planteamiento de preguntas que van contra los intereses personales del participante Uso de técnicas y equipos especiales Inclusión de los participantes en la investigación sin su conocimiento

Uso del engaño

Mostrar a los sujetos anuncios de ejemplo, sin advertirles que después tendrán que recordarlos

Uso de la coerción

Acosar a los consumidores con entrevistas telefónicas constantes Provocar en los participantes cambios que no esperaban, como una prueba de sabores en que no pueden identificar su marca preferida, lo cual les genera inesperadamente la pérdida de confianza en su capacidad para juzgar los sabores

Privación de los participantes a su derecho de autodeterminación

Cuando la tensión es inevitable, el investigador debe brindar posteriormente a los sujetos la oportunidad de interrogarlo. Situaciones como ésta hacen que las normas éticas entren en conflicto con las normas técnicas de exactitud en las investigaciones. Debe brindarse mantenimiento apropiado para prevenir lesiones. La autorización con conocimiento es una norma ética básica, a menos que el riesgo para los participantes sea mínimo y sea prácticamente imposible realizar la investigación en cualquier otra forma. Es considerado ético el consentimiento informado incompleto sólo si existe un mínimo riesgo para los participantes y la investigación es prácticamente imposible realizarla de otra manera. La coerción es poco ética y tiende a producir desviaciones en los resultados. Cuando se produzca algún daño, los investigadores deben tratar de repararlo.

64: ,t

Capítulo 3: Proceso de la investigación de mercados pueden organizarse de manera útil alrededor de cuatro temas principales: confidencialidad, integridad técnica, integridad administrativa y uso de la investigación.

Confidencialidad El investigador está obligado a ser discreto por lo menos en dos aspectos: 1) no revelar la información de un cliente a otro que sea competidor del primero, y 2) en algunas circunstancias, no revelar a los participantes quién es el patrocinador de la investigación. En ambos casos, el investigador puede enfrentar un conflicto de lealtades y podría ser necesario un término medio. Es difícil brindar servicios adecuados a varios clientes, que tienen intereses de negocios similares. Incluso si la lista de clientes es confidencial, de modo que se eviten las indagaciones de un cliente respecto de otro, no siempre es posible evitar que la información adquirida acerca de los intereses de un cliente tenga efecto en el trabajo relativo a otro. La recopilación de información demográfica y socioeconómica básica en una región específica es un ejemplo de ello. ¿Qué pasa si la información recopilada para un cliente es útil en el diseño de un estudio para otro cliente? ¿Los investigadores deben hacer caso omiso de tal conocimiento, cuando ello podría aumentar el costo de la investigación para el segundo cliente y, de tal suerte, poner en riesgo que les sea asignada? El argumento de dónde terminan los "conocimientos generales" y se inicia el conflicto ético, a causa de la necesidad de confidencialidad relativa a un cliente, es un problema real en las agencias de investigación independientes. También existe un conflicto de lealtades cuando el patrocinador de una investigación no quiere que los participantes sepan quien la patrocina, por temor a desviaciones en sus respuestas o a que pasen el dato indirectamente a un competidor. Sin embargo, el derecho de los participantes a estar informados incluye conocer quién patrocina la investigación y qué propósito tiene. En este caso, no es posible cumplir con todas esas obligaciones y el investigador debe tomar decisiones adaptadas a cada situación; por ejemplo, podría conceder mayor peso a los derechos de los participantes si proporcionan información que podría usarse contra sus propios intereses.

Integridad técnica Como se indica en la Ventana de investigación 3A.2, los investigadores de mercados sienten personalmente que mantener la integridad en las investigaciones es el problema ético más difícil que enfrentan. Las violaciones de la integridad de una investigación van desde el diseño descuidado de estudios, hasta la fabricación deliberada de datos, pasando por el uso innecesario de procedimientos analíticos complejos. Nunca está por demás subrayar que, en esta etapa pionera del desarrollo de la profesión, los investigadores deben mantener la mayor integridad técnica si quieren lograr credibilidad como expertos profesionales. No sólo es poco ético, sino también miope, aprovechar la falta de experiencia de clientes en el diseño y metodología de investigaciones, ya que cuando se pierde la confianza, tarde o temprano también se pierden los ingresos.

Integridad administrativa En la ventana de investigación 3A.2 se indica que el tratamiento justo a los clientes es otro complicado problema ético que enfrentan los investigadores de mercados. Las prácticas injustas que han recibido mención particular pueden agruparse de manera general bajo el término integridad administrativa, para diferenciarlas de la integridad técnica. En el caso de las agencias de investigación independientes, son problemas comunes los cargos ocultos al cliente y los conflictos en la fijación de precios.

Uso de la investigación Las obligaciones éticas del investigador hacia su cliente van más allá de la sola conclusión del proyecto. Una vez finalizado, el investigador tiene la responsabilidad de promover el uso correcto de la investigación y evitar el uso indebido de los resultados. Hasta cierto punto, tales obligaciones se cumplen si se articulan claramente las contribuciones y limitantes de la investigación en el informe de la investigación. Sin embargo, además de darle un mal uso inadvertido, el cliente podría suprimir o deformar de manera deliberada los resultados de la investigación. Por ejemplo, los datos empíricos muestran que la falta de honradez en la presentación de informes a los superiores pervierte los resultados de las pruebas de mercado y que se han abandonado productos potencialmente exitosos y se han

Apéndice 3a: Ética en la investiaación de mercados

Ventano de investigation 3A.2

65

Perceptiones de los investigadores acerca de los cuatro problemas eticos mas difkiles que enfrentan*

Actividad

Ejemplos

Mantener la integridad de la investigation

No proporcionar deliberadamente informacibn, falsif icar datos. alterat los resultados de investigacion, dar mal uso a datos estadi'sticos y hacer caso omiso de datos relevantes

33%

Tratar de manera justa a clientes externos

Hacer cargos ocultos a los clientes o pasar por alto violaciones de los requisites del proyecto cuancto este se subcontrata parcialmente

11%

Mantener la confidencialidad de la investigation

Compartir informacion entre subsidiarias de una misma companla o usar datos de antecedentes, obtenidos en un proyecto previo, para disminuir el costo de un proyecto actual

Equiiibrar los aspectos de mercadotecma y sociales

Realizar investigaciones para companias que fabrican productos nesgosos para la salud o investigaciones que mejoren la efectividad de la publicidad dirigida a menores de edad

Frecuencia

8%

'Elaborado coo base en tespuestas S la preQUnta: "EntcdaslasprofesionEslijBFecho. medicina.educaciin, contabilitlad, mercadoiBcnia, eic|, los admmistrsdores eslSn enpuesios porlomenosaciarlas siiuaciones que les plantean un pmblemaelicoo moral. [Cflmo descnniria brevemente la siluaciondairabajoqueleplanleael ptablema etico o moral mas dificil para usted5' Fuenie'desarralladoapanirdeintormacifindeSJMlbyD HunuLawrenceB.Chonto/James5.îxii,"&t\Ka\Piab\EmsalMaikeVngKessaicheis'.Jouin3lofMarielingRese3icti2^ iagoslode 19841. pp. 309-324.

introducido otros inadecuados a causa de la manipulación de los resultados de investigaciones de mercados.22 Tal deformación puede generar una disyuntiva grave para el investigador, ya que plantea la interrogante de quién es el depositario de su lealtad: el directivo que lo contrata y al cual entrega el informe de la investigación, pero que deforma los resultados para apoyar sus ideas preconcebidas, o la empresa para la cual trabaja ese directivo. En situaciones como ésa, es frecuente que el investigador ponga en claro la situación, ya que la investigación se paga con el dinero de la empresa (no con el dinero del directivo) y también están en riesgo la integridad y reputación del investigador.

| Relación investigador-equipo de investigación Hasta este punto, parecería que los investigadores trabajan de manera aislada cuando toman decisiones de investigación, lo que es falso. En realidad, lo más probable es que exista una estructura de autoridad que restringe la libertad individual del investigador para tomar decisiones. Cuando los subordinados actúan de acuerdo con sus instrucciones, el supervisor es responsable en parte de su comportamiento ético. Por añadidura, existe una esfera de influencia no oficial, adicional a la jerarquía oficial, en virtud de la cual todos los miembros del equipo son responsables en parte por el comportamiento moral de los demás. Son tres las principales áreas de atribución en el dominio de la relación investigador-equipo de investigación: el sistema de creencias propio del individuo, su relación con los demás en el trabajo y la oportunidad para comportarse de manera poco ética.23

Creencias personales del investigador Por sorprendente que parezca, ha sido mínima la correlación entre el comportamiento ético de las personas en las organizaciones y sus propias creencias éticas. De hecho, la relación con otras personas que se comportan de manera poco ética y la oportunidad para mostrar tal conducta son mejores factores de predicción de la conducta individual que el sistema de creencias personal.24

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Relación con otras personas en el trabajo Muchos estudios indican que los superiores influyen mucho en el comportamiento ético de los subordinados. De hecho, las acciones de los altos directivos han sido el mejor factor de predicción de problemas éticos percibidos en los investigadores de mercados.25 Es probable que la influencia que ejerce el superior radique en el temor de los subordinados a represalias por no conformarse con la situación y a su aceptación de la autoridad formal. Como consecuencia del mal ejemplo que reciben, los pasantes de mercadotecnia no se sienten presionados para mejorar su propio comportamiento ético; de hecho, sienten que tienen más ética que sus colegas, los altos directivos y las políticas de la compañía. Cuando tienen poco contacto con sus superiores, los colegas influyen más en su comportamiento ético.

Oportunidad para comportarse de manera poco ética De acuerdo con las evidencias, la oportunidad para emprender comportamientos poco éticos tiene efecto en su incidencia; es decir, es probable que haya más comportamientos poco éticos conforme aumentan las oportunidades de comportarse así.26 Por añadidura, tales oportunidades son mayores para los investigadores de mercados que para muchos otros empleados, en virtud de que sus funciones rebasan líneas divisorias. En general, los mercadólogos cruzan la frontera entre la compañía y el público, y los investigadores de mercados, de manera específica, constituyen un puente entre los participantes y el cliente, de modo que hay mucho espacio para la falta de honradez en esa interacción. Podrían usarse castigos y recompensas para reducir lo atractivo del comportamiento poco ético, por ejemplo, con aumentos de sueldo especiales por la conducta ética o la postergación de promociones por el comportamiento poco ético. Además, los administradores podrían emitir un código de ética de la compañía, donde notifiquen su preocupación por los aspectos éticos y expongan las normas de comportamiento que consideran aceptables. Otras sugerencias para disminuir la incidencia del comportamiento poco ético, en la organización, son el uso de consultores en ética y seminarios sobre el tema.

| Necesidad de una perspectiva equilibrada Es probable que a estas alturas el lector comprenda cabalmente que manejar los aspectos éticos es bastante complicado. Incluso cuando se quiere hacer lo moralmente correcto, no siempre es evidente en forma intuitiva el comportamiento apropiado, puesto que las acciones que podrían beneficiar a una de las partes en los tres dominios de la responsabilidad ética podrían dañar a otra. ¿Cuáles derechos o beneficios deben tener prioridad? No existen respuestas sencillas a esta pregunta, si bien son varias las acciones que pueden emprender los investigadores para tener la certeza de que actúan éticamente al tomar decisiones sobre los aspectos técnicos. La sensibilidad al problema mismo es útil. Preguntarse acerca de las consecuencias éticas de cada acción contemplada es una postura útil en sí; quienes la adoptan, suelen comportarse de manera más ética porque sus acciones ulteriores implican juicios explícitos, no implícitos. También es útil aprovechar la experiencia y la pericia en el manejo de situaciones éticas complicadas; por ello, en cada uno de los capítulos siguientes se incluyen dos o más situaciones éticas y se pide al lector que las evalúe. Esas "disyuntivas éticas" están distribuidas estratégicamente, de modo que el lector tenga contacto primero con los elementos técnicos de la situación, antes de enfrentar los aspectos éticos. Se insiste en que el lector evalúe de manera formal cada una de esas disyuntivas éticas, desde las perspectivas deontológica y teleológica, además de tomar en cuenta las partes con que habitualmente tratan los investigadores.

Apéndice 3a: Ética en la investigación de mercados

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¡Resumen La ética se relaciona con el desarrollo de normas morales aplicables a situaciones con daño real o potencial de cualquier tipo (económico, físico o mental) en un individuo o grupo. Cuando contempla una acción, el investigador de mercados debe preocuparse al menos por tres partes: participantes o sujetos, clientes y miembros del equipo de investigación. Existen dos tradiciones importantes que proporcionan bases distintas para evaluar los aspectos éticos de un acto dado y que tienden a predominar en la ética en mercadotecnia: la deontología y teleología. La ética deontológica se enfoca hacia el bienestar del individuo y subraya los medios e intenciones como justificaciones de los actos. Los deontólogos afirman que cada individuo tiene ciertos derechos y que las características del acto mismo, con consideración de su efecto en esos derechos, es lo que hace que un acto sea bueno o malo. La ética teleológica se enfoca en los beneficios que se derivan de una acción. Las diversas teorías ideológicas difieren en cuanto a los depositarios de los beneficios hacia los que se enfocan. Su rama más conocida, el utilitarismo, se enfoca en la sociedad como unidad de análisis. Parte del supuesto de que la acción correcta es la que promueve un mayor bien para un mayor número de personas. Los investigadores deben estar atentos si pretenden comportarse éticamente, y es necesario que tengan conciencia de que el uso de ciertas técnicas, en algunas situaciones, podría ser moralmente cuestionable. Una postura recomendable es evaluar cada acción contemplada desde las perspectivas deontológica y teleológica. Ello hará que, por lo menos, el juicio sea explícito, no implícito.

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. En ocasiones, se afirma "Si es legal, es ético". ¿Existe alguna diferencia entre lo legalmente válido y lo moralmente correcto? Explique su respuesta. 2. ¿Cuáles son las diferencias fundamentales entre las perspectivas deontológica y teleológica? ¿Cuál adoptaría usted y por qué? 3. ¿Qué preguntas deben plantearse para aplicar la perspectiva teleológica? 4. ¿Cuáles son los derechos básicos de los participantes en una investigación? 5. ¿Cuáles son las áreas de mayor preocupación ética en el dominio de las relaciones investigadorparticipante de investigación, desde la perspectiva deontológica? ¿Qué derechos están enjuego en cada área? 6. ¿Cuáles son las preocupaciones éticas primordiales de los investigadores de mercados en su trato con los clientes? 7. ¿Qué factores tienen mayor efecto, en la ética del investigador, cuando trata con otros miembros del equipo de investigación? ¿Cuáles son sus consecuencias respecto del comportamiento de los investigadores?

Notas 1.

Milo Geyelin, "Reynolds Sought Specifically to Lure Young Smokers Years Ago, Data Suggest", The Wall Street Journal (15 de enero de 1998, p. A4, bajado de Dow Jones Publications Library, en el sitio web de Dow Jones, www.dowjones.com, el 26 de julio de 1999).

2.

Milo Geyelin, "Legal Beat: Why Many Businesses Can't Keep Their Secrets", The Wall Street Journal (20 de noviembre de 1995), p. Bl. Véase también Joan Indiana Rigdon, "Curbing Digital Dillydalling on the Job", The Wall Street Journal (25 de noviembre de 1996), pp. Bl, B2.

3.

Scott McCartney, "Companies Go On-Line to Chat, Spy and Rebut", The Wall Street Journal (15 de septiembre de 1994), pp. Bl, B6. La disponibilidad creciente de más equipo electrónico, como los aparatos de fax y computadoras portátiles, también causa problemas a las empresas cuando intentan proteger sus secretos industriales. Véase Cari Quintanilla, "Travel: Tiny Cameras, Bugs and Secret Agents May Be Snooping on Your Business Trip", The Wall Street Journal (10 de noviembre de 1995), p. Bl.

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Capítulo 3: Proceso de lo investigación de mercados 4. Robert A. Cooke, Ethics in Business: A Perspective (Chicago: Arthur Andersen, 1988), p. 2. Véase también Lawrence B. Chonko, Ethical Decision Making in Marketing (Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications, 1995). 5. En este apéndice se aborda la ética desde la perspectiva individual. También es posible enfocarla en una macroperspectiva, donde el enfoque corresponde a la maldad o bondad del sistema mismo, o desde la perspectiva de una compañía. Véase un análisis de los tipos de preguntas que surgen de estas perspectivas alternas en Cooke, Ethics in Business. 6. Véase análisis generales de las diferencias entre las perspectivas en Cooke, Ethics in Business; O. C. Ferrell y Larry G. Gresham, "A Contingency Framework for Understanding Ethical Decision Making in Marketing", Journal of Marketing 49 (verano de 1985), pp. 87-96; Shelby D. Hunt y Scott Vitell, "A General Theory of Marketing Ethics", Journal of Macromarketing 6 (primavera de 1986), pp. 5-16; y Donald P. Robin y R. Eric Reidenbach, "Social Responsibility, Ethics, and Marketing Strategy: Closing the Gap between Concept and Application", Journal of Marketing 51 (enero de 1987), pp. 44-58. Véase un tratamiento general de la ética en mercadotecnia, que incluye análisis separados de la ética en la publicidad, ventas de campo e investigación de mercados, en Gene R. Laczniak y Patrick E. Murphy, eds., Marketing Ethics: Guidelines for Managers (Lexington, Mass.: D. C. Heath, 1985); y Gene R. Laczniak y Patrick E. Murphy, Ethical Marketing Decisions: The Higher Road (Boston: Allyn and Bacon, 1993). 7. Robin and Reidenbach, "Social Responsibility, Ethics, and Marketing Strategy", p. 46. 8. Louise H. Kidder y Charles M. Judd, Research Methods in Social Relations, 5a ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986), pp. 452-510. 9. Robin and Reidenbach, "Social Responsibility, Ethics, and Marketing Strategy". 10. Cynthia J. Frey y Thomas C. Kinnear, "Legal Constraints and Marketing Research: Review and Call to Action", Journal of Marketing Research 16 (agosto de 1979), pp. 295-302. 11. David A. Aaker y George S. Day, "A Guide to Consumerism", en David A. Aaker y George S. Day, eds., Consumerism: Search for the Consumer Interest (Nueva York: Macmillan Publishing Co., Inc., 1982), pp. 4-8; y Lee E. Preston y Paul N. Bloom, "The Concerns of the Rich/Poor Consumer", en Paul N. Bloom y Ruth Belk Smith, eds., The Future of Consumerism (Lexington, Mass.: D. C. Heath, 1986), pp. 38-40. 12. Véase una clasificación alterna de los problemas éticos en Patrick E. Murphy y Gene R. Laczniak, "Traditional Ethical Issues Facing Marketing Researchers", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 4 (marzo de 1992), pp. 8-2 1. 13. Véase un análisis de los pros y contras de proteger la confidencialidad en Richard G. Mitchell, Secrecy andFieldwork (Thousand Oaks, Calif: Sage Publications, 1993); y Stephen Fienberg, "Conflicts between the Needs for Access to Statistical Information and Demands for Confidentiality", Journal of Official Statistics 10, pp. 115-132. 14. David G. Mick, "Consumer Research and Semiotics: Exploring the Morphology of Signs, Symbols, and Significance", Journal of Consumer Research 13 (septiembre de 1986), pp. 196-213; Sidney J. Levy, "Interpreting Consumer Mythology: Structural Approach to Consumer Behavior Focuses on Story Telling", Marketing Management 2 (No. 4, 1994), pp. 4-9. 15. David W. Stewart, "Physiological Measurement of Advertising Effects", Psychology and Marketing I (primavera de 1984), pp. 43-48; John T. Cacioppo y Richard E. Petty, "Physiological Responses and Advertising Effects: Is the Cup Half Full or Half Empty?" Psychology and Marketing 2 (verano de 1985), pp. 115-126; Joanne M. Klebba, "Physiological Measures of Research: A Review of Brain Activity, Electrodermal Response, Pupil Dilation and Voice Analysis Methods and Studies", en Current Issues and Research in Advertising (Ann Arbor: University of Michigan, 1985), pp. 53-76; Scott S. Liu, "Picture-Image Memory of TV Advertising in Low-Involvement Situations: A Psychophysiological Analysis", en Current Issues and Research in Advertising, pp. 27-66; Lee S. Weinblatt, "The Evolution of Technology in Pretesting", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 6 (primavera de 1994), pp. 42-44. 16. Elizabeth C. Hirschman, "Humanistic Inquiry in Marketing Research: Philosophy, Method, and Criteria", Journal of Marketing Research 23 (agosto de 1986), p. 243. 17. Brenda Wilson, "AIDS in Zimbabwe, Part II", Morning Edition (26 de febrero de 1999, bajado del sitio web de National Public Radio, www.npr.org, el 26 de julio de 1999); Associated Press, "Test of AIDS

Apendice 3a: Etica en la investigation de mercados

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Vaccine Beginning in Uganda", Boston Globe (9 de febrero de 1999, bajado de Knight-Ridder's NewsLibrary, http://newslibrary.krmediastream.com, el 26 de julio de 1999); D. Grady "Look, Doctor, I'm Dying. Give Me the Drug", Discover (agosto de 1986), pp. 78-86. 18. Neely Tucker, "AIDS Drastically Cuts Life Spans in Southern African Nations", Philadelphia Inquirer (19 de marzo de 1999, bajado de Knight-Ridder's NewsLibrary, http://newslibrary.krmediastream.com, el 26 de julio del 999). 19. Wilson, "AIDS in Zimbabwe, Part II". 20. Alan G. Sawyer, "Demand Artifacts in Laboratory Experiments", Journal of Consumer Research I (marzo de 1975), pp. 20-30; Leonard Berkowitz y Edward Donnerstein, "External Validity Is More Than Skin Deep: Some Answers to Criticisms of Laboratory Experiments", American Psychologist 37 (marzo de 1982), pp. 245-257. 21. La practica del sugging (venta disfrazada de investigation) debe disminuir, ya que leyes como la Telemarketing and Consumer Fraud and Abuse Prevention Act estadounidense, aprobada en 1994, requiere que en el telemercadeo se indique la pretension de vender algo al ponerse en contacto telefonico con los consumidores. Vease Diane K. Bowers, "Sugging Banned, At Last", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 1 (otono/invierno de 1995), p. 40. 22. Calvin L. Hodock, "Intellectual Dishonesty Is Perverting the Results from Various Market Tests", Marketing News 18 (enero de 1984), p. 1; "Respondents Assail Quality of Research", Marketing News 29 (8 demayode 1995), p. 14. 23. Ferrell and Gresham, "A Contingency Framework for Understanding Ethical Decision Making in Marketing". 24. Mary Zey-Ferrell y O. C. Ferrell, "Role-Set Configurations and Opportunities as Predictors of Unethical Behavior in Organizations", Human Relations 35 (julio de 1982), pp. 587-604; O. C. Ferrell, Mary Zey-Ferrell y Dean Krugman, "A Comparison of Predictors of Ethical and Unethical Behavior among Corporate and Agency Advertising Managers", Journal of Macromarketing 3 (primavera de 1983), pp. 19-27. 25. Shelby D. Hunt, Lawrence B. Chonko y James B. Wilcox, "Ethical Problems of Marketing Researchers", Journal of Marketing Research 21 (agosto de 1984), p. 314. 26. Zey-Ferrell and Ferrell, "Role-Set Configurations and Opportunities"; Ferrell and Gresham, "A Contingency Framework for Understanding Ethical Decision Making".

Capítulo 4

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA O B J E T I V O SD EA P R E N D I Z A J E Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Especificar las tres fuentes de problemas u oportunidades de la mercadotecnia. 2. Describir el propósito principal de la investigación de mercados para las tres fuentes de problemas de la mercadotecnia. 3. Describir una situación de decisión. 4. Enumerar los factores que componen el entorno de un tomador de decisiones. 5. Describir los diversos elementos que el investigador debe entender para hacer frente a un problema de decisión. 6. Distinguir entre un problema de decisión y otro de investigación. 7. Explicar por qué un árbol de decisiones puede ser útil para la solución de problemas. 8. Delinear los diversos elementos de la propuesta de investigación.

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Un coso para la investigación de mercados A Elizabeth Silver no le gustó la respuesta de su agencia de publicidad, BBDO Worldwide. Silver, vicepresidenta de publicidad en Visa USA, había pedido a dicha agencia que realizara unas sesiones de grupo (focus groups) a fin de conocer la imagen que tiene la tarjeta de crédito Visa en la mente de los consumidores, pero lo que le dijeron fue un tanto vergonzoso. Charles Miesmer, vicepresidente y director creativo sénior de BBDO Worldwide, se lo expuso como sigue: "Nos contestaron que era como una 'manguera para el jardín1." En otras palabras, las personas pensaban en Visa cuando se trataba de pagar artículos comunes y corrientes. Silver, Miesmer y sus respectivos equipos estuvieron de acuerdo con que esa no era la imagen más adecuada para los intereses de la compañía, pues lo que ellos querían era que Visa se distinguiera de su rival principal, MasterCard. Deseaban que las personas pensaran en usar la tarjeta Visa en más ocasiones, que se sintieran orgullosos al hacerlo -en vez de sentirse avergonzados por emplearla en una fecha especial o con un cliente importante.

A fin de cumplir con esas expectativas, Visa necesitaba desarrollar una imagen de mayor prestigio. Silver y Miesmer estuvieron de acuerdo: su estrategia sería reposicionar la tarjeta Visa. Querían que fuera más distinguida, inclusive una tarjeta que las empresas dieran a sus ejecutivos y representantes de ventas. "Pero, ¿cómo diremos a las personas que Visa es algo diferente?", preguntó un miembro del grupo de Silver. Miesmer prometió que su grupo regresaría pronto con una propuesta. De hecho, ya tenía una idea que quería explorar. Temas para análisis 1. ¿Cuál es el problema de decisión que enfrenta Elizabeth Silver? 2. ¿Qué aspectos de investigación específicos surgieron de este problema de decisión? 3. ¿Cómo deben proceder los equipos de Visa y BBDO?

I Formulación del problema Como dice un viejo adagio: "Un problema bien definido ya está medio resuelto". Lo anterior es especialmente válido en la investigación de mercados, ya que sólo cuando se ha definido con claridad el problema y se expresan con exactitud los objetivos de la investigación, es posible diseñar correctamente ésta. En este contexto, "correctamente" significa que la investigación genera los tipos de respuestas necesarios y que lo hace de manera eficaz. El término definición del problema (o formulación del problema) se usa en su sentido más amplio y se refiere a situaciones que podrían representar problemas verdaderos para el tomador de decisiones de mercadotecnia, así como para aquellas situaciones que podrían describirse mejor como oportunidades. Para comprender la etapa de definición del problema, durante el proceso de la investigación de mercados, es útil conocer cómo surgen los problemas y las oportunidades. Al parecer, existen tres fuentes principales de problemas u oportunidades de mercadotecnia y, por consiguiente, de problemas de investigación: 1) cambios imprevistos; 2) cambios planeados, y 3) serendipia, en la forma de nuevas ideas.1 Los cambios, en cualquiera de sus modalidades, son la fuente más importante. Una de las mayores fuentes de cambios imprevistos es el entorno donde operan las compañías. Son muchos los elementos externos que pueden generar problemas u oportunidades, entre ellos, los cambios demográficos, económicos, tecnológicos, competitivos, políticos y legales que afectan, frecuentemente con fuerza, la función de la mercadotecnia. La reacción de una empresa ante una nueva tecnología o producto que introduce un competidor, o ante cambios demográficos o del estilo de vida determina, en gran medida, si este cambio se convierte en un problema o en oportunidad. En años recientes, el manejo de muchos problemas y oportunidades se ha derivado del cambio relacionado con la adopción generalizada de la tecnología por internet. Por ejemplo, los ejecutivos y editores de la mundialmente reconocida revista de negocios Fortune se percataron del crecimiento en la publicidad de sus rivales en línea, como Business 2.0 y RedHerring. Por consiguiente, empezaron a evaluar el lanzamiento de su propia publicación en línea.2 No todos los cambios son imprevistos, muchos están contemplados en los planes. La mayor parte de las empresas pretenden ampliar sus negocios y consideran diversas acciones de mercadotecnia para lograrlo, como la introducción de nuevos productos, mejoras en la distribución, políticas de precios más eficaces y publicidad. Un cambio planeado se orienta más al futuro, mientras que el imprevisto lo hace más hacia el pasado. El primero es más proactivo, y el segundo, más reactivo. El cambio planeado es el que la compañía desea generar, el aspecto fundamental es cómo hacerlo. En este caso, le corresponde a la investigación de mercados indagar la factibilidad de las alternativas consideradas. Una tercera fuente de problemas u oportunidades de mercadotecnia es la serendipia o ideas que surgen al azar. Una nueva idea puede surgir de la queja de un cliente o algún otro medio. Por ejemplo, en Rubbermaid se acostumbra que los ejecutivos lean las cartas de los clientes para que conozcan su sentir acerca de los productos de la compañía. Es frecuente que dichas cartas originen ideas para desarrollar nuevos productos. Tal es el caso de las quejas acerca de la dificultad para guardar los tradicionales escurridores de vajilla con charola, a causa de su tamaño; pues gracias a ellas, la compañía desarrolló un nuevo escurridor. La atención estricta a los detalles, incluyendo sugerencias como ésta, ha permitido que la empresa introduzca cientos de nuevos productos cada año y que, en los últimos años, más de 30% de sus ventas haya provenido de ellos.3 La investigación de mercados desempeña una importante función en el proceso de desarrollo de Rubbermaid. Además de los clientes, otras fuentes de buenas ideas son los representantes de ventas y sus informes de visita. De igual modo, los comentarios en el medio pueden impulsar los cambios planeados, para lo que entra en funciones la investigación de mercados.

Formulación del problema Las compañías de internet fe-corporationsl, como lo indica su nombre, son las que se estructuran con base en internet. En estas compañías no sólo se prevé y planea el cambio, sino que se planea de la noche a la mañana. Amazon.com es una compañía de internet que se dedica a las ventas al menudeo. Fundada en 1994, se basa en la innovación y está acreditada para fomentar la retroalimentación por correo electrónico, analizar el historial de compras, conducir grupos de enfoque e incluso adquirir otras empresas, como PlanetAII.com ¡un sitio de comunidad en línea lleno de buenos datos). Con unos 16 millones de artículos a la venta, Amazon.com tiene, en palabras de su director ejecutivo Jeffrey Bezos (fotografía), la "selección más amplia de la Tierra". Los cambios en Amazon.com han incluido música, videos, juegos y juguetes, artículos electrónicos, tarjetas de felicitación y subastas, además de la venta de libros, que ofrece a casi 8.4 millones de clientes y vínculos relacionados con medicamentos, artículos para mascotas y varios más. Fuente: © 1999 Tina Hager-Focus Matrix

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No importa cómo surjan los problemas u oportunidades, la resolución de muchos de ellos requiere de mayor información, pero es necesario identificarla, lo mismo que los enfoques necesarios para obtenerla. Ello exige una comunicación adecuada entre el tomador de decisiones y el investigador de mercados. El primero debe entender cuáles investigaciones pueden llevarse a cabo y cuáles no, mientras que el segundo ha de comprender la naturaleza de la decisión que enfrenta el directivo y qué espera averiguar con la investigación; es decir, los objetivos del proyecto. Los investigadores no deben simplemente responder a las solicitudes de información de los directivos; sería como un médico que permite al paciente elaborar su propio diagnóstico y prescripción. En realidad, el investigador debe trabajar con el directivo como el galeno lo hace con el paciente; es necesario que ambos se comuniquen abiertamente para traducir los síntomas en factores causales subyacentes. En ocasiones, los mercadólogos confunden los problemas con los síntomas. Un problema es una situación que requiere algún tipo de acción, mientras que un síntoma es simplemente la prueba de que existe un problema. Por ejemplo, hace varios años Xerox se percató de la rápida disminución de sus ventas de fotocopiadoras, en beneficio de sus competidores japoneses. Ese era el síntoma, pero una investigación reveló que, mientras Xerox se enfocaba en las características que podría añadir a sus fotocopiadoras para hacerlas más atractivas, el problema radicaba en la calidad de los productos. Los clientes querían copiadoras que se descompusieran con menos frecuencia.4 Existe la tendencia general a suponer que los directivos comprenden con claridad los problemas que enfrentan y que la dificultad verdadera radica en comunicar tal comprensión. Este supuesto es falso, pues el problema principal de muchos directivos es la falta de datos importantes, y suelen definirlo como un área amplia de ignorancia; de hecho, dicen: "He aquí algunas cosas que no sabemos. Cuando se tengan los resultados, sabremos más y cuando sepamos más, podremos decidir qué hacer".5 Los resultados de las investigaciones basadas en esta forma de operar suelen ser "interesantes", pero rara vez muestran mecanismos de acción, sólo reducen el nivel de incertidumbre y no ayudan a descifrar el verdadero problema. Tanto los directivos como los investigadores deben reconocer que la investigación de mercados no produce respuestas o estrategias, produce datos -que los administradores deben interpretar y convertir en planes de acción. A fin de que la interpretación sea certera, es necesario que refleje las preocupaciones y prioridades de negocios de los gerentes, ya que "es mucho mejor resolver parcialmente el problema correcto, que resolver completamente el problema incorrecto." 6

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Capítulo 4: Formulación del problema Los administradores deben comunicar activamente sus necesidades de información a los investigadores. Además, es necesario que sean participantes semiactivos en el propio proceso de investigación, interactuando con los investigadores, siempre que es necesario, para garantizar que aporte la información verdaderamente necesaria para tomar las decisiones que enfrentan. En ocasiones, significa utilizar su propia intuición al interpretar los resultados de la investigación, como se demuestra en la Ventana de investigación 4.1. En otros casos, es necesario que los gerentes participen directamente en el proceso de investigación. Por ejemplo, un factor que cumple una importante función para el desarrollo de nuevos productos, en Japón, es el hecho de que los japoneses consideran que la investigación de mercados es una función de línea, que ejecutan todos los participantes en el proceso de desarrollo del producto, y no la función de un equipo especializado limitada sólo a los investigadores de mercado. Una ventaja de su perspectiva es un enfoque más práctico, que considera el contexto en que ocurren los fenómenos y otorga mayor importancia a métodos menos formales de recopilación de datos. Así, Toyota envió un grupo de ingenieros y diseñadores al sur de California para observar con aire despreocupado la forma en que las mujeres se subían al automóvil y lo conducían. Sus observaciones indicaron que las mujeres con uñas largas tienen dificultades para abrir las puertas y operar diversas perillas del tablero de instrumentos. Conociendo lo anterior, pudieron rediseñar algunos automóviles y sus interiores.7 Comprender de manera adecuada la estructura básica de las decisiones ayuda a que los investigadores determinen de manera más satisfactoria las necesidades de información de los directivos. Las situaciones de decisión más sencillas pueden clasificarse mediante las condiciones siguientes (véase la figura 4.1):

"Mi error fue ignorar el efecto que los imperativos de la mercadotecnia global tendrían en las ventas de perros calientes". Fuente: Dibujo de Ed Fisher. © 1990 Advertising Age. Reproducido con autorización de Ed Fisher.

Formulación del oroblema Ventuno de investigation 4.1

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Participation activa de los directives en el proceso de investigation

En los primeros dias de la television por cable, una cadena televisora consideraba la creacion de un canal cultural, como extension natural de su negocio. Un ejecutivo de la compania solicits" una encuesta para determinar la demanda de ese canal, que habria tenido un costo mensual similar al de Home Box Office (HBO) y que, en ese entonces, era e! unico canal de cine por cable. La encuesta parecio dsr luz verde al proyecto, al indicar que 20% de los usuarios de television por cable se suscribirian. Sin embargo, el ejecutivo se mantuvo esceptico ante IDS resultaclos, aunque no encontraba error tecnico alguno en el cuestionario ni en la tecnica de muestreo. Recordaba, con base en sus experiencias, como los participates de grupos de enfoque frecuentemente afirman ser fanaticos de la television publica y pocas veces aceptan que ven programas populares de las cadenas televisivas, como Dallas. Dinastfa y otros similares. Este fenomeno le hizo pensar que los datos de la encuesta podrian no ser realistas. Siguiendo su corazonada, el ejecutivo contrato a otra empresa de investigation para que estudiara el potencial del canal. Esta compania ya sabia que los consumidores cuentan mentiras blancas a los entrevistadores; por ejemplo, tienden a exagerar su participacion en actividades socialmente deseables, como el voto en las elecciones. De igua! modo, son propensos a sobrestimar su disposition para comprar nuevos productos o servicios atractivos o seductores. Desean complacer al entrevistador, parecer abiertos a nuevas experiences, dar la impresion de tener capacidad economica para adquirir lo que se les ofrezca o -como en el caso de la estacion de television por cableparecer inteligentes y cultos. El nuevo equipo de investigacion estructuro su estudio para tomar en cuenta esas tendencias.

Aunque los investigadores hicieron las mismas preguntas que en la primera encuesta, tambien incluyeran otras, sin relacidn aparente, con la participation reciente de los encuestados en diversas actividades, desde asistir a la opera hasta ver un partido de bfeisbol, pasando por visitas al zoologico. De nuevo, 20% afirmo que estaba dispuesto a pagar par el canal cultural, pero cuando se eliminb del grupo de respuesta afirmativa a los encuestados que nunca babian frecuentado eventos culturales, con base en el supuesto de que era improbable que experimentaran una metamorfosis repentina en intelectuales, la investigacion predijo que era probable que menos de 1 % de los usuarios de cable se suscribieran. Conociendo lo anterior, la compania televisiva dio marcba atras a su plan de la estacion cultural. iComo fue que este ejecutivo de la compania de television por cable evito una calamidad? En primer termino, su conocimiento del mercado le permitid reconocer las deficiencias de la investigacion original, y en segundo, pudo encontrar una compania de investiqacidn con experiencia en calibrar el interes real de los consumidores en nuevos productos. Es evidente que si hubiera solicitado la mvestigacion solo para apoyar una decision ya tomada, no nabria cuestionado los alentadores resultados del primer estudio. Su e"xito subraya la importancia de la participacion directa de los directives en la investigacion de mercados.

Fuente: Robert S. Duboff, 'The Real Magic ci Market Research," Viewpoint 17 (uetano * 1988), pp. 19-20,

1. La persona u organización X tiene un problema. Este problema es resultado de algo que ocurre en el entorno (E) de X. 2. Existen, por lo menos, dos cursos de acción, Aj y A2, que puede seguir X. 3. Si X decide, por ejemplo, seguir el curso A2, existen por lo menos dos posibles resultados de esa decisión (O} y O2). Uno de ellos es preferible al otro, de modo que el proceso de decisión debe tener un objetivo. 4. Existen probabilidades, sin que sean iguales, de que cada curso de acción lleve al resultado buscado. Si las probabilidades fuesen iguales, la decisión no tendría importancia.8 En resumen, una persona enfrenta una situación de decisión si tiene un problema, conoce varias formas adecuadas de resolverlo (pero no son igualmente adecuadas) y debe escoger entre las opciones disponibles. La investigación es útil para aclarar cualquiera de las características de la situación de decisión. A continuación se analiza brevemente cómo realizar este proceso.

76 F I G U R A 4.1

Capítulo 4: Formulación de! problema Ejemplo de situacion de decision Bárbara B., estudiante de bachillerato interesada en seguir una carrera en los medios de comunicación, debe decidir si estudia en la Universidad A,, una institución local de bajo costo, lo que le permitiría vivir en casa de sus padres y trabajar medio tiempo como secretaria en una estación radiofónica local, con la idea de adquirir la experiencia que le ayude a obtener, más adelante, un buen trabajo; o en la Universidad A¿ una costosa, pero excelente institución privada que está muy lejos de su pueblo, que cuenta con un área de comunicaciones sumamente reconocida y magníficos antecedentes en cuanto a la contratación de sus graduados y del porcentaje de estudiantes aceptados en estudios de posgrado. ¿Cuáles serían las ventajas -y desventajas- de cada opción?

El tomador de decisiones y el entorno Es importante que el investigador entienda la personalidad y el entorno de trabajo del tomador de decisiones. A veces, este último tiene ideas preconcebidas acerca de una situación dada y, sorprendentemente, su postura no cambia, a pesar de lo que descubra el investigador. En tales casos, la investigación simplemente representa un "gasto de conciencia". Los resultados se aceptan sin reticencias cuando concuerdan con la decisión que quiere tomar el individuo, con su percepción del entorno o con las consecuencias de acciones alternas. De lo contrario, en el mejor de los casos, se cuestionan los resultados y, en el peor, se desechan. Por supuesto, ello se debe a que la percepción que el individuo tiene de la situación es tan firme que el estudio poco puede hacer para modificarla. En tales circunstancias, la investigación es un desperdicio de los recursos de la compañía. Por consiguiente, la primera tarea del investigador es descubrir si el tomador de decisiones en verdad desea considerar los resultados de la investigación. Es frecuente que la tarea de determinar si la opinión del directivo cambiaría con la información del estudio se complique por el hecho de que el contacto del investigador no es directo con el tomador de la decisión final, sino mediante un enlace. Sin embargo, esta tarea debe emprenderse antes de que el investigador empiece a trabajar. Como se mencionó, también es necesario que el investigador conozca el entorno de la empresa donde trabaja el tomador de decisiones. ¿Cuáles son las restricciones que enfrenta esa persona? ¿Cuáles son los recursos a su disposición? ¿Cuál es el marco cronológico en que opera el directivo? Es poco útil diseñar un estudio, sin importar cuan preciso sea, que cueste 20 000 dólares y tarde seis meses en completarse, si el tomador de decisiones necesita los resultados antes de un mes y sólo tiene 2000 dólares para la investigación; es evidente que debe llegarse a ciertos compromisos y el investigador tiene la responsabilidad de preverlos analizando de manera minuciosa el entorno de decisión.


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Por supuesto, la cultura de la compañía es un factor importante del entorno y el investigador debe estudiarla acuciosamente. En algunas empresas predomina el proceso mediante el cual se toman las decisiones, mientras que en otras reviste mayor importancia la personalidad del administrador. Por ejemplo, en General Mills se hace hincapié en las investigaciones para evaluar alternativas. Así, en vez de preguntar "¿Qué proporción de la comida corresponde a las papas fritas?", la compañía preguntaría "¿Cómo podemos hacer publicidad a nuestras papas fritas para su consumo en las comidas?" o "¿Acaso un 'anuncio de comida' venderá más papas que el anuncio actual?" (Ambas son preguntas de acción). De tal modo, si un investigador pretende diseñar una investigación útil para General Mills, deberá conocer este aspecto de su cultura corporativa. El entorno incluye el estado de la economía nacional, la situación económica del giro industrial y de la propia compañía. Por ejemplo, durante los años noventa, el entorno para los fabricantes de productos de venta rápida, como computadoras personales y teléfonos celulares, fue muy distinto al de la industria siderúrgica, a pesar de que en ambos casos se trataba de la misma economía nacional.

Acciones alternas Una investigación sólo se puede diseñar apropiadamente cuando se conocen los cursos de acción alternos que se consideran. Habitualmente, el tomador de decisiones señala al investigador los más evidentes y la tarea principal de éste es determinar si esa lista realmente agota las opciones. Es muy frecuente que no se informe al investigador sobre algunas opciones que se consideran, por lo que debe verificar que todas las opciones implícitas se hayan hecho explícitas, puesto que es importante que la investigación sea adecuada para todas las alternativas. Una muestra de los tipos alternos de acciones que puede ponderar una compañía se encuentra dentro de la Campbell Soup Company, organización comprometida abiertamente con mantener el ritmo de las tendencias tecnológicas y de los consumidores. Como parte de sus investigaciones continuas, los gerentes de producto de la compañía forman equipos con investigadores internos y externos para realizar sondeos de opinión del mercado. Dichos equipos han estudiado las preferencias y hábitos alimentarios de los segmentos en crecimiento del mercado y observado la preferencia por artículos de preparación más sencilla. Así, algunos de los productos más recientes de la organización se basan en lo ventajoso del empaque: sopa de tomate en frascos de plástico con tapadera reutilizable y sopa en recipientes de una sola ración para cocinarse en hornos de microondas. La compañía también está probando una máquina expendedora de sopa, que podría instalarse en las tiendas apropiadas.9 En ocasiones, los investigadores deben adoptar la función de un detective para descubrir los programas ocultos y las alternativas subyacentes en cualquier situación de decisión. Si no descubren algún elemento de información crítico, incluso las técnicas de investigación más refinadas no pueden resolver el problema. Cuando trataban de impresionar al presidente de la compañía, los investigadores de Pillsbury descubrieron tardíamente este hecho, para su vergüenza (véase la figura 4.2).

FIGURA 4.2

Los mejores modeions de ratones y hombres

Cuando el difunto Bob Keith era presidente de Pillsbury Company, fue convencido en una ocasión por los investigadores de operaciones de la compañía para que revisara una de sus principales decisiones de mercadotecnia empleando un modelo de decisión formal. Estuvo de acuerdo con los resultados, sus valores y sus probabilidades, y eligió la regla de decisión que consideró más apropiada. Luego, la computadora calculó las expectativas, las comparó y presentó la alternativa que debía elegirse, según esa regla. Keith estuvo en desacuerdo y señaló que la otra alternativa evidentemente era la única correcta; de hecho, era la decisión que se había tomado no mucho tiempo atrás. "¿Cómo puede ser eso? -preguntaron los investigadores- Usted aceptó todos los valores y probabilidades y eligió la regla de decisión. El resto son simplemente cálculos." "Está bien, -replicó Keith- pero se les olvidó preguntarme unas cuantas cosas, que eran más importantes." Fuente: adaptado de Charles Raymond, The Art of Using Science in Marketing(Nueva York: Harper and Row, 1974), p.17.

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Capítulo 4: Formulación del problema

Objetivos del tomador de decisiones Para comprender al tomador de decisiones, el investigador debe tener en cuenta que los individuos difieren en cuanto a sus actitudes hacia el riesgo y que esas diferencias influyen en sus decisiones. Existen personas que están dispuestas a asumir riesgos considerables, incluso ante la perspectiva de una ganancia pequeña;10 otras no asumirían riesgo alguno, aun cuando la ganancia potencial sea de gran magnitud, y algunos individuos se sitúan entre esos extremos. La actitud de una persona hacia los riesgos cambia, de acuerdo con la situación. Cuando se sienten seguros en su puesto, los individuos suelen asumir mayores riesgos que en condiciones de menor seguridad. Es tarea del investigador descubrir la actitud que el tomador de decisiones tiene hacia los riesgos. Con frecuencia, puede obtener indicios de tal postura a partir del sondeo intensivo, considerando resultados hipotéticos de la investigación del tipo "qué pasaría si...". La necesidad de determinar los objetivos específicos del tomador de decisiones guarda una estrecha relación con su actitud hacia el riesgo. Es desafortunado, pero cierto, que esos objetivos pocas veces se establecen de manera explícita. Una popular práctica errónea es que los objetivos pocas veces se indican al investigador; de hecho, es inusual que el tomador de decisiones los formule con exactitud. Lo más probable es que los exprese en forma de trivialidades desprovistas de significado operativo; por consiguiente, el investigador usualmente tiene que deducirlos. Al hacerlo, podría estar brindando un servicio más útil al tomador de decisiones.11

El investigador debe transformar las trivialidades en objetivos operativos específicos, a los que pueda servir el diseño de la investigación. Una técnica eficaz para descubrir dichos objetivos radica en confrontar al tomador de decisiones con cada una de las posibles soluciones de un problema y preguntarle si seguiría dicho curso de acción. Si dice "no", el sondeo adicional suele revelar objetivos para los que el curso de acción no sirve.12

Otra pregunta útil para descubrir objetivos implícitos es hacer que el tomador de decisiones acepte una declaración, de una sola oración, en la que se especifiquen los objetivos primordiales que servirán como guía de la investigación.13 Una vez decididos los objetivos de la investigación, deben ponerse por escrito. Con ello se establece una mayor claridad de opiniones y una mejor comunicación entre el tomador de decisiones y el investigador. Luego, deben acordar formalmente lo asentado en ese documento (firmando la declaración de objetivos o el documento completo, o a través de algún otro medio), evitando así malentendidos ulteriores.

Consecuencias de las acciones alternas Gran parte de la investigación de mercados tiene como fin determinar las consecuencias de diversas acciones. Por ejemplo, muchas de las investigaciones mencionadas en los cuadros del capítulo 1 se relacionan con el efecto de manipular uno de los elementos de la mezcla de mercadotecnia. Ello no resulta sorprendente porque, como se ha visto, las tareas del gerente de mercadotecnia consisten básicamente en manipular los elementos de la mezcla para lograr la satisfacción del cliente. Ninguna actividad de investigación de mercados es más natural que buscar respuestas a preguntas como las siguientes: ¿cómo repercutirá en las ventas la modificación del empaque del producto?; si se cambia el plan de compensaciones a los representantes de ventas, ¿qué efecto tendrá en su rendimiento y en sus actitudes hacia el trabajo y la compañía? o ¿cuál anuncio tiene mayores posibilidades de generar la respuesta más favorable de los clientes? Los investigadores deben diseñar su sondeo de manera que evalúe con exactitud los resultados de las acciones de mercadotecnia del pasado o ya contempladas. En tal función, deben comparar las acciones con todos los resultados que los directivos consideran significativos. Por ejemplo, quizás los administradores desean conocer el impacto que el cambio propuesto tendría en las ventas y en la actitud de los consumidores. Si la investigación sólo evalúa las actitudes de los consumidores, casi indudablemente los administradores preguntarán por la relación entre esas actitudes y las ventas. Las

Transformación del problema de decisión en un problema de investigación

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incómodas preguntas de esta naturaleza pueden evitarse sólo si los investigadores indagan exhaustivamente acerca de todos los resultados representativos, antes de diseñar la investigación.

| Transformación del problema de decisión en un problema de investigación Problema de decisión

Problema que afronta el tomador de decisiones, para el que la investigación pretende brindar respuestas. Problema de investigación

Reexpresión del problema de decisión, en términos de la investigación.

ANEXO 4.1

El hecho de conocer a fondo la personalidad, el entorno, los objetivos y las ideas preconcebidas del tomador de decisiones, sobre los posibles cursos de acción, permite que los investigadores transformen el problema de decisión en un problema de investigación. En esencia, este último es la reexpresión del problema de decisión en términos de investigación. Por ejemplo, ante la introducción de un nuevo producto, cuyas ventas son inferiores a lo establecido como objetivo, el problema de decisión que enfrenta el gerente de mercadotecnia es averiguar lo que debe hacerse respecto de tal deficiencia. ¿Debe modificarse el objetivo de ventas? ¿Ha de retirarse el producto del mercado? ¿Debe modificarse algún otro elemento de la mezcla de mercadotecnia, como la publicidad? Suponiendo que el gerente piensa que la campaña publicitaria que apoyó la introducción del nuevo producto ha sido ineficaz, eso es lo que debe servir como base para el problema de investigación. Si un gerente de producto cree que la publicidad no ha creado el conocimiento suficiente en los clientes respecto del lanzamiento de un producto que fracasa, quisiera tener pruebas que confirmen o refuten su suposición antes de cambiar el programa de publicidad. Entonces, el problema de investigación consistiría en evaluar el conocimiento del producto en los clientes potenciales. El anexo 4.1 contiene algunos ejemplos de las diferencias que hay entre los problemas de decisión y los de investigación. Aunque es evidente la relación entre ambos, no es lo mismo; el problema de decisión implica determinar lo que debe hacerse, mientras que el de investigación radica en determinar cuál información es necesaria para que se tome dicha determinación y la mejor forma de obtener esa información. Al tomar esta determinación, el investigador debe tener la certeza de que afronta el verdadero problema de decisión, no sólo los síntomas. Son muchos los ejemplos donde la definición inadecuada del problema de decisión conduce a una definición equívoca del problema de investigación con consecuencias desafortunadas, algunas más graves que otras. La debacle suscitada con la Coca-Cola Classic es muy conocida. Quizá menos conocido sea el hecho de que Miller no inventó la cerveza dietética, cuyo desarrollo original corresponde a Meister Bráu.14 Las pruebas de sabor indicaron que a

Ejemplos de la relacion que existe entre los problemas de decision y los de investigacion

Problemas de decisión

Problemas de investigación

Desarrollar el empaque de un nuevo producto

Evaluar la eficacia de los distintos diseños de empaque

Aumentar la penetración en el mercado con la apertura de nuevas tiendas

Evaluar posibles sitios

Incrementar el tráfico en las tiendas

Medir la imagen actual de las tiendas

Aumentar la incidencia en la conducta de repetición de compra

Evaluar la incidencia actual del comportamiento de repetición de compra

Desarrollar territorios de venta más equitativos

Evaluar los territorios actuales y propuestos en cuanto a su potencial y carga de trabajo

Distribuir geográficamente el presupuesto de publicidad

Determinar el nivel actual de penetración en el mercado, en las áreas respectivas

Introducir un nuevo producto

Diseñar un mercado de prueba en que pueda evaluarse la probable aceptación del nuevo producto

Expandirse a otros países

Evaluar el potencial de mercado de los productos de la compañía en cada uno de los países considerados

Elegir canales de distribución en otros países

Evaluar la estructura actual y los miembros de los canales de distribución en cada uno de esos países

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Etapa de solicitud de investigación Paso inicial que impulsa el proceso de investigación. Se trata de un informe que prepara el investigador, después de entrevistarse con el tomador de decisiones, el cual resume el problema y la información que se requiere para orientarla.

las personas les agradaba ese tipo de cerveza, pero fracasó cuando Meister Bráu la introdujo al mercado. Luego, la compañía la vendió a Miller, quien definió el problema de decisión y, por consiguiente, el de investigación, como algo más que preferencias de gusto. La investigación de Miller señaló que los grandes bebedores de cerveza tratan de proyectar una imagen muy masculina, mientras que la simple idea de una cerveza dietética implica la idea de "debilucho". Así, el enfoque de Miller consistió en cambiar la imagen de la marca a través del uso de celebridades deportivas. Otro ejemplo de una definición inadecuada del problema, que provocó una interpretación inapropiada de una investigación, corresponde al intento de RJR Nabisco por desarrollar cigarrillos sin humo. Después de mucho trabajar en hacer cigarrillos con sabor aceptable y sin humo visible, la compañía lanzó el producto Eclipse. Pero los fumadores no lo compraron porque a ellos les agradaba el humo de los cigarrillos; en realidad, el humo era un problema sólo para los no fumadores, quienes, por definición, no eran el mercado previsto de la compañía. La inversión de 100 millones de dólares hecha por la compañía se dedicó a corregir algo que sus clientes no consideraban problemático, mediante el desarrollo de un producto que no querían.15 ¿Cómo se evita caer en la trampa de investigar el problema de decisión incorrecto? La forma principal consiste en aplazar la investigación hasta que se haya definido correctamente el problema de decisión. Es conveniente recordar el viejo adagio que afirma: "Si no sabes dónde quieres ir, cualquier camino te llevará a tu destino". Ocurre lo mismo en la toma de decisiones: si el tomador de decisiones no sabe lo que necesita lograr, toda alternativa será satisfactoria y la investigación revestirá poca utilidad. Es muy frecuente que el primer paso del investigador sea redactar una propuesta en la que describe los métodos que se utilizarán en la investigación. De preferencia, el investigador debe dedicar tiempo a examinar minuciosamente la situación para tener la apreciación necesaria de: 1) el tomador de decisiones y su entorno, 2) las acciones alternas, 3) los objetivos del tomador de decisiones y 4) las consecuencias de las acciones alternas. Como se indica en la figura 4.3, incluso los gerentes de mercadotecnia piensan que los investigadores deben tener una función activa, que ayude a definir el problema de decisión y especifique la información que será útil para resolverlo. Un mecanismo útil para cerciorarse de que la investigación enfrente el verdadero problema de decisión consiste en ejecutar una etapa de solicitud de investigación antes de preparar la propuesta de investigación.16 Esta etapa requiere que el tomador de decisiones y el investigador celebren una junta en la que el primero describa el problema y la información necesaria. Luego, el investigador elabora un informe, en el que describe su propia percepción del problema. Ese informe debe incluir los elementos siguientes, sin limitarse necesariamente a ellos:

Disyuntiva etita 4.1

La presidenta de un pequeno banco se acerca con planes para lanzar un programa especial de orientacion y apoyo financiero a mujeres y le pide que investigue si existe interes suficiente entre el publico para justificar su lanzamiento. Ningun otro banco de la ciudad brinda atencion especial a las miijeres v usted piensa que podrian mostrarse entusiasmadas, en especial las mujeres profesionales. La presidenta del banco piensa que si se filtra la noticia del nuevo plan, sus competidores podrian adelantarse, por lo que le pide que no mencione la identidad del banco a las encuestadas y IBS pregunte s6lo acerca de su interes en el aumento de los servicios financieros para mujeres. Sin embargo, al leer la documentation que la presidenta deja sobre su escritorio, advierte que el banco se ubica en el area mas pobre de la ciudad, donde las mujeres podrian sentirse acosadas e inseguras.

• (Seria p0co etico solo investigar la magnitud de la demanda para un programa bancario dirigido a mujeres, cuando el banco en cuestion interpretara tal dernanda como estimulo para el lanzamiento de dicho programa? • /.Cuales serian IDS costos para el investigador si expresara su recelo acerca de la idoneidad del lanzamiento del programa por este banco, en particular? iExpresana usted sus reserves? • iAcaso viola los derechos de las encuestadas al no revelar la identidad del patrocinador de la investigation? En caso afirmativo,
Transformación del problema de decisión en un problema de investigación

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FIGURA 4.3

Fuente: desarrollado a partir de información de James R. Krum, Pradeep A. Rau y Stephen K. Keiser, "The Marketing Research Process: Role Perceptions of Researchers and Users", Journal of Advertising HesearchZJ (N° 6, diciembre de 1987/enero de 1988), p. 14. Véase también Eli Seggev, "A Role in Flux," Marketing Management4 (invierno de 1995), pp. 34-45.

1. Acción: acciones que se contemplan con base en la investigación. 2. Origen: acontecimientos que obligaron a tomar la decisión de actuar. Aunque quizás no afecten directamente la investigación efectuada, ayudan a que el investigador entienda más a fondo la naturaleza del problema de investigación. 3. Información: preguntas que deben responderse para que el tomador de decisiones elija uno de los cursos de acción contemplados. 4. Uso: forma en que se utilizará cada elemento de la información para tomar la decisión de actuar. Proporcionar razones lógicas para cada parte de la investigación garantiza que las preguntas tengan sentido a la luz de la acción que se emprenderá. 5. Mercados previstos y sus subgrupos: grupos de los que se obtendrá la información. Especificar estos grupos sirve para que el investigador diseñe una muestra apropiada para el proyecto de investigación. 6. Logística: cálculos aproximados del tiempo y dinero que estarán disponibles para efectuar la investigación. Ambos factores tienen efecto en las técnicas que finalmente se utilizan. Este informe escrito debe entregarse al tomador de decisiones para su aprobación. Como se mencionó, dicha aprobación debe formalizarse con la rúbrica de ambos y la fecha en todo el documento o en cada sección del mismo. Esto establece un acuerdo más formal entre el directivo y el investigador. Lawrence Glagman, director de investigación de MasterCard International, lo descubrió al principio de su carrera de investigación. En sus palabras: "Aprendí una gran lección cuando realizaba una prueba de comunicación. Como los objetivos de la prueba no estaban escritos, cuando llegaron los resultados de la prueba y procedí a mostrar cómo y por qué la publicidad no comunicó el mensaje que se pretendía, la agencia y el grupo de mercadotecnia se apresuraron a señalar todo lo demás que sí se había comunicado. Aunque estos temas eran de menor importancia y no constituían el objetivo de la

*

Capítulo 4: Formulación del problema publicidad, el departamento de mercadotecnia proclamó que la prueba fue exitosa."17 Por consiguiente, el departamento de investigación de MasterCard International requiere que quienes la solicitan, rubriquen el formulario de solicitud de investigación que preparan los investigadores, antes de que el departamento emprenda el desarrollo formal de los procedimientos de la investigación. Otra forma de lograr que la investigación encare el verdadero problema de decisión es empleando argumentos que traten de prever el contenido del informe final. El investigador es el principal responsable de preparar tales argumentos. Con base en su percepción de la situación global de decisión, trata de prever cómo quedaría el informe final y prepara elementos hipotéticos, evidentemente en forma burda. Luego, confronta al tomador de decisiones con preguntas difíciles, como: "¿Qué haría si le presento esta tabulación cruzada con estas cifras?"18 Este tipo de ejercicios mejora bastante la comunicación entre el investigador y directivo, en cuanto a los parámetros de estudio precisos. Por ejemplo, una gran compañía de productos electrónicos quería determinar los conocimientos y las preferencias de los consumidores jóvenes acerca de los componentes estereofónicos. Sólo después de que los investigadores prepararon tablas vacías, que mostraban la preferencia por edad y género, se aclararon verdaderamente los deseos de los clientes. Con base en discusiones previas, los investigadores especificaron los grupos de edad: de 13 a 16 años y de 17 a 20 años. Luego de presentarlos a los directivos de la compañía, los investigadores se enteraron de que, para ese cliente, "jóvenes" significaba niños de 10 años o más. Además, éste pensaba que los prepúberes son muy inestables y presentan cambios radicales de un año a otro, particularmente conforme se acercan a la pubertad. Así, no sólo la investigación contemplada era errónea en cuanto a la edad inicial que intentaría evaluar, sino que también las categorías de edad planeadas eran demasiado amplias para resolver las inquietudes básicas del cliente. A falta de los argumentos mencionados, las expectativas del cliente no habrían salido a la luz hasta que la investigación hubiera estado demasiado avanzada para cambiarlas. El uso de una solicitud de investigación formal y de argumentos hipotéticos ayuda a garantizar que se convenga el propósito de la investigación, antes de diseñar la investigación misma.

Es de suma importancia que se defina con precisión el problema que se investigará antes de iniciarla investigación. Las técnicas refinadas no permiten superar la especificación inadecuada del problema. Fuente: © 1990 Norm Bendell. Bendell Studio está representada por David Goldman Agency, Ciudad de Nueva York, NY.

Árboles de decisión

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| Árboles de decisión Árbol de decisión Diagrama de flujo para la toma de decisiones, donde se estructura el problema en orden cronológico, normalmente con cuadrados pequeños, que indican horquillas de decisión y círculos pequeños, que representan horquillas de oportunidades.

FIGURA 4.4

Un árbol de decisión es un diagrama mediante el cual los investigadores comunican su percepción del problema de decisión y las alternativas que se consideran. La raíz del árbol de decisión representa el problema, luego se ramifica para mostrar los diversos métodos de abordarlo. Las ramas del árbol están conectadas mediante horquillas de decisión u horquillas de oportunidades. Una horquilla de decisión usualmente se muestra como un pequeño cuadro, y una de oportunidades con un pequeño círculo. Lo más importante en el uso de un árbol de decisión consiste en definir por completo el problema, antes de resolverlo, mediante la anulación de las ramas inadecuadas. En la figura 4.4 se ilustra un árbol de decisión que muestra las posibles consecuencias de dos cursos de acción que considera una cadena de restaurantes de hamburguesas, Burger Delight, para detener la continua caída de sus ventas. Las opciones son lanzar una nueva campaña de promoción o mejorar la calidad del producto con ingredientes de mayor calidad, lo cual implicaría aumentar su precio. La decisión depende del valor esperado de las dos opciones. Por ejemplo, si el tomador de decisiones opta por la nueva campaña publicitaria, es probable que la demanda se incremente y las ventas mejoren, mientras dure la campaña, pero, cuando termine, las ventas regresarían a los niveles anteriores. Por otra parte, si la compañía prefiere mejorar la calidad de sus productos, con el aumento de precios correspondiente, la demanda se incrementaría en algunos sitios y se reduciría en otros. Sin embargo, un producto mejor ayudaría a contener una caída de las ventas a largo plazo. En cada caso, existen posibilidades alentadoras y riesgos graves. Lo que ocurra, en última instancia, depende de muchos factores que están fuera de control del tomador de decisiones. Sin embargo, no es necesario resolver formalmente el problema que se representa en el diagrama del árbol de decisión para beneficiarse con él. El árbol ayuda a evaluar el problema y comunicar su estructura básica a otras personas. Representar un problema con un diagrama revela la interrelación de las decisiones que deben tomarse, lo que descifra la función de la investigación en la decisión y alienta la comunicación entre el tomador de decisiones y el investigador. Un árbol de decisión puede arrojar luz sobre un oscuro problema de decisión y aclarar las diversas opciones.

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| Propuesta de investigación

Propuesta de investigación

Informe escrito en que se describen el problema de mercadotecnia, el propósito del estudio y un esquema detallado del método de investigación.

Una vez establecidos el propósito y alcance de la investigación, los investigadores pueden dirigir su atención a las técnicas que se usarán para realizarla. Estas técnicas deben informarse al tomador de decisiones antes de que se inicie el estudio. Es habitual que se haga mediante una propuesta de investigación formal, que también brinda al investigador otra oportunidad para cerciorarse de que la investigación contemplada aporta la información necesaria para responder al problema. Algunas propuestas de investigación son muy largas y detalladas, de 20 páginas o más, y otras de tan sólo una página. Empero, a pesar de su longitud, muchas propuestas incluyen los elementos que se enumeran a continuación.19 1. Título tentativo del proyecto. 2. Exposición del problema de mercadotecnia. Se trata de una breve explicación que esboza o describe el problema general. Su concisión da al lector una idea general de la razón para emprender el proyecto antes de que lea la propuesta detallada. Esta sección de la propuesta resume las discusiones preliminares celebradas entre el tomador de decisiones y quien redacta el escrito. Con base en ella, el primero puede determinar si el investigador entiende con exactitud el problema y sus necesidades de información. Es una buena forma para que ambas partes se cercioren de que existe entendimiento mutuo antes de comprometer más tiempo y dinero en el proyecto. 3. Propósito y límites del proyecto. En esta sección el investigador especifica el propósito y alcance del proyecto. El término propósito se refiere a los objetivos o metas del proyecto. Es frecuente que se incluya unajustificación del proyecto -una descripción del por qué es importante investigar el tema. Alcance se refiere a los límites reales de la investigación, es decir, lo que no se investigará. Es la sección donde el investigador especifica las diversas hipótesis de investigación o preguntas que deben responderse, señala las limitantes de tiempo y dinero del proyecto y las posibles restricciones para aplicar los resultados del proyecto. Lejos de suponer una precaución, documentar estos aspectos durante una etapa temprana del proyecto ayuda a evitar que se presenten malentendidos y desacuerdos cuando finalice el mismo. 4. Esquema. Es un marco de referencia tentativo para todo el proyecto. Debe tener la flexibilidad suficiente para considerar dificultades imprevistas. Han de mostrarse tablas estadísticas o gráficas que reflejen las hipótesis propuestas, que el investigador pretende incorporar al proyecto. 5. Fuentes de datos y método de investigación. Aquí se describen brevemente los tipos de datos que se buscan (primarios o secundarios), además de incluir una explicación igualmente breve en cuanto a la forma de recopilar la información necesaria (por ejemplo, encuestas, experimentos y fuentes bibliográficas). Las fuentes de datos pueden ser publicaciones gubernamentales, registros de la compañía, personas reales, etcétera. En caso de emprender mediciones, como las de actitudes de los consumidores, deben especificarse las técnicas utilizadas. Puesto que la propuesta se diseñó para que la lean administradores, no otros investigadores, el lenguaje utilizado en la descripción de las técnicas debe contener la menor jerga especializada. Es posible que la naturaleza del problema indique los tipos de técnicas que deben utilizarse. Hay que describir la población o muestra de estudio y su tamaño. El investigador también debe mencionar si el grupo se dividirá en segmentos (por ejemplo, en vez de estudiar a 1000 adolescentes, un proyecto podría enfocarse sólo en los que tienen su propio automóvil). También es preciso que justifique la razón que hace necesario ese tipo de muestreo. Si es posible, se deben analizar e incluir en el plan los tipos de cuestionarios que planea usar el investigador. De acuerdo con la naturaleza del estudio, puede tratarse de cuestionarios, pruebas psicológicas o formularios de observación. La propuesta ha de indicar la fiabilidad y validez de las mediciones que se utilicen.

Propuesta de investigación

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6. Estimación de tiempo y personal necesarios. Debe enumerarse el personal requerido para completar el estudio, junto con una indicación de sus responsabilidades y forma de pago. También deben aclararse las diversas fases del estudio y el tiempo que precisa cada una. El siguiente es un ejemplo: • Investigación preliminar: dos meses • Prueba final del cuestionario: un mes • Selección de la muestra: un mes • Cuestionarios por correo, seguimiento de campo, etc.: cuatro meses Como se señaló, si el proyecto se realiza bajo limitantes de tiempo considerables, es conveniente que el investigador señale el efecto que podría tener en los resultados del estudio. 7. Costos estimados. El costo del personal necesario debe combinarse con los gastos de viaje, materiales, insumos, cargos por uso de computadora, impresos y costos de correo, así como los gastos generales, si son aplicables, para obtener el costo total del proyecto. Como se mencionó en relación con el tiempo, si el proyecto se efectúa bajo fuertes restricciones económicas, debe aclararse en este punto el efecto de tales restricciones. Es mejor plantear estos posibles problemas durante las primeras etapas del proyecto, que quedarse sin dinero o incumplir una fecha límite, una vez iniciado el proyecto. El investigador, no el cliente, suele ser responsable de tales deficiencias. Una vez que el tomador de decisiones ha leído y aprobado la propuesta, debe formalizar su aceptación mediante su rúbrica y fecha en el documento. En el anexo 4.2 se ilustra una parte de un plan

ANEXO 4.2

1. Problema y antecedentes. Protein Plus obtuvo resultados inferiores a los establecidos en el mercado de prueba. Las alternativas del nuevo producto y texto publicitario se están preparando para las pruebas. Se han desarrollado tres fórmulas alternas -Alta en fibra (A), Nueces (B) y Canela (Q- que conservan la identidad básica de Protein Plus, si bien se ha juzgado que son suficientemente distintas y con el potencial necesario para su comercialización por separado del producto actual (D). 2. Decisión que debe tomarse. ¿Cuáles fórmulas deben incluirse en la prueba de concepto? 3. Método y diseño. Se trata de una prueba de productos en casa, en que se prueba uno por uno cada producto. Cada uno de los cuatro productos se pondrá a prueba con un panel distinto de 150 hogares. En cada hogar se deberá comprar un cereal dirigido a adultos en el último mes y deberá haber interés en la prueba de producto, como fue evidente en su selección de Protein Plus como uno de los 10 paquetes de cereales que, según afirmaron, les gustaría comprar. Estarán expuestos a Protein Plus en un folleto, que también contendrá un anuncio de varios productos competidores, como Product 19, Special K, Nature Valley y Grape Nuts. Se desarrollará un anuncio de Protein Plus para cada uno de los cuatro productos de prueba, anuncio que diferirá principalmente en el tipo de sabor al que se apela. La exposición a estas diversas ejecuciones se alternará, de modo que cada uno de los cuatro paneles de prueba esté expuesto al uso de alguno de los cereales. El estudio se efectuará en ocho mercados. Los Fuente: utilizado con permiso de General Mills.

productos tendrán el empaque actual de Protein Plus, marcado con el sabor que se dé al producto en cuestión. El criterio de medición será el porcentaje ponderado de amas de casa, después de su exposición al producto, ajustado para reflejar la amplitud de interés en los diversos sabores de Protein Plus promovidos. En vez de basarse en un procedimiento de muestreo aleatorio para representar a la población en general, se establecerá una cuota mediante la cual se logre que la muestra de personas con las que se tenga contacto inicial en cada panel concuerde tan estrechamente como sea posible con la división de amas de casa menores de 45 años (56%) y mayores de 45 años (44%) en la población estadounidense. 4. Criterios de interpretación. Cada fórmula que genere una participación ponderada de amas de casa superior a la normal se considerará en pruebas subsiguientes. Si dos o más fórmulas la superan, cada una se incluirá en una prueba de concepto, a menos que una sea mejor que la otra o las otras con probabilidades de 2:1 o más. 5. Gastos estimados del proyecto. ± 500:22000 dólares. 6. Persona que debe aprobar finalmente la acción recomendada: 7. El informe se entregará a más tardar el. si está autorizado el y los materiales de prueba se embarcarán para el

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Capítulo 4: Formulación del problema Disyuntiva eticn 4.2

Un fabricante de tuercas y tornillos se le acerca y le describe el problema siguiente: "Un amigo tiene una ferreteria y ustedes usaron una tecntca llamada escalamiento multidimensional para producir lo que creo que el \\am6 "mapa perceptual", que posiciono su negocio respecto a sus competidores y fe mostro las partes del mercado donde todavia habia espacio para expandirlo. Aunque no entiendo los detalies de ese mapa, me impresiono mucho y quisiera que haga lo mismo para mi".

• i,Qu6 aprendio acerca del problems de investigacion del fabricante? • i,Es probable que el desarrollo de un mapa perceptual sea util para el fabricante de tuercas y tornillos? • <,Es eiico aceptar su propuesta?

de investigación real, del cual se eliminó alguna información de autorización y presupuesto, que preparó el departamento de investigación de General Mills. Observe los criterios claramente expresados, que se usarán en la interpretación de los resultados y las normas de acción redactadas en forma detallada, donde se especifica qué se hará, según lo que indiquen los resultados. El esfuerzo que dedica el departamento de investigación de mercados a traducir las solicitudes de información en documentos específicos y orientados a la acción, como el del anexo, explica en parte la aceptación amplia y apoyo entusiasta a la función de investigación en General Mills.

¡¿Cuándo se justifica la investigación de mercados? Aunque los beneficios de la investigación de mercados son múltiples, no está exenta de desventajas: demanda mucho tiempo y dinero y su aplicación incorrecta puede causar más daño que bien. En ciertos aspectos, "la investigación es como el fuego -puede iluminar y calentar; pero manejada incorrectamente, también puede quemar y lesionar",20 gravemente en algunos casos, como el de los cigarros sin humo de RJR Nabisco. Incluso si se lleva a cabo correctamente, existen situaciones en que no proporciona las respuestas que busca una compañía o entraña desventajas que contrarrestan sus posibles ventajas. A manera de ejemplo, los beneficios de la investigación de mercados siempre deben ponderarse contra los riesgos de pasar el dato a un competidor, que podría apresurarse para introducir en el mercado un producto similar, quizá con mejor precio o una ventaja adicional. Por añadidura, cuando un producto es realmente innovador, resulta complicado que los consumidores evalúen con exactitud cómo lo usarían en última instancia. Por ejemplo, las contestadoras telefónicas y los ratones de computadoras fueron rechazados por los consumidores expuestos inicialmente a ellos.21 Algunas compañías omiten los mercados de pruebas si el riesgo económico relacionado con la introducción de un nuevo producto es mínimo. También es posible que el gasto y los esfuerzos necesarios para realizar una investigación de mercados sean superiores a la influencia de sus resultados en las decisiones de la compañía. La mejor estrategia es examinar los posibles beneficios de investigación y cerciorarse de que sean mayores que los costos previstos, tanto económicos como de otros tipos.

| Elección y uso de un proyecto de investigación Las empresas más grandes cuentan actualmente con departamentos formales de la investigación de mercados. Sin embargo, con la salvedad de las compañías más grandes de productos de consumo, este tipo de departamentos tiende a ser pequeño y, a veces, lo constituye una sola persona. En tales ca-

Elección y uso de un proyecto de investigación

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sos, el investigador de la compañía suele dedicar menos tiempo a emprender investigaciones que a supervisar proyectos asignados a los proveedores de investigación que contrata la empresa. Los gerentes de mercadotecnia en muchas compañías grandes también recurren a proveedores externos. Son muchas las ventajas de usar proveedores de investigación. Si la carga de trabajo de investigación suele variar durante el año, resulta menos costoso contratar proveedores que emprendan proyectos específicos cuando sea necesario, en vez de contratar personal para todo un departamento de investigación, que estaría ocioso entre un proyecto y otro. Además, las aptitudes necesarias para los diversos proyectos suelen ser distintas. La contratación de proveedores externos permite que la compañía asigne el proyecto al proveedor con mayor experiencia en el área. Además, la contratación de proveedores externos hace posible que la compañía contratante permanezca en el anonimato y evite el surgimiento de problemas relacionados con sus políticas internas. Aunque es cada vez más común contratar investigadores externos, muchos directivos no están seguros de cómo seleccionar al proveedor de investigación. El primer paso consiste en decidir cuándo realmente se requiere una investigación. Aunque no existe una fórmula sencilla para evaluar tal necesidad, muchos gerentes recurren a la investigación cuando no están seguros de su propio juicio y les parecen inadecuadas otras fuentes de información. Antes de ponerse en contacto con los proveedores de investigación, es importante que el directivo identifique las áreas de incertidumbre críticas y los aspectos que más se beneficiarían con ella. Una vez que el gerente ha identificado el área crítica de investigación, está listo para buscar al proveedor adecuado. El proceso de selección es complicado, ya que existen buenas compañías de investigación de mercados, que se cuentan por miles en Estados Unidos. Algunas son compañías "generales", de servicios completos; otras, se especializan en investigaciones cuantitativas, pruebas de textos publicitarios, pruebas de conceptos, etc., y otras sólo realizan entrevistas, procesamiento de datos o análisis estadísticos. Es importante que el directivo evalúe con cuidado las capacidades de los proveedores a la luz de las necesidades de investigación de la compañía. Algunos proyectos requieren estudios cualitativos de pequeña escala y, otros, investigaciones cuantitativas de gran escala. Es fundamental que el proveedor seleccionado entienda las necesidades de información de la compañía y tenga la experiencia necesaria para realizar la investigación. Los expertos recomiendan que los gerentes busquen propuestas al menos de tres proveedores. También aconsejan que el contratante platique con el personal del proveedor que se encargará de procesar y analizar los datos, redactar el informe, supervisar a los entrevistadores y hacer las presentaciones a los directivos. La investigación de mercados todavía es un arte, no una ciencia. Se beneficia con la participación intensa de los profesionales de investigación experimentados, quienes aportan una perspicacia adqui-

Un método posible, pero no recomendado, para elegir a un proveedor de investigación: "Muy bien, señorita, ponga la música y quite otra silla". Fuente: Caricatura de Peter Steiner. Reproducida con autorización.

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Capítulo 4: Formulación del problema rida sólo con años de capacitación y experiencia. El activo más importante de una empresa de investigación es la capacidad de los profesionales de la investigación que participan en el diseño, supervisión cotidiana e interpretación de las investigaciones. Es responsabilidad del contratante de la investigación comunicarse de manera eficiente con el posible proveedor, y mencionarle los antecedentes necesarios y los objetivos del estudio. También debe inquirir sobre las normas de control de calidad de dicho proveedor. La mayoría de las empresas de investigación se sienten complacidas cuando sus clientes dan muestras de preocupación por la calidad de su trabajo y explicarán gustosas sus pasos de control de calidad en las áreas de trabajo de campo, codificación y procesamiento de datos. Después de leer las propuestas y reunirse con el personal clave, el gerente debe realizar un análisis comparativo. Ha de usar las propuestas para evaluar la comprensión del problema, la forma de hacerle frente y los cálculos de costo y tiempo de cada uno de los posibles proveedores. Para realizar esta evaluación, es necesario que tenga en mente que el valor de la información obtenida depende de su uso, no de su mera existencia. Así, es imperativo que sea claro al señalar cómo usaría la información que se obtenga con la ejecución de las diversas propuestas. Muchas compañías tienen sistemas de evaluación formales con criterios específicos para evaluar a los proveedores de investigación,22 en especial en las empresas que los utilizan con regularidad. Por ejemplo, Land O'Lakes, Inc. es una empresa de productos lácteos que usa los criterios incluidos en el anexo 4.3 para evaluar a sus proveedores de investigación. La compañía tiene un conjunto formal de lineamientos escritos, que comparte con sus proveedores de investigación potenciales, en el que se describen con mayor detalle esos criterios. Al término de cada proyecto, un analista de investigación, el gerente o el director de investigación, juzgan si el proveedor fue excelente, muy bueno, bueno, regular o deficiente en relación con cada criterio. Los lineamientos también incluyen una sección de comentarios para cada criterio, donde el evaluador puede explicar las bases de su calificación. La compañía aplica todos los criterios posibles cuando evalúa las propuestas de nuevos proveedores. El gerente debe basarse en su evaluación intuitiva de proveedores, que parecen igualmente competentes, en lo relativo a la solidez del diseño de investigación propuesto, la capacidad de respuesta del proveedor a preguntas específicas del directivo y la comprensión que el proveedor tiene de los aspectos más finos del problema de mercadotecnia.

ANEXO 4.3

Actitud y capacidad de respuesta general: entusiasta, auxiliar, respuesta inmediata a los cálculos de costos, propuestas, etcétera. Perspicacia mercadológica: informativo, entiende los objetivos del estudio, tiene capacidad para analizar datos, proporciona recomendaciones Diseño fundamental: cuestionario, instrucciones de estudio, plan de prueba, entre otros. Elaboración del cuestionario: formato, orden y redacción de las preguntas, escalas apropiadas Diseño de tabulación: formato, exactitud Servicio cotidiano: responde e informa sobre el avance del estudio, los problemas, etcétera. Análisis: completo, relacionado con los objetivos Calidad del informe escrito: conciso, claro, preciso, resumen ejecutivo Presentación: bien planeada, concisa, materiales organizados, habilidad verbal Tiempo de entrega: a tiempo, tablas, informe Costo: excede presupuesto, menor que el presupuesto, justificado Desempeño global Excelente: desempeño sobresaliente en todas las fases del proyecto Muy bueno: desempeño aceptable en todas las fases del proyecto Bueno: el trabajo es satisfactorio; pero podría mejorar su desempeño en una o dos fases del proyecto Regular: desempeño deficiente en una o más fases del proyecto Deficiente: el desempeño y calidad de trabajo son inaceptables Fuente: cortesía de Stephen Lauring, gerente de investigación de mercados en Land O'Lakes, Inc.

Elección y uso de un proyecto de investigación

Í§;

Cada vez es más común que las compañías seleccionen proveedores de investigación de mercados con los que forman relaciones de asociación a largo plazo. En una relación de alianza de colaboración, el gerente y la empresa de investigación trabajan conjunta y continuamente en los proyectos del área en que el proveedor tiene la experiencia necesaria, en lugar de que el cliente tenga que solicitar propuestas para cada proyecto. En algunas situaciones, incluso el personal del proveedor de investigación trabaja habitualmente en las instalaciones del cliente. Por ejemplo, muchos empleados de AC Nielsen trabajan en las oficinas de las compañías que adquieren sus datos sobre lectores y se encargan de realizar los análisis de datos que antes hacía el cliente. La relación entre el cliente y el proveedor asociados frecuentemente se denomina "relación preferente" y puede asentarse en un acuerdo informal o estar formalizada en un contrato. El resultado final de estas relaciones es que ambas partes trabajan con menos compañías y el despacho de investigación se convierte en un recurso adicional que amplía la capacidad de análisis y recopilación de información del cliente. Además, con el tiempo, el proveedor de investigación se familiariza cada vez más con los negocios y problemas del cliente. Ello ha permitido que el personal del cliente dedique más tiempo a funciones administrativas como la definición del problema, el diseño, la interpretación y las recomendaciones, y menos a los aspectos básicos de un estudio prototípico.23

De regreso en el caso Segun Charlie Miesmer, de BBDO, la clave de una estrategia de publicidad exitosa radica en la informacitin adicional que se obtiene de los grupos de enfoque. De manera especifica, los consumidores indicaron que consideraban a American Express como la mejor tarjeta en cuanto a imagen, si bien creian que no era de aceptacton muy amplia. El equipo de BBDO se dedico 3 trabajar en una campaiia publicitaria que mostrara a Visa como la tarjeta que se podrta utilizer en los comercios que no aceptan American Express. Ello permitio que en los anuncios se relacionara a Visa con situaciones divertidas, al mismo tiempo que se resaltaba un aspecto favorable de la tarjeta: su amplia aceptacion. Cuando el equipo de BBDO hizo su presentacibn ante Visa, Silver y su grupo tuvieron una reacci6n positiva, si bien lo que mas IBS agrad6 fue la ultima idea presentada: "Donde quiera que este". En cada anuncio, se mostraba a una pequefia empresa minorista donde se acepta Visa y no American Express -sitios como Performance Bicycle. Fog City Diner, en San Francisco, y Rosalie's, restaurante de comida italiana situado fuera de la zona comercial de Marblehead, Massachussets. El equipo de Visa acepto que BBDO pusiera a prueba la campana. Si los auditorios de prueba empezaban a relacionar la marca con experiencias especiales de la vida y no con las tareas de compra rutinarias, desplegarian la campana a nivel nacional. Luego, darian seguimiento a la psrticipacion de mercado e imagen de marca de la compania. Quince arios despues. Visa todavia utiliza el mismo lema. Aunque la compania gasta mas en mercadotecnia que su rival principal, MasterCard, todavia no llega a lo que ahora es una campana de 200 millones de dolares. Sus executives acreditan a la estrategia de mercadotecnia el aumento en la participacion de mercado de la

marca, de 44 a 53% de las transacciones anuales con tarjetas de creditoen Estados Unidos. Los anuncios han ayudado a mejorar tambien las relaciones con otro grupo de clientes. los establecimientos minoristas que aceptan la tarjeta. Inicialmente, e"stos no deseaban aparecer en los anuncios; pero se dieron cuenta de que los arriesgados propietarios que aparecieron en los primeros anuncios se volvieron celebridades locales. No paso mucho tiempo antes de que Visa recibiera numerosas cartas de comerciantes deseosos de ser seleccionados. El eslogan "Esta donde quiere estar" tambien ha resultado muy adaptable a los csmbios en el ambiente de negocios de Visa. La compania muestra una actitud mas activa de busqueda de clientes empresariales. Quiza lo mas significative es que Visa se estS posicionando con sus clientes en el ciberespacio. La compania no solo se hace publicidad en internet, sino que tambien trabaja con comerciantes en linea para que acepten transacciones electrdnicas con la tarjeta Visa. "Esta donde quiere estar" ya es como encontrarse en un popular sitio de internet o un restaurante encantador.

Fuente. e! caso de Visa SB basa en information de Mercedes M. Cardona. "Visa Stitl Gels Charge out ot Campaign'. Advertising Age (31 de mayo de 19991. p. G; Jennifer Kingson Bloom. "Visa Says Daia Show Thai Brand Promotion Efforts Are Paying Off". American Santo[13 de mayo de 1999. bajado del sit 10 de Dow Jones Publications Library, al quE se tuvo acceso en www.dowjones.CDm el 27 de|uliode 19991. Daintry Duffy, "Chief Executives Who Get IT", CIO £n(e
-V^H f i?;


I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Especificar las tres fuentes de problemas u oportunidades de mercadotecnia. Las tres fuentes de problemas u oportunidades de la mercadotecnia y, por ende, de problemas de investigación son: 1) cambios imprevistos, 2) cambios planeados y 3) serendipia, en forma de nuevas ideas.

Objetivo de aprendizaje 2 Describir el propósito principal de la investigación de mercados para cada una de las tres fuentes de problemas de la mercadotecnia. En relación con los problemas de la mercadotecnia, que resultan de cambios imprevistos, el propósito de la investigación de mercados es indagar qué ocurre y por qué. En cuanto a los problemas que surgen de cambios planeados, es originar el cambio que se pretende. En lo referente a la serendipia (en forma de nuevas ideas) es capturar y evaluar el potencial de la nueva idea.

Objetivo de aprendizaje 3 Describir una situación de decisión. Una persona enfrenta una situación de decisión si cuando tiene un problema conoce varias formas de resolverlo que son buenas, pero no igualmente buenas, y debe elegir entre las opciones disponibles.

Objetivo de aprendizaje 4 Enumerar los factores que componen el entorno de un tomador de decisiones. El entorno del tomador de decisiones incluye no sólo el estado de la economía en general, sino la situación económica del giro correspondiente y la de la compañía específica en dicho giro. Además, los investigadores deben tomar en cuenta que la cultura corporativa puede afectar la toma de decisiones y, por consiguiente, la investigación que apoya esas decisiones.

Objetivo de aprendizaje 5 Describir los diversos elementos que el investigador debe entender para hacer frente a un problema de decisión. A fin de que la investigación encare los problemas de decisión reales, no sólo algunos síntomas de dichos problemas, el investigador que trabaja en el problema debe comprender la personalidad del tomador de decisiones y su entorno; los cursos de acción alternos que se consideran; los objetivos del tomador de decisiones, incluida su actitud hacia el riesgo, y las posibles consecuencias de los cursos de acción alternos.

Preguntas de análisis, problemas y proyectos

ü

Objetivo de aprendizaje 6 Distinguir entre un problema de decisión y otro de investigación. Los problemas de decisión consisten en lo que debe hacerse. La investigación aporta la información necesaria para tomar decisiones con conocimiento de causa, de modo que el problema de investigación, en lo fundamental, comprende determinar cuál información se proporciona y cómo puede obtenerse de manera óptima.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar por qué un árbol de decisión puede ser útil para la solución de problemas. El árbol de decisión es una herramienta útil para conceptuar un problema y comunicar su estructura básica a otras personas. El diagrama de un problema permite enfocarse en la interrelación de las decisiones que deben tomarse. El árbol de decisión puede arrojar luz sobre un problema oscuro y aclarar las diversas opciones.

Objetivo de aprendizaje 8 Delinear los diversos elementos de la propuesta de investigación. Muchas propuestas de investigación contienen los elementos siguientes: título de proyecto tentativo, declaración del problema de mercadotecnia, propósito y límites del proyecto, esquema, fuentes de datos y método de investigación, estimación de los requisitos de tiempo y personal, y costos estimados.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuáles son las fuentes de problemas u oportunidades de la mercadotecnia? ¿Acaso un cambio, que sirve como una de esas fuentes generalmente, requiere modificar el enfoque de la investigación? Explique su respuesta. 2. ¿Cuál es la naturaleza básica de un problema de decisión? 3. ¿Cuáles son las características fundamentales de los problemas de decisión? 4. ¿En qué consiste una solicitud de investigación? ¿Qué se incluye en la declaración escrita? 5. ¿En qué consiste el uso de escenarios como ayuda para definir los problemas de decisión?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Dados los problemas de decisión siguientes, identifique los problemas de investigación. a) Cuál estrategia de precios seguir, para un nuevo producto b) Aumentar o no los gastos de publicidad impresa c) Incrementar o no la promoción, en tienda, de productos existentes d) Ampliar o no las actuales instalaciones de almacén e) Cambiar o no el paquete de prestaciones de la fuerza de ventas f) Cambiar o no la combinación del precio de entrada, artistas y seguridad en una feria estatal g) Renovar o no el servicio de pagos electrónicos de un banco 2. Dados los problemas de investigación siguientes, identifique los problemas de decisión correspondientes, para los cuales aportarían información útil. a) Diseñar un mercado de prueba para evaluar el impacto de un tema de descuento específico en el volumen de ventas

92

Capítulo 4: Formulación del problema b) Evaluar las existencias en los diversos almacenes c) Evaluar la participación de mercado y las ventas de las tiendas de abarrotes en una localidad específica d) Elaborar los pronósticos de ventas de una línea de productos específica e) Evaluar el nivel de conocimiento que tienen los estudiantes, profesores y personal administrativo de instituciones educativas, acerca de los beneficios de ser propietario de una IBM PS/2 f) Evaluar las actitudes y opiniones de los clientes acerca de los restaurantes temáticos existentes 3. Analice brevemente la diferencia entre un problema de decisión y otro de investigación. 4. En cada una de las situaciones siguientes, identifique la fuente fundamental del problema u oportunidad de mercadotecnia, el problema de decisión que surge de ello y un posible problema de investigación. a) Suministros Químicos Vértice es un fabricante de sustancias químicas para el mantenimiento de piscinas. En fecha reciente, una falla del equipo que mezcla el compuesto contra algas hizo que un lote del producto no sólo inhibiera la proliferación de algas, sino que también hizo que el agua de la piscina adquiera una hermosa tonalidad azul claro (sin efectos adversos). b) El director de inscripciones para el programa de maestría en administración de empresas de la Universidad Estatal ofreció recientemente la maestría a 20 estudiantes prometedores. Sólo cinco aceptaron su ofrecimiento. En el pasado, la tasa de aceptación había promediado 90%. El director aplicó una encuesta entre quienes rechazaron su ofrecimiento, misma que reveló que la razón principal para el rechazo había sido la percepción de que sus requisitos de cursos eran demasiado "restrictivos". c) Caramelos Martínez es una compañía que ha tenido gran éxito en su pequeño mercado regional. Los directivos atribuyen gran parte del éxito a su sistema de distribución único, gracias al cual los establecimientos minoristas reciben embarques de producto fresco dos veces por semana. Los directores de la compañía han indicado a los administradores que amplíen el mercado geográfico sólo si es posible lograrlo sin modificar la política de dos entregas semanales. 5. Programe una cita y entreviste al gerente de mercadotecnia de una empresa cercana a su hogar o escuela. Trate de aislar un problema con el cual esté luchando el gerente y respecto del cual sería útil una investigación. Explore cada una de las partes de la "etapa de solicitud de investigación" con el directivo. Después de la entrevista, prepare un breve informe en que resuma sus conversaciones relacionadas con las acciones que se consideran el origen del problema, la información que sería útil para resolverlo, cómo podría usarse cada elemento de información en su solución y los mercados previstos y subgrupos del estudio. Entregue su informe al gerente para que evalúe si captó de manera eficaz la situación que enfrenta la compañía. 6. Usted es el gerente de mercadotecnia de una compañía manufacturera de tamaño intermedio. En fecha reciente, solicitó propuestas para un proyecto de investigación venidero a tres proveedores de investigación de mercados. Tiene en la mano las propuestas formales y debe decidir a cuál proveedor contratará. En general, ¿cuáles criterios usaría para tomar su decisión? 7. A lo largo del capítulo se estudiaron el problema de investigación y la etapa de formulación del problema en el diseño de la investigación. Dedique un momento a considerar la pregunta siguiente: en ausencia de problemas en una compañía, ¿existe la necesidad de emprender investigaciones de mercados? 8. Describa tres situaciones en las que no deba emprenderse una investigación de mercados. Explique las razones de que ello sea válido.

Notas 1. 2. 3.

William F. O'Dell, Andrew C. Ruppel, Robert H. Trent y William J. Kehoe, Marketing Decisión Making: Analytic Framework and Cases, 4a. ed. (Cincinnati: South-Western Publishing Co., 1988). Ann Mane Kerwin, " 'Fortune' Eyes Its Own Spinoff on Technology," Advertising Age (28 de junio de 1999), p. 2. Andrew Kupfer, "Why the Bounce at Rubbermaid", Fortune 115 (13 de abril de 1987), pp. 77-78; Zachary Schiller, "At Rubbermaid, Little Things Mean a Lot", Business Week (11 de noviembre de 1991), p. 126; Marshall Loeb, "How to Grow a New Product Every Day", Fortune 130 (14 de noviembre de 1994), pp. 269-270; "Rubbermaid—Another

Lectures recomendodas

4. 5. 6. 7.

8. 9. 10.

11. 12. 13. 14. 15. 16.

17. 18. 19. 20. 21. 22.

23.

93

Day, Another Product", Chief Executive (julio/agosto de 1995), pp. 12-13; Lee Smith, "Rubbermaid Goes Thump", Fortune 132 (2 de octubre de 1995), pp. 90-104. Joseph M. Juran, "Made in U.S.A.: A Renaissance of Quality", Harvard Business Review 71 (julio/agosto de 1993), pp. 42-50. Alan R. Andreasen, "'Backward' Market Research", Harvard Business Review 63 (mayo/junio de 1985), p. 176. O'Dell et at., Marketing Decision Making, p. 14. Michael Czinkota y Masaaki Kotabe, "Product Development the Japanese Way", The Journal of Business Strategy (noviembre/diciembre de 1990), pp. 31-36; Mark Chrysler, "Japan: One Size Doesn't Fit All", Ward's Auto World 32 (marzode 1996), pp. 39-41. Vease Russell L. Ackoff, The Art of Problem Solving (Nueva York: John Wiley & Sons, 1978). Gordon Fairclough, "Campbell's Recipe for Higher Profit: Reheat Soup Sales", The Wall Street Journal (19 de mayo de 1999), p. B6. Los tipos de tomadores de decisiones se defmen mas formalmente en la literatura de la teoria de las decisiones. Por ejemplo, vease la obra clasica de Howard Raiffa, Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices under Uncertainity (Reading, MA: Addison-Wesley, 1968), pp. 51-101. Russell L. Ackoff, Scientific Method (Nueva York: John Wiley, 1962), p. 71. Ibid. Randall G. Chapman, "Problem-Definition in Marketing Research Studies", Journal of Consumer Marketing 6 (primavera de 1989), pp. 51-59. Wayne A. Lemburg, "Past AMA President Hardin, Head of Market Facts, Looks Back at the Early Days of Marketing Research", Marketing News 20 (19 de diciembre de 1986), p. 9. Cliff Edwards, "A Look at the Century's Hyped Products", Chicago Tribune (13 de junio de 1999), sec. 5, p. 12. Paul W Conner, "'Research Request Step' Can Enhance Use of Results," Marketing News 19 (4 de enero de 1985), p. 41; Charles D. Cowan, "Write Your Questions Down before You Pay for Your Research", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 4 (marzo de 1992), pp. 65-68. Lawrence H. Blagman, "Managing Information", en Presentations from the 9th Annual Marketing Research Conference (Chicago: American Marketing Association, 1988), p. 134. Andreasen, "'Backward' Market Research", p. 180. J. Paul Peter y James H. Donnelly Jr., A Preface to Marketing Management, 6a. ed. (Burr Ridge, 111: Richard D. Irwin, Inc., 1994), pp. 50-51. Blagman, "Managing Information", p. 126. William I. Zangwill, "When Customer Research is a Lousy Idea", The Wall Street Journal (8 de marzo de 1993), p.A12. Vease una lista de los criterios que usa Dow Brands, Inc. en Robert M. Smith, "Research Provider Partnerships: Do They Consider the Client's Real Needs?", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 4 (junio de 1992), pp. 24-26. Vease un analisis de la magnitud de esta asociacion y de los factores de mayor importancia en el exito de este tipo de relaciones en Paul Boughton, "Marketing Research Partnerships: A Strategy for the '90s," Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 4 (diciembre de 1992), pp. 8-12.

Lecturas recomendadas Vease analisis utiles acerca de como transformar los problemas de decision en problemas de investigacion en: Alan R. Andreasen, "'Backward' Market Research", Harvard Business Review 63 (mayo/junio de 1985), pp. 176, 180, 182. Randall G. Chapman, "Problem-Definition in Marketing Research Studies", Journal of Consumer Marketing 6 (primavera de 1989), pp. 51-59. Paul W. Conner, "'Research Request Step' Can Enhance Use of Results", Marketing News 19 (4 de enero de 1985), p. 41. William F. O'Dell, Andrew C. Ruppel, Robert H. Trent y William J. Kehoe, Marketing Decision Making: Analytic Framework and Cases, 4a. ed. (Cincinnati: South-Western Publishing Co., 1988). Vease un tratamiento mas detallado del contenido de las divers as partes de unapropuesta de investigacion y algunos ejemplos de propuestas en: Ron Tepper, How to Write Winning Proposals for Your Company or Client (Nueva York: John Wiley, 1989).

HmtnvtffMfíiINVESTIGACIÓN En la siguiente descripción de un proyecto de investigación real, observe el tipo de información que recibieron los investigadores en su primera junta con el cliente, un grupo de administradores de estaciones radiofónicas. En secciones subsiguientes se muestra cómo los investigadores desarrollaron el proyecto y se analiza lo que hicieron bien -y lo que hubieran hecho de una manera mejor o diferente.

En una pequeña ciudad del medio este de Estados Unidos, los propietarios y operadores de estaciones radiofónicas se unieron para formar un grupo llamado Centerville Área Radio Association (CARA) con el fin de promover la publicidad radiofónica. Los gerentes de las estaciones del grupo estaban interesados en averiguar qué agradaba y desagradaba a los clientes -específicamente, los negocios locales que se hacían publicidad en las estaciones- acerca de la publicidad radiofónica. Decidieron solicitar un estudio de investigación de mercados para indagar al respecto. Los miembros de CARA esperaban que el estudio descubriera cómo podrían competir más enérgicamente con otros medios de comunicación importantes, como la televisión y los periódicos. También esperaban que la investigación mostrara cómo dejar más satisfechos a sus clientes y, de tal suerte, aumentar su volumen de ventas de publicidad. Cuando se inició el estudio, las estaciones de radio tenían 13.5% de participación en el mercado del área de Centerville. Los datos de la investigación de CARA mostraron que el volumen de ventas de la radio había crecido con ritmo anual de 9 a 10% durante los últimos años y los miembros del grupo esperaban que tal crecimiento continuara en el futuro. Los miembros de CARA pensaban que la radio tenía ciertas ventajas sobre los periódicos y la televisión. El grupo estaba especialmente orgulloso de su filosofía de ventas, que incorporaba el concepto de mercadotecnia en su máxima expresión. "El cliente es primero" era el lema en CARA. Los miembros del grupo pensaban que esta filosofía, combinada con su enfoque de "consultor de ventas", hacía que los clientes percibieran a sus representantes de ventas como más interesados, cooperativos y capacitados que los representantes de otros medios, por lo que tenían entre los clientes una imagen superior a la de los demás. La exactitud de estas opiniones, aunque generalizadas entre los miembros de CARA, nunca había sido verificada. Los grupos que interesaban más a CARA eran los hombres de negocios locales, que ya se contaban entre su clientela o a quienes les gustaría tener como clientes. En el estudio también se in-

cluyó a las empresas que todavía no se anunciaban en las estaciones de radio, pero mostraron interés en el uso de uno de los tres tipos de medios de comunicación principales en el futuro. Por último, CARA quería saber: 1) si el importe que un negocio dado gastaba cada año en publicidad tenía efecto alguno en sus actitudes hacia los medios de comunicación y sus representantes de ventas, y 2) las características que preferían los hombres de negocios en esos representantes. Los investigadores formularon diversas hipótesis o conjeturas a partir de la información que les proporcionaron los administradores de CARA. Por ejemplo, se planteó que habría diferencias en las actitudes de los hombres de negocios hacia la televisión, la radio y los periódicos, así como hacia los representantes de ventas de cada uno de estos medios. Se propuso que las diversas características de los medios publicitarios y los atributos de los representantes de ventas de cada medio tendrían importancia variable para los hombres de negocios. Asimismo, se planteó la hipótesis de que las actitudes de los hombres de negocios, que no eran directivos o propietarios y que no participaban en la compra de publicidad, serían distintas a las de la población de interés. Después de un sondeo adicional, los investigadores pudieron transformar estas hipótesis en problemas que podrían enfrentar mediante la investigación. De manera específica, replantearon el problema en la forma de dos objetivos: 1. Identificar las actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los medios publicitarios, ya fuesen periódicos, radio o televisión. 2. Identificar las actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los representantes de ventas de publicidad de los periódicos, radio y televisión. Los investigadores señalaron a los miembros de CARA que la información derivada de investigar estas dos áreas podría usarse después para tomar decisiones con conocimiento de causa acerca de cuál estrategia seguir en la competencia con los otros medios de comunicación. Por supuesto, es muy pronto para saber cuáles podrían ser los resultados del estudio. Sin embargo, puede especularse acerca de cómo la variación en los resultados afectaría las decisiones administrativas. ¿Qué harían los directivos si el estudio mostrara que los hombres de negocios tienen una opinión negativa acerca de la publicidad en la radio? ¿Qué harían si se encontrara que a los anunciantes les gusta su enfoque de ventas? Con los pasos del proceso de investigación como guía, ¿qué sugerencias haría usted en cuanto a la forma de proceder con la investigación?

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CASO I.A

Los "hermanos mayores" del condado Fairfax

Big Brothers of America es un programa de servicio social ideado para satisfacer las necesidades de niños y adolescentes varones de 6 a 18 años, que viven en hogares con un solo progenitor. Muchos de los jovencitos a los que atiende el programa viven con su madre y en pocas ocasiones están en contacto con su padre. El propósito del programa es brindar a estos menores la oportunidad de establecer amistad con un hombre adulto interesado. Big Brothers of America se fundó con la idea de que la relación con un adulto responsable puede ayudar a que los participantes en el programa se vuelvan ciudadanos más responsables y adultos jóvenes mejor adaptados. El programa se inició en Cincinnati durante 1903 y, dos años después, el estado de Nueva York le otorgó su primera acta constitutiva gracias a los esfuerzos de la esposa de Cornelius Vanderbilt. A finales de la Segunda Guerra Mundial existían 30 sucursales de Big Brothers. Hoy, son 300 en Estados Unidos y más de 120 000 niños y adolescentes tienen un "hermano mayor". En 1966, se fundó la filial de Big Brothers en el condado de Fairfax. Para 1971, la organización United Way of Fairfax County aceptó patrocinar el programa y ahora proporciona 85% de su financiamiento. Quince por ciento restante lo aporta la sección local de Big Brothers. La información acerca del programa en el condado Fairfax llega al público principalmente a través de los periódicos (artículos de fondo y anuncios clasificados), radio, anuncios en servicios públicos, carteles (en autobuses y escaparates de establecimientos locales) y publicidad de boca en boca. El mensaje clave que emana de esas fuentes es la necesidad de conseguir más voluntarios. El número telefónico de la sección siempre se incluye en esas fuentes de información, de modo que quienes estén interesados en conocer el programa pueden llamar por teléfono para solicitar más información. Las personas que se comunican por teléfono reciben información básica y se les invita a una de las sesiones de orientación mensuales que se organizan. Al final de la sesión, los aspirantes a voluntarios deben llenar dos formularios: una solicitud y un cuestionario, donde se le pide que describa el tipo de menor con que le gustaría establecer la relación, así como sus intereses personales. Luego, se revisan los expedientes de los posibles "hermanitos" para buscar los que concuerdan con los voluntarios y la relación se establece sólo si ambas partes están de

acuerdo. La sección permanece en contacto estrecho con la pareja y vigila su evolución. Los tres asesores del programa Big Brothers son los consejeros de los voluntarios. Gran parte de las llamadas de consulta que recibe la sección del condado Fairfax proviene de mujeres interesadas en convertirse en "hermanas mayores" y de personas que quieren información sobre el programa de parejas. Ambos son similares al programa Big Brothers, que se encarga de administrarlos. De hecho, de 55 llamadas originadas por una junta de orientación reciente, apenas cinco provinieron de hombres; de ellos, sólo tres asistieron a la junta, lo cual es la proporción habitual. Aunque las campañas de información y las llamadas personales parecen tener cierto efecto, los resultados, en general, también han sido desalentadores y han hecho poco para aliviar la escasez de hermanos mayores voluntarios. Actualmente, existen 250 niños o adolescentes esperando un hermano mayor y el número crece cada semana. En Big Brothers del condado Fairfax creen que la falta de conciencia y de conocimientos precisos podría ser la causa de la escasez de voluntarios. ¿Existen hombres que se ofrecerían como voluntarios sólo si conocieran el programa y sus necesidades? o ¿la dificultad radica en la imagen negativa del programa? ¿Acaso las personas piensan que los pequeños hermanos son niños problema, que han tenido dificultades con la justicia o sufren problemas de comportamiento graves? o ¿podría haber un concepto erróneo acerca del tipo de hombre que puede ser un hermano mayor? ¿Acaso las personas tienen estereotipos respecto a los voluntarios, por ejemplo, que el voluntario característico es un hombre joven, soltero y con título profesional?

Preguntas 1. ¿Cuál o cuáles son los problemas de decisión de mercadotecnia? 2. ¿Cuál o cuáles son los problemas de investigación de mercadotecnia? 3. ¿Qué tipos de información serían útiles para responder a esas preguntas? 4. ¿Cómo obtendría esa información?

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CASO I.B


Transitional Housing, Inc. (A) 1

Transitional Housing, Inc. (THI) es una organización no lucrativa local de Madison, Wisconsin. THI brinda asistencia a indigentes y personas o familias de bajos ingresos mediante refugios de paso, alimentos, empleo, vivienda temporal y departamentos de bajo costo. Estos servicios se proporcionan a través de cuatro programas básicos de THI (véase detalles en el anexo I.B.l): 1. Refugio de emergencia: uno de carácter temporal, para hombres, localizado en la Grace Episcopal Church. 2. Casa de hospitalidad: refugio diurno para indigentes y personas de muy bajos ingresos. 3. Programa de vivienda de transición: proporciona vivienda temporal a familias y hombres solteros durante seis meses o más, de acuerdo con las necesidades del individuo o familia y de la vivienda. 4. Programa de oportunidad de vivienda: ayuda a que las familias obtengan un préstamo. Como parte de su planeación, al consejo de administración de THI le interesaba encontrar formas de mejorar los servicios de la organización. Su idea original fue realizar una encuesta entre el personal pagado, voluntarios y huéspedes (los indigentes que se quedan en los locales de THI o utilizan sus servicios) para determinar los programas de la organización que consideraban particularmente útiles, los que debían modificarse y los programas o servicios que, de añadirse, serían de mayor ayuda para los huéspedes.

No obstante lo anterior, el análisis de las estadísticas internas de THI y otros datos publicados indicaban que existía la necesidad de que la organización restringiese el alcance de sus actividades. De manera específica, la información interna reflejaba que el número de agencias que servían a la población de hombres indigentes era cada vez menor, mientras que aumentaba el número de familias indigentes. Por añadidura, THI era el único refugio de Madison que atendía a hombres indigentes, grupo de población que, al parecer, recibía servicios deficientes. De hecho, los indigentes que se quedaban en el refugio de paso de la organización había aumentado 89%, de 607, tres años atrás, a 1146 durante el último año. Ello se debió en parte al cierre de los refugios para hombres de la organización durante los últimos tres años. Por último, el refugio de THI siempre veía rebasada su capacidad de 66 hombres por noche. Durante el invierno, era frecuente que se quedaran 90 en una noche dada, muchos de ellos durmiendo en el piso del pasillo. Dada la información precedente, el consejo de administración decidió usar los limitados recursos de la organización para enfocarse primeramente en el refugio de emergencia. Más específicamente, el consejo solicitó una evaluación de las instalaciones y servicios actuales de THI para los indigentes, además de una indicación precisa de los servicios e instalaciones futuros que debería tratar de proporcionar.

Preguntas 1. ¿Cuál es el problema de decisión? 2. ¿Cuál es el problema de investigación?

1

Se agradece la contribución de Monika Wingate al desarrollo de este caso.

^^^^^^^mi

3. Analice, en términos generales, cómo enfrentaría las preocupaciones del consejo de administración. En particular, ¿cómo obtendría información de estas personas y de qué manera se acercaría a ellas?

Refugio de paso

Casa de hospitalidad

Localizado en la Grace Episcopal Church del centro de Madison, el Refugio de paso (RDP) para varones tiene capacidad para 46 personas y, en caso necesario, se puede ampliar para otros 20 en la St. John's Lutheran Church, de octubre a abril. Los servicios básicos del refugio consisten en albergue, alimentos, insumes de arreglo personal y asesoría. También se brindan servicios médicos y jurídicos una vez por semana, a través de voluntarios. El RDP está abierto a todos los hombres que no estén intoxicados con drogas o bebidas alcohólicas y acepten las reglas. Funciona de las 8:00 p.m. a las 8:00 a.m. durante los 365 días del año. Se proporcionan cena y desayuno a los huéspedes, gracias al apoyo de casi 1200 voluntarios (parroquias, grupos comunitarios y otras personas interesadas) que brindan su ayuda al refugio.

La Casa de hospitalidad (CH), localizada en la sección occidental de Madison, es un refugio diurno y centro de recursos para indigentes y hombres, mujeres y niños de muy bajos ingresos. En general, se considera un sitio seguro y cálido donde se congregan los indigentes y se brindan servicios sin carácter obligatorio. Básicamente, los servicios que proporciona esta unidad consisten en ayuda para buscar empleo y vivienda, así como la gestión de prestaciones por parte de otros organismos de servicio social, además de servicios de salud mental. Se tienen teléfonos a disposición de los huéspedes, que también pueden usar la CH como dirección de correo, mientras permanecen en el refugio de emergencia.

Casos de lo porte I

97

R^Q9S|^Qn|H Programa de vivienda de transición

Programa de oportunidad de vivienda

El Programa de vivienda de transición (PVT) opera con 15 sitios de vivienda tradicionales en todo el condado Dañe, que incluyen 20 viviendas familiares y 39 para solteros. Los residentes del PVT pueden permanecer en las viviendas desde seis meses hasta de manera "permanente", lo que depende de la vivienda y de las necesidades del individuo o familia. Los servicios brindados a los residentes del PVT incluyen administración financiera, asesoría para conseguir empleo, gestoría y envío de la documentación necesaria a organismos gubernamentales relacionados con la prestación de los servicios que necesita la persona o familia. El refugio de emergencia frecuentemente es el primer paso en el proceso de hombres solteros que se integran al PVT.

El Programa de oportunidad de vivienda (POV) es un servicio que brinda el THI con la finalidad de ayudar a que las familias sin hogar obtengan un préstamo a su nombre y se establezcan en el sitio de manera permanente. El THI arrienda apartamentos del área y los subarrienda a familias indigentes, las cuales son canalizadas al THI a través de los refugios del área. Durante ese lapso, el THI asume la responsabilidad por las rentas vencidas o las reparaciones no pagadas. También se brindan inspecciones de mantenimiento mensuales y servicios de conexión con familias que participan en el programa.

I CASO I.C

Capacitación de supervisores en el Management Institute

El anexo de la universidad de Wisconsin es un campus que promueve el sistema de la University of Wisconsin. Su misión es acercar la educación de alta calidad a personas que no son necesariamente "estudiantes universitarios" en el sentido usual. El Management Institute es una de sus divisiones. Lleva a cabo programas dirigidos a brindar educación y capacitación, por lo menos en una decena de áreas de negocios y administración de organizaciones no lucrativas. El área de capacitación para los supervisores del Management Institute diseña y pone en práctica programas permanentes de capacitación educativa para los supervisores de primer nivel. Estos programas de entrenamiento están ideados para mejorar las habilidades administrativas, de comunicación, toma de decisiones y relaciones humanas del supervisor en entrenamiento. Por consiguiente, abarcan una amplia gama de temas.

gramas de capacitación en supervisión? ¿Cuáles son sus razones para asistir? ¿La reducción tiene su origen en factores económicos? ¿Se debió a la creciente competencia entre los proveedores de educación continua? ¿Es consecuencia del contenido o estructura de los programas del instituto? ¿Se debió a la forma en que se estructuran o promueven los programas? ¿Los programas están dirigidos a supervisores del nivel adecuado? Es habitual que la promoción principal de cualquier programa comprenda folletos que se envían por correo, en que se describen el contenido y estructura del curso. La lista de correos de los folletos comprende todas las personas que han asistido a cualquier programa de capacitación para supervisores del Management Institute.

Preguntas

La disminución continua de las inscripciones en los diversos 1. ¿Cuál es el problema de decisión? programas, durante los últimos años, se ha convertido en un 2. ¿Cuál o cuáles son los problemas de investigación? problema que preocupa cada vez más a los tres directores de los programas para supervisores. No saben cómo explicarla, si bien 3. ¿Cómo recomendaría que el Management Institute se enfrenconversaciones informales entre los supervisores produjeron dite a los problemas de investigación? En otras palabras, ¿qué versas preguntas, para las cuales no se tenían respuestas. ¿Han datos recopilaría y cómo los usaría para responder a las precambiado las razones por las que las personas asisten a los proguntas de investigación planteadas?

I CASO I.D

Departamento de Administración

De acuerdo con su política general de estimular el desarrollo económico en la región correspondiente, el Departamento de Administración (DDA) de cierto estado de Estados Unidos trata de tener más negocios con proveedores pequeños. En el supuesto de que los contratos estatales benefician económicamente a las pequeñas empresas, el DDA debe ayudar a que prosperen dichas empresas al facilitarles la obtención de contratos estatales. A fin de explorar esta idea, el DDA solicita cotizaciones a los despachos locales de investigación de mercados -que a su vez son pequeñas empresaspara que investiguen al respecto.

Hobbes Research es una compañía recién formada en la región, con personal poco numeroso, pero especializado. No es un despacho de mercadotecnia de "servicios completos", porque no contrata a sus propios entrevistadores telefónicos o trabajadores de campo. En su lugar, se concentra en la planeación y supervisión de proyectos de investigación. La empresa está impaciente por presentar su anteproyecto del plan de desarrollo de pequeñas empresas del DDA, basada en la información siguiente, obtenida durante conversaciones con el personal de dicho departamento.

98


Antecedentes El problema general de fomentar el desarrollo de pequeñas empresas mediante la obtención de contratos estatales parece abarcar varios subproblemas. El DDA no conoce cuál es el efecto económico que tiene, en las pequeñas empresas, la venta al gobierno estatal. Al parecer, es probable que los pequeños proveedores obtengan menos utilidades en sus contratos con el estado que con compañías privadas; pero no se tienen datos reales, ni indicadores que señalen si las pequeñas empresas están satisfechas de sus tratos con el estado o no. De igual manera, el DDA desconoce los problemas que enfrentan las pequeñas empresas para obtener contratos estatales. Aunque supone que existen ventajas en la venta al gobierno estatal, también distan de ser claras. Hobbes Research siente que las entrevistas exploratorias con los propietarios de pequeñas empresas, personal del DDA y quizás uno o dos académicos expertos en el área, podrían aclarar estos temas. Además, la Oficina Estatal de Adquisiciones proporcionó paquetes de información a los propietarios de pequeñas empresas y los informes anuales de las actividades de compra del gobierno estatal se publican con regularidad, todo lo cual proporciona bastante información. Entretanto, el personal del DDA comparte con gusto sus ideas preliminares acerca de las interacciones gobierno estatal-pequeñas empresas. Dicho personal piensa que ser proveedor del gobierno estatal tiene un efecto positivo en las pequeñas empresas y que la magnitud del efecto económico varía en cada compañía. Además, el personal del DDA está convencido de que las pequeñas empresas ofrecen precios más bajos al gobierno estatal que a la industria privada, por lo que el margen de utilidad en las ventas al estado es inferior al de otras ventas. Por último, les parece que a las pequeñas empresas les complace tratar con el gobierno estatal, si bien han experimentado problemas comunes y recurrentes para obtener contratos estatales. Antes de continuar las labores de planeación, Hobbes Research necesita que se aclaren ciertos conceptos de definición. Al parecer, las empresas que presentaron ventas por menos de 1500 000 dólares en el año calendario 2000 todavía podían ser clasificadas oficialmente como pequeñas. Por añadidura, sólo se les consideraría proveedor del gobierno estatal, a los ojos del DDA, si rea-

I CASO I.E

lizaron ventas al gobierno estatal durante el año fiscal 2000 (del 1 de julio de 1999 al 30 de junio de 2000). El DDA quería conocer las utilidades y ventas brutas que obtuvieron durante el año 2000 cerca de 1000 de las 2500 empresas a las que podía considerar pequeños proveedores, además de saber el número de empleados contratados, con el único fin de trabajar en los contratos con el gobierno estatal durante el mismo lapso. Las listas de las compañías están disponibles en las cintas de respaldo del gobierno estatal. De manera específica, el Departamento Fiscal del Estado tiene grabada en una cinta la lista de todas las empresas localizadas en el estado y otra que contiene las cifras de ventas brutas de todas las compañías del estado. Por añadidura, la Oficina Estatal de Adquisiciones tiene una cinta con las órdenes de compra, donde se identifica a los proveedores del gobierno estatal en cualquier año dado. El DDA desea colaborar estrechamente con el despacho de investigación de mercados que se elija para emprender el estudio. Existe la disposición plena para que su personal ayude con labores administrativas, como las de captura e impresión, y solicita, además, que sus instalaciones sean consideradas el centro de la investigación. De hecho, proporcionaría una oficina equipada con computadoras personales para el análisis de datos. Por añadidura, afirma categóricamente que su personal tendría que ver un informe preliminar, antes de que se inicie el estudio en gran escala. De tal manera, el organismo podría revisar el cuestionario y tener una idea clara de las tabulaciones que los investigadores planean generar. Era ya el 6 de enero de 2001 y el DDA quería que el proyecto estuviera terminado, con un informe escrito completo, para finales de abril del mismo año. La fecha límite para la entrega de propuestas fue el 15 de enero. El organismo prometió anunciar cuál despacho de investigación de mercados habría elegido para finales de ese mes.

Preguntas 1. Prepare una propuesta de investigación para presentarla al DDA por cuenta de Hobbes Research. 2. Compare su enfoque de recopilación de datos con otros que podrían usarse.

Wisconsin Power & Light (A) 1

Los cambios recientes en la industria de servicios públicos han originado un entorno más irregular y competitivo. En consecuencia, la Wisconsin Power & Light (WP&L) ha cambiado su enfoque, de una compañía guiada por el producto, a otra guiada por el mercado y la información. Los directivos se han basado cada vez más en la información proveniente de estudios de mercado y han incorporado los datos externos en su proceso de toma de decisiones. El hecho de adoptar una mentalidad sensible al mercado ha ayudado a conformar las estrategias de negocios globales

de la compañía. Un área de la empresa que, en la actualidad, causa preocupaciones es la de problemas ambientales, a tal punto que uno de los objetivos de la organización es "ser un ciudadano corporativo responsable, que promueva el bienestar social, económico y ambiental de las comunidades a las que atiende." 1

Se agradecen las contribuciones de Kavita Maini y Paul Metz, así como la autorización de Wisconsin Power & Light para utilizar el material incluido.

Casos de la parte I

99

Tratando de lograr sus metas ambientales, WP&L desarrolló varios programas para sus clientes residenciales, comerciales e industriales, con el fin de promover la conservación de la energía. Estos programas, clasificados bajo el grupo "Uso racional" del paquete de programas administrativos de demanda de WP&L, incluyen descuentos en aparatos electrodomésticos, diagnóstico energético, asesoría en aislamiento térmico y financiamientos para lograr un mejor uso de la energía en el hogar. Todos los esfuerzos previos de recopilación de información e investigación de mercados se enfocaron principalmente en los problemas desde la perspectiva del cliente, como la evaluación del efecto neto de los programas en el ahorro de energía y demanda, así como un cálculo de la proporción de usuarios conscientes (quienes han emprendido acciones de conservación de energía como las de los programas, incluso a falta de estos). Además, se diseñó un estudio que se realiza actualmente para evaluar e identificar las actitudes y opiniones de los clientes acerca del diseño, implantación, características y prestación de los programas residenciales. Después de analizar la perspectiva del consumidor, el objetivo actual de WP&L consiste en obtener información de otros copartícipes de los programas: sus empleados y las instituciones de crédito participantes.

bombas de calor y calefactores de agua por bombeo de calor. Las mejoras estructurales posibles comprenden la colocación de aislamiento térmico en el conjunto ático/muros/sótano, ventanas y puertas aislantes, aislamiento de contravientos, tiras aislantes en ventanas y enmasillado.

La siguiente tarea de los administradores de WP&L es emprender un estudio del programa para el ahorro y uso racional de la energía en el hogar. Este programa se diseñó para poner a disposición de sus clientes residenciales préstamos, con bajas tasas de interés, para aplicar medidas de conservación de la energía y aislamiento térmico. Estos préstamos blandos se proporcionan mediante los representantes de cuenta de WP&L y personal de las instituciones financieras y empresas participantes. Los procedimientos para obtener uno de estos préstamos se inician con una "auditoria" de energía en el hogar del cliente interesado, para determinar las medidas de ahorro apropiadas. Una vez que el cliente decide cuáles medidas se instalarán, el representante de WP&L le ayuda a obtener el crédito blando en una de las instituciones bancarias participantes. Al término del proyecto, los representantes de WP&L realizan una inspección del trabajo mediante la evaluación de una muestra aleatoria de participantes. Las medidas de conservación disponibles con este programa incluyen la instalación de hornos/calentadores de gas natural, atenuadores de ventilación automáticos, dispositivos de encendido intermitente,

• Evaluar los programas actuales respecto a sus características, incluyendo las administrativas.

Propósito El objetivo principal de este estudio es identificar la manera de optimizar, desde el punto de vista de los prestamistas, el programa de préstamos para el ahorro y uso eficiente de la energía en el hogar. De manera específica, es necesario encarar los aspectos siguientes: • Identificar la motivación de los prestamistas para participar en el programa. • Determinar la forma en que los prestamistas obtienen información relativa a los diversos cambios y actualizaciones del programa. • Identificar la manera en que los prestamistas promueven el programa.

• Determinar el tipo de análisis de crédito que realizan los prestamistas. • Identificar formas de reducir al mínimo la tasa de incumplimiento, desde el punto de vista de los prestamistas. • Identificar la opinión de los prestamistas respecto al programa en su totalidad. • Evaluar el compromiso de los prestamistas con el programa. • Identificar si la falta de préstamos de algunas instituciones financieras se debe a la falta de una base de clientes.

Pregunta 1. Prepare una solicitud de investigación en la que se aborden los objetivos del estudio de WP&L.

P

A

R

T

E

II

Diseno de la investigation

Capitulo 5

Tipos de diseno de investigation e investigacion exploratoria

Capitulo 6

Disenos de investigation descriptivoy causal

La parte II trata del diseno de investigacion en general, de modo que se enfoque de manera eficiente en las preguntas apropiadas. En el capitulo 5 se presenta una panor&nica de los diversos disenos de investigacion y se analiza con cierta profundidad el diseno exploratorio. Despu6s, en el capituio 6, se estudian los disenos descriptive y causal, que son dos tipos principales de diseno de investigacion.

LA INVESTIGACION AVUOA A CURAR AL HOSPITAL GRIFFIN El comodo entorno de negocios del Hospital Griffin se via sacudido por la apertura de una autopista. Este cambio, en apariencia mundanrj, transformo a Derby, una pequena comunidad de Connecticut a la que el hospital habia servido casi durante ocho de"cadas. La nueva autopista enlazaria dos oitas importantes. haciendo de Derby un destine conveniente desde la ctudad de Nueva York y Hartford. Llegaron nuevas empresas y los precios de ia vivienda se triplicaron, se fueron las fa'bricas de caucho y. con ellas, sus trahajadofes, a los que sustituyeron J6venes familias que no tenian vinculos tradicionaies con el Hospital Griffin. El ingreso de pacientes en el Hospital Griffin se redujo considerablemente. Al parecer, los nuevos habitantes de Derby preferian conducir entre 15 y Hi kifenetros hasta uno de los siete hospitales competidores. El problema de negocios para la institucion era adquirir nuevos clientes. ei problema de investigacion consistfa en indagar por que no se atendian en ella y el diseno de investigacion inicial: una encuesta entre los residentes locales. El Hospital Griffin contratd un despacho de investigacion de mercados para que averiguaia la opinion de las personas acerca del hospital. Los resultados distaron de ser alentadores, pues mas de 25% de los encuestados lo clasifico coma un hospital que "evitaria". Entre sus debilidades. mencionaron la calidad del personal medico, el estado de las instalaciones y el estacionamiento inadecuado. Sin embargo, en la encuesta tambie"n se preguntti si los encuestados habian estado en el hospital, lo que resultb muy importante, ya que algunos de los encuestados mas criticos eran personas que no habian visto siquiera el hospital. Lo anterior indico a los administradores que la institucidn tenia un problema de imagen originado por la publicidad de boca en boca. Ahora, era posible definir un nuevo problema de investigacion. to que requeria otro diseno de investigacion. En principle, el diseno parecfa evidente, se pediria a los posibles clientes que proporcionaran mas detalles acerca de lo que deseaban. Ello requeria otra encuesta, pero los administradores del hospital se atoraron de inmediata en un aspecto ba"sico del diseno: iqui6nes serian los encuestados? Realizar una encuesta con todos los miembros de la comunidad sefia muy costoso y posiblemente se redbieran tal cantidad de ideas que resultaria imposible impiementarlas todas o detectar los cambios mas importantes para las utilidades de la

institucitin. Era necesario enfocarse en un solo grupo ¥ ctecidir con cua1 de ellos empezar era una decision de negocios. El consejo de administration de! hospital senald una lendencia de poblacion -que los residentes estaban envejeciendo-y recomendo una encuesta centrada en los cuidados geria"tricos. El administrador auxiliar Patrick Charmel (que luego fue promovido a director general] tem'a una idea distinta. Qbsen/6 la gran cantidad de matrimonies jovenes que se mudaban a Derby y vio la oportumdad de formar relaciones duraderas. Si recibian cuidados obstgtricos y de maternidad en el hospital, suponiendo QUB la experiencia fuera buena, continuarian atendiendose en el hospital a medida que envejecieran. Prevalecib la idea de Charmel y los directives estuvieron de acuerdo con aplicar una combination de cuestionarios detallados y grupos de enfoque. La encuesta se dirigio a las pacienles obstetricas del Hospital Griffin y otros hospitales. Se les preguntaria lo que necesitaban en cuanto a cuidados obstetricos y de maternidad. Las participantes en la investigation no tuvieron problernas para plantear ideas. Querian que su familia -esposo. padres e hijosestuvieran con ellas en la sala de partos. habitaciones que no parecieran cuartos de hospital, camas matrimoniales e iluminaci6n indirecta, flores frescas y tinas de Jacuzzi. Querian salas de espera cfimadas y mucha atencirjn de su medico y enfermeras Ya se tenian los resultados de la encuesta, pera la investigacibn distaba de terminar. Ahora, los administradores del hospital debian determiner la manera de aplicar las ideas, y ello requeria investigar lo que se estaba hacienda en otros hospitales. El plan inicial consistia en identificar los hospitales que hacian lo que querian las pacientes, de modo que el Hospital Griffin pudiera copiarles- El disefio de esta fase de la investigation incluyo visitas para observar los hospitales de la regi&n y una busqueda en las publicaciones de hospitales en todo el pats. Una de las gerentes se puso una almohada sobre el abdomen y fue con Charmel a visitar todos los departamentos de obstetricia que estaban a menos de una hora de viaje. Simulando ser una pareja que esperaba un hijo, solicitaron recorrer las instataciones de cada hospital, mientras otros gerentes revisaron las publicaciones de la industria de hospitales. Ni publicaciones ni visitas revelaran algun hospital que estuviera haciendo ID que querian las pacientes.

Con esos resultados. las administradores se prepararon para otra decisibn de negocios. En primer termino, segiin acordaran, debian definir las prioridades entre las ideas, y luego probar las que parecieran mSs factibles. Peru mientras discutian los meritos de la luz indirecta y los Jacuzzi. Charmel tuvo una idea radical; simplemente dar a las pacientes lo que habian pedido. Tras recuperarse de la sorpresa, los directives decidieron probar la idea de Charmel. Ello requeria modificar las ideas de! personal sobre los metodos para manejar una sala de maternidad Aunque algunos obstetras dejaron el hospital, la institution se dio cuenta de que se habla convertido en un lugar atractivo para jovenes y talentosos medicos ansiosos por formar parte de un ambiente "enfocado hacia el paciente". Disminuy6 la rotacirjn de personal de enfermeria. Pera, lo mas importante, en cuanto a los objetivos del hospital, fue que los ingresos obst^tricas a la institucitin se duplicaron en los primeros anos, despues de implementar los cambios. Aplicar IDS resultados de investigation habia permitido que el Hospital Griffin transformara su unidad obstfitrtca. De tal modo, los administradores del hospital no debieron sorprenderse ante la siguiente idea de Charmel: construir tado un hospital nuevo de la misma manera. Aunque si se sorprendieron, emprendieron la siguiente investigation: realizar encuestas y grupas de enfoque en la poblacion de edad avanzada del area. De nuevo, la lista de ideas fue interminable, pera el edificio del hospital ya precisaba una renovation. Los administradores elaboraran planes, los modificaron con base en los resultados be los grupos de enfoque y dieron a todo el edificio un ambiente mas hogarefio. Hoy, el hospital se enorgullece de una tasa de satisfaction de los pacientes de 96% y del credmiento anual de los ingresos hospitalarios, pese a la intensa competencia; todo ello, mientras mantiene un flujo de caja saludable.

Fuente: adaptado de David H. Freedman, "Intensiue Caie'. inc. (febrero de 1999), pp. 72-BD

Capitulo 5

TIPOS DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN E INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA O B J E T I V O S

DE


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar qué es un diseño de investigación. 2. Enumerar los tres tipos básicos de diseños de investigación. 3. Describir el aspecto principal para cada tipo de diseño de investigación. 4. Citar el principio fundamental de la investigación. 5. Describir los usos básicos de la investigación exploratoria. 6. Especificar la característica clave de la investigación exploratoria. 7. Analizar los diversos tipos de investigación exploratoria e identificar las características de cada uno. 8. Identificar a la persona clave en un grupo de enfoque.

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Un caso para la investigación de mercados "Si estos aventurados negocios tienen éxito, abriremos nuevos y enormes mercados para la fotografía", afirmó Paul Hartwell, vicepresidente de mercadotecnia de imagen del consumidor en Western Kodiak Film Company. Hartwell se refería a dos nuevos productos que la compañía había desarrollado. El primero, llamado Fotos en CD, se trataba de un servicio de procesamiento con el que los consumidores recibían sus fotografías en un disco compacto, además del conjunto tradicional de impresiones y negativos. El otro nuevo producto, Fotos en línea, era una oferta hecha de manera conjunta por Western Kodiak e Internet America, importante proveedor de servicios de Internet, mediante el que los suscriptores podrían bajar sus fotografías, ya reveladas, cuando se conectaran con Internet America. "Muy bien, -dijo Jane Bright, gerente regional de ventas de Western Kodiak, en respuesta a la predicción de Hartwell-, pero, ¿por qué crees que los consumidores se interesarán en estos servicios cuando parecen haber perdido interés en tomar fotografías?" La compañía había tenido algunas dificultades porque los consumidores cada vez gastaban menos en fotografías tradicionales gracias a las cámaras digitales, que no requieren película fotográfica. "La idea es que las personas se emocionen al tomar fotos debido a las nuevas formas en que pueden usarlas. Con Fotos en CD y Fotos en línea, pueden retocar sus fotografías y jugar con ellas." "¿Qué tipo de retoques?", preguntó John Sterling, otro de los gerentes de ventas. "Pueden recortarlas o amplificarlas, añadir bordes o mensajes, reducir el efecto de ojo rojo y hasta adjuntarlas a mensajes de correo electrónico."

"Eso suena divertido. Estoy ansioso de probar el demo -dijo John. "Sí, pero, ¿tenemos razones suficientes para creer que muchos consumidores pensarán que es divertido? -comentó Jane. -¿Qué investigaciones hemos realizado hasta ahora en cuanto a las opiniones sobre estos productos? y ¿qué hay respecto del uso de computadoras? ¿Se sentarán ante la computadora a recortar fotos?" "Claro que lo harán, simplemente piensa en todas las personas que están integrándose a Internet: ¡son cada vez más ¡"-respondió John. "Me sorprendes -dijo Jane. ¿No viste el informe en nuestra intranet acerca de ese estudio- donde se menciona que menos consumidores usan la computadora actualmente? ¿En realidad sabemos qué sienten las personas acerca de jugar con fotos en su computadora?" "Tal vez necesitemos investigar más -dijo Hartwell-, parece que necesitamos acercarnos al comportamiento de los consumidores, especialmente lo que hacen con sus computadoras. ¿Se está realizando alguna investigación sobre el tema? Espero que no tengamos que solicitar nuestro propio estudio." "Veamos qué hay e incluyamos el tema en la agenda de la junta de la semana siguiente", propuso John. Los demás estuvieron de acuerdo. Temas para análisis 1. ¿Qué problemas de investigación enfrenta Western Kodiak? 2. ¿Qué beneficios puede obtener Western Kodiak de la investigación exploratoria? 3. /Cómo se debe estructurar el estudio?

I El diseño de investigación como plan de acción Diseño de investigación Marco de referencia o plan para un estudio, que guía la recopilación y análisis de los datos.

Un diseño de investigación es simplemente un marco de referencia o plan en un estudio, que sirve como guía para recopilar y analizar los datos. Es el plano que se sigue para realizar un estudio, a semejanza de los planos arquitectónicos de una casa. Aunque es posible levantar una edificación sin planos detallados, lo más probable es que al final difiera de lo que imaginaba el cliente: cierta habitación es muy pequeña, las áreas de tránsito son inadecuadas, se omitieron algunas características que realmente importaban, se incluyeron otras menos significativas, y así sucesivamente. De igual manera, también es posible realizar una investigación sin un plan detallado, pero es probable que sus resultados difieran mucho de lo que deseaba el consumidor o usuario. Una queja habitual es: "Estos resultados son interesantes, si bien no resuelven el problema básico". Por añadidura, así como una casa construida sin planos cuesta más, a causa de modificaciones necesarias durante el proceso de su construcción, las investigaciones que se llevan a cabo sin un diseño de investigación tienden a ser más costosas que las realizadas apropiadamente con un diseño de investigación. De tal modo, el diseño de investigación permite lograr que el estudio: 1) sea adecuado al problema y 2) use procedimientos económicos. Resultaría ventajoso que los estudiantes aprendieran los métodos de investigación, si existiera un procedimiento único para desarrollar el marco de referencia o si hubiera un solo marco de referencia por aprender. Desgraciadamente, no es el caso.1 Nunca existe un solo método normal y correcto para llevar a cabo una investigación. No debe esperarse hasta iniciar la investigación, identificar el enfoque apropiado, ya que existen muchas formas de encarar un problema -algunas mejores que otras, pero probablemente varias buenas. No hay un diseño perfecto. El método de investigación para un problema dado no es como la solución de un problema en álgebra, sino que se asemeja más a una receta para preparar el espagueti a la boloñesa; no existe una sola receta óptima. Existen muchos marcos de referencia para el diseño de investigaciones, de igual modo que existen muchos diseños de casa únicos. Por fortuna, al igual que los de las casas, los diseños de investigación pueden clasificarse en algunos tipos básicos. Una clasificación muy útil se basa en el objetivo fundamental de la investigación: exploratoria, descriptiva o causal.2

| Tipos de diseño de investigación Investigación exploratoria Diseño de investigación que hace hincapié en obtener ideas y percepciones; resulta particularmente útil para dividir una declaración del problema amplia y vaga en declaraciones de subproblemas más precisas y pequeñas. Investigación descriptiva Diseño de investigación que se enfoca en determinar la frecuencia con que ocurre algo o la magnitud de la covarianza de dos variables.

Una investigación exploratoria hace hincapié en el descubrimiento de ideas y percepciones? Un fabricante de bebidas gaseosas, cuyas ventas disminuyen, podría realizar un estudio exploratorio para averiguar las causas posibles. Una investigación descriptiva a menudo pretende determinar con qué frecuencia ocurre algo o la relación entre dos variables y suele basarse en una hipótesis inicial: el fabricante de bebidas gaseosas piensa que las ventas de su bebida dietética de cola son menores porque el número de mujeres adolescentes, que conforman el mercado principal de la compañía, ha disminuido durante los últimos cinco años. La empresa podría decidirse por un estudio para ver si las tendencias en el consumo de sus bebidas se relacionan con características como la edad o el género. Ello constituiría un estudio descriptivo. Una investigación causal es un diseño encaminado a determinar relaciones causa-efecto. Es habitual que los estudios causales parezcan experimentos, puesto que éstos son idóneos para determinar causas y efectos. Por ejemplo, el fabricante de bebidas gaseosas podría interesarse en determinar cuál de varios enfoques publicitarios distintos sería el más fructífero. Para averiguarlo, podría usar anuncios distintos en regiones geográficas diferentes e investigar cuál generó mayores ventas. De hecho,

Tipos de diseño de investigación Investigación causal

Diseño de investigación que concede mayor énfasis a determinar relaciones causa-efecto.

Hipótesis

Afirmación que especifica cómo se relacionan dos o más variables mensurables.

FIGURA 5.1

105

la compañía estaría realizando un experimento y, si se diseñó correctamente, podría llegar a la conclusión de que un anuncio específico originó más ventas. Aunque es útil dividir los diseños de investigación en estas categorías «exploratoria, descriptiva y causal- para explicar con más simplicidad el proceso de investigación, en este punto proceden tres advertencias. En primer lugar, las diferencias entre estas categorías no son absolutas, y cualquier estudio puede servir a varios propósitos. No obstante, ciertos diseños de investigación son más idóneos que otros para determinados objetivos. El principio fundamental de la investigación es que el diseño de la investigación debe derivarse del problema, y cada uno de esos tipos es apropiado para problemas específicos. En segundo término, durante el resto de este capítulo y en el siguiente se analizan a fondo cada uno de los tres tipos de diseño; en especial, sus características básicas y los enfoques generalmente fructíferos. Para que un diseño sea útil en un problema dado, depende de cuan imaginativamente se aplique. A los arquitectos se les pueden enseñar los principios básicos de diseño, pero que luego diseñen o no casas atractivas y bien construidas depende de cómo los apliquen. Lo mismo ocurre con la investigación. Es posible enseñar las características generales de cada diseño, pero que resulte productivo en una situación dada varía conforme a su aplicación. No existe una forma óptima de proceder, de igual modo que no existe un solo diseño de casa de campo; todo está en función del problema específico que se quiera resolver. Así, los analistas de diseño deben comprender los diseños básicos, de modo que puedan modificarlos para que se adecúen a propósitos específicos. Por último, debe observarse que los tres diseños de investigación básicos puedan considerarse como etapas de un proceso continuo, cuyas interrelaciones se muestran en la figura 5.1. Es frecuente que los estudios exploratorios sean el paso inicial. Cuando los investigadores inician un estudio, es razonable que carezcan de muchos conocimientos sobre el problema. Si la participación de mercado de la librería X es decreciente, describir las razones resulta demasiado amplio para servir como guía en la investigación. Pero con la investigación exploratoria, cuyo énfasis radica en encontrar posibles explicaciones de la disminución en las ventas, se consigue restringirla y mejorarla. Estas explicaciones tentativas o hipótesis servirían luego como guías específicas para los estudios descriptivos o causales. Suponiendo que la explicación tentativa que surge del estudio exploratorio es: "La librería X vende libros en enormes librerías. En la actualidad, los consumidores tienen presiones de tiempo y prefieren cada vez más comprar en línea, desde la comodidad del hogar. La librería X pierde ventas que pasan a manos de las librerías de Internet". La hipótesis de que los consumidores compran libros en línea, en vez de hacerlo en las librerías, como la de nuestro ejemplo, podría analizarse en un estudio descriptivo de las tendencias en la venta de libros al menudeo.

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria Disyuntivn eticu 5.]

Se pidio a Marketing Research Insights que se encargara de los procedimientos de recopilacion y analisis de datos para un estudio disenado por una compama de bienes de consume. Despues de estudiar el diseno y objetivo de la investigation, una consultora llego a la conclusion de que el diseno estaba concebido inadecuadamente. En primer terrnino, pensaba que el diseno era mas complejo de lo necesario, puesto que algunos datos podrfan obtenerse de fuentes secundarias y, de tal suerte, serfa innecesaria gran parte de la recopilacion de datos primarios. En segundo lugar, el metodo propuesto para recopilar los datos primarios no generaria los tipos de informscibn que buscaba el cliente.

rectives del despacho de investigation de mercados se mostraron renuentes a emprender el estudio, ya que pensaban que la reputation de la empresa se vena afectada si se relacionaba su nomhre con una investigation deficiente. • iQue decision tornarfa si fuera consultor en Marketing Research Insights? • En general, iel investigador debe expresar su opinion acerca de un diseno propuesto o simplemente debe limitarse a permanecer en silencio y realizar el trabajo? • iEs etico permanecer callado en tales circunstancias?

Aunque la consultora seiialo su opinion al cliente, este insistio en seguir adelante con el diseno propuesto. Los diiá&¿

Si suponemos que el estudio descriptivo confirma la hipótesis, es posible que la compañía busque determinar si los consumidores comprarían más libros en la librería X si se los ofreciera en línea y, de ser así, cuáles características de la librería en línea serían más importantes para ellos. Lo anterior podría lograrse con un estudio de prueba de mercado, que es un diseño causal. Cada etapa del proceso representa la investigación de una declaración más detallada del problema. Aunque se ha indicado que la secuencia sería exploratoria-descriptiva-causal, puede haber otras. La hipótesis de que la venta minorista en Internet está absorbiendo ventas de las librerías convencionales podría ser de aceptación tan general, que la secuencia iría directamente de exploratoria a causal. Tal secuencia describe adecuadamente lo que ocurrió, en realidad, durante las primeras etapas de la batalla entre Barnes & Noble y Amazon.com. La cadena de librerías Barnes & Noble creció inicialmente mediante una sucesión de adquisiciones, entre las cuales resalta la compra de B. Dalton en 1986. Durante los noventa, la compañía empezó a construir "superlibrerías" que contaban con servicios como áreas de lectura y café. Finalmente, se convirtió en la principal cadena de librerías de Estados Unidos, con casi 1000 sucursales y 15% de las ventas de libros en dicho país. Mientras tanto, Amazon.com vio el potencial de Internet y empezó a ofrecer libros en línea. Durante 1995, el informe anual de Barnes & Noble describía planes para abrir nuevas sucursales, sin que siquiera se mencionara Internet. Amazon.com atrajo la atención de los medios de comunicación, del capital de inversionistas y de las ventas. Barnes & Noble vio cómo disminuían sus ventas, por lo que no se podía dar el lujo de perder tiempo. La compañía lanzó su propio sitio: barnesandnoble.com, si bien lo hizo más de año y medio después del inicio de Amazon.com, lo que es un retraso enorme, en términos de Internet. Al final de la primera gran temporada de ventas al menudeo en Internet, o sea las últimas cinco semanas de 1998, Amazon.com presumía tener un millón de nuevos clientes, en comparación con apenas 320 000 de barnesandnoble.com. Unos meses después, Amazon.com anunció que pondría a la venta éxitos de librería a 50% del precio de lista. Aunque tal estrategia eliminaba la utilidad en dichos títulos, barnesandnoble.com igualó la oferta de Amazon.com.4 En el ambiente de negocios todavía novedoso y rápidamente cambiante de Internet, el costo de quedarse atrás superaba los beneficios de esperar los resultados de investigaciones causales. Quizá tarde o temprano Barnes & Noble utilice la investigación de mercados para forjar una posición distintiva de su sitio. Por ejemplo, a medida que Amazon.com se diversifica con la venta de otro tipo de mercancías, barnesandnoble.com podría probar la estrategia de posicionarse como el sitio especializado en libros. También existe la posibilidad de efectuar investigaciones en la dirección opuesta. Si una hipótesis se ve desmentida por una investigación causal (por ejemplo, el producto fracasa en las pruebas de sabor), el analista podría decidir que se necesita otro estudio descriptivo o incluso uno exploratorio. Además, no todos los problemas de investigación comenzarán con una investigación exploratoria.

Investigación exploratoria

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Leonard Riggio, director ejecutivo de Barnes & Noble, es el hombre que convirtió las librerías en modernas alamedas de pueblo, donde confluyen las personas tanto por el valor de entretenimiento como por la amplia selección de libros. Barnes & Noble, cuyas librerías se dice que venden hasta uno de cada ocho libros en Estados Unidos, inició recientemente su aventura en línea. El sitio barnesandnoble.com se ubicó hace poco como el tercer establecimiento minorista más popular en Internet, detrás de Amazon.com, y el segundo lugar de CDNOW. Esto corresponde a 1884013 individuos que visitaron el sitio durante un mes (Amazon.com tuvo 6380044 visitantes), según informes de Nielsen/Net-Ratings. fíiggio considera que Internet es mucho más que un medio adicional para vender libros. Lo califica como el medio que satisface todas las necesidades de los consumidores: un centro de búsqueda de libros, una base de datos, vehículo para la publicidad y, por encima de todo, una herramienta útil para que las personas se abran paso en un sinfín de información. Fuente: © Josef Astor.

Ello depende de lo específicos que puedan ser los investigadores al formular el problema que tienen frente a ellos. Una declaración vaga y general lleva naturalmente a un estudio exploratorio, mientras que una hipótesis específica de causa-efecto se presta al diseño experimental.

I Investigación exploratoria Como se mencionó, el objetivo general de una investigación exploratoria es obtener percepciones e ideas. El estudio exploratorio resulta particularmente útil para dividir la declaración amplia y vaga de un problema en declaraciones de subproblemas más pequeñas y precisas. De hecho, una hipótesis es una afirmación que especifica cómo se relacionan dos o más variables mensurables.5 En las etapas iniciales de la investigación, es normal que no se comprenda el problema lo suficiente para formular una hipótesis específica. Además, es frecuente que existan varias explicaciones tentativas para un fenómeno de mercadotecnia dado; por ejemplo, las ventas se reducen porque el precio es muy alto, los representantes de ventas o distribuidores no realizan su trabajo como deberían, la publicidad es insuficiente y así sucesivamente. La investigación exploratoria puede usarse para establecer prioridades en el estudio de estas explicaciones. Usualmente se otorga prioridad máxima a la hipótesis que parezca más promisoria en un estudio exploratorio, aunque las prioridades también pueden definirse según la factibilidad de investigación de las hipótesis. Los estudios exploratorios deben ayudar a suprimir las ideas que son imprácticas.

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria Los estudios exploratorios también sirven para que el analista conozca mejor el problema en cuestión, en especial cuando el analista es nuevo en el terreno del problema -por ejemplo, cuando el consultor de investigación de mercados trabaja por primera vez para un cliente. Un estudio exploratorio también puede usarse para aclarar conceptos. A manera de ejemplo, si los directivos consideran modificar la política de servicio para mejorar la satisfacción de los distribuidores, una investigación exploratoria serviría para: 1) aclarar lo que significa satisfacción de los distribuidores y 2) desarrollar un método para medirla. Cuando el congreso de un país analiza el código fiscal para hacerlo "más justo" (con el fin de aumentar el cumplimiento de los contribuyentes), es frecuente que surjan problemas para determinar lo que significa justicia en ese campo. ¿Es el carácter impositivo de los gravámenes lo que molesta a las personas? ¿Lo es la evasión fiscal de otras personas u organizaciones? ¿La redacción de las leyes fiscales? ¿Las tasas impositivas? o ¿es que las personas piensan que sus impuestos se gastan inadecuadamente? Una investigación exploratoria sería particularmente importante para aclarar estos conceptos. En resumen, un estudio exploratorio puede usarse para cualquiera de los propósitos siguientes o todos ellos:6 • Formular un problema para su investigación más precisa • Desarrollar hipótesis • Establecer prioridades para la investigación ulterior • Recopilar información acerca de los problemas prácticos al investigar problemas específicos • Mejorar la familiaridad del analista con el problema • Aclarar conceptos En general, la investigación exploratoria es apropiada para cualquier problema, del cual se conoce poco, y constituye el cimiento de un buen estudio. Es habitual que existan muchas incógnitas al comienzo de una investigación, de modo que los estudios exploratorios, en general, son flexibles en cuanto a los métodos usados para obtener información y elaborar hipótesis. Es raro que incluyan el uso de cuestionarios detallados o planes de muestreo probabilísticos. En su lugar, los investigadores cambian con frecuencia el procedimiento, a medida que el problema inicial, definido en forma vaga, se transforma en otro con significado más preciso. Es muy común que el investigador se deje llevar por su intuición en un estudio exploratorio, pues la suma de ingenio, juicio y buena suerte invariablemente desemboca en la generación de una o dos hipótesis clave, de las que se espera expliquen el fenómeno. La investigación exploratoria puede realizarse en diversas formas, si bien la práctica ha demostrado que las búsquedas documentales, encuestas de experiencia, grupos de enfoque y análisis de casos selectos son particularmente productivos (figura 5.2).7

FIGURA 5.2


Búsqueda documental Búsqueda documental Búsqueda de datos estadísticos, artículos, revistas, periódicos y libros para obtener datos o información acerca del problema que se enfrenta.

Una de las formas más rápidas y baratas de corroborar hipótesis es aprovechando el trabajo de otros, mediante una búsqueda documental, la cual puede abarcar literatura conceptual, gremial o, con frecuencia, estadísticas publicadas. La literatura que se analice depende naturalmente del problema. Por ejemplo, Miller Business Systems, Inc. de Dallas, Texas, examina sistemáticamente las publicaciones de su gremio para mantenerse adelante de sus competidores. La información sobre cada competidor se introduce en los "perfiles de competidores" que forman parte de su base de datos. La compañía analiza estos perfiles de manera periódica, en busca de datos sobre lo que podrían hacer sus competidores. Uno de esos análisis señaló que un competidor había contratado a nueve vendedores de muebles en un lapso de 10 días, lo que constituyó el indicio de una probable campaña de ese competidor en el mercado de muebles para oficina. Gracias a ello, la compañía pudo programar que sus representantes de ventas realizaran llamadas telefónicas adicionales a sus clientes, con lo que contrarrestó la campaña de ventas del competidor.8 En ocasiones, las publicaciones conceptuales resultan más valiosas que las gremiales. Por ejemplo, una compañía cuya fuerza de ventas está descontenta, probablemente iniciaría su estudio con una búsqueda en las publicaciones sobre conceptos e ideas relativos a la satisfacción de dicho personal. La búsqueda incluiría estudios de investigación en las áreas de psicología, sociología y administración de personal, además de revistas de mercadotecnia; y se concentraría en los factores que tienden a determinar la satisfacción o insatisfacción de los empleados. El analista estaría atento a los factores presentes en el ambiente de la compañía y, al mismo tiempo, investigaría cómo medir la satisfacción de los empleados. Supongamos que una compañía tiene un problema que suele generar muchas investigaciones de mercados: "¿Por qué disminuyen las ventas?" El estudio exploratorio de este problema podría obtenerse de manera sencilla y barata mediante el análisis de datos publicados y las publicaciones relativas a su ramo. Tal análisis indicaría con prontitud si el problema es del gremio o de la empresa. Por ejemplo, para Barnes & Noble fue evidente que la disminución de su participación en el mercado era un problema de la compañía, ya que las ventas de la industria editorial no tenían signos de debilitamiento. Se requiere una investigación muy distinta si las ventas de la compañía se reducen y: 1) aumenta la participación de mercado de la empresa, por la reducción de las ventas del gremio; 2) permanece estable la participación de mercado de la compañía o 3) disminuye la participación de mercado de la organización. Esta última situación generaría una investigación de las variables de la mezcla de mercadotecnia de la compañía, mientras que la primera obligaría a realizar un análisis para determinar por qué se redujeron las ventas del gremio. Los datos internos de una compañía deben incluirse en la documentación examinada en la investigación exploratoria, como descubrió con agrado la Mosinee Paper Company. Esta organización contemplaba descontinuar uno de sus productos por sus bajas ventas. Sin embargo, antes de hacerlo, la compañía analizó las ventas del producto realizadas por sus representantes y observó que uno solo de ellos vendía ese grado específico de papel industrial. Al investigar todavía más, la compañía descubrió que el cliente usaba el producto en una aplicación que sólo conocían el representante de ventas y sus clientes. Esta información permitió que los administradores capacitaran al resto de la fuerza de ventas en cuanto al mercado potencial de ese grado de papel, cuyas ventas se incrementaron considerablemente. Es importante recordar que en una búsqueda documental, al igual que en toda investigación exploratoria, se trata de descubrir ideas y explicaciones tentativas del fenómeno, no demostrar cuál explicación es la explicación-, ello debe dejarse a las investigaciones descriptiva y causal. De tal modo, el analista debe prestar atención a las hipótesis que puedan deducirse de todo el material disponible, tanto el publicado como los registros internos de la compañía.

Encuesta de experiencia Encuesta de experiencia Entrevistas con personas conocedoras del tema general que se investiga.

También llamada encuesta de informante clave, la encuesta de experiencia intenta aprovechar los conocimientos y experiencias de personas familiarizadas con el tema general que se investiga. Algunos investigadores de mercados obtienen ideas para nuevos productos mediante la contratación de "cazadores de modas" para que identifiquen las tendencias más novedosas. Por ejemplo, un despacho de investigación de mercados llamado Youth Intelligence tiene como empleados de medio tiempo a

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria varias personas entre 14 y 30 años, que la compañía ha identificado como personas con gustos de vanguardia. Los cazadores de modas usan el método de estudio en el campo de la antropología, observan sitios como los clubes nocturnos y canchas de baloncesto, y escriben informes acerca de lo que observan. Luego, el despacho de investigación puede continuar su estudio exploratorio con otras técnicas de investigación, como los grupos de enfoque. Varios años atrás, con base en una predicción de Youth Intelligence, en el sentido de que los tatuajes se volverían populares, Sprint usó tatuajes temporales en la promoción de sus tarjetas telefónicas para estudiantes. La promoción hizo que se vendiera el doble de las tarjetas que había pronosticado la empresa.9 En los estudios relativos a la comercialización de un producto, todas las personas relacionadas con dicha comercialización son una posible fuente de información, incluyendo los altos directivos de la compañía, los gerentes de ventas y de producto, y los representantes de ventas. También abarcaría a los mayoristas y minoristas que manejan el producto, así como los consumidores que lo usan. Incluso podría comprender a personas ajenas a la cadena de distribución y que, no obstante, podrían tener alguna información importante acerca del fenómeno. Por ejemplo, una editorial de libros infantiles obtuvo datos valiosos, que le permitieron conocer el origen de la reducción en sus ventas, al hablar con bibliotecarios y maestros de escuela. Las conversaciones con ellos indicaron que había un aumento en el número de visitantes que acudían a las bibliotecas, tanto públicas como escolares, que coincidía con la caída en las ventas de sus productos, y que a su vez estaba relacionado con un aumento de los fondos federales, que permitió a las bibliotecas adquirir más libros para sus colecciones infantiles. De igual manera, al diseñar el modelo Louisville, un camión de carga convencional de potencia media para la distribución de bebidas y otros productos, Ford Motor Company buscó la retroalimentación de los propietarios de flotillas, mecánicos y conductores.10 Es común que muchas personas sepan algo sobre los aspectos generales de un problema dado. Sin embargo, no debe establecerse contacto con todas ellas. La estructura de la investigación exige una selección minuciosa de los participantes en una encuesta de experiencia. El objetivo de ésta es obtener información sobre las relaciones entre las variables, no una imagen precisa de las prácticas actuales o un simple consenso en cuanto a las mejores prácticas. Lo que se busca son ideas provocativas e intuiciones útiles, no los datos estadísticos del giro. De tal modo, debe seleccionarse a los encuestados de acuerdo con las probabilidades de que aporten las contribuciones necesarias; es decir, se precisa una muestra selecta de personas que trabajen en el área.11

Grupo de enfoque Entrevistas personales realizadas simultáneamente con un número reducido de individuos; la entrevista se basa más en la discusión de grupo que en preguntas dirigidas para generar datos.

Por consiguiente, en una encuesta de experiencia nunca debe usarse una muestra probabilística (pues en ella se elige a los encuestados con base en un proceso aleatorio), y es un desperdicio de tiempo entrevistar a personas con escasa capacidad o poca experiencia relativa al tema que se investiga. También resulta inútil entrevistar a quienes son incapaces de expresar con claridad sus experiencias y conocimientos. Sin embargo, es importante incluir individuos con puntos de vista distintos. La editorial de libros infantiles antes mencionada entrevistó, en la investigación de la caída de sus ventas, a ejecutivos de la compañía, personas clave en el grupo del producto, representantes de ventas, gerentes de los establecimientos minoristas donde se venden sus libros y bibliotecarios. Todas las entrevistas fueron informales y sin estructura; en cada una de las realizadas con los entrevistados, que tenían relación inmediata con la distribución del producto, se insistió en preguntarles: "¿Cómo explicaría la caída de las ventas? En su opinión, ¿qué se precisa para revertir la tendencia descendente?"12 Luego, la mayor parte del tiempo se dedicó a explorar con detalle las diversas causas y soluciones propuestas. Surgieron numerosas hipótesis, algunas contradictorias, que brindaron la oportunidad a los investigadores de ponderar algunas hipótesis de grupos con diferentes puntos de vista y, en el proceso, darse una idea de cuáles hipótesis serían más fructíferas en la investigación. En las entrevistas con bibliotecarios y maestros, se abordó el problema desde otro ángulo. En este caso, se insistió en descubrir cambios en los hábitos de lectura de los niños. Los entrevistados tuvieron mucha libertad para elegir los factores que se analizarían, lo que es compatible con el concepto de que la investigación exploratoria hace hincapié en desarrollar explicaciones tentativas, no en demostrar la viabilidad de una explicación dada.

Grupos de enfoque Los grupos de enfoque son otro método útil para recopilar ideas y percepciones. En un grupo de enfoque se reúne a un pequeño número de individuos en una sala para que conversen sobre algún tema


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de interés para el patrocinador del grupo. La sesión está bajo la dirección de un moderador, que intenta seguir un orden de ideas y, al mismo tiempo, lograr que los comentarios de cada persona se consideren en la discusión de grupo. De tal suerte, cada individuo está expuesto a las ideas de los demás y expone las suyas propias al grupo para su consideración. El grupo de enfoque es una técnica muy común en la investigación de mercados y ha resultado muy productiva para diversos propósitos, incluidos los siguientes: • Generar hipótesis que puedan ser sometidas a pruebas cuantitativas. • Generar información útil para la estructuración de cuestionarios para consumidores. • Suministrar información de los antecedentes globales sobre una categoría de productos. • Obtener impresiones sobre nuevos conceptos de producto. Cuando Brendan Boyle y Fern Mandelbaum unieron su experiencia en mercadotecnia para iniciar Skyline Products, compañía que desarrolla y patenta juguetes, quisieron tener retroalimentación directa y periódica de los niños. Para ello, decidieron establecer grupos de enfoque en forma de talleres lúdicos con seis semanas de duración, que se reunían en un parque o escuela de la localidad. Los padres inscribieron gustosos a sus hijos a cambio de descansar una hora cada semana; de hecho, pagaron 30 dólares por el privilegio. Boyle y Mandelbaum mostraban los juguetes y observaban a los niños jugar, poniendo atención en cuáles juguetes elegían y cuáles les resultaban difíciles de manipular. Durante la sesión, también les preguntaban por qué preferían un juguete sobre otro. Después, proseguían con los padres para indagar qué decían los niños que más les gustaba. Mandelbaum reconoce que estos grupos de enfoque han ayudado a que en la compañía se desarrollara un "sentido infantil", que le ha permitido registrar 70 productos en sus primeros años.13 En el diseño de su modelo Z3, BMW utilizó grupos de enfoque en Japón, Estados Unidos, Reino Unido y Alemania. La influencia de los estadounidenses es visible en los soportes dobles para tazas, el portamonedas y la tercera luz de freno.14 En la Ventana de investigación 5.1 se analiza la información que Harley-Davidson obtuvo de grupos de enfoque. Aunque varía el tamaño de los grupos de enfoque, la mayoría se componen de 8 a 12 miembros. En caso de ser menores, los dominan fácilmente uno o dos miembros, mientras que grupos más grandes pueden resultar aburridos y frustrantes, ya que los integrantes tienen que esperar turno para responder o participar. En general, se elige a los miembros de modo que el grupo sea relativamente homogéneo, lo cual minimiza tanto los conflictos entre sus miembros sobre aspectos sin importancia para los objetivos del estudio, como las diferentes percepciones, experiencias y habilidades verbales. Las diferencias muy amplias en cualquiera de estas características pueden intimidar a algunos miembros y obstaculizar la discusión. Por ejemplo, en un grupo que incluyó una mezcla de arquitectos, contratistas de colado de techos y propietarios constructores se encontraba una persona cuya compañía se llamaba Tony the Roofer ([Antonio el techador]). "Tony tenía la misma experiencia y relación con la categoría de productos que los demás. Sin embargo, estaba tan intimidado por los miembros restantes que no pronunciaba palabra alguna. De cuando en cuando le preguntábamos que pensaba acerca de un tema y simplemente murmuraba que estaba de acuerdo con lo que había dicho alguno de los 'señorones'."15 Muchas compañías que recurren a los grupos de enfoque utilizan entrevistas de evaluación para determinar cuáles individuos se integran a un grupo en particular. Tratan de evitar a personas que ya han participado en grupos de enfoque, ya que algunas tienden a comportarse como "expertos". Su presencia puede causar que el grupo se comporte de manera disfiíncional, a medida que hacen sentir continuamente su presencia. Las compañías también evitan formar grupos en los que algunos de los participantes sean amigos o parientes, ya que ello tiende a inhibir la espontaneidad en la discusión, a medida que los conocidos empiezan a hablar entre sí. Puesto que los participantes en un grupo deben ser razonablemente homogéneos, ¿cómo puede la compañía tener certeza de que obtiene un amplio espectro de opiniones? La clave es contar con varios grupos. No sólo es posible variar las características de los participantes de un grupo a otro, también la temática del mismo. Las ideas que surgen en la sesión de grupo pueden plantearse en las sesiones de otros, para ver su reacción. Es característico que en los proyectos haya cuatro grupos, si bien algunos incluirían hasta 12. El criterio que sirve de guía es que los últimos grupos generen per-

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria

Ventana de investigation 5.1

La experiencia de Harley-Davidson con los grupos de enfoque

Despues de recuperarse notablemente en el decenio de los ochenta, el fabrieante de motocicletas Harley-Davidson tiene compradores en listas de espeta hasta por dos anos en Estados Unidos. Sin embargo, ese e"xito situo a la compania en una encrucijada familiar: ^Debe expandirse y arriesgarse a la desaceleracion de! mercado o mantener su tarnano actual y contentarse con su buena posiciOn en el mercado? "Invertir o no invertir, esa era la pregunta -afirma Frank Cimefmancic, director de planeacion de negocios de HarleyDavidson. Los distribuidofes nos pedian que fabricaramos ma's motocicletas -afiade- pero hay que entender la historia. Uno de los factores que origino problemas en el pasado fue la mala calidad, causada por la expansion excesivamente rapida. No queremosreviviresasituacion." La disyuntiva de la compania se complica porque el mercado para motocicletas de alta cilindrada es decreciente. "Nos va bien, pero hay que ver el mercado -agrega Cimmermanciccreemos que quiza podriamos revenir estas tendencias y convertirnos en IfrJer de la industris, algo que no nemos sido durante mucho tiempo". Un nuevo tipo de cliente parece tener la clave para el crecinnento del mercado. Los entusiastas de las motocicletas de color bianco, o Rubbies(de rich urban (?#ers[motociclistas urbanos ricosl) empezaron a aparecer en las ventas de Harlev a mediados de los ochenta, lo que aumento el exito y mejor6 la imagen de la compania. Pero que estos ricachones sear clientes confiables de largo plazo es otra cuestion. "iVan a permanecer con nosoiros o nos har^n a un lado cuando llegue la siguiente moda? -pregunta Cimermancic. Si haNamos la respuesta correcta. podriamos convertirnos en una fuerza de la industria; en caso contrario, regresariarnos al comienzo de los ochenta. Nadie quiere tomar fa decision incorrecta y ver como 20% de nuestros empleados sale de la compania con sus objetos personales en una caja rJe carton." Harley tambien necesita saber si debe comercializar sus productos de manera distinta con clientes diferentes. La clienteia esencial de motociclistas tradicionales ha mantenido la compania a flote durante sus anos mas dificiles, y no se puede hacer a un lado. Tenemos que entender la msntalidad de los clientes -afir-

ma Cimermancic. Êxiste un atractivo universal en el hecho de poseer una Harley?" A fin de avedguarlo, la compania invitO primero a grupos de enfoque formados por propietarios actuales, propietarios potenciales y propietarios de otras marcas para elaborar un collage que expresara sus sentimientos hacia las Harlev-Davidson. Sin importer que se tratara de clientes tradicionales de HarlevDavidson o be clientes potenciales, surgieron temas comunes: placer, vida al aire libra, libertad. A continuaci6n, Harley-Davidson envi6 por correo mas de 16000 cuestionarios "con preguntas psicologicas, socioltigicas y demograficas que son tipicas de los estudios", senala Cimermancic, ademas de preguntas subjetivas, como: "iTipificaria una Harley como un oso pardo o como un leOn?" Se obtuvo una tasa de respuesta de los cuestionarios de 30%, sin ningun incentive por contestarlos. A partir de las respuestas, la compania identified siete clases fundamentals de clientes: los tradicionalistas aventureros, pragmaticos sensibles, buscadores de estatus y estilo, campistas despreocupados, capitalistas con clase, solitarios serenos V arrogantes inadaptados. Todos eilos apreciaban los praductos de Harley-Davidson por las mismas razones. "La independencia, libertad y poder son atractivos universales de Harley -afirma Cimermancic No importa si lavas el piso de una fSbrica o eres el director general de la misma, la atraccion hacia Harley-Davidson es similar. Nos sorprendio la enorme magnitud de la lealtad a la marca en todas las personas." Esa lealtad significa pue la companfa podria fabricar y vender mas motocicletas sin necesidad de expandirse en forma excesiva. En 1990, Harley-Davidson se ampli6 para fabricar 62 800 motocicletas, y en el ultimo afiofabricO mas de 105000. Con base en la investigacion y el hecho de que los nombres empiezan a acumularse en las listas de espera, Harley-Davidson espera que continue su crecimiento fenomenal.

Fuenle: Ian P. Murphy.'Aided by Research, Hatley Goes Whole Hog,' Marketing News 30 (2 de dicietnbre de 1996), pp. 16-17.

cepciones adicionales acerca del fenómeno en estudio. Se dejan de formar grupos cuando el rendimiento disminuye. Las sesiones de los grupos de enfoque duran habitualmente de una y media a dos horas. Muchos grupos se reúnen en instalaciones diseñadas especialmente para las sesiones, aunque es posible celebrarlas en otros sitios.16 Una ventaja de esas instalaciones especiales es que pueden incluir los últi-


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mos adelantos tecnológicos, precisamente por ser instalaciones especiales para ello. Por ejemplo, es posible usar la tecnología de videoconferencia para enlazar grupos en diferentes sitios, lo cual permite la interacción directa de participantes en diversas localidades. El moderador del grupo de enfoque desempeña una función clave.17 Por principio de cuentas, es quien transforma los objetivos del estudio en una guía de discusión. Para hacerlo, necesita entender los antecedentes del problema y la información más importante que el cliente espera obtener del proceso de investigación. Por añadidura, debe comprender los parámetros de todos los grupos de enfoque en cuanto a su número, tamaño y composición, además de cómo podrían estructurarse para sacar provecho de ellos. Asimismo, el moderador ha de encabezar la discusión, de modo que se satisfagan todos los objetivos del estudio en forma tal, que se estimule y promueva la interacción de los miembros del grupo. No debe permitir que la sesión del grupo de enfoque se convierta en nada más que un conjunto de entrevistas simultáneas, donde los participantes esperan su turno para responder a un conjunto predeterminado de preguntas. El moderador desempeña una función muy delicada, que requiere a una persona que esté familiarizada estrechamente con el propósito y objetivos de la investigación, al tiempo que posee habilidades de comunicación interpersonal adecuadas. Una medida importante para que un grupo de enfoque tenga éxito es que los participantes hablen entre sí, no con el moderador, acerca de los temas de la guía de discusión. Algunas características clave que deben poseer los moderadores se describen en el anexo 5.1. Moderar un grupo de enfoque industrial es aún más difícil que hacerlo con uno dirigido hacia algún producto de consumo. Lo anterior se debe a que resulta habitual que el moderador de bienes de consumo sepa algo acerca del producto o servicio en cuestión; después de todo, los moderadores también son consumidores. No es el caso con muchos productos industriales. Ello significa que las instrucciones impartidas al moderador sobre el producto industrial tienen que ser más largas y detalladas. También implica que muchos participantes del grupo sabrán acerca del producto o servicio más que el propio moderador. En tales condiciones, moderar la discusión de grupo puede ser una tarea muy exigente.18 Los promotores de la investigación pueden aprovechar varias ventajas de los grupos de enfoque conducidos apropiadamente. Por principio de cuentas, permiten la serendipia y claro que es posible que las ideas simplemente "caigan del cielo" durante una discusión del grupo de enfoque. Además, el entorno del grupo permite desarrollar las ideas hasta su máxima expresión, por el efecto de bola de nieve, ya que el comentario de un miembro puede generar una cadena de respuestas de los demás. Es frecuente que, después de un periodo introductorio breve, tras familiarizarse, los participantes se "conecten" con la discusión. Se involucran en grado suficiente para querer expresar sus ideas y exponer sus sentimientos. Algunos se sienten más seguros en el ambiente de grupo que en una entrevista individual, ya que pronto se dan cuenta de que pueden exponer una idea sin que necesariamente tengan que defenderla o explicarla. Por consiguiente, las respuestas suelen ser más espontáneas y menos convencionales que en las entrevistas individuales. Las entrevistas de grupo brindan ciertos beneficios, que no se obtienen con las entrevistas individuales (véase el anexo 5.2), pero también tienen sus debilidades. Aunque es fácil conformarlas, resultan más difíciles su moderación e interpretación. También es fácil encontrar datos en una o más discusiones de grupo que apoyen casi cualquier idea preconcebida. Puesto que los ejecutivos suelen escuchar la discusión a través de espejos unidireccionales o las grabaciones , los grupos de enfoque parecerían más susceptibles que otras técnicas de recopilación de datos al sesgo de los ejecutivos e incluso de los investigadores, pese a que la posibilidad de estudiar las cintas de grabación puede ser ventajosa. Su estudio sistemático permite tener una sensación de primera mano de lo que siente el grupo y constituye un vehículo para comunicar los sentimientos de otras personas. Por ejemplo, en Time, Inc. se recurrió a grupos de enfoque cuando la empresa advirtió la aparición de un creciente descontento con el servicio a clientes, lo cual ponía en riesgo la renovación de suscripciones.

Se invitó a lectores que habían recibido un servicio deficiente para que participaran en sesiones de una hora, a fin de expresar sus quejas. "Todas las personas tienen alguna queja acerca de lo que les ocurrió -dijo McDonald (director de investigación). Un premio que se prometió y no se entregó, un error en la facturación, un pago no acreditado, una canalización errónea a una agencia de cobranza."

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A N E X O 5.1

Gran capacidad para escuchar. Es indispensable que el moderador tenga capacidad para escuchar lo que dicen los participantes. No debe pasar por alto los comentarios de los miembros del grupo por falta de atención o comprensión. El moderador eficiente sabe cómo parafrasear, reexpresar los comentarios de un participante, en caso necesario, y lograr que el contenido de los comentarios resulte claro. Excelente memoria auditiva de corto plazo. El moderador debe tener la capacidad de recordar los comentarios que hayan hecho los participantes y correlacionarlos con comentarios ulteriores del mismo miembro o de otro. Por ejemplo, una participante podría señalar que pocas veces se pesa y luego indicar que siempre toma bebidas dietéticas. El moderador debe recordar el primer comentario y poder relacionarlo con el segundo, de modo que se aclaren sus razones para tomar bebidas dietéticas. Bien organizado. Los mejores moderadores piensan con orden lógico, de lo general a lo particular, y mantienen juntos los temas similares. La guía de un buen moderador debe estar estructurada en forma lógica, al igual que su informe final. Un moderador eficiente puede registrar todos los detalles relacionados con el manejo del proceso de grupo de enfoque, de modo que no pase por alto nada que tenga efecto negativo en la calidad general de los grupos. Rapidez de aprendizaje. Los moderadores se involucran estrechamente en numerosas áreas temáticas muy distintas -y sólo durante un breve lapso en cada una. Un moderador eficiente tiene la capacidad de aprender rápidamente lo necesario acerca de un tema, a fin de elaborar una guía de moderación eficaz y conducir con éxito las sesiones de grupo. Los moderadores normalmente cuentan con poco tiempo para estudiar los temas sobre los que conducirán grupos. Por tanto, los más eficientes pueden identificar los puntos clave en cualquier área y luego enfocarse en ellos, de modo que sepan lo suficiente para escuchar o sondear en busca de los detalles que marcan la diferencia entre una discusión de grupo normal y otra muy informativa. Alto nivel de energía. Los grupos de enfoque pueden ser muy aburridos para los participantes y los clientes observadores. Cuando el ambiente de un grupo se torna muy relajado y sin vida, se reduce considerablemente la calidad de la información que generan los participantes. Los mejores moderadores encuentran la manera de inyectar energía y entusiasmo en el grupo, de modo que los participantes y observadores estén muy activos a lo largo de toda la sesión. Esta capacidad es mucho más importante al tratar con el segundo grupo de la noche (la sesión de 20:00 a 22:00 horas), cuando los observadores y participantes suelen estar cansados a causa de la hora y pueden tornarse apáticos si no se les motiva para mantener su vigor e interés. El moderador debe tener la capacidad de mantener su propio vigor, para que la discusión continúe siendo productiva hasta el final. Afable. Los moderadores más eficientes son personas que pueden establecer una relación de confianza con los participantes, para que estos se involucren estrechamente en la discusión a fin de complacer al moderador. Cuando no se establece tal relación, es mucho menos probable que se "abran" durante la discusión, lo cual disminuye la calidad de los resultados del grupo. Inteligencia superior al promedio. Ésta es una característica crucial del moderador eficiente, ya que nadie puede planear todas las contingencias posibles en una sesión de grupo de enfoque. El moderador debe tener la capacidad de pensar, procesar la información que genera el grupo y determinar la línea de interrogatorio que generará con mayor eficacia la información adicional necesaria para lograr los objetivos de la investigación. Fuente: Thomas L Greenbaum, The Handbook forFocus Group Research, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1998) pp. 77-78.

"A causa del mal servicio -afirmó-, los lectores estaban furiosos". McDonald grabó los grupos de enfoque en video y editó la cinta, hasta tener un video de 25 minutos, que usó como dispositivo de propaganda para cambiar las actitudes del personal de servicio a clientes. "Su impacto en el personal de Time, Inc. fue increíblemente poderoso -afirmó. De repente, los millones de personas sin rostro tuvieron uno. Los clientes se convirtieron en personas reales, en vez de abstracciones."19

Personalizar la atención resultó ventajoso para Time, pero puede resultar igualmente desventajoso, ya que hace muy fácil olvidar que la discusión y, por consiguiente, los resultados se ven influidos


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ANEXO 5.2 Ventajas de las entrevistas individuales profundas sobre los grupos de enfoque • Permiten que el entrevistador profundice mucho más en el tema, ya que durante la sesión de hora y media concentra toda su atención en una persona, no en un grupo de 10 individuos. • Hacen posible la expresión más sincera de las opiniones del entrevistado, quien podría sentirse intimidado por hablar sobre un tema específico ante un grupo, sobre todo en el caso de temas sensibles, como los productos de cuidado personal, comportamiento en cuestiones económicas o actitudes hacia el sexo, religión y política. • Eliminan las influencias que pueden ocurrir en los grupos de enfoque. Puesto que se entrevista a una sola persona, es imposible que otras influyan en sus comentarios. • Resultan indispensables para situaciones específicas en las que, de otra manera, se pondría a competidores en una misma sala. Por ejemplo, sería muy difícil conformar un grupo de enfoque efectivo con gerentes de tiendas departamentales o restaurantes que compiten entre sí. Por lo tanto, la investigación con estas personas debe hacerse en forma individual. Limitantes de las entrevistas individuales profundas, que se evitan mediante los grupos de enfoque •

Es habitual que sean mucho más costosas que los grupos de enfoque, particularmente si se consideran sobre una base individual. Ello se debe a que el tiempo del moderador, que representa el mayor costo de la investigación cualitativa, es el mismo con una sesión de grupo de enfoque de dos horas que con una entrevista individual de igual duración. De tal modo, el cliente obtiene información de un número significativamente mayor de personas, con el grupo de enfoque, empleando el mismo presupuesto.

•

En general, no se obtiene el mismo grado de participación del cliente que en los grupos de enfoque. Es difícil convencer a los clientes de que se pongan a escuchar las entrevistas individuales durante horas, lo cual puede ser problemático si uno de los objetivos es que el cliente vea la investigación para que se beneficie directamente de la información.

• Resultan físicamente agotadoras para el moderador, de modo que es difícil que abarque en un mismo día lo que podría cubrirse con grupos. Muchos moderadores no realizan más de cuatro o cinco entrevistas diarias, mientras que con dos grupos de enfoque abarcarían a 20 personas. • Los grupos de enfoque brindan al moderador la posibilidad de aprovechar la dinámica del grupo para obtener reacciones que no podría generar en una entrevista individual.

Fuente: adaptado de Thomas L. Greenbaum, "Focus Groups vs. One-on-Ones: The Controversy Continúes", Marketing News 25 (2 de septiembre de 1991), p. 16. Reproducido con autorización de la American Marketing Association.

de manera considerable por el moderador y la dirección específica que imprima a la discusión. Son contados los moderadores que poseen todas las habilidades enumeradas en el anexo 5.1. Es necesario recordar que los resultados no son representativos de lo que se encontraría en la población general y, de tal suerte, no se pueden proyectar. Además, la naturaleza no estructurada de las respuestas dificulta la codificación, tabulación y análisis. Por tanto, no se deben utilizar los grupos de enfoque para cuantificar a las personas que sienten de una manera particular. Los grupos de enfoque son más bien para generar ideas y percepciones, no para examinarlas sistemáticamente. La creciente tendencia de las compañías a ofrecer sus productos y servicios a la venta en todo el mundo, ha hecho que muchas compañías trasnacionales se basen en grupos de enfoque de los países donde hacen negocios para investigar los mercados globales. Las empresas que consideran tal opción deben tener en cuenta algunas de las diferencias más importantes que existen entre los grupos de enfoque canadienses o estadounidenses y los de otros países (véase la Ventana de investigación 5.2).

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Diferencias principales entre los grupos de enfoque canadienses y estadounidenses, y de otros paises

• Tiempo. Muchas compariias en Estados Unidos y Canada acostumbran desarrollar un proyecto el lunes y tenerlo terminado a finales de la semana siguiente, lo cual seria imposibie en otros paises. El marco cronolbgico tiende a ser mas prolongado, particularmente en el Lejano Oriente. Si se requiem hasta dos semanas para conformar grupos en Estados Unidos, cabe esperar el doble en gran parte de Europa e incluso ma's en Asia. • Estructura. Conformar grupos de 8 a 10 personas resulta excesivo en muchos paises, donde suelen constitute con cuatro o seis individuos. Ademas. la duraci6n de las sesiones fuera de Estados Unidos puede ser hasta de cuatro horas. Hay que ser muy especifico cuando se hacen los arreglos para grupos de enfoque internacionales. Muchas organizaciones de investigacion del resto del mundo parecen adsptarse al formato estadounidense. si reciben information ¥ supervision apropiadas. • Reclutamiento y seleccion. En general, los estadounidenses son mucho mas spegados a las especificacrones de redutamiento y selecci6n. Estos procesos deben vigilarse minuciosamente en otras paises. • Ahordaje. Los moderadores del resto del mundo tienden a ser mucho menos estructurados y autoritarios, lo cual puede generar mucho tiempo improductivo durante las sesiones. Les parece necesario para que los miembros del grupo se familiaricen y que se genere la conf ianza para obtener la informacion requerida.

Tambien tienden a usar menos ejercicios escritos y estimulos externos, corno las tablas de conceptos y fotografias. Dicbos aspectos deben considerate cuando se planean sesiones fuera de Estados Unidos. Duracion del proyecto. Puede requerirse mucho tiempo para que se termine un proyecto. En Estados Unidos se acostumbra tener sesiones con dos o, en ocasiones, tres o cuatro grupos en un dia, mientras que en otros mercados un grupo es el limite, por el tiempo que se dedica a el. Ademas, ciertos moderadores se toman un descanso en el curso de una sesion, lo cual resulta poco comun en Estados Unidos. Instalaci ones. Ei entorno de las instalaciones es similar al que habia hace 20 anos en Estados Unidos y Canada. Por ejemplo, es muy comun observer a un grupo en un entorno residencial por un televisor conectado a la sala del grupo mediante cable. Por anadidura. muchas de las instalaciones con espejo unidireccional no cuentan con las comodidades que se acostumbran en Estados Unidos. Costos. Aunque los costos varfan mucho de una region y pais a otro, seria basta cierto punto usual pagar casi el doble por sesi6n de grupo en Europa y cerca del triple en muchas regiones de Asia.

Fuenie: Thomas L. Greenbaum, "Understanding Focus Group Research Abroad", Msrteling Nsw$30 (30 de junio de 19961, pp. H14-H36

Análisis de casos selectos Análisis de casos selectos Estudio intensivo de ejemplos selectos del fenómeno que interesa.

A veces llamado análisis de ejemplos estimulantes de ideas, el análisis de casos selectos consiste en estudiar a fondo diversos casos selectos del fenómeno que se investiga. Los investigadores suelen examinar los registros existentes, observar el fenómeno mientras ocurre, emprender entrevistas no estructuradas o usar otros enfoques para analizar lo que ocurre realmente en una situación dada. Puede enfocarse en entidades (personas o instituciones) o grupos de entidades (representantes de ventas o distribuidores en varias regiones). El método se tipifica por medio de varias características.20 En primer lugar, es fundamental la actitud del investigador. La más productiva es de receptividad atenta, de buscar explicaciones, en vez de intentar probarlas. Es probable que el investigador realice cambios frecuentes de dirección, conforme surja nueva información. Podría ser necesario que busque nuevos casos u obtenga más datos de casos previamente consultados. En segundo término, el éxito del método depende en gran parte de lo bien que el investigador integre los diversos elementos de información que acumula en una interpretación unificada. Por último, el método se caracteriza por su intensidad. El analista trata de obtener información suficiente para representar y explicar las características específicas del caso que estudia y las que tiene en común con otros casos.


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117

En un estudio para mejorar la productividad de la tuerza de ventas en una compañía, el investigador estudió intensivamente dos o tres de los mejores representantes de ventas e igual número de los peores. Recopiló datos sobre los antecedentes y experiencia de cada uno y luego dedicó varios días a realizar visitas de venta con ellos. Como resultado, elaboró la siguiente hipótesis: verificar las existencias de los minoristas y señalarles los artículos que empezaban a escasear fueron las diferencias más importantes entre los representantes de ventas exitosos y los deficientes.21 En este ejemplo, la idea clave que tienen en común los buenos representantes de ventas, y en la que difieren de los representantes deficientes, los lleva a verificar el inventario de los minoristas. Las situaciones siguientes son particularmente productivas en cuanto a hipótesis: 1. Casos que reflejan cambios, en particular cambios repentinos. Por ejemplo, la forma en que el mercado se ajusta a la llegada de un nuevo competidor puede revelar mucho acerca de la estructura de una industria. 2. Casos que reflejan extremos de comportamiento. El caso de los mejores y peores representantes de ventas recién citado es un ejemplo. De igual modo, para determinar lo que origina diferentes rendimientos de ventas entre territorios de una compañía se podría averiguar mediante la comparación de los mejores y peores territorios, no con el análisis de todos los territorios. 3. Casos que reflejan el orden cronológico de los acontecimientos. Por ejemplo, en el caso de las diferencias de ventas por territorio, podría ser que una sucursal haya sustituido a un agente del fabricante en un territorio, mientras que en otro reemplazó a un distribuidor industrial.

Patrón de referencia (benchmarking) Uso de organizaciones que realizan alguna función de manera superior, como fuente de ideas para mejorar.

Cuáles casos serán los más valiosos depende, por supuesto, del problema en cuestión. Sin embargo, en general es válido que sean más útiles los casos con contrastes marcados o características sobresalientes. Ello se debe a que las diferencias mínimas suelen ser difíciles de discernir. Así, más que buscar las diferencias que existen entre un caso promedio y uno levemente superior al promedio, es conveniente comparar el mejor con el peor para poder amplificar las diferencias que existan. Un ejemplo muy frecuente del uso de casos selectos para obtener información es la utilización de lo que se denomina patrón de referencia o benchmarking. Éste consiste en identificar una o más organizaciones que realizan alguna función de manera superior y usar sus prácticas como fuente de ideas para mejorar. A manera de ejemplo, L. L. Bean es una compañía que destaca por su superioridad para el surtido de pedidos. En una primavera, la empresa envió por correo 500000 paquetes sin que se cometiera un solo error. Incluso durante la ajetreada temporada navideña, la compañía surtió correctamente 99.9% de sus pedidos.22 Por tanto, otras organizaciones han tratado de mejorar sus métodos para el surtido de pedidos usando a L. L. Bean como patrón de referencia.

Disyuntivu eticu 5.2 Debido a que cada vez mas propietarios venden su casa por si mismos, el presidents de una agenda de bienes raices local le ha pedido que emprenda una investigation exploratoria para averiguar la imagen de los agentes de bienes raices en !a localidad. Sin que lo sepa su cliente actual, dos ahos atras realize una investigacion similar para im competidor y, con base en sus resultados, ha formulado hipdtesis especificas acerca del porque algunos propietarios de casas se muestran renuentes a vender su casa a traves de agentes de bienes raices.

• ;,Es elico proporcionar informacion obtenida mientras trabajaba para otro cliente, que es competidor de su cliente actual? ^Que aspectos definitivarnente no deberia mencionar a su cliente actual respecto del proyecto anterior? « iEs etico emprender un proyecto de investigacion cuando piensa que ya sabe cuales seran los resultados? iPodria generalizar los resultados de hace dos anos al memento actual? • ^Debe ayudar a este cliente en la definicion de su problema? En caso afirmativo, [como?

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria Las organizaciones emplean los patrones de referencia o benchmarking mediante actividades como la lectura acerca de otras organizaciones, visitas o llamadas telefónicas a ellas, y analizando los productos de competidores para ver cómo están fabricados. El proceso de patrón de referencia varía, según las necesidades de información de la organización y los recursos disponibles. El patrón de referencia es más útil para aprender acerca de los productos que ya existen que de los productos nuevos y de las prácticas de negocios, incluidas las formas de proporcionar mayor valor a los clientes. Es poco probable que las organizaciones usadas como patrones de referencia revelen a sus competidores información acerca de nuevos productos o sus estrategias. Es generalizada la opinión de que Xerox fue la primera organización que utilizó un proyecto de patrón de referencia en Estados Unidos. En 1979, la compañía estudió a sus competidores japoneses para averiguar cómo podían vender fotocopiadoras de tamaño mediano a un precio inferior al costo de fabricación para Xerox. Hoy, numerosas empresas, como AT&T, Eastman Kodak y Motorola, utilizan el patrón de referencia como una herramienta de investigación normal. El Mellon Bank de Pittsburgh comenzó a emplear el patrón de referencia para mejorar su manejo de las quejas de los clientes acerca de la facturación de tarjetas de crédito. El banco usó como patrón de referencia a siete compañías, entre ellas empresas de tarjetas de crédito, una aerolínea y un banco competidor, con visitas a tres de ellas y llamadas telefónicas a las otras cuatro. Con lo que averiguó, el banco redujo su tiempo promedio de resolución de quejas de 45 a 25 días.23

De regreso en el caso A la semana siguiente, los gerentes de ventas y mercadotecnia de Western Kodiak discutieron una vez mas los nuevos productos planeados por la compafiia, Fotos en CD y Fotos en linea. Habian pedido a Estella Ramos, directora de investigation de la empresa, que IBS proporcionara toda la informacion en poder de la compania acerca del uso de la tecnologfa informatica. "Ademas de realizar proyectos de investigacion -explico Estellaperibdicamente efectuamos investtgaciones exploratonas mediante la revisi6n de estudios pjblicados, noticias y demas. For ejemplo, vigilamos cuanto ha aurnentado el USD de Internet." "iQue quieres decir exactamente con el 'uso de Internet'?" -pregunto Jane. "Bjena pregunta. Me refiero al numero de hogares con acceso a Internet. Tenemos menos informacibn acerca del uso que le dan en esas casas. aunque contmuamos trabajando al respecto. Por ejemplo, uno de los servicios de comunicacion masiva ha vigilado el uso de computadoras personales en el hogar y ha descubierto que, si bien las personas continuan adquiriendo computadoras personales, el porcentaje de las que en realidad las utilizan se ha reducido en los ultimos anos." "iHemos investigado por que ocurre eso?", -pregunto Paul "Existen quienes ban planteado hipotesis -respondio Estella. Piensan que los consumidores usan la computadora en el trabajo y estan cansados de ella cuando llegan al hogar. Estamos investigando publicaciones al respecto." "Me parece que todavia tenemos que aprender mucho acerca de como se usan las computadoras", -dijo Jane. "Asf es -replied Estella-, y es un area de investigacion interesante. Tambien vigilamos los resultados de un gran estudio acerca de

los efectos de Internet en el comportamiento de las personas. El Center for Communication Policy de la Universidad de California en Los Angeles esta colaborando con unlversidades de Singapur e Italia para observar e! comportamiento de los consumidores y medir sus actitudes durante algunos anos en miles de hogares de varios pafses. Dicho estudio considera las relaciones sociales. el correo electronico y el comercio electronico. Los investigadores observaran a los consumidores en su hogar, ademas de emprender encuestas." "jCaramba! -dijo John-, no podriamos financiar un estudio como ese en Western Kodiak." "Exactamente -replied Estella-, y se trata de un estudio innovador. ya que analiza la forma en que Internet esta cambiando los estilos de vida y las actitudes. Es por eso que combinamos los resultados de las investigaciones exploratorias de otras personas con nuestros propios datos, para brmdarles informacion y ayudarles a que identifiquen preguntas que podamos responder con nuestros propios estudios." "Gracias, Estella -dijo Paul- con la ayuda de tu grupc, podemos ajustar nuestros planes cuando sea necesario, de modo que Fotos en CD y Fotos en linea ayuden a que los consumidores hagan lo que realmente quieren hacer."

Fuente e! caso de Wesiem Kodiak se hasa en David Goetzl, "Kodak Seis Assault on 'Phoia Use' wstn Three New Campaigns", Advertising AgeW de jumo de 1999), p. 4; Margaret Kane, "UCLA Launches Wide-Panging Net Study". ZONel Tech Newslbajadu del silio web de Excite, wwuv.eicite com, el B de jumo de 19991. Michael Miller "Researchers to Study Internet's Impact on Society", Reuters Internet Report |ba|ado del sitio de Excite, wwwexcite.eom, el 8 de jumo de 1999); David Plomikoff, "Study Asks How Wired World Has Changed the Way We Live". San Jose MeiMyWeivsllSdejunio de 1999), pp IF. 7F;y "UseotHouseholrj PCs Is on the Wane", Chicago Tribune^ de junio de 1999), sec. 3, p. 4.

Resumen

119

| Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar qué es un diseño de investigación. Un diseño de investigación es el marco de referencia o plan para un estudio, y sirve como guía para la recopilación y análisis de los datos.

Objetivo de aprendizaje 2 Enumerar los tres tipos básicos de diseños de investigación. Una forma básica de clasificar los diseños es conforme al objetivo fundamental de la investigación: exploratorio, descriptivo o causal.

Objetivo de aprendizaje 3 Describir el aspecto principal para cada tipo de diseño de investigación. El aspecto principal en la investigación exploratoria es el descubrimiento de ideas y percepciones. La investigación descriptiva suele relacionarse con determinar la frecuencia de algo o la relación entre variables. Un diseño de investigación causal intenta determinar relaciones causa-efecto.

Objetivo de aprendizaje 4 Citar el principio fundamental de la investigación. El principio fundamental de la investigación es que el diseño del estudio debe derivarse del problema.

Objetivo de aprendizaje 5 Describir los usos básicos de la investigación exploratoria. La investigación exploratoria es, en lo fundamental, la encaminada a formarse una idea general. Es muy útil para familiarizarse con un fenómeno, aclarar conceptos, desarrollar declaraciones del tipo "sí... entonces" sin probarlas y establecer prioridades para investigaciones ulteriores. El resultado de la investigación exploratoria consiste en ideas y percepciones, no en respuestas.

Objetivo de aprendizaje 6 Especificar la característica clave de la investigación exploratoria. Los estudios exploratorios se caracterizan por su flexibilidad.

Objetivo de aprendizaje 7 Analizar los diversos tipos de investigación exploratoria e identificar las características de cada uno.

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria Entre los diversos tipos de investigación exploratoria se incluyen las búsquedas documentales, las encuestas de experiencia, los grupos de enfoque y el análisis de casos selectos. Las búsquedas documentales pueden abarcar las publicaciones conceptuales, las gremiales o, muy frecuentemente, las de datos estadísticos. Las encuestas de experiencia, a veces llamadas encuestas de informantes clave, intentan aprovechar los conocimientos y experiencia de quienes están familiarizados con el tema general que se investiga. Los grupos de enfoque son, en cierto sentido, entrevistas personales simultáneas con un número reducido de individuos, por lo general 8 a 12. Sin embargo, la entrevista se basa más en la discusión de grupo que en una sucesión de preguntas dirigidas para generar datos. El análisis de casos selectos en ocasiones se denomina análisis de ejemplos estimulantes de percepciones. Consiste en el estudio intensivo de casos selectos del fenómeno que se investiga.

Objetivo de aprendizaje 8 Identificar a ¡apersona clave en un grupo de enfoque. El moderador es la persona clave para el funcionamiento exitoso de un grupo de enfoque. No sólo debe dirigir la discusión de modo que se satisfagan todos los objetivos del estudio, sino que debe hacerlo de manera que se estimule y promueva la interacción entre los miembros del grupo.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué es un diseño de investigación? ¿Es necesario el diseño de investigación para realizar un estudio? 2. ¿Cuáles son los diferentes tipos de diseños de investigación? ¿Cuál es el propósito básico de cada tipo? 3. ¿Cuál es el principio fundamental de la investigación? 4. ¿Cuáles son los usos básicos de la investigación exploratoria? 5. ¿Cuál es la característica clave de la investigación exploratoria? 6. ¿Cuáles son algunos de los tipos más productivos de la investigación exploratoria? ¿Cuáles son las características de cada tipo?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Servicios de Telecomunicación es un importante proveedor de teléfonos residenciales y servicios afínes en el sureste del país. Su departamento de investigación y desarrollo diseñó recientemente un prototipo con una función de memoria que permite almacenar el número y el contenido de las llamadas durante 48 horas. Un modelo similar, que introdujo en el mercado recientemente un competidor de la compañía, tuvo un éxito apenas marginal. Sin embargo, ambos equipos tenían una falla técnica. Resulta que una llamada con duración mayor de 20 minutos hace que se pierda el tono de marcar durante 90 segundos. El problema se atribuyó principalmente a la activación de la función de memoria. No obstante esta falla, los directivos estaban entusiasmados con las actividades del departamento de investigación y desarrollo. Decidieron realizar un estudio de campo para evaluar la reacción de los consumidores a la función de memoria. Se seleccionó una muestra aleatoria de 1000 participantes en tres centros metropolitanos importantes de la región. Se diseñaron los cuestionarios para indagar las actitudes y opiniones de los encuestados hacia este nuevo equipo. En esta situación, ¿es apropiado el diseño de investigación? En caso afirmativo, ¿por qué? Si la respuesta es negativa, ¿por qué no? 2. Un modesto fabricante de copiadoras y duplicadores de alta velocidad planea introducir en el mercado un nuevo modelo para escritorio. El vicepresidente de comunicaciones de la compañía tiene qué decidir entre dos programas de publicidad para este producto. Prefiere el programa de publi-


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cidad gamma y está seguro de que generaría más ventas que el otro, el programa beta. Mañana tendrá una junta con el vicepresidente de mercadotecnia para decidir el diseño de investigación apropiado para un estudio que ayudará a tomar la decisión final relativa al programa de publicidad que se pondrá en práctica. ¿Cuál diseño de investigación recomendaría? Justifique su recomendación. 3. Una empresa local de pedidos por correo está interesada en mejorar su servicio. En particular, los directivos quieren evaluar si los clientes están insatisfechos con el servicio actual y la naturaleza de su insatisfacción. ¿Cuál diseño de investigación aconsejaría? Justifique su recomendación. 4. La compañía Trazos es fabricante de instrumentos tales como plumas fuente, bolígrafos, plumones y lapiceros. Es habitual que estos productos se vendan al menudeo en cadenas grandes y pequeñas, farmacias y tiendas de abarrotes. En fecha reciente, la compañía se diversificó con la fabricación de encendedores desechables. La distribución de este producto se restringirá a farmacias y tiendas de abarrotes, ya que los directivos piensan que su mercado previsto, de personas con ingresos medianos y bajos, usan ese tipo de establecimientos. Se requiere su experiencia para decidir un diseño de investigación apropiado con el fin de determinar si así ocurriría en realidad. ¿Cuál diseño de investigación recomendaría? Justifique su elección. 5. Maletas Modernas es un fabricante de maletas cubiertas de tela, una de cuyas ventajas principales es su ligereza. La compañía distribuye sus productos a través de tiendas departamentales de prestigio, empresas de pedidos por correo, establecimientos minoristas de ropa y otros negocios al menudeo, como las papelerías, tiendas de productos de piel, y similares. La compañía se hace mucha publicidad y la complementa con una numerosa fuerza de representantes de ventas, de casi 400 integrantes. El número de representantes es variable, puesto que uno de los problemas históricos de la compañía ha consistido en la gran cantidad de renuncias de estos empleados. Es normal una rotación anual de 10 a 20% de la fuerza de ventas. Puesto que el costo de capacitar a un nuevo empleado es de 5000 a 10000 dólares, sin incluir las ventas perdidas como resultado del cambio de personal, el gerente de ventas está preocupado desde hace algún tiempo, por lo que ha estado realizando entrevistas de despedida con cada representante de ventas que se va de la compañía. Con base en ellas, se formó la opinión de que la alta rotación de personal se debe a la insatisfacción generalizada de los representantes de ventas con las políticas de la empresa y sus oportunidades de promoción y paga. Sin embargo, los altos directivos no están de acuerdo con la petición que les ha hecho para que modifiquen las políticas de la empresa en estas áreas. Han tratado de contrarrestar las peticiones del gerente de ventas con el argumento de que gran parte de lo que propone se basa en reacciones viscerales y no en datos objetivos. Antes de estar dispuestos a realizar cambios, los altos directivos desean contar con más evidencias sistemáticas de que las razones verdaderas de la alta rotación se relacionan con la insatisfacción en el trabajo, en general, y con esas dimensiones de la satisfacción en el trabajo, en particular. El gerente de ventas ha pedido al departamento de investigación de mercados de la compañía que le ayude a resolver el problema. a) Como empleado de ese departamento, identifique la hipótesis general que guiaría su investigación. b) ¿Qué tipo de diseño de investigación recomendaría al gerente de ventas? Justifique su respuesta. 6. Carmela González es la dueña de una tienda de ropa cuya clientela está constituida por estudiantes universitarios. A través de conversaciones informales con sus clientes, empieza a suponer que un establecimiento de renta de videos dirigido específicamente a dichos estudiantes tendría mucho éxito en el mercado local. Aunque sus conversaciones informales con los estudiantes revelan la sensación global de insatisfacción con los establecimientos de renta de video existentes, no ha podido aislar áreas específicas de insatisfacción. La señora González, recordando un curso de investigación de mercados que tomó en la escuela, ha decidido que una investigación de grupo de enfoque sería un método apropiado para obtener información útil a fin de decidir si continúa adelante con el desarrollo de la idea (por ejemplo, un plan de negocios formal, políticas del establecimiento de renta, etc.).

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Capítulo 5: Tipos de diseño de investigación e investigación exploratoria a) Determine el problema de decisión y el consecuente problema de investigación que se aprecian en esta situación. b) ¿A quiénes se debe seleccionar como participantes del grupo de enfoque? c) ¿Dónde deben realizarse las sesiones del grupo de enfoque? d) ¿Quién debe ser el moderador del grupo de enfoque? e) Elabore un esquema de discusión para el grupo de enfoque. 7. Las técnicas exploratorias de la investigación del grupo de enfoque y las encuestas de experiencia son similares en muchos aspectos, si bien cada una posee ventajas distintivas, según los objetivos del proyecto de investigación. ¿Cuáles son algunas similitudes y diferencias entre estas técnicas?

Notas 1. Julián L. Simón, Basic Research Methods in Social Science: The Art ofEmpirical Investigation (Nueva York: Random House, 1969), p. 4. 2. Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, Research Methods in Social Relations, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976), pp. 90-91. Véase también Fred N. Kerlinger, Foundations ofBehavioral Research, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986), pp. 347-390; John W. Creswell, Research Design: Qualitative and Quantitative Approaches (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994). 3. Los propósitos básicos son los que recomiendan Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods. 4. Nina Munk, "Title Fight", Fortune (21 de junio de 1999, bajado del sitio de Northern Light, www.northernlight.com, el 21 de julio de 1999). 5. Véase un análisis de los criterios de las hipótesis adecuadas y el valor de las hipótesis como guía de la investigación en Kerlinger, Foundations ofBehavioral Research. 6. Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods, p. 91. 7. Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods. El capítulo 4 contiene un análisis particularmente informativo de los tipos de investigación que son productivos en las etapas exploratorias de un estudio. 8. Steven P. Galante, "More Firms Quiz Customers for Clues About Competition", The Wall Street Journal (3 de marzo de 1986), p. 17. Véase también Thomas Uegare, "Acting on Customer Feedback", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 8 (primavera de 1996), pp. 46-51. 9. Roy Furchgott, "Trend Spotting", San José Mercury News (6 de julio de 1998), pp. 1C, 4C. 10. Bob Deierlein, "A New Louisville Slugger", Beverage World 114 (junio de 1995), pp. 116-117. 11. Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods, p. 94. 12. Selltiz, Wrightsman y Cook proponen que frecuentemente es útil, en un estudio exploratorio, orientar las preguntas hacia "qué funciona". En otras palabras, recomiendan preguntas como la siguiente: "Si se desea (un efecto dado), ¿cuáles factores de influencia o cuáles métodos, en su experiencia, tendrían mayores probabilidades de producirlo?" (p. 95). 13. Joshua Macht, "The New Market Research", Inc. (julio de 1998), pp. 87-94. 14. Tim Neenan, "O07's BMW Z3", Ward's Auto World 32 (marzo de 1996), pp. 75-76. 15. Robert C. Inglis, "In-Depth Data: Using Focus Groups to Study Industrial Markets", Business Marketing 72 (noviembre de 1987), p. 80. 16. Goldman y McDonald analizan los pros y contras de los diversos sitios, así como muchos otros aspectos operativos que surgen durante la realización de grupos de enfoque. Véase Alfred E. Goldman y Susan Schwartz McDonald, The Group Interview: Principies andPractice (Englewood Cliffs, NJ: PrenticeHall, 1987). Véase también David W. Stewart y Prem N. Shamdasani, Focus Groups: Theory andPractice (Newbury Park, CA: Sage Publications, 1990); David L. Morgan (ed), Successful Focus Groups: Advancing the State oftheArt (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993). 17. Véase los requisitos para los moderadores y cómo seleccionarlos en Thomas L. Greenbaum, The Handbookfor Focus Group Research, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1998); Richard A. Krueger, Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994); Jane Farley Templeton, The Focus Group: A Strategic Guide to Organizing, Conducting, andAnalyzing the Focus Group Interview (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994).


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18. Inglis, "In-Depth Data", contiene un análisis útil de las dificultades adicionales que enfrentan los moderadores de grupos de enfoque industriales. Véase un análisis del uso de grupos de enfoque en relación con bienes industriales en Edward F. McQuarrie y Shelby H. Mclntyre, "Focus Groups and the Development of New Products by Technologically Driven Companies: Some Guidelines," Journal ofProduct Innovation Management 3 (marzo de 1986), pp. 40-46; Curtís J. Fedder, "Biz-to-Biz Focus Groups Require a Special Touch," Marketing News 24 (8 de enero de 1990), p. 46. 19. Scott C. McDonald, Nancy E. Dince y Larry P. Stanek, "Focus Groups Being Subverted by Clients", Marketing News 18 (28 de agosto de 1987), p. 48. Véase también Thomas L., Greenbaum, "Observing a Focus Groups Takes as Much Skill as Moderating It", Marketing News 22 (29 de agosto de 1994), p. 17. 20. Estas características se detallan adicionalmente en Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods, pp. 98-99. Véase también Thomas V. Bonoma, "Case Research in Marketing: Opportunities, Problems, and a Process", Journal of Marketing Research 22 (mayo de 1985), pp. 199-208; Robert K. Yin, Case Study Research: Design and Methods (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994); Robert E. Stake, TheArt ofCase Study Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993). 21. Harper W. Boyd, Ralph Westfall y Stanley F. Stasch, Marketing Research: Text and Cases, 6a. ed. (Homewood, IL: Richard D. Irwin, 1985), p. 51. 22. Otis Port, "Quality: Small and Midsize's Companies Seize the Challeng e-Not a Moment too Soon", Business Week (30 de noviembre de 1992), pp. 66-72. 23. Jeremy Main, "How to Steal the Best Ideas Around", Fortune 126 (19 de octubre de 1992), pp. 102-106. Véase también Douglas Brownlie, "The Conduct of Marketing Audits", Industrial Marketing Management 25 (enero de 1996), pp. 11-22; Subra Balakrishnan, "Benefits of Customer and Competitive Orientations in Industrial Markets," Industrial Marketing Management 25 (julio de 1996), pp. 257-269.

Lecturas recomendadas Véase un análisis excelente de los tres tipos de diseños de investigación, sus propósitos básicos y enfoques generalmente fructíferos en: Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, Research Methods in Social Relations, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976). FredN. Kerlinger, Foundations of Behavioral Research, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986). Véase un análisis detallado de la conducción de grupos de enfoque en: Thomas L. Greenbaum, The Handbookfor Focus Group Research, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publishers, 1998). Richard A. Krueger, Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994). Jane Farley Templeton, The Focus Group: A Strategic Guide to Organizing, Conducting, andAnalyzing the Focus Group Interview (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994).

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DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVO Y CAUSAL O B J E T I V O S

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Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Citar tres objetivos importantes de la investigación descriptiva. 2. Enumerar las seis especificaciones que requiere un estudio descriptivo. 3. Explicar qué es una tabla modelo. 4. Analizar la diferencia entre los diseños transversal y longitudinal. 5. Explicar qué significa panel en investigación de mercados y la diferencia entre un panel tradicional y un panel ómnibus. 6. Explicar qué es una tabla de rotación o matriz de cambio de marca. 7. Describir la intención de las encuestas de muestra. 8. Distinguir la noción de causalidad de acuerdo con el sentido común del concepto científico para el mismo término. 9. Definir variación concomitante. 10. Enumerar tres formas de determinar una relación causal. 11. Aclarar la diferencia entre experimentos de laboratorio y de campo. 12. Explicar cuál de los dos tipos de experimentos tiene mayor validez interna y cuál mayor validez externa. 13. Enumerar los tres problemas principales en un mercado de prueba. 14. Analizar las ventajas y desventajas de los mercados de prueba simulados. 15. Distinguir entre los mercados de prueba tradicionales y controlados.

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Un caso para la investigación de mercados El negocio de la telefonía no es lo que era antes. En el pasado, en Estados Unidos se consideraba que AT&T era una benevolente Ma Bell ("mamá teléfono"). Junto con sus subsidiarias locales, la compañía hacía posible que las personas se comunicaran de un lado al otro del pueblo, a través de Estados Unidos y en todo el mundo. Luego, el mercado de telefonía estadounidense se dividió en proveedores de servicios locales y de servicios de larga distancia. Hoy, el entorno es mucho más complejo -y competitivo, pues las telecomunicaciones no se limitan a llamadas telefónicas; de hecho, pueden incluir el envío de faxes o mensajes de correo electrónico por Internet, ver la televisión por cable o usar un teléfono inalámbrico. Además, se está permitiendo que las compañías locales entren al mercado de larga distancia, que es más rentable; pero sólo si primero dejan que las compañías de larga distancia compitan en el mercado local. Al mismo tiempo, AT&T está sentando las bases para entrar en el mercado de los servicios de telefonía local. Es probable que el plan más ambicioso de la compañía sea utilizar las líneas de televisión por cable como umbral para proporcionar diversos servicios de telecomunicación. En 1999, AT&T se fusionó con Tele-Communications Inc. para obtener la denominada conexión de banda ancha con millones de hogares. A través de esta nueva unidad de negocios, llamada AT&T Broadband & Internet Services, los consumidores que contratan con AT&T reciben servicios de telefonía local y de larga distancia, conexión de alta velocidad a Internet y televisión por cable digital. Obtienen todo eso de una sola compañía, con una sola factura mensual. Sin embargo, se trata de una estrategia de alto riesgo que requiere una gran inversión en tecnología e infraestructura. AT&T

ha gastado miles de millones de dólares en adquirir y mejorar los servicios por cable. A fin de obtener un rendimiento satisfactorio de dicha inversión, la compañía debe lograr que los consumidores entiendan este nuevo tipo de paquete de servicios y quieran tenerlo. Entrar al moderno mercado de telecomunicaciones requiere de mucha experiencia y datos de mercadotecnia a fondo. AT&T debe cerciorarse de que su tecnología funcione lo suficientemente bien como para satisfacer y exceder las expectativas de los consumidores -de preferencia sin el gasto de establecer el sistema completo en todo el país. La compañía necesita saber qué quieren los consumidores de su proveedor de telecomunicaciones y cómo explicarles este nuevo servicio. Se supone que para obtener esta información es necesario que AT&T ofrezca el servicio y mida la reacción de los consumidores. Sin embargo, hacerlo así sería provocar una reacción de sus competidores. AT&T no puede darse el lujo de ignorar la revolución de la tecnología de la información. Algún día, el servicio telefónico simple estará tan pasado de moda como la televisión en blanco y negro.

Temas para análisis 1. ¿Qué preguntas tiene que responder AT&T mediante la investigación de mercados? 2. ¿Qué tipos de investigación ayudarían a que AT&T responda a estas preguntas de mercadotecnia? 3. ¿Cómo podría prepararse la compañía para la reacción de sus competidores cuando su investigación se haga pública?

En el capítulo anterior se mencionó que los diseños de investigación habitualmente corresponden a una de tres categorías: exploratorio, descriptivo o causal. Se analizó la investigación exploratoria y se mencionó que uno de sus usos principales es generar ideas y percepciones para investigaciones adicionales, más dirigidas. En este capítulo se estudia la forma de emplear las investigaciones descriptivas y causales para probar la validez de las hipótesis que se generan con los estudios exploratorios.

| Diseños de investigación descriptivos Puede considerarse que gran parte de la investigación de mercados es descriptiva, la cual se usa para los propósitos siguientes: 1. Describir las características de ciertos grupos. Por ejemplo, con base en información recopilada de los usuarios conocidos de un producto particular, se intentaría elaborar un perfil del "usuario promedio" en cuanto a ingresos, género, edad, nivel de estudios, etcétera. 2. Calcular la proporción de los integrantes de una población específica que se comporta de cierta manera. Así, podría haber interés en calcular la proporción de individuos que viven dentro de determinada distancia de un centro comercial propuesto y realiza compras ahí. 3. Elaborar predicciones específicas. Podría haber interés en predecir las ventas de cada uno de los cinco años siguientes, para planear la contratación y capacitación de nuevos representantes de ventas. La investigación descriptiva abarca gran variedad de objetivos de investigación. Sin embargo, un estudio descriptivo es algo más que una expedición en busca de datos. Los hechos no llevan a ninguna parte; en realidad, como tales, son los bienes más comunes, baratos e inútiles. Cualquier persona con un cuestionario puede recopilar miles de hechos diarios y probablemente no tenga manera de usarlos. Lo que los vuelve prácticos y valiosos es el pegamento de la explicación y la comprensión, el marco de la teoría, la conexión de la conjetura. Sólo cuando los hechos pueden cubrir, como la carne al esqueleto de la teoría, adquieren significado para la solución de problemas.1 El investigador no debe ceder a la tentación de iniciar un estudio descriptivo con la vaga idea de que los datos recopilados deben ser interesantes. Un buen estudio descriptivo presupone muchos más conocimientos previos acerca del fenómeno que se investiga y se basa en una o más hipótesis específicas que guían la investigación en direcciones determinadas. En este sentido, un diseño descriptivo difiere de otro exploratorio. Mientras que este último se caracteriza por su flexibilidad, puede considerarse que los estudios descriptivos son rígidos, pues precisan que se especifiquen con claridad quién, qué, cuándo, dónde, por qué y cómo de la investigación. Suponga que una cadena de tiendas de alimentos planea abrir una nueva sucursal y quiere determinar la forma en que las personas se suelen volver clientes de un nuevo establecimiento. Algunas preguntas que tendría que responder antes de que se iniciara la recopilación de datos de este estudio descriptivo son: ¿A quién se consideraría como cliente? ¿A todas las personas que entren en la tienda? ¿Y si no compran nada, sino que simplemente participan en el sorteo de inauguración? Quizá deba definirse como cliente a todos los individuos que compren algo en el establecimiento.

Diseños de investigación descriptivos

-m.

Una investigación descriptiva reciente acerca del uso de Internet realizada por Media Metrix, importante investigador de mercados cuyo sitio web se ilustra, reveló que los hombres de 18 años o más tienen, por lo menos, las mismas probabilidades de comprar en línea que las mujeres de la misma edad. El sitio más visitado por ambos géneros fue Blue Mountain Arts Electronic Greeting Cards, seguido por Amazon.com y Ebay.com. En el caso de las mujeres, el cuarto lugar correspondió a barnesandnoble.com, y en el de los hombres, a Cnet Software Download Services. Los sitios de cupones, como Cool Savings y ValuPage, se ubicaron en el quinto y sexto lugares, respectivamente, entre las mujeres, sin que aparecieran en los primeros 10 entre los hombres. Fuente: Media Metrix, Inc. es pionero en el campo de los servicios de medición en Internet y los medios digitales.

¿Debe definirse a los clientes con base en la unidad familiar o como individuos, pese a que provengan de una misma familia? ¿Cuáles de sus características han de medirse? ¿Interesan su género y edad, o quizá el lugar donde viven y cómo se enteraron del establecimiento? ¿Cuándo se realizarán las mediciones: mientras compran o después de ello? ¿Debe efectuarse el estudio durante las primeras semanas de funcionamiento de la tienda o hay que postergarlo hasta que la situación se estabilice? Sin duda, si interesa la influencia de la publicidad de boca en boca, habrá que esperar hasta que haya ejercido su efecto. ¿Dónde se medirá a los clientes? ¿Debe hacerse en la tienda, inmediatamente afuera del establecimiento o en su hogar? ¿Por qué se quiere medirlos? ¿Se usarán las mediciones para planear la estrategia de promoción? En tal caso, la investigación debe enfocarse en medir cómo se enteraron del establecimiento. ¿O se usarán las mediciones como base para la ubicación de otras sucursales? Si así fuera, el énfasis estaría dirigido a determinar el área comercial de la tienda. ¿Cómo se medirá a los clientes? ¿Se usará un cuestionario o se observará su comportamiento de compra? Si se usa un cuestionario, ¿qué forma tendrá? ¿Estará muy estructurado? ¿Tendrá la forma de una escala? ¿Cómo se administrará? ¿Por teléfono? ¿Por correo? ¿Quizá mediante una entrevista personal? Las preguntas anteriores no son las únicas que podrían o deberían plantearse. Sin duda, algunas respuestas están implícitas en la o las hipótesis que sirven de guía al estudio descriptivo, pero otras no son evidentes. El investigador podrá especificarlas sólo después de meditarlo profundamente o incluso tras un pequeño estudio piloto o una investigación exploratoria. Sea cual fuere el caso, se recomienda que el investigador postergue la recopilación de datos, con los cuales pondrá a prueba las hipótesis, hasta que tenga juicios claros acerca del quién, qué, cuándo, dónde, por qué y cómo de la investigación descriptiva. El investigador también debe retrasar la recopilación de datos hasta que se haya determinado claramente la forma en que los analizará. Lo ideal es preparar un conjunto de tablas modelo antes de ini-

128

Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal

Tabla modelo Tabla usada para catalogar los datos recopilados.

ciar el proceso de recopilación. Una tabla modelo se usa para catalogar los datos que se recopilan, está completa en todos los sentidos, salvo por su llenado con los números reales, ya que incluye título, encabezados de columna y categorías específicas de las variables que la componen. Lo único que falta, después de recopilar los datos, es contar el número de casos de cada tipo. En el anexo 6.1 se muestra una tabla modelo que podría usarse en una tienda de ropa femenina que desea saber si sus clientes forman parte predominantemente de un grupo de edad y, en caso afirmativo, cómo difiere ese grupo de las dientas que frecuentan las tiendas de sus competidores. Observe que en la tabla se enumeran los grupos de edad específicos que quiere comparar el propietario de la tienda. Es crucial especificar con exactitud las variables y categorías que se investigarán antes de que los investigadores comiencen a recopilar datos. En este caso, también se deben especificar las pruebas estadísticas que se emplearán para descubrir la relación que existe entre la edad y las preferencias, antes de dar inicio a la recopilación de datos. Los investigadores inexpertos, con frecuencia, ponen en tela de juicio la necesidad de esas decisiones difíciles y detalladas antes de comenzar con la recopilación de datos. Suponen que postergar tales decisiones hasta que se hayan recopilado los datos las simplificará. La verdad es precisamente al revés, como atestiguaría cualquier investigador con experiencia. Lo más difícil para el investigador principiante es prever los problemas analíticos que podría enfrentar después de recopilar los datos. Tiende a pensar que una amplia variedad de hechos es suficiente para resolver cualquier problema. Sólo después de luchar contra los descuidados, tercos e intratables hechos, con datos inadecuados para probar hipótesis y con datos interesantes, pero que no sustentan recomendaciones prácticas para actuar, el principiante adquiere conciencia plena de que los grandes "errores" de la investigación usualmente se cometen en las primeras etapas. Cada definición de un problema, o de una variable de un problema, genera diferentes hechos o resultados, y una formulación, una vez elaborada, sirve para restringir el alcance del análisis. Ningún problema se formula en definitiva, hasta que el investigador pueda especificar cómo efectuará el análisis y la forma en que los resultados contribuirán a encontrar una solución práctica.2

Estudio transversal Investigación que incluye una selección de elementos pertenecientes a la población que interesa, los cuales se miden en un solo punto cronológico.

ANEXO 6.1

Una vez recopilados los datos e iniciado el análisis, es demasiado tarde para lamentarse por cosas como "Si tan sólo hubiéramos recopilado información sobre esa variable" o "Si tan sólo hubiéramos medido la variable Y con una escala más fina". La corrección de errores en esta etapa es punto menos que imposible. En su lugar, el analista debe considerar esos aspectos cuando planea el estudio (las tablas modelo facilitan dicha planeación). Otra forma de lograr que la información recopilada en un estudio descriptivo sea útil a los objetivos de la investigación, es especificar de antemano el objetivo de cada pregunta, la razón de incluir la pregunta en el estudio y el análisis particular para el que se usará la pregunta, sin llegar al extremo de elaborar todas las tablas de clasificación cruzada. Aunque la planeación de resultados es muy valiosa, se obtienen ventajas adicionales al especificar con antelación todas las tablas modelo, ya que son particularmente útiles para obtener pistas sobre la manera de redactar las preguntas y codificar las respuestas. En la figura 6.1, se presenta un panorama de los diversos tipos de estudios descriptivos. La distinción básica es entre los diseños transversales, que son los más comunes y familiares, y los diseños longitudinales. Lo habitual es que un estudio transversal comprenda la investigación de una mués-

Tabla modelo

PREFERENCIA DE TIENDAS POR EDAD

Edad (años) Menos de 30 30-39 40 o más

Prefieren A

Prefieren B

Prefieren C

Diseños de investigación descriptivos FIGURA 6.1

Estudio longitudinal Investigación de una muestra fija de elementos que se miden repetidamente en el tiempo.

tra de elementos pertenecientes a la población que interesa. Muchas características de esos elementos, o miembros de la muestra, se miden una sola vez. Por otra parte, un estudio longitudinal incluye un panel, que es una muestra fija de elementos. Estos pueden ser tiendas, distribuidores, individuos u otras entidades. El panel o muestra permanece relativamente constante en el tiempo, si bien es posible añadirle nuevos miembros para sustituir a los que salen o para salvaguardar su representatividad. A diferencia de la medición única en los estudios transversales, los miembros de muestra en un panel son objeto de mediciones repetidas. Como es lógico suponer, cada uno de estos tipos de análisis tiene ventajas y desventajas respecto al otro.

Análisis longitudinal Panel verdadero Muestra fija de elementos que son medidos repetidamente respecto a las mismas variables.

Existen dos tipos de paneles: los verdaderos y los ómnibus. Los paneles verdaderos, de mayor antigüedad, se basan en mediciones repetidas de las mismas variables. Nielsen tiene un panel de 52 000 hogares, en Estados Unidos, que es la base de su servicio HOMESCAN. Los hogares del panel utilizan un lector óptico manual para registrar cada artículo con código de barras que adquieren. Simplemente, luego de hacer sus compras, hacen pasar el código de barras de cada producto adquirido frente al lector óptico y después contestan un conjunto programado de preguntas (por ejemplo, tienda de adquisición y precio pagado) mediante una sucesión de mensajes de la máquina. De igual modo, National Purchase Diary (NPD) tiene un panel de familias consumidoras que registran sus compras en una bitácora. Las operaciones de estos paneles se explican con mayor profundidad al analizar los servicios de información de mercadotecnia estandarizada en el capítulo 8. Lo que conviene observar es que cada miembro del panel es objeto de medición respecto de las mismas características en cada ocasión -sus compras. Panel ómnibus En años recientes surgió un nuevo tipo de paneles, el llamado panel ómnibus. La información reMuestra fija de elementos so- copilada de los miembros seleccionados para este tipo de panel es variable: si en una ocasión puede metida a mediciones repetidas, tratarse de sus actitudes respecto de un nuevo producto, en otra podría pedírseles que evalúen textos pero respecto a variables que publicitarios alternos. En cada caso, la muestra podría seleccionarse de un grupo mayor que, a su vez, cambian de una medición a otra. es una muestra de la población. Esta submuestra podría ser objeto de selección al azar, pero lo más probable es que se elija de un panel completo de participantes con las características requeridas. Por ejemplo, Parker Pen Company tiene un panel de 1100 individuos que fueron seleccionados porque expresaron interés en los instrumentos de escritura y, por supuesto, su disposición a participar. La compañía selecciona los miembros adecuados de este panel para evaluar sus nuevos instrumentos de escritura. Si se trata de probar una pluma fuente, es probable que la compañía elija a los individuos que prefieren esta clase de plumas. Las personas seleccionadas y la información buscada varían de un proyecto a otro. Como se indica en la Ventana de investigación 6.1, la cadena de televisión por cable infantil Nickelodeon utiliza un panel de menores para evaluar sus ideas de programación y revistas. El giro interesante es que recurre a conexiones de computadora en línea para recopilar sus reacciones. Es importante distinguir entre el panel tradicional o verdadero y el panel ómnibus. El análisis longitudinal, también llamado análisis de serie de tiempo, puede efectuarse sólo con el primer tipo de datos; es decir, mediciones repetidas de las mismas variables, en las mismas entidades, con el pa-

tíi&rV


Ventana de investigación 6.1

•

Uso de un panel en línea por Nickelodeor

Después de leer un artículo en una revista nueva, un niño lo pone por los suelos y lo califica de "estúpido". Otro dice: "Fue aburrido". Un tercero: "Me pareció muy raro". Estos tipos de comentarios espontáneos son invaluables para los investigadores de mercados, si bien es difícil obtenerlos, ya que ios niños suelen sentirse intimidados cuando hablan con adultos. Ahora, la cadena de televisión infantil por cable Nickelodeon ha evitado el problema al establecer uno de los primeros paneles de prueba de productos para consumidores en una red de computadoras.

Los niños, que no reciben paga alguna, pueden conectarse y conversar informalmente entre sí o con los investigadores de Nickelodeon tres veces por semana, por las tardes. En ocasiones, publican bromas en un boletín electrónico o contribuyen con una oración a una historia fantástica que inicia otro niño. Cuando Niclcelodeon quiere ver la reacción ante un nuevo programa o la revista, envía videos o un prototipo a 20 niños y les pide que se conecten para una conferencia especial de una o dos horas, en un horario establecido.

"Es una gran herramienta, ya que permite tener una sensación verdadera de inmediatez con los niños -afirma Mtchael Hainey, editor de un prototipo de la revista Nickelodeon Magazine, que fue evaluada por niños. Nos agradó, ya que fue una tabla de resonancia para todos los niños en Estados Unidos". En general, los niños respondieron favorablemente a la revista, según menciona Hainey; pero también señala que tendrán que modificar algunas partes, como el índice y un artículo sobre un niño de Dakota del Norte,

SÍ surge un proyecto de investigación especial, los niños están disponibles. En una ocasión, Nickeiodeon envió videocintas de un nuevo programa, llamado The Totnorrow People. a 12 niños y les pidió sus opiniones. Conclusión: muchos menores no se dieron cuenta de que la acción cambiaba de un país a otro. Los productores insertaron gráficos en el programa para aclarar los cambios de ubicación.

Los niños -75 de ellos entre los 8 y 12 años de edad, en poco más de una decena de áreas urbanas que van desde Boston hasta Los Angeles- han sido reclutados para un periodo de dos años como participantes en "Engánchate con Nick" por los investigadores de Nickelodeon. La cadena quiere cerciorarse de que los programas de televisión, habitualmente creados por neoyorquinos sin hijos, en realidad atraigan a televidentes de todos los grupos étnicos de 2 a 14 años, Otfas empresas de televisión y cine también están poniéndose en contacto con su auditorio a través de proveedores de servicios de Internet como CompuServe. Prodigy y Genie. Los publicistas y directores de espectáculos a veces utilizan servicios en línea para ver cómo reacciona el auditorio ante un espectáculo presentado la noche anterior. En otros campos, las compañías que elaboran programas de cómputo han realizado investigaciones de mercado en línea durante años, en los foros de CompuServe, donde pedían a los primeros usuarios que señalaran los problemas que fuesen localizando. Sin embargo, Nickelodeon parece ser la primera cadena televisiva que formaliza la investigación en línea. Todos los niños seleccionados tienen computadora y reproductora de video. La mitad pertenece a minorías étnicas, e igual proporción se conforma de niñas. Los ingresos familiares en el grupo varían entre 20000 y 120 000 dólares.

En diciembre, cuando la cadena acababa de iniciar el proyecto en línea, recurrió al grupo ¿e niños para decidir si se producía un programa de noticias especial acerca de Somalia. Los investigadores descubrieron que los niños ya comprendían los acontecimientos en dicho país y la cadena desechó la ¡dea. Los investigadores de Nickelodeon aceptan que el contacto en línea dista de ser perfecto. "Sería preferible verlos en persona -comenta Heiney- pues el contacto en línea tiende a consistir más bien en palabras monosilábicas". Además, no funciona con niños de corta edad, que revelan más con su lenguaje corporal que con el lenguaje verba! o escrito. Por lo anterior, Nickelodeon continuará realizando investigaciones tradicionales, lo que incluye el análisis de los resultados de Nielsen y Arbitran, grupos de enfoque en persona, entrevistas en las escuelas y llevando un registro de las cartas y llamadas que recibe acerca de los programas. Sin embargo, el grupo en línea reduce los costos de viáticos y permite que el personal de Nueva York detecte una reacción en cuestión de horas ante preguntas como los estilos preferidos de tenis o la música que los niños consideran antigua -"Beethoven", contestó un niño. El grupo en línea ya se ha convertido en "un recurso de investigación increíble para nosotros", menciona Rande Price, gerente de investigación. Fuente WilliamU Butoley.'Nickelodeon Seis Up Online Focus Group', The Walt Slieet Jouma/iZ9 de marzo de 1993), p, B4. Reproducido con autorización de Walt Street Journal, © Dow Jones & Company, Inc. Todos los derechos reservados mundíalmeme.

so del tiempo. Más adelante veremos por qué se analiza, con el único método de análisis para los datos de paneles: la tabla de rotación. Ésta puede utilizarse sólo si se mantienen constantes en el tiempo los individuos y las variables, lo que no anula el valor de los paneles ómnibus. En su lugar, procedería en este punto sólo una advertencia, ya que, en otros sentidos (por ejemplo, diseño de muestras y recopilación de información), ambos tipos de paneles tienen casi las mismas ventajas y

m-


Matriz de cambio de marca

Tabla bidireccional que indica la marca que adquiere una muestra de personas en un periodo y la que compra en uno subsecuente, con lo cual se resaltan el cambio de marca y el número de personas que compra la misma marca en ambos periodos.

desventajas que los estudios transversales. Por consiguiente, se analizan juntos ambos tipos de estudio de paneles al considerar sus ventajas y desventajas generales. Es probable que la ventaja más importante de los datos surgidos de paneles verdaderos sea que se prestan al análisis. Suponga que estamos suscritos a un tipo de servicio que genera datos sobre la compra de bienes de consumo realizada por un panel de 1000 familias. Suponga también que fabricamos un detergente para lavado de ropa, llamado marca A, que tiene dos competidores principales, las marcas B y C, y que existen otros competidores menos importantes, que se clasifican colectivamente en la categoría de la marca D. En fecha reciente, cambiamos el empaque de nuestro producto y ahora estamos interesados en determinar el impacto que el nuevo diseño ha tenido en las ventas. Consideremos la posición de nuestra marca antes del cambio (periodo ^) y después de éste (periodo t2). Podríamos realizar varios tipos de análisis con estos datos.3 Sería posible ver la proporción de los miembros del panel que compraron el producto en el periodo t\. También podríamos calcular la proporción de los que adquirieron el producto en el periodo t2. Suponiendo que estos cálculos generan los datos que se muestran en el anexo 6.2, vemos que la participación de mercado de la marca A aumentó de 20 a 25%, lo cual indica que el cambio de empaque tuvo éxito. Además, dicho incremento, al parecer, ocurrió a expensas de sus dos competidores principales, cuya participación de mercado disminuyó. Sin embargo, eso no es todo o siquiera una imagen precisa de los cambios ocurridos en el mercado. Observe lo que ocurre cuando se da seguimiento a la identidad de los miembros de la muestra para evaluar el impacto del cambio de empaque. Puesto que se repiten las mediciones de los mismos individuos, es posible contar el número de familias que adquiere la marca A en ambos periodos; quienes compran B, C o una de las marcas de la categoría D en los dos periodos, y quienes cambian de marca de un periodo a otro. Si suponemos que el anexo 6.3 es el resultado de esas tabulaciones, la tabla, llamada tabla de rotación o matriz de cambio de marca, contiene la misma información básica que el anexo 6.2. En otras palabras, se observa que 200 (20%) familias compran la marca A en el periodo t\ y 250 (25%) lo hace en el periodo t2. Sin embargo, el anexo 6.3 muestra también que la marca A no incrementó su participación de mercado a expensas de las marcas B y C, sino que absorbe a ciertas familias que anteriormente compraban una de las marcas de la categoría D: 75 familias cambian de ésta a la marca A en el periodo t2. Y, de hecho, la marca A pierde algunos de sus usuarios ante la marca B en el periodo t2, a saber, 25 familias.

ANEXO 6.2 Marca adquirida

Durante el primer periodo (f,)

A B C D Total

200 300 350 150 1000

Durante el segundo periodo (f2) 250 270 330 150 1000

ANEXO 6.3 DURANTE EL SEGUNDO PERIODO (í2)

Jurante el irimer periodo (í,)

Compran A Compran B Compran C Compran D Total

Compran A

Compran B

Compran C

Compran D

Total

175 O O 75 250

25 225 O 20 270

O 50 280 O 330

O 25 70 55 150

200 300 350 150 1000

m

Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal El anexo 6.3 también permite el cálculo de la lealtad a la marca. Por ejemplo, considerando la marca A: 175 de los 200 (87.5%) que la adquirieron en el periodo t\ permanecieron "leales a la marca" (la compraron de nuevo en el periodo t2). Al dividir la cifra de cada celda entre los totales de la fila o periodo previo, es posible evaluar estas lealtades de marca y también identificar los cambios básicos ocurridos en el mercado. El anexo 6.4, resultante de esos cálculos, indica que, por ejemplo, entre las tres marcas principales, la marca A fue la que tuvo una lealtad de marca máxima, y la marca B, lealtad mínima. Es importante conocer este dato, puesto que indica si a las familias les gusta la marca cuando la prueban.4 Queda por saber si puede concluirse que quienes cambiaron de una de las marcas de la categoría D a la marca A lo hicieron gracias a la modificación del empaque o no, por razones que se analizan más adelante en este capítulo. El punto clave es que el análisis de rotación, o de cambio de marca, puede efectuarse sólo cuando existen mediciones repetidas en el tiempo, de las mismas variables, en los mismos sujetos. Lo anterior es inapropiado para los datos de paneles ómnibus, donde las variables medidas cambian en forma constante, o de estudios transversales, incluso si se obtienen muestras transversales sucesivas. Así, la ventaja única en su género del análisis longitudinal verdadero es que, como revela cambios en el comportamiento de cada miembro, los investigadores pueden determinar el efecto del cambio en una variable de mercadotecnia específica -por ejemplo, el diseño del empaque- de manera más satisfactoria que si realizaran estudios separados con muestras conformadas por distintos individuos. Si se hubiera usado a dos grupos distintos para estudiar el cambio de una variable específica, no resultaría claro si las variaciones de los datos se deben a cambios en la variable de mercadotecnia o a diferencias entre ambos grupos. Aunque la ventaja principal de un panel es analítica, también tiene otras ventajas el tipo de información que proporciona. Es probable que los paneles sean el mejor formato de investigación para recopilar información de categorías, como el ingreso, edad, nivel de estudios y ocupación de los encuestados. Además, esta clase de información permite efectuar un análisis más refinado de los resultados del estudio. En este sentido, los estudios transversales están más limitados, ya que el contacto con los encuestados se establece por primera y única vez; además, pocas veces están dispuestos a participar en entrevistas prolongadas y que consumen mucho tiempo. Los miembros del panel usualmente reciben una compensación por participar, de modo que es posible que sus entrevistas sean más prolongadas y exhaustivas, o que haya varias entrevistas. Por añadidura, la compañía patrocinadora puede dedicar más tiempo y esfuerzo a obtener información de clasificación precisa, que podría utilizar en diversos estudios. También se presume que los datos surgidos de los paneles son más precisos que los procedentes de estudios transversales, ya que los primeros tienden a estar más libres de errores relacionados con informes sobre los comportamientos anteriores. Estos errores surgen porque los seres humanos tienden a olvidar, con el transcurso del tiempo y por otras razones. En especial, las investigaciones han demostrado que los acontecimientos y experiencias se olvidan más fácilmente si son incompatibles con las actitudes o creencias importantes para la persona o que ponen en riesgo su autoestima. Por ejemplo, si se pregunta a los sujetos cada cuánto se cepillan los dientes, es probable que exageren el

ANEXO 6.4 u

UUKANIt DURANTE tLbtüUNUU EL SEGUNDO ftKIUUU PERIODO (f\Í2)

Compran A . . n Durante el primer periodo Ul '

Compran A Compran B

compran C Compran D

0.875

0.000

0.000 0.500

Compran B 0.125 0.750 0.000 0.133

Compran C 0.000 0.167 0.800 0.000

Compran D Total 0.000 0.083 0.200 0.367

1.000 1.000 1.000 1.000


133

número de cepilladas diarias, ya sea porque en verdad no lo recuerdan o porque no les agrada que el entrevistador piense que lo hacen en forma insuficiente. En un panel, por su parte, el comportamiento se registra a medida que ocurre, de modo que se basa menos en la memoria del entrevistado. Cuando se utilizan bitácoras para registrar las compras, casi deben eliminarse estos problemas, ya que se indica al participante que las registre tan pronto llega a casa. Si existe interés por otros comportamientos, como ver la televisión, se pide también al participante que registre el comportamiento al momento que ocurre, lo que minimiza las posibilidades de olvido o deformación cuando finalmen-

A N E X O 6.

Si no escuchó la radio hoy, i por favor, marque aquí con una (X) I

Fuente: © 2000 The Arbitren Company

'ÍS$'¿ ;>

Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal te se le pregunta al respecto. Por ejemplo, en el anexo 6.5 se muestra una página de la bitácora de audición para la radio de Arbitran. Ese tipo de diario, que se utiliza para cuantificar el auditorio de las estaciones radiofónicas, sirve para que éstas tomen decisiones de programación y los anunciantes decidan cuáles programas patrocinan. Todas las personas mayores de 12 años en cada uno de los hogares participantes reciben una nueva bitácora cada semana de participación. Una ventaja clave es que resulta fácil llevarla consigo y se puede llenar en cualquier sitio, lo cual tiende a incrementar su exactitud. La desventaja principal de los paneles es que no son representativos. Además, requieren que se comprometa el miembro designado para la muestra, y muchas personas se rehusan a hacerlo. No quieren tomarse la molestia de probar productos, evaluar textos publicitarios o llenar bitácoras. Por ejemplo, puesto que estas actividades requieren de bastante tiempo, habría una tendencia a representar en menor medida a las familias en las que ambos cónyuges trabajan, en comparación con aquellas familias en las que uno de ellos permanece en casa. Los paneles de consumidores que requieren llevar un registro de las compras, generalmente tienen tasas de cooperación de casi 60% cuando el contacto inicial con el miembro es personal y una tasa más baja si se usa el teléfono o correo para dicho contacto.5 En los mejores servicios de paneles, se selecciona a los participantes potenciales en forma sistemática. Se intenta generar y mantener paneles representativos de toda la población de interés en cuanto a características como la edad, ocupación, nivel de estudios y aspectos semejantes. Es frecuente que se utilicen muestras de cuota para crear paneles representativos; en ellas, la proporción de los miembros de la muestra que poseen cierta característica es aproximadamente igual a la que existe en la población general. Para ilustrar de manera sencilla este concepto, consideremos una compañía que desea estudiar a los propietarios de automóviles deportivos. Si la organización sabe que toda la población de interés son hombres y mujeres, 52 y 48%, respectivamente, querrá que su muestra refleje esos porcentajes. No obstante lo anterior, lo único que puede hacer la organización de investigación es designar a las familias o miembros que se incluirán en la muestra. Los investigadores no pueden forzar la participación de los individuos ni obligarlos a continuar participando después de que aceptan inicialmente cooperar. Es cierto que suelen estimular la participación con algún premio o paga para los miembros del panel, pero un porcentaje significativo de los individuos que la organización esperaba incluir se rehusan a cooperar o interrumpen su participación poco después; en algunos casos, debido a que se mudan o fallecen. Dependiendo del tipo de cooperación necesaria, las tasas de renuencia y mortalidad (abandono) pueden superar 50% y, por supuesto, surge la duda: ¿El panel todavía es representativo de la población? Por añadidura, el pago de una recompensa por la colaboración hace pensar en la posibilidad de que algunos tipos de personas sean atraídos a dichos paneles. Por ejemplo, en general se acepta que en las muestras de paneles estadounidenses están representados de manera insuficiente los afroestadounidenses, las personas con manejo deficiente del inglés y los individuos ubicados en los extremos del espectro socioeconómico.6 La representación exigua no sería un problema en todos los estudios, depende del propósito de la investigación y de las variables de interés que correspondan. En una serie de estudios para investigar la "representatividad" de un panel continuo de hogares, Market Facts comparó los datos recopilados mediante un panel postal con los obtenidos a través de muestras telefónicas seleccionadas al azar. En la Ventana de investigación 6.2 se muestran algunos resultados relativos a características como la propiedad del producto, el estilo de vida y las actividades recreativas. Como indica la muestra de comparaciones, los resultados hicieron que Market Facts llegará a la conclusión de que "es probable que los paneles postales presenten la tendencia a emparejar la mayor parte de las dimensiones poblacionales en cuanto a sus actividades recreativas y estilo de vida, si no es que todas".7 Por otra parte, la serie de estudios "reveló casos de diferencias significativas entre los datos generados por paneles de correo y los obtenidos mediante entrevistas telefónicas... Por consiguiente, estos experimentos indican que cuando existen opciones metodológicas debe tenerse mucho cuidado en la selección del método de investigación. Sin embargo, también hacen suponer que muchas dudas de mercadotecnia pueden afrontarse con eficacia mediante paneles postales controlados".8 Por supuesto, el problema debido al sesgo por representatividad insuficiente consiste en que nadie sabe de antemano si afectará a los resultados o no, y mucho menos en qué forma.


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Análisis transversal

Encuesta de muestra

Estudio transversal en que se selecciona la muestra para que sea representativa de la población objetivo y cuyo fin principal consiste en generar datos estadísticos de resumen, como los promedios y porcentajes.

No obstante las ventajas del análisis longitudinal, en la práctica los diseños transversales son los de tipo descriptivo más conocidos e importantes. Esta clase de estudios poseen características distintivas. En primer lugar, proporcionan una imagen instantánea de las variables que interesan en un momento dado; por el contrario, los estudios longitudinales brindan una serie de fotografías que, al unirse, muestran una película de la situación y los cambios que ocurren. En segundo lugar, en el estudio transversal la muestra de elementos suele seleccionarse de modo que sea representativa de algún universo conocido. Por consiguiente, se concede mucha importancia a la selección de los miembros de la muestra, usualmente con algún plan de muestreo probabilístico. Por lo anterior, esta técnica, con frecuencia, se denomina encuesta de muestra. Un plan de muestreo probabilístico permite determinar el error de muestreo relacionado con los datos estadísticos que se generan a partir de la muestra, si bien, se usan para describir al universo en estudio. Numerosas encuestas de muestra incluyen las suficientes observaciones para clasificar las variables de manera cruzada . El objetivo del análisis de clasificación cruzada es establecer categorías tales que la distribución en una categoría implique la clasificación en una o más categorías adicionales. El método del análisis de clasificación cruzada se detalla más adelante, con el análisis de tabulación. Por el momento, sólo observe que incluye el conteo de la aparición simultánea de las variables de interés. Por ejemplo, supongamos que los directivos sienten que la ocupación es un factor importante para determinar el consumo de su producto y que la proposición que se examina es que los trabajadores de oficina tienden a usar el producto más que los obreros. Si esta hipótesis se examina en un estudio transversal, las mediciones se tomarían de una muestra representativa de la población que emplea el producto y de acuerdo con su ocupación. En la tabulación cruzada, los investigadores contarían el número de casos que correspondan a cada una de las clases siguientes:

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Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal • Empleado de oficina y uso del producto • Obrero y uso del producto • Empleado de oficina sin uso del producto • Obrero sin uso del producto En otras palabras, se haría hincapié en la frecuencia relativa con que ocurren los fenómenos conjuntos "ocupación de empleado de oficina y usuario del producto". Si la hipótesis se ve sustentada con los datos de la muestra, la proporción de empleados de oficina que usa el producto debe ser mayor que la de obreros que lo utiliza. Aunque la encuesta de muestra se emplea con frecuencia, posee varias desventajas. Entre ellas están el análisis superficial del fenómeno, su elevado costo y el refinamiento técnico necesario para desarrollarla. A continuación, se considera cada una de estas desventajas. Se acostumbra criticar los datos de las encuestas porque no suelen ser profundos, dado que se concede relevancia a la amplitud, a expensas de la profundidad. De ordinario, se hace énfasis en el cálculo de datos estadísticos que resuman con eficiencia la amplia variedad de datos recopilados del a veces muy numeroso corte transversal de sujetos. Pero, el proceso mismo de generar estadísticas de resumen para describir el fenómeno hace pensar que el "promedio" final podría no describir con exactitud a ninguna de las entidades que componen el conjunto. La situación es similar a la de "una persona que duerme con los pies en el refrigerador y la cabeza en la estufa y que, en promedio, duerme a gusto". En segundo término, la encuesta consume mucho tiempo y dinero. Es frecuente que transcurran meses antes de que se pueda poner a prueba una sola hipótesis, dados los pasos preliminares necesarios y vitales para la investigación basada en una encuesta. El proceso de investigación completo -que abarca desde definir el problema, desarrollar los instrumentos de medición, diseñar la muestra y recopilar, editar, codificar y tabular los datos- debe ejecutarse antes de que el analista pueda iniciar el análisis de las hipótesis que guían el estudio. Como se muestra en algunas partes de este texto, cada una de dichas tareas puede ser formidable por propio derecho y puede requerir grandes inversiones de tiempo, energía y dinero. La investigación de encuesta también requiere mucha habilidad técnica. El analista de investigación debe tener las habilidades necesarias en cada etapa del proceso o, dado el caso, acceso a dichas habilidades, por ejemplo, mediante consultores técnicos. Son contados los individuos que, en realidad, poseen la capacidad técnica para desarrollar tanto una escala de actitudes como una muestra probabilística compleja.

I Diseños de investigación causales Es frecuente que las investigaciones exploratoria o descriptiva generen, a su vez, varias hipótesis de causa y efecto que el gerente de mercadotecnia desearía examinar. Por ejemplo, si se planea un cambio de precios, al gerente le gustaría poner a prueba la siguiente hipótesis: "Un aumento de 5% en el precio del producto no tendrá efectos significativos en la cantidad de producto que comprarán los consumidores". Si el departamento de mercadotecnia considera un cambio de empaque, los planificadores desearán probar la hipótesis que sigue: "Un rediseño al empaque del cereal, a fin de que tenga menor altura y sea más difícil que se voltee, mejorará la actitud de los consumidores hacia el producto". Cuando la pregunta de investigación puede definirse de manera tan explícita, el investigador está frente a una situación propicia para valerse del análisis causal. La investigación descriptiva funciona de manera adecuada para probar hipótesis, aunque no es tan eficaz como el diseño causal para verificar relaciones causa-efecto. Para entenderlo, hay que comprender la noción de causalidad, los tipos de evidencias o hechos que establecen la causalidad y el efecto de las variables externas en el entorno de investigación.

Concepto de causalidad El concepto de causalidad es complejo y su análisis detallado rebasaría el alcance de esta obra. Sin embargo, unos cuantos aspectos fundamentales permiten determinar apropiadamente la función de los experimentos para establecer la validez de una hipótesis tal que X es causa de Y.

Diseños de investigación causales

,:-ÍSf

Disyuntiva ética 6.1 La gerente regional de ventas que trabaja para una gran cadena de tiendas de ropa masculina le pide que establezca si aumentar la comisión de sus vendedores mejorará las ventas. De manera específica, desea saber si incrementar la comisión aplicable a las líneas limitadas de ropa aumentará las venías de esas líneas a costa de reducirlas en las líneas restantes y si incrementar la comisión en todas las líneas generará mayores ventas de todas ellas. A usted se le ocurre que la mejor forma de investigar el te-

ma es mediante un experimento de campo, de manera que algunos vendedores reciban un aumento de la comisión en una línea; otros, de todas las líneas, y algunos más constituvan un grupo de control o testigo, cuyos miembros no son objeto de aumento alguno, ¿Existen Problemas etlcos Inherentes a tal dlseno? • ¿Se priva al grupo testigo de algún beneficio?

En el lenguaje coloquial, la afirmación de que una cosa (X) es causa de otra (7) hace suponer que existe una sola causa del fenómeno o acontecimiento. La noción científica de causalidad difiere de dicho concepto común en tres aspectos; en primer lugar, la noción científica sostiene que Jf sería sólo una de numerosas condiciones determinantes, no la única. En segundo término, afirma que X no genera certidumbre de que ocurra 7, sino que simplemente lo vuelve más probable. Por último, sostiene que no se puede probar que X es realmente la causa de 7, sino que sólo se puede inferir, a partir de ciertos datos observados (quizás adquiridos en un contexto experimental muy controlado), que existe tal relación.9 La noción científica reconoce el carácter falible de los procedimientos usados para obtener datos o evidencias y, por ello, una relación causal no se demuestra de manera concluyente. Pueden usarse tres tipos básicos de evidencias para sustentar las inferencias científicas: la variación concomitante, el orden cronológico de las variables y la eliminación de otros posibles factores causales.10

Evidencia de causalidad Variación concomitante El grado en que una causa, X, y un efecto, Y, ocurren o varían juntos de la forma pronosticada por la hipótesis.

Un tipo de evidencia de la inferencia científica "Jfes una causa de 7" es la variación concomitante: el grado en que una causa, X, y un efecto, 7, ocurren o varían juntos, de la forma pronosticada por la hipótesis. Examinemos el ejemplo de un fabricante de automóviles extranjero (fue desea poner a prueba la relación entre la calidad de sus distribuidores y la participación de mercado de la compañía en una región geográfica. La hipótesis del fabricante es: "El éxito de nuestros esfuerzos de mercadotecnia depende mucho de los distribuidores. Donde tenemos buenos distribuidores, tenemos buena penetración en el mercado, y donde tenemos distribuidores deficientes, nuestra penetración en el mercado es insatisfactoria". No obstante, si mediante la investigación encontramos que, en un gran número de territorios con buenos distribuidores también tenemos participación de mercado insatisfactoria, debemos llegar a la conclusión de que la hipótesis es falsa. La evidencia perfecta de la variación concomitante se obtendría, por supuesto, si todos los buenos distribuidores se localizaran en territorios con participación de mercado satisfactoria, y todos los malos distribuidores en territorios donde dicha participación es insatisfactoria. El caso "puro" rara vez se presenta en realidad, ya que otros factores causales generan alguna desviación de la relación unívoca entre X y 7. Por ejemplo, algunos buenos distribuidores podrían estar en territorios donde el sentimiento nacionalista es muy fuerte y, por consiguiente, las ventas de automóviles importados son muy bajas; mientras que un distribuidor malo podría no tener competencia cercana en territorios donde los vehículos extranjeros son populares y, de tal suerte, tener excelente participación de mercado, pese a su reputación de mal servicio.

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Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal Suponga que al analizar la relación de X y Y se identifican evidencias de variación concomitante. ¿Qué puede decirse? Lo único que puede decirse es que la relación hace más probable la hipótesis, sin corroborarla.11 En vez de demostraciones, siempre se hacen inferencias de que existe una relación causal. De manera similar, la falta de relación entre Xy 7 no puede considerarse como evidencia concluyente de que no existe una relación causal entre ambas. El concepto de la variación concomitante se analiza con más profundidad en un capítulo ulterior. Por el momento, lo tomaremos como un tipo de evidencia que sustenta la existencia de una relación causal entre X y 7; pero su ausencia no refuta necesariamente tal relación, del mismo modo que su presencia no la corrobora. El orden cronológico de las variables es otro tipo de evidencia que indica una relación causal entre dos variables. Esta evidencia se basa en el concepto sencillo descrito a continuación: No puede considerarse que un fenómeno o acontecimiento es la "causa" de otro si ocurre después de éste. La presencia de un factor causal puede preceder o ser simultánea a un fenómeno; por definición, un efecto no puede ser el resultado de un fenómeno que tiene lugar después. Sin embargo, es posible que cada término de la relación sea tanto "causa" como "efecto" del otro12 Aunque sencillo en lo conceptual, el orden cronológico de la evidencia exige mucha atención de los investigadores. En ocasiones, es difícil establecer la secuencia cronológica que rige a un fenómeno. Por ejemplo, consideremos la relación entre los gastos de publicidad anuales de una compañía y sus ventas. Los gerentes de mercadotecnia frecuentemente atribuyen el incremento de las ventas a una mayor erogación en publicidad. Sin embargo, algunas compañías siguen una norma general: se utilizan las ventas pasadas como guía para asignar recursos a la publicidad. De tal suerte, podría asignarse al presupuesto de publicidad de este año el equivalente a 10% de las ventas del año previo. Esta práctica hace más confuso establecer cuál evento es la causa y cuál es el efecto. ¿Acaso la publicidad genera mayores ventas o acaso éstas permiten aumentar el presupuesto publicitario? Ante esta situación, es necesario conocer la forma en que la compañía establece el presupuesto publicitario para resolver la duda. Para eliminar otros posibles factores causales es necesario aplicar un enfoque muy similar al análisis de Sherlock Holmes. De igual modo que el detective londinense sostiene que "después de eliminar lo imposible, lo que queda, sin importar cuan improbable sea, debe ser la verdad",13 este tipo de evidencia de causalidad se enfoca en la eliminación de posibles explicaciones distintas de la estudiada. Ello podría significar mantener constantes otros factores o ajustar los resultados para eliminar los efectos de los factores que varíen. Analicemos la situación del gerente divisional de una cadena de supermercados que investiga los efectos de los exhibidores de cabecera de pasillo en la venta de naranjas. Supongamos que el gerente descubre que la venta de naranjas por tienda aumentó durante la semana pasada y que, en diversas tiendas, se utilizaron tales exhibidores para las naranjas. Para poder concluir que los exhibidores fueron realmente el factor causal del aumento de las ventas, el gerente tendría que eliminar otras posibles variables como precio, tamaño de la tienda, y tipo y calidad de las naranjas. Ello podría incluir el análisis de las ventas de naranjas en tiendas de tamaño casi igual, verificar que los precios hayan sido los mismos en las tiendas con y sin aumento de las ventas, y determinar si el tipo y calidad de las naranjas fueron iguales a los de la semana previa.

La experimentación como investigación causal Experimento Investigación científica en la que el investigador manipula y controla una o más variables independientes y observa la o las variables dependientes en busca de la variación concomitante con la manipulación de las variables independientes.

En virtud del control que brinda a los investigadores, un experimento puede aportar evidencias de relaciones causales más concluyentes que los diseños exploratorio o descriptivo. Por ello, es frecuente que a los experimentos se les denomine investigaciones causales. Se considera que un experimento es una investigación científica en la que el investigador manipula y controla una o más variables independientes y observa la o las variables en busca de la variación concomitante con la manipulación de las variables independientes. Así, un diseño experimental es aquel donde el investigador manipula cuando menos una variable independiente.14 Los investigadores pueden controlar, por lo menos, ciertas manipulaciones del supuesto factor causal, ya que pueden tener más confianza en que las relaciones descubiertas son las denominadas relaciones verdaderas.


Experimento de laboratorio

Investigación en que el investigador crea una situación con condiciones precisas, de manera que controla algunas variables y manipula otras.

Experimento de campo

Investigación en una situación realista, donde el experimentador manipula una o más variables bajo condiciones controladas tan minuciosamente como lo permita la situación.

Validez interna

Criterio con que se evalúa un experimento; se enfoca en obtener evidencia demostrativa de que el cambio en la variable del criterio fue el resultado de la exposición al tratamiento o variable experimental.

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Pueden distinguirse dos tipos de experimentos -el experimento de laboratorio y el experimento de campo. Puesto que cada uno tiene ventajas y desventajas que le son propias, los analistas de investigación deben estar familiarizados con ambos. En un experimento de laboratorio, el investigador crea una situación con las condiciones deseadas y luego manipula algunas variables, mientras controla otras. De tal suerte, puede observar y medir el efecto de la manipulación de las variables, mientras minimiza el efecto de otros factores. A manera de ejemplo, en un experimento de laboratorio diseñado para medir el efecto del precio en la demanda de café y bebidas de cola, se pidió a 135 amas de casa de un pequeño poblado de Illinois que participaran en viajes de compra simulados.15 En cada uno de los ocho viajes simulados, que se realizaron en los hogares de las participantes, ellas podían escoger sus marcas favoritas de una gama completa de marcas de café y bebidas de cola enumeradas en tarjetas. El único cambio en cada viaje era el precio de los productos y cada ama de casa tenía la libertad de cambiar de marca para obtener el mejor producto a cambio de su dinero. En este sentido, el experimento de compra no es distinto a una compra real. Sin embargo, en otros aspectos, sí se distinguió de las condiciones en un supermercado verdadero. En el experimento de laboratorio, las amas de casa no tenían las distracciones de otras variables, como el empaque, posición en el estante y promociones en la tienda. Un experimento de campo es una investigación que se realiza en una situación natural o realista, si bien incluye nuevamente la manipulación de una o más variables bajo condiciones controladas tan minuciosamente como lo permita la situación. Así, se diferencia del experimento de laboratorio principalmente en el entorno, si bien la distinción es más de grado que de tipo, puesto que ambos incluyen cierta manipulación. Es variable el grado de control y precisión posibles en cada experimento de laboratorio o campo.16 Una investigación similar a la anterior, para probar el efecto del precio en la demanda de café y bebidas de cola, se realizó también como experimento de campo. En este caso, el experimento se llevó a cabo en dos pequeñas poblaciones de Illinois, distantes entre sí unos 16 kilómetros. Las manipulaciones incluyeron cambios reales en los precios de las marcas respectivas. Se usaron cuatro supermercados, dos de cada población. En una de ellas, ambos supermercados se designaron como tiendas de control, donde se mantuvo el precio normal de cada marca durante el experimento. En el pueblo de experimentación, los precios se variaron sistemáticamente en las dos tiendas a lo largo de la investigación. Los precios estaban marcados en el empaque de cada marca, de modo que fueran claramente visibles, sin llegar al grado de ser llamativos. Después de cada cambio del precio, se usó un periodo de estabilización para compensar las reservas del producto acumuladas por los consumidores. El impacto del cambio de precios se vigiló mediante el registro de las ventas semanales de cada marca, lo que permitió determinar las participaciones de mercado por marca para cada precio. No se utilizaron exhibidores, recipientes especiales ni otros dispositivos para llamar la atención de los consumidores hacia el hecho de que se habían modificado los precios relativos de las marcas. Todos los demás factores controlables se mantuvieron tan constantes como fue posible. Observe las diferencias entre ambos estudios. En el experimento de campo no se intentó establecer condiciones especiales; la situación fue aceptada tal y como estaba, y la manipulación de la variable experimental -el precio- se sobrepuso a este ambiente natural. Por su parte, el experimento de laboratorio fue artificial. Se pidió a las participantes que se comportaran como si realmente estuvieran comprando el producto y los precios de las marcas respectivas se variaron en cada uno de los viajes de compra simulados. Los resultados de los dos experimentos fueron constantes con un producto e inconstantes con el otro. El experimento de laboratorio generó cálculos razonablemente válidos de las reacciones de los consumidores ante los cambios de precio de las marcas de bebidas de cola en el mundo real (experimento de campo). Sin embargo, se consideró que los datos relativos al café eran inválidos, ya que tendieron a sobreestimar los efectos de los cambios de precio.

Validez interna y externa de los experimentos La diferencia de procedimiento entre los experimentos de campo y de laboratorio tiene como resultado ciertas ventajas y desventajas. Es habitual que el experimento de laboratorio tenga la ventaja de contar con una mayor validez interna, dado que permite un mayor control de las variables. En la medida en que se tenga éxito al eliminar los efectos de otros factores que podrían opacar o confim-

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Validez externa Criterio con que se evalúa un experimento; representa el grado en que puede generalizarse el efecto experimental observado en otras poblaciones y entornos.

dir las relaciones de estudio, ya sea al mantenerlos físicamente constantes o considerarlos en el análisis estadístico, puede llegarse a la conclusión de que el efecto observado se debió a la manipulación de la variable experimental. En otras palabras, puede concluirse que el experimento es internamente válido. De tal modo, la validez interna se refiere a la capacidad para atribuir el efecto observado a la variable experimental y no a otros factores. En el experimento de cambio de precios, la validez interna se enfocó en la necesidad de obtener datos demostrativos de que la variación en la variable del criterio -demanda de las marcas- fue resultado de la exposición a la variable experimental -precio relativo de las marcas- y no de otros factores, como la publicidad, el espacio en los exhibidores, la cantidad de clientes en la tienda, etc. Estos factores estaban ausentes en los viajes de compra simulados. Mientras que el experimento de laboratorio tiene la ventaja de la validez interna, el de campo posee la de validez externa, que se enfoca en determinar el grado en que los resultados del experimento pueden generalizarse a otras situaciones. El carácter artificial de los experimentos de laboratorio limita su generalización en otras poblaciones y entornos.17 En los viajes de compra simulados no ocurrieron compras verdaderas. Además, podría suponerse que el hecho de que el experimentador haya llamado la atención hacia el precio pudo haber causado que las participantes se percataran del aumento en el precio en mayor medida que si hubieran estado en un supermercado. En otras palabras, es factible que hayan tratado de actuar más "racionalmente" que en condiciones normales. Por añadidura, quienes aceptaron participar en el experimento de laboratorio podrían no ser representativas de la población general de compradores, ya sea porque el sitio de estudio no haya sido típico o porque quienes estuvieron dispuestos a participar en el estudio son diferentes, en algún aspecto significativo, a quienes se rehusaron a participar. Tales problemas pueden poner en grave riesgo la validez externa de los resultados. Los controles necesarios, en relación con la validez interna, con frecuencia entran en conflicto con los requeridos para la validez externa. Un control o procedimiento necesario para establecer la validez interna puede reducir su capacidad para generalizar los resultados. Las condiciones necesarias para la validez externa podrían arrojar dudas sobre la validez interna de un estudio. Tanto la validez interna como la externa se deben considerar como indicativas del evento en cierta medida, no proposiciones de todo o nada.

Función de la experimentación en la investigación de mercados

Prueba de mercado (mercadotecnia de prueba) Experimento controlado que se realiza con un sector limitado y minuciosamente seleccionado del mercado, con el fin de predecir las consecuencias en las ventas o utilidades, ya sea en términos absolutos o relativos de una o más acciones de mercadotecnia propuestas.

Antes de 1960, los experimentos de mercadotecnia eran escasos, si bien, desde entonces, su crecimiento ha sido constante. Una de las áreas de crecimiento más significativo ha sido la relativa a las pruebas de mercado, o mercadotecnia de prueba. Aunque ciertos escritores distinguen entre estos términos, la característica esencial de la prueba de mercado es que "se trata de un experimento controlado, que se realiza con un sector limitado y minuciosamente seleccionado del mercado, con el fin de predecir las consecuencias en las ventas o utilidades, ya sea en términos absolutos o relativos de una o más acciones de mercadotecnia propuestas".18 Es frecuente que las acciones mencionadas sean la comercialización de un nuevo producto o la de una versión mejorada de otro ya existente. Por ejemplo, en 1999 Blockbuster Video inició pruebas de mercado para la renta de CD-ROM. En las sucursales de Anchorage, Alaska y Austin, Texas, la empresa comenzó a ofrecer 10 juegos de computadora en CD-ROM para complementar su renta de películas y de cartuchos de videojuegos. Los consumidores que rentaban los CD-ROM recibían un cupón que activaban en Internet, lo cual les permitía emplear el juego durante tres días. Conservaban el CD-ROM y podían elegir entre renovar la renta o comprarlo.19 Otro ejemplo de prueba de mercado es el de la hamburguesa "Big Classic" de Wendy's, experiencia que se describe en la Ventana de investigación 6.3. A pesar de las pruebas previas de concepto, del empaque, del texto publicitario, etc., la prueba de mercado realiza la medición final de la aceptación del producto por el consumidor. Por ejemplo, los datos de ACNielsen indican que tienen éxito aproximadamente tres de cada cuatro productos sometidos a pruebas de mercado y fracasan cuatro de cada cinco que no son objeto de tales pruebas.20 Los beneficios que se derivan del mercado de prueba se ilustran observando la experiencia de Pillsbury al desarrollar su masa para galletas refrigerada Oven Lovin', que se envasa en frascos con tapa recolocable. En los grupos de enfoque, a los consumidores les encantó la masa, que incluía chispas de chocolate de Hersey, Pieces de Reese o caramelos de Brach. Ante tales reacciones, la compañía omitió el mercado de prueba e introdujo de inmediato el producto, apoyándolo con publicidad intensiva en la televisión y unos 200 millones de cupones. Las ventas se dispararon y lie-

Diseños de investigación causales Ventana de investigación 6.3

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Investigación realizada por Wendy's para la hamburguesa "Big Classic"

Con el fin de averiguar lo que deseaba la gente, Wendy's gastó un millón de dólares en pruebas de sabor con 5200 personas de seis ciudades, en el transcurso de nueve meses. La empresa probó: Nueve tipos distintos de pan: algunos duros, otros suaves; con semillas de ajonjolí o de amapola; fríos, tostados o calientes; redondos o cuadrados, e incluso croissants (cuernitos). Cuarenta aderezos especiales, que incluyeron los de carne, salsa picante, mostaza y ensalada Tres presentaciones de lechuga: picada, en tiras y en hoja. Dos tamaños de rebanadas de jitomate. Cuatro cajas en 10 tonos de marrón y beige. El producto final es un cuarto de libra de carne en forma cuadrada con lechuga en hoja, dos rebanadas de jitomate, anillos de cebolla cruda, pepinillos y gotas adicionales de salsa de tomate y mayonesa, todo dentro de un pan cocido al horno y espolvoreado

con maíz. Se presenta en una caja de espuma de poliestireno de color almendra, con la cubierta moldeada para simular la tapa del pan. Este producto puede costar hasta $0.10 dólares más que la antigua hamburguesa, que todavía es parte del menú. El gran descubrimiento mostrado por la investigación fue que el orden de los condimentos "implica una enorme diferencia para los consumidores -señala Denny Lynch, vocero de Wendy's. Por ello, la Big Classic tiene un sabor distinto si se la come en la posición normal o con la tapa hacia abajo, de lo cuaí depende el orden en que los aderezos llegan a las papilas gustativas.11 Wendy's estableció un código de colores que ayuda a que sus empleados recuerden el orden correcto: blanco, rojo, verde, blanco, rojo, verde (mayonesa, salsa de tomate, pepinillos, cebolla, jitomate y lechuga). Fuente; 'Wendy's Discovers—Oíd Burger", The Wiscansin Sla¡e Journal |19 de saptiembre de 1936), p. 6 RBproduddo con autorización.

garon hasta casi 6 millones de dólares en un mes. Sin embargo, luego de un trimestre empezaron a disminuir y eran casi nulas después de dos años. Los consumidores todavía afirmaban que les agradaban el producto y su empaque , pero "muchos compradores se dieron cuenta de que terminaban cocinando todo el paquete de una sola vez -o tiraban la masa sobrante, en vez de guardarla- lo cual hacía innecesario el... empaque". En resumen, el empaque proporcionó a los consumidores un beneficio que no necesitaban realmente, en particular por el hecho de que sólo contenía 18 onzas (510 gramos) de masa, a diferencia de las 20 onzas (570 gramos) que contiene un tubo de masa Pillsbury Best, de precio semejante.21 El mercado de prueba no se restringe a probar el potencial de ventas de los nuevos productos, sino que se usa para examinar la eficacia de ventas de casi todos los elementos de la mezcla de mercadotecnia. Por ejemplo, General Motors utilizó su división Cadillac para realizar una prueba de mercado respecto a una modificación propuesta para la estrategia de distribución de todas sus líneas de vehículos. Esta prueba, realizada en Florida, consistió en tener 1200 automóviles nuevos dentro del centro de distribución regional de Orlando, para su envío a los 42 distribuidores del estado durante las 24 horas siguientes a la colocación de un pedido. El enfoque tenía como fin reducir el costoso inventario que debían mantener los distribuidores, mejorar la eficiencia en la manufactura y aumentar las ventas al permitir que los consumidores tomaran posesión, a la mayor brevedad, del modelo preciso de Cadillac que querían. La empresa y otros fabricantes de automóviles han recibido críticas desde antaño por el desperdicio relacionado con su práctica habitual de atestar las distribuidoras con una gama de vehículos que, en su opinión, los clientes comprarán. Esta práctica hace que los distribuidores tengan elevados costos de inventario y resulta poco útil para fomentar las prácticas de producciónyws/o a tiempo en la fábrica. Por añadidura, los distribuidores acostumbran tener modelos que los consumidores realmente no quieren y les hacen falta los que sí tienen demanda.22 Otros usos de las pruebas de mercado han sido medir la eficacia de las ventas de nuevos exhibidores, la respuesta de las ventas ante los cambios en el espacio de estantería, el impacto de las

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Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal modificaciones de los precios al menudeo en la participación de mercado, la elasticidad del precio de la demanda de productos, el efecto de los diferentes anuncios comerciales en la venta de los productos y los efectos diferenciales de precio y publicidad en la demanda. La experimentación no se restringe a los mercados de prueba, pues es posible utilizarla siempre que el directivo tenga que considerar ciertas alternativas específicas de la mezcla -por ejemplo, los diseños A y B del empaque del producto- y que el investigador pueda controlar las condiciones en grado suficiente para realizar una prueba adecuada de las alternativas. Por consiguiente, es habitual el uso de experimentos cuando se prueban productos o conceptos de empaque y textos publicitarios; pero también se han usado para fines como determinar el número óptimo de visitas que deben hacer los representantes de ventas a los distribuidores industriales.23

Futuro y problemas de la experimentación Aunque se seguirán utilizando los experimentos de mercadotecnia, particularmente cuando el problema de investigación consista en determinar cuál es la mejor opción del conjunto disponible de alternativas limitadas de mercadotecnia, la experimentación no está exenta de problemas. Los mercados de prueba, que se han descrito como una espada de doble filo, son un vehículo útil para ilustrar estos problemas. Como señala Larry Gibson, exdirector corporativo de investigación de mercadotecnia de General Mills: "Cuestan mucho dinero, indican a los competidores qué es lo que está haciendo uno, parecen no concluir nunca y no siempre son precisos... Por el momento, es el juego que todos jugamos".24 Aunque Gibson se refiere específicamente a los mercados de prueba, también ocurren problemas similares con otros tipos de experimentos. Tres de los problemas críticos de la experimentación en general, y de los mercados de prueba en particular, son el costo, tiempo y control. Costo Este factor siempre es una consideración importante en los mercados de prueba e incluye los costos de investigación relacionados con el diseño de los instrumentos de recopilación de datos y la muestra, los sueldos pagados al personal de campo que recopila la información y otros gastos indirectos. Por ejemplo, General Mills gastó 2.8 millones de dólares en pruebas y mejoras en su cadena de restaurantes Olive Carden.25 Por añadidura, si se pretende que los resultados sean útiles, la prueba de mercado debe reflejar la estrategia de mercadotecnia que se utilizará en todo el país. De tal modo, la prueba también incluiría costos de mercadotecnia relacionados con la publicidad, ventas personales, exhibidores y demás. En cuanto al lanzamiento de nuevos productos, siempre existen costos relacionados con su fabricación. Es habitual que la manufactura de un producto en pequeña escala sea ineficiente. Sin embargo, enfrascarse de inmediato en la producción a gran escala podría constituir un desperdicio enorme de recursos si el producto no tiene éxito. Tiempo El tiempo necesario para una prueba de mercado adecuada también puede ser considerable. En la década de los 60, Procter & Gamble dedicó ocho años a probar los pañales desechables Pampers antes de lanzarlos en Estados Unidos. En el entorno globalizado actual, de ritmo más acelerado, una estrategia como esa dejaría a la compañía en una posición muy vulnerable al ataque de competidores más ágiles. Existe cierta presión en el sentido de ampliar la duración del mercado de prueba, ya que los datos empíricos indican que la exactitud de la prueba aumenta en proporción directa al tiempo. Los experimentos realizados durante periodos breves no permiten que se acumule el impacto de las acciones de mercadotecnia. Por consiguiente, se recomienda un año, como mínimo, antes de tomar la decisión de "seguir adelante o no". Dicho lapso permite que los investigadores tomen en cuenta las posibles variaciones estacionales y estudien el comportamiento de compra repetida. Sin embargo, los experimentos prolongados son costosos y generan problemas adicionales de control y reacción de los competidores. Procter & Gamble ha tomado la decisión de acelerar la introducción de sus productos en todo el mundo. Por ejemplo, sus mercados de prueba del paquete de limpieza en seco para el hogar Dryel y del sistema de barrido Swiffer duraron menos de año y medio. Por añadidura, se internacionalizaron los mercados de prueba -a saber, Dryel en Columbus, Ohio e Irlanda y Swiffer en lowa y Francia. Ello permite que la compañía lance mundialmente sus productos, en vez de esperar a tener éxito en Estados Unidos para luego lanzarlos en otros países.26 Control Los problemas relacionados con el control se manifiestan de diversas maneras. En primer término, existen problemas de control en el experimento mismo. ¿Qué mercados de prueba específi-


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eos se usarán? ¿Cómo se organizará la distribución del producto en esos mercados? ¿Puede obtener la compañía la cooperación necesaria de los mayoristas y minoristas? ¿Es posible que los mercados de prueba y las ciudades de control guarden la equivalencia suficiente para descartar las características de cada mercado como razón principal de los resultados de ventas distintos? ¿Es factible controlar el resto de los elementos de la estrategia de mercadotecnia para no causar aberraciones indeseables en el contexto experimental? El control excesivo suele ser tan problemático como el insuficiente. Precisamente porque el producto es sometido a una prueba de mercado, podría recibir más atención de la que recibiría a escala nacional. Por ejemplo, sería posible que en el mercado de prueba los estantes de las tiendas estén mejor surtidos, la fuerza de ventas sea más diligente y los anuncios sean más prominentes que en condiciones normales. Un ejemplo de este fenómeno es el de las papas fritas Pringle's, que tuvieron mucho éxito en el mercado de prueba y son un fiasco en Estados Unidos. Con frecuencia, este fracaso se ha atribuido al decaimiento en su calidad, que sobrevino cuando fue necesario contar con el producto en cantidades suficientes para su distribución en todo el país. También existen problemas de control relacionados con la reacción de los competidores. Aunque la compañía podría coordinar sus propias actividades de mercadotecnia e incluso las de los intermediarios en su canal de distribución para no contaminar el experimento, es mínimo el control que ejerce sobre sus competidores. Estos pueden sabotear los experimentos de mercadotecnia, y de hecho lo hacen, mediante reducciones en los precios de sus propios productos, comprando grandes cantidades del producto de prueba -con lo que crean un estado de euforia y falsa confianza en la compañía que realiza la prueba- y con otras artimañas. Se ha dicho que los mercados de prueba son el juego más riesgoso de la mercadotecnia, dado que incluyen grandes posibilidades de cometer errores, como se muestra en los ejemplos del anexo 6.6. Podría afirmarse que las fallas reflejadas en los primeros dos ejemplos del anexo representan la razón fundamental que hace aconsejables las pruebas de mercado. De hecho, parecería mejor descubrir problemas como esos en los mercados de prueba y no después del lanzamiento nacional. Por ejemplo, si los problemas siguientes no se descubren en mercados de prueba, imagine las pérdidas de prestigio de la compañía.27 • Al menos 33 adultos y 45 niños confundieron el líquido lavaplatos Sunlight con el jugo de limón Minute Maid y se enfermaron después de beberlo. • Cuando una gran compañía de alimentos envasados planeaba introducir una bebida refrescante en un envase comprimible, recurrió a grupos de enfoque para evaluar la reacción de los usuarios. En las sesiones de grupo, los niños vertieron limpiamente el producto en vasos, pero una vez en el hogar, pocos pudieron resistir la tentación de adornar los pisos y muros con el colorido líquido. Después de una avalancha de quejas paternas, se interrumpió el desarrollo del producto. Sin embargo, otras compañías no pudieron evitar el apuro de lanzar planes defectuosos a nivel nacional. A mediados de los 90, fracasó estrepitosamente un esfuerzo para fusionar la televisión con las computadoras cuando se ofreció en 3000 dólares el producto NetTV, que incluía un monitor de 29 pulgadas y una computadora personal. Los consumidores no encontraron utilidad alguna en tener una computadora en la sala de estar, especialmente si se considera lo frustrante que puede ser el manejo de las computadoras.28 Un notorio fiasco de Apple Computer fue la introducción de una de las primeras computadoras de mano, la Newton, que fracasó estrepitosamente en una de sus principales funciones: leer la escritura del usuario. La Newton pronto se convirtió en el blanco de bromas y, aunque Apple la mejoró más adelante, se hundió bajo el peso de la mala publicidad.29 Por el contrario, los demás ejemplos del anexo 6.6 son de otro tipo. La exposición del producto a los competidores en el mercado de prueba hace que cada una de las compañías pierda gran parte de su ventaja de desarrollo. El punto central es que cuando el gerente de mercadotecnia contempla una prueba de mercado, debe comparar sus costos con sus beneficios previstos. Aunque puede servir como patrón final de la aceptación del producto por el consumidor, en ocasiones resulta menos eficaz y más costosa que una prueba de laboratorio o interna minuciosamente controlada.

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ANEXO 6.6

• Hace algunos años, Snell (la división de diseño y desarrollo de Booz Alien, que se encarga del desarrollo de productos y trabaja bajo contrato) desarrolló un colorante temporal para el cabello, que los consumidores usaban al insertar un bloque de colorante sólido en un peine especial. "Lo pusimos a la venta y fue un éxito", recuerda el señor Schoenholz, de Snell. Sin embargo, en los días calurosos, cuando las personas transpiraban, el exceso de colorante aplicado les corría por el cuello y frente. "Simplemente no se nos ocurrió probarlo en las condiciones climáticas que hacen transpirar a las personas", añade Schoenholz. • Frito-Lay realizó una prueba de mercado en Grand Junction, Colorado; Eau Claire, Wisconsin y Cedar Rapids, lowa de su producto Max, totopos de papa, maíz y tortilla, que contiene los sustitutos de grasa Olestra. Un grupo de personas de una cadena de televisión probó las papas y sufrió diarrea, después de lo cual difundió un informe al respecto y generó mucha publicidad negativa para el producto. • Cuando Campbell Soup realizó inicialmente la prueba de mercado del aderezo para espagueti Prego, los mercadólogos de la compañía advirtieron una oleada de anuncios y descuentos de Ragú, en su opinión diseñados para inducir a que los compradores adquirieran Ragú y los resultados de la prueba de Prego estuviesen sesgados. Afirman también que Ragú copió a Prego con el aderezo para espagueti Homestyle de Ragú, espeso, de color rojo y con orégano y albahaca, el cual Ragú distribuyó a nivel nacional antes de que Campbell Soup lo hiciera con Prego. • En Procter & Gamble afirman que, cuando sus competidores vieron lo exitoso que era el producto en el mercado de prueba, plagiaron su proceso patentado para elaborar las galletas con chispas de chocolate Duncan Hiñes. • Una compañía de productos de salud y belleza desarrolló un desodorante que contenía bicarbonato de sodio. Uno de sus competidores vio el producto en el mercado de prueba y sacó su propia versión a nivel nacional antes de que la primera compañía completara su prueba. Luego, cuando esta última hizo el lanzamiento nacional de su desodorante, la demandó con éxito por violación a las leyes de derechos de autor. • Cuando Procter & Gamble introdujo sus toallas sanitarias Always en un mercado de prueba de Minnesota, tanto Kimberly-Clark como Johnson & Johnson contraatacaron con productos gratuitos, muchos cupones y descuentos considerables, lo cual hizo que Always no obtuviera resultados tan satisfactorios, como se esperaba. • Campbell Soup dedicó 18 meses al desarrollo de un jugo de frutas licuado, Juiceworks. Cuando el producto llegó al mercado, tres marcas competidoras ya estaban en los estantes de las tiendas. Campbell desechó el producto. • Alentada por el increíble éxito de las barras Fruit'N'Juice Bars, la compañía Dole trabajó intensamente en la creación de un nuevo helado de crema con sabor a frutas para atraer a los mismos clientes. Los directivos de la compañía esperaban que el producto de esta actividad de desarrollo, Fruit and Cream Bars, cuyo mercado de prueba se ubicó en Orlando, Florida, tuviera resultados un poco menos satisfactorios debido a que era más un producto de antojo. Sin embargo, el mercado de prueba resultó tan positivo que Dole se convirtió en la marca principal del mercado antes de transcurridos tres meses. Por consiguiente, la compañía abrevió su periodo de prueba a seis meses. Sin embargo, cuando lanzó nacionalmente el producto, descubrió con desagrado la presencia de cuatro nuevos productos, inesperados, en la categoría de novedades de helados de crema. A causa de la intensa competencia, las ventas de Fruit and Cream fueron menores que las esperadas. Fuentes: ejemplo 1-Roger Recklefs, "Success Comes Hard ¡n the Tricky Business of Creating Products", The Wall Street Journal (23 de agosto de 1978), pp. 1, 27; ejemplo 2-Annetta Miller y Karen Springen, "Will Fake Fat Play ¡n Peoría?", Newsweek (3 de junio de 1996), p. 50; ejemplo 3-Betty Morris, "New Campbell Entry Sets Off a Big Spaghetti Sauce Battle", The Wall Street Journal (2 de diciembre de 1982), p. 31; ejemplo 4-Eleanor Johnson Tracy, "Testing Time for Test Marketing", Fortune 110 (29 de octubre de 1984), pp. 75-76; ejemplo 5-Kevin Wiggins, "Simulated Test Marketing Winning Acceptance", Marketing News(1 de marzo de 1985), pp. 15,19; ejemplo 6-Damon Darden, "Faced with More Competition, P&G Sees New Products as Crucial to Earnings Growth", The Wall Street Journal (13 de septiembre de 1983), pp. 37, 53; ejemplo 7-Anneta Miller y Dody Tsiantor, "A Test for Market Research", Newsweek 110 (28 de diciembre de 1987), pp. 32-33; ejemplo 8-Leslie Brennan, "Test Marketing Put to the Test", Sales and Marketing Management 138 (marzo de 1987), pp. 65-68.

Mercado de prueba tradicional Mercado de prueba en que la compañía vende el producto a

través de sus canales de distribución normales.

Mercado de prueba controlado Programa de prueba completo, realizado por un servicio exter-

no, en un mercado donde puede garantizar la distribución del producto.

Tipos de mercados de prueba En la figura 6.2 se muestran algunos de los mercados de prueba estándar usados en Estados Unidos, donde las compañías venden su producto a través de sus canales de distribución normales. Los resultados usualmente se vigilan mediante alguno de los servicios de distribución estándar que se analizan en el capítulo 8. Una alternativa respecto del mercado de prueba tradicional es un mercado de prueba controlado, a veces también conocido como mercado de prueba de distribución forzada. En este tipo de mercado el servicio de investigación se encarga de todo el programa de prueba. Dicho servicio paga a los minoristas por espacio en tienda, lo que permite garantizar la distribución en establecimientos que representan un porcentaje predeterminado del volumen de ventas total del cliente en tiendas de alimentos. Diversas empresas de investigación tienen mercados de prueba controlados, entre ellas Audits & Surveys y Burgoyne.


145

FIGURA 6.2

Fuente: Steve Lohr, "Test It in Tulsa, It'll Play in Peoría", Chicago Tribune(l de junio de 1992), sec. 7, p. 1. Véase también las ciudades estadounidenses "más típicas" y "más encuestadas" en Judith Waldrop, "Markets with Attitude", American Demographics (julio de 1994), pp. 22-33.

Mercado de prueba electrónico

Prueba de mercado efectuada en un área geográfica limitada, donde un proveedor tiene un panel de hogares, de los cuales recopila información demográfica y a cuyos integrantes se da una tarjeta de identificación; sus compras se registran con lectores ópticos y su comportamiento al usar la televisión se vigila electrónicamente. Ello permite que el proveedor relacione la información demográfica con el comportamiento de uso de la televisión y el de compras.

Mercado de prueba simulado Estudio en que se realizan entrevistas para determinar la calificación que los consumidores dan a los productos; luego, se les brinda la oportunidad de comprar el producto en un ambiente de tienda simulada.

Una variante cada vez más usada del mercado de prueba controlado es el mercado de prueba electrónico, que difiere del controlado tradicional en varios aspectos. Por principio de cuentas, los proveedores de servicios electrónicos reclutan un panel de hogares en el área del mercado de prueba, del cual obtienen mucha información demográfica. Los habitantes de dichos hogares reciben tarjetas de identificación, que muestran al salir de las tiendas de abarrotes. Todo lo que compren se registra y relaciona automáticamente, con el hogar correspondiente, mediante los lectores ópticos de los supermercados del área. En segundo lugar, los proveedores de servicios electrónicos también pueden vigilar el comportamiento de cada hogar relativo a la televisión. Así, poseen la capacidad para correlacionar la exposición a los anuncios comerciales de prueba con el comportamiento de compra, lo que a su vez permite que los usuarios de estos servicios electrónicos pongan a prueba no sólo la aceptación por los consumidores de un producto nuevo o modificado, sino otras partes del programa de mercadotecnia. Por ejemplo, Del Monte usa los mercados de prueba electrónicos para calificar los canales publicitarios, fijar precios, realizar pruebas de promoción y evaluar nuevos productos. Los principales proveedores del servicio de mercados de prueba electrónicos son Nielsen y BehaviorScan. En la Ventana de investigación 6.4, se ilustra cómo sacar ventaja del vínculo entre la información demográfica de los hogares y su comportamiento de compra. Otra variante más del mercado de prueba es el mercado de prueba simulado (MPS), que se utiliza antes de un mercado de prueba a toda escala. Es habitual que el mercado de prueba simulado parta de entrevistas con los consumidores, ya sea en centros comerciales o, a veces, en su hogar. Durante la entrevista, se muestra el nuevo producto al consumidor y se pide que califique sus características. Luego, se le muestran anuncios comerciales de ese y de los productos de la competencia. En un ambiente de tienda simulado, se brinda a la persona la oportunidad de comprar el producto, a menudo con un precio más bajo o un cupón de descuento. Quienes deciden no adquirir el producto de prueba por lo general reciben muestras gratuitas. Después de un periodo de uso predeterminado, los investigadores realizan entrevistas telefónicas de seguimiento con los participantes, para evaluar sus reacciones al producto y sus intenciones de compra repetida.

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Uso de un mercado de prueba electrónico por Ocean Spray

fratando de llamar más la atención, la compañía Ocean Spray desarrolló una bebida de fruta totalmente nueva, Mauna La'i Hawaiian Guava Drink. Este producto representó un cambio significativo para Ocean Spray, ya que su color, sabor y aroma eran diferentes a los de cualquier otra bebida de frutas en el mercado La compañía, preocupada por la forma en que los consumidores responderían al producto, decidió recurrir a un mercado de prueba empleando las instalaciones de BehaviorScan en Eau Claire, Wisconsin, y Midland, Texas. Ocean Spray pensaba que mercado previsto del nuevo producto era similar al mercado rJe su bebida de arándano: niños mayores y adultos con niveles promedio de estudios e ingresos. Después de seis meses en los mercados de prueba, el estudio inicial de Mauna La'i parecía promisorio, si bien la tasa de compra repetida era inferior a la necesaria para que fuese rentabie. No parecía que el producto sobreviviría a la prueba y parecía utópico su lanzamiento nacional en Estados Unidos. Sin embargo, al analizar estrechamente los datos de BehaviorScan, Ocean Spray se topó con varias sorpresas: 1) la base de compradores era menor que lo esperado, si bien esos consumidores compraban el producto más frecuentemente que lo proyectado, y 2) la bebida no se vendía en e! mercado previsto: quienes la compraban eran jóvenes profesionales del medio urbano.

Después de analizar la situación durante casi un año, Ocean Spray decidió que sería rentable comercializar el producto, siempre y cuando se dirigiera a los jóvenes profesionales del medio urbano, que acostumbran consumir más bebidas. El plan de medios publicitarios del producto se modificó para que llegara a ese mercado más selecto y tuvo lugar su lanzamiento nacional. Después de apenas tres meses del lanzamiento, la demanda de los consumidores era tan alta, que la compañía empezó a aroducif una presentación de 64 onzas (1.8 L). John Tarsa, gerente de investigación de mercados de Ocean Spray, piensa que el uso de un mercado de prueba electrónico fue fundamental para el éxito de Mauna La'i. "En un mercado de prueba tradicional, no hubiera tenido lugar en absoluto el lanzamiento de Mauna La'i, ya que e! número de compras repetidas no era bueno. El mercado de prueba electrónico resultó decisivo para ayudarnos a decidir lo que era necesario cambiar, a fin de que el producto tuviera éxito."

Fuente: Leslle Srennan. 'Tesi Mafkeimg Put to the Test". Sales anú Marketing Managemenf 138 jmaiiD de 19871, p. 68. Los mercados de prueba electrónicos también se usan para poner a prueba los efectos de la estrategia publicitaria. Véase una integración de los resultados en LeonarrJ M Lodish. era/, "How TV Advertisirtg Works: A Meta-Analysis o) 3B9 Real World Splii Cable TV. Advertisíng Expefimems'. Journal of Marlteting fleseaich 3?(rnav° de 19951. pp 125-139.

Toda la información obtenida se alimenta a un modelo computarizado, el cual incluye ecuaciones para el cálculo de la tasa de compra repetida y de la participación de mercado que probablemente logre el modelo de prueba. La clave de la simulación radica en dichas ecuaciones. Los estudios indican que los modelos de mercados de prueba simulados predicen las ventas reales con un margen de error de 10 por ciento.30

Selección de un procedimiento de mercado de prueba Quienes enfrentan la necesidad de recurrir a un mercado de prueba para un nuevo producto o para ajustar otro elemento del programa de mercadotecnia deben elegir el tipo de mercado que usarán. Una forma útil de considerar esa decisión es percibiendo las opciones como etapas de un proceso secuencial, en que los mercados de prueba simulados preceden a los controlados que, a su vez, anteceden a los mercados de prueba tradicionales (figura 6.3). Sin embargo, la secuencia no siempre es como se ilustra en dicha figura. Un mercado de prueba simulado o controlado con resultados muy promisorios puede hacer que la compañía omita una o más etapas intermedias y quizá pase directamente al lanzamiento nacional. Una ventaja importante de los mercados de prueba simulados es que quedan a resguardo de los competidores. Además, son buenos para evaluar el comportamiento de prueba de productos y de compra repetida, más rápidos y baratos que las pruebas a toda escala y resultan particularmente buenos para identificar productos débiles, lo cual hace posible que las compañías eviten las pruebas a toda escala de estos productos. El talón de Aquiles de los mercados simulados es que no aportan información sobre la capacidad de la empresa para obtener el apoyo de los establecimientos comerciales para el producto, ni respecto a la reacción que probablemente tendrán los competidores. De tal modo, son más apropiados para evaluar extensiones de productos que para analizar las posibilidades de éxito de nuevos productos radicalmente distintos. Los mercados de prueba controlados cuestan más que los simulados y menos que los tradicionales. Lo segundo se debe a que, en un mercado de prueba controlado, es el proveedor de investigación


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FIGURA 6.3

quien garantiza la distribución. No es necesario que el fabricante recurra a su propia fuerza de ventas para convencer a los establecimientos comerciales de que vale la pena tener el producto en existencia. El fabricante puede tener la certeza de que el nuevo producto recibirá el nivel adecuado de aceptación en las tiendas, estará en el pasillo correcto en cada establecimiento, recibirá el área apropiada de exhibición en los estantes, tendrá el precio correcto todos los días, no habrá problemas de falta de existencias y se tendrá el nivel planeado de impresos promocionales y características de precios. Esa implantación perfecta del plan de mercadotecnia también constituye una de las debilidades del mercado de prueba controlado. La aceptación o rechazo del nuevo producto por los establecimientos comerciales en el "mundo real" suele resultar decisiva para el éxito de un nuevo producto. El mercado de prueba controlado garantiza la aceptación en los establecimientos mientras dura la prueba, no así cuando se comercializa verdaderamente el producto. El mercado de prueba controlado es un indicador razonablemente bueno cuando el fabricante no necesita preocuparse por la ausencia de tal garantía, en virtud de que el nuevo producto encaja en su línea existente. Sin embargo, el problema del control excesivo de las actividades de mercadotecnia, durante la prueba de mercado, no tiene que tomarse en cuenta. En ocasiones, la situación real podría presentar complicaciones como falta de existencias, localización inadecuada en los pasillos, impresos insatisfactorios y escasa cooperación de los establecimientos comerciales en cuanto a precios, promociones y descuentos. Cuando el fabricante

Disyuntiva ética 6.2 El gerente de promociones de una compañía de bebidas refrescantes le pide ayuda para un experimento, que tiene como fin determinar si debe iniciar un programa de anuncios en cines donde se exhiben películas clasificación R o NC-17*. Le explica que leyó un artículo donde se afirmaba que la respuesta del auditorio a los anuncios comerciales animados es más favorable si se presentan después de cortos de películas muv emocionantes y piensa que su anuncio de refresco estimulará mes las ventas de la bebida en el cine sí se reproducen después de cortos de películas muy violentas o eróticas, como los que se muestran antes de la película que está en exhibición. 'Resffictefl Audiences: menores de 17 años, sólo acompañados de un adulto. NoChüdren undeí 17: mayores de 17 años.

Si realizara un experimento de laboratorio para este cliente, ¿qué tipos de manipulación usaría y cuáles serían los aspectos éticos relacionados con su uso? ¿Es factible llevar a cabo un experimento de campo? ¿Cambiarían los aspectos éticos si se recurriera a ese tipo de experimento, y no a uno de laboratorio? Si descubre que intensificar las emociones del auditorio tiene realmente e! efecto de predisponer de manera más favorable hacia los productos anunciados mediante comerciales animados, ¿cuáles serían las consecuencias éticas finales que influirían en la programación de televisión?

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Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal tiene la experiencia suficiente para considerar estos ajustes, el mercado de prueba controlado constituye un laboratorio útil para poner a prueba la aceptación del producto y ajustar el programa de mercadotecnia. Si el producto es novedoso o difiere radicalmente de lo usual en el fabricante, es mucho más problemático conseguir el apoyo de los establecimientos comerciales y la prueba controlada reviste mucha menor utilidad en tales circunstancias. El mercado de prueba tradicional maneja un entorno más natural que los mercados de prueba simulados o controlados y desempeña una función más importante cuando: 1. Es importante para la compañía comprobar su capacidad para vender realmente el producto en los establecimientos comerciales y lograr su distribución. 2. La inversión de capital es significativa y la empresa necesita una prueba de mercado prolongada, con el fin de evaluar, de manera precisa, sus necesidades de capital o su capacidad técnica para la fabricación del producto. 3. La compañía está entrando en un nuevo territorio y necesita adquirir experiencia de manera que pueda competir realmente, si bien, quiere aprender cómo hacerlo en escala limitada.

De regreso en el caso Con el fin de apoyar sus complejos planes de expansión, AT&T ha adoptado métodos de investigación de mercado igualmente refinados. A medida que amplía el alcance de sus servicios, emprende pruebas de mercado de su tecnología y de la respuesta de los consumidores. Las leyes y reglamentos señalan de manera precisa los servicios que la compañía puede brindar en un área y periodo dados. Asi. de igual modo que varían los servicios, también lo hacen los tipos de mercados de prueba y pruebas que la compañía emprende. En la costa atlántica de Estados Unidos, casi al mismo tiempo que se esperaba la autorización de Bel! Atlantic para brindar servicios de larga distancia, ATST puso a prueba su capacidad para la telefonía local. La prueba inicial fue una campaña de tres meses para la obtención de 6000 suscriptores residenciales al servicio de telefonía local de la empresa. La compañía arrendó una parte de la red de Bell Atlantic e hizo que el personal de promoción telefónica llamara a una sección transversal de los clientes de larga distancia de AT&T en Nueva York para ofrecerles un paquete: servicios de telefonía de larga distancia y local con descuento. El objetivo era probar cómo funcionaban los sistemas de ATST con las líneas telefónicas de Bell Atlantic. Si la transición ocurría sin problemas, AT&T ofrecería el mismo paquete en todo el estado. También hizo planes para una prueba similar en Texas. Mientras AT&T probaba su capacidad para los servicios de telefonía local en algunos mercados, lanzaba pruebas de su tecnología de banda ancha en otros. Por ejemplo, en Fremont, California, ofreció servicios de telefonía local a los residentes mediante las líneas de televisión por cable. La compañía invitó a sus clientes de larga distancia para que probaran el nuevo servicio y respondieran a encuestas de satisfacción del cliente. A cambio de su participación, AT&T les pagaría 150 dólares mensuales.

En los primeros meses de la prueba en Fremont, AT&T observó ciertos patrones en las respuestas. Uno era el interés considerable en el servicio, ya que casi 20% de las personas contactadas llamó para contratarlo. Otra observación resultó sorprendente: el número de personas que compraban varias líneas telefónicas. Casi la mitad solicitó varias líneas, más de lo que la compañía había predicho antes de lanzar la prueba. Jessica Schieve. cliente de AT&T en Fremont representa un caso típico en ese sentido. Antes de integrarse a la prueba, tenía dos líneas telefónicas: una para uso familiar y otra para su oficina en el hogar. Cuando ia llamó ATST, se mostró muy complacida de enterarse que podía tener tres líneas telefónicas por menos de lo que pagaba a Pacific Bell, de modo que las contrató sin demora. Ahora, no tiene que desconectar su teléfono cuando quiere utilizar el fax. Con clientes como Jessica Schieve, ya con contrato firmado, ATST se muestra optimista acerca de la expansión de sus pruebas. Las ciudades que siguen para las pruebas de mercado son Seattle, Portland, Denver, Chicago y Salt Lake City.

Fuenles: 'AT&T Begíns Cable BiandTrBns ilion on August 3", comunicado de piensa de AT&T, 27 de julio de 1999 (bajado de! sino de ATST, www.att.com, el S de agoao de 19991. "ATST Fací Book" (tajado del sitio web de AT&T. www.att com. el 6 tfe agosto de 1999), Jeff May. 'ATST Tiproemg into Local Service: tí V Effon Called 'aTesl oIReadmess". Stsr-LeOgerfNewark. NJI. 4 de agosto de 1999 (ha¡ado del sitio de Dow Jones, wwwjtowjones.com. el 4 de agosto de 19991; Cbris O'Bnen. "ATST Likes Ihe Sound oí Local Test'. San José Me:cuiy News. 31 de julio de 1999 (bajado del sitio de Merairy News, wwwmeicurynsws com. «14 de agosto de 19991

Resumen

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| Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Citar tres objetivos importantes de la investigación descriptiva. La investigación descriptiva se usa cuando el propósito es: 1) describir las características de ciertos grupos; 2) calcular la proporción de personas de una población específica que se comporta de una cierta manera y 3) elaborar predicciones también específicas.

Objetivo de aprendizaje 2 Enumerar las seis especificaciones que requiere un estudio descriptivo. Los estudios descriptivos requieren que se especifique con claridad quién, qué, cuándo, dónde, cómo y por qué de la investigación.

Objetivo de aprendizaje 3 Explicar qué es una tabla modelo. Una tabla modelo se usa para catalogar los datos que se recopilaron. Sirve como una representación de la forma en que se estructurará y realizará el análisis. Está completa en todos sus aspectos, salvo el llenado de las cifras reales, e incluye título, encabezados y categorías específicas para las variables que la componen.

Objetivo de aprendizaje 4 Analizar la diferencia entre los diseños transversal y longitudinal. El diseño transversal consiste en investigar una muestra de elementos de la población de interés. Diversas características de esos elementos se miden una vez. Los diseños longitudinales se conforman de paneles de personas u otras entidades, cuyas respuestas se miden repetidamente durante un periodo.

Objetivo de aprendizaje 5 Explicar qué significa panel en investigación de mercados y la diferencia entre un panel tradicional y un panel ómnibus. Un panel es una muestra fija de elementos. En el panel tradicional, la muestra fija se somete a mediciones repetidas del mismo tipo de información. En el panel ómnibus, se selecciona y mantiene una muestra de elementos, si bien, la información recopilada con ellos varía en cada proyecto.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar qué es una tabla de rotación o matriz de cambio de marca. Es una tabla bidireccional que indica cuáles marcas adquiere una muestra de personas en un periodo dado y en otro subsiguiente, lo cual pone de relieve los cambios ocurridos entre las marcas y el número de personas que compra la misma marca en ambos periodos.

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Objetivo de aprendizaje 7 Describir la intención de las encuestas de muestra. La encuesta de muestra consiste en el estudio de cierto número de casos en el mismo punto cronológico. Intenta ser representativa de algún universo conocido, tanto en el número de casos incluido como en la forma de seleccionarlos.

Objetivo de aprendizaje 8 Distinguir la noción de causalidad de acuerdo con el sentido común del concepto científico para el mismo término. De acuerdo con el sentido común, la noción de causalidad indica que existe una sola causa de un fenómeno o acontecimiento. El concepto científico sostiene que puede haber cierto número de factores o condiciones determinantes que son probables causas de un fenómeno, si bien, dicha relación sólo se puede inferir, nunca probar de manera concluyente.

Objetivo de aprendizaje 9 Definir variación concomitante. La variación concomitante es el grado en que una causa y un efecto ocurren o varían juntos, en la forma que lo pronostica la hipótesis.

Objetivo de aprendizaje 10 Enumerar tres formas de determinar una relación causal Tres formas de determinar una relación causal son: 1) a través de la variación concomitante, 2) mediante el orden cronológico de las variables y 3) al eliminar otras posibles mentes de explicación.

Objetivo de aprendizaje 11 Aclarar la diferencia entre experimentos de laboratorio y de campo. Los experimentos de laboratorio se distinguen de los de campo principalmente en cuanto a su ambiente. El analista crea un entorno para un experimento de laboratorio, mientras que el de campo se realiza en un contexto natural. La diferencia es más de grado que de tipo, ya que ambos incluyen el control y la manipulación de uno o varios factores causales supuestos.

Objetivo de aprendizaje 12 Explicar cuál de los dos tipos de experimentos tiene mayor validez interna y cuál mayor validez externa. El experimento de laboratorio usualmente tiene la ventaja de su mayor validez interna, ya que permite más control de las variables. Los experimentos de campo se suelen considerar de más validez externa, lo cual significa que sus resultados son más susceptibles de generalización en otras situaciones.

Preguntas de repaso

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Objetivo de aprendizaje 13 Enumerar los tres problemas principales en un mercado de prueba. Tres de los problemas críticos de la experimentación en general, y de los mercados de prueba en particular, son el costo, tiempo y control.

Objetivo de aprendizaje 14 Analizar las ventajas y desventajas de los mercados de prueba simulados. Los estudios de mercados de prueba simulados se acompañan de las ventajas siguientes: 1) protegen al cliente contra los competidores, 2) son más rápidos y baratos que las pruebas a toda escala y 3) son particularmente útiles para identificar productos débiles. Sin embargo, entrañan las desventajas de no aportar información acerca de la capacidad de la compañía para obtener el apoyo de los establecimientos comerciales al producto en cuestión y de no indicar cuál sería la probable reacción de los competidores.

Objetivo de aprendizaje 15 Distinguir entre los mercados de prueba tradicionales y controlados. En un mercado de prueba tradicional, la compañía vende el producto a través de sus canales de distribución normal y los resultados se vigilan con un servicio de distribución estándar. En un mercado de prueba controlado, todo el programa está en manos de un servicio externo de investigación. Éste paga a los establecimientos minoristas por el espacio de estante y, de tal suerte, puede garantizar la distribución en establecimientos que representan un porcentaje predeterminado del volumen total de ventas en la tienda de su cliente.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuáles son los usos básicos de la investigación descriptiva? 2. ¿Cuál es la característica clave de la investigación descriptiva? 3. ¿Cuáles son los tipos principales de estudios descriptivos y qué significan las diferencias entre ellos? 4. ¿Cuáles son los tipos básicos de paneles y cuál es la importancia de las diferencias entre ellos? 5. ¿Qué es una matriz de cambio de marca, cómo se lee y qué tipos de análisis permiten que sean imposibles con otros estudios? 6. ¿Cuál es el enfoque fundamental de una encuesta de muestra? ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas? 7. ¿Qué es una tabla de tabulación cruzada? ¿Cuál es el objetivo del análisis de clasificación cruzada? 8. ¿En qué difieren las nociones científica y de sentido común de la causalidad? 9. ¿Cuáles tipos de evidencias pueden usarse para sustentar una inferencia de causalidad? 10. ¿Qué es un experimento? 11. ¿Cuál es la distinción entre un experimento de laboratorio y otro de campo? 12. ¿Cuál es la diferencia entre validez interna y externa?

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Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal 13. ¿Cómo explicaría el escaso uso que hay de la mercadotecnia de la investigación experimental hasta antes de 1960 y su utilización creciente desde entonces? 14. ¿Qué es un mercado de prueba? ¿En qué tipos de investigaciones pueden usarse estos mercados de prueba? ¿Qué problemas se relacionan con los mercados de prueba? 15. ¿Cuál es la diferencia principal entre un mercado de prueba tradicional y otro controlado? 16. ¿Cómo funciona un mercado de prueba electrónico? ¿Cuáles son sus ventajas en comparación con un mercado de prueba tradicional? 17. ¿Cómo funciona un mercado de prueba simulado? ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas principales en comparación con un mercado de prueba tradicional? 18. ¿Bajo qué condiciones un mercado de prueba tradicional es mejor opción que uno simulado o controlado?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Los administradores de un club de lectores, que opera en todo el territorio nacional, estaban convencidos de que el segmento de mercado de la compañía consistía en individuos de 25 a 35 años, al tiempo que el segmento de mercado de su competidor principal parece distribuirse más ampliamente, en cuanto a la edad. Atribuyen esta diferencia al tipo de revistas donde se hace publicidad. Los directivos decidieron realizar un estudio para determinar las características socioeconómicas de su segmento de mercado. Formaron un panel con 800 jefes de familia que habían mostrado previamente mucho interés en la lectura. Se enviaron cuestionarios por correo a todos los miembros del panel. Un mes después de recibir los cuestionarios, la compañía enviaría cuestionarios similares a los miembros del panel. ¿Es apropiado el diseño de la investigación en esta situación? En caso afirmativo, ¿por qué? De no ser así, ¿por qué no? 2. El señor Pérez, gerente de publicidad de la revista Química moderna, tiene como responsabilidad la venta de espacio publicitario en la publicación. La revista trata principalmente sobre tecnología de procesamiento químico y se distribuye sólo mediante suscripción. Los principales anunciantes son los productores de equipo de procesamiento químico, puesto que la revista está dirigida principalmente a ingenieros y otros técnicos relacionados con el ramo. Puesto que el número y composición del público lector de Química moderna son de especial interés para los anunciantes potenciales, el señor Pérez está interesado en recopilar datos más detallados al respecto. Actualmente tiene cifras de circulación total, si bien, piensa que en ellas se subestima la exposición potencial de un anuncio en Química moderna. En particular, siente que por cada suscriptor existen varias personas más a quienes se canaliza la publicación para su lectura. Pretende determinar la magnitud del público lector secundario, además de obtener datos más detallados sobre el público lector de Química moderna, su nivel de capacitación técnica, grado en la jerarquía administrativa y aspectos semejantes. a) ¿Acaso Pérez tiene una hipótesis específica? En caso afirmativo, descríbala. b) ¿Cuál tipo de diseño de investigación recomendaría? Explique su respuesta. 3. La compañía Tentaciones es una importante fábrica de productos de belleza para la mujer, que durante 1999 realizó un estudio para evaluar la posición de su marca de tinte para el cabello en el mercado. Se enviaron cuestionarios por correo a un panel de 1260 familias. Dicho producto tiene tres competidores principales, las marcas A, B y C. En 1998 se realizó una investigación similar, que arrojó las siguientes participaciones de mercado: Tentaciones, 31.75% (400 familias); marca A, 25% (315); marca B, 32.54% (410); y C, 10.71% (175). El segundo de los estudios indicó que la participación de la compañía no se modificó durante el periodo de un año, si bien, la marca B incrementó la suya a 36.5% (460 familias). Sin embargo, este aumento se acompañó de la reducción en las participaciones de mercado de las marcas A y C (que ahora son de 22.23 y 9.52%, o sea, 280 y 120 familias, respectivamente). Los administradores de Tentaciones decidieron que tenían poco de que preocuparse.


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El estudio de 1999 también reveló otros hechos. En el transcurso del año, 70 y 30 familias de las marcas A y C, en ese orden, cambiaron al producto de Tentaciones. Cinco y 30 familias de las marcas B y C, siempre en el mismo orden, cambiaron a la marca A, mientras que ninguna de las familias del producto de Tentaciones cambió a la marca A. Estos datos tranquilizaron todavía más a los directivos. Por último, 45 familias cambiaron de la marca B a la marca C, mientras que ninguna de las que usan el producto de Tentaciones o la marca A cambiaron a la marca C. Se calcula que la lealtad a esta última es de 0.556. a) ¿Piensa que los directivos de Tentaciones analizaron la situación de manera precisa? Explique su respuesta. b) Se le ha llamado para que-realice un análisis. A partir de los datos mencionados, elabore una matriz de cambio de marca. (Sugerencia: empiece por llenar los totales de filas y columnas.) c) Indique lo que revela esta matriz para cada una de las marcas respecto del periodo anual. d) Llene la tabla siguiente y calcule las lealtades de marca. En el momento (t2) Compraron Tentaciones

Compraron A

Compraron B

Compraron C Total

Compraron Tentaciones En el Compraron A momento (t|): Compraron B Compraron C e

) ¿Qué puede decirse acerca del grado de lealtad de marca para cada uno de los cuatro productos?

4. La compañía Nutridieta era una empresa mediana que fabricaba productos alimenticios muy nutritivos, que se comercializaban como alimentos dietéticos de alto contenido nutricional. La empresa estaba considerando comercializarlos ahora como bocadillos, si bien, le preocupaba la reacción de sus clientes actuales ante este cambio en la imagen de los productos. La compañía decidió evaluar la reacción de los clientes mediante el estudio de un tipo establecido de paneles de consumidores. a) ¿Qué tipo de panel recomendaría en esta situación y por qué? b) ¿Recomendaría más bien una encuesta de muestra? ¿Por qué? 5. Superahorros es una cadena de tiendas departamentales localizadas en poblaciones grandes y áreas metropolitanas del noreste del país. A fin de mejorar sus conocimientos del mercado, los directivos decidieron elaborar un perfil del cliente promedio. Se le pidió que diseñe el estudio. a ) ¿Qué tipo de diseño de investigación seleccionaría? Justifique su respuesta. b) Enumere al menos 10 variables significativas. c) Especifique, por lo menos, cuatro hipótesis. (Nota: una hipótesis es una conjetura en cuanto a cómo se relacionan dos o más variables. Debe indicar la dirección de la relación propuesta y la forma en que se mediría cada una de las variables.) d) Elabore tablas modelo que incluyan cuatro de las variables especificadas en el inciso (b) del problema. 6. Considere la afirmación siguiente: "El aumento en las ventas se debe a los nuevos representantes de ventas provenientes de la escuela vocacional, contratados durante los últimos años. Sus ventas han aumentado considerablemente, no así las de los representantes de ventas que tienen más tiempo en la compañía". a) Identifique el factor causal (X) y el de efecto (Y) en la afirmación precedente. 7. El departamento de investigación de la compañía mencionada en la pregunta 6 investigó el cambio en las ventas de cada uno de los representantes de ventas de la compañía. Con base en los criterios de los directivos, el departamento clasificó los cambios en todos los territorios de

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Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal ventas en las categorías "aumento considerable", "aumento marginal" o "sin aumento". Observe la tabla siguiente, donde se clasificó como nuevos o antiguos a 260 representantes de ventas: CAMBIO DE LAS VENTAS EN EL TERRITORIO Clasificación del representante Nuevo Antiguo

Aumento considerable

Aumento marginal

Sin aumento

Total

75 50

30 40

5 60

110 150

a) ¿Acaso esta tabla aporta evidencias de variación concomitante? Justifique su respuesta. b) ¿Qué conclusiones pueden extraerse sobre la relación entre Xy Y con base en la tabla precedente? 8. Seis meses después, el departamento de investigación de la pregunta 7 estudió de nuevo la situación. Sin embargo, consideró una nueva variable en el análisis: el tipo de territorio al cual estaba asignado el representante de ventas -específicamente, si el territorio era en lo fundamental metropolitano o no. En las tablas siguientes se resumen los resultados del departamento de investigación: CAMBIO DE LAS VENTAS EN TERRITORIOS METROPOLITANOS Clasificación del representante Nuevo Antiguo

Aumento considerable

Aumento marginal

Sin aumento

Total

70 54

20 16

— —

90 70

CAMBIO DE LAS VENTAS EN TERRITORIOS NO METROPOLITANOS Clasificación del representante Nuevo Antiguo

Aumento considerable 5 20

Aumento marginal

Sin aumento

Total

10 40

5 20

20 80

a) Si se hace caso omiso del tipo de territorio al cual estaba asignado el representante de ventas, ¿aporta esta tabla evidencias de variación concomitante entre el cambio de las ventas y el hecho de que el representante sea nuevo o antiguo? Justifique su respuesta. b) Cuando se considera el tipo de territorio, ¿aporta la tabla evidencias de variación concomitante de los cambios de las ventas y el hecho de que el representante sea nuevo o antiguo? Justifique su respuesta. 9. El equipo de desarrollo de productos de carbón Barrera ha trabajado en varias modificaciones a su exitosa línea de troncos de carbón. El cambio más promisorio corresponde a un nuevo carbón, que confiere un singular sabor ahumado a la carne asada. Los directivos, con base en la favorable retroalimentación de unos cuantos empleados, que han probado el producto en su hogar, piensan que el nuevo carbón tiene potencial para convertirse en un éxito de venta. En una junta estratégica reciente, el vicepresidente de mercadotecnia recomendó un programa de prueba de mercado antes de decidir el lanzamiento del nuevo producto. Resaltó que el mercado de prueba sería una buena forma de evaluar la efectividad de dos campañas publicitarias y promocionales alternas que ha propuesto la agencia publicitaria de la compañía.

Notas

155

Piensa que tal efectividad debe evaluarse con base en el comportamiento de prueba y compras repetidas que genere cada programa. Además, desea calibrar la aceptación que muestren los distribuidores actuales de la empresa por el nuevo carbón. No obstante, la directora general de la compañía no muestra gran entusiasmo por la idea de la prueba de mercado. Ha mencionado varias de sus preocupaciones, entre ellas el hecho de que sus competidores podrían duplicar fácilmente el nuevo carbón; que la compañía está llegando casi al límite de los costos presupuestados para el desarrollo del nuevo producto y que la naturaleza estacional de la venta de carbón vuelve imperativo tomar la decisión de lanzar o no el producto a comienzos de abril, es decir, en cuatro meses. La directora de investigación de mercados señala que, en su opinión, podría iniciarse un plan de prueba de mercado que dejará satisfechos tanto al vicepresidente de mercadotecnia como a la directora general. Se le pide que presente una propuesta preliminar en la siguiente junta estratégica. a) ¿Qué información debe obtenerse del mercado de prueba para satisfacer al vicepresidente de mercadotecnia? b) ¿Bajo qué limitantes debe ponerse en marcha el plan de prueba de mercado para satisfacer a la directora general? c) Dadas sus respuestas a las dos preguntas anteriores, ¿qué método de prueba de mercado debe recomendar la directora de investigación y por qué? 10. Haga una cita con el gerente de mercadotecnia de una compañía cercana a su hogar o escuela. En la entrevista, comente el uso de los mercados de prueba en dicha empresa. Trate de obtener respuestas a las preguntas siguientes: ¿Qué tan importantes son los mercados de prueba en el proceso de desarrollo de productos de la compañía? ¿Acaso la organización normalmente pasa por los diferentes tipos de mercados de prueba para un producto específico (conforme a lo propuesto en esta obra) o sólo suele utilizar un tipo? ¿Qué opina acerca de las ventajas y desventajas de los diversos métodos de mercados de prueba? ¿Acaso las pruebas de mercado exitosas siempre se han acompañado del lanzamiento exitoso de productos en la compañía? ¿Qué percibe como más promisorio en el desarrollo futuro de los procedimientos de mercadotecnia? Redacte un informe de la entrevista en que resalte la información obtenida que no se analiza en el texto o que parece contradecir lo aquí estudiado.

Notas 1. Robert Ferber, Donald F. Blankertz y Sidney Hollander Jr., Marketing Research (Nueva York: Ronald Press, 1964), p. 153. Véase también Thomas T. Semon, "Marketing Research Needs Basic Research", Marketing News (14 de marzo de 1994), p. 12. 2. Ferber, Blankertz y Hollander, Marketing Research, p. 171. 3. Hans Zeisel, Soy It With Figures, 5a. ed. (Nueva York: Harper and Row, 1968), pp. 200-239, contiene una versión muy legible de los análisis que pueden realizarse con los datos de paneles. Véase también Gregory B. Markus, Analyzing Panel Data (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1979); Steven E. Finkel, Causal Analysis with Panel Data (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). 4. El anexo 6.4 también puede considerarse como una matriz de transición, ya que muestra los cambios de compra de marcas que ocurren de un periodo a otro. Conocer la magnitud del cambio permite pronosticar de forma oportuna el éxito final de un nuevo producto u otro cambio de la estrategia de mercado. Por ejemplo, véase Seymour Sudman y Robert Ferber, Consumer Panels (Chicago: American Marketing Association, 1979), pp. 19-27, que también incluye una revisión excelente de las publicaciones sobre diversos aspectos de los paneles de consumidores, como sus usos, muestreo y sesgos de muestreo, métodos de recopilación de datos, acondicionamiento, procesamiento de datos y mantenimiento de archivos, costos de operación y elección de un servicio de paneles de consumidores. También véase Scott Menard, Longitudinal Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1991). 5. Véase Sudman y Ferber, Consumer Panels, p. 31. Véase también B. Golany, F.Y. Phillips y J.J. Rousseau, "Few-Wave vs. Continuous Consumer Panels: Some Issues of Attrition, Bias, and Variance", InternationalJournal of Research in Marketing 8 (septiembre de 1991), pp. 273-280.

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Capitulo 6: Disenos de investigation descriptive y causal 6. "Mail Panels vs. General Samples: How Similar and How Different", Research on Research, N° 59 (Chicago: Market Facts, Inc., sin fecha). 7. Ibid. 8. Verne B. Churchill, "Learning to Live with Continuing Household Panels", TeleNation Reports (verano de 1988), p. 2. 9. Vease un analisis breve, a la vez que util, de las diferencias entre las nociones del sentido comun y cientifica de causalidad en Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, Research Methods in Social Relations, edition revisada (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1959), pp. 80-82. Vease tambien David A. Kenny, Correlation and Causality (Nueva York: John Wiley, 1979); Earl R. Babbie, The Practice of Social Research, 7a. ed. (Belmont, CA: Wadsworth Publishing, 1995). 10. Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods, pp. 83-88. 11. En el capitulo 19 se analizan las diversas condiciones que pueden surgir cuando se buscan evidencias de la variation concomitante. Por el momento, baste simplemente resaltar mediante el ejemplo que la relacion de Xcon 7 no significa que exista una relacion de causalidad entre Xy Y; ademas, que la ausencia de tal relacion no entrana la carencia de causalidad. 12. Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods, p. 85. 13. Arthur Conan Doyle, "The Sign of the Four", en The Complete Sherlock Holmes (Nueva York: Garden City Publishing Company, 1938), p. 94. 14. Fred N. Kerlinger, Foundations of Behavioral Research, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986), p. 293. Vease tambien una description de los elementos esenciales de experimentos en Geoffrey Keppel, Design and Analysis: A Researcher's Handbook, 2a. ed. (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1982), particularmente en el capitulo 1. 15. John R. Nevin, "Using Controlled Experiments to Estimate and Analyze Brand Demand", disertacion de doctorado inedita, University of Illinois, 1972. Vease tambien John R. Nevin, "Laboratory Experiments for Estimating Consumer Demand: A Validation Study", Journal of Marketing Research 11 (agosto de 1974), pp. 261-268. Vease una comparacion de los procesos de decision de los consumidores en el laboratorio y en una tienda de abarrotes real en Raymond R. Burke, Barbara E. Kahn y Leonard M. Lodish, "Comparing Dynamic Consumer Choice in Real and Computer-Simulated Environments", Journal of Consumer Research 19 (junio de 1992), pp. 71-82. 16. Los experimentos de laboratorio y de campo generalmente tienen funciones complementarias en el aporte de information de mercadotecnia util a los directives. Vease un analisis de esas funciones respectivas en Alan G. Sawyer, Parker M. Worthing y Paul E. Sendak, "The Role of Laboratory Experiments to Test Marketing Strategies", Journal of Marketing 43 (verano de 1979), pp. 60-67. 17. Vease un analisis general de la forma en que se ve afectada la utilidad de los resultados experimentales por el tratamiento que el investigador da a los factores de fondo no manipulados en el experimento, en John G. Lynch Jr., "On the External Validity of Experiments in Consumer Research", Journal of Consumer Research 9 (diciembre de 1982), pp. 225-244. Vease tambien Raymond R. Burke, Bari A. Harlam, Barbara E. Kahn y Leonard M. Lodish, "Comparing Dynamic Consumer Choice in Real and ComputerSimulated Environments", Journal of Consumer Research 19 (junio de 1992), pp. 71-82. 18. Alvin R. Achenbaum, "Market Testing: Using the Marketplace as a Laboratory", en Robert Ferber (ed), Handbook of Marketing Research (Nueva York: McGraw-Hill, 1974), pp. 4-31 a 4-54. Vease tambien James F. Donues, "Marketplace Measurement: The Evolution of Market Testing", Journal of Advertising Research 27 (diciembre de 1987/enero de 1988), pp. RC3-RC5; Madhav N. Segal y J. S. Johar "On Improving the Effectiveness of Test Marketing Decisions", European Journal of Marketing 26 (N° 4, 1992), pp. 21-33. 19. Omar L. Gallaga, "Blockbuster Video Tests Rental of Desktop-Computer Games", Austin American Statesman (26 de abril de 1999, bajado de la Dow Jones Publications Library en el sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 4 de agosto de 1999). 20. "Test Marketing: What's in Store", Sales and Marketing Management 128 (15 de marzo de 1982), pp. 5785. Vease tambien Richard Gibson, "Pinning Down Costs of Product Introductions", The Wall Street Journal (26 de noviembre de 1990), p. Bl.

Lectures recomendadas

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21. Kathleen Deveny, "Failure of Its Oven Lovin' Cookie Dough Shows Pillsbury Pitfalls of New Products", The Wall Street Journal (17 dejunio de 1993), pp. Bl, B8. 22. Gabriele Stern, "GM Expands Its Experiment to Improve Cadillac's Distribution, Cut Inefficiency", The Wall Street Journal (8 de febrero de 1995), p. A12. 23. Existen varias fuentes que proporcionan perspectivas utiles del uso de los experimentos en general y los mercados de prueba en particular, en la mercadotecnia. Por ejemplo, vease David M. Gardner y Russell W. Belk, A Basic Bibliography on Experimental Design in Marketing (Chicago: American Marketing Association, 1980); John R. Dickinson, The Bibliography of Marketing Research Methods, 3a. ed. (Lexington, MA: Lexington Books, 1990), pp. 148-150. 24. "To Test or Not to Test Seldom the Question", Advertising Age 55 (20 de febrero de 1984), pp. M10Mll. 25. Annetta Miller y Karen Springen, "Egg Rolls for Peoria", Newsweek (12 de octubre de 1992), pp. 59-60. 26. Suzanne Vranica, "P&G Puts Two Cleaning Products on Its New Marketing Fast Track", The Wall Street Journal (18 de mayo de 1999, bajado de la Dow Jones Publications Library en el sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 4 de agosto de 1999). 27. El primer problema forma parte de Lynn G. Reiling, "Consumer Misuse Mars Sampling for Sunlight Dishwashing Liquid", Marketing News 16 (3 de septiembre de 1982), pp. 1 y 12; el segundo se analiza en Annetta Miller y Dody Tsiantor, "A Test for Market Research", Newsweek 110 (28 de diciembre de 1987), pp. 32-33. 28. Lee Gomes, "It Sounded So Good...: The History of Consumer Electronics Is Littered with Failure", The Wall Street Journal (15 de junio de 1998, bajado de la Dow Jones Publications Library en el sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 7 de agosto de 1999). 29. Jim Carlton, "Apple Drops Newton, an Idea Ahead of Its Time", The Wall Street Journal (2 de marzo de 1998, bajado de la Dow Jones Publications Library en el sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 7 de agosto de 1999). 30. "Simulated Test Marketing Winning Acceptance", Marketing News 19; Allan D. Shocker y William G. Hall, "Pretest Market Models: A Critical Evaluation", Journal of Product Innovation Management 3 (septiembre de 1986), pp. 86-107; Kevin J. Clancy y Robert S. Shulman, "It's Better to Fly a New Product Simulator than Crash the Real Thing", Planning Review 20 (julio/agosto de 1992), pp. 10-17; Christopher Power, "Will It Sell in Podunk? Hard to Say", Business Week (10 de agosto de 1992), pp. 46-47; Burke, Harlam, Kahn y Lodish, "Comparing Dynamic Consumer Choice in Real and Computer-Simulated Environments", pp. 71-82; Kevin J. Clancy, Robert S. Schulman y Marianne Wolf, Simulated Test Marketing: Technology for Launching Successful New Products (Nueva York: Lexington Books, 1994).

Lecturas recomendadas Vease un andlisis del funcionamiento, ventajas y desventajas de los paneles en: Frank J.R. Pol, Issues of Design and Analysis of Panels (Amsterdam, Holanda: Fundacion de Investigation Sociometrica, 1989). Vease un andlisis general del diseno de experimentos en: Geoffrey Keppel, Design and Analysis: A Researcher's Handbook, 2a. ed. (Nueva York: W.H. Freeman and Company, 1995).

9i^^lî^mKiiKiaa6H La segunda etapa del proceso de investigación consiste en determinar el diseño de la investigación. Como se analiza en los capítulos 5 y 6, el diseño puede tener una de tres formas, según el objetivo de la investigación. En estos capítulos se analizan los tres tipos básicos de investigación: exploratoria, descriptiva y causal Recordará el lector que el objetivo principal de la investigación exploratoria corresponde al descubrimiento de ideas y percepciones. Un estudio descriptivo usualmente se relaciona con determinar con qué frecuencia ocurre algo o la relación entre dos variables; además, por regla general, lo guía una hipótesis inicial. El diseño de investigación causal se dedica a determinar las relaciones causa-efecto. Los investigadores de la Centerville Área Radio Association (CARA) decidieron iniciar su estudio con una investigación exploratoria de dos tipos: 1) revisión de las publicaciones al respecto y 2) encuestas de experiencia. La asociación comenzó a revisar los materiales publicados con la lectura de artículos relacionados con las percepciones positivas y negativas de los usuarios de la publicidad en televisión, radio y periódicos. Esta información secundaria se obtuvo de investigaciones de mercados, artículos generales y obras de consulta relacionadas con los tres principales medios de publicidad. La CARA encontró como fuente particularmente útil la publicación "The Radio Marketing Consultants Guide to Media", de la Oficina de Publicidad en Radio. Esta fuente aportó una amplia cobertura de las ventajas y problemas relativos a cada uno de los tres medios principales. La organización complementó lo encontrado revisando los materiales impresos con una encuesta de experiencia. Se empezó por entrevistar a diversas personas con amplios conocimientos y experiencia en relación con esos medios y con la información obtenida se elaboró una lista modificada de las ventajas y desventajas de cada medio. A continuación, junto con un grupo de representantes de ventas de publicidad de CARA, se analizaron todos los atributos de los medios en la lista, para obtener su opinión. Aunque se valoraron mucho y ponderaron a fondo la retroalimentación y sugerencias de los representantes de ventas, éstos reconocieron

que las opiniones del grupo no estaban exentas de sesgo. Por consiguiente, sólo los investigadores determinaron la lista final de atributos incluidos en el estudio. Luego, los criterios resultantes de tales decisiones se analizaron en tres establecimientos minoristas locales, con el fin de precisar la relevancia de cada atributo y efectuar las adiciones, correcciones o eliminaciones apropiadas. En estas entrevistas, era evidente que los entrevistados tendrían opiniones y sesgos intensos en cuanto a la eficacia de un medio en comparación con otro. Sin embargo, hubo un consenso casi absoluto de que los criterios elegidos serían suficientes y tendrían la amplitud de alcance necesaria para evaluar con exactitud a los tres medios y sus correspondientes representantes de ventas. Después, la información obtenida mediante las publicaciones impresas y la encuesta de experiencia se utilizó para elaborar las diversas hipótesis que servirían como guía de la investigación posterior. La lista completa de dichas hipótesis, que aparece al final de la parte I de esta obra, incluye la suposición de que habría diferencias en las actitudes de los hombres de negocios y de los representantes de ventas hacia los medios masivos de comunicación: televisión, radio y periódicos. Como se menciona en el capítulo 3, las etapas del proceso de investigación no se deben considerar entidades separadas, sino partes de un proceso continuo. La información obtenida en alguna etapa del proceso con frecuencia se usa para mejorar las decisiones tomadas con antelación en el estudio. La información que los investigadores de CARA descubrieron mediante la investigación exploratoria muy bien podría haberse utilizado para formular con mayor claridad el problema de investigación. En este caso, una vez formuladas las hipótesis, se tomó la decisión de ponerlas a prueba examinando las percepciones en un grupo de minoristas.

Temas para análisis Dadas las hipótesis, si fuera uno de los investigadores de CARA: 1. ¿Qué tipos de información trataría de obtener de los minoristas? 2. ¿Cómo seleccionaría a los minoristas con quienes se pondría en contacto?

CASOS DE LA PARTE II

CASO II.A

Rumstad Decorating Centers (A)

En 1929, Joseph Rumstad abrió una pequeña tienda de pinturas y papel tapiz en el centro de Rockford, Illinois. Durante los 45 años siguientes, la tienda tuvo un éxito constante, pero no espectacular. Las ventas y utilidades aumentaron de manera continua, aunque lenta, por lo que a fin de mantener el ritmo con los competidores se ampliaron las líneas de productos originales para incluir muebles sin pintar, espejos, material para marcos de cuadros y otros productos. En 1974, a causa del deterioro ambiental en el centro de la ciudad, Jack Rumstad, quien heredó de su padre la administración de la tienda en 1970, decidió cerrar el local ubicado en esa zona y abrir uno nuevo en el área poniente. Se eligió dicha zona porque la construcción de nuevas casas se encontraba en su apogeo. En 1999 se abrió una sucursal en la zona oriente de la ciudad y el nombre de la empresa cambió a Rumstad Decorating Centers. La tienda de la zona oriente tenía vendedores, si bien, Jack Rumstad mismo la administraba desde el local de la zona

poniente; concentraba el procesamiento de pedidos, facturación, control de inventarios e incluso almacenamiento físico del inventario excesivo. En el año 2000, la tienda de la zona oriente se convirtió en centro de utilidades independiente. Jack Rumstad se encargó personalmente de administrarla y contrató a un gerente de tiempo completo para el local poniente. Con el cambio de los procedimientos contables suscitados por este cambio organizacional, resultó posible examinar por separado lo productivo de cada local. A principios de 2001 Rumstad efectuó tal examen con las cifras de pérdidas y ganancias que se muestran en el anexo IIA.l, y quedó muy preocupado por lo que descubrió. Ambas tiendas sufrieron pérdidas durante 2000 y, aunque había previsto que se incurriera en pérdidas durante los primeros años de operación de la tienda de la zona oriente, no estaba preparado en absoluto

ANEXO IIA.1 SUCURSAL ORIENTE

Total de ventas Descuentos en ventas al contado Ventas netas Inventario inicial Compras Total Inventario final Costo de las ventas Utilidad (o pérdida) bruta Costos directos Sueldos Impuestos sobre nómina Depreciación de muebles y enseres F| ete Suministros de tienda Gastos contables y legales Publicidad Publicidad en la sección amarilla Gastos de convención y seminario Seguro Gastos e insumos de oficina Impuesto predial personal Renta Utilidades Costos directos totales Utilidad (o pérdida)

SUCURSAL PONIENTE

2000

1999

2000

1999

$114461 4347 110114 53369 64654 118023 51955 66068 44046

$91034 2971 88063 49768 56528 106206 53569 52837 35226

$87703 4165 83538 1936 163740 165676 115554 50122 33416

$108497 2930 105567 O 59366 59366 1936 57430 48137

24068 2025 92 6 694 439 2977 1007 O 226 4466 139 7000 2246 45385 (1339)

19836 1814 92 43 828 433 4890 618 33 139 4393 139 7000 1651 41909 (6683)

24549 1764 92 511 607 439 4820 1387 83 1271 5327 140 4900 2746 48636 (15220)

26583 2060 92 800 4153 433 5252 956 216 1643 5010 140 4900 2359 54597 (6460)

m


para un segundo año consecutivo de pérdidas en el local poniente. Atribuyó las pérdidas de 1999 a las alteraciones causadas por el cambio en la estructura organizacional. Por añadidura, de 1999 a 2000 la tienda oriente tuvo aumento de 25% en las ventas netas y en la utilidad bruta, así como 8% en el total de costos directos y, a pesar de que todavía presentó pérdidas netas, fueron 80% menores que la del año previo. Por otra parte, el local de la zona poniente presentó una reducción de 21% en las ventas netas, de 31% en la utilidad bruta y de 11% en los costos directos, con un aumento de 136% en las pérdidas netas. Jack Rumstad quedó muy preocupado por la supervivencia del negocio, particularmente de la tienda poniente. Le mandó llamar como consultor de investigación para que le ayude a averiguar lo que está ocurriendo, de modo que se puedan emprender medidas correctivas. Sucursal poniente Esta tienda se localiza en el centro de una zona que tiene el ingreso per cápita más alto en la ciudad. Muchos residentes del área son profesionistas o empleados de oficina. La tienda es un local independiente con frente a una importante avenida y tiene un letrero que reza "Rumstad" en la fachada. Desde que Jack Rumstad trabaja en la sucursal oriente, ha habido una sucesión de gerentes en el local poniente. El primero duró seis meses, los dos siguientes, cuatro meses cada uno. El gerente actual, que antes fue vendedor en la tienda durante cuatro años, ha

CASO II.B

conservado el puesto por espacio de 10 meses. Aunque los productos y sus precios son los mismos en ambas tiendas, existen ciertas diferencias de tipo publicitario. La tienda poniente sólo se hace publicidad en Shopper s World, periódico semanal dedicado exclusivamente a la publicidad que se distribuye gratuitamente en todos los hogares de la comunidad. Su distribución se hace de puerta en puerta, aunque es habitual que se coloque un paquete con varios ejemplares a la entrada de los edificios de apartamentos, para que los residentes tomen un ejemplar, si lo desean. Sucursal oriente Esta tienda se localiza en un pequeño centro comercial de un barrio donde habitan principalmente familias obreras. Muchos residentes en el área trabajan para alguno de los fabricantes de troqueladoras, que constituyen una de las industrias básicas de Rockford. La tienda tiene un gran ventanal que sirve como aparador, con el letrero "Rumstad Decorating Centers" claramente visible en la parte superior. Este local se hace publicidad con regularidad en el periódico Rockford Morning Star, además de su anuncio en la sección comercial del directorio telefónico.

Pregunta 1. ¿Cómo procedería para resolver el problema de Rumstad?

Sociedad Humanitaria del Condado de Riverside (A)

La demanda de los servicios de la Sociedad Humanitaria del Condado de Riverside (SHCR) ha crecido muchísimo durante los últimos años, mientras que el subsidio gubernamental que recibe se mantiene igual. Tratando de frenar el deterioro en la calidad de sus servicios y brindar mejor atención a las mascotas, el comité de membresías del consejo de administración empezó a planear una campaña de miembro/contribuyente. Como se trataba de la primera campaña de esta clase realizada en la organización, los miembros del comité querían que fuese todo lo productiva posible. A medida que evolucionaron los planes, el comité se dio cuenta de que la organización sólo tenía información dispersa de sus miembros actuales. Contaba con una lista de los miembros y contribuyentes de los últimos cinco años, compilada por su propio personal, y tenía acceso a los resultados de una encuesta realizada por uno de sus empleados varios años atrás, enfocada en el uso que los miembros daban a las instalaciones del refugio y las opiniones acerca de sus servicios y programas. Empero, la organización apenas conocía el perfil de sus miembros y contribuyentes prototípicos, sus motivos para ser miembros o contribuir, desde cuando formaban parte de la sociedad, como podían mejorarse los servicios de SHCR, etc. Los miembros

del comité pensaron que la información sobre estos temas era importante para garantizar el éxito de la campaña de membresía, de modo que solicitaron una investigación para obtenerla. Una de las primeras tareas de los investigadores fue ponerse en contacto con otras sucursales de la sociedad, para averiguar los tipos de investigaciones que habían realizado, en especial las relacionadas con la identificación de las características de sus miembros. Los investigadores también entrevistaron a los empleados clave y a varios miembros del consejo de administración acerca de sus puntos de vista e ideas relativos a la membresía de la SHCR. Por añadidura, recurrieron al uso de un grupo de enfoque, constituido por elementos del comité de membresía. Esas actividades de investigación produjeron las siguientes ideas generales en torno a la membresía y las contribuciones: 1.

Las personas que usan las instalaciones del centro no son necesariamente las que se convertirían en miembros de SHCR. Los miembros aman a sus mascotas, cuidan de ellas y tienen trato humanitario hacia otros animales.

2.

Muchas personas que hacen contribuciones no se interesan por convertirse en "miembros", ya que la membresía no

Casos de la parte II confiere derechos ni privilegios, salvo la recepción de un boletín. Los miembros son muy diferentes de los contribuyentes. 3. En las familias, lo más probable es que sean las esposas quienes tomen la decisión relativa a la membresía o contribución para la SHCR. 4. Muchos miembros de la SHCR son mujeres de por lo menos 35 años. 5. Muchos ancianos y jubilados hacen aportaciones económicas o se convierten en miembros de la SHCR.

10. El mayor beneficio que reciben los miembros es la satisfacción personal de poseer su membresía en SHCR. La empresa de investigación planeó seleccionar una muestra de los nombres que se encuentran en las listas actuales de miembros y contribuyentes, para enviarles cuestionarios por correo con el fin de explorar más a fondo las ideas precedentes.

Preguntas

7. En general, en la comunidad se tiene una percepción positiva de la SHCR.

2. ¿Es una buena decisión?

| CASO II.C

1. ¿Qué tipo de diseño de investigación se utiliza? 3. Diseñe un cuestionario que abarque los temas arriba mencionados y que también obtenga información demográfica útil sobre los miembros y contribuyentes.

Programa de cómputo HotStuff (A)'

Simpson, Edwards and Associates había tenido mucho éxito con un paquete de cómputo diseñado para administrar los sistemas de bases de datos en organismos gubernamentales. La empresa desarrolla actualmente un segundo producto, que es una versión más especializada del primero. Llamado HotStuff, es su más avanzado concepto de programa para computadora y está dirigido al sector industrial que se dedica a combatir incendios. Los investigadores de la empresa creen que los cuerpos de bomberos son un mercado importante para su programa, dadas sus amplias responsabilidades de manejo de información -inventario de equipo, planos de edificios, datos de materiales peligrosos, registros presupuestarios, expedientes de personal, y un largo etcétera. En esta etapa embrionaria del desarrollo del nuevo producto, la compañía utiliza el mismo plan de juego que la ayudó en el lanzamiento de su éxito previo. Las responsabilidades se han dividido ampliamente: Jean Edwards ha asumido el control de la producción, mientras que Craig Simpson se encarga de la mercadotecnia y promoción. El primer paso de Simpson fue reunir de nuevo al equipo original que investigó el mercado del programa para organismos gubernamentales. En su primera junta de orientación, presentó los objetivos siguientes para su deliberación: 1. Determinar el potencial de mercado. 2. Identificar las cualidades importantes del producto. 3. Elaborar una estrategia promocional eficiente. 4. Identificar a los competidores en este mercado. 1

9. Muchas personas han oído hablar de la SHCR, sobre todo a través de los programas de educación que emprende la propia sociedad.

6. La contribución promedio se encuentra entre los 15 y 25 dólares.

8. El enfoque con mayores probabilidades de éxito para la campaña de membresía es el emotivo.

161

Se agradece la colaboración de Jacqueline C. Hitchon para la elaboración de este caso.

Al término de la junta, el grupo había decidido que su primera tarea sería una investigación exploratoria. De manera específica, se decidió realizar encuestas de experiencia con jefes del cuerpo de bomberos local, entrevistas telefónicas informales con funcionarios de los cuerpos de bomberos en el estado y el país, y una investigación en las publicaciones. A partir de los resultados de esta investigación exploratoria, el grupo espera estar en posición de emprender una investigación descriptiva que cumpla con los cuatro objetivos. Investigación exploratoria El primer resultado surgido de la investigación exploratoria mostraba cambios en el mercado previsto de HotStuff. Existen dos clases de cuerpos de bomberos: municipales, con bomberos asalariados, y voluntarios, constituidos por un jefe asalariado y bomberos que pueden recibir sueldo o no. El equipo de investigación descubrió rápidamente que ambos tipos de cuerpos de bomberos difieren en dos aspectos importantes. En primer término, desde el punto de vista del financiamiento, gran parte de los ingresos de los cuerpos municipales provienen de los impuestos, de modo que existen controles muy rígidos y las partidas suelen estar restringidas a usos específicos. Por otra parte, los cuerpos de voluntarios se basan, ante todo, en donadores y en eventos especiales como fuente de ingresos, a tal punto que dichas actividades pueden abarcar hasta más de 50% de los ingresos totales. Puesto que el dinero obtenido mediante tales actividades no es técnicamente parte del presupuesto, no está sometido a controles presupuestarios. La segunda diferencia clave entre los cuerpos de bomberos municipales y los voluntarios se encuentra en los procedimientos de compra. Los cuerpos municipales tienden a canalizar todas

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las compras a través de un agente de compras central, que luego solicita la aprobación al centro de procesamiento de datos del gobierno municipal, antes de adquirir programas y equipo de cómputo. Por otra parte, los jefes de los cuerpos de bomberos voluntarios entrevistados señalaron que tienen toda la autoridad para aprobar la compra del equipo que se requiera.

a. Establecer la incidencia del uso de la computadora y las compras planeadas de computadoras en los cuerpos de bomberos voluntarios. b. Obtener más información acerca de la estructuras de financiamiento y autoridad de dichos cuerpos de bomberos.

Las entrevistas telefónicas hechas a los funcionarios de cuerpos de bomberos en otros estados indicaron que estas diferencias son constantes en todo el país. Por lo anterior, Simpson, Edwards and Associates decidió restringir su mercado previsto a los cuerpos de bomberos voluntarios.

2. Identificar atributos importantes del producto; es decir, los tipos de información que es necesario administrar en los cuerpos de bomberos voluntarios y, por ende, que tendrían que incluirse en el programa.

Un segundo descubrimiento de la investigación exploratoria concernió a la magnitud en que están satisfechas las necesidades del mercado previsto. Las averiguaciones en el estado revelaron que sólo unos cuantos cuerpos de bomberos voluntarios ya han comprado computadoras. Por añadidura, los cuerpos con computadoras no las han tenido durante mucho tiempo y todavía están en el proceso de captura de sus bases de datos. La sensación general entre los funcionarios de los cuerpos de bomberos es que la computarización resultaría inevitable en el futuro cercano. De hecho, cuatro paquetes de programación especializados ya se hacen publicidad en las revistas de prevención de incendios: Chief's Helper, Fire Organizer, Spread Systems y JLT Software. El tercero de ellos difiere de los demás porque se compone de programas separados, cada uno se vende en forma independiente y abarca un tipo específico de información, como los registros de inventarios o los materiales riesgosos. La estrategia de este paquete permite a los cuerpos de bomberos disminuir sus erogaciones en programas de cómputo, ya que pueden comprar únicamente los que necesiten. En Simpson, Edwards and Associates se especuló que ofrecer programas específicos, para funciones también específicas, podría ayudar a superar la cautela inicial de los consumidores en cuanto a gastar varios miles de dólares en programas para computadora, ya que la erogación no se haría de golpe. También se pensó que debía incluirse en la lista de competidores a ciertos fabricantes de programas de cómputo genéricos que realizan análisis de administración de base de datos u hojas de cálculo, pese a que los usuarios de dichos paquetes básicos necesitan cierto dominio de las computadoras para adaptar los paquetes a sus aplicaciones específicas. Un tercer descubrimiento interesante de la investigación exploratoria fue que el término voluntario resultaba ofensivo en los cuerpos de bomberos clasificados oficialmente como tales, ya que, ajuicio de sus integrantes, implicaba falta de profesionalismo. En realidad, el personal de esos cuerpos de bomberos está tan bien capacitado como el de los cuerpos de bomberos municipales. Esa opinión hizo que los investigadores llegaran a la conclusión de que el vocablo en cuestión no debería usarse en la promoción fiítura de HotStuff. Con base en lo indagado a través de la investigación exploratoria, la compañía decidió realizar una investigación más formal, encaminada a los objetivos siguientes: 1. Determinar el potencial de mercado de su nuevo paquete al:

3. Obtener ideas para estrategias promocionales al: a. Determinar cuáles publicaciones especializadas en incendios se leen en el mercado previsto. b. Determinar a cuáles convenciones de las asociaciones de cuerpos de bomberos concurre el mayor número de miembros del mercado previsto. 4. Identificar a los competidores en el mercado al: a. Establecer las marcas de los programas que se usan actualmente en cuerpos de bomberos voluntarios. b. Establecer el grado de satisfacción percibida con los paquetes existentes. Diseño del estudio Los investigadores de Simpson, Edwards and Associates creían que la mejor forma de hacer frente a esos objetivos era a través de una encuesta nacional de cuerpos de bomberos voluntarios. Se decidieron por una encuesta telefónica disfrazada, en la que se utilizaría a los miembros del equipo como entrevistadores. El jefe de bomberos estatal les informó que muchos cuerpos de bomberos voluntarios se localizan en poblaciones con menos de 25 000 habitantes. Por consiguiente, se decidió muestrear las poblaciones de ese tipo situadas a menos de 32 kilómetros de ciudades con 100000 habitantes o más y se establecería contacto telefónico con los cuerpos de bomberos voluntarios de dichas poblaciones mediante el directorio telefónico. Se seleccionaron al azar dos grandes ciudades de cada entidad de Estados Unidos, salvo Alaska y Hawai, y luego, mediante el mismo procedimiento, un pueblo localizado cerca de cada una de ellas. Se utilizaron un atlas y la edición más reciente del Current Population Reports para identificar las ciudades y pueblos con las características adecuadas. Se elaboró un cuestionario, que se sometió a dos pruebas previas. La primera se realizó mediante entrevistas personales y tenía como fin probar el cuestionario, mientras que la segunda se efectuó telefónicamente y su objetivo era probar el modo de administrarlo. En ambos casos, las preguntas se dirigieron al jefe del cuerpo de bomberos como representante de dicho organismo. La encuesta real se efectuó del 13 al 24 de abril; se hubiera realizado antes, si no fuera porque se celebró una convención nacional de bomberos en la semana de inicio de la encuesta telefónica. Puesto que dicha convención coincidió con la semana de Pascua, muchos jefes de los cuerpos no estaban en sus oficinas, sino que habían asistido a la convención con su

Casos de la parte II

163

familia porque sus hijos estaban de vacaciones. No obstante, los entrevistadores pudieron aumentar la tasa de respuesta a 85% con numerosas llamadas repetidas.

2. ¿Considera que la investigación exploratoria fue productiva en este caso? ¿Piensa que podría haberse obtenido información útil sin incrementar mucho los gastos? En caso afirmativo, ¿qué información y cómo?

Preguntas

3. Comente las diferencias entre los cuatro objetivos formulados originalmente y los que se formularon después de la investigación exploratoria.

1. Evalúe la decisión de Simpson, Edwards and Associates de enfocarse en los cuerpos voluntarios como mercado previsto a partir de la investigación exploratoria.

4. ¿Fue adecuada la decisión de realizar entrevistas telefónicas?

I CASO II.D Laboratorio de cómputo estudiantil (A)' Una importante universidad tenía más de 2000 estudiantes de licenciatura y posgrado en administración de empresas. El gran número de estudiantes de la Facultad de Administración, aunado a que, tanto ellos como los profesores utilizan las computadoras cada vez más, generó una demanda excesiva en el centro de cómputo de la facultad. Con el fin de responder a la demanda, la facultad decidió actualizar su equipo de cómputo. Rod Stevenson, director del centro de cómputo estudiantil, abrió un nuevo laboratorio de cómputo en el otoño de 2000. Este nuevo laboratorio incluía los programas especializados que se requieren en los cursos, computadoras de tipos PC y Macintosh, y la tecnología más avanzada en programas y equipo de cómputo. Proyecto del laboratorio de cómputo Después de seis meses de operaciones, Stevenson reconoció que había algunos problemas con el nuevo laboratorio, pues aunque con éste se duplicó el número de computadoras, las sugerencias y quejas de los estudiantes indicaban que la demanda de equipos a veces superaba los recursos disponibles. A fin de enfrentar el problema, en enero de 2001 Stevenson formó un grupo de trabajo constituido por cuatro estudiantes de posgrado, para investigar el grado de satisfacción de los estudiantes con el laboratorio. Se pretendía identificar las necesidades de los estudiantes y aportar sugerencias para satisfacerlas de la manera más eficaz. La primera actividad del grupo de trabajo fue examinar la información disponible sobre el laboratorio y sus funciones y recursos. Como se muestra en la figura IID.l, donde se presenta un plano del laboratorio, se divide a los estudiantes en dos salas, una para usuarios de Macintosh (Mac) y la otra para usuarios de PC. La sala Mac da cabida a 18 computadoras, todas con los programas más recientes, y la sala PC tiene, en total, 42 computadoras. Los servicios que ofrece el laboratorio de cómputo incluyen el acceso a la red e impresoras; usualmente están cuatro empleados, que cobran los impresos y asesoran a los estudiantes, y está en funcionamiento de 8:00 ]

Se agradece la colaboración de Monika E. Wingate para la elaboración de este caso.

a 21:30 horas entre semana y de 8:00 a 17:00 horas los sábados y domingos. Después de revisar la información disponible acerca del laboratorio, el grupo de trabajo consideró que, antes de hacer recomendaciones sobre los servicios ofrecidos, necesitaba una investigación. En el anexo IID.l se muestra una propuesta que redactó dicho grupo, donde se esboza la información que se obtendría y el marco cronológico de la investigación. Estudio de grupos de enfoque Stevenson recibió y aprobó la propuesta. Estuvo de acuerdo con el grupo de trabajo en el uso de los grupos de enfoque para conocer, de manera preliminar, las actitudes de los estudiantes. Dichos grupos permitirían identificar problemas existentes en mayor grado que la investigación secundaria, si bien, el proceso de recopilación y análisis de datos llevaría más tiempo. Después de recibir la aprobación, el grupo de trabajo colocó letreros para avisar a los estudiantes en toda la facultad de la formación de los grupos de enfoque. Se seleccionó a los estudiantes con base en su interés. El grupo de enfoque estudiantil se reunió el 10 de marzo de 2001; participaron siete estudiantes, cinco de posgrado y dos de licenciatura. En el anexo IID.2 se transcribe la sesión. Una de las responsabilidades de los asistentes del laboratorio es ayudar a los estudiantes con sus preguntas y problemas, de modo que también se formaron grupos de enfoque el 9 y 11 de marzo de 2001 con ocho asesores del laboratorio. La información obtenida de los grupos de enfoque estudiantil y de asesores se usó como guía para elaborar preguntas de la segunda fase, una encuesta entre estudiantes. Los datos obtenidos de los grupos de enfoque se redujeron a una lista de temas clave, que después se clasificaron. Se elaboró una lista exhaustiva de afirmaciones para considerar las posibles actitudes de los usuarios ante cada problema. Una vez completa la lista, las afirmaciones se revisaron, combinaron o eliminaron para generar un conjunto que cubriera de, manera sucinta, las categorías de problemas clave originales. Luego, el cuestionario fue sometido a una pre-prueba y, por último, se administró a una muestra de estudiantes que asistían a clases en la Facultad de Administración.

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FIGURA II.D.1

Preguntas 1. ¿Acaso el moderador realizó un trabajo adecuado para obtener la información que necesitaba el centro de cómputo estudiantil? 2. ¿Considera adecuado tener un grupo que incluya a estudiantes de licenciatura y de posgrado, así como usuarios de Macintosh y PC?

3. Analice a fondo la transcripción del grupo de enfoque. Elabore una lista de los problemas e ideas relacionados con el laboratorio de cómputo estudiantil. 4. ¿Cuáles cree que son los beneficios y limitantes de los resultados del grupo de enfoque? ¿Considera apropiado el plan del grupo de trabajo para utilizar la información de los grupos de enfoque?


m

A N E X O II.D.1

FECHA: PARA: DE: ASUNTO:

1 de febrero de 2001 Rod Stevenson Grupo de trabajo para mejoramiento del centro de cómputo Propuesta de investigación del laboratorio de cómputo

Antecedentes: En 2000, la Facultad de Administración abrió un nuevo laboratorio de cómputo estudiantil. A raíz de las sugerencias y quejas, el centro de cómputo estudiantil se percata de que existe un problema de asignación de recursos en el laboratorio. De manera específica, existe el problema de prestación de servicios, ya que la demanda de computadoras, en ocasiones, supera los recursos disponibles. Los objetivos de esta investigación consisten en ayudar al centro en la identificación de las necesidades de los estudiantes y aportar sugerencias acerca de cómo pueden satisfacerse con toda eficacia tales necesidades. Los resultados de la investigación se limitarán al laboratorio de cómputo estudiantil. Las demás instalaciones de cómputo de la facultad, como los salones de clase de cómputo y laboratorio de multimedia, están fuera del alcance de este proyecto. Objetivos: Los objetivos de la investigación son los siguientes: • Determinar la satisfacción global de los estudiantes con el laboratorio • Identificar las áreas problemáticas actuales • Recopilar sugerencias de los estudiantes para realizar mejoras

Metodología: El diseño de investigación se divide en dos partes, una investigación exploratoria seguida de otra descriptiva. La primera intentaría entender mejor las percepciones que tienen los estudiantes del laboratorio de cómputo e identificar los aspectos que les preocupan. La encuesta de estudiantes serviría para cuantificar la magnitud de estos problemas y elaborar recomendaciones. Grupos de enfoque: El grupo de trabajo piensa que los grupos de enfoque serían el método más apropiado para la investigación exploratoria. Se recomiendan dos conjuntos de grupos de enfoque. Uno de ellos se centrará en los estudiantes que usan el laboratorio de cómputo, y el otro en el personal del laboratorio, que trata cotidianamente los problemas estudiantiles. Encuesta de estudiantes: La información de los grupos de enfoque se usaría para elaborar las preguntas de una encuesta posterior. Puesto que la población de interés se compone de los estudiantes inscritos en la Facultad de Administración, la encuesta se administraría a estudiantes que asisten a clases en la facultad, tanto de licenciatura como de posgrado. Fase Grupos de enfoque Diseño del cuestionario Prueba de cuestionario Encuesta Análisis de datos

Fecha límite 11 de marzo 2 de abril 9 de abril 23 de abril 10 de mayo

ANEXO11.D.2

Moderador:

Lisa: Oliven Lisa: Oliven Lisa: Marión: Lisa: Oliven

Moderador:

Hola, me llamó Roberto y trabajo para Entrevistas Profesionales. Realmente agradezco su participación en esta sesión de grupo. Como pueden ver, la grabaré para revisar sus comentarios. Estamos reunidos esta noche para hablar acerca del laboratorio de cómputo de la Facultad de Administración. Como estudiantes de la facultad, tienen acceso al laboratorio para hacer sus trabajos. ¿En qué medida piensan que el laboratorio de cómputo satisface sus necesidades? Pienso que existe un problema en el laboratorio debido a que quienes usan las computadoras no saben de ellas. Eso se refleja en que vas a una computadora y te contagias con un virus, y estas personas no saben nada acerca de ellos, los transmiten por todos los equipos, nadie usa los sistemas antivirus y es algo que se podría poner fácilmente en los sistemas. Pienso que debería capacitarse a los asesores que vigilan las computadoras. Son ignorantes, les haces cualquier pregunta y no saben qué contestar. Es un laboratorio de cómputo y esta computadora no parece hacer lo que debería hacer. ¿Por qué? ¿Por qué es esta red diferente del resto? ¿Cómo se supone que debemos manejar esta red? No lo saben. No sólo eso, no saben nada de los programas. ¡Absolutamente! Por ejemplo, si tengo Word en casa y aquí tienen Wordperfect, "¿Cómo hago XYZ en Wordperfect?" No lo saben. Te dicen que lo van a verificar con Juan y se van tres a hacerlo. ¡ Y son tres para una sola cosa! ¡Como bien sabemos! Siempre hay mucha gente esperando y no puedes trabajar en una máquina con Windows; si necesitas hacer una presentación, tienes que usar Pagemaker Plus. Tampoco puedes usar esas máquinas con WordPerfect, que sólo reciben instrucciones con el teclado. Pero en las horas pico hay muy pocas computadoras y muchas filas y los asesores no están preparados para manejarlo. Tienen mucho personal, cinco personas, pero ninguna ayuda a nadie. Y a ti, Jennifer ¿ te ha ocurrido algo así?

166


ANEXO II.D.2 Jennifer: Lisa: Jennifer: Lisa: Miguel: Jennifer: Moderador: Támara: Moderador: Támara: Miguel: Oliver:

Moderador: Oliver: Lisa: Oliver: Lisa: Oliver: Támara: Miguel: Oliver: Miguel: Támara: Oliver: Miguel: Támara: Miguel: Lisa: Jennifer: Miguel: Moderador:

Miguel: Oliver:

Miguel:

Claro, me pasó incluso hoy. Simplemente no tengo tiempo para esperar a que se desocupe una computadora ¡A veces pasa más de media hora! Y eso es ahora. Al final del semestre es peor. Sí, se pone peor. Te tardas una hora y no hay forma de anotarte. No hay una forma de anotarse. Asignaron horas de 50 minutos en las últimas dos semanas del semestre. Podrían llevarse a esas cuatro personas y convertirlas en una persona instruida o quitar a las cuatro y tener una sola persona sin educación las 24 horas del día. Eso sería bueno, si lo único que van a hacer es tomar tu tarjeta y darte tu copia, ¿para qué cuatro? Eso es lo único que hacen. Y estudiar. ¿ Y tú qué opinas... cómo te llamas? Támara. Bienvenida, Támara. ¿Qué opinas? ¿Con cuáles problemas te has topado? Estoy escuchando muchos problemas que yo también he visto. Pienso que es necesario que haya más computadoras en el laboratorio y que amplíen el horario. No creo que necesitemos más computadoras, sino que amplíen el horario y los laboratorios de cómputo. Tengo una idea con la que no se necesitan más computadoras, ya la puse en el buzón de sugerencias, que los estudiantes traigan su propia computadora. ¿Por qué un estudiante de posgrado, que va a estar aquí dos años en constante contacto con la tecnología, no gasta un poco en comprar su propio sistema? Deberían hacerlo. Traer su propia computadora, es decir, como requisito. Ya lo es en muchas universidades. De ese modo, ya no hay por qué preocuparse, no se necesita tener acceso al laboratorio. Así, los estudiantes de licenciatura todavía tendrían problemas similares, si bien, con menos sobrecarga del sistema. ¿Qué sugerirías a las personas que dijeran: "Muy bien, puedo traer mi propia computadora; pero, necesito este programa para esta clase, este otro para esta otra clase y este otro programa... "1 Eso significa mucho dinero. Bueno, podrían conectarse a la red desde su casa. Lo único que necesitan es el software. No comparto tu opinión. Pero puede hacerse. Puedo revisar mi correo y otras cosas. Pero no el software. ¡Oh!, el software. No lo he intentado, de modo que no sé. Volvamos a las máquinas. Me gustaría tener mi propia computadora, pero no quiero tenerla si no la necesito. Si ya tenemos estas computadoras, ¿por qué no usarlas? No podría comprarla. Si quieres tener una buena computadora, una impresora decente y un monitor respetable, te gastas entre 1600 y 2000 dólares. Creo que mientras estés en la escuela, la escuela debe apoyarte con computadoras. Pienso que a veces no hay suficientes computadoras porque las usan personas que no estudian en la facultad; tienen acceso para venir y usar el laboratorio. En el antiguo edificio, siempre te exigían tu identificación. Sí. ¿Por qué no usamos las máquinas de tarjeta? Funcionaban, ¿o no? Las puertas están cerradas y usas una tarjeta llave. Pienso que el antiguo laboratorio era mejor, porque controlaban quien entraba y salía. Sí, vigilancia. Había un horario sólo para los estudiantes de posgrado. Pienso que deberían hacerlo de nuevo, ya que tienen muchos más ensayos que redactar. No veo por qué el laboratorio no pueda estar abierto las 24 horas. Simplemente no lo veo. ¿Por qué no funciona las 24 horas? Problemas de asesoría, se necesita de alguien que asesore a tos estudiantes, que trabaje con ellos. Tres personas, tres turnos de ocho horas. No necesitan una partida presupuestaria para aumentar su horario. Necesitan duplicar las horas, por ejemplo, al no tener cuatro asesores al mismo tiempo. Existen horas pico y horas en las que hay muchas computadoras desocupadas. Si hubiera una forma de explorar cuáles son esas horas y elaborar un esquema de uso, las personas podrían venir y averiguar en qué horario pueden usar los equipos. Exploración continua, ¿qué piensan al respecto? Todas las horas son horas pico, particularmente al final del semestre. Pienso que sería una buena forma de resolverlo, porque eso intentan hacer. Que las personas vayan cuando no está lleno. Sin embargo, ¿qué pasa con días como hoy? Salí de clase media hora antes y bajé las escaleras para utilizar una computadora. Pero si no me hubiera anotado temprano, habría millones en lista de espera. Tiene algunas desventajas, pero creo que es una buena idea resolverlo. Esta mañana, estábamos cuatro de nosotros a la puerta cuando abrieron a las 8:00 u 8:15 y nadie más apareció hasta las 10:00. Otro problema del laboratorio es que ahora hay muchas computadoras descompuestas al mismo tiempo.


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Oliver: Miguel: Oliver:

Ira: Marión: Ira: Támara:

Marión: Támara: Moderador: Ira: Támara: Ira: Támara: Ira: Jennifer:

Oliver: Jennifer: Oliver:

Moderador: Támara: Ira: Oliver: Támara: Ira: Támara: Oliver: Miguel: Támara: Jennifer: Moderador: Jennifer:

¡Oh, sí! En este momento hay seis que no funcionan. Eso se debe a personas que no saben lo que hacen. Estaba sentado en una de las máquinas viejas y junto a mí estaba otro estudiante que no sabía por qué no funcionaba la computadora. Tomó su disquete y apagó la computadora, y cuando la prendió de nuevo recibió un error de inicialización. Se asustó y simplemente se fue sin decir nada. Los asesores estaban en el otro lado, por lo que no supieron lo que pasaba. Eso es lo que decía, son los estudiantes mismos. Las personas necesitan saber cómo usar el sistema. Me parece que debería haber una pequeña nota pegada junto a las computadoras explicando cómo usar cada una. E incluso una plantilla para el procesador de texto. También sugerencias para resolver problemas: "Por favor, no haga tal cosa, haga tal otra". Pienso que un modelo excelente para esto son los laboratorios de cómputo de los dormitorios. Esos funcionan bien, la primera vez que la usas escanean tu identificación para cerciorarse de que eres residente del dormitorio, saben si es la primera vez que las usas, te piden que te cerciores de saber cómo usar el programa. Tienen un estante con todo tipo de programas y todo lo que necesitas para utilizarlos. Te dicen qué va a aparecer en la máquina y qué debes hacer. Creo que la Facultad de Administración podría obtener copias de todo eso y luego simplemente copiarlo. No tenemos guías de consulta para los programas. Pero ellos sí las tienen. Los pequeños libros anaranjados. ¿Existe alguna otra preocupación que no se haya mencionado? ¿Hay alguna forma de reducir el costo de la impresión láser? Es muy alto. Debería ser de 7 centavos. Es de 6 centavos en la biblioteca. Antes se tenía la opción de usar la impresora de matriz de puntos, pero la quitaron este semestre. La única forma de usar esa impresora era con una computadora AT&T. No me digan que alguien está vigilando los costos. Pienso que el costo inicial es muy alto, es por eso que lo mantienen en 10 centavos. Si planean comprar más impresoras, pienso que debería haber, por lo menos, una o dos estaciones de impresión individuales, donde puedas tomar tus impresos. Si estás trabajando en tu curriculum vitae y quieres imprimir en papel bond o imprimir sobres, las personas que están detrás del escritorio no te dejan hacerlo, porque no saben si otras personas van a imprimir, y no saben qué saldrá. O desperdician tu papel porque no pueden coordinarlo. Por eso, pienso que debería haber estaciones de trabajo individuales. Tengo algo que decir y tal vez sea el único con este problema. Siempre me topo con que cuando estoy trabajando solo, llega un grupo y crea desorden, y es muy frustrante. Estoy trabajando en un proyecto, necesito pensar, no necesito tanta distracción, tanto hablar en voz alta. Cuando vamos a trabajar en grupos, tratamos de hablar en voz baja. Debería haber algo de disciplina en el laboratorio de cómputo. Pienso que tal vez sea el único tan sensible, pero también pienso que debería mantenerse el silencio. Es un laboratorio de cómputo, un lugar para que la gente trabaje, si alguien quiere divertirse, que lo haga afuera. ¿Qué opinan de la eficacia de su sistema de listas de espera? No sirve para nada. Ni siquiera sabía que existía. Al final del semestre pasado, nadie sabía si la lista era para el salón Mac o el salón PC. Sería mejor una lista de espera física, donde hubiera sillas, bancas o algo así. O con fichas de números. O una silla adicional en cada fila, donde te sientes y eso significa que te toca el tumo siguiente, y si tienes que irte, la persona siguiente ocupa tu lugar y puedes ver que nadie se mete en la fila. Yo no he tenido problemas. Cada vez que uso la lista de espera, tengo que aguardar como media hora y luego me llaman por mi nombre y me dan una computadora. No tengo quejas. Así ha sido siempre, no ha habido problemas. No tengo ningún problema en absoluto. Hasta ahora, ni siquiera sabía que hay una lista de espera. Si una computadora está desocupada, simplemente me siento a usarla. Yo me enteré de la manera más difícil, me senté y alguien me dijo que esperara turno. No es algo muy constante. Es algo que hacen cuando sienten ganas de hacerlo. ¿Algo más? Yo tengo un comentario acerca de los recursos, ya que podemos usar recursos como el correo electrónico e Internet. Internet es sensacional, pero si no sabes que número marcar para conectarte, es inútil. Existen libros con los números que cuestan unos 30 dólares y si tuvieran uno de esos libros en el escritorio para que la gente lo consulte, sería un gran recurso. Una vez hojeé un libro en una librería y es increíble la cantidad de cosas que se pueden hacer.

Capítulo 6: Diseños de investigación descriptivo y causal A N E X O II.D.2 Támara: Jennifer: Ira: Támara: Jennifer: Moderador: Támara: Ira: Moderador:

Buen punto. Pienso que podrían ponerlo con las obras de consulta. Pienso que se necesitan más computadoras y horario más amplio. No se dan abasto. Al menos el horario en que está abierta la facultad. Debería ser igual que el horario de la biblioteca. Está abierta 100 horas semanales o más, inclusive los domingos por la noche. Podrían cerrar más temprano los viernes y sábados por la noche (por ejemplo, de 8:00 a.m. a 11:00 p.m.). Y también durante los exámenes -de repente, son casi las 5:00 p.m. y cierran, e incluso la biblioteca principal cierra más tarde. Estamos a punto de terminar. ¿Algo que quieran agregar? ¿Nos podrían dar plantillas? Para el procesador de texto, no sabemos cómo usarlo. Tienes que usar control esto, mayúscula lo otro. Antes las había. Sólo hay que fotocopiarlas. ¿No hay nada qué agregar? Les agradezco mucho su tiempo. Sus preocupaciones se evaluarán y considerarán. Tengo algunos sobres para ustedes. Se me informó que les daría $5.00, pero resulta que hay $9.75 en cada uno.

I CASO II.E

Club campestre Chestnut Ridge (A)'

Desde antaño, el club campestre Chestnut Ridge ha tenido una reputación distinguida como uno de los clubes campestres más sobresalientes en el área de Elma, Tennessee. Hay quienes dicen que su campo de golf es el mejor del estado, las instalaciones de sus restaurantes y salones de banquetes reciben elogios semejantes. Esta reputación se debe, en parte, al compromiso del consejo de administración del club por brindar el mejor servicio en el área. Por ejemplo, cuando varios miembros del club hicieron algunos comentarios negativos sobre las instalaciones de los restaurantes, el consejo realizó una encuesta entre los miembros para obtener sus opiniones y percepciones acerca de dichas instalaciones y la comida que ofrecen. Con base en los resultados, el consejo de administración creo un comité de control de calidad que supervisa el comedor, además de que se contrató a un nuevo gerente del club. En fecha más reciente, el consejo se preocupó por el número de personas que quieren convertirse en miembros del club, pues aunque no lleva registros acerca del número de solicitudes de membresía recibidas cada año, le parece que es cada vez menor. Mientras tanto, también cree que no ha ocurrido una disminución similar en las solicitudes de membresía de tres clubes campestres competidores del área, a saber, Alden, Chalet y 1

Se agradece la colaboración de David M. Szymanski para la elaboración de este caso.

Lancaster. El club tiene otras instalaciones, como canchas de tenis y piscina, comparables a las de los otros clubes, por lo que el consejo está perplejo y no comprende la razón que origina la caída del número de solicitudes de membresía en Chestnut Ridge. El consejo de administración, a fin de profundizar en el tema, contrató a un despacho de investigación externo para que realice un estudio de los clubes campestres de Elma, Tennessee. Los objetivos de la investigación son: 1) delinear áreas en las que el club Chestnut Ridge es inferior a otros clubes del área, 2) determinar la percepción global que las personas tienen del club y 3) aportar recomendaciones sobre formas de aumentar las solicitudes de membresía en el club. Método de investigación Los investigadores se reunieron con el consejo de administración y personal clave del club Chestnut Ridge para comprender mejor los objetivos de la investigación y los tipos de servicios e instalaciones que se ofrecen en el club campestre. Una búsqueda en la literatura de investigaciones publicadas respecto de este tipo de clubes indicó la ausencia de estudios. Por consiguiente, basado únicamente en su contacto con los directivos y personal del club Chestnut Ridge, el equipo de investigación elaboró la encuesta que se presenta en el anexo IIE.l. Se pediría informa-


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ción personal demográfica y de actitudes a los miembros con quienes se establecería contacto, de modo que los investigadores decidieron utilizar un cuestionario por correo.

del club Chestnut Ridge. Por tanto, las percepciones que tuvieran de éste revelarían por qué decidieron convertirse en miembros de otro club.

Los investigadores pensaron que sería útil incluir en la encuesta a miembros de los clubes campestres Alden, Chalet y Lancaster, además del club Chestnut Ridge, por dos razones. La primera, que los miembros de estos otros clubes conocen los niveles y tipos de servicios e instalaciones que se buscan en un club campestre, y la segunda, que eran miembros potenciales

Puesto que no se contaba con documentos públicos que contuvieran una lista de los miembros de cada club, los investigadores decidieron establecer contacto personal con cada uno de los clubes para obtener una lista de correos. Se identificaron como miembros de un despacho de investigación independiente, que realizaba un estudio de clubes campestres en el área de Elma y

ANEXO11.

1. ¿De qué club campestre es actualmente miembro? 2. ¿Cuánto tiempo ha sido miembro de ese club? 3. ¿Qué tanto está familiarizado con cada uno de los clubes campestres siguientes? Club campestre Alden muy familiarizado (soy miembro o he visitado el club como invitado) relativamente familiarizado (he escuchado comentarios de otras personas acerca del club) no familiarizado Club campestre Chestnut Ridge muy familiarizado relativamente familiarizado no familiarizado Club campestre Lancaster muy familiarizado relativamente familiarizado no familiarizado Club campestre Chalet muy familiarizado relativamente familiarizado no familiarizado 4. A continuación, encontrará una lista de los factores que suelen influir en la decisión de convertirse en miembro de un club campestre. Por favor, califique los factores según la importancia que tienen para usted ante una elección de ese tipo. Marque con un círculo la respuesta apropiada, donde 1 = intrascendente hasta 5 = muy importante. Instalaciones de golf Instalaciones de tenis Piscina Restaurantes Eventos sociales Actividades familiares Número de amigos que son miembros Cordialidad de los miembros Prestigio Uhir.aniñn

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

110


V^lTI^ûHll^Kl

5. La siguiente es una lista de frases concernientes al club campestre Alden. Por favor, coloque una X en el espacio que mejor describa su opinión del club. Los extremos izquierdo y derecho corresponden a las opiniones que indican las frases correspondientes, y el centro, una opinión neutral. Ponga la marca incluso si apenas está familiarizado vagamente con este club. El diseño del club es atractivo. Las instalaciones de la casa club son deficientes. Las instalaciones de los vestidores son excelentes. La administración del club es incompetente. El ambiente del restaurante es placentero. Los precios de la comida no son razonables. El campo de golf recibe mantenimiento deficiente. El campo de golf constituye un reto. Las cuotas de membresía son muy altas.

El diseño del club es poco atractivo. Las instalaciones de la casa club son excelentes. Las instalaciones de los vestidores son deficientes. La administración del club es competente. El ambiente del restaurante es desagradable. Los precios de la comida son razonables. El campo de golf recibe buen mantenimiento. El campo de golf no es desafiante. Las cuotas de membresía son muy bajas.

6. La siguiente es una lista de frases concernientes al club campestre Chalet. Por favor, coloque una X en el espacio que mejor describa su opinión del club. Ponga la marca incluso si apenas está familiarizado vagamente con este club. El diseño del club es atractivo. Las instalaciones de la casa club son deficientes. Las instalaciones de los vestidores son excelentes. La administración del club es competente. El ambiente del restaurante es placentero. Los precios de la comida no son razonables. La calidad de la comida es excelente. El campo de golf recibe mantenimiento deficiente. El campo de golf constituye un reto. Las canchas de tenis están en excelentes condiciones Es excesivo el número de canchas de tenis. Las cuotas de membresía son muy altas.

El diseño del club es poco atractivo. Las instalaciones de la casa club son excelentes. Las instalaciones de los vestidores son deficientes. La administración del club es incompetente. El ambiente del restaurante es desagradable. Los precios de la comida son razonables. La calidad de la comida es deficiente. El campo de golf recibe buen mantenimiento. El campo de golf no es desafiante. Las canchas de tenis están en mal estado. Es insuficiente el número de canchas de tenis. Las cuotas de membresía son muy bajas.

7. La siguiente es una lista de frases concernientes al club campestre Chestnut Ridge. Por favor, coloque una X en el espacio que mejor describa su opinión del club. Ponga la marca incluso si apenas está familiarizado vagamente con el club. El diseño del club es atractivo. Las instalaciones de la casa club son deficientes. Las instalaciones de los vestidores son excelentes La administración del club es incompetente. El ambiente del restaurante es placentero. Los precios de la comida no son razonables. La calidad de la comida es excelente. El campo de golf recibe mantenimiento deficiente. Las canchas de tenis están en malas condiciones. Es excesivo el número de canchas de tenis. La piscina está en mal estado. Las cuotas de membresía son muy altas.

El diseño del club es poco atractivo. Las instalaciones de la casa club son excelentes. Las instalaciones de los vestidores son deficientes. La administración del club es competente. El ambiente del restaurante es desagradable. Los precios de la comida son razonables. La calidad de la comida es deficiente. El campo de golf recibe buen mantenimiento. Las canchas de tenis están en excelente estado. Es insuficiente el número de canchas de tenis. La piscina está en excelente estado. Las cuotas de membresía son muy bajas.

8. La siguiente es una lista de frases concernientes al club campestre Lancaster. Por favor, coloque una X en el espacio que mejor describa su opinión del club. Ponqa la marca incluso si apenas está familiarizado vagamente con el club. El diseño del club es atractivo. Las instalaciones de la casa club son deficientes. Las instalaciones de los vestidores son excelentes. La administración del club es incompetente. El ambiente del restaurante es placentero. Los precios de la comida no son razonables.

El diseño del club es poco atractivo. Las instalaciones de la casa club son excelentes. Las instalaciones de los vestidores son deficientes. La administración del club es competente. La atmósfera del restaurante es desagradable. Los precios de la comida son razonables.


f?f

^^mûünÊ^H La calidad de la comida es excelente. El campo de golf recibe mantenimiento deficiente. Las canchas de tenis están en malas condiciones. Es excesivo el número de canchas de tenis. La piscina está en mal estado. Las cuotas de membresía son muy altas.

La calidad de la comida es deficiente. El campo de golf recibe buen mantenimiento. Las canchas de tenis están en excelente estado. Es insuficiente el número de canchas de tenis. La piscina está en excelente estado. Las cuotas de membresía son muy bajas.

9. En general, ¿cómo calificaría a cada uno de los clubes campestres? Marque con un círculo la respuesta apropiada, donde 1 = malo hasta 5 = excelente. Alden Chalet Chestnut Ridge Lancaster

1 1 1 1

2 2 2 2

3 3 3 3

4 4 4 4

5 5 5 5

10. Las preguntas siguientes tienen como fin entender mejor a los miembros de clubes campestres. ¿Ha sido miembro de otro club en el área de Elma?

sí

no

¿Cuál es la distancia aproximada de su casa al club, en kilómetros? 0-3 km

4.5-8 km

Edad:

21-30

Sexo:

masculino

Estado civil:

9-16 km

31-40 casado

más de 16 km

41-50

51-60

61 o más

femenino soltero

Número de dependientes, incluido usted mismo: 2 o menos 3-4

viudo

divorciado

5 o más

Ingreso familiar total al año: Menos de 20000 dólares 20000-29999 dólares 30 000-49 999 dólares 50 000-99 999 dólares 100000 dólares o más No lo sé/No quiero contestar

hablaron primero con el presidente del consejo de administración del club Alden. Le dijeron que no podían revelar cuál organización patrocinaba el estudio, si bien los resultados no se hacían públicos. El presidente no estuvo dispuesto a proporcionar la lista solicitada a los investigadores y rechazó la solicitud, señalando su obligación de respetar la privacidad de los miembros del club. Después, los investigadores propusieron al presidente del consejo del club Alden lo siguiente: a cambio de la lista, le propordonarían un informe de las percepciones que los miembros de

su club tenían del mismo y destruirían la lista tan pronto enviaran las encuestas. Esta propuesta pareció complacer al ejecutivo, que acordó dar a los investigadores una lista de los miembros y sus direcciones a cambio del informe. Los investigadores señalaron al presidente del consejo que debían verificar que la organización patrocinadora aprobara dicho arreglo, El equipo de investigación hizo propuestas similares a los presidentes de los consejos de administración de los clubes Chalet y Lancaster. A cambio de la lista de correos de los miembros del club, prometieron a cada uno de los presidentes un informe

,#*


ANEXO II.E.2

Membresía en el club Club Alden Chalet Chestnut Ridge Lancaster

Alden 4.57 2.87 4.40 3.60

Chalet 3.64 3.63 4.44 3.91

Calificación compuesta de todos Lancaster los miembros 3.34 2.67 4.20 4.36

3.85 3.07 4.35 3.95

A N E X O II.E.3 Club campestre Dimensión Diseño del club Instalaciones de la casa club Instalaciones de vestidores Administración del club Ambiente del restaurante Precio de los alimentos Calidad de los alimentos Mantenimiento del campo de golf Dificultad del campo de golf Estado de las canchas de tenis Número de canchas de tenis Piscina Cuotas de membresía

Alden

Chalet

Chestnut Rídge

Lancaster

4.65 4.67 4.79 4.35 4.10 4.78 4.12 5.01 5.01 5.10 4.14 b 3.97

6.48 6.03 5.36 5.00 5.66 4.46 5.48 6.43 a 4.52 4.00 4.66 5.00

5.97 5.51 4.14 5.23 5.48 4.79 4.79 5.89 5.89 5.08 3.89 5.35 4.91

6.28 5.37 4.99 5.38 5.91 5.42 a 6.17 5.14 b b b 4.49

a

l\lo se hizo esta pregunta No es aplicable

b

A N E X O II.E.4

Dimensión Diseño del club Instalaciones de la casa club Instalaciones de vestidores Administración del club Ambiente del restaurante Precio de los alimentos Calidad de los alimentos Mantenimiento del campo de golf Estado de las canchas de tenis Número de canchas de tenis Piscina Cuotas de membresía

Alden

Chalet

Lancaster

6.54 6.08 5.66 4.97 5.86 4.26 5.52 6.47 4.55 4.00 5.08 5.09

6.54 6.03 5.35 5.15 5.70 4.48 5.75 6.59 4.46 4.02 4.69 5.64

6.36 5.98 5.07 4.78 5.41 4.63 5.18 6.22 4.55 3.98 4.26 4.24

Casos de la parte II esbozando la percepción que los miembros tenían del club, siempre y cuando contaran con la aprobación de la organización patrocinadora. Ambos ejecutivos aceptaron la propuesta. Después, los investigadores se reunieron con el consejo de administración del club Chestnut Ridge. En la junta, delinearon la situación y pidieron al consejo su aprobación de que se proporcionara a cada uno de los clubes el informe a cambio de la lista de correos. Los investigadores resaltaron que, a diferencia de la información que se brindaría al consejo de administración de Chestnut Ridge, el informe no contendría información relativa a Chestnut Ridge ni ninguna otra que permitiera a los clubes competidores establecer comparaciones con otros del área. En otras palabras, el informe sólo contendría una pequeña parte de los resultados globales del estudio. Después de considerar minuciosamente los argumentos del equipo de investigación, el consejo de administración aceptó la propuesta. Encuestas de membresía Una revisión de las listas proporcionadas por cada club reveló que el club Alden tenía 114 miembros; el club Chalet, 98 y el club Lancaster, 132. Los investigadores consideraron que 69 o 70 respuestas de cada grupo de membresía serían adecuadas. El equipo, que preveía una tasa de respuesta de 70 a 75% por la participación inusualmente intensa y familiaridad de cada grupo con el tema de la encuesta, decidió enviar 85 a 90 cuestionarios a cada grupo, después de elegir una muestra aleatoria sencilla de miembros de cada lista. En total, se envió el cuestionario por correo a 87 miembros de cada club (348 cuestionarios en total). Se obtuvieron 63 cuestionarios utiliza-

173

bles respondidos por cada grupo (total de 252), o sea, una tasa de respuesta de 72 por ciento. Los resultados de la encuesta se resumen en los anexos. El anexo IIE.2 muestra la calificación global que los miembros dieron a los clubes campestres, y el anexo IIE.3, la calificación otorgada a los clubes en varias dimensiones. Por último, el anexo IIE.4 es un desglose de actitudes hacia el club Chestnut Ridge en los tres grupos de miembros, de los clubes competidores Alden, Chalet y Lancaster. Los datos son calificaciones promedio de los encuestados. Las calificaciones del anexo IIE.2 se basan en una escala de cinco puntos, donde 1 es inadecuado y 5 es excelente. Los últimos dos anexos corresponden a una escala de siete puntos, donde 1 indica calificación muy negativa, y 7, calificación muy positiva.

Preguntas 1. ¿Qué tipo de diseño de investigación se usó? ¿Es una buena decisión? 2. ¿Considera ético que los investigadores no revelen la identidad de la organización patrocinadora? ¿Piensan que es ético que los consejos de administración proporcionen los nombres de sus miembros a cambio de un informe que analiza las percepciones que los miembros tienen de su propio club? 3. En general, ¿cómo contrasta Chestnut Ridge con los otros tres clubes campestres? 4. ¿En qué áreas deberá mejorar el club Chestnut Ridge para atraer a más miembros?

P

A

R

T

I II

E

Métodos de recopilación de datos

Capítulo 7

Datos secundarios

Capítulo 8

Servicios de información de mercadotecnia estandarizada

Capítulo 9

Recopilación de datos primarios

Capitulo 10 Recopilación de información mediante cuestionarios Capítulo 11 Recopilación de información por observación

La parte III abarca la tercera etapa del proceso de investigación, que consiste en determinar los métodos que se usarán para recopilar datos. El capítulo 7 se enfoca en los datos secundarios como recurso de información, y el capítulo 8, en los datos disponibles con proveedores comerciales. En el capítulo 9 se comparan los dos métodos que los investigadores de mercados tienen para recopilar los datos de mercadotecnia: comunicación y observación. Luego, en el capítulo 10 se analizan las principales alternativas presentes al emplear los métodos de comunicación y en el capítulo 11 se explican las relativas al uso de los métodos de observación.

RASTREO DE IDEAS PARA RADIOSHACK Cuando RadioShack quería averiguar cómo atraer a las mujeres para convertirse en la tienda de artículos telefúnicos preferida en Estados Unidos, llamó a... ¿un antropólogo? Bueno, sí, pero no a cualquier antropólogo. RadioShack contrató a Paco Underhill, quien se autocalifica como "antropólogo del menudeo". Su compañía de investigación de mercados, Envirosell, se especializa en la aplicación de técnicas antropológicas al estudio del comercio minorista. Los estudios de Envirosell se basan en la observación de los compradores en las tiendas y sus alrededores. Los investigadores de campo son rastreadores, personas capacitadas para observar sin ser observados, que registran sus observaciones en hojas que llevan en una tablilla con sujetapapeles. Es habitual que la hoja de rastreo incluya un mapa del área estudiada y mucho espacio para describir al comprador y, con exactitud, qué hace mientras está en dicha área. En muchos estudios, Envirosell despacha rastreadores a tres o cuatro sitios durante varios fines de semana consecutivos y cada uno observa alrededor de 50 compradores en el curso de un día. Los rastreadores también realizan una "verificación de densidad" a cada hora en punto; uno de ellos recorre apresuradamente toda la tienda, tomando nota del número de compradores que están en cada departamento Además, Envirosell recopila datos mediante videocintas y fotografías de los compradores en el área. ¿Por qué tanta observación? ¿No se obtendría más información sobre lo que quieren los consumidores con una encuesta? ¿Acaso la cinta de las cajas registradoras no indica con mayor exactitud qué compran realmente? Esos métodos de investigación, de probada utilidad, desempeñan una función importante, según afirma Underhill; sin embargo, no aportan toda la información. Una encuesta puede indicar si las personas están emocionadas con el aparato electrónico más novedoso, pero no mostraría si están tan desconcertadas por los exhibidores de la tienda que no pueden tomar la decisión de comprar. Además, como Karan Hyatt, gerente de desarrollo de categoría en Hewlett-Packard, comentó a un reportero de Fortune: "Las personas tienden a ser muy corteses y dicen lo que su interlocutor quiere escuchar."

De manera similar, el volumen de ventas no indica por qué no se venden ciertos artículos. Underhill platica de una librería donde se apilaban los libros con descuento sobre una mesa cercana a la entrada. Muchas personas que entraban en la librería compraban libros de esa mesa, de modo que, al parecer, era un éxito. Sin embargo, los rastreadores de Envirosell observaron que era relativamente escaso el número de compradores que exploraba el resto de la tienda. La librería vendía libros con descuento, mientras sacrificaba las ventas de los que no lo tenían. Habría sido difícil deducir esto de la cinta de las cajas registradoras. Envirosell proporciona a sus clientes algunas mediciones comunes. Una es la tasa de conversión: el porcentaje de las personas que entran en la tienda y realmente compra algo, A lo largo de los años. Envirosell ha recopilado datos indicativos de las tasas de conversión características de los diversos tipos de productos y establecimientos minoristas. La compañía también ha identificado ciertos factores que tienden a mejorar dicha tasa. Por ejemplo, cuanto más tiempo permanezca el sujeto en la tienda, aumentan las probabilidades de que adquiera algo. También, si el comprador potencial habla con un empleado del establecimiento, es más probable que realice alguna compra. De tal modo, entre las mediciones de Envirosell se incluyen el tiempo promedio que los compradores pasan en la tienda, la tasa de intercepción (porcentaje de ellos que habla con un empleado) y, como una medida importante de satisfacción, el tiempo que esperan para recibir ayuda. Para ayudar a RadioShack, los rastreadores de Envirosell se dedicaron a observar el comportamiento de los clientes en sus tiendas, particularmente ante los artículos telefónicos. De tal modo, advirtieron que un cliente tras otro se acercaban al exhibidor de artículos telefónicos, lo observaban y verificaban los precios. Luego, vieron que casi todos los clientes tomaban el auricular y se lo llevaban al oído. Al principio, este comportamiento pareció extraño. Después de todo, es imposible llamar a alguien con un teléfono en exhibición. Sin embargo, los investigadores de Envirosell sabían bien que los compradores deseaban probar el producto con sus sentidos. Aunque no puedan llamar a nadie, por lo menos experimentan tener el auricular en [as manos.

Envirosell recomendó a RadioShsck que conectara los teléfonos con una grabación, de modo que al levantar el receptor se iniciara la reproducción del mensaje. El cliente estuvo de acuerdo y Envirosell observó los resultados de la prueba. Vieron que los compradores tomaban el auricular, escuchaban y lo pasaban a su acompañante. RadioShack estaba complacido: cuando los clientes hablan acerca de un producto, es más probable que lo compren. Envirosell también comentó a RadioShack sobre la importancia de los aparadores frontales, pues por experiencia se sabe que lo mostrado en dichos aparadores determina en gran medida que la clientela entre a la tienda o no. Por tanto, RadioShack colocó sus exhibídores de teléfonos cerca de la entrada de sus tiendas. De esta manera, aumentó considerablemente el porcentaje de mujeres que compraban en RadioShack; quienes no sólo compraban teléfonos, sino también productos que antes adquirían en otros establecimientos: pilas, juguetes, dispositivos periféricos de computadora y demás. Envirosell incluso ayudó a que RadioShack atrajera a otro segmento de mercado1 los compradores de edad avanzada. Como es habitual en establecimientos minoristas, RadioShack colocaba los artículos de menor movimiento en las repisas más bajas, de manera que, por ejemplo, las pilas para aparatos de sordera quedaban en ¡a repisa inferior de sus estantes giratorios. Envirosell comentó que ello las ponía fuera del alcance de los compradores de edad avanzada, que tienen mayores dificultades para agacharse. RadioShack probó colocarlas en las repisas superiores y sus ventas aumentaron, sin que disminuyera la venta de las pilas, que ahora estaban más cerca del suelo. RadioShack y otros satisfechos clientes de Envirosell están de acuerdo: es mucho lo que puede aprenderse con sólo observar a las personas.

Fuenies. Pacn Undertiill. Why We Bur. The Science u> Shopping (Nueva Yofk. Simón & Schustef. 1999): Kenneih Lahich, "Attemion Shoppers: This Man Is Watctirng You", fot.'unp(19de Julio de 1999], pp. W-134.

::;, U, •, :v :--^: DATOS SECUNDARIOS O B J E T I V O S

D E


Al terminor este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar la diferencia entre datos primarios y secundarios. 2. Citar dos ventajas de los datos secundarios. 3. Especificar dos problemas comunes con los datos secundarios. 4. Enumerar los criterios que deben usar los investigadores al juzgar la exactitud de los datos secundarios. 5. Señalar la regla fundamental para el uso de datos secundarios. 6. Explicar la diferencia entre datos internos y externos. 7. Enumerar algunas fuentes de información fundamentales que deben considerar los investigadores en el proceso de búsqueda de datos. 8. Describir las funciones de los productores y proveedores de bases de datos, así como del usuario de los datos en las operaciones de servicios de búsqueda computarizados en línea.

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Un caso para la investigación de mercados En general, los bancos no se distinguen por ser especialmente innovadores en la mercadotecnia. Sin embargo, a veces no es posible ignorar la necesidad de cambiar.

hispanos es una estrategia muy práctica. "Es algo sabido -dijo a un reportero. Quien vaya adelante en la carrera multicultural ganará y punto."

En el NationsBank (que ahora forma parte del Bank of America), los ejecutivos advirtieron tal necesidad al revisar los datos demográficos del gobierno federal estadounidense. En ellos, vieron proyecciones de que el segmento de "hispanos" (población estadounidense de ascendencia hispanoamericana) crecería en 49% hasta el 2010, convirtiéndose en el grupo minoritario más numeroso en Estados Unidos. Junto con el Bank of America, la compañía examinó el área de mercado que atendería y determinó que los hispanos le representaban hasta ese momento un mercado potencial de 20 millones de consumidores y más de un millón de empresas. Por añadidura, el poder adquisitivo de los hispanos ha crecido más rápidamente que el promedio nacional: 84.5 y 56.7% desde 1990, respectivamente. Los ejecutivos de NationsBank y Bank of America detectaron lo que era evidente: se trataba de un mercado al que debía atenderse.

Sin embargo, ¿cómo atraer poderosamente a ese grupo? En el pasado, los bancos simplemente habían impreso algo de literatura en español para incluirla en sus exhibidores, y a veces contrataban a un traductor en los barrios con una gran parte de población no angloparlante. Sin embargo, se trataba de tácticas que, en realidad, no salían de los muros de la institución para atraer nuevos clientes.

Otros banqueros llegaban a las mismas conclusiones, especialmente en regiones de Estados Unidos donde la presencia de hispanos es superior al promedio. En Texas, este grupo comprenderá 43% de la población para 2030, según pronósticos del censo. La vicepresidenta ejecutiva del Chase Bank, Alice Rodríguez, habla por muchos de los bancos téjanos al comentar: "Reconocemos que el poder adquisitivo de la comunidad minoritaria es significativo y queremos capturar ese mercado." En Bethany, Oklahoma, cerca de Oklahoma City, Peter y Chris Pierce vieron en la población hispana un mercado no atendido para su pequeño banco, First Bethany Bank and Trust. Peter Pierce dijo a un reportero: "Se trata de una ciudad con casi 80000 habitantes que no tiene una institución financiera local". Los hermanos Pierce contrataron a Jorge Esperilla, quien fungió durante dos años como director de programas de diversidad en la Southern Nazarene University, como consultor en el desarrollo de una nueva división que atendería a los residentes hispanos del área. El First Bethany Bank apostaba su futuro a la estrategia de dirigirse a nichos de mercado deficientemente atendidos, incluida la población hispana. Para Alex López Negrete, presidente del despacho de mercadotecnia López Negrete, atender a los consumidores y empresas

Por añadidura, los bancos no quieren cometer errores basados en estereotipos o en el uso incorrecto de datos. (Incluso los mercadólogos más experimentados, como los de Frito-Lay, pueden cometer errores. Observe la evaluación que dicha compañía hizo una década atrás, de datos indicativos de que los consumidores hispanos tienen mucha lealtad a la marca. La compañía decidió construir parques Frito-Lay en las comunidades hispanas -un buen gesto, lástima que su conexión con la compra de frituras de maíz no fue precisamente evidente para los residentes de las comunidades.) El éxito, al perseguir el mercado de los consumidores y negocios hispanos, requiere mucha información acerca de estos nuevos mercados. Esa es la información de la que carecen los bancos, afirma Bill Strunk, consultor de banca radicado en Houston: "Del crecimiento de aquí al 2015 en Texas, 85% corresponderá a hispanos, y todo el mundo está despertando y quiere venderles algo, si bien sólo unos cuantos saben cómo hacerlo".

Temas para análisis 1. ¿Qué tipos de información necesitarán los bancos para atraer el mercado de consumidores y empresas hispanos? 2. ¿Dónde pueden obtener tal información (fuentes externas, datos de las compañías/informes publicados o con sus propios proyectos de investigación)? 3. ¿A quiénes deben incluir los bancos en su proceso de investigación?

Datos secundarios

Información que no fue recopilada para el estudio en proceso, sino para otro fin.

Datos primarios

Información recopilada específicamente para el proyecto de investigación actual.

Una vez que se define y especifica claramente el problema de investigación, la propia investigación se enfoca, de manera lógica, en la recopilación de datos. Por naturaleza, los investigadores principiantes suelen sentirse tentados a proponer algún tipo de encuesta entre los grupos apropiados. Eso es algo que debe utilizarse como último recurso, no como el primero. "Una buena regla operativa es considerar una encuesta como una intervención quirúrgica: se usa sólo después de agotar otras posibilidades".1 En primer término, los esfuerzos para recopilar datos deben centrarse naturalmente en los datos secundarios, que son datos estadísticos no recopilados para el estudio en proceso, sino obtenidos previamente para otro fin. Por su parte, los datos primarios están constituidos por la información generada por el investigador para el proyecto de investigación actual. Así, la distinción se basa en el propósito. Si General Electric realiza una encuesta sobre las características demográficas de los compradores de refrigeradores, con el fin de determinar quienes adquieren los diversos tamaños, los datos resultantes serían primarios. En cambio, si la compañía utiliza sus archivos ya existentes y compila los mismos datos a partir de las tarjetas de garantía que devuelven los clientes o recurre a los datos estadísticos de su ramo industrial ya publicados sobre los compradores de estos aparatos electrodomésticos, esta información se consideraría como datos secundarios. Los investigadores principiantes tienden a subestimar el volumen de datos secundarios. A manera de ejemplo, en el anexo 7.1 se enumera una parte de la información acerca de las personas y los hogares recabada por la Oficina de Censo estadounidense, que está a disposición de los investigado-

ANEXO 7.1 VIVIENDA Y POBLACIÓN Participación porcentual Relación con el hogar Género Grupo étnico Edad Estado civil Origen hispanoamericano

Número de habitantes en la vivienda Número de habitaciones en la vivienda Tenencia-propietario o arrendatario Características de la vivienda Valor de la vivienda propia o monto de la renta

Componente de la muestra Educación-inscripción y nivel máximo de estudios Sitio de nacimiento, ciudadanía y año de inmigración Ancestros Idioma que se habla en el hogar Migración Impedimentos Fertilidad Estatus de veterano de guerra Empleo y desempleo Ocupación, ramo industrial y tipo de trabajadores Lugar de trabajo y medio de transporte Experiencia laboral e ingreso

Fuentes de agua y método de drenaje de aguas negras Automóviles, camionetas ligeras y furgonetas Instalaciones de cocina Año de construcción de la vivienda Años de habitar allí Número de recámaras Residencia agrícola Costos de refugio, incluidos los servicios públicos Estatus de condominio Plomería Teléfono Servicios públicos y combustibles

Nota: Los temas cubiertos en la participación porcentual se aplican a todas las personas y viviendas. Los incluidos en el componente de muestra se aplican sólo a una porción de la población y las viviendas.

Ventajas de los datos secundarios

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res. Para ellos, es importante conocer la clase de información disponible en fuentes secundarias, no sólo para evitarse "reinventar el hilo negro", sino porque los datos secundarios entrañan ventajas significativas sobre los datos primarios. Además, dada la actual "explosión de información", tal descuido tendría incluso mayores consecuencias en el futuro.

I Ventajas de los datos secundarios Las ventajas más significativas de los datos secundarios son el tiempo y dinero que ahorra el investigador. Si la información buscada está disponible en forma de datos secundarios, basta que el investigador vaya a una biblioteca o se conecte a Internet, localice la o las fuentes apropiadas, y descubra y registre la información necesaria. Ello no debe tomar más que unos cuantos días, con costo mínimo. Si, en lugar de ello, se recopila la información mediante una encuesta de muestra, deberían darse los pasos siguientes: diseñar y probar el formulario de recopilación de datos; seleccionar y capacitar al personal de entrevistas en campo; diseñar el plan de muestreo; recopilar los datos y luego evaluar su exactitud y omisiones, y después codificar y tabular los datos. En forma conservadora, este proceso tardaría de dos a tres meses y costaría miles de dólares, ya que incluye gastos y sueldos de personal de campo y oficinas adicionales. En el caso de los datos secundarios, los gastos necesarios para recopilarlos ya han sido pagados por el compilador original de la información. Incluso si existe un cargo por el uso de esos datos (a diferencia de los datos estadísticos que recopilan los gobiernos y asociaciones gremiales, los datos comerciales no son gratuitos), es mucho menor que si la empresa recaba la información por su propia cuenta. Dada la gran magnitud de tiempo y dinero que está en juego, nuestra recomendación sería la siguiente: No haga a un lado los datos secundarios. Empiece con ellos y sólo cuando se agoten o su rendimiento decline, proceda a buscar datos primarios. En ocasiones, basta con los datos secundarios, en especial si el analista necesita un cálculo aproximado, como es frecuente. Por ejemplo, una pregunta habitual que enfrentan los analistas de investigación de mercados es: ¿cuál es el potencial de mercado del producto o servicio? ¿Son suficientes las personas u organizaciones interesadas para justificar la fabricación del producto o prestación del servicio? En el anexo 7.2 se ilustra cómo se aprovecharon ciertos datos secundarios para responder a estas preguntas, en el caso de un fabricante de alimentos para mascotas que evaluó la demanda ^^Bsi?H^mi»MW La pregunta era: "¿Existe un número significativo de personas que mezclen los alimentos para perros húmedos o enlatados con alimentos para perros duros y secos?" En esta etapa de exploración, donde apenas se comenzaba a indagar sobre este concepto de producto, la empresa no quería gastar en investigaciones primarias. Aunque una encuesta real de propietarios de mascotas habría proporcionado la respuesta óptima, habría requerido gastar varios miles de dólares. Además, el desarrollo de la idea habría planteado una demora de varias semanas para contar con los resultados. Así, se emprendió la tarea de lograr una primera respuesta aceptable a la pregunta de la demanda mediante el uso de fuentes secundarias. La compañía identificó la siguiente información: 1. En las publicaciones de medicina veterinaria averiguó la cantidad (en gramos) necesaria para alimentar diariamente a un perro, según el tipo de alimento (seco, semihúmedo o húmedo) y la edad, talla y tipo de perro.

2. En una encuesta ya existente, que realiza anualmente la agencia de publicidad de la compañía, obtuvo información sobre: a) El porcentaje de hogares estadounidenses con perros. b) El número, talla y tipos de perros que se tiene en cada hogar considerado en la encuesta. c) El o los tipos de alimentos para perros con que se alimenta a las mascotas. d) La frecuencia de uso de los diversos tipos de alimento para perros. Se supuso que los propietarios de perros que señalaron alimentar a sus mascotas con dos o más tipos de alimentos para perro eran buenos prospectos para un producto compuesto por una mezcla de alimentos húmedo y seco. Al combinar la información de la encuesta con la de las publicaciones veterinarias y realizar algunas multiplicaciones sencillas, se tuvo una cifra de la demanda para el producto. La demanda excedió 20% el volumen total de ventas de alimentos para perros, lo cual resultó suficiente para justificar el desarrollo y prueba del concepto de producto.

Fuente: David W. Stewart y Michael A. Kamnis, Secondary Research: Information Sources and Methods, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, © 1993), p. 129. Reproducido con autorización de Sage Publications, Inc.

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Capítulo 7: Datos secundarios potencial de un alimento para perros que incluía trozos húmedos y trozos duros y secos. Como lo indica este ejemplo, para emplear los datos secundarios con eficacia, suelen requerirse ciertos supuestos (como el número de propietarios de perros que son prospectos adecuados). La clave radica en elaborar supuestos razonables y luego variarlos, a fin de determinar la sensibilidad de una conclusión específica respecto a dichas variaciones. En el ejemplo del alimento para perros: "... modificar el supuesto relativo al número de propietarios que eran prospectos adecuados del nuevo producto, a modo de incluir apenas una décima parte del número original, no modificó la decisión de fabricar el producto. En tales circunstancias, el valor de la información adicional sería mínimo".2 Aunque es poco común que los datos secundarios resuelvan por completo el problema específico de estudio, es usual que: 1) ayuden a que el investigador exprese más satisfactoriamente el problema de investigación; 2) señalen métodos más idóneos o datos adicionales que deben recopilarse o 3) proporcionen datos comparativos, con los cuales podrían interpretarse más adecuadamente los datos primarios.

I Desventajas de los datos secundarios Dos problemas comunes de los datos secundarios son: 1) no se ajustan por completo al problema y 2) no son del todo precisos.

Problemas de ajuste Puesto que los datos secundarios se recopilan para otros propósitos, con frecuencia no se ajustan de manera perfecta al problema definido. Los problemas de ajuste son particularmente graves en los estudios que se realizan en varios países, donde los diversos censos son incompatibles en cuanto al tipo de información que recopilan, cuándo la recopilan y cómo la presentan (véase la Ventana de investigación 7.1). En algunos casos, el ajuste es tan escaso que los datos se vuelven del todo inapropiados. Por regla general, un ajuste insatisfactorio se debe a la falta de compatibilidad en: 1) unidades de medición 2) definiciones de clases o 3) divisa utilizada. Por ejemplo, la magnitud de un establecimiento minorista puede expresarse en ventas brutas, utilidades, metros cuadrados o número de empleados. El ingreso de los consumidores por individuo, familia, hogar o unidad de erogación. Lo mismo ocurre con muchas variables y, en el caso de los datos secundarios, resulta frustrante y habitual que la fuente con la información básica requerida utilice unidades de medición distintas a las necesarias. En el supuesto de que las unidades sean compatibles, los límites de clases frecuentemente son distintos de los necesarios. Si el problema requiere dividir el ingreso por individuo en incrementos de 5000 dólares (0-4999, 5000-9999, y así sucesivamente), resulta de poca utilidad para el investigador que la fuente de datos presente los ingresos por individuo con intervalos de 7500 dólares (0-7499, 7500-14 999, etcétera). Por último, es frecuente que los datos sean obsoletos. El tiempo que transcurre desde la recopilación hasta la difusión de los datos suele ser prolongado, en ocasiones hasta de dos o tres años, como ocurre con gran parte de los datos censales. Aunque estos últimos revisten gran utilidad, mientras están vigentes, su valor disminuye rápidamente con el paso del tiempo. Muchas decisiones de mercadotecnia requieren información actual, no histórica.

Problemas de exactitud La exactitud de gran parte de los datos secundarios también es cuestionable. Como se menciona en esta obra, existen diversas fuentes de posibles errores en la recopilación, análisis y presentación de la información de mercadotecnia. Cuando un investigador recopila datos primarios, la experiencia directa con ellos ayuda a juzgar la exactitud de la información que se recopila. Sin embargo, al recurrir a datos secundarios, se dificulta más la tarea del investigador en cuanto a evaluar su exactitud.3 Sería útil en dicha tarea considerar el carácter primario o no de la fuente, el propósito de la publicación y la calidad general de los métodos de recopilación y presentación de datos.4

Desventojos de los datos secundarios


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Incompatibilidad de la información recopilada en los censos nacionales*

'Para conocei estadísticas sobre MÉXICO, consulte el silio del Instituto Nacional rte Estadística, Geografía e www ¡negi.gob.m»

Idioma Por supuesto, no existen barreras lingüísticas cuando en el país del censo se habla el mismo idioma que en la nación del investigador de mercado, como el inglés en el caso de Estados Unidos. Además, en diversas naciones las tabulaciones censales son bilingües: por ejemplo, países como los escandinavos. Japón, Corea del Sur, Taiwán, Smgapur y Tailandia incluyen una versión inglesa de sus informes censales.

El nivel de estudios puede usarse para evaluar la posición socioeconómica. Sin embargo, los sistemas educativos varían entre cada país lo suficiente como para que tas comparaciones sean apenas burdas. Ciertas naciones incluyen datos sobre el número de graduados de escuelas vocacionales y técnicas, mientras que en Estados Unidos se informa sobre educación simplemente con el número de años de estudios.

En otras naciones, los censos se publican sólo en su lengua oficial, lo que no constituye un problema grave cuando se trata del francés, italiano, español o portugués, Los términos demográficos en dichas lenguas guardan similitud estrecha con los vocablos en inglés y el formato de las tablas, con un poco de imaginación, suele ser suficiente para que los investigadores encuentren lo que necesitan. Idiomas como el alemán, húngaro y polaco, o los que utilizan otros alfabetos, como el ruso, son mucho más difíciles de descifrar si no se han aprendido de antemano.

Los datos concernientes al estado civil también varían de un país a otro. Por ejemplo, en Irlanda sólo se reconocen tres estados civiles: soltero, casado y viudo. En otros países, se tabula a los individuos que están separados de su cónyuge, si bien en ocasiones se los combina con los divorciados o casados. En los censos latinoamericanos, es frecuente que se incluyan "cohabitación" o "concubinato" como categorías maritales. Suecia tabula cruzadamente su población de personas que cohabitan con su estado civil. Aunque en muchos países se recopilan datos sobre el estado civil, son pocos los que realizan tabulaciones cruzadas de dicho estado con datos sobre los jefes de familia. Tampoco estos últimos se tabulan de manera cruzada con eí nivel de estudios.

Contenido de datos Lo que un investigador puede obtener de un censo depende de lo que haya en el formulario censal. El contenido suele ser una mezcla de preguntas tradicionales y algunos nuevos ternas de interés para los burócratas y los encargados de formular políticas gubernamentales. Estas mismas fuerzas, modificadas también por las restricciones presupuestarias, determinan la forma y contenido de los resultados impresos.

Frecuencia de tos censos En Estados Unidos se realiza el censo cada década, que es la frecuencia habitual. Japón y Canadá lo hacen cada cinco años, s¡ bien los conteos de mediados de cada década no son tan completos como los realizados al final de la década- En Francia se realizan a intervalos irregulares, que desde 1960 han sido de unos siete años. En la antigua Alemania Occidental, el último censo es el de 1987, aunque fue precedido de otro en 1970, mismo año del último censo en Holanda,

Ciertos países europeos, como Suiza y Alemania, publican mucha información acerca de sus residentes extranjeros, mientras que en Canadá se recopilan datos sobre religión. Ambos temas se omiten en ios censos estadounidenses. Ello indica que no puede esperarse encontrar datos sobre la misma gama de temas entre un país y otro, lo cual puede complicar mucho la tarea del investigador.

Algunos países del Norte y Occidente de Europa, al parecer, están abandonando el censo como herramienta de recopilación de datos. En su lugar, esperan basarse en los registros de población para e! conteo de nacimientos, muertes y cambios de estado civil c sitios de residencia, lo que arroja como resultado menos datos impresos. Además, en el supuesto de que se tenga acceso a las bases de datos gubernamentales para fines de investigación de mercados, ello no implicaría problemas graves si e presupuesto de investigación es considerable. Sin embargo, los burócratas no siempre desean colaborar con los investigadores de mercados-

Echemos un vistazo a los datos relativos a los ingresos, que son tema central de muchos estudios de segmentación en Estados Unidos. Numerosos países no incluyen preguntas sobre ingresos en sus censos: el Reino Unido, Japón, Francia, España e Italia. Entre los pocos países que incluyen preguntas sobre los ingresos están Canadá, Australia, Nueva Zelanda, México, Suiza y Finlandia.

Fuente: Donald B. Pitienger, "Gathsring Foreigrí Demogtaptiics Is No Easy Task", Marketing (VBvys24|Btie enero de 1390), pp 23,25 Reproducido con aifiorizaciún de American Uarkering AssDciaticn

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Capítulo 7: Datos secundarios

Datos secundarios Información que no fue recopilada para el estudio en proceso, sino para algún otro fin. Datos primarios Información recopilada específicamente para el proyecto de investigación actual.

Carácter primario o secundario de la fuente Consideremos primero la fuente. Los datos secundarios pueden obtenerse de fuentes primarias o secundarias. Una fuente primaria es la que originó los datos, y una fuente secundaria la que obtuvo los datos de una fuente primaria. Por ejemplo, la publicación Statistical Abstract ofthe United States (Sumario Estadístico de Estados Unidos), que es anual y contiene mucha información de utilidad para numerosos proyectos de investigación, es una fuente secundaria de datos secundarios, puesto que todos sus datos provienen de otras fuentes gubernamentales y gremiales. Un investigador que realice una búsqueda de datos secundarios con el Statistical Abstract violaría la regla más importante del uso de datos secundarios: usar siempre la fuente primaria de datos secundarios. Irene Viento transgredió dicha regla cuando planeó el lanzamiento de su tienda Grand Kids Ltd. en Pelham, Nueva York. Consideró que ese suburbio elegante era el sitio idóneo para una tienda dirigida a los abuelos ansiosos de echar a perder a sus nietos. Después de todo, las tiendas especializadas de este tipo eran el segmento principal del mercado de ropa para lactantes y preescolares. Verificó los datos del distrito escolar y con una compañía que produce circulares publicitarias, tras lo cual calculó que en Pelham debería haber unas 10 000 familias -suficientes, razonó-, para que la tienda tuviera éxito. Sin embargo, la cerró tres años después de inaugurarla por falta de clientes. Había sobreestimado considerablemente su mercado. Los datos censales indican 12 000 residentes y menos de 3500 familias. Por añadidura, menos de un tercio de los residentes correspondían al grupo de personas caucásicas con 50 años o más.5 Existen dos razones principales para usar una fuente primaria. En primer término y antes que nada, el investigador necesita buscar pruebas generales de la calidad (por ejemplo, los métodos de recopilación y análisis de datos). La fuente primaria es usualmente la única que describe el proceso de recolección y análisis, por lo que también sólo con ella puede elaborarse este juicio. En segundo lugar, una fuente primaria tiende a ser más precisa y completa que otra secundaria. Con frecuencia, las fuentes secundarias no "reproducen notas al pie importantes o comentarios textuales, con los cuales la fuente primaria había restringido los datos o la definición de unidades".6 También es posible que se cometan errores de transcripción al copiar los datos de una fuente primaria, tras lo cual dichos errores parecen aferrarse tenazmente a su existencia, como se ilustra con el ejemplo siguiente. En 1901, Napoleón Lajoie tuvo el promedio de bateo más alto que se haya logrado en la Liga Americana de béisbol, al batear .422, con 229 hits en 543 turnos al bat. Al elaborarse el libro de marcas de la temporada, se incluyó correctamente el promedio de bateo de Lajoie, de .422, si bien fue incorrecto el número de hits, que se imprimió como 220, en lugar de 229. Poco después, alguien señaló que 220 hits en 543 turnos al bat dan un promedio de .405, de modo que se modificó el porcentaje de Lajoie. Este error persistió durante casi 50 años, hasta que un fanático tenaz verificó los registros y descubrió los datos correctos.7 Propósito de la publicación Un segundo criterio para evaluar la exactitud de los datos secundarios es el propósito de la publicación que los contiene. Analice los ejemplos de la Ventana de investigación 7.2. Después de leerlos, pregúntese si: a) la Food and Drug Administration debe dar cierta libertad a las compañías farmacéuticas en cuanto a su publicidad directa a los consumidores; b) hombres hábiles en el hogar son un grupo importante de innovadores, a los cuales deben dirigirse los mercadólogos en sus comunicaciones, y c) los estadounidenses toman muy en serio su automóvil. ¿Sería diferente su reacción si se les dijera que el patrocinio de la encuesta del ejemplo A correspondió a la revista Prevention, que publica artículos sobre temas de salud y, por tanto, en ella se anuncian fabricantes de medicamentos de prescripción; el de la encuesta del ejemplo B, a la revista Mecánica Popular, y el del ejemplo C, a Bridgestone/Firestone, fabricante de neumáticos? Es probable que su reacción no cambie, lo cual indica que la fuente es el único criterio para evaluar la exactitud de los datos secundarios. Hay que mostrar cautela ante las fuentes publicadas para promover ventas; defender los intereses de un grupo industrial, comercial o de otro tipo; exponer la causa de un partido político, o transmitir cualquier otro tipo de propaganda. En general, se debe ser cauteloso con los datos publicados, en forma anónima, por una organización que está a la defensiva o bajo condiciones que indican una polémica, en una forma que rebele un intento forzado de "franqueza" o para generar polémica acerca de las inferencias derivadas de otros datos.8

Desventajas de los datos secundarios Ventana de investigación 7.2

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Uso de la fuente para evaluar la exactitud de los datos secundarios

A. Publicidad de medicamentos dirigida a los consumidores Según una encuesta reciente, casi una tercera parte de los encuestados mencionó a su médico un tratamiento del cual habia visto un anuncio comercial. De quienes pidieron al médico un fármaco que habían visto anunciado, la mitad obtuvo una prescripción de ese producto. Tres cuartas partes de los encuestados afirman que los medicamentos de prescripción indican tanto los riesgos como los beneficios del producto. La encuesta se hizo pública cuando la Food and Drug Administraron preparaba nuevos üneamientos para la publicidad de fármacos dirigida a consumidores (en vez de su promoción exclusiva con los médicos). B. Hombres hábiles en el hogar Los hombres hábiles para tareas en el hogar desempeñan una función significativa en millones de decisiones de compras, según un nuevo estudio. Conforme a éste, 18 millones de hombres "curiosos" tienen efecto en lo que compran casi otros 85 millones de consumidores en Estados Unidos. El estudio afirma que esos hombres, sujetos independientes que gustan de hacer las cosas ellos mismos y tienen compulsión por saber cómo están

elaborados los objetos y disfrutan de jugar con aparatos, son consultados en busca de consejo por los interesados en adquirir productos para reparaciones en el hogar v la electrónica. C. Los estadounidenses v sus automóviles ¿Qué tan intenso es el afecto de los estadounidenses por su automóvil? De manera sorprendente. 38% de los hombres que respondieron a una encuesta reciente, realizada por una empresa de investigación de Nashville, declaró que amaba a su carro más que a las mujeres. Casi 8% de las mujeres encuestadas afirmaron que les resultaban más atractivos los hombres con un buen automóvil, además de que 15% de los encuestados había llegado hasta el punto de dar nombre a su vehículo.

Fuentes: ejemplo A: David Goeizl. "Secaral Magazine Study Touts Valué oí OTC Drag Ads". Aé/eitising Age (28 de junio de 1999). p. 22; ejemplo B: "Just Ask ihe Man Wlio Has Taken One Apart". The Wall Sireet Journal {2Ü de septiembre de 19911, p Bl; ejemplo C "Tiie TJther Woman1 May Be His Volvo", The Wall Street JoumalW de junio be 1994t.p.B1.

Lo anterior no significa que los datos que recopila o patrocina una parte interesada sean inútiles para el investigador, simplemente indica que el usuario investigador debe ver tales datos de manera más crítica. Merece toda la confianza una fuente que no tiene interés en el asunto y publica datos secundarios como su función primaria. Si la publicación de datos es la razón de ser de la fuente, resulta imperativo mantener un alto nivel de calidad. Los datos imprecisos no entrañan ventaja competitiva alguna y su publicación representa incluso la pérdida potencial de la confianza de los usuarios y, finalmente, su desaparición. El éxito de toda organización, que tiene como objetivo primordial proveer datos, depende de la satisfacción de sus usuarios a largo plazo en el sentido de que la información brindada sea precisa. Pruebas generales de calidad El tercer criterio para evaluar la exactitud de los datos secundarios es a través de las pruebas generales de calidad. Una forma de determinar la calidad es evaluando la capacidad de la organización proveedora para recopilar datos. Por ejemplo, el Internal Revenue Service (Servicio Tributario Interno, organismo encargado de recabar impuestos en Estados Unidos) tiene mayor capacidad para obtener datos sobre ingresos que un despacho de investigación de mercados independiente. Sin embargo, los investigadores también tendrían que ponderar que esa ventaja adicional puede acompañarse de sesgo. ¿En qué circunstancias sería más probable que el encuestado mintiera en cuanto a sus ingresos, al llenar su declaración de impuestos o cuando responde a una encuesta de consumidores? Al juzgar la calidad de los datos secundarios, también se requiere que el usuario sepa cómo se recopilaron los datos. Las fuentes primarias deben brindar una descripción detallada del proceso de recopilación de datos, que incluya definiciones, formularios de recopilación de datos, métodos de muestreo, etc. Si no lo hiciera, ¡tengan cuidado, investigadores! Tales omisiones suelen ser indicativas de métodos descuidados. El usuario debe examinar a fondo los detalles de la recopilación de datos. ¿Fue adecuado el plan de muestreo? ¿Habría sido óptima la recopilación de estos datos mediante cuestionarios o por métodos de observación? ¿Qué hay respecto a la calidad de la fuerza de campo? ¿Qué tipo de capacitación recibió? ¿Cuáles tipos de controles del trabajo de campo se utilizaron? ¿Cuál fue la proporción de en-

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Capítulo 7: Datos secundarios cuestados que no respondió por renuencia, por no estar disponible y por elemento? ¿Se incluyen estos datos estadísticos? ¿Se presenta la información de manera bien organizada? ¿Son apropiados los rótulos de las tablas y existe congruencia entre los datos de las tablas? ¿Acaso los datos sustentan a las conclusiones? Como lo indican estas preguntas, los usuarios de datos secundarios deben estar familiarizados con el proceso de investigación y las posibles fuentes de error. El resto de este libro debe brindarles la perspicacia necesaria para evaluar los datos secundarios. Sin embargo, por el momento, se procederá a analizar algunos de los principales tipos de datos secundarios.

I Tipos de datos secundarios: internos y externos Datos internos

Los que se originan en la organización para la cual se realiza la investigación. Datos externos

Los que se originan fuera de la organización para la cual se emprende la investigación.

FIGURA 7.1

Una forma más común de clasificar los datos es por su fuente, sea interna o externa. Los datos internos son los adquiridos dentro de la organización que realiza la investigación, y los datos externos, los obtenidos de fuentes ajenas a la propia organización. Estas fuentes externas también pueden dividirse, por un lado, en las que publican con regularidad datos estadísticos y los ponen a disposición de los usuarios, sin cargo alguno (por ejemplo, el gobierno estadounidense) y, por el otro, en organizaciones comerciales que venden sus servicios a los diversos usuarios (como ACNielsen). En el resto de este capítulo, y su apéndice, se analizan algunos de los principales tipos y fuentes de datos estadísticos publicados, y en el capítulo 8, algunas de las fuentes comerciales más importantes. En forma conjunta, se cuentan entre las fuentes más usadas de datos secundarios con las cuales el investigador habitualmente inicia una búsqueda. Una panorámica de estas fuentes se ilustra en la figura 7.1.

Tipos de datos secundarios: internos y externos

w

Disyuntiva ética 7.1 Un despacho de investigación de mercados independiente fue contratado por un fabricante de equipos motorizados, como podadoras, motosierras y máquinas quitanieve para que realizara un estudio en el mercado de Minneapolis. El cliente quería determinar: 1) si había mercado potencial suficiente para justificar la apertura de un nuevo distribuidor y 2) en caso afirmativo, dónde debería localizarse el distribuidor en el área metropolitana señalada. El despacho de investigación emprendió la tarea con la búsqueda de datos secundarios sobre el mercado de Minneapolis, en particular los datos estadísticos que publica la Oficina del Censo estadounidense- En menos de dos meses, el despacho de investigación pudo elaborar una recomendación bien documentada en cuanto a qué debía hacer el fabricante de equipo motorizado.

investigación que realizara un estudio similar, acerca de la localizaron de un centro de distribución, desde el cual pudiera atender más efectivamente a las numerosas ferreterías del área. • ¿Es ético que el despacho de investigación use la información recopilada en el primer estudio para reducir los costos que cotice al cliente en el segundo estudio? • ¿Habría alguna diferencia por el hecho de que el fabricante de herramientas eléctricas también produjese podadoras y motosierras eléctricas? • Suponga que algunos datos se recopilaron mediante entrevistas personales, por las cuales pagó el primer cliente. ¿Qué efecto tendría ello en la situación?

Casi unos seis meses después de terminado e! estudio, un fabricante de herramientas eléctricas pidió ai despacho de

Datos secundarios internos Se llama datos secundarios internos a los recopilados para otro propósito que no sea el estudio actual. Por ejemplo, los datos de costos y ventas que se recopilaron como parte del ciclo contable normal son datos secundarios internos prometedores en muchos problemas de investigación -como la evaluación de la anterior estrategia de mercadotecnia o de la posición competitiva de la compañía en su ramo. Tales datos resultan de menor utilidad como guía de decisiones orientadas al futuro, por ejemplo, la evaluación de un nuevo producto o una nueva campaña publicitaria, si bien, incluso en tales circunstancias podrían servir como fundamento para planear otra investigación. En general, los documentos fuente más productivos son las facturas. De ellas, usualmente puede extraerse la siguiente información: • Nombre y dirección del cliente • Productos o servicios vendidos • Volumen e importe monetario de la transacción • Representante o agente de ventas que realizó la transacción • Uso final del producto vendido • Ubicación de las instalaciones del cliente hacia donde se embarcó o se utiliza el producto • Rama industrial, clase o gremio del cliente, o canal de distribución • Condiciones de la venta y descuento aplicable • Flete pagado o por cobrar • Punto de embarque del pedido • Transporte usado en el embarque Otros documentos aportan información más especializada. Algunos de los más importantes se enumeran en el anexo 7.3. Lo más probable es que muchas compañías sólo usen dos o tres de estas

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ANEXO 7.3

Documento

Información obtenida

Datos de caja registradora Informes de visitas de venta

Tipo (efectivo o crédito) e importe monetario de la transacción por departamento y vendedor Clientes y prospectos visitados (compañía e individuo visitado; visita planeada o no planeada) Productos comentados Pedidos obtenidos Necesidades y uso de productos del cliente Otra información significativa sobre los clientes Distribución del tiempo de los representantes de ventas entre las visitas a clientes, transporte y trabajo de oficina Actividades relacionadas con las ventas: juntas, convenciones, etcétera. Gastos por día y concepto (hotel, comidas, transporte, entre otros) Nombre, localización y número de cliente Número de visitas por representante de ventas (agentes) de la compañía Ventas por compañía (por importe monetario o unidades, producto o servicio, o localización de las instalaciones del cliente) Industria, ramo o canal comercial del cliente Uso anual total estimado de cada producto o servicio que vende la compañía Compras anuales estimadas de la compañía de cada producto o servicio Localización (relativa al territorio de ventas de la compañía) Ingresos por ventas (por producto, mercado geográfico, cliente, ramo de actividad, unidad de ventas, organización, etcétera) Gastos directos de ventas (clasificación similar) Gastos generales o indirectos de venta (clasificación similar) Utilidades (clasificación similar) Devoluciones y bonificaciones Mediciones indirectas de las ventas de distribuidores Servicio a clientes

Cuentas de gastos de vendedores Registros de clientes (y prospectos)

Registros financieros

Memorandos de crédito Tarjetas de garantía

fuentes de información de ventas en forma adicional a las facturas. Las que se utilicen varían de una organización a otra y con el tipo de análisis usado para planear y evaluar la investigación de mercados. Incluso algo tan sencillo como la tarjeta de registro del producto puede aprovecharse para la inteligencia de mercadotecnia, como se indica en la Ventana de investigación 7.3. Otra fuente útil de datos secundarios internos, que muchas veces se pasa por alto, son las investigaciones de mercado previas sobre temas afines. Aunque cada estudio habirualmente se concentra en cierto número de preguntas específicas, muchos se centran en uno o dos aspectos claves. Puede haber una sinergia considerable cuando se estudian y combinan estos aspectos claves. Como lo expresó Larry Stanek, cuando era director de investigación de mercados en Kraft: La combinación de aspectos claves ayuda a conseguir una ventaja competitiva para la compañía. Al examinar los aprendizajes combinados, es posible que la compañía descubra algo que otras empresas todavía tienen que averiguar. También podría aprender cómo ser más productiva o rentable y disminuir sus costos de investigación, o podría aprender cómo omitir pasos o acelerar su proceso de desarrollo.9

Los datos secundarios internos son los menos costosos (y más accesibles) en cualquier tipo de investigación de mercados. Si se registran de manera apropiada, los datos internos de ventas sirven para analizar las ventas de la compañía por producto, región geográfica, cliente, canal de distribución, etc., al tiempo que los datos de costos ayudan a determinar qué tan rentables son esos segmentos de negocio. Este tipo de información suele ser la base del sistema de inteligencia de mercadotecnia



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Mercado: está en las tarjetas

Cuando Skil Corporation estaba por lanzar un nuevo destornillador recargable, los directivos de la empresa se preocuparon. Pensaban que la compañía bahía diseñado un producto útil, pero se preguntaban si los consumidores pensarían que la nueva herramienta era tan sólo su última treta para atraer compradores. Al usar la información de las tarjetas de registro de productos y entrevistas de seguimiento, la empresa pudo demostrarse rápidamente a sí misma que el destornillador no era sólo un nuevo invento. No obstante lo anterior, la investigación de las tarjetas de registro mostró algo más. Aunque los aficionados a la carpintería eran el mercado primario del nuevo producto, una proporción considerable de las compras las hacían ancianos, para quienes la ventaja principal era la facilidad de operación del destornillador. "No nos habíamos dado cuenta de los efectos de la artritis", afirma Ron Techter, de Ski! Corporation. En respuesta, la compañía se anunció en publicaciones dirigidas a ese grupo de población. Casi todo mundo ha llenado una tarjeta de registro de producto. Al depositarla en un buzón, pocos consumidores se dan cuenta de que acaban de llenar un cuestionario. Sin embargo, la información que contienen las tarjetas de registro de productos ha sido oro puro para National Demographics & Lifestyles (NDL). La empresa compila información a partir de estos "minicuestionarios" para alimentar su amplía base de datos, que incluye datos demográficos y de participación de 57 actividades, intereses v estilos de vida. Según Jock Bickert. fundador de la compañía, los datos de NDL no se acompañan de ninguna ventaja especial en el ámbito estadounidense, ya que cualquier mercadólogo puede realizar una encuesta de 1500 o 2000 consumidores para obtener proyecciones nacionales. Sin embargo, la base cié datos de NDL es muy poderosa cuando se pasa a mercados, barrios o incluso rutas postales específicos.

Una compañía que ha usado con mucha eficacia los datos de NDL es Amana Appliance. Un día, Bill Packard, gerente de ventas nacionales de un distribuidor independiente de Amana Appliance, en Fort Laurjerdale, Florida, conversaba con el gerente corporativo de servicios de mercadotecnia, Dave Collins. Éste mencionó que su compañía podría proporcionar al distribuidor los perfiles de los clientes que habían efectuado alguna compra durante el año previo, con base en las tarjetas de registro de productos de NDL. Cuando llegaron los perfiles de NDL, Packard tuvo una ¡dea. Llevó la información al director de mercadotecnia de una constructora en Boca Ratón, quien estaba por decidir la marca de aparatos electrodomésticos que instalaría en sus casas de 200000 dólares. Packard señaló que el perfil de comprador de alto nivel de los productos de Amana encajaba perfectamente en el perfil de cuentes potenciales de la constructora. Aunque inicialmente escéptico, el director de mercadotecnia realizó personalmente un sondeo en 100 compradores de casas potenciales. Los perfiles de estos compradores guardaban similitud tan estrecha con los de Amana, que se decidió por usar los aparatos electrodomésticos de dicha empresa en las cocinas. "Al revisar nuestros cuestionarios llenos -afirma Bickert, de NDLse forma una idea del individuo. Se puede decir: 'Esta persona es un buen candidato para este tipo de ofrecimientos y promociones, y pésimo para otro tipo de ofrecimientos'. Eso es algo que no puede hacerse si únicamente se tienen datos demográficos."

Fuente: Wally Wood, "Targeting: li's m the Caris", Marketing & Media Oecisions 23 (septiembre de 19881, pp. 521-122. Véase también urt análisis déla fcrrna en que Samsonile usa las laijetas de garantía y otra mformacirjn para niciotar su raefCadotecnia en Roben Bengen, Teamwork: It's ¡rtthe Bag", Marteting Reseatch A Magaime of Management & Applications^ [infamo úe 19931. pp 3C-33

de una empresa. En la presente obra no se ahonda en los detalles de este tipo de análisis, ya que se trata de un tema hasta cierto punto especializado y que se estudia ampliamente en otras obras.'o Muchas investigaciones deben comenzar con los datos secundarios internos.

Búsqueda de datos secundarios externos publicados La abundancia de datos externos es tal, que los investigadores principiantes tienden a subestimarla No es exagerada la afirmación de que existen algunos datos secundarios externos relevantes para casi cualquier problema que afronte un mercadólogo. La dificultad básica no estriba en la disponibilidad, sino en identificarla y tener acceso a ella. Incluso los investigadores que ya conocen lo valioso que son los datos secundarios suelen tener dudas acerca de cómo iniciar su búsqueda. En la figura 7 2 se presentan algunos lincamientos que pueden usarse como punto de partida en la búsqueda de datos secundarios sobre un tema específico."

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F I G U R A 7.2

Paso 1 El primer paso en el proceso es identificar lo que se sabe y lo que se necesita saber sobre el tema. Ello podría incluir hechos, nombres de investigadores y organizaciones relacionados con el tema, ensayos claves y otras publicaciones con las que ya exista cierta familiaridad, o cualquier otra información que se tenga. Paso 2 Un segundo paso muy útil es desarrollar una lista de autores y términos claves. Ello permite el acceso a las fuentes secundarias. A menos que se tenga un tema de interés muy específico, es mejor que esta lista inicial sea larga y general. Paso 3 En este paso, ya se está preparado para usar las bibliotecas o Internet por primera vez. Es útil iniciar la búsqueda con varios directorios y guías, como los que se enumeran en el apéndice 7A, o sitios web relacionados con el tema. Una forma relativamente nueva de identificar fuentes de información en Internet es partir de un sitio de Infotech Marketing, llamado The Marketing Source (www.infotechmarketing.net/thesource.htm), el cual contiene cientos de vínculos con sitios que InfoTech Marketing ha identificado como afines a temas de mercadotecnia, lo que abarca informes publicados, periódicos y revistas, fuentes de datos gubernamentales y sobre compañías específicas. Algunos de los vínculos son de acceso gratuito.12 Paso 4 En esta fase ha llegado el momento de elaborar una lista con las publicaciones encontradas. ¿Es adecuada para sus necesidades? Quizá se sienta abrumado por la cantidad de información. Tal vez la verdaderamente relevante sea poca. En este último caso, modifique su lista de términos y autores clave, además de ampliar la búsqueda para incluir unos cuantos años más y algunas fuentes adiciona-


'9MIV

les. Evalúe de nuevo los resultados. Al final de este paso, debe tener una idea clara de la naturaleza de la información que busca y antecedentes suficientes para utilizar fuentes más especializadas. Paso 5 Los bibliotecarios suelen resultar una fuente especializada muy útil. Se trata de especialistas capacitados para conocer el contenido de muchas de las fuentes de información clave en una biblioteca y en la red, así como de la forma más efectiva de buscar tales fuentes. De hecho, son contados los problemas acerca de los cuales un bibliotecario no puede identificar alguna información publicada. Aunque el bibliotecario puede ayudarle si desea considerar una búsqueda de información computarizada, necesitará que le brinde una lista de términos o temas clave cuidadosamente elaborada. Debe recordar que el bibliotecario no será de mucha utilidad si no le proporciona algunos detalles específicos acerca de lo que desea saber. Paso 6 Si ha tenido poco éxito o el tema es muy especializado, consulte una guía general de información, como las enumeradas en el apéndice 7A. En realidad, se trata de "directorios de directorios", lo cual significa que la búsqueda es muy general en este nivel. En primer término, necesita identificar directorios primarios potencialmente útiles, que lo llevarán a otras fuentes. Paso 7 Si está descontento con lo que ha encontrado o experimenta alguna otra dificultad y el bibliotecario no puede identificar fuentes, recurra a un experto. Identifique a algún individuo u organización que pudiera saber algo sobre el tema. Publicaciones del tipo Who s Who, Consultants and Consulting Organizations Directory, Encyclopedia ofAssociations, Industrial Research Laboratories in the United States o Research Centers Directory podrían resultarle muy útiles para identificar fuentes. De igual modo, la Oficina del Censo estadounidense tiene una lista de especialistas por departamento, con quienes los usuarios pueden ponerse en contacto y solicitar información sobre cualquiera de los estudios de dicho organismo. Es frecuente que se trate de personas muy conocedoras de los estudios relacionados con sus áreas de experiencia. También pueden ser fuentes útiles de información los profesores universitarios, funcionarios gubernamentales y ejecutivos de empresas.

Algunas fuentes generales clave de datos secundarios externos Además de la función clave que desempeñan los bibliotecarios, otras fuentes particularmente importantes de datos secundarios externos son las asociaciones gremiales, las guías generales de información útil de mercadotecnia y las búsquedas computarizadas en línea. Asociaciones Muchas asociaciones gremiales recopilan y frecuentemente publican información detallada sobre aspectos como embarques y ventas del ramo, factores ambientales que lo afectan, características operativas, etc. Las asociaciones gremiales suelen estar en posibilidad de obtener información de sus miembros, que no podrían obtener otras organizaciones de investigación, dadas las relaciones de trabajo que existen entre la asociación y las empresas que pertenecen a ella. Dos fuentes útiles para localizar asociaciones de ramos específicos son Directory of Directories y Encyclopedia ofAssociations, que se describen en el apéndice 7A. Guías generales de datos secundarios Otras fuentes útiles para localizar información sobre un tema específico son las guías generales de datos secundarios, que se describen en el apéndice 7A. A manera de ejemplo, en el anexo 7.4 se enumera información de la Encyclopedia of Business Information Sources acerca de las fuentes de datos en la industria de aparatos electrodomésticos. También se recomienda que los investigadores principiantes se familiaricen con las fuentes generales más importantes de información de mercadotecnia, de modo que conozcan los datos estadísticos que están disponibles y dónde localizarlos. Muchas fuentes importantes se enumeran y describen brevemente en el apéndice 7A. Búsquedas computarizadas en línea Este tipo de búsquedas se usa cada vez más en la localización de información y datos publicados en los últimos 20 años, con el surgimiento de los sistemas de almacenamiento de bases de datos que pueden leerse con una computadora. Muchas bibliotecas públicas y universitarias han invertido en el equipo y personal necesarios para que la información que se encuentra en las bases de datos esté a disposición de sus usuarios. Hoy, existen más de 3000 bases de datos, de las que entre 200 y 300 se aplican a los negocios.

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A N E X O 7.4 INDUSTRIA DE APARATOS ELECTRODOMÉSTICOS Véase también: Consumidores, electrónica BASES DE DATOS EN CD-ROM Business Indicators. Slater Hall Information Products., mensual, 2200 dólares anuales. En CD-ROM, incluye: 1) datos de cuentas de productos e ingreso nacional desde 1929; 2) datos de ingresos y empleo por estado desde 1958 y 3) datos estadísticos de empresas desde 1961, correspondientes a la Encuesta de negocios actuales. DIRECTORIOS Appliance—Appliance Industry Purchasing Directory, Dana Chase Publications, Inc., anual, 40 dólares.

zones financieras redactada claramente, bibliografía de las fuentes de razones financieras y un índice alfabético industrial. NARDA's Cosí of Doing Business Survey, North American Retailer Dealers Association, anual, 150 dólares. Tax and Financial Statement Benchmarks, Neil Sheflin, John Wiley and Sons, Inc., anual, 145 dólares. Basada en datos del Internal Revenue Service. Proporciona información de razones financieras concerniente a una amplia variedad de factores de 235 ramos industriales específicos. La información se clasifica en cada ramo por monto de activos de las compañías.

FUENTES ESTADÍSTICAS Business Statistics. Disponible en la U.S. Government Printing Office, bienal, 20 dólares. Publicado por el Bureau of Economic Analysis, U.S. Department of Commerce. Muestra los datos anuales de 29 años y datos mensuales de los cuatro años más recientes. Los datos estadísticos corresponden a la encuesta de negocios actuales. Major Home Appliance Industry Fact Book: A Comprehensive Reference on the United States Major Home Appliance Industry. Association of Home Appliance Manufacturers, bienal, 35 dólares. Incluye datos estadísticos sobre la manufactura, embarques del ramo, distribución y propiedad.

BASES DE DATOS EN LÍNEA CITIBASE(C\i\cwp Economic Datábase), FAME Appliance Manufacturar Buyers Guide, Busi- Software Corp. Presenta más de 6000 series ness News Publishing Co., anual, 25 dólares. estadísticas relacionadas con los negocios, la industria, las finanzas y la economía. Incluye European Eléctrica! Appliances Marketing Diseries de encuestas de negocios actuales y rectory, disponible en Gale Research Inc., muchas otras fuentes. Datos de 1947 a la fesegunda edición, 1993, 335 dólares. Publicacha, con actualizaciones dianas. Encuentre el ción de Euromonitor. Proporciona información costo y la disponibilidad en línea. detallada acerca de casi 3600 fabricantes, minoristas y mayoristas de aparatos electro- PUBLICACIONES PERIÓDICAS Y BOLETINES domésticos en Europa. Incluye análisis de Appliance, Dana Chase Publications, Inc., tendencias de la industria y casi 1500 fuentes mensual, 60 dólares anuales. de información relacionadas con la comercialización de aparatos electrodomésticos en Eu- Appliance Manufacturar, Business News Publishing Co., mensual, 55 dólares anuales. ropa.

Major Household Appliances, Oficina del Censo estadounidense, anual (Current Industrial Reports MA-36F).

Appliance Service News, Gamit Enterprises, Inc., mensual, 15.25 dólares.

Association of Home Appliance Manufacturers. 20 N. Wacker Dr, Suite 1500, Chicago, IL 60606. Teléfono: (312) 984-5800. Fax: (312) 984-5823.

RAZONES FINANCIERAS Almanac of Business and Industrial Financial Ratios, Leo Troy, Prentice Hall, anual, 89.95 dólares. Contiene razones financieras derivadas de las declaraciones de impuestos federales en Estados Unidos. Se ordenan las razones de cada uno de los casi 200 ramos industriales, según el monto de activos de las compañías. Annual Statement Studiesf Including Comparative Historical Data and Other Sources of Composite Financial Data, Robert Morris Associates: The Association of Bank Loan and Credit Officers, anual, 119 dólares. Se presentan medianas y cuartiles de las razones financieras de más de 400 tipos de establecimientos de manufactura, mayoreo, menudeo, construcción y finanzas para el consumidor. Los datos se ordenan por monto de activos y volumen de ventas. Incluye una definición de ra-

Chilton's Product Design and Development, Chilton Co., mensual, 50 dólares anuales. Dealerscope Merchandising: The Marketing Magazine for Consumer Electronics and Major Appliance Hetailing, North American Publishing Co. Gratuito para personal autorizado; otros, 65 dólares anuales. Formado con la fusión de Dealerscope y Merchandising. Global Appliance Report: A Monthly Digest of International News Affecting the Home Appliance Industry, Association of Home Appliance Manufacturers, mensual, miembros, 250 dólares anuales; otros, 350 dólares anuales. NARDA News, North American Retail Dealers Association, mensual, 36 dólares.

Fuente: James Woy (ed), Encyclopedia of Business Information Services, 1997-1998 (Detroit: Gale, 1996), p. 248.

Survey of Current Business. Disponible en la U.S. Government Printing Office, mensual, 41 dólares anuales. Publicado por la Bureau of Economic Analysis, U.S. Department of Commerce. Presenta una amplia variedad de datos económicos y de negocios. ASOCIACIONES GREMIALES Y SOCIEDADES PROFESIONALES Appliance Parts Distributors Association, 228 E. Baltimore St., Detroit, MI 48202. Teléfono: (313)872-3658. Fax:(313)872-5312.

National Appliance Service Association. 9247 Meridan St., Suite 216, Indianapolis, IN 46260. Teléfono: (317) 844-1602. Fax: (317) 844-4745. National Association of Retail Dealers of America. 10 E. 22nd St., Lombard, IL 60148. Teléfono: (708) 953-8950. Fax: (708) 953-8957. National Housewares Manufacturers Association, 6400 Shafer Court, Suite 650, Rosemont, IL 60018. Teléfono: (847) 292-4200. Sus miembros son fabricantes de productos para el hogar y aparatos electrodomésticos pequeños.


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La operación de los servicios en línea es como sigue. Existen productores, proveedores y usuarios de bases de datos. El productor recopila y edita la información de acuerdo con sus propios criterios, luego la graba en cinta o disco compacto y la vende al proveedor. Éste transfiere la información de la cinta o disco a una computadora, o vende directamente el CD-ROM; aunque también podría combinar o dividir la información, según sus propias necesidades. Así, una misma base de datos, al formarse con diferentes proveedores, podría tener estructuras distintas. Cuando tienen acceso a las bases de datos en línea, los usuarios pagan por usarlas, aun cuando no encuentren lo que buscaban; cuanta más información reciban, tanto más pagan. Además, el usuario asume los costos derivados del uso de líneas telefónicas, conexión e impresión. Estos últimos varían según el volumen impreso y si la impresión se realiza en línea o fuera de línea, a una hora más conveniente, en cuyo caso el producto se envía por correo convencional al usuario. En suma, los costos de usar una base de datos en línea incluyen: 1) planear y ejecutar la búsqueda 2) cargos de uso de línea telefónica 3) cargos de conexión y 4) cargos por citas e impresión. La mayor ventaja de las búsquedas en línea es el ahorro de tiempo. Algunos proveedores de bases de datos más conocidos son CompuServe, Data-Star (subsidiaria de Knight/Ridder), Knight/Ridder, Lexis/Nexis y Questal-Orbit. Es habitual que las bases de datos se definan según el tipo de información que contienen. Por ejemplo, las bibliográficas incluyen referencias a revistas o a los artículos que contienen. Suelen incluir el nombre del artículo, autor, nombre de la revista y fecha de publicación. También es probable que incluyan palabras claves que describan el contenido del artículo. Asimismo, muchas bases de datos bibliográficos cuentan con un resumen del artículo. Algunas de las bases de datos más útiles para mercadólogos son las que contienen lo siguiente: • Información específica por compañía o ramo—La información en estas bases de datos proviene, sobre todo, de informes presentados ante organismos del tipo de la Securities and Exchange Commission, informes de accionistas e información del mercado bursátil. Las bases de datos comprenden información financiera, mercadológica y de productos, algunos perfiles de compañías y la información usual en directorios, como el nombre, dirección y número telefónico de la organización. Son ejemplos característicos Moody s Corporate Profiles y Standard & Poor s Corporate Descriptions. • Información de fusiones, afiliaciones y accionistas—Se trata de bases de datos que suelen incluir listas con los nombres de instituciones y propietarios de títulos accionarios, así como los cambios en tal propiedad, como fusiones y adquisiciones, ocurridos en el pasado reciente o que están en trámite. Son ejemplos habituales Disclosure/Spectrum Ownership e Insider Trading Monitor. • Información de directorios de compañías—Existen diversos directorios. Difieren en los tipos de compañías que abarcan y su cobertura geográfica. Además de nombre, dirección y número telefónico, en muchos se enumeran los códigos primario y secundario de la Standard Industrial Classification (SIC) correspondientes a la empresa, por ejemplo, Dun s Business Locator y Standard & Poor s Corporate Register. • Información contractual del gobierno estadounidense—Son bases de datos particularmente útiles para empresas que tienen negocios con el gobierno de Estados Unidos. Contienen información que indica si una compañía específica tiene contratos con dicho gobierno o se le han conferido recientemente. Los ejemplos comprenden Commerce Business Daily y DMS Contract Awards. • Información económica—Son bases de datos que contienen información económica y demográfica general. Una parte proviene de los censos del gobierno estadounidense, y otra, del sector privado de ese país. Muchas bases contienen pronósticos de la actividad económica futura. Entre los ejemplos, se cuentan Cendata y PTS U.S. Forecasts. • Información de negocios general—Son bases de datos que abarcan compañías, ramos industriales, personas y productos. Su información se obtiene principalmente de revistas comerciales orientadas a los negocios, de una selección de periódicos y de diversos informes. Sus ejemplos comprenden ABI/Inform y Harvard Business Review. • Información de marcas comerciales—Son bases de datos que contienen información sobre productos específicos, incluyendo lo que podrían estar haciendo los competidores respecto del lanzamiento de nuevos productos o gastos de publicidad y cuál compañía es propietaria de una

fu

Capítulo 7: Datos secundarios marca comercial o marca registrada específicas, por ejemplo, New Products Announcements y Thomas Register Online. • Información sobre personas—Estas bases de datos contienen información relativa a las personas citadas en la literatura por sus logros en las artes, ciencias, negocios u otro campo de la actividad humana. Se usan para localizar personas en el mundo de los negocios o a inventores y sus patentes. Dos ejemplos característicos son American Men & Women of Science y Standard & Poor s Register—Biographical. Como lo indica la lista precedente, las compañías usan las bases de datos en línea para buscar artículos de revistas, informes, discursos, datos de mercadotecnia, tendencias económicas, leyes, invenciones y muchos otros tipos de información sobre un tema. Algunas guías especialmente útiles de bases de datos en línea se describen en el apéndice 7A. El anexo 7.5 muestra cómo realizar una búsqueda en bases de datos.

Disyuntiva ética 7.2

Mientras visitaba a un impresor local, cerca de la planta de su compañía, la gerente de mercadotecnia de un fabricante de alimento para perros se topó con un dato importante de inteligencia competitiva. Al tiempo que esperaba para hablar con el representante de ventas encargado de la cuenta de su compañía, la gerente observó unas pruebas publicitarias del producto de un competidor- En el anuncio, se resaltaban nuevos y bajos precios. Cuando mencionó esos precios al impresor, éste le dijo que eran parte de una nueva campaña publicitaria. De regreso en las oficinas de la compañía, convocó a una junta con los directivos de la empresa, tras la cual, la compañía inició una campaña preventiva de reducción de precios, que neutralizó por completo la estrategia de su competidor.

¿Acaso la gerente de mercadotecnia actuó de manera ética al dar a conocer la información en su compañía? ¿Sería diferente su juicio sí las pruebas publicitarias estuvieran en una carpeta y la gerente de mercadotecnia la hubiese abierto de manera casual, y hasta cierto punto accidental, mientras esperaba? ¿Y si lo hubiera hecho a propósito, al darse cuenta de que ia carpeta contenía pruebas de su competidor? ¿Debe incluirse este tipo de información en el sistema de apoyo para la toma de decisiones de una compañía?

ANEXO 7.5 PASO 1 Especificar la información que se buscará y elaborar una "estrategia de búsqueda", que es el conjunto de palabras que se introducen en la computadora durante la búsqueda real. Si no se está familiarizado con la base de datos que se explora, con frecuencia resulta muy valioso elaborar la estrategia con la ayuda de un especialista que sí esté familiarizado con ella. PASO 2 Tener acceso a la base de datos, ya sea al cargar el CD-ROM apropiado o conectarse con la computadora de la base de datos mediante el módem. En caso de conectarse, la computadora de la base de datos solicita una identificación para determinar si se trata de un usuario autorizado del sistema, a lo que el usuario debe responder tecleando una contraseña. Al ser aceptada, el programa solicita el nombre de la base de datos o archivo que se desea investigar. PASO 3 Escribir la estrategia de búsqueda. Una vez hecho esto, la computadora inicia la búsqueda e informa del número de correspondencias. Si dicho número es considerable, el usuario podría agregar limitantes adicionales a los términos usados en la búsqueda, para encontrar la información específica que necesita. PASO 4 En caso de que los resultados sean satisfactorios, el usuario debe decidir el nivel de detalles que necesita para cada correspondencia. Entre las opciones suelen incluirse bibliografía sencilla, con anotaciones o con resúmenes, o el texto completo. Cuantos más detalles solicite el usuario, tanto más costosa es la búsqueda, por los costos de impresión. Los usuarios que realizan la búsqueda mediante conexión por módem con la computadora de la base de datos también deben decidir si la información se imprime en las instalaciones de la base de datos y luego se envía por correo o mensajería, o se imprime de inmediato en su propia terminal. Es usual que la primera opción sea más barata, ya que los cargos por el servicio se basan parcialmente en el tiempo que la computadora está conectada con la terminal del usuario.

Tipos de datos secundarios: internos y externos Ventana de investigación 7.4

Búsquedas en la red

El botón de inicio YAHOO!

http://www.yahoo. com Los miembros de nuestro panel citaron repetidamente a Yahoo! como el mejor buscador para realizar investigaciones en la red. Los fanáticos afirman que es la manera más rápida de encontrar sitios dedicados a cualquier tema.

Sin embargo, para aprovechar al máximo Yahoo!, es importante entender con exactitud cómo funciona. A diferencia de AltaVista y otras de los llamados mecanismos de búsqueda, que utilizan computadoras para hacer automáticamente un índice con todas las palabras de un sitio, Yahoo! es un directorio verdadero. El personal de Yahoo! ha ordenado los sitios que cataloga por categorías, subcategorías y sub-subcategorías de temas. Lo anterior significa que se puede acceder a los sucesivos niveles temáticos hasta encontrar los sitios que interesen. Por ejemplo, seleccionar la categoría "Negocios y economía" abre un nuevo conjunto de selecciones, entre las cuales se incluyen "Empleo", "Finanzas e inversión" y "Bienes raíces". Es en dicho momento cuando se nota la diferencia entre un directorio y un mecanismo rJe búsqueda. Suponga que necesita encontrar rápidamente el sitio de la General Motors Corp, y no está seguro de cuál es la dirección. Si escribe "General Motors" en el cuadro de búsqueda de Yahoo!, aparece de inmediato una categoría en la que se enumeran todos los sitios de General Motors. Por el contrario, al buscar la misma frase con un mecanismo de búsqueda, se abrirá una lista de páginas web que simplemente contienen las palabras "General Motors", lo cual forzaría a que el usuario busque en decenas de páginas antes de encontrar el sitio corporativo de General Motors. Una advertencia; puesto que la red está en cambio constante, las listas de Yahoo! no siempre se encuentran del todo actualizadas. No se sorprenda si resulta que un sitio enumerado en este directorio ha desaparecido. Desesperadamente en busca de algo ALTAVISTA http://aitavista.digital.CQm EXCITE http:://www. excite, com

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La guía tipo directorio de Yahoo! es rápida, mientras que los mecanismos de búsqueda son concienzudos -casi de manera increíble- por ello, casi todos nuestros expertos dijeron que incluyen por lo menos uno de estos índices masivos en su arsenal de herramientas web. En general, el momento para recurrir a un mecanismo de búsqueda es cuando se han agotado las búsquedas en un directorio, se busca algo que no está relacionado directamente con el tema de un sitio o simplemente se quiere abarcar la red en la mayor medida posible. Los mecanismos de búsqueda favoritos variaron entre el grupo de expertos; sin embargo, todos ellos funcionan con la misma premisa básica: en vez de clasificar sitios completos, como lo hace Yahoo!, operan elaborando índices de las palabras o grupos de palabras que se encuentran en las páginas de los sitios. Imagine un catálogo que incluyera en su índice cada una de las palabras que están en los libros de una biblioteca. Como resultado, los mecanismos de búsqueda establecen correspondencias con los sitios más increíbles. Por ejemplo, al buscar "General Motors" con Infoseek, pronto se toparía con el sitio del equipo de hockey sobre hielo Canucks de Vancouver. ¿Por qué? ¡Existen páginas que contienen referencias múltiples a la arena deportiva donde juega ese equipo: General Motors Place! Ese tipo de respuesta sería resultado de la serendipia. Lo más probable es que no sea en absoluto relevante para la tarea de gue se trate. Las búsquedas con uno de estos índices pueden arrojar correspondencias con decenas de miles de páginas web, lo cual requiere analizar cada página de resultados antes de encontrar algo útil. Un consejo para aliviar el tedio: dedique 10 minutos a leer las páginas de "ayuda" del mecanismo de búsqueda que utilice. Todos estos sitios de búsqueda incluyen comandos de búsqueda avanzada, que pueden restringir significativamente los resultados. Por ejemplo, en muchos sitios, escribir dos palabras haría que aparezca una lista de las paginas que contienen una u otra palabra. Pero al colocar las dos palabras entre comillas, se obliga a que el mecanismo de búsqueda intente localizarlas como frase ("alimento para peces").

HOTBOT

trttp://www. hotbot com INFOSEEK http://infoseek.go. LYCOS hítp://www. lycos.com

Fuente: Thomas £. Weher "Watctimg ttie Web Experta Pick Thek Mast Useful Siles" lite Wall Streat Journal. 28 de agosto de 1997, p. B?6.

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Capítulo 7: Datos secundarios Además de usar las bases de datos en línea, los investigadores pueden aprovechar la red para realizar búsquedas generales, con el fin de localizar datos secundarios sobre un tema. Hacerlo así requiere el acceso a través de un proveedor de servicio de Internet y uno o más mecanismos de búsqueda. Estos son necesarios porque Internet contiene más de 10 000 millones de palabras en documentos que no están ordenados para su recuperación. Los creadores de los mecanismos de búsqueda recaban y hacen un índice de un catálogo electrónico con el contenido de la red y luego proporcionan el programa de cómputo necesario para buscar, en el índice, las palabras o conceptos claves que especifica el usuario. El índice puede basarse en palabras, en un directorio o una combinación de los dos. Las diferencias de perspectiva se describen en la Ventana de investigación 7.4, que también contiene las recomendaciones de un grupo de expertos acerca de cómo emprender la tarea de búsqueda en la red con algunos de los mecanismos de búsqueda más usados.

greso en e\ caso Los bancos han conseguido datos de investigación de mercados de diversas fuentes con el fin de captar lo que podría ser el grupo minoritario más grande de Estados Unidos. Ellos parten de los datos de censos gubernamentales; esto es lo que puso de relieve la oportunidad, por principio de cuentas, además de que detallan dónde es mayor el potencial del mercado. Asimismo, obtienen información y ayuda adicionales de compañías especializadas en mercadotecnia dirigida a los grupos hispanos. Bank of America contrató a López Negrete, quien asesora a la institución para que utilice un enfoque triple: identificar y proporcionar los productos adecuados, comunicarse en inglés y español, y "ganarse el derecho de tener negocios con la comunidad hispana", apoyando sus intereses. Bank of America también ha revisado los informes de investigaciones publicadas sobre los consumidores hispanos, particularmente su uso de los servicios bancarios. PDF ejemplo, la institución se enteró, por una empresa llamada EPM Communications, de que la mitad de los consumidores hispanos usarían más los servicios bancarios si comprendieran mejor las opciones disponibles. Así, dos terceras partes dijeron a los investigadores que deseaban recibir mejor asesoría financiera de su banco. Algunas acciones que ha emprendido Bank of America incluyen la contratación de personal para una línea de servicio a clientes con representantes hispanoparlantes, la opción de seleccionar el idioma en los cajeros automáticos, buscar empleados para las sucursales que reflejen las características demográficas de las zonas donde se ubican y financiar becas para estudiantes de minorías en la Universidad de Dallas. Wells & Fargo Company, con oficinas generales en San Francisco, patrocinó un estudio para conocer más acerca de las necesidades que agobian a los empresarios hispanos. El informe del estudio, titulado "Latino Owned Bussinesses: Access to Capital", indicó a los directivos del banco que los hispanos propietarios de empresas tienen mucho menores probabilidades que otros propietarios de contar con el capital suficiente. El banco determinó que se trataba de una oportunidad de negocios y lanzó un programa conjunto con la United States Hispanic Cham-

ber of Commerce, mediante el cual el banco se comprometió a | tar 1000 millones de dólares durante un periodo de seis años a las empresas propiedad de hispanos, El proceso para obtener los préstamos se diseñaría para que fuese sencillo, además de contar con solicitudes disponibles en inglés y español. El primer año de experiencia de Wells Fargo con el programa demostró que existe una demanda real. Los préstamos otorgados a través del programa excedieron en 10% el pronóstico del banco para el primer año. En Oklahoma, Jorge Esperilla, consultor de First Bethany, ha contribuido con sus conocimientos de la cultura y prácticas bancarias mexicanas (muchos hispanos de la región son de ascendencia mexicana). Esperilla señaló que los bancos tienen menor importancia para los hispanos que para otros estadounidenses, además de que los hispanos tienden a evitar los créditos. Con base en los resultados de su trabajo de consultoría y su función más reciente como presidente de las nuevas instalaciones de First Bethany para clientes hispanos, Esperilla ha elaborado una estrategia. En ésta, hace hincapié en formar vínculos con la comunidad híspana local y proporcionarle información acerca de los servicios que ofrece el banco. La combinación de datos gubernamentales, investigaciones publicadas, estudios privados y trabajo de consultores y especialistas en mercadotecnia ha equipado a los bancos para su carrera por una participación en el importante mercado hispano.

Fuentes Barbara Powel, 'Texas Banks Wanl to Reach Minority Martets, But Not All Know How", Fon WarthSíar-Telegratn (5 de abril ¡le 1B99, bajado de la Dow Jones Publications Libraryenei sitio de Dow Joñas, www.dowjonBS.com, el 5 de agosto de 1999); "Bankcf America Hires Ad Agencies lo Target Etnmc Segments", comunicado de prensa (1 de julio de 1339. bajado del sitio de Bank of America, www.bankofamerica.com, el 10 de agosto de 1939), "Wells Fargo Exceeds Expectations, Lends tllM Mtllion ¡o Híspame Business Dwners m First Vear of Latino Loan Program", comunicado de prensa (I de diciembre da 1998, baisdo del sitio de Wells Fargo S Cornpany, www.welisfaign.com, el 10 de agosto de 1999], Gragory Potts, "Banking on ttie Hispanic Marte!". The Jou'nal RecordÍ1G de mayo de 199B. bajado del silio de Interne! de No/thern Light. wwwnortfiemlpght.com, al 10 de agosto de 1399); Gene Taylor, "Remarks al Híspame Associatinn on Corporate Responsjbihry". Presídenos Breakfast Keynote, discurso impartido el 12 de junio de 1998 en Miami, Florida (bajado del sitio de Bank of America, www.bankofamBnca.com. el 10 de agosto de 19991; HughGfanam. "Amáis of Marketing-Don't Go Changín'". Globe and Mait(25 de septiembre de 1998, bajado de la Dow Jones Publicalions Library en E! sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 10 de agosto de 1999).

Resumen

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| Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar la diferencia entre datos primarios y secundarios. Los datos secundarios son datos estadísticos no recopilados para el estudio inmediato de que se trata, sino para otro propósito. Los datos primarios son los que recaba el investigador para el propósito de la investigación en cuestión.

Objetivo de aprendizaje 2 Citar dos ventajas de los datos secundarios. Las ventajas más significativas de los datos secundarios son los ahorros en tiempo y dinero para el investigador.

Objetivo de aprendizaje 3 Especificar dos problemas comunes con los datos secundarios. Dos problemas que surgen comúnmente cuando se usan datos secundarios son: 1) no se ajustan por completo al problema y 2) no son del todo precisos.

Objetivo de aprendizaje 4 Enumerar los criterios que deben usar los investigadores al juzgar la exactitud de los datos secundarios. Los tres criterios que deben usar los investigadores al juzgar la exactitud de los datos secundarios son: 1) fuente, 2) propósito de la publicación y 3) pruebas generales de la calidad de los datos.

Objetivo de aprendizaje 5 Señalar la regla fundamental para el uso de datos secundarios. La regla fundamental en el uso de datos secundarios consiste siempre en recurrir a la fuente primaria que los origina.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar la diferencia entre datos internos y externos. Los datos internos son los existentes en la organización que realiza o solicita la investigación, mientras que los datos externos son los obtenidos en otras fuentes.

Objetivo de aprendizaje 7 Enumerar algunas fuentes de información fundamentales que deben considerar los investigadores en el proceso de búsqueda de datos.

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Capítulo 7: Datos secundarios Las fuentes clave que deben tener en mente los investigadores que realizan un proceso de búsqueda son los bibliotecarios, las asociaciones gremiales, las búsquedas computarizadas en línea y las guías generales de información útil de mercadotecnia.

Objetivo de aprendizaje 8 Describir las funciones de los productores y proveedores de bases de datos, así como del usuario de los datos en las operaciones de servicios de búsqueda computarizados en línea. El productor de una base de datos recopila y edita la información según sus propios criterios, la graba en una cinta o disco de computadora y la vende al proveedor. Éste vacía la información de la cinta o disco en una computadora y vende el acceso a los usuarios de los datos, quienes pagan por citas y cargos de impresión, de conexión y de uso de líneas telefónicas, además de incurrir en los costos de planeación y ejecución de búsquedas en la computadora. Asimismo, el proveedor paga una comisión al productor de la base de datos cada vez que se usa y otra por cada vez que se cita.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es la diferencia entre datos primarios y secundarios? 2. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los datos secundarios? 3. ¿Qué criterios pueden emplearse para juzgar la exactitud de los datos secundarios? 4. ¿Cuál es la diferencia entre una fuente primaria y otra secundaria de datos secundarios? ¿Cuál es preferible? ¿Por qué? 5. ¿Qué distingue a los datos secundarios internos de los externos? 6. ¿Cómo procedería a la búsqueda de datos secundarios sobre un tema específico? 7. ¿Cómo realizaría una búsqueda computarizada en línea? ¿Qué tipos de información esperaría encontrar?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Enumere algunas fuentes secundarias importantes de información en las situaciones siguientes: a) El gerente de investigación de mercados de un fabricante de refrescos tiene que preparar un informe completo sobre la industria refresquera. b) El señor Barrera tiene varias ideas relacionadas con las mezclas instantáneas para pasteles y está considerando abrir una empresa en el ramo. Necesita encontrar antecedentes necesarios para evaluar el potencial. c) El señor Aguilar ha escuchado que el margen de utilidades en el negocio de las pieles es alto. Se trata de un ramo que siempre le ha provocado curiosidad y decide investigar un poco para determinar si es así. d) Una persona que acaba de terminar sus estudios universitarios escucha que los condominios son los hogares del futuro. Decide recopilar algo de información sobre el mercado de condominios. e) Tener su propia tienda de abarrotes siempre ha sido el sueño de la señora Suárez. Finalmente, decide convertirlo en realidad. El primer paso que toma es recopilar información sobre el ramo en su pueblo natal. 2. Suponga que está interesado en abrir un restaurante de comida rápida mejicana en St. Louis, Missouri. No está seguro de lograr la aceptación de los consumidores y decide emprender una investigación de mercado para evaluar sus actitudes y opiniones. Al buscar información, encuentra los estudios descritos a continuación. Una agencia de investigación realizó hace poco el estudio A para una cadena de restaurantes de comida rápida muy conocida. Se desea obtener una copia del estudio, tendría que pagar 225 dólares. En el estudio se evaluaron las actitudes de los consumidores hacia la comida rápida en general, con base en una muestra de 500 amas de casa de las ciudades Springfield, Illinois; St. Louis


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y Kansas City, Missouri, y Topeka, Kansas. Los resultados indicaron que las encuestadas no tenían una opinión favorable de la comida rápida, sobre todo por el bajo valor nutricional de los alimentos. Un grupo de estudiantes emprendió el estudio B como requisito para un curso de mercadotecnia en la maestría de administración de empresas. El estudio no le costaría nada, ya que está disponible en la biblioteca universitaria. En él, se evaluaron las actitudes de los consumidores hacia diversos alimentos rápidos originarios de ciertos países. Los encuestados consistieron en una muestra de conveniencia de 200 estudiantes de St. Louis. Los resultados indicaron una actitud favorable hacia la comida rápida italiana y mexicana. Con base en estos resultados, uno de los estudiantes planeaba abrir una pizzería en 1997, si bien, finalmente aceptó un puesto como representante de ventas de la compañía General Foods Corporation. a) Evalúe críticamente las dos fuentes de datos. b) ¿Cuál considera mejor? ¿Por qué? c) Suponga que considera rentable convertirse en concesionario de una cadena de alimentos rápidos. Identifique cinco fuentes secundarias específicas de datos y evalúe los datos. 3. Durante muchos años, Productos decorativos para el hogar ha sido productor importante de pintura y equipo relacionado con la pintura, como brochas, rodillos, aguarrás, etc. Ahora, la compañía estudia la posibilidad de añadir el papel tapiz a su línea de productos. Al menos en la fase inicial, no tiene la intención de fabricar el papel tapiz, sino que planea subcontratar su fabricación y la empresa sólo se encargaría de las funciones de distribución y mercadotecnia. No obstante, antes de añadir el papel tapiz a su línea de productos, Productos decorativos para el hogar obtuvo algunos datos secundarios en los que se evalúa la magnitud del mercado de papel tapiz. Una encuesta por correo, que llevó a cabo una asociación gremial, demostró que, en promedio, las familias estadounidenses tapizan dos cuartos cada año. De las familias encuestadas, 60% se encargaba directamente de la tarea. Otra encuesta, también por correo y que emprendió una de las principales revistas especializadas en casas, reveló que 70% de los suscriptores respondieron al cuestionario que habían cubierto con papel tapiz un muro completo o más durante los últimos 12 meses. De este 70%, en cuatro de cada cinco familias los miembros se encargaron de tapizar. De tal modo, la compañía tiene dos conjuntos de datos secundarios sobre el mismo problema, si bien los datos son incongruentes. Analice los datos en relación con los criterios que usaría para determinar cuál conjunto es correcto, si alguno lo es. Suponga que está forzado a tomar la determinación con base en la información disponible. ¿Cuál escogería? 4. Suponga que su escuela está interesada en elaborar un plan de mercadotecnia para fomentar la asistencia a eventos deportivos importantes, en particular los partidos de fútbol de su equipo. Como paso inicial en la elaboración del nuevo plan de mercadotecnia, la dirección de deportes ha decidido que necesita conocer los perfiles demográficos y el estilo de vida de las personas que asisten actualmente a los partidos de manera regular (con abono para toda la temporada). Por fortuna, la oficina de boletos guarda una lista de los compradores de abonos (que incluye nombres y direcciones) en cada año. ¿Qué posibles fuentes de datos secundarios internos podría estudiar la dirección de deportes antes de considerar la recopilación de datos primarios? 5. Utilice el U.S. Statistical Abstmct de 1996 para responder a las preguntas siguientes:* a) ¿Qué área metropolitana de Estados Unidos tiene la población más numerosa (con base en los datos de 1994)? b) ¿Cuántos habitantes tiene esa área metropolitana? c) ¿Cuál era la mediana de la edad calculada en la población estadounidense durante 1995? d) Llene la tabla siguiente: Estado civil de la población estadounidense

1995 (millones)

Porcentaje del total

Total Solteros Casados Viudos Divorciados *Tamb¡én puede sustituir los datos por los de su país. Para el caso de México, consulte el sitio del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática: www.inegi.gob.mx

198

Capítulo 7: Datos secundarios e) Llene la tabla siguiente sobre la inscripción en escuelas durante 1994. 18-19 años de edad

20-24 años de edad

25-34 años de edad

f) Llene la tabla siguiente: Categoría de ingresos

Total de familias 1994

Menos de 5000 dólares 5000 a 9999 dólares 10 000 a 14 999 dólares 15 000 a 19 999 dólares 20 000 a 24 999 dólares 25 000 a 34 999 dólares 35 000 a 49 999 dólares 50 000 a 74 999 dólares 75 000 dólares o más g) ¿Cuál fue el índice de precios al consumidor de todos los productos en 1995? ¿Cuál es el año base? ¿Qué indica eso? h) Llene la tabla siguiente:

Grupo industrial

Razón de utilidades sobre capital en 1995

Utilidades por dólar de ventas en 1995

(%)

(%)

Industria de bienes perecederos Productos alimentarios y similares Productos textiles Papel y productos afínes 6. El Statistical Abstract es una fuente secundaria de datos secundarios. Puesto que siempre es mejor usar la fuente primaria, identifíquela en relación con los datos siguientes: a) La mediana de edad estimada de la población estadounidense en 1995. b) La estatura de hombres y mujeres entre 18 y 24 años. c) Los índices de precios al consumidor por grupos principales. d) Las razones de utilidades, capital contable, ventas y deuda de las compañías manufactureras. 7. John Smith está interesado en abrir un negocio mayorista de aparatos electrodomésticos. Aunque ha recopilado información general, requiere su ayuda para responder las preguntas siguientes: a) ¿Cuál es el código SIC para fabricantes de aparatos electrodomésticos? b) ¿Cuántos establecimientos minoristas venden aparatos electrodomésticos en Estados Unidos? c) ¿Cuáles son las ventas totales de esos establecimientos minoristas? En vez de distribuir todo tipo de aparatos electrodomésticos, John está considerando especializarse en congeladores y refrigeradores para el hogar. d) ¿Cuál es el número total de establecimientos que fabrican refrigeradores y congeladores para el hogar? e) ¿Cuántos establecimientos mayoristas de esos productos existen en Estados Unidos? John piensa que Dayton, Ohio, sería un sitio rentable para establecer su empresa. Necesita saber lo siguiente: f) ¿Cuántos habitantes tiene Dayton, Ohio? g) ¿Cuál es la fuerza laboral total no militar en esa ciudad? h) ¿Cuántas personas tienen empleo ahí? i) ¿Cuál es el número total de tiendas de muebles y aparatos para el hogar con empleados? (Sugerencia: a fin de completar este ejercicio, consulte el Census ofManufacturers, Census ofRetail Trade, Census of Wholesale Trade y County and City Databook.)


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8. Suponga que está interesado en un aparato de radio AM/FM portátil de 5 por 10 cm. a) ¿Cuáles datos serían útiles para tomar su decisión? b) Identifique las fuentes secundarias específicas y los datos que obtendría de dichas fuentes para tomar la decisión. c) Elabore un breve informe de los datos que encuentre. 9. Además de las búsquedas computarizadas en línea, muchas bibliotecas universitarias y públicas cuentan ahora con la capacidad de búsqueda en bases de datos fuera de línea, con la tecnología de CD-ROM. Prepare un breve informe en que esboce la disponibilidad de ambos tipos de recursos de información (en línea y fuera de línea) en el área donde vive. En su informe, debe incluir la siguiente información en relación con cada servicio disponible: a) Nombre del servicio y tipo de información disponible (por ejemplo, bibliográfica, estadística). b) Localización de los puntos de acceso. c) Horario de disponibilidad de uso. d) Nombre de los contactos para obtener más información. e) Toda habilidad especial necesaria para su uso y la disponibilidad de capacitación, si es necesaria. f) Cuotas de acceso, si las hay. g) Formatos de informe disponibles (por ejemplo, impreso, transferencia a disquete, etcétera). 10. Entreviste a representantes de los medios de comunicación en su localidad (por ejemplo, estaciones de radio o de televisión y periódicos) y determine la medida en que utilizan fuentes de información de mercadotecnia estandarizadas. Tal vez convendría que use las preguntas siguientes como pauta en sus entrevistas: a ) ¿Qué fuentes usan? b) ¿Qué tipos específicos de información obtienen? c) ¿Cómo usan la información? d) ¿Qué tan importante es esa información en el manejo de la empresa? e) ¿Cómo califican la exactitud de la información? f) ¿Acaso complementan la información estandarizada con datos primarios recopilados localmente? 11. Suponga que recientemente inició un trabajo como investigador en una organización de consultoría administrativa muy grande. Una de sus primeras tareas fue preparar un perfil completo de un ramo industrial específico con base en datos secundarios. Elabore dicho perfil en relación con cualquier industria de su preferencia. El informe debe contener información relativa a los productos principales, los productores más importantes, los insumos primarios del lado de la demanda, códigos SIC, sindicatos, revistas del gremio y demás información que considere útil (como la financiera). La información debe dirigirse a otros hombres de negocios -no hacia académicos- y debe presentarla de manera legible, con un formato similar al siguiente: I II III IV V VI VII VIII

Resumen ejecutivo (que incluya una síntesis de su opinión sobre el estado del ramo industrial y las razones de su opinión). Principales competidores del ramo (con información financiera). Principales productos de la industria (que incluya la información de exportaciones). Insumos primarios de la industria (con información de importaciones). Recursos humanos/sindicatos. Tendencias de propiedad. Tecnología. Reglamentos gubernamentales.

En su perfil, incluya dos anexos especiales: una cronología que muestre acontecimientos importantes en la historia del ramo, sobre todo durante los últimos 10 años, y el diagrama de flujo de una empresa arquetípica del ramo, que muestre los insumos, productos principales, canales de distribución, clientes más importantes, etcétera. Se le pide que utilice el mayor número de fuentes posibles, incluyendo bases de datos financieros, publicaciones periódicas de negocios e informes gubernamentales. Prepare una lista bibliográfica

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Capítulo 7: Datos secundarios completa de todas las fuentes como parte de su informe. Además, identifique con toda claridad las fuentes en todo el informe, incluidas las de gráficas y diagramas.

Notas 1. Robert Ferber y P. J. Verdoorn, Research Methods in Economics and Business (Nueva York: Macmillan, 1962), p. 208. 2. David W. Stewart y Michael A. Kamins, Secondary Research: Information Sources and Methods, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993), p. 130. Véase también un análisis de la información relacionada con la mercadotecnia disponible gracias a los gobiernos federal y estatales estadounidenses y la manera en que dicha información puede usarse en tareas de mercadotecnia, como el cálculo del potencial de mercado, establecimiento de cuotas de ventas, asignación de presupuestos publicitarios y ubicación de establecimientos minoristas, en Kathy Friedman, Case Studiesfor Better Business Decisions (Washington, D.C.: U.S. Department of Commerce, 1992); y Richard E. Barrett, Using the 1990 Censusfor Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc., 1994). 3. Jacob realizó un análisis particularmente útil de los diversos errores presentes en los datos publicados y las soluciones a disposición del analista en el tratamiento de estos errores. Véase Herbert Jacob, Using Published Data: Errors and Remedies (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1984). El problema de la exactitud de los datos secundarios parece empeorar conforme se amplía la capacidad para generar y capturar datos. Véase William J. Bulkeley "Databases Are Plagued by Reign of Error", en The Wall Street Journal (26 de mayo de 1992), p. 36. 4. Véase una lista alterna de criterios en Stewart y Kamins, Secondary Research, pp. 17-31. 5. Phaedra Hise, "Grandma Got Run Over by Bad Research", Inc. (enero de 1998), p. 27. 6. Erwin Esser Nemmers y John H. Myers, Business Research: Text and Cases (Nueva York: McGraw-Hill, 1966), p. 38. Véase también William G. Zikmund, Business Research Methods, 4a. ed. (Fort Worth: The Dryden Press, 1994). 7. The Chicago Tribune, 19 de septiembre de 1960. Si no existiera un culto de "superfanáticos cuya pasión es ahondar en los hechos oscuros del otrora pasatiempo nacional", no se habría descubierto este error. Véase "You May Not Care but "Nappie' Lajoie Batted .422 in 1901", The Wall Street Journal (13 de septiembre de 1974), p. 1. 8. Nemmers y Myers, Business Research, p. 43. Véase otros ejemplos de cómo los conocimientos sobre la fuente aportan indicios sobre la exactitud de los datos en Marilyn Chose, "Mixing Science, Stocks Raises Question of Bias in the Testing of Drugs", The Wall Street Journal (26 de enero de 1989), p. Al; Michael Miller, "High-Tech Hype Reaches New Heights", The Wall Street Journal (12 de enero de 1989), p. Bl; JefFBailey, "How Two Industries Created a Fresh Spin on the Dioxin Debate", The Wall Street Journal (20 de febrero de 1992), pp. Al, A6; "Leading Researchers Invite Criticism and They Get It", Marketing News 26 (22 de junio de 1992), p. 5; Cynthia Crossen, "How Tactical Research' Muddied Diaper Debate", The Wall Street Journal (17 de mayo de 1994), pp. Bl, B8. 9. Larry P. Stanek, "Keeping Focused on the Consumer While Managing Tons of Information", en Presentations from the 9th Annual Marketing Research Conference (Chicago: American Marketing Association, 1988), pp. 66-67. Véase también Joel D. Raphael y Richard Kitaeff, "The Research Information Center", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 2 (septiembre de 1990), pp. 50-52. 10. Por ejemplo, véase dos de los mejores tratamientos de los análisis de ventas y rentabilidad en Charles H. Sevin, Marketing Productivity Analysis (Nueva York: McGraw-Hill, 1965) o Sanford R. Simón, Managing Marketing Profltability (Nueva York: American Management Association, Inc., 1969). 11. La figura y el análisis en torno a ella se adaptaron de Stewart y Kamins, Secondary Research. Véase también Robert I. Berkman, Findlt Fast: How to Uncover Export Information on Any Subject, 4a. ed. (Nueva York: Harper Collins, 1997). 12. "Complete Reference for Marketers1 Web Site Launched", comunicado de prensa de InfoTech Marketing (2 de junio de 1999, bajado del sitio de Yahoo! Finance, http://biz.yahoo.com, el 2 de junio de 1999); "The Marketing Source", sitio de InfoTech Marketing, www.infotechmarketing.net/thesource.htm (bajado el 11 de agosto de 1999).


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Lecturas recomendadas Véase un análisis de las fuentes de datos secundarios y de cómo encontrar datos secundarios en: David W. Stewart y Michael A. Kamins, Secondary Research: Information Sources and Methods, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993). Véase un análisis de la información relacionada con la mercadotecnia disponible gracias a los gobiernos federal y estatales estadounidenses y la manera de usar dicha información para tareas de mercadotecnia, como calcular el potencial de mercado, establecer cuotas de venta, asignar presupuestos de publicidad, localizar establecimientos minoristas, etc., en: Richard E. Barrett, Using the 1990 Census for Research (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1994). Kathy Friedman, Case Studiesfor Setter Business Decisions (Washington, D.C.: U.S. Department of Commerce, 1992).

A p é n d i c e 7a

FUENTES DE DATOS SECUNDARIOS Las publicaciones con datos secundarios son tan abundantes, que es imposible mencionarlas todas en un solo apéndice. Por ello, sólo se presenta una muestra representativa del material disponible.1 Estas fuentes secundarias se organizan en seis secciones, según el tipo de información que contienen. Se incluyen varias fuentes de servicios de búsqueda electrónica en línea. Sin embargo, primero se presenta un breve análisis de las fuentes gubernamentales estadounidenses de datos secundarios.

| Panorámica de los datos censales y otras publicaciones gubernamentales La Oficina del Censo estadounidense, del U.S. Department of Commerce, es la organización recopiladora de información estadística más grande del mundo. El primer censo estadounidense, llamado Censo de Población, fue un requisito constitucional que serviría como base para distribuir la representatividad en la cámara baja del Congreso. Los primeros censos fueron simplemente conteos del número de habitantes. No sólo se ha ampliado ese censo original, sino que ha crecido la estructura censal. En la actualidad se emprenden nueve censos distintos, todos ellos de interés para los investigadores de mercados. Por ejemplo, en el anexo 7.1 se enumeran algunos datos útiles sobre población y vivienda contenidos en el censo de población. Por su parte, en el anexo 7A. 1 se presentan los datos más provechosos que se recopilan en los diversos censos económicos que se describen en las secciones siguientes. Los datos censales son generalmente de alta calidad. Además, es frecuente que estén disponibles con el grado de detalles que necesita el investigador. Cuando no están en dicha forma, el investigador puede crear sus propias tabulaciones al adquirir cintas o disquetes de computadora de la Oficina del Censo estadounidense por un costo nominal. En forma alterna, el investigador puede comprar información sobre un tema particular en una de las compañías privadas que comercializan productos relacionados con los censos. Ello no sólo permite obtener información que se ajusta a las necesidades específicas que se tengan, también es una de las formas más rápidas de obtener datos censales. Por añadidura, muchos proveedores particulares actualizan los datos censales en un nivel geográfico detallado, en los años que median entre censos. Son dos las desventajas principales del uso de datos censales: 1) los censos no se emprenden cada año y 2) la demora entre el momento de recopilación y el de publicación es considerable, en muchos casos de dos años o más. Esta última debilidad, sin importar que sea necesaria a causa de las tareas masivas de edición, codificación y tabulación, hace que los datos sean obsoletos para muchos problemas de investigación. La primera debilidad requiere que el investigador complemente los datos censales con información actualizada. Desgraciadamente, es difícil que los datos actuales estén disponibles con el grado de detalle que precisa el investigador. Ello reviste validez especial en lo concerniente a las clasificaciones detalladas por áreas geográficas pequeñas, a menos que se utilicen los servicios de un proveedor particular con capacidad de actualización. El gobierno federal estadounidense también recopila y publica mucha información estadística adicional a los censos. Una parte de ese material tiene como fin complementar los diversos censos y se recopila y publica para dicho propósito (por ejemplo, los Current Population Reports), mientras que otros datos se generan como parte de las operaciones normales del gobierno, como el cobro de impuestos, pagos de seguridad social, solicitudes de seguro de desempleo y otros más. Asimismo, ciertas publicaciones son resultado de promover que la búsqueda de información sea más sencilla.

1

Véase un tratamiento más detallado en David W. Stewart y Michael A. Kamins, Secondary Research: Information Sources and Methods, 2a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993). Fuente: se agradece la colaboración de Eunice Graupner, bibliotecaria de referencia y de instrucción bibliográfica de la University of Wisconsin School of Business Library por su revisión de este apéndice.

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Apéndice 7a: Fuentes de datos secundarios

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ANEXO 7A.1

Elementos de datos principales

Menudeo Mayoreo

Industrias Industrias de Industrias de Industria servicios construcción manufacturera minerales

Número de establecimientos y empresas Todos los establecimientos Establecimientos con empleados Establecimientos por forma legal de organización Empresas Empresas unitarias y multiunitarias Concentración de empresas principales

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Empleo Todos los empleados Trabajadores de producción (y construcción) Número de empleados de establecimientos Número de empleados de empresas Horas-hombre de trabajadores de producción (y construcción) Nómina Todos los empleados durante todo el año Trabajadores de producción (y construcción) Costos de mano de obra complementarios, tanto de ley como voluntarios

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Ingresos por ventas o valor de embarques Todos los establecimientos Establecimientos con empleados Por producto, línea o tipo de construcción Por tipo de cliente Por tamaño de establecimientos Por tamaño de empresas

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Gastos operativos Totales Costos de materiales, etc. Materiales específicos consumidos (cantidad y costo) Costos de combustibles Energía eléctrica consumida (cantidad y costo) Trabajo por contrato Productos comprados y vendidos Publicidad Pagos totales de renta Edificios y estructuras Maquinaria y equipo Servicios de telecomunicación Reparaciones contratadas

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Erogaciones de capital Total Total de edificios/equipos nuevos Total de edificios/equipos usados

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| Información industrial Almanac of Business and Industrial Financial Ratios (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall) Publicación que contiene el número de establecimientos, ventas y razones operativas selectas de diversos ramos de actividad (por ejemplo, tiendas de abarrotes). Las cifras se obtienen de los datos incluidos en las declaraciones de impuestos presentadas al Internal Revenue Service y se incluyen en relación con 12 categorías, basadas en los activos, de cada ramo. Así, los datos permiten comparar las razones financieras de una compañía específica con las de sus competidores de tamaño similar. KR Information Ondisc: Business & Industry (Beachwood, Ohio: Responsive Datábase Services, Inc.) Base de datos en CD-ROM, actualizada mensualmente, que brinda acceso a más de 600 revistas de negocios y publicaciones industriales. Todos los artículos tienen resúmenes amplios y más de 60% contiene también todo el texto. Census ofAgriculture (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Censo que anteriormente se obtenía en los años que terminaban en "4" y "9". Desde 1982, se obtiene en los años terminados en "2" y "7." Incluye desgloses detallados por estado y condado del número de granjas, equipos agrícolas, extensión territorial, prácticas de uso de la tierra, empleados, animales criados y productos cosechados, y valor de los productos. Se complementa con las publicaciones anuales Agriculture Statistics y Commodity Yearbook. Además, el Department ofAgriculture publica diversos boletines, que frecuentemente contienen datos no incluidos en ninguna otra publicación. Census of Construction Industries (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Obtenido cada cinco años (en los años que terminan en "2" y "7"), este censo abarca establecimientos dedicados principalmente a la construcción bajo contrato, construcción para venta o lotificación de terrenos. Se incluyen datos estadísticos relativos a aspectos como el valor de inventarios, total de activos y empleo por estado. Census of Government (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Contiene información sobre las características generales de los gobiernos estatales y municipales, con aspectos como el empleo, tamaño de la nómina, magnitud del endeudamiento, e ingresos y costos operativos. Se realiza en los años terminados en "2" y "7." Census of Manufacturers (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Aunque su aplicación era un tanto irregular en el pasado, actualmente se emprende en los años que terminan en "2" y "7". En él, se clasifican los establecimientos de manufactura por tipo en unas 450 clases y contiene detallados datos estadísticos geográficos y por industria respecto de aspectos como el número de establecimientos, volumen de producción, valor agregado en la manufactura, erogaciones de capital, empleo, sueldos, inventarios, ventas por tipo de cliente y consumo de combustibles, agua y energía eléctrica. La Annual Survey of Manufacturers cubre los años que median entre las publicaciones del censo, mientras que los Current Industrial Reports contienen las cifras mensuales y anuales de producción de ciertos bienes. Census of Mineral Industries (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Se obtiene en los años que terminan en "2" y "7." Su información guarda paralelismo con el Census of Manufacturers, salvo que corresponde a la industria minera. Es un censo que brinda desgloses geográficos detallados de unas 50 industrias minerales en aspectos como el número de establecimientos, producción, valor de los embarques, erogaciones de capital, costos de insumos, empleo, nómina, equipo motorizado y uso de agua. El Minerals Yearbook, que publica la Bureau of Mines of the Department of the Interior, complementa este censo con datos anuales, si bien no son del todo comparables porque emplean clasificaciones distintas -por ramo industrial, en el caso del censo y por productos, en el caso del anuario de la Bureau of Mines.


285

Census ofRetail Trade (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Se obtiene cada cinco años, en los años terminados en "2" y "7," y contiene datos estadísticos detallados sobre el comercio al menudeo. Se clasifica a las tiendas minoristas por tipo de negocio y se presentan datos estadísticos sobre aspectos como el número de tiendas, ventas totales, empleo y nómina. Los datos estadísticos se desglosan por áreas geográficas pequeñas, como los condados, ciudades y áreas metropolitanas estadísticas. Los datos actualizados de una parte de esta información se publican en Monthly Retail Trade. Census of Service Industries (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Este censo también se toma cada cinco años, en los años terminados en "2" y "7". Proporciona datos sobre ingresos, empleo, tipo de negocio (por ejemplo, hoteles, lavanderías, etc.) y número de unidades por áreas geográficas pequeñas. Los datos actualizados se publican en Monthly Selected Services Receipts. Census of Transportation (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) También quinquenal, se obtiene en los años que terminan en "2" y "7". Abarca tres áreas principales: viajes de pasajeros, inventario y uso de camiones y autobuses, y transporte de productos en las diversas clases de transporte. Census of Wholesale Trade (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Censo quinquenal obtenido en los años que terminan en "2" y "7", el cual contiene datos estadísticos sobre el comercio mayorista. Por ejemplo, clasifica a los mayoristas en más de 150 grupos de negocios y contiene datos estadísticos sobre las funciones que desempeñan, volumen de ventas, espacio de almacenamiento, gastos, etc. Presenta estos datos estadísticos por condado, ciudad y áreas metropolitanas estadísticas. Los datos actualizados se publican en Monthly Wholesale Trade. Commodity Yearbook (Nueva York: Commodity Research Bureau) Producida anualmente, esta publicación contiene datos sobre precios, producción, exportaciones, existencias, etc., de casi 100 productos específicos. Guide to Industrial Statistics (Washington, D.C.: Oficina del Censo estadounidense) Guía de los programas de la Oficina del Censo sobre la industria, incluidos los tipos de datos estadísticos recopilados y dónde se publican estos datos. Industry Norms andKey Business Ratios (Murray HUÍ, N.J.: Dun & Bradstreet) Publicación anual que proporciona datos estadísticos de normas industriales relativos a más de 800 tipos de negocios. Inside U.S. Business. A Concise Encydopedia ofLeading Industries (Burr Ridge, DL: Irwin Professional Publishing, 1994) Publicación que analiza con detalles 25 de las principales ramas industriales, junto con una descripción de las compañías más importantes, tendencias recientes y problemas clave. Manufacturing USA: Industry Analyses, Statistics, and Leading Companies (Detroit: Gale Research) Obra de dos volúmenes que proporciona información completa acerca de 458 industrias manufactureras. Moody's Industry Review (Nueva York: Moody's Investors Service) Publicación que proporciona información financiera sobre 137 grupos industriales y compara los resultados de las empresas principales de cada ramo industrial. Predicases Basebook (Foster City, CA: Information Access Co.) Publicación ordenada por el código SIC que contiene una amplia gama de información estadística sobre industrias estadounidenses. Predicases F&S Index Plus Text (Nueva York: Information Access Co.) Base de datos que contiene citas, resúmenes y algunos artículos con texto completo de más de 2400 publicaciones de negocios y comerciales. Su cobertura es internacional.

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Caoítulo 7: Datos secundarios RMAAnnualStatementStudies (Filadelfía: Robert Morris Associates) Obra que abarca datos financieros compuestos de más de 400 empresas manufactureras, mayoristas, minoristas, de servicios y agrícolas. Service Industries USA: Industry Analyses, Statistics, and Leading Organizations (Detroit: Gale Research) De formato similar a Manufacturing USA, brinda información completa acerca de 150 industrias de servicios. Standard & Poor's Industry Surveys (Nueva York: Standard & Poor's Corporation) Publicación trimestral organizada por encabezados amplios de industria que consiste en artículos detallados y gráficas e ilustraciones que muestran las tendencias en 52 áreas. Standard Industrial Classification Manual (Springfield, VA: Office of Management and Budget, National Technical Information Service) Manual que describe el sistema básico usado para clasificar a las industrias en 11 divisiones principales. Se usa el sistema SIC para datos estadísticos económicos federales clasificados por ramo industrial. U.S. Industry Pro files: The Leading 100 (Detroit Gale Research) Descripción de las 100 principales compañías estadounidenses con un panorama del ramo industrial, nombres de las asociaciones gremiales respectivas, revistas del gremio, fuentes estadísticas y otras fuentes de información. Worldcasts (Foster City, CA: Information Access Co.) Publicación trimestral que contiene información de pronósticos mundiales por región y producto. Los datos de pronóstico se obtienen de más de 800 publicaciones.

| Información de compañías Directory of Corporate Affiliations Library (Wilmette, IL: National Register Publishing) Publicación anual que contiene una descripción completa de cuáles conglomerados son propietarios de más de 117000 compañías estadounidenses y de otros países. Fortune Directory (Nueva York: Time, Inc) Publicación anual de los editores de la revista Fortune, es un directorio que contiene información sobre ventas, activos, utilidades, capital invertido y empleados de las 500 compañías industriales más grandes de Estados Unidos. Hoover's Handbook of American Business (Austin, Tex.: Hoover's Business Press) Obra de dos volúmenes, donde se perfilan más de 700 de las compañías estadounidenses más grandes y de crecimiento más rápido. También incluye un List-Lover's Compendium ("compendio para amantes de las listas"). How to Find Information About Companies (Washington, D.C.: Washington Researchers, 1994) Guía útil para localizar información acerca de compañías específicas. Million Dollar Directory (Nueva York: Dun & Bradstreet) Publicación anual que es una obra de consulta donde se enumeran las oficinas, productos, ventas y número de empleados de compañías estadounidenses con activos de, al menos, 500 000 dólares. Moodyfs Manuals (Nueva York: Moody's Investors Service) Se trata de ocho conjuntos de manuales publicados anualmente que contienen el balance general y estado de resultados de compañías y unidades gubernamentales específicas. Notable Corporate Chronologies (Nueva York: Gale Research, 1995) Obra de dos volúmenes en que se compila la historia de más de 1150 compañías del mundo y se incluyen citas de artículos complementarios.


ÜÜ:

Standard & Poor's Corporate Records (Nueva York: Standard & Poor's Corp) Obra que proporciona datos estadísticos financieros actualizados, noticias y antecedentes sobre casi 12 000 compañías que cotizan en bolsa. Standard & Poor's Register ofCorporations, Directors andExecutives (Nueva York: Standard & Poorfs Corp) Publicación anual en que se enumera a los ejecutivos, productos, ventas, números telefónicos y empleados de más de 56 000 compañías estadounidenses y canadienses que cotizan en bolsa. Thomas Foodlndustry Register (Nueva York: Thomas Publishing Co.) Obra de tres volúmenes que contiene información detallada sobre más de 40 000 compañías relacionadas con alimentos. Thomas Register of American Manufacturera and Thomas Register Catalog File (Nueva York: Thomas Publishing Co.) Publicación anual impresa y en CD-ROM de varios volúmenes que enumera fabricantes de productos específicos, con información sobre direcciones, sucursales y subsidiarias. Valué Line Investment Survey (Nueva York: Valué Line Publishing) Publicación trimestral que proporciona información actualizada sobre 1700 compañías que venden sus acciones al público. Aunque redactada con los inversionistas en mente, brinda información concisa, a la vez que completa, respecto de las compañías.

I Información de mercados y consumidores A Guide to Consumer Markets (Nueva York: The Conference Board) Guía anual que contiene datos sobre el comportamiento de los consumidores en el mercado. Incluye datos estadísticos de población, empleo, ingresos, gastos y precios. Aging America-Trends and Projections (U.S. Senate Special Committee onAging y American Association of Retired Persons: Government Printing Office) Libro gráfico que muestra el crecimiento sostenido de la población estadounidense de edad avanzada esperado para los próximos 30 años. Contiene gráficas y tablas que abarcan áreas como la demografía, empleo, salud e ingreso. Census ofHousing (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Censo que se publica cada 10 años, en los años que terminan en "O". Se aplicó por primera vez en 1940, junto con el Censo de Población, e incluye aspectos como el tipo de estructura, metros construidos, estado de la construcción, ocupación, instalaciones de agua potable y drenaje, renta mensual, valor promedio y equipamiento (como estufa, lavaplatos, sistema de acondicionamiento de aire, etc.). En el caso de áreas metropolitanas grandes, comprende datos estadísticos detallados por manzana. El periodo que media entre un censo y otro se cubre con la publicación anual American Housing Survey, del mismo organismo. Census ofPopulation (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Censo que se realiza cada 10 años, en los años terminados en "O". Presenta información sobre la población por regiones geográficas. También contiene desgloses detallados sobre características como género, estado civil, edad, nivel de estudios, grupo étnico, origen nacional, tamaño de la familia, empleo y desempleo, ingreso y otras características demográficas. La publicación anual Current Population Reports presenta la información más reciente sobre migraciones, tasas de natalidad y mortalidad, etc., y actualiza los datos de este censo. 1990 Census ofPopulation and Housing: User's Guide (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Obra que proporciona información acerca de cómo se recopilaron los datos y el alcance de cada tema, analiza cómo localizar datos estadísticos de un área geográfica dada e incluye un glosario de términos usados en el censo al que hace referencia. También está disponible en cinta un índice de los archivos de resumen.

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Capítulo 7: Datos secundarios County and City Databook (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Esta publicación quincenal es una magnífica fuente de estadísticas recopiladas en diversos censos, con desgloses por ciudad y condado. Se incluyen datos estadísticos sobre población, estudios, empleo, ingresos, vivienda, banca, producción manufacturera y erogaciones de capital, ventas minoristas y mayoristas, y producción minera y agrícola. County Business Patterns (U.S. Department of Commerce: Government Printing Office) Publicación anual que contiene estadísticas sobre diversas empresas por tipo, uso y nómina, desglosados por condado. Es frecuente que estos datos sean muy útiles en los estudios del potencial de mercados industriales. Data So urces for Business and Market Analysis, 4a. ed., NathalleD. Frank (Metuchen, N.J.: Scarecrow Press, 1994) Guía con anotaciones de fuentes estadísticas originales, ordenada por fuente de información, no por tema. Editor and Publisher Market Cuide (Nueva York: Editor and Publisher Magazine) Guía publicada anualmente que contiene datos estadísticos sobre 265 áreas metropolitanas estadísticas, como ubicación, habitantes, número de hogares, industrias principales, ventas y establecimientos minoristas, y clima. Marketing Economics Guide (Nueva York: Marketing Economics Instituía) Obra anual que contiene información operativa detallada de 1500 centros de comercio minorista de Estados Unidos por región, estado, condado y ciudad. Incluye datos de población, porcentaje de hogares por grupo de ingresos, ingreso disponible, ventas al menudeo totales y ventas al menudeo por grupo de tiendas. Rand McNally Commercial Atlas and Marketing Guide (Chicago: Rand McNally Company) Atlas de publicación anual que contiene datos de mercadotecnia y mapas de unas 100 000 ciudades y pueblos de Estados Unidos. Comprende aspectos como número de habitantes, vehículos registrados y comercio minorista. Sales and Marketing Management Survey ofBuying Power (Nueva York: Sales and Marketing Management) Encuesta publicada anualmente, que incluye los datos de mercado relativos a los estados, condados, ciudades y áreas estadísticas metropolitanas normales de Estados Unidos. Contiene datos estadísticos de habitantes, ventas minoristas e ingresos en los hogares, además de un índice combinado del poder adquisitivo en cada área geográfica incluida. State and Metropolitan Área Databook (U.S. Department of Commerce: Government Printing Office) Complemento del Statistical Abstract publicado por el Department of Commerce estadounidense, contiene información sobre habitantes, vivienda, gobierno, manufactura, comercio minorista y mayorista, y ciertos servicios por estado y áreas estadísticas metropolitanas normales.

| Información económica y estadística general Business Statistics (U.S. Department of Commerce: Government Printing Office) Obra bienal que constituye un registro histórico de las series de datos que aparecen mensualmente en la publicación Survey ofCurrent Business. Economic Indicators (Council of Economic Advisers: Government Printing Office) Publicación mensual que, mediante gráficas y tablas, expone datos económicos generales, como el producto interno bruto, los gastos de consumo personales y otras series importantes en la medición de la actividad económica general. También se publica un suplemento anual donde se presenta material histórico y descriptivo sobre las fuentes, usos y limitantes de los datos.


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Economic Report ofthe President (U.S. Government: Government Printing Office) Publicación que constituye el informe anual que el presidente estadounidense envía al Congreso acerca del bienestar económico de Estados Unidos. La parte final del informe contiene tablas estadísticas resumidas en que se utilizan datos recopilados de otras fuentes. Federal Reserve Bulletin (Washington, D.C.: Federal Reserve System Board of Governors) Esta importante fuente de datos financieros, que se publica de manera mensual, incluye datos estadísticos sobre actividades bancarias, tasas de intereses, ahorros, índice de producción industrial, índice de ventas de tiendas departamentales, precios, y comercio y finanzas internacionales. The Handbook of Basic Economic Statistics (Washington, D.C.: Economic Statistics Bureau of Washington, D.C.) Publicación mensual donde se compilan más de 1800 series estadísticas relacionadas con la economía estadounidense, que se condensan a partir de información que hace pública el gobierno federal. Handbook ofCyclical Indicators (Washington, D.C.: U.S. Department of Commerce) Obra mensual que contiene al menos 70 indicadores de la actividad de las empresas, hecha para servir como clave de las condiciones económicas generales. Historical Síatistics ofthe United States from Colonial Times to 1970 (Oficina del Censo estadounidense- Government Printing Office) Obra que preparó la Oficina del Censo estadounidense como complemento del Statistical Abstract. Este último es una de las fuentes generales de información más importantes para los investigadores de mercados, puesto que contiene datos de muchos aspectos sociales, económicos y políticos de la vida en Estados Unidos. Uno de los problemas que enfrentan los usuarios del Statistical Abstract es la imposibilidad de comparar cifras relativas a diversos puntos cronológicos, en virtud de los cambios de definiciones y clasificaciones que ocasiona una economía dinámica. Este suplemento contiene datos de más de 12 500 series con uso de definiciones constantes y se remonta al comienzo de dichas series. Monthly Labor Review (U.S. Bureau of Labor Statistics: Government Printing Office) Publicación mensual que contiene estadísticas sobre empleo y desempleo, rotación de mano de obra, ingresos y horas trabajadas, precios al mayoreo y menudeo, y paros laborales. Statistical Abstract ofthe United States (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Publicación anual donde se reproducen más de 1500 tablas provenientes de otras publicaciones especializadas en áreas como la estructura económica, demográfica, social y política de Estados Unidos. Pretende servir como una conveniente referencia estadística y una guía con datos estadísticos más detallados. Cumple esta última función haciendo referencia a las fuentes originales en los comentarios de introducción a cada sección, en las notas al pie de las tablas y en su sección bibliográfica. Se trata de una fuente con la que muchos investigadores inician la búsqueda de datos secundarios externos. Statistics oflncome (Internal Revenue Service: Government Printing Office) Publicación anual preparada a partir de las declaraciones federales del impuesto sobre la renta de personas morales y físicas. Existen diferentes publicaciones, según el tipo de declaración de impuestos. Por ejemplo, el volumen Corporate Income Tax Return contiene datos estadísticos concernientes al balance general y estado de resultados, compilados a partir de las declaraciones de impuestos de las compañías y desglosados por ramo industrial, monto de activos, etcétera. Survey ofCurrent Business (U.S. Bureau of Economic Analysis: Government Printing Office) Publicación mensual constituida por un resumen estadístico completo de las cuentas de ingreso y producto nacional de Estados Unidos. Comprende cerca de 2600 series estadísticas diferentes sobre temas como los indicadores generales de negocios, precios de artículos, grado de actividad en la industria de la construcción y bienes raíces, gastos de consumo personal por tipo (los principales), transacciones internacionales, ingreso y empleo por ramo industrial, actividad de transporte y comunicaciones, etc. Muchas de las series estadísticas incluyen datos de los últimos cuatro años.

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Capítulo 7: Datos secundarios United Nations Statistical Yearbook (Nueva York: Naciones Unidas) Publicación anual de la Organización de las Naciones Unidas que contiene datos estadísticos sobre una amplia gama de actividades dentro y fuera de Estados Unidos, como la silvicultura, transporte, manufactura, consumo y educación. World Almanac and Book ofFacts (Nueva York: Newspaper Enterprise Association) Publicación anual que sirve como manual, con un magnífico índice sobre una amplia variedad de temas. Comprende datos estadísticos industriales, financieros, religiosos, sociales y políticos.

I Guías generales de información de negocios American Marketing Association Bibliography Series (Chicago: American Marketing Association) Conjunto de publicaciones periódicas, en cada una de las cuales se incluye una bibliografía amplia y anotada sobre un tema de interés para mercadotecnia. Business Information: How to Find It, How to Use It, 2a. ed., Michael R. Lavin (Phoenix, AR: Oryx Press, 1992) Guía general de información de negocios que proporciona información útil para el desarrollo de estrategias de búsqueda. Business Information Sources, 3a. ed., Loma M. Daniells (Berkeley: University of California Press, 1993) Guía de fuentes básicas de información de negocios, organizada por tema. Census Catalog and Cuide (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Catálogo anual acumulativo en que se describen todos los productos (informes, mapas, microfichas, cintas de computadora, disquetes y productos en línea) que la Census Bureau ha publicado desde 1980, con instrucciones sobre cómo pedir el material. También cuenta con un apéndice que incluye, entre otras cosas, un directorio con los números telefónicos de los especialistas que forman parte de la Census Bureau por área de especialidad. Encyclopedia of Business Information Sources, lia. ed. (Detroit: Gale Research, 1997) Guía de la información disponible sobre diversos temas, lo que incluye fuentes estadísticas básicas, asociaciones, publicaciones periódicas, directorios, manuales y publicaciones en general. Factfinderfor the Nation (Oficina del Censo estadounidense: Government Printing Office) Serie de publicaciones que se editan a intervalos irregulares, donde se describe la gama de materiales que la Census Bureau tiene disponibles sobre temas diversos y se recomiendan algunos usos que pueden darse a esos materiales. Entre los temas incluidos están los datos estadísticos de población, vivienda y grupos étnicos, disponibilidad de registros censales sobre individuos, etcétera. The Federal Datábase Finder (Chevy Case, MD: Information USA Inc.) Este útil recurso contiene un directorio con más de 4200 bases de datos y archivos de acceso gratuito o con cobro del gobierno federal estadounidense. Cuide to American Directories, 13a. ed., Bernard Klein (Coral Springs, Fia.: Todd Publications, 1993) Guía que proporciona información sobre directorios publicados en Estados Unidos, clasificados bajo 300 encabezados técnicos, mercantiles, industriales, científicos y profesionales. Cuide to Foreign Trade Statistics (Washington, D.C.: Oficina del Censo estadounidense, 1991) Guía de fuentes publicadas e inéditas de datos estadísticos de comercio internacional. A Handbook on the Use of Government Statistics (Charlottesville, VA: Taylor Murphy Institute) Publicación ideada para ayudar a los hombres de negocios en el uso de los datos estadísticos gubernamentales. Se presenta una serie de descripciones de casos breves.


1ÉI

Statistics Sources, 20a. ed., Paul Wasserman, et al (Detroit: Gale Research, 1997) Guía de varias fuentes de información privadas y de los gobiernos estatales y federal de Estados Unidos sobre una amplia variedad de temas. A User's Guide to BEA Information (U.S. Bureau of Economic Analysis: Government Printing Office) Folleto que constituye un directorio de las publicaciones, cintas de computadora, disquetes y otras fuentes de información de la Bureau of Economic Analysis.

I índices ABI/Inform (Ann Arbor, MI: UMI) Base de datos de negocios central, que enumera 800 revistas de negocios académicas, comerciales y populares. Incluye el texto completo de algunos artículos. American Statistics Index (Washington, D.C.: Congressional Information Service) Publicación anual de actualización mensual que tiene como fin servir como índice completo de los datos estadísticos disponibles para el público en cualquier organismo del gobierno federal estadounidense. Business Index (Foster City, CA: Information Access Company) índice de más de 460 publicaciones periódicas, The Wall Street Journal, Barrons, The New York Times, e información de negocios recopilada de más de 1100 publicaciones generales y legales. Los títulos del índice están ordenados alfabéticamente por tema y autor. Business Periodicals Index (Bronx, NY: The H. W. Wilson Company) índice de negocios de propósito general publicado mensualmente (con compilaciones trimestrales y anuales) que se compone de temas que abarcan casi 350 publicaciones periódicas de negocios. Communications Abstracts (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.) índice de artículos, libros e informes relacionados con las telecomunicaciones. Se publica trimestralmente y abarca temas como mercadotecnia, publicidad y comunicación de masas. Dissertation Abstracts International (Ann Arbor, MI: University Microfilms International) Publicación mensual que contiene descripciones de disertaciones doctorales de casi 500 instituciones participantes estadounidenses y del resto del mundo. Las casi 35 000 entradas anuales se clasifican en tres divisiones: humanidades y ciencias sociales, ciencias exactas e ingeniería, y resúmenes europeos. The Information Catalog (Nueva York: FIND/SVP) Publicación bimestral de FIND/SVP, empresa de investigación e información de negocios. Es un recurso que contiene generalidades de informes, directorios, obras de consulta, etc., que podrían ser de interés para las empresas. La producción de los informes corresponde a FIND/SVP y otras compañías de investigación, editoriales y agencias de corretaje. Journal ofMarketing, "Marketing Literature Review" (Chicago: American Marketing Association) Cada trimestre, el número de Journal ofMarketing incluye una sección "Marketing Literature Review", que es un índice con selección de resúmenes de artículos relacionados con mercadotecnia de la literatura de negocios. Los resúmenes se obtienen de más de 125 revistas de negocios; dicho índice se ordena, bajo diversas categorías, por temas de mercadotecnia. Social Sciences Citation Index (Philadelphia: Institute for Scientific Information) Publicación cuatrimestral con acumulación anual, con un índice que incluye todos los artículos de unas 1400 publicaciones periódicas de ciencias sociales y algunos artículos selectos de casi 3300 publicaciones periódicas de otras disciplinas. StatisticalReference Index (Washington, D.C.: Congressional Information Service) Publicación mensual con acumulación anual, que es una guía selectiva de publicaciones de datos estadísticos sobre Estados Unidos de organizaciones privadas y fuentes gubernamentales estatales.

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Capítulo 7: Datos secundarios The Wall Street Journal Index (Princeton, N J: Dow Jones Books) Publicación mensual que constituye un índice de materias de la información que aparece en The Wall Street Journal, dividida en dos secciones: noticias generales y noticias corporativas.

I Directorios especializados American Business Locations Directory (Detroit: Gale Research) Singular directorio que contiene la ubicación de 50 000 instalaciones de las compañías estadounidenses más grandes. Dichas instalaciones comprenden plantas de manufactura, sucursales, centros de investigación y desarrollo, y subsidiarias. American Marketing Association International Membership Directory & Marketing Services Cuide (Chicago: American Marketing Association) Directorio anual que contiene una lista internacional de las personas y compañías miembros de la AMA, así como una guía de proveedores de servicios de mercadotecnia. Business Organizations, Agencies, and Publications Directory (Detroit: Gale Research) Directorio que sirve como guía de casi 30 000 organizaciones, organismos gubernamentales y publicaciones relacionados con negocios, comercio e industrias nacionales e internacionales. Consultante and Consulting Organizations Directory, 18a. ed. (Detroit: Gale Research). Este directorio contiene cerca de 24 000 empresas y particulares que brindan asesoría y describe brevemente sus servicios y área de especialización. Directories in Print, 13a. ed. (Detroit: Gale Research, 1996) Directorio que es una guía descriptiva de más de 15 000 directorios impresos y no impresos, además de que contiene un valioso índice de palabras clave. Directory of American Research and Technology, 31a. ed. (Nueva York: Bowker, 1997) Guía que enumera la capacidad de investigación y desarrollo de más de 11000 organizaciones industriales en Estados Unidos. Contiene una lista alfabética de las organizaciones, dirección de sus instalaciones, número de empleados y campos de investigación. Encyclopedia of Associations (Detroit: Gale Research) Enciclopedia de publicación anual en la que se enumeran las asociaciones gremiales, de negocios y profesionales activas, además de describir brevemente sus actividades y enumerar sus publicaciones. También disponible en CD-ROM. FINDEX, The Directory of Market Research Reports, Studies andSurveys (Bethesda, MD: Cambridge Information Group) Publicación que contiene un índice con más de 10 000 informes de investigación producidos por las principales empresas de investigación internacionales y estadounidenses; incluye un resumen de cada uno. Gale Directory ofDatabases (Detroit: Gale Research) Publicación semestral que es una guía completa donde se describen más de 11 500 bases de datos, 3700 productores de bases de datos y 2100 servicios en línea. Hoover's Masterlist ofMajor U.S. Companies (Austin, TX: Hoover's Business Press) Volumen anual que proporciona una breve historia y datos estadísticos clave de las compañías estadounidenses más grandes. Information Industry Directory (Detroit: Gale Research) Directorio que enumera y describe más de 4000 productores y proveedores de información electrónica.


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International Directory ofMarketing Research Companies and Services (Nueva York: American Marketing Association, New York Chapter) Publicación que brinda una lista de las compañías de investigación de mercados estadounidenses e internacionales. También incluye una lista geográfica, con un índice del personal más importante. Standard Directory of Advertisers (Wilmette, IL.: National Register Publishing Company) Directorio anual que incluye más de 25 000 compañías con un presupuesto superior a 75 000 dólares para campañas publicitarias. Comprende listas individuales con información sobre el tipo de negocio, dirección, personas clave, relación con agencias publicitarias, productos anunciados, medios utilizados, etc. El directorio se publica en dos ediciones, una con clasificación por productos y otra por ubicación geográfica. Standard Directory ofAdvertising Agencies (Wilmette, IL: National Register Publishing) Directorio anual que incluye casi 10 000 agencias publicitarias, con información como nombre y puesto del personal, cuentas clave, direcciones y números telefónicos.

Capitulo 8

SERVICIOS DE INFORMACIÓN DE MERCADOTECNIA ESTANDARIZADA O B J E T I V O S

DE


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Enumerar tres de los usos más comunes que se da a la información recabada mediante los servicios de información de mercadotecnia estandarizada. 2. Definir el concepto de geodemografía. 3. Describir la operación de un panel de diarios. 4. Describir la operación de las auditorías a tiendas. 5. Definir el código universal de productos (CUP). 6. Definir la medición de fuente única. 7. Analizar el propósito y la operación de los medidores de audiencia.

i

Un caso para la investigación de mercados Marcia Chandler conduce su automóvil una hora en cada dirección, más allá de la zona de las grandes cadenas de supermercados para realizar sus compras de alimentos: se dirige a Whole Food Markets de Plano, Texas. "Prefiero recorrer toda esa distancia y gastar más, ya que es mucho más costoso alimentar a la familia con productos de mayor frescura", dice Chandler, estudiante universitaria, a un reportero.

tan buenos resultados cuando introdujo una sección dedicada a los alimentos naturales, que estableció su propia tienda, llamada Wild Harvest. En las praderas centrales de Estados Unidos, la empresa Dominick ha capacitado a sus farmacéuticos para que sirvan como "expertos en soluciones de salud", que brindan consejos sobre vitaminas y remedios homeopáticos, además de surtir medicamentos.

¿Conducir dos horas para gastar más? ¿Qué ocurre en ese sitio? Lo que atrae a la señora Chandler es el deseo de comprar alimentos más saludables. Whole Foods se especializa en productos orgánicos naturales y certificados, así como en carne de ganado alimentado sin hormonas. La señora Chandler explica: "En mi familia padecemos de muchas enfermedades cardiacas, lo que me preocupa bastante... Vale la pena saber que los productos que compra una no contienen químicos."

Hasta ahora, los supermercados convencionales habían contado con mejores precios, si bien es algo que podría estar cambiando. Whole Foods cobraba en otros tiempos 30% más que los supermercados convencionales; pero al crecer y ampliar sus canales de distribución, el diferencial de precio se ha reducido a la mitad. En el futuro, las economías de escala podrían acercar todavía más sus precios a los de supermercados tradicionales.

Consumidores como la señora Chandler han alimentado el impresionante crecimiento de Whole Foods. En 1980, se abrió el primer local de la cadena en Austin, Texas, cuando existía menos de media docena de supermercados dirigidos a los alimentos naturales en Estados Unidos. La cadena, que se ha expandido mediante adquisiciones y construcciones, cuenta ahora con casi 100 tiendas. Sus ventas por 1400 millones de dólares, en 1998, la convirtieron en líder del mercado de alimentos naturales al menudeo. Además, las ventas de tiendas semejantes (comparación anual del rendimiento) aumentaron 11% en ese año, mientras que la industria global de los supermercados creció menos de 2%. La compañía planea continuar con ese ritmo de crecimiento. Algunas tendencias en el ámbito nacional operan a favor de Whole Foods. Su especialidad, los alimentos naturales, constituye un sector de rápido crecimiento en el comercio minorista de Estados Unidos. Analistas industriales del despacho de inversiones Salomón Smith Barney predicen conservadoramente un crecimiento de 12% en las ventas anuales de productos "naturales", después de varios años con un ritmo de 15 a 20 por ciento. Sin embargo, el crecimiento del giro también resulta atractivo para los competidores, incluidos los supermercados convencionales, que están agregando productos orgánicos y naturales a su mezcla de productos. La cadena Star Markets de Boston obtuvo

Esta empresa también compite con otras cadenas de alimentos naturales. En la costa atlántica de Estados Unidos, Whole Foods compite con Wild Harvest y Nature's Heartland, mientras que Wild Oats Market tiene una presencia significativa en el área occidental y en Canadá. Aunque es todavía una compañía más pequeña que Whole Foods, duplicó su cadena hasta 78 tiendas entre 1996 y 1999. Por su parte, Wild Oats lanzó un nuevo formato, llamado People's Market; se trata de tiendas más sencillas y con una variedad más limitada. Atraen a los clientes con precios más bajos (5-15% menores que los de Wild Oats) y mediante el lema "Buenos alimentos para los demás". Con una competencia tan colorida y variada como un exhibidor, ¿cómo puede Whole Foods mantener su liderazgo?

Temas para análisis 1. ¿Qué necesita conocer Whole Foods sobre sus clientes para mantener su fortaleza competitiva? 2. ¿Qué requiere saber la compañía acerca de la respuesta de sus clientes a la variedad de productos y otras decisiones de mercadotecnia, incluidos los precios y publicidad? 3. ¿Cómo puede obtener esta información?

Los numerosos servicios de información de mercadotecnia estandarizada disponibles son otra fuente importante de datos secundarios para el investigador de mercados. Como se trata de servicios remunerados, son una fuente de datos secundarios más costosa que la información publicada; pero también suelen ser mucho más baratos que los datos primarios, ya que los compradores de tal información comparten los gastos realizados por el proveedor para su recopilación, edición, codificación y tabulación. Sin embargo, puesto que deben ser adecuados para diversos usuarios, es imprescindible uniformar el tipo de información y el método de recopilación. Así, los datos no siempre se ajustan de manera idónea a las necesidades del usuario, lo cual constituye su principal desventaja respecto de los datos primarios. En este capítulo se describen algunos de los principales tipos y fuentes de datos de los servicios de información de mercadotecnia estandarizada.

| Perfil de clientes

Geodemografía Disponibilidad de los datos demográficos, de comportamiento y de estilo de vida de los consumidores que habitan en zonas delimitadas por límites geográficos arbitrarios, usualmente de áreas muy pequeñas.

Es habitual que las empresas que buscan mejorar sus actividades de mercadotecnia recurran a la segmentación del mercado; para que ello sea eficaz, es necesario que la compañía divida a sus clientes en grupos relativamente homogéneos; a fin de poder ajustar los programas de mercadotecnia a cada uno de ellos, y hacerlos más eficaces. Una base de segmentación habitual, en empresas que venden bienes industriales, toma en cuenta la o las designaciones industriales de sus clientes, por lo general a través de los códigos de la Standard Industrial Classification [Clasificación Industrial Estándar] (SIC, por sus siglas en inglés). Los códigos de la SIC son un sistema que desarrolló la Oficina del Censo estadounidense para organizar y presentar información de cada empresa, como empleo, valor agregado en la manufactura, erogaciones de capital y ventas totales. Cada industria grande en Estados Unidos tiene asignado un número de dos dígitos, que indica el grupo del cual forma parte. Los tipos de empresas que componen cada giro se identifican adicionalmente con otros dígitos. En la figura 8.1 se presenta un desglose parcial de la industria de la construcción. Uno de los servicios comerciales que más usan los proveedores de bienes y servicios industriales es Dun's Business Locator, índice en CD-ROM que proporciona datos básicos sobre más de 10 millones de empresas estadounidenses, incluido el código SIC de cada una. Estos registros permiten que los directivos de ventas elaboren archivos de sus prospectos, definan territorios y midan los potenciales de esos territorios, además de detectar nuevos clientes potenciales con características específicas. Asimismo, hacen posible que los directivos de publicidad elijan a los clientes potenciales por tamaño y localización; analicen y seleccionen los medios para llegar a ellos; elaboren, mantengan y estructuren listas de correos actualizadas; generen señales de ventas divididas por tamaño, ubicación y calidad, y localicen nuevos mercados de prueba. Por último, posibilitan que los profesionales de la investigación de mercados evalúen el potencial de los mercados por territorio, midan la penetración en el mercado con base en el número de prospectos y de clientes, y realicen análisis comparativos del desempeño global por distritos y territorios de ventas o por giros específicos. Las compañías que venden bienes de consumo difícilmente podrían dirigir sus esfuerzos a clientes en lo individual, ya que no existe un solo cliente que compre demasiado de cualquier producto o servicio; en su lugar, deben dirigirse a grupos de clientes. Su capacidad para hacerlo se incrementó considerablemente en Estados Unidos tras el censo de 1970, que fue el primero de tipo electrónico. Desde entonces, la Oficina del Censo estadounidense ha puesto a disposición del público las cintas de computadora sobre los datos que recopila, y más recientemente, en formato de CD-ROM, lo que permite utilizar los datos en computadoras personales. Al disponer de la información en forma electrónica, es posible tabularla asignando límites geográficos arbitrarios, además de que ha surgido todo un giro industrial que aprovecha esta posibilidad. Los geodemógrafos, como suele llamárseles, combi-

Perfil de clientes

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FIGURA 8.1

nan datos del censo con los de sus propias encuestas o los recopilados a partir de registros administrativos, como los de vehículos automotores o las transacciones a crédito para generar productos personalizados para sus clientes. Por ejemplo, R. L. Polk tiene un producto para establecimientos minoristas llamado Vehicle Original Survey. Dicha empresa recopila números de placa de los automóviles estacionados en centros comerciales y los compara con su base de datos del registro nacional de vehículos, a fin de indagar dónde viven esos clientes. Luego, el centro comercial puede usar mapas para determinar su área de influencia comercial.1 Por añadidura, esos sitios pueden compararse mediante computadora con los datos demográficos de la Oficina del Censo estadounidense, utilizando sus archivos TIGER, con lo cual se tiene el perfil demográfico de las personas que compran en el centro comercial. El programa de mapeo, que en su forma más refinada se llama sistema de información geográfica (SIG), combina en mapas varias clases de datos demográficos con la información geográfica. El usuario puede trazar un mapa que muestre los niveles promedio de ingreso de un condado y luego

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Capítulo 8: Servicios de información de mercadotecnia estandarizada

Disyuntiva ética 8.1 Maps, Inc. es la división de investigación de mercados de una gran compañía de tarjetas de crédito. Se especializa en la preparación de mapas geodemográficos. A fin de prepararlos, combina información relativa a las transacciones de los clientes con tarjetas de crédito y los datos demográficos que se recopilan cuando los clientes solicitan una tarjeta de crédito. Luego, con sus perfiles de quién compra qué, más los datos censales sobre áreas geográficas pequeñas, la empresa puede elaborar mapas donde muestra, por código postal, el mercado potencial para diversos tipos de productos y servicios. A su vez, la compañía vende esta información a diversos fabricantes, mayoristas y minoristas, después de personalizar los datos, según la región geográfica que especifica el cliente.

¿Es ético usar de esta manera la información proveniente de transacciones con tarjetas de crédito? ¿Los cuentahabientes de tarjetas de crédito tienen derecho a saber que se realiza este tipo de investigaciones? ¿Debería ser necesario que la empresa obtuviera autorizaciones firmadas de cada cuentahabiente antes de incluir sus transacciones en la base de datos? ¿Qué pasaría con la calidad de los datos ante tal requisito?

realizar un acercamiento para observar, con mayor detenimiento, poblaciones específicas. La mayor parte de los programas del SIG disponibles a la venta pueden mostrar información muy detallada, hasta por manzana, y algunos hasta de edificios específicos. Ver la información en un mapa puede resultar más útil que simplemente observar tablas de números. En Pepsico, un SIG permitió que los mercadólogos analizaran tanto patrones del tránsito vehicular como datos demográficos de consumidores para identificar los mejores sitios para instalar nuevas sucursales de los restaurantes Taco Bell y Pizza Hut.2 Los SIG, en otros tiempos, requerían computadoras centrales y costaban incluso más de 100 000 dólares, mientras que las aplicaciones actuales suelen ser programas listos para usarse que se pueden ejecutar en computadoras personales. Excel, de Microsoft, es un programa de hoja de cálculo muy usado, que incluye una función de SIG. Algunos programas diseñados específicamente para su uso, como SIG, son EasyStreet (de la compañía OverPlay Data), Maptitude (de Caliper Corporation), Map Info (de Maplnfo), MapLinx (de MapLinx) y GeoWizard (de GeoDemX), algunos de ellos con un costo menor de 500 dólares. Otra tarea que los geodemógrafos emprenden con regularidad es actualizar los datos censales mediante extrapolaciones estadísticas. Por consiguiente, es posible usar los datos con mayor confianza durante los años que median entre los censos. Otra característica de valor agregado, que guarda relación estrecha con el éxito de este giro, ha sido el análisis de los datos censales, pues, en general, las empresas que proporcionan información geodemográfica ya han analizado los datos censales por grupos para producir "grupos homogéneos" que describen a la población estadounidense. A manera de ejemplo, Claritas (la primera compañía en hacerlo y todavía una de las líderes del giro) usa más de 500 variables demográficas en su sistema PRIZM (Potential Ratings for Zip Markets) al clasificar las zonas residenciales. Este sistema desglosa las 250 000 zonas residenciales de Estados Unidos en 40 tipos, según el comportamiento y estilo de vida de los consumidores. Cada uno tiene un nombre pomposo que, en teoría, describe el tipo de personas que viven en el área, como Urban gold coast (Costa de oro urbana), Shotguns andpickups (Pistolas y camionetas), Pools and patios (albercas y jardines), y así sucesivamente. En la figura 8.2 se describe, como ejemplo, el grupo Towns and gowns (Nativos y forasteros). Claritas y otros proveedores pueden realizar análisis individualizados para cualesquiera límites geográficos que especifique el cliente. En forma alterna, el cliente puede enviar el código postal de alguna base de datos de clientes y el geodemógrafo le adjunta los códigos de grupo. Los investigadores pueden solicitar información que va desde descripciones de grupos Prizm de cuatro páginas, hasta mapas detallados, mediante solicitudes a través de la conexión en línea con Claritas. En el sitio web de Claritas está disponible un conjunto más limitado de información.3'4

Perfil de clientes

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FIGURA 8.2

El grupo Nativos y forasteros describe gran parte de los pueblos y vecindarios cercanos a los campus universitarios. Con una mezcla típica de una mitad de habitantes locales (nativos) y otra de estudiantes (forasteros), totalmente única, incluye miles de jóvenes de 18 a 24 años sin un centavo, así como profesionales de alto nivel de estudios, con buen gusto por productos que están más allá de sus posibilidades económicas. Características predominantes Viviendas (% EUA): Población: Categoría demográfica: Diversidad étnica: Tipo de familia: Grupos de edad predominantes: Nivel de estudios: Nivel de empleo: Tipo de vivienda: Centil de densidad: Estilo de vida

Productos y servicios

Lo más probable es que:

,

Asistan a partidos de fútbol universitario Jueguen squash ^ '"" " " Bqttfen Jueguen billar/pool Usen papeí para cigarrillos Usen autobús especial/de ruta

Radio/televisión Lo más probable es que:

I 290 200 (1.4%) 3 542 500 Solteros de pueblos universitarios Predominio de caucásicos, muchos de origen asiático Solteros Menores de 24,25-34 Licenciatura Empleados de oficina/servicios Renta/multiunidades, de 10+ 58 (I = poco denso, 99 = denso)

Lo más probable es que: Tengan un préstamo de educación Usen una tarjeta de débito Tengan un Honda Compren anualmente tras o más pares de pantalones vaqueros Beban Coca-Cola clásica Coman M0c<3fxm/ond Cheese de Kraft Medios impresos

'

Escuchen CHR/rock tn la radio

Lo más probable es que: Lean Sef

VeanVHI Vean JeofNjrdy Escuchen programas de radio de variedades

Lean la sección de tiras cómicas del periódico Lean Rolling Síones

Vean ¿os Simpson

Lean CQ

La aplicación de la geodemografía al ciberespacio ha sido difícil, ya que es posible visitar cualquier dirección de Internet casi desde cualquier parte del mundo. Sin embargo, la compañía ZDNet, que brinda espacio publicitario en muchos sitios web, ofrece su capacidad de dirigir los anuncios con base en una forma rudimentaria de datos geodemográficos. Mientras que algunas direcciones de correo electrónico (como las de America Online) no dicen mucho, otras se relacionan con proveedores de servicio de Internet en áreas geográficas específicas o con los usuarios de computadoras de ciertas compañías. ZDNet combina esta información general acerca de la ubicación del usuario con una base de datos sobre 2.5 millones de usuarios que se han registrado en la empresa y, con ello, proporcionan información acerca de sí mismos y sus intereses. La empresa minorista Evineyard, que vende vinos en línea, ha usado los datos de ZDNet para dirigir su publicidad en Internet a los usuarios que habitan en estados donde está permitido embarcar vinos.5

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I Medición de las ventas de productos y de la participación de mercado En el cada vez más competitivo entorno actual, resulta crítico que las empresas evalúen sus resultados con precisión. Un patrón de medida común para tal evaluación corresponde a las ventas y a la participación de mercado. Las compañías que venden bienes o servicios industriales acostumbran analizar sus ventas y participación de mercado estudiando sus facturas de venta. Además, obtienen retroalimentación del departamento de ventas en cuanto a los resultados que se obtuvieron con diversos productos o propuestas. Una fuente alterna que usan las compañías para medir su participación de mercado es una de las fuentes de datos bibliográficos en línea mencionadas en el capítulo precedente. En muchos casos, la búsqueda en una base de datos apropiada permite descubrir estudios publicados que contienen información, organizada por productos, compañía y mercado, que incluye los datos estadísticos de participación de mercado. Los fabricantes de bienes de consumo también vigilan sus ventas tomando en cuenta el análisis de las facturas. Sin embargo, para ellos ésa es la única parte de la ecuación que les permite determinar sus resultados, pues si emplean sus embarques como único parámetro de ventas, no estarían considerando el abasto o desabasto de los canales de distribución. La otra parte de la ecuación consiste en medir las ventas al consumidor final. En forma histórica, tales mediciones se han manipulado de varias maneras, lo que incluye el uso de paneles de diarios en los hogares y la medición de las ventas en tienda.

Paneles de diarios Los paneles de diarios operan de manera similar. Por ejemplo, el panel del NPD Group, que es el mayor en Estados Unidos, comprende más de 13 000 hogares, donde se usa un diario impreso para registrar las compras mensuales de casi 30 categorías de productos. En la figura 8.3 se ilustra un diario de muestra. Observe que en el diario se piden muchos detalles sobre el juguete comprado, como el precio pagado, tienda de adquisición, edad y género del destinatario y el comprador, y otras características específicas de la compra. Los hogares que componen el panel de NPD Group están dispersos en lo geográfico y equilibrados en lo demográfico, de modo que puedan proyectarse a toda la población de Estados Unidos. Se recluta trimestralmente a los miembros y se les añade al panel activo, una vez que satisfacen las normas de NPD Group. Su participación se compensa con regalos, además de que se separa a las familias del panel si lo solicitan o no devuelven tres de los últimos seis diarios. Los diarios se devuelven mensualmente a NPD Group, se agregan las historias de compra y se preparan informes. Con base en ellos, la compañía suscriptora puede evaluar (entre otros aspectos) lo siguiente: • Tamaño del mercado, proporción de hogares que compran en un periodo e importe de la adquisición por comprador • Participaciones del fabricante y de marca en el tiempo • Lealtad de marca y comportamiento de cambio de marca • Frecuencia de compras e importe por transacción • Influencia del precio y de los descuentos especiales, así como precio promedio pagado • Características de los grandes compradores • Impacto de un nuevo fabricante o marca en las marcas establecidas • Efecto de un cambio de estrategia de publicidad o distribución6 Por ejemplo, mediante el análisis de datos de NPD Group, la organización gremial juguetera de Estados Unidos, Toy Manufacturers of America, descubrió que sobrevino un cambio fundamental en cuanto al sitio de adquisición de juguetes. Se han reducido las compras en los departamentos de juguetes de las tiendas departamentales o de descuento y han aumentado en los supermercados de juguetes, como Toys "R" Us y Child World.

Medición de las ventas de productos y de la participación de mercado

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FIGURA 8.3

Auditorías de tienda Otra forma tradicional utilizada para medir las compras realizadas por los consumidores finales se efectúa en los propios establecimientos mercantiles mediante las auditorías de tienda o los lectores ópticos. Estos últimos son una nueva forma de hacerlo, y las auditorías de tienda, la anticuada. Sin embargo, todavía se realizan auditorías en tiendas que no cuentan con lectores ópticos, ya sea porque los productos que venden no se prestan al proceso de lectura óptica o porque no han invertido en el equipo correspondiente. El concepto básico de una auditoría de tienda es muy sencillo. La empresa de investigación envía con regularidad trabajadores de campo, llamados auditores, al grupo de establecimientos minoristas seleccionados. En cada visita, el auditor efectúa un inventario completo de todos los productos elegidos para la auditoría. Además, registra la mercancía que tiene movimiento en la tienda revisando las facturas de mayoristas, y los registros de salidas de almacén y embarques directos a los fabricantes. Luego, determina las ventas a los consumidores mediante el cálculo siguiente: Inventario inicial + Compras netas (a mayoristas y fabricantes) - Inventario final = Ventas La auditoría de tiendas es una actividad en la que ACNielsen fue pionera y que sirvió como fundamento del Nielsen Retail Index (índice de detallistas Nielsen) durante muchos años. Es un método que todavía se utiliza para medir las ventas de pequeñas tiendas de abarrotes independientes, tiendas de conveniencia y licorerías, así como para recopilar otra clase de información. La compañía toma los registros de auditoría y genera, para cada marca de cada uno de los productos auditados, la siguiente información:

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De acuerdo con cifras de auditoría de tiendas que dio a conocer recientemente ACNielsen, las ventas de juguetes, incluidos los juegos de video, alcanzaron 27 200 millones de dólares en 1998, lo que representa un aumento en el importe monetario de las ventas de 16.6% y en el de ventas unitarias de 11%. El éxito de juguetes como Beanie Bables, juegos electrónicos y Furby ha hecho que incluso los comerciantes de abarrotes se encuentren en el negocio de los juguetes. En la cadena Shop-Rite, se tienen exhibidores especiales de Beanie Bables dispersos en las tiendas, mientras que Barbie ha hecho su debut en otras cadenas. Wal-Mart ocupa la posición de principal minorista en la venta de juguetes en general, con 17.4% del total de juguetes. Fuente: Guísela Murat

• Ventas a consumidores • Compras de minoristas • Inventarios de minoristas • Número de días de existencias • Tiendas con desabasto • Precios (de mayoreo y menudeo) • Paquetes especiales de fábrica • Apoyo a distribuidores (exhibidores, publicidad local o cupones) Los suscriptores de los servicios de ACNielsen pueden obtener estos datos desglosados por competidor, área geográfica o tipo de tiendas. Además, ACNielsen proporciona informes especiales a sus clientes, con un pequeño cargo extra. Entre esos informes especiales se incluyen aspectos como el efecto de la posición al frente de los estantes, en las ventas; el impacto de las diversas estrategias de promociones, premios o precios, o el análisis de ventas por regiones geográficas, que especifica el cliente. Se establece contacto personal con las tiendas destinadas a formar parte del panel, con el fin de garantizar su cooperación, misma que se les compensa con base en cada auditoría.

Lectores ópticos Lector óptico Dispositivo electrónico que lee automáticamente el código universal de producto impreso en un artículo, busca el precio en la computadora con la cual está conectado e imprime de inmediato la descripción y precio del artículo en la nota de caja registradora.

Desde finales de los años 70, ACNielsen ha ido sustituyendo su servicio Retail Index con el servicio SCANTRACK. Este último surgió del avance revolucionario que representó la instalación de equipo lector de los códigos universales de productos (CUP) en el giro abarrotero. Estos códigos son números de 11 dígitos impresos en cada producto que se vende en los supermercados. El primer dígito, llamado carácter numérico de sistema, indica el tipo de producto (por ejemplo, abarrotes o medicamentos). Los cinco dígitos siguientes indican el fabricante, y los últimos cinco un producto específico del fabricante, trátese de un tamaño, variedad o sabor distintos (véase la figura 8.4). Cada producto tiene un código propio de 11 dígitos; al pasarlo por el lector óptico, éste identifica el número, busca el precio en la computadora a la cual está conectado e imprime de inmediato la

Medición de las ventas de productos y de la participación de mercado

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FIGURA 8.4

Disyuntiva ética 8.2 Toys-4-Kids, un importante fabricante de juguetes, desea vigilar los cambios en sus ventas, participación de mercado y penetración en los hogares, para lo que pretende establecer y sustentar un panel constituido por hogares con niños de 12 años o menos. Se pedirá a las familias que registren todas sus compras de juguetes y juegos. Jean Blue, directora de investigación de mercados, piensa que seria mejor ocultar el nombre del patrocinador a los hogares participantes. Opina que si los miembros del panel saben qué empresa realiza la investigación, podría sesgarse su comportamiento informativo.

Si los miembros del panel son voluntarios, ¿tienen derecho a saber quién patrocina el panel? Si se les paga por su participación, ¿tienen derecho a saber quién patrocina el panel? ¿Le parece que se sesgaría el comportamiento informativo de las familias si supieran que Toys-4-Kids patrocina la investigación?

descripción y precio del artículo en la nota de la caja registradora. Al mismo tiempo, la computadora puede llevar la cuenta de cada producto que pasa por el lector. Los lectores ópticos han alcanzado tal penetración, que la mayor parte de la información actual sobre ventas al menudeo se basa en datos recabados por medio de ellos. El uso ya sea de una muestra de tiendas que represente a un canal o de un padrón de todas las que componen una organización minorista, permite contar con datos de establecimientos múltiples, como tiendas de abarrotes, comercio masivo, farmacias, clubes de descuento y tiendas de conveniencia selectas. Cuando se dispone de dispositivos para lectura óptica se obtienen las ventas semanales (número de unidades vendidas y su precio) del sistema del establecimiento minorista. ACNielsen toma estos datos y relaciona el CUP con una

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Capítulo 8: Servicios de información de mercadotecnia estandarizada descripción para que la información sea analíticamente útil (participación de categoría, con grasa o bajo en grasas, etc.). Además, se combinan otras fuentes de datos "causales" con esta información. Los datos causales se recopilan con el fin de explicar las "causas" que originan la fluctuación en las ventas. Entre esos datos se incluyen: • Información de exhibidores -se registran las tiendas auditadas y los artículos en exhibición. • Información de características -se recopilan las características y se codifican para identificar los artículos que son objeto de publicidad. • Disminuciones de precios -el sistema identifica las disminuciones mediante la comparación con precios históricos. Al combinar los datos causales y de ventas al menudeo, es posible evaluar la efectividad de diversas acciones de mercadotecnia. Ello se logra al calcular cuáles habrían sido las ventas "básicas" sin las acciones correspondientes. Los datos permiten que los clientes juzguen la eficacia de sus promociones breves o evalúen los cambios de precios, den seguimiento a la introducción de nuevos productos y vigilen eventos inesperados, como las devoluciones y el desabasto. El efecto de los lectores ópticos en la recopilación de datos de participación de mercado y de ventas ha sido profundo. En la Ventana de investigación 8.1 se muestra un ejemplo. Además, los lectores ópticos permiten relacionar el comportamiento de compras con la información demográfica. Hasta antes de su aparición, tal vínculo se lograba mediante el uso de diarios, cuya exactitud dependía de lo concienzudos que sean los participantes en el registro de las compras conforme ocurren. Los datos de los lectores no están sujetos a ese sesgo de registro y, en los últimos años, varias empresas han desarrollado sistemas que aprovechan tal hecho, entre ellas Information Resources y Nielsen. Una característica clave de los nuevos sistemas es que permiten vincular el comportamiento de ver televisión con el de compra de productos, con lo cual se genera lo que se conoce como datos de fuente única. Los fimdamentos de la investigación de fuente única son directos. Por ejemplo, analicemos la operación del sistema BehaviorScan de Information Resources. En cada uno de los mercados donde opera, la compañía ha reclutado más de 3000 hogares para que presenten tarjetas de identificación en cada tienda de abarrotes o farmacia, toda vez que uno de sus miembros realiza una compra. Por otra parte, proporciona lectores ópticos a casi todos los supermercados y farmacias de cada área.7 Todo miembro de la familia presenta su tarjeta de identificación en las cajas. Se realiza la lectura de la tarjeta junto con la de las compras, lo que permite a Information Resources relacionar las compras de cada familia, por marca, tamaño y precio, con sus características demográficas y su conocida exposición a cupones, anuncios en periódicos, muestras gratuitas y exhibidores en el punto de venta. Con la colaboración de los sistemas de televisión por cable, esta empresa también puede dirigir distintos anuncios publicitarios mediante "cajas negras" acopladas a los televisores, a cada hogar de prueba. Ello le permite vigilar las reacciones de compra ante uno o varios anuncios en los distintos tipos de familias (por ejemplo, si las reacciones de compra ante un anuncio en particular son iguales o distintas entre los usuarios y los no usuarios del producto). Esta televisión dirigida permite que Information Resources equilibre el panel de miembros para cada prueba publicitaria dentro de cada mercado, según los criterios que elija el patrocinador (por ejemplo, compras previas del producto), lo cual minimiza el problema de tener grupos de experimentación y de control semejantes. El sistema de Nielsen está diseñado para medir el comportamiento natural de los consumidores, no para probar los efectos de distintas promociones o publicidad. Su Homescan Service mantiene un panel de 52 000 familias participantes, cuyas compras se miden mediante un dispositivo electrónico que deben pasar sobre los códigos universales de productos de los artículos que llevan al hogar. La unidad electrónica luego les pregunta el sitio de compra, edad y género del comprador, precio pagado y cualquier oferta, si la hubo, entre otros datos. La información de cada familia se baja semanalmente a la computadora de Nielsen simplemente al trasmitir los datos por vía telefónica.8 Algunos otros tipos de análisis posibles con Homescan se describen en el anexo 8.1. Este tipo de servicios se ampliará a medida que los minoristas se acostumbren a las mediciones de fuente única y perciban las bondades de su uso, así como el grado en que compañías como ACNielsen adquieran experiencia en la recopilación de datos. Por ejemplo, hace poco ACNielsen adaptó su sistema Homescan para cubrir alimentos frescos que se venden por unidad de peso o por pieza, como los productos agrícolas y las carnes. Los consumidores que participan en el denominado Fresh

Medidor de los ventas de productos y de la participación de mercado


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Ejemplo del impacto de los lectores ópticos

HARSTDALE, N.Y.—Steve Gottiieb. presidente de TVT Records, pasa la mañana de cada miércoles encorvado sobre un monitor de computadora, estudiando las cifras que le indican si está teniendo una buena semana.

De repente, \a industria musical tenía datos concretos sobre lo que se vendía y dónde. Era posible saber cuántos discos había vendido realmente Madonna, si la ópera tenía muchos fanáticos en Omaha o el rock alternativo en Albuquerque.

Muchos ejecutivos de la industria musical hacen lo mismo, ya que es el día en que SoundScan transmite tos datos que muestran cuántos álbumes han vendido Alams Morisseíte, Stone Temple Pilots y otros artistas.

SoundScan demostró que muchos discos tenían sus ventas máximas en la primera semana de su comercialización y que únicamente los verdaderos éxitos lograban ventas crecientes a medida que pasaba el tiempo. Este es el tipo de información que guía las decisiones de publicidad y mercadotecnia, y muchas compañías grabadoras ahora patrocinan eventos sobre la fecha de lanzamiento de un álbum muy esperado.

En cinco años. SoundScan. compañía que no existía a comienzos de los 90, transformó el negocio de la música grabada con sólo proporcionar conteos precisos de la venta de los productos. La información que brinda SoundScan ha cambiado la forma de comercializar la música y las giras de conciertos, además de nivelar el campo de juego entre las grandes compañías grabadoras y las pequeñas empresas independientes. Los líderes de SoundScan, Michael Fine y Michael Shalett, se asociaron a finales de los años 80 para formar grupos de enfoque constituidos por compradores de música. Fine había trabajado en encuestas políticas, y Shalett, en promociones de la radio y música grabada. Decidieron competir con Billboard, la principal publicación de la industria musical, que intentaba establecer un sistema computerizado para dar seguimiento a las ventas de música y hacer que sus gráficas fueran más precisas. Pese a todo el dinero en juego, la lista de los 40 álbumes más vendidos se confeccionaba de manera poco científica. Las publicaciones del ramo escogían tiendas de música para que les informaran telefónicamente sobre los álbumes más vendidos. Era un proceso susceptible de manipulación -podía convencerse al propietario de una tienda para inflar las ventas, en cierto disco, a cambio de. por ejemplo, boletos para un concierto muy solicitado SoundScan celebró convenios exclusivos con cadenas minoristas importantes, como Musicíand, Trans World y Camelot, para registrar sus ventas mediante los códigos de barras El sistema entró en funcionamiento en enero de 1991. F u ti hasta mediados del mismo año cuando se estableció un mercado para esta empresa. Sin embargo, cuando Sony se convirtió en la primera compañía grabadora importante que solicitó los servicios de SoundScan, la mayor parte de sus competidores siguieron sus pasos, sin demora. También lo hicieron representantes artísticos, promotores de conciertos v la cadena radiofónica ABC Radio. Bülboard abandonó sus propios planes y empezó a basar sus gráficas en los datos de SoundScan.

Ahora, las compañías grabadoras son más pacientes al apoyar artistas nuevos, si los datos de SoundScan muestran que esos músicos están teniendo impacto, según afirma Geoff Mayfield, director de gráficas de Billboard. El señor Mayfield añade que artistas como Sheryl Crow, Hootie & íhe Blowfish y Morissette no habrían tenido éxito antes de la existencia de SoundScan. El mismo ejecutivo señala que las grandes compañías grabadoras, que ya no pueden manipular las listas de popularidad para ayudar a sus artistas, enfrentan ahora una mayor competencia de pequeñas marcas independientes, como Tommy Boy. Los mercadólogos utilizan la información difundida por Sound Sean de maneras muy específicas. Los promotores de conciertos pueden ver si un artista está logrando buenos resultados y usan esa información para programar ¡as giras. SoundScan mide las ventas en casi 13 000 tiendas minoristas de música en Estados Unidos, que representan 85 a 90% del total de ventas de música grabada, según Shalett. Muchas tiendas independientes no están incluidas en el conteo de SoundScan, lo que algunos ejecutivos de la industria consideran como una debilidad crucial, puesto que piensan que sus discos se venden mucho en los establecimientos excluidos. Mayfield no comparte esa opinión y descarta muchas de estas quejas, que le parecen sólo una manzana de la discordia

B David Bautíer. "Tracking Salas by Computar Transtorms Music Inctustty" Wiscansm State Journal\2S de mayo de 19961, p. 5B.

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ANEXO 8.1

Tipo

Propósitos

Mediciones clave

Análisis de la panorámica/ las tendencias del mercado

Tener una panorámica general de las compras de consumidores en relación con una categoría de producto específica, sus segmentos principales y marcas más importantes. Las mediciones se comparan entre marcas y en el tiempo para identificar cambios y desarrollos en el mercado. Es posible analizar los datos en relación con cualquier periodo, en uno o varios tipos de establecimientos, o por grupos específicos de consumidores (v.gr, grandes compradores, propietarios de hornos de microondas, etcétera).

Análisis demográfico

Dirigir la publicidad y promoción de manera más eficaz al determinar el perfil demográfico de grupos de compradores específicos (v.gr., compradores de marca, grandes compradores, observadores frecuentes de anuncios comerciales). Es posible identificar el perfil general de cada grupo de compradores al evaluar la importancia de las ventas absolutas de un segmento demográfico contra otro, así como la importancia de cada segmento demográfico respecto de la población general.

Análisis de lealtad/ de combinación de compra

Conocer el grado en que los compradores son leales a una marca o establecimiento minorista, para determinar el entorno competitivo en el que operan las marcas, además de identificar las preferencias de tamaño/sabor/forma. El informe también analiza la importancia del precio y los tratos especiales cuando los compradores adquieren artículos que compiten entre sí.

Análisis de cambio de marca

Identificar las fuentes de crecimiento o disminución en las ventas de una marca. Al observar los cambios de un periodo a otro, hogar por hogar, es posible ver si los cambios de volumen se debieron al cambio de los consumidores desde o hacia otras marcas, al aumento o disminución de sus compras globales de la categoría, o a su entrada o salida del mercado. Los análisis de compra de prueba miden el interés de los consumidores, en un nuevo producto, al evaluar el porcentaje de hogares con el producto. También mide la capacidad de un plan de mercadotecnia para transformar el interés en compra. La compra repetida evalúa la satisfacción del producto al determinar el porcentaje de quienes probaron la marca y la compraron de nuevo -la capacidad del producto para cumplir lo que promete.

Volumen y participación de mercado. Porcentaje de hogares que compra el producto (penetración). Volumen por comprador (tasa de compra). Volumen por ocasión de compra. Ocasiones de compra por comprador (frecuencia). Precio (total, ofertas, sin ofertas). Porcentaje de volumen sobre la oferta (cupones contra oferta de la tienda). Distribución del volumen por tipo de establecimiento (v.gr., tiendas de abarrotes, farmacias, clubes de descuento, etcétera). En relación con todas las características demográficas, se producen las mediciones siguientes: Distribución de los compradores. Distribución del volumen. Participación de mercado (en cada grupo demográfico). Porcentaje del volumen sobre ofertas (en cada grupo demográfico), índice de compra por cliente (distribución de compradores contra distribución de población), índice de volumen (distribución del volumen contra distribu-. ción de población). Porcentaje de compradores de marca que compran artículos competidores. Porcentaje del volumen de marca que resulta de compradores que adquieren productos competidores. Porcentaje del volumen de marcas competidoras adquirido en ofertas por compradores de la marca A. Precio que pagan compradores de la marca A por marcas competidoras. Volumen total de categoría de compradores de la marca A (distribución), índice de interacción—índice de la interacción que existe entre la marca A y las marcas competidoras contra las expectativas. Volumen de cambio de marca. Aumento/disminución de compras de la categoría. Compradores nuevos/perdidos de la categoría. Porcentaje de ganancias/pérdidas por cambio de marca, índice de ganancias/pérdidas, índice de interacción.

Análisis de prueba y compra repetida

Fuente: ACNielsen

Compra de prueba acumulativa. Compra repetida acumulativa. Profundidad de la compra repetida. Tasa de paquete (volumen sobre compra de prueba o compra repetida). Volumen porcentual sobre ofertas (total en compras de prueba contra total en compras repetidas). Participación de mercado (total de compras de prueba contra total de compras repetidas).

Medición de la exposición y eficacia de la publicidad

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Foods Consumer Index de Homescan utilizan lectores ópticos y un libro con los códigos de esta clase de productos. Leen los códigos en el libro para registrar cuánto adquirieron de cada artículo, sin importar que el producto tenga o no etiqueta de CUP.9 El impacto que han tenido las mediciones de fuente única en la realización de las actividades de mercadotecnia ha sido y, al parecer será, tan profundo que "en última instancia, guardaría paralelismo con la importancia del microscopio para los científicos", según un informe de J. Walter Thompson USA.10 Por ejemplo, ACNielsen conformó hace poco un panel de 500 hogares hispanos para su sistema Homescan, con lo que proporciona a los mercadólogos muchos más conocimientos del comportamiento de compras de ese grupo demográfico. En los datos, se comparan las compras realizadas por integrantes de los hogares hispanos, cuyo lenguaje preferente es el español, el inglés o ambos, con las de hogares no hispanos. Los resultados preliminares muestran que es importante considerar los diversos tipos de hogares hispanos. Las familias de habla castellana son grandes compradores de pañales, cereales y yogurt, mientras que en los hogares hispanos donde se usa preferentemente el inglés esos artículos se compran incluso menos que en familias no hispanas.11 Aunque las mediciones de fuente única brindan la oportunidad de obtener nuevos conocimientos del mercado, las empresas que se suscriben a esos servicios deben prepararse para los enormes volúmenes de datos que de ellos reciben. A falta de planeación adecuada, la compañía puede ahogarse literalmente en los datos. Es por ello que los sistemas de apoyo a decisiones para el análisis de datos (en particular, los sistemas expertos, que se analizan en el capítulo 2) son cada vez más importantes en la investigación de mercados.

I Medición de la exposición y eficacia de la publicidad Otra área donde existe mucha información comercial disponible para los mercadólogos se relaciona con la evaluación de la exposición a la publicidad y de la efectividad de esta última. Muchos proveedores de bienes industriales se anuncian principalmente en las publicaciones gremiales. A fin de vender sus espacios publicitarios, esas publicaciones habitualmente patrocinan estudios de lectura, que ponen a disposición de los posibles anunciantes. Además, los proveedores de bienes y servicios para el consumidor tienen acceso a estudios de lectura respaldados por los medios de comunicación. Por añadidura, han evolucionado diversos servicios que miden la exposición de los consumidores a los diversos medios de comunicación masiva.

Televisión y radio

Medidor de audienciacia

Dispositivo usado para detectar cuándo está encendido el televisor, en qué canal está sintonizado y cuál miembro de la familia lo está viendo.

Es probable que el Nielsen Televisión Index sea el servicio de información comercial más familiar para la población, en general. Hasta las personas que ven televisión sólo de vez en cuando probablemente han oído hablar sobre los ratings de Nielsen y su impacto en cuanto a los programas que cancelan o no las cadenas televisivas. El índice mismo está diseñado para brindar estimaciones del tamaño y naturaleza del auditorio de los programas televisivos. Durante largo tiempo, los datos básicos se recopilaron mediante el uso de instrumentos llamados Audimeter, que eran dispositivos electrónicos conectados a los televisores en los hogares participantes. Cada día, uno de ellos se conectaba a una computadora central, que registraba cuándo estaba encendido el televisor y en qué canal estaba sintonizado. A partir del otoño de 1988, Nielsen empezó a medir los auditorios televisivos con los medidores de audiencia. Con los medidores de audiencia se detecta no sólo en qué canal está sintonizado el televisor, sino también quién lo está viendo. Cada miembro de una familia tiene su propio número para ver el televisor y se supone que quien lo enciende, se sienta a verlo o cambia de canal debe introducir su número en el dispositivo. Toda esta información se trasmite de inmediato a una computadora central, para su procesamiento. Con los datos obtenidos de estos registros básicos, Nielsen calcula el número y porcentaje de hogares con televisor donde se observa un programa televisivo dado. Además, Nielsen clasifica estos ratings globales con base en 10 características socioeconómicas y demográficas, como territorio, nivel de estudios del jefe de familia, tamaño del condado, huso horario, ingreso familiar, edad del ama de casa, propiedad de televisión a color, ocupación del jefe de familia, presencia de menores de edad y tamaño de la familia. Por supuesto, tales divisiones ayudan a que las cadenas televisivas vendan pu-

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Capítulo 8: Servicios de información de mercadotecnia estandarizada blicidad de programas específicos y a que el anunciante elija patrocinar los programas que lleguen a hogares con las características que requiere.12 Los anunciantes que compran tiempo en la radio también están interesados en el tamaño y composición demográfica del auditorio al que llegan. Las estadísticas de escucha de la radio usualmente se obtienen mediante diarios que se colocan en un panel de hogares. Por ejemplo, Arbitron genera al azar una lista de números telefónicos, para tener la certeza de que llega a familias con números privados. Los miembros de esos hogares, que aceptan participar cuando se les llama telefónicamente, reciben diarios similares al ilustrado en el capítulo 6, en los cuales se pide que anoten su comportamiento de escucha de la radio durante un periodo breve. Muchos mercados radiofónicos se evalúan solamente una o dos veces al año, si bien algunos de los más grandes son sometidos a evaluaciones trimestrales. La encuesta de abril/mayo se realiza en cada mercado de Arbitron y, en consecuencia, se conoce como periodo de barrido. Los ratings de la radio generalmente se clasifican por edad y género, además de enfocarse más en el comportamiento individual que en el familiar, en contraste con los ratings televisivos.

Medios impresos Son diversos los servicios que miden la exposición a los medios de comunicación impresos y su lectura. Por ejemplo, Starch Readership Service mide la lectura de anuncios en revistas y periódicos. Cada año se evalúan unos 50000 anuncios publicados en 1000 números de revistas agrícolas y para consumidores, publicaciones de negocios y periódicos mediante más de 75 000 entrevistas personales. Las encuestas de Starch utilizan el método de reconocimiento para evaluar la eficacia de un anuncio específico. Con la revista abierta, se pide al encuestado que indique si ha leído cada anuncio o no. Se registran tres grados de lectura: 1. Notado -la persona recuerda haber visto alguna parte del anuncio en ese número. 2. Asociado -la persona no sólo notó el anuncio, sino que también vio o leyó una parte del mismo, donde se indica claramente la marca o el anunciante. 3. Leído en su mayor parte -la persona leyó 50% o más del material escrito en el anuncio.13 Durante la entrevista, también se recopilan datos de lectura sobre las partes que componen cada anuncio, como los encabezados principales y secundarios, imágenes, bloques de texto, etcétera. Las entrevistas comienzan poco después de que se pone a la venta el número de la revista. En el caso de revistas semanales y quincenales, para consumidores, se inician entre tres y seis días después de la fecha de su puesta en venta y continúan durante una o dos semanas; para las revistas mensuales, comienzan dos semanas después de tal fecha y se continúan por espacio de quince días. Las entrevistas están a cargo de entrevistadores de campo capacitados, quienes tienen la responsabilidad de seleccionar a los encuestados, puesto que se emplea una muestra de cuota. Cada entrevistador debe localizar, en una zona específica, a un número asignado de lectores de 18 años de edad o más, con ocupación, tamaño de familia, estado civil y posición socioeconómica diversas. Las cuotas se determinan de modo que en la muestra queden representadas las diferentes características de manera proporcional a su presencia en la población. Para ello, se incluye a los lectores que poseen las características demográficas especificadas y responden afirmativamente al preguntarles si leyeron el número concreto de la revista en cuestión. El tamaño de la muestra varía con cada publicación, pero muchos estudios de Starch se basan, por lo menos, en 100 lectores del número. Los informes de lectura de Starch se recopilan número a número e incluyen tres características: 1) número marcado; 2) informe resumido y 3) tablas de publicidad promedio. Los anuncios sujetos de estudio se marcan en cada número para indicar el nivel global de lectura y los niveles de notado o leído de los componentes principales del anuncio. El informe resumido contiene una lista de todos los anuncios medidos en el número. Estos se disponen por categoría de productos y muestran los porcentajes relativos a los tres grados de lectura de los anuncios: notado, asociado y leído en su mayor parte, lo cual permite comparar la lectura de cada anuncio con los demás estudiados en ese número. Las tablas de publicidad promedio permiten comparar la lectura de un anuncio, en un número dado,

Medición de la exposición y eficacia de la publicidad

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con las pautas para los anuncios del mismo tamaño y color que correspondan a la misma categoría de productos en esa publicación. Los datos de lectura de Starch hacen posible que los anunciantes comparen sus anuncios con los de sus competidores, anuncios actuales con los anteriores, anuncios actuales con anuncios previos de competidores y anuncios actuales con las tablas de publicidad promedio de Starch. Este proceso puede ser muy eficiente para evaluar cambios en el tema, texto, diseño, uso del color, etcétera.

Servicios de multimedia Simmons Media/Marketing Service utiliza una muestra probabilística nacional (de Estados Unidos) con más de 19000 encuestados y constituye una fuente completa de datos que permite la referencia cruzada del uso de productos y la exposición a los medios masivos de comunicación. Se realizan cuatro entrevistas distintas con cada encuestado, de modo que la empresa cubre revistas, televisión, periódicos y radio. La información se presenta por total de adultos y separada en hombres y mujeres.14 La compañía realiza dos entrevistas personales, en las que cuantifica la lectura de revistas y periódicos específicos efectuada por los encuestados. Un cuestionario autoadministrado se utiliza para recopilar información de compra y uso de productos en relación con más de 800 categorías de productos, que permanecen relativamente fijas de un año a otro. El comportamiento de ver la televisión se indaga por medio de un diario personal, y el de escucha de la radio mediante entrevistas personales y telefónicas. Se usa una muestra probabilística para seleccionar a los encuestados. Todas las familias reciben un premio por participar y se realizan por lo menos seis visitas para tratar de entrevistar a personas que no estaban disponibles. Se recopila un gran número de características demográficas de cada encuestado, que se incluyen en el estudio, lo cual permite que las compañías identifiquen a los grandes compradores de diversos productos. Al considerar también los hábitos del comprador en relación con los medios, las empresas están en mejor posición para segmentar el mercado y dirigir su atención a los grupos más promisorios. Simmons determina la lectura de revistas mediante el uso del método de interés editorial o a través del libro. Con este método se evalúa a los encuestados para determinar las revistas que leyeron durante el último semestre. Luego, se les muestran números reales de dichas revistas, sin material que cause confusión (para fines de identificación), como las páginas de anuncios y las columnas y secciones fijas. Se muestran nueve artículos especiales del número y se utiliza un enfoque indirecto, en que se pide a los encuestados que seleccionen los artículos que les resultan particularmente interesantes. Al final, se plantea una pregunta limitante: "Ahora que ha visto esta revista, ¿podría decirme si es la primera vez que lee este número en particular o ya lo había leído antes?" Los encuestados deben afirmar su exposición previa al número para considerarlos como lectores. Las expresiones de duda o incertidumbre hacen que se les excluya. Mediamark Research también dispone de información sobre la exposición a varios medios impresos y el consumo de diversos productos y servicios en los hogares. Su encuesta anual de 20 000 adultos abarca más de 250 revistas, periódicos, estaciones radiofónicas y canales televisivos, así como más de 450 productos o servicios.15 La información se obtiene por medio de dos métodos. Primero, se usa una entrevista personal para recopilar datos demográficos y de exposición a los medios. La lectura de revistas se mide con un método de lectura reciente, en que se pide a los encuestados que ordenen un conjunto de tarjetas que contienen logotipos de revistas, según: 1) tengan la certeza de haberlas leído; 2) no estén seguros de haberlas leído, y 3) no tengan la convicción de haber leído una revista dada en el semestre previo. La lectura de periódicos se mide con una técnica de lectura de ayer, donde se pregunta al encuestado cuáles de los diarios que circulan en el área leyó o vio en los últimos siete días. En relación con los periódicos dominicales y de fin de semana se utiliza un periodo de cuatro semanas. La escucha de la radio se determina con una técnica denominada evocación de ayer, en la cual se muestra a los encuestados una lista que divide el día en cinco partes y se les pide que recuerden cuánto tiempo dedicaron a escuchar la radio en cada uno de esos periodos durante el día anterior. Luego, se les pregunta cuáles estaciones sintonizaron. Los datos de audiencia televisiva se recopilan de manera semejante. Al término de la entrevista, los entrevistadores dejan a los encuestados un folleto con un cuestionario, que contiene el uso personal y por hogar de casi 3500 categorías de productos y servicios, y de 5700 marcas, que recogerán personalmente luego de un breve lapso. Los 20000 encuestados para los informes de Mediamark se seleccionan con métodos de muestreo probabilístico.

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Capítulo 8: Servicios de información de mercadotecnia estandarizada La diferencia entre los procedimientos que utilizan Simmons y Mediamark, para medir la exposición a los medios, en particular la lectura de revistas, puede representar un verdadero problema para los anunciantes. Ambas compañías entrevistan casi a 20 000 personas en cada estudio, si bien las cifras que presentan pueden ser muy distintas. En general, parece que las cifras de Mediamark sobre lectura son casi 10% mayores para publicaciones semanales y 35% más altas para las mensuales, si bien, ello puede variar considerablemente de una publicación a otra.16 Por supuesto, esta diferencia genera confusión en quienes piensan adquirir espacio en los medios publicitarios.

I Mediciones especiales Además de los servicios antes mencionados, algunas compañías proporcionan información de mercadotecnia especial, no estandarizada. Analizar a esos proveedores de inteligencia de mercadotecnia implica desviarse mucho del tema. Sin embargo, nos gustaría analizar los paneles de correo para dar al lector una idea de su funcionamiento. Aunque no se trata de una verdadera fuente de datos secundarios, puesto que los datos recopilados con dichos paneles se diseñan específicamente para satisfacer las necesidades de los clientes, se trata de estudios estandarizados en grado suficiente y con características que bastan para justificar su inclusión en esta obra. NFO Research, Inc. es una de las principales empresas de investigación independiente especializadas en encuestas de consumidores diseñadas sobre pedido, que se aplican con el uso de paneles de correo. NFO tiene paneles representativos que se derivan de una muestra de más de 525 000 hogares, que representan casi un millón de consumidores que han aceptado participar, sin compensación alguna, en el llenado de cuestionarios autoadministrados sobre diversos temas. Dichos cuestionarios abarcarían el uso de productos específicos, reacción al producto o a la publicidad que lo apoya, reacción al empaque y actitud o conciencia hacia un tema, producto, servicio o anuncio, etcétera. Ese panel nacional se disuelve y reconstruye cada dos años, a fin de que concuerde con las características actuales de las familias y población en lo relativo al ingreso, densidad de población, edad del ama de casa y tamaño de la familia en la porción continental de Estados Unidos y cada una de las nueve divisiones geográficas censales. Se tiene un perfil demográfico actualizado de cada familia en el banco de datos. Las características incluidas comprenden: tamaño de la familia, nivel de estudios, edad de sus miembros, presencia y número de niños por género, ocupación del principal generador de ingresos, grupo étnico, etc. Esta información se usa para generar segmentos de población muy específicos. Si las necesidades del usuario lo requieren, NFO puede ofrecerle paneles compuestos exclusivamente por madres de lactantes o de adolescentes, ancianos, propietarios de perros y gatos, profesionales, residentes de casas móviles, propietarios de varios automóviles y otros grupos especializados. Cada uno de estos paneles puede equilibrarse para cumplir las cuotas específicas que solicite el cliente.17 El Consumer Mail Panel (CMP) de Market Facts, Inc. también es una muestra de hogares que han aceptado responder a cuestionarios por correo y realizar pruebas de productos. Los integrantes de la muestra para cada prueba o uso de producto se obtienen de los 290 000 hogares del fondo de CMP. Este último es representativo de las divisiones geográficas de Estados Unidos y Canadá, además de que se clasifica, dentro de esas divisiones, de acuerdo con los datos censales sobre ingreso total por hogar, densidad de población, grado de urbanización y edad de los miembros del panel. Según CMP, su panel de correos es idóneo para los estudios experimentales, puesto que las muestras se hacen coincidir con las características demográficas. En particular, se cree que CMP es muy valioso cuando: 1.

Se requieren muestras voluminosas a bajo costo, porque el tamaño de los subgrupos es grande o son muchos los subgrupos que deben analizarse.

2. Deben evaluarse muchos hogares para encontrar personas que satisfagan los requisitos de la encuesta. 3. Los encuestados deben llevar registros continuos acerca de los productos que adquieren, su manera de usarlos, los programas de televisión que ven, las revistas que leen, etcétera.

Mediciones especiales

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CMP ha registrado otras características de cada hogar participante, que permiten la tabulación cruzada de la variable de criterio del cliente contra aspectos como su sitio de residencia (estado, condado y área metropolitana común), estado civil, ocupación y situación de empleo, tamaño de la familia, edad, género, propiedad de la vivienda, tipo de vivienda y propiedad de mascotas, lavaplatos, lavadoras, secadoras, otros electrodomésticos y automóviles.18

De regreso en el caso A medida que se ha ampliado el mercado de alimentos naturales, ha ocurrido lo mismo con la cantidad de datos disponibles para Whole Foods y sus competidores.

les, pero, según SPINs, eso ha cambiado durante los últimos 10 años. Ahora, las tiendas localizadas en lugares como Hartford y St Louis logran resultados impresionantes.

Los datos geodemográficos pueden decir mucho a Whole Foods sobre sus clientes. Necesita ubicar tiendas cerca de los consumidores que pueden gastar un poco más y valoran los productos naturales. Un grupo lógico para empezar es el grupo de PRIZM llamado Urban Uplown (zona urbana residencial! -artistas, ejecutivos y estudiantes jóvenes de buena posición económica y, en su mayor parte, solteros. De tal modo, las primeras tiendas de expansión de Whole Foods en Texas se ubicaron en los barrios de Dallas, Plano y Richardson con alta concentración de este tipo de personas. A medida que la cadena amplia su capacidad de convocatoria y obtiene la lealtad de sus clientes, se expande a zonas habitadas por familias jóvenes con ingresos crecientes o superiores al promedio.

Whole Foods puede participar en proyectos de investigación que recopilan datos de paneles para vigilar las ventas de productos específicos. El servicio Homescan de ACNielsen se amplió recientemente para recopilar datos sobre algunos de los principales artículos de Whole Foods: productos agrícolas, alimentos que se venden por pieza o por peso, carnes frescas, etc. La recopilación de esta ciase de datos ayuda a que los fabricantes evalúen las actividades de publicidad y promoción que les brindan mayores beneficios y dónde se venden con mayor éxito sus productos. Al compartir los datos con Whole Foods, los fabricantes y empresas de investigación ayudan a que la cadena adapte su mezcla de productos a lo que desean los consumidores.

Cuando Whole Foods entra en esos mercados y los atiende, puede trabajar con empresas como Claritas, la fuente de los datos de PRIZM, para definir no solo las características demográficas de sus mercados, sino el uso de los medios masivos de comunicación y los estilos de vida de esos mercados, lo que le permite dirigir sus actividades promocionales. Otras fuentes de datos pueden indicar a Whole Foods cuáles alimentos orgánicos y naturales se venden más en sus tiendas y en el ámbito nacional. Por ejemplo. SPINs es una empresa de investigación de mercados, ubicada en San Francisco, que vigila las ventas de más de 80 000 productos en tiendas de alimentos naturales y supermercados. Puede indicarle que los productos naturales cuyas ventas aumentan con mayor rapidez son las bebidas no lácteas, los bocadillos y los cereales fríos. SPINs también identifica las regiones donde aumentan las ventas. En otros tiempos, ios productos naturales se encontraban principalmente en las ciudades más grandes, como Chicago y Los Ange-

Como anunciante, Whole Foods puede obtener datos de empresas que se especializan en pruebas de publicidad. Por ejemplo, la cadena puede usar informes de lectura, como los de Stsrch, para evaluar sus programas publicitarios. La explosión en la demanda de alimentos orgánicos y naturales está llevando a Whole Foods hacia las grandes ligas del menudeo. Por fortuna, los investigadores de esas grandes ligas brindan mucha ayuda. Fuentes Worth Wren J r . "The Creen Gracsr Markets Such as Wtole Foods Are Pulling In aWiderBasEof Cuslomeis", fort WortftSl3f-re%ram|12detuliode 1998, balado del silio de Northern Light, www.northemlight com, el 13 de agosto de 19991; leí Lewis, "Natural Selecíion", Piogressb/e Broce* (septiembre de 19381. pp. 74-75. 78, 80; Deborati L. Cohén, "Traisky and Tolu Meet ¡n Evansion: Shoppers Umte! Tesimg Lower-Cosl Natural Foods Store", Ciatn's Chicago Business (9 de agosto de 1999. bajado de Dow Jones Publications Library en el sitio ríe Dow Jones, www.dowiones.com. el 16 de agosto de 1999); sitio de Whole Foods Uarketlwvwwholetoods com, bajado eMBde agosto de 19991, informe anual rte 1998 de Whole Foods Market [bajadu del sitio de Whole Foods Market. www.whDlefoodEcom.fil 16 de agosto de 19991

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I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Enumerar tres de los usos más comunes que se da a la información recabada mediante los servicios de información de mercadotecnia estandarizada. La información que proporcionan los servicios de información de mercadotecnia estandarizada se usa comúnmente para: 1) elaborar perfiles de clientes, 2) medir las ventas de productos y participación de mercado y 3) medir la exposición a la publicidad y la eficacia de esta última.

Objetivo de aprendizaje 2 Definir el concepto de geodemografia. El término geodemografía se refiere a la disponibilidad de datos demográficos, de comportamiento de consumidores y del estilo de vida de los consumidores que habitan en zonas delimitadas por límites geográficos arbitrarios, usualmente de áreas pequeñas.

Objetivo de aprendizaje 3 Describir la operación de un panel de diarios. Los paneles de diarios se componen de familias que usan un diario impreso para registrar los detalles, de cada artículo que adquieren, dentro de un número específico de categorías. Los detalles incluyen marca, cantidad, precio, si el producto se adquirió en oferta y el tipo de oferta, sitio de compra, etc. Se recluta a las familias con regularidad, frecuentemente en forma trimestral, para mantener el equilibrio demográfico del panel.

Objetivo de aprendizaje 4 Describir la operación de las auditorías a tiendas. Las auditorías a tiendas consisten en el envío de auditores de campo a un grupo selecto de establecimientos minoristas, a intervalos fijos. En cada visita, los auditores toman un inventario completo de todos los productos designados para la auditoría. Además, registran la mercancía que entra a la tienda revisando facturas de mayoristas, salidas de almacén y envíos directos de fabricantes, información a partir de la cual determinan las ventas a consumidores finales.

Objetivo de aprendizaje 5 Definir el código universal de productos. El código universal de productos (CUP) es un número de 11 dígitos impreso en cada producto que se vende en los supermercados. El primer dígito, llamado carácter numérico de sistema, indica el tipo de producto (por ejemplo, abarrotes o medicamentos). Los cinco dígitos siguientes corresponden al fabricante, y los últimos cinco, a un producto específico de ese fabricante, trátese del tamaño, variedad o sabor diferente.

Preguntas de anális, problemas y proyectos

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Objetivo de aprendizaje 6 Definir la medición de fuente única. El término medición de fuente única se refiere a las organizaciones que tienen la capacidad de vigilar los datos de compra de productos y de exposición a la publicidad por hogar, además de relacionar esa información con las características demográficas de las familias.

Objetivo de aprendizaje 7 Analizar el propósito y la operación de los medidores de audiencia. Se trata de dispositivos que intentan detectar qué miembros de las familias ven los canales televisivos y en qué horario. Cada miembro de la familia tiene su propio número para ver el televisor. Quien lo encienda, se siente a verlo o cambie de canal debe introducir su número en el dispositivo electrónico, que almacena y transmite esa información a una computadora central para su procesamiento.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es la operación básica de una auditoría a tiendas? 2. Describa cómo un tipo de empresa puede ser identificada más exitosamente mediante Enhanced DML 3. Si fuera el gerente de producto del detergente de la marca X y necesitara información actualizada sobre la participación de mercado por sectores geográficos pequeños, ¿preferiría los datos del National Purchase Diary Panel o los de ACNielsen? ¿Por qué? 4. ¿Para qué tipos de estudio preferiría los datos sobre los consumidores de NPD y no los datos de consumo de BehaviorScan, y viceversa? 5. ¿Cuál es la ventaja de usar datos de fuente única? 6. ¿Cómo se determinan las calificaciones de Starch? 7. ¿Cuál es la base de los ratings televisivos de Nielsen? 8. ¿Cómo funcionan los servicios multimedia? 9. ¿En qué tipos de estudio usaría paneles de correo?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. A continuación, se presentan varios escenarios. En cada uno existe la necesidad de contar con información de mercadotecnia estandarizada. Recomiende uno o más servicios que proporcionarían la información necesaria. Explique su elección. a) Como parte de su estrategia de ventas de publicidad, la estación radiofónica KZZD quiere poner de relieve que su programación atrae a adultos jóvenes, de 19 a 25 años de edad. El personal de ventas de publicidad necesita "números" para sustentar esta afirmación. b) Pulitzer Peanut Company ha desarrollado una campaña publicitaria singular de cupones y anuncios televisivos para su envase de cacahuates españoles de 36 onzas. Necesita saber lo siguiente para evaluar la campaña: 1) ¿Es más probable que las personas usen el cupón cuando también han visto el anuncio televisivo? 2) ¿Cuál es el tamaño promedio de las familias que usan el cupón? 3) ¿Cuál es la proporción de compradores nuevos y repetidos entre los usuarios de los cupones?

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Capítulo 8: Servicios de información de mercadotecnia estandarizada c) El fabricante de un complemento nutricional para niños, de dos a cuatro años, está considerando modificar el empaque actual por un recipiente de vidrio reciclable, lo que requiere aumentar 10% el precio. Necesita saber si su mercado objetivo (padres con hijos de dos a cuatro años de edad) considerará que se justifica el aumento de precio, ya que el nuevo empaque es más adecuado en lo que se refiere al ambiente. d) La Agencia de Publicidad EMM afirmó a un cliente que, no obstante el costo de 200 000 dólares por cada anuncio de media página en una revista de circulación nacional, el costo real por lector sería menor de $0.02. La agencia prepara un informe para el cliente y necesita datos que sustenten su afirmación. e) EcoSoftware es una empresa que lanzará al mercado un programa de cómputo que realiza pronósticos a largo plazo de la acumulación de contaminantes en compañías que fabrican fibras de poliéster. Necesita una lista actual de clientes potenciales, organizada con base en el volumen de ventas por planta, a fin de jerarquizar sus visitas de venta del nuevo paquete. f) El Centro Comercial del Centro necesita conocer las características demográficas de sus clientes, pero hace poco que los arrendatarios minoristas prohibieron las entrevistas de investigación de mercados en el propio centro comercial o sus alrededores, debido a las numerosas quejas que recibieron de los clientes sobre el acoso de los entrevistadores. ¿Dónde podría obtener el centro comercial la información que necesita? 2. Entreviste a representantes de los medios masivos de comunicación de su localidad (por ejemplo, estaciones radiofónicas y de televisión o periódicos) y determine hasta qué punto utilizan las fuentes de información de mercadotecnia estandarizada. Si lo desea, puede utilizar las siguientes preguntas como guía en la entrevista. a) ¿Qué fuentes utilizan? b) ¿Qué tipos específicos de información obtienen de esas fuentes? c) ¿Cómo usan esa información? d) ¿Qué tan importante es esa información en la conducción de sus negocios? e) ¿Cómo evalúan la exactitud de esa información? f) ¿Complementan la información estandarizada con datos primarios recopilados localmente?

Notas 1. Where & Who (Are the Customers) (Detroit: R. L. Polk & Co., sin fecha). 2. Eric Schine, "Computer Maps Pop Up All Over the Map", Business Week, 26 de julio de 1993, pp. 75-76. 3. Pamela DeSmidt, "dantas for Market Demographic Analysis", Datábase (1 de junio de 1999, bajado del sitio de Internet de Northern Light, www.northernlight.com, el 16 de agosto de 1999). 4. Véase el análisis de algunos conocimientos de mercadotecnia posibles gracias a la disponibilidad de los datos geodemográficos en Martha Fransworth Riche, "The Business Guide to the Galaxy of Demographic Products and Services", American Demographics 1 (junio de 1985), p. 25; Lisa Del Priore, "Geomapping Tools for Market Analysis", Marketing Communications 12 (marzo de 1987), pp. 91-94; Joe Schwartz, "Why They Buy" en American Demographics 11 (marzo de 1989), pp. 40-41; Howard Schlossberg, "Census Bureau's TIGER Seen as a Roaring Success", en Marketing News 24 (30 de abril de 1990), p. 2; Richard K. Thomas y Russell J. Kirchner, Desktop Marketing: Lessons From America s Best (Ithaca, NY: American Demographic Books, 1991); Diane Crispell, The Insider's Guide to Demographic Know How (Burr Ridge, IL: Irwin Professional Publishing, 1992). 5. Bradley Johnson, "ZDNet Hones Targeting to Link Marketers, Prospects", Advertising Age (31 de mayo de 1999), p. 60. 6. Véase un estudio de estos y otros análisis en los que se usan datos de paneles de diarios en Insights (Nueva York: NPD Research, Inc., sin fecha). 7. Information Resources ahora también ofrece BehaviorScan para pruebas de grandes comerciantes, como Wal-Mart, K-Mart y Target, además de su uso en tiendas de abarrotes y farmacias. Véase Testing Services (Chicago: Information Resources, sin fecha). 8. Nielsen Household Panel (Northbrook, IL: A.C. Nielsen Company, sin fecha). Véase un ejemplo específico del uso de Homescan en "Using the Numbers", Progressive Grocer 75 (mayo de 1996), pp. 117-123.


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9. Priscilla Donegan, "Completing the Picture", Grocery Headquarters (abril de 1999), pp. 100-102. 10. "Study Predicts Bigger Impact by Single-Source Data", Marketing News 22 (a de febrero de 1988), p. 13. Véase también John Phillip Jones, "Single-Source Begins to Fulfíll Its Promise", Journal ofAdvertising Research 35 (mayo/junio de 1995), pp. 9-16. 11. Rick Wartzman, "A Push to Probé Buying Habits in Latino Homes", The Wall Street Journal (5 de agosto de 1999, bajado de la Dow Jones Publications Library en el sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 10 de agosto de 1999). 12. Puede encontrar mayores detalles acerca de los ratings televisivos de Nielsen en The Nielsen Ratings in Perspective (Northbrook, IL: ACNielsen Company, sin fecha). Véase un análisis de la polémica que rodea al uso de los medidores de audiencia televidente en Richard Mahler, "Grousing about People Meters", Adweek Special Repon (5 de diciembre de 1988), pp. F.K. 10-11; Peter Barnes y Joanne Lipman, "Networks and Ad Agencies Battle over Estimates of TV Viewership", The Wall Street Journal (7 de enero de 1987), p. 21; Roland Soong, "The Statistical Reliability of People Meter Ratings", Journal ofAdvertising Research 26 (febrero/marzo de 1988), pp. 50-56; J. Ronald Milavsky, "How Good Is the AC Nielsen People-Meter System? A Review of the Report by the Committee on Nationwide Televisión Audience Measurement", Public Opinión Quarterly 56 (primavera de 1992), pp. 102-115; David Lieberman, "Static Over TV Ratings System", USA Today, 10 de febrero de 1996, p. 5B; Elizabeth Jensen, "Networks Blame Faulty Ratings for Drop in Viewerships", The Wall Street Journal (22 de noviembre de 1996), pp. Al, A8. ACNielsen está experimentando con un sistema de medición pasivo, el cual no sólo requeriría que la persona encienda el televisor. Se identificaría a quien ve un programa mediante tecnología de reconocimiento de imágenes por computadora. Véase un análisis de las oportunidades y problemas de este sistema en Steve McClellan, "New Nielsen System Is Turning Heads", Broadcasting 122 (18 de mayo de 1992), p. 8; Barry Cook, "Commercial Televisión: Dead or Alive? A Status Report on Nielsen 's Passive People Meter", Journal ofAdvertising Research 35 (marzo/abril de 1995),pp.RC5-RC10. 13. Starch Readership Report: Scope, Method, and Use (Mamaroneck, NY: Starch INRA Hooper, sin fecha). 14. Simmons Research: Your Key to Opportunity (Nueva York: Simmons Market Research Bureau, sin fecha). 15. Véase más detalles acerca de las operaciones de Mediamark y los tipos de análisis que permiten las bases de datos de uso de productos y exposición a medios de comunicación en las publicaciones de la compañía Knowledge is Power, Winning the Marketing Gome: How Syndicated Consumer Research Helps Improve the Odas o Readyfor the 90 's, o en el sitio de la compañía. 16. Joanne Lipman, "Readership Figures for Periodicals Stir Debate in Publishing Industry" en The Wall Street Journal (2 de septiembre de 1987), p. 21; Jeff Gremillion, "Reader Research Rumble", en Mediaweek 6 (16 de septiembre de 1996), pp. 4-5; Jane Beresford, "A House of Cards", en Mediaweek 6 (8 de julio de 1996),p. 13. 17. Puede encontrarse información más detallada acerca del panel de correos en la publicación de la compañía, NFO (Toledo, OH: NFO Research, sin fecha), o en el sitio de la compañía. 18. Véase mayores detalles acerca del panel de correos de Market Facts en las publicaciones de esta compañía, Why Consumer Mail Panel Is the Superior Option, Market Facts, Inc.: Data Collection and Analysisfor Reducing Business Decisión Risks, Consumer Mail Panel Reference Guide o en el sitio de la compañía.

Lecturas recomendadas La mejor fuente de lecturas relativas a la operación de los servicios de información de mercadotecnia estandarizada y los análisis que estos posibilitan, son los folletos donde se describen los servicios de las propias compañías. Es común que estén disponibles ejemplares gratuitos a solicitud expresa. También puede encontrarse mucha información en los sitios de esas compañías.

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RECOPILACIÓN DE DATOS PRIMARIOS O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Enumerar las características demográficas y socioeconómicas importantes para los mercadólogos. 2. Describir la premisa que sustenta el análisis de estilos de vida. 3. Citar los tres enfoques principales usados para medir la eficacia de los anuncios en revistas. 4. Indicar dos razones por las que los investigadores se interesan en los motivos de las personas. 5. Describir dos medios básicos para obtener datos primarios. 6. Señalar las ventajas específicas de cada uno de los métodos empleados para recopilar datos.

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Un caso para la investigación de mercados Las cifras eran claras: American Express Financial Advisors (AEFA) estaba perdiendo la oportunidad de realizar importantes ventas. Varios años atrás, informes de la compañía mostraron que sólo 28% de los clientes que recibían asesoría financiera de AEFA -apenas uno de cada cuatro-, adquiría un seguro de vida. Los directivos de AEFA -subsidiaria de American Express con sede en Minneapolis, que brinda servicios de planeación de inversiones, seguros y finanzas- designaron a un grupo de empleados para que realizara una investigación exploratoria. Su misión: descubrir por qué muchos clientes decían "No, gracias" al seguro de vida. Los miembros del equipo hablaron con clientes y planificadores, además de observar el proceso de venta. Evaluaron el desempeño de cada planificador y consultaron a un psicólogo de investigación. Trataban de entender el comportamiento externo de una visita de ventas y lo que pasaba por la cabeza de los clientes de la compañía. Observaron que los clientes experimentan diversas emociones significativas durante las sesiones de planeación financiera; al considerar sus opciones, sentían una combinación de preocupación, incertidumbre, confianza, seguridad y orgullo. Por su parte, muchos planificadores se enfocaban en los aspectos objetivos y racionales de la planeación financiera; hablaban acerca de números y realizaban proyecciones financieras. Decían: "Ésta es una estimación de sus necesidades económicas y éste es un producto que puede satisfacerlas", perspectiva que provocaba la respuesta usual: "No, gracias". El equipo advirtió la contraposición que había entre los motivos de los clientes y los métodos de venta de los planificadores y llegó a la conclusión de que los clientes actuaban por motivos

emocionales, mientras que la capacitación del personal de ventas dejaba a un lado las emociones y se concentraba en los aspectos racionales. Por lo anterior, generó la hipótesis de que los planificadores con mayor capacidad emocional venderían más seguros y, con base en ella, recomendaron que la capacitación de ventas incluyera el desarrollo de la "inteligencia emocional"; es decir, la comprensión y el manejo de las emociones propias y ajenas. Esa no era la respuesta que esperaban los directivos de AEFA. Decía Kate Cannon, en ese entonces directora de desarrollo de liderazgo en la empresa e integrante del equipo de investigación: "Durante años hablé a las personas [acerca de la importancia de la inteligencia emocional] y observé como desviaban la mirada y sonreían disimuladamente". Cannon y los demás miembros del equipo tendrían que someter a prueba su recomendación y demostrar su valía.

Temas para análisis 1. El equipo de AEFA llegó a la conclusión de que los clientes eligen el seguro con base en motivos emocionales, no racionales. ¿De qué manera la compañía podría identificar y comprobar tales motivos? 2. Además de entender las emociones de los clientes, ¿qué otra información necesita la compañía? 3. ¿De qué manera el equipo de AEFA podría probar la hipótesis de que los planificadores con mayor inteligencia emocional obtienen mejores resultados?

En el capítulo 7 se subrayaron las ventajas inherentes al uso de datos secundarios. Es usual que esa información de investigación se obtenga de manera rápida, barata y relativamente sencilla. También se mencionó que si los investigadores sólo les prestan atención de forma ocasional están siendo imprudentes. Sin embargo, como se ha visto, se trata de datos que tienen ciertas desventajas y pocas veces brindan la solución completa a un problema de investigación. Las unidades de medición o clases usadas para presentar esos datos podrían ser inadecuadas, es posible que los datos sean obsoletos en el momento de su publicación, o se encuentren incompletos, y así sucesivamente. Cuando se dan tales condiciones, es lógico que el investigador recurra a los datos primarios. Este capítulo es el primero de los tres que tratan sobre los datos primarios y sirve como introducción al tema. En él, se analizan los diversos tipos de datos primarios que los investigadores recopilan acerca de las personas, así como los dos principales mecanismos que utilizan para hacerlo: la comunicación y observación. En los capítulos subsiguientes, se exploran con detalle cada uno de estos medios.

I Tipos de datos primarios Características demográficas/socioeconómicas Uno de los datos primarios más importantes para los mercadólogos está conformado por las características demográficas y socioeconómicas como edad, nivel de estudios, ocupación, estado civil, género, ingresos y clase social. Con frecuencia, los investigadores correlacionan esas variables, con los datos que recopilan, para conocer con mayor precisión el tema de estudio. Por ejemplo, podrían estar interesados en determinar si las actitudes hacia la ecología y contaminación se relacionan con el nivel académico. También podrían preguntarse si el uso de un producto específico se relaciona en alguna forma con la edad, género, nivel de estudios, ingresos y demás características de la persona y, en caso afirmativo, de qué manera. Como se observa, estas son preguntas de segmentación de mercados; por lo que se acostumbra utilizar las características demográficas y socioeconómicas para delinear segmentos del mercado. Los mercadólogos también usan los datos demográficos y socioeconómicos para la planeación de campañas publicitarias, a fin de que los medios y mensajes sean apropiados para llegar a los segmentos previstos del mercado. Como cada vez más anunciantes contemplan la posibilidad de alojar mensajes en Internet, las agencias publicitarias necesitan datos demográficos sobre los usuarios de la red. Por ejemplo, Star Media solicitó un estudio demográfico de los navegantes latinoamericanos en el ciberespacio. Los resultados del estudio indicaron que 67% tiene de 18 a 34 años de edad, 78% es de género masculino y 78% tiene estudios universitarios. El país latinoamericano con acceso más amplio a Internet fue Brasil.1 Puesto que representan atributos de las personas, a veces se denomina a las características socioeconómicas y demográficas como "estados del ser". Es fácil verificar alguna de esa información, como la edad, género y nivel de estudios formal del sujeto, mientras que otra, como la clase social, sólo puede confirmarse de manera burda, ya que se trata de mediciones relativas, no absolutas, de la posición de la persona en la sociedad. Investigar los ingresos de un individuo puede resultar muy complicado, pues, aunque las retribuciones de una persona en un año dado son un monto absoluto, en muchas sociedades el dinero es un tema tan sensible, que puede ser muy difícil determinar el monto exacto.

Tipos de datos primarios

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Características psicológicas/del estilo de vida

Personalidadd

Patrones normales de comportamiento que manifiesta un individuo; son las características, rasgos y modales que distinguen a una persona de otra.

Análisis psicográfico

Técnica para investigar la forma en que viven las personas, qué les interesa y qué les agrada; también se llama análisis del estilo de vida, ya que se basa en diversas afirmaciones acerca de las AIO -actividades (A), intereses (I) y opiniones (0)- de la persona.

Los mercadólogos también se interesan en las características psicológicas y de estilo de vida del sujeto, ya que constituyen otro tipo de datos primarios en forma de rasgos de personalidad, actividades, intereses y valores. La personalidad se define como los patrones normales de comportamiento que manifiesta un individuo, las características, rasgos y modales que le distinguen de los demás. Es frecuente clasificar a las personas por los rasgos de personalidad que muestran: agresividad, dominación, amabilidad, sociabilidad. Los mercadólogos se interesan en la personalidad porque parece afectar el comportamiento de los consumidores y otros individuos en el proceso de mercadotecnia. Por ejemplo, numerosos mercadólogos afirman que la personalidad puede influir en la elección que el consumidor hace de tiendas o productos, o en su respuesta individual a un anuncio o un exhibidor en el punto de venta. Del mismo modo, les parece más probable que los vendedores exitosos sean extrovertidos y comprensivos, que los vendedores mediocres. Aunque existen pocos datos empíricos que permitan cuantificar el alcance de la personalidad para predecir el comportamiento de consumo o el éxito del personal de ventas, todavía es una variable importante para muchos investigadores de mercados. Por regla general, se mide con alguno de los inventarios de personalidad desarrollados por los psicólogos.2 El análisis del estilo de vida se basa en la premisa de que una empresa puede planear mejores estrategias, para llegar a su mercado previsto, si conoce más cómo viven, qué les interesa y qué les agrada a sus clientes. Por ejemplo, Frito-Lay realizó investigaciones en que se identificaron dos categorías generales de personas que comen bocadillos, a las cuales se llamó comprometidas e indulgentes. Las comprometidas tienden a ser mujeres y es muy probable que practiquen ejercicio, lean revistas sobre salud y bienestar físico, estén preocupadas por la nutrición y lean las etiquetas de los productos. Frito-Lay apela a este grupo con sus papas Baked Lay, un bocadillo con bajo contenido de grasa. Las papas fritas tradicionales de la compañía están dirigidas a la otra categoría psicográfica, los indulgentes, en su mayor parte varones de alrededor de 20 años de edad que consumen muchos bocadillos, no se preocupan por lo que comen y dudan en sacrificar el sabor a cambio de un menor consumo de grasa.3 El sentido general de tal investigación, que frecuentemente se denomina análisis psicográfico, ha consistido en elaborar diversas afirmaciones que reflejen las AIO -actividades (A), intereses (I) y opiniones (O)- y el comportamiento de consumo de la persona, como: "Me gusta ver partidos de fútbol en la televisión", "Me gusta coleccionar timbres postales" o "Me interesa la política nacional". Se trata de pruebas psicográficas que habitualmente contendrían muchas afirmaciones, como las precedentes, para que los encuestados elijan y se administraría a una gran muestra de participantes.4 Por ejemplo, la agencia publicitaria Needham, Harper and Steers realiza anualmente un estudio del estilo de vida, donde hace 700 preguntas a 3500 participantes. En el anexo 9.1 se muestra una lista con las características que suelen evaluarse mediante los inventarios de AIO. El análisis trata de

ANEXO 9.1 Actividades

Intereses

Opiniones

Trabajo Aficiones Eventos sociales Vacaciones Entretenimiento Membresía en clubes Comunidad Compras Deportes

Familia Hogar Trabajo Comunidad Diversión Moda Alimentos Medios de comunicación Logros

De la propia persona Problemas sociales Política Negocios Economía Educación Productos Futuro Cultura

Fuente: adaptado de Joseph T. Plummer, "The Concept and Application of Life Style Segmentaron", Journal ofMarketing 38 (enero de 1974), p. 34. Publicado por la American Marketing Association. Véase también Ronald D. Michman, Lifestyle Market Segmentaron (Nueva York: Praeger Publishers, 1991).

2400

Capítulo 9: Recopilación de datos primarios identificar a grupos de consumidores que probablemente se comportan de manera similar hacia un producto y tienen perfiles de estilo de vida también similares. En la Ventana de investigación 9.1 se describen los estilos de vida de los cinco tipos más comunes de compradores de gasolina identificados en las investigaciones de mercado realizadas por Mobil. Al descubrir que los "buscadores de precios" no gastan más de 700 dólares anuales, mientras que los "guerreros del camino" y los "sentimentales verdaderos" gastan, en promedio, 1200 dólares, Mobil decidió cambiar su estrategia para hacer hincapié en su servicio excepcional con precios bajos.5 Uno de los problemas que experimentaron los mercadólogos al utilizar las pruebas psicográficas o los inventarios de AIO fue que las categorías de usuarios eran diferentes en cada estudio. Ello significaba que cada producto requería de nuevo la recopilación y el análisis de datos. Debido a que los perfiles entre productos eran tan inestables, resultaba imposible elaborar descripciones demográficas que fueran útiles en la planeación de estrategias de mercadotecnia para nuevos productos o marcas. El propósito de la investigación de valores y estilo de vida es evitar esos problemas mediante la elaboración de un marco de referencia psicográfico estándar que pueda usarse para diversos productos. Por ejemplo, en el anexo 9.2 se muestran diez segmentos identificados al aplicar la investigación de valores y estilos de vida en Japón.6

Actitudes y opiniones Actitud

Preferencia, inclinación, punto de vista o sentimiento de un individuo hacia un fenómeno. Opinión

Expresión verbal de una actitud.

Algunos autores distinguen entre actitudes y opiniones, mientras que otros usan indistintamente ambos términos. Lo habitual es que actitud se refiera a "las preferencias, inclinaciones, puntos de vista o sentimientos relativos a un fenómeno" de un individuo, mientras que las opiniones son "expresiones verbales de las actitudes". En esta obra no se distingue entre dichos vocablos, pero se les considera de manera indistinta como representativos de las ideas, convicciones o preferencias de una persona respecto a un objeto o concepto específicos. La actitud es uno de los conceptos más importantes en la literatura de mercadotecnia, pues se considera que guarda una estrecha relación con el comportamiento.7 En general, si una persona tiene una actitud positiva hacia un producto o marca, es más probable que adquiera ese producto o elija esa marca. Las actitudes influyen de esa manera en el comportamiento, de modo que los mercadólogos desean conformar las actitudes o dirigir sus esfuerzos a personas con actitudes favorables. De tal modo, los mercadólogos con frecuencia desean conocer las actitudes de las personas hacia las categorías de producto, las marcas y las características de productos o marcas específicas. Por


Descripción del estilo de vida de los cinco tipos más comunes de compradores de gasolina

Guerreros del camino [1G%| En general, hombres de edad madura e ingreso alto, que conducen entre 40 000 y 80 000 kilómetros por año... compran gasolina de alto octanaje con tarjeta de crédito... adquieren emparedados y bebidas... a veces llevan su automóvil al servicio de lavado. Sentimentales verdaderos (16%) Suele tratarse de hombres y muieres con ingresos entre moderados y altos, que son leales a la marca y, a veces, a una gasolinera específica... con frecuencia compran gasolina de alto octanaje y pagan en efectivo. Generación 3C (combustible, comida y con prisa! (27%) Hombres y mujeres de mucha movilidad y posición desahogada -por ío menos, la mitad son menores de 25 años- que están en movimiento constante... conducen mucho y compran muchos bocadillos.

Amas de casa (21%) Usualmente, mujeres casadas que transportan a sus hijos durante el día y utilizan cualquier gasolinera disponible en la localidad o que les quede de paso. Buscadores de precios (20%) En general, no tienen lealtad a una marca o gasolinera específicas y pocas veces compran gasolina de alto octanaje... suelen tener presupuestos restringidos... los esfuerzos por atraerlos han sido la base de estrategias de mercadotecnia durante años.

Fuente AHanna Sullivan, "Mobil Bets Dfivers Pick Cappuccino over lo* Pnces". Tfte Wall Síreef Jowna/OO de ene/o de-1995). pp. B1. B4.


241

ANEXO 9.2

Dimensiones

Exploración Expresión personal

Logros

Tradición

Orientación realista

Grupo

Porcentaje de la población

Integradores Sustentadores Innovadores

4 15 7

Adaptados

11 6

Innovadores con ryoshiki (inteligencia social) Adaptados con ryoshiki

10

Innovadores con tradición

6

Adaptados con tradición

10

Muy Pragmáticos

14

Poco Pragmáticos

17

Descripción Personas bien educadas y modernas, que disfrutan de lo nuevo y arriesgado. Individuos que resienten los cambios. Sujetos jóvenes y activos, interesados en la moda y que gastan mucho en su propia persona. Personas tímidas y sensibles con los demás, que rigen sus compras con base en los Innovadores. Personas de edad madura, orientadas a su carrera y muy educadas. Personas tímidas y sensibles con los demás, que rigen sus compras con base en los Innovadores con ryoshiki. Propietarios de casa de edad madura, con puestos administrativos de nivel medio y activos en asuntos comunitarios. Directivos jóvenes, bien educados y de posición desahogada, que viajan con frecuencia. Los que tienen menos probabilidades de concordar con cualquier afirmación sobre actitudes, retraídos, suspicaces, no les preocupa la mejora personal ni la conservación de las costumbres. Personas de actitud negativa, sin tendencia psicológica alguna y que prefieren artículos baratos y marcas establecidas.

Fuente: Lewis C. Winters, "International Psychographics", Marketing Hesearch: A Magazine of Management & Applications 4 (septiembre de 1992), pp. 48-49. Reproducido con autorización de American Marketing Association.

ejemplo, Ford Motor Company investigó las actitudes de los adultos jóvenes hacia su publicidad y utilizó los conocimientos resultantes para conformar la publicidad de su automóvil subcompacto Focus. La compañía determinó que su mercado previsto de jóvenes tenía una actitud favorable hacia lo que Jan Klug, gerente de comunicaciones de Ford, llama "asumir riesgos y vivir el momento", mientras que su actitud era escéptica hacia los mensajes corporativos refinados. La compañía se dirigió a esas actitudes con una serie de comerciales en vivo (no pregrabados), donde aparece la estrella de televisión Anabelle Gurtwich.8 La actitud es un concepto tan enclavado en las ciencias del comportamiento, particularmente en la mercadotecnia, que el capítulo 14 se dedica a los diversos tipos de instrumentos usados para medirla.

Conciencia/conocimiento Conciencia/conocimiento

Idea o comprensión de los hechos relativos a algún objeto o fenómeno.

En la investigación de mercados, el concepto de conciencia/conocimiento se refiere a lo que los encuestados saben e ignoran de un objeto o fenómeno. Por ejemplo, es muy importante determinar la eficacia de los anuncios en revistas; para ello, es necesario evaluar la "conciencia" que genera el anuncio, lo que se hace mediante uno de los tres enfoques que se describen en el anexo 9.3. Cada uno de ellos tiene como fin evaluar la conciencia y el conocimiento que el encuestado tiene acerca del anuncio, si bien, cada enfoque puede generar resultados muy diferentes. Cuando la conciencia se mide por reconocimiento, las tasas de retención son mucho más altas que cuando se hace por evocación (lo mismo ocurre con la evocación con ayuda y sin ella). Por supuesto, ello hace surgir la pregunta de cual método es el más preciso. Cada uno tiene sus problemas, entre los cuales no debe minimizarse la separación entre la conciencia verdadera y la evocación fingida.9 Cabe destacar que, cuando los mercadólogos hablan de la conciencia de la persona, a menudo se refieren a los conocimientos que el individuo tiene de un anuncio. Una persona "muy consciente" o poseedora de "alta conciencia", generalmente sabe mucho acerca del anuncio en cuestión.

242

Capítulo 9: Recopilación de datos primarios

ANEXO 9.3 Evocación sin ayuda Sin darles ningún indicio, se pide a los consumidores que recuerden la publicidad que han visto recientemente. No se les incita en ningún sentido porque, aun cuando se les hablara de una categoría general (por ejemplo, detergentes para ropa), se sospecha que mostrarían cierta tendencia a recordar más anuncios de dicha categoría. Evocación con ayuda Se proporciona un indicio al consumidor, habitualmente usando preguntas sobre los anuncios de una catego-

ría de productos específica. De manera alterna, el sujeto podría recibir una lista que muestre nombres o marcas comerciales de los anunciantes que aparecieron en un número específico de una revista, junto con nombres o marcas comerciales no incluidas en ella, y se le pediría que indique a cuáles estuvo expuesto. Reconocimiento Se muestran copias reales de los anuncios y se pregunta al individuo si recuerda haber visto cada uno de ellos.

Conciencia y conocimiento también se usan indistintamente en el contexto precedente. Los investigadores de mercados suelen interesarse por determinar si la persona está consciente de lo que se menciona a continuación:10 • El producto • Sus características • Dónde conseguirlo • Su precio • Su fabricante • Dónde se fabrica • Cómo se usa y para qué • Las características específicas que lo distinguen Aunque, dentro del marco de la conciencia, estas preguntas intentan determinar, en mayor o menor grado, los conocimientos o creencias del individuo acerca del producto. De tal modo, para los fines de esta obra conocimiento y conciencia se usan indistintamente para manifestar lo que cree la persona de un anuncio, producto, establecimiento minorista, y demás.

Intenciones Intencioness

Comportamiento futuro previsto o planeado.

Las intenciones de una persona se definen como su comportamiento futuro previsto o planeado. Los mercadólogos se interesan en las intenciones de los sujetos principalmente en lo relativo a su comportamiento de compra. Uno de los estudios más conocidos acerca de las intenciones de compra es el realizado por el Survey Research Center de la Universidad de Michigan. Dicho centro emprende con regularidad encuestas para la Federal Reserve Board, encaminadas a determinar la situación económica general de los consumidores y su punto de vista en cuanto al estado de la economía en el futuro cercano. En ellas, se pregunta a los consumidores qué tanto pretenden adquirir en artículos costosos, como aparatos electrodomésticos, automóviles y vivienda durante los meses siguientes. Luego, se analizan las respuestas y se usan como uno de los indicadores de la actividad económica futura. En mercadotecnia, a menudo se investigan las intenciones pidiendo a los entrevistados que indiquen cuál de las afirmaciones siguientes describe mejor sus planes respecto a un nuevo producto o servicio: • definitivamente lo compraría • probablemente lo compraría • estoy indeciso • probablemente no lo compraría • definitivamente no lo compraría


242

El número de personas cuya respuesta es que definitiva o probablemente comprarían el producto suele combinarse en una "categoría superior" para indicar su probable reacción al nuevo producto o servicio. También, en mercadotecnia las intenciones reciben menos atención que otros tipos de datos primarios, debido en gran parte a que suele haber incongruencias entre lo que dicen las personas que van a hacer y lo que hacen realmente; sobre todo en lo relativo al comportamiento de compra. A manera de ejemplo, en la figura 9.1 se ilustran los resultados de una investigación sobre esta relación. En el experimento, se dio a los consumidores un cuestionario describiendo una nueva opción de precios para un servicio al que ya están suscritos. Ahí se les pide que marquen con un círculo el número que represente mejor qué tanto estuvieron dispuestos a adquirir el servicio cuando estuvo disponible; la escala va de 1 (definitivamente no lo compraría) a 10 (definitivamente lo compraría). Como se muestra en la figura, apenas 45% de quienes indicaron que definitivamente comprarían el servicio lo hizo en los primeros tres meses de su disponibilidad. Además, también lo contrataron algunos participantes cuya respuesta fue negativa. Lo más probable es que los investigadores usen las intenciones de compra cuando investigan las probabilidades de que los consumidores compren artículos de costo elevado. En el caso de una familia, puede tratarse de un automóvil, una nueva vivienda e incluso unas vacaciones. En el de una empresa, las intenciones de compra suelen enfocarse en la adquisición de planta o equipo nuevos. El supuesto general de los investigadores es que cuanto más cueste un artículo, más probable será que el consumidor planee su compra. Si ese supuesto es válido, habría correlación significativa entre el comportamiento previsto y el real. Desgraciadamente, las pruebas de tal correlación son escasas.11

FIGURA 9.1

Fuente: William J. Infosino, "Forecasting New Product Sales from Likelihood of Purchase Ratings", en Marketing Science5 (otoño de 1986), p. 375. Véase también Vicki G. Morwitz y David Schmittlein, "Using Segmentation to Improve Sales Forecasts Based on Purchase Intent: Which 'Intendees' Actually Buy", en Journal of Marketing ñesearch 29 (noviembre de 1990), pp. 391-405.

ÜBlIflp

Capítulo 9: Recopilación de datos primariosos Motivación El concepto de motivación parece generar más confusión semántica que muchos otros en las ciencias de comportamiento. Ciertos escritores insisten en que los motivos son diferentes de los impulsos, término este último que se usa principalmente para representar las necesidades fisiológicas básicas (como comer y beber o tener cobijo y relaciones sexuales). Otros distinguen entre necesidades y deseos, al afirmar que las necesidades son las fuerzas motivadora básicas que se traducen en deseos más inmediatos con los que se satisfacen esas necesidades (por ejemplo, la necesidad resultante del hambre origina el deseo de comer un buen bistec).12

Motivo Necesidad, deseo, impulso o cualquier otro estado interno que empuja, activa o mueve a la persona y dirige o canaliza su comportamiento hacia determinados objetivos.

En esta obra, un motivo es una necesidad, deseo, impulso u otro estado interno que dirige o canaliza el comportamiento hacia ciertos objetivos. Garantizar la seguridad económica de la familia es el motivo subyacente al anuncio de seguros de vida y gastos médicos adjunto. El interés de los investigadores de mercados en los motivos radica en determinar por qué se comportan las personas como lo hacen. Ello se debe, en primer lugar, a que los investigadores piensan que los motivos de las personas tienden a ser más estables que su comportamiento y, por consiguiente, son una mejor base que el comportamiento, pasado para predecir el comportamiento futuro. Por ejemplo, una pareja joven, que vive en un departamento, podría expresar su deseo de comprar una casa. El simple hecho de que no la hayan adquirido el año pasado o antepasado no significa que hayan cambiado sus motivos. Una vez que ahorre lo suficiente para el enganche o esté en camino su nuevo hijo, podría actuar con base en sus motivos y el comportamiento pasado no influiría en esta acción. En segundo lugar, comprender lo que impulsa el comportamiento de las personas hace más fácil entender ese mismo comportamiento. El deseo de estatus social podría motivar a que un comprador adquiera un Mercedes Benz, mientras que la preocupación por la seguridad haría que otro compre un Volvo. Si los investigadores entienden las fuerzas subyacentes al comportamiento de los consumidores, están en mejor posición para influir en su conducta futura o, al menos, para diseñar productos compatibles con el comportamiento que esperarían.

Conducta/comportamiento Conducta/comportamiento Lo que ha hecho o está haciendo un sujeto.

El término conducta/comportamiento se refiere a lo que ha hecho o está haciendo una persona; en mercadotecnia, se vincula la conducta/comportamiento de compra y uso. Ahora bien, el comportamiento es una actividad física que ocurre en circunstancias específicas, en un momento determinado y con uno o más actores o participantes. Un investigador de mercados que estudia el comportamien-

Disyuntiva ética 9.1 Una cadena nacional de tiendas departamentales, con imagen hasta cierto punto refinada, planea abrir una tienda HII una zona residencial de profesionistas. El director de investigación de mercados de la compañía quiere un perfil detallado de las características y estilo de vida de los residentes del área, para adaptar la nueva tienda a los gustos de este nuevo y lucrativo mercado. Propone que usted, como parte de su personal, contribuya a la investigación observando, durante un mes, a los residentes en sus actividades cotidianas: comer en restaurantes.

asistir a la iglesia, comprar en otras tiendas, tener relaciones sociales, y así sucesivamente. Luego, preparará un informe acerca de los gastos, que son parte de su estilo de vida. • ¿Existe algún problema ético con la observación de personas en sitios públicos? ¿Sería más grave el problema ético si entablara relación social con los sujetos? • ¿De quién es la responsabilidad ética de su comportamiento, del director de investigación de mercados, de usted o de ambos?


2*5

El motivo de este anuncio de LIFE, la organización no lucrativa Life and Health Insurance Foundation for Education, es dirigirse a la necesidad de que los padres sostengan a sus hijos, incluso después de morir. El anuncio guía a los consumidores hacia un número de larga distancia gratuita o un sitio web para que conozcan más sobre la manera de lograr sus objetivos económicos a través de un seguro de vida.

to estaría interesado en una descripción de esa actividad y sus diversos componentes. El anexo 9.4 es una lista de verificación de los elementos clave del comportamiento de compra. El investigador puede usar listas como esa para diseñar los instrumentos de recopilación de datos. A medida que el investigador llena cada categoría, debe decidir cuál información tiene que incluir u omitir. Por ejemplo, veamos lo que ocurre con la categoría "dónde": el "dónde de una compra" puede especificarse en relación con el tipo de tienda, su ubicación por área geográfica amplia o por dirección específica, su tamaño e incluso su nombre. Lo mismo ocurre con cada una de las categorías principales. Así, el estudio del comportamiento incluye elaborar una descripción de la actividad de compra o uso, vigente o previa, respecto a algunas o todas las características que se mencionan en el anexo 9.4.

ANEXO 9.4 Comportamiento de compra Qué y cuánto Cómo Dónde Cuándo Quién

Comportamiento de uso

246

Capítulo 9: Recopilación de datos primarios En este mundo de competencia creciente, los datos de comportamiento son cada vez más importantes para los mercadólogos. Por fortuna, las nuevas tecnologías de captura electrónica mediante escáner u otros medios, almacenamiento masivo y sistemas y técnicas más refinados, están haciendo cada vez más sencillo y productivo analizar los datos de comportamiento.13

| Obtención de datos primarios Comunicación

Método de recopilación de datos que comprende interrogar a las personas, para obtener la información deseada, utilizando un instrumento llamado cuestionario. Observación

Método de recopilación de datos que consiste en observar la situación que interesa y consignar los hechos, acciones o comportamientos significativos.

FIGURA 9.2

Cuando el investigador trata de recopilar datos primarios, tiene diversas opciones en cuanto a los medios para ello. En la figura 9.2 se muestra una panorámica de esas alternativas. La decisión primaria consiste en usar la comunicación o la observación. La comunicación abarca efectuar preguntas a los sujetos, a fin de obtener la información deseada, utilizando un instrumento de recopilación de datos llamado cuestionario. Las preguntas pueden ser verbales o escritas, al igual que las respuestas. Mediante la observación, que no incluye preguntas, se ve la situación que interesa y se registran los hechos, acciones o comportamientos significativos. El equipo de observación puede constituirse con una o más personas, o un dispositivo mecánico. Por ejemplo, los lectores ópticos de los supermercados sirven para indagar cuántas cajas de una marca de cereal específica se venden habitualmente por semana en una región dada. En forma alterna, un investigador interesado en las marcas de verduras enlatadas que compra una familia podría hacer los arreglos para practicar una auditoría de despensa, en la que se hace una inspección para ver cuáles marcas tiene en existencia. Para seleccionar un método de recopilación de datos primarios es necesario tomar otras decisiones. Por ejemplo, ¿deben administrarse los cuestionarios por correo, por teléfono o en persona? ¿Debe ocultarse el propósito del estudio o no? ¿Deben ser las preguntas de respuesta abierta o ha de pedirse al encuestado que escoja entre un conjunto limitado de alternativas? Pese a que en la fi-

Obtención de datos primarios

246

gura 9.2 parece implícito que estas decisiones son independientes, en realidad guardan una relación estrecha. De tal suerte, la decisión relativa al método de administración tiene consecuencias en el grado de estructura que debe imponerse al cuestionario. Cada uno de los métodos empleados para recabar datos primarios tiene sus propias ventajas y desventajas, mismas que se analizan de manera general en el resto del capítulo. Luego, en el capítulo siguiente, la atención se centra en las decisiones que deben tomarse al usar el método de comunicación, y en el capítulo 11, las relativas al método de observación. En general, el método de recopilación de datos por comunicación tiene como principales ventajas la versatilidad, rapidez y bajo costo, mientras que los datos de observación suelen ser más objetivos y precisos.

Versatilidad La versatilidad es la capacidad de una técnica para recabar información sobre muchos tipos de datos primarios importantes para los mercadólogos. Con el método de comunicación es posible averiguar las características demográficas/socioeconómicas y de estilo de vida del individuo, sus actitudes y opiniones, su conciencia y conocimientos, sus intenciones, la motivación subyacente a sus acciones e incluso su comportamiento personal. Solo basta con preguntar, si bien, las respuestas no siempre son verdaderas. No ocurre lo mismo con la observación. Las técnicas de observación pueden aportar únicamente información acerca del comportamiento y de ciertas características demográficas/socioeconómicas, pero con ciertos limitantes. Las observaciones están restringidas, por ejemplo, al comportamiento actual, pues resulta imposible observar la conducta pasada o futura de una persona. Si se pretende conocer el comportamiento pasado o las intenciones a fiíturo, es necesario preguntar al respecto. Algunas características demográficas/socioeconómicas son de fácil observación; el género sería el ejemplo más evidente. Otras se pueden observar, pero con menor exactitud; por ejemplo, la edad y los ingresos de una persona podrían inferirse al examinar de cerca su modo de vestir y comportamiento de compra. Sin embargo, resulta evidente que tales observaciones pueden resultar erróneas, particularmente en lo relativo a los ingresos. Otras más, como la clase social, no pueden observarse con grado alguno de confianza en cuanto a la exactitud de los datos registrados. Los demás tipos básicos de datos primarios no pueden medirse en absoluto mediante la observación. Es simplemente imposible observar una actitud u opinión, la conciencia o los conocimientos de una persona, o sus motivos. Sin duda alguna, sería posible tratar de hacer algunas inferencias acerca de estas variables con base en el comportamiento observado. Por ejemplo, en un informe reciente de


Un fabricante de caramelos contrató un despacho de investigación de mercados para que recopilara datos sobre las alternativas que toman en cuenta los consumidores al decidirse por un caramelo. Sue Samuelson, persona a cargo de la investigación, pensó que la mejor forma de recopilar información precisa era mediante un estudio de observación en los principales almacenes, farmacias y tiendas de descuento de diversas ciudades grandes. Desgraciadamente, en ese momento el personal del despacho estaba trabajando al máximo en otras labores, por lo que la compañía simplemente no tenía disponible personal suficiente para realizar el estudio de observación personal y, al mismo tiempo, cumplir la fecha límite del cliente. De tal modo, Samuelson decidió que propondría al cliente un estudio por correo, empleando el panel de hogares del despacho de investigación. Ello no sólo entrañaría menos exigencias para el

persona! de la empresa, sino que también el costo para el cliente sería casi 25% menor que con la observación personal. • ¿Acaso Samuelson tiene la obligación de revelar a su cliente el motivo que la hace recomendar el panel de correo? • ¿Es ético que un despacho de investigación use métodos de recopilación de datos alternos debido a sus restricciones internas? ¿Lo sería si la alternativa reduce el costo para el cliente? • ¿Quién debe tornar la decisión en cuanto a la mejor forma de abordar el proyecto, el cliente o el proveedor de investigación?

248

Capítulo 9: Recopilación de datos primarios Media Matrix, se clasificaron a los sitios en que hombres y mujeres están más tiempo. El estudio reveló que los hombres pasan más tiempo en el sitio de subastas de eBay: casi 150 minutos mensuales únicamente en ese sitio (Las mujeres están un poco menos de tiempo en dicho sitio, que ocupó el tercer lugar entre ellas).14 Aunque la observación indica algo acerca del comportamiento de los usuarios masculinos de la red, no explica por qué los hombres están más tiempo en eBay que en cualquier otro sitio, si disfrutan ese tiempo en línea o no, si están conscientes de que existen otros sitios de subastas en línea o en vivo o no, y si preferirían lograr el mismo objetivo de alguna otra manera, como podría ser en otro sitio web o por correo. Está claro que es riesgoso generalizar el comportamiento a los estados mentales y los investigadores deben reconocerlo. También lo está que las preguntas posibilitan una base más amplia de datos primarios.

Rapidez y bajo costo Las ventajas de rapidez y bajo costo del método de comunicación están estrechamente entrelazadas. En el supuesto de que los datos sirvan en ambos métodos, con frecuencia el de comunicación recaba los datos con mayor rapidez que el de observación, ya que permite controlar más las actividades mismas de recopilación. Con el método de comunicación, los investigadores no se ven forzados a esperar a que ocurran los hechos, como deben hacerlo con el de observación. En algunas circunstancias, es imposible predecir con suficiente precisión cuándo ocurrirá el acontecimiento, para observarlo. En relación con otros comportamientos, el intervalo entre los acontecimientos puede ser considerable; por ejemplo, si un observador intenta determinar la marca adquirida con más frecuencia en una de varias categorías de aparatos electrodomésticos, seguramente tendría que esperar largo tiempo para hacer una sola observación y gran parte del tiempo estaría ocioso. Tal ocio es costoso, ya que es probable que se le pague por hora, no por contacto. Los acontecimientos que duran largo tiempo también pueden causar dificultades. Un estudio de observación de la influencia relativa que tienen marido y mujer, respectivamente, en la compra de un automóvil, sería prohibitivo en cuanto a tiempo y costo. También existen casos en que la observación es más rápida y menos costosa que la comunicación, como lo sería la compra de bienes perecederos. Por ejemplo, el uso de lectores ópticos permite registrar muchas más compras y a menor costo que si se preguntara a los compradores lo que adquirieron.

Objetividad y exactitud Aunque el método de observación tiene limitantes graves en cuanto a su alcance, tiempo y costo, entraña ciertas ventajas de objetividad y exactitud. Los datos que pueden obtenerse, con cualquiera de los dos métodos, habitualmente se recopilan de manera más precisa mediante la observación, lo que se debe a que no depende de la falta de disposición o capacidad del sujeto para brindar la información necesaria. Por ejemplo, es frecuente que las personas se muestren renuentes a cooperar cuando sus respuestas podrían ponerlas en una situación desfavorable. En ocasiones, olvidan de manera conveniente acontecimientos vergonzosos, mientras que en otras no les conceden importancia suficiente como para recordarlos. Puesto que la observación permite registrar el comportamiento a medida que ocurre, es independiente de la memoria o estado de ánimo del sujeto. Es habitual que la observación produzca datos más objetivos que la comunicación. La entrevista es una situación de interacción social, así que las respuestas del entrevistado dependen de la percepción que tenga del entrevistador y viceversa, si bien, la capacitación de este último debe brindarle mayor grado de control sobre sus percepciones. Con el método de observación, las percepciones del sujeto desempeñan una función de menor importancia que con el método de comunicación. En ocasiones, las personas ni siquiera se dan cuenta de que están siendo observadas, con lo que se evita que tengan la tentación de decir al entrevistador lo que éste desea escuchar o le den respuestas socialmente aceptables, que no son verídicas. Los problemas de objetividad se centran en los métodos del observador, lo cual facilita su trabajo. La selección, capacitación y control del observador se convierten en los elementos cruciales, en lugar de que lo sean las percepciones que el sujeto tiene del trabajador de campo.

Resumen

249

De regreso en el caso American Express Financial Advisors (AEFA| aceptó poner a prueba la idea de que los planteadores con inteligencia emocional venderían más pólizas de seguros, lo que constituyó todo un experimento. La compañía tomó a planifícadores financieros con habilidades y antecedentes similares, y los dividió en dos grupos. El grupo de experimentación recibió 12 horas de capacitación en un aspecto de la inteligencia emocional: el arte de confrontar ¡manejo de las propias emociones e impulsos], mientras que el grupo testigo no recibió capacitación alguna. Luego, se vigiló el desempeño de los dos grupos durante tres meses. Al final del periodo experimental, el grupo de investigación evaluó los resultados. Los planteadores del grupo experimental tuvieron un desempeño 10% mejor que los del grupo testigo, ¡el experimento sustentaba la hipótesis! Ahora se tenían pruebas para apoyar la idea de que los planifícadores necesitan vender tanto sentimientos como cifras. El equipo envió un informe en que resaltaba esa diferencia a Jim Mitchell, ejecutivo que lo había formado originalmente. La reacción de Mitchell fue: "¿Debo entender que durante los últimos 25 años he pasado por alto este punto?" Esos resultados convencieron a Mitcbell de ampliar y corregir la capacitación, si bien continuó la investigación sobre los efectos de la capacitación. La compañía capacitaría a mas planteadores en otros aspectos de la inteligencia emocional y luego prestaría atención al progreso de las ventas AEFA capacitó a varias decenas de planifícadores en el conocimiento de sus propias emociones y las de sus clientes, con la ¡dea de que tuvieran mayor capacidad no

sólo para hablar de objetivos financieros, sino para hacer sentir confianza, orgullo y seguridad a los clientes. Los resultados iniciales demostraron que los planteadores financieros que recibieron la capacitación superaron considerablemente a sus colegas no capacitados. En una de las mediciones, los asesores con capacitación de inteligencia emocional tuvieron 18.1% de crecimiento en sus ventas, en comparación con 16.2% de los planifodores sin capacitación. En una compañía con más de 200 000 millones de dólares en activos financieros, una diferencia de 2% se traduce en mucho dinero. En la investigación de seguimiento, también se preguntó a los planteadores sobre sus actitudes hacia la inteligencia emocional. Casi 90% consideró que las aptitudes en el área de la inteligencia emocional son importantes para el desempeño de su trabajo. En este punto, ios directivos de AEFA quedaron convencidos por la idea y empezaron a exigir que cada nuevo asesor financiero tomara un programa de inteligencia emocional como parte de su capacitación inicial en la compañía. Además de esta capacitación de seis días, los ejecutivos incorporan ahora la capacitación en inteligencia emocional a las conferencias de ventas y evaluaciones del rendimiento. Fuentes: Scoil Hays, "American Express Taps ¡ntolhe Power nf Emotional Intelligence", en Hurto/re (1 da julio de 1999, bajado del silio de Nortiiern Light, www.northernlighl com, el II de septiembre de 1999}; Midielle Neel> Martínez. "The Smarts Thal Count". en HítMagaiittE ¡noviembre de 1997, bajado del sitio de la Socieiy for Human Resource Management, mvw.shrm.org, el 28 as mayo de 19991; sitio de American Express. wwwamencanexpress.com, bajado el 21 de septiembre de 1999.

T Objetivo de aprendizaje 1 Enumerar las características demográficas y socioeconómicas importantes para los mercadólogos. Los mercadólogos están interesados en características socioeconómicas y demográficas tales como edad, nivel de estudios, ocupación, estado civil, género, ingresos y clase social.

Objetivo de aprendizaje 2 Describir la premisa que sustenta el análisis de estilos de vida. El análisis de estilos de vida se basa en la premisa de que una empresa puede planear estrategias más eficaces para llegar a su mercado previsto si sabe más acerca de sus clientes en cuanto a cómo viven, qué les interesa y qué les gusta.

2500

Capítulo 9: Recopilación de datos primarios

Objetivo de aprendizaje 3 Citar los tres enfoques principales usados para medir la eficacia de los anuncios en revistas. Los tres enfoques principales para medir la conciencia de los anuncios de revistas son: 1) evocación sin ayuda, en la que no se brinda indicio alguno al consumidor; 2) evocación con ayuda, en la que se da algún indicio al consumidor, y 3) reconocimiento, donde se muestra un anuncio al sujeto y se le pregunta si recuerda haberlo visto o no.

Objetivo de aprendizaje 4 Indicar dos razones por las que los investigadores se interesan en los motivos de las personas. En primer término, los investigadores piensan que los motivos tienden a ser más estables que el comportamiento y, por ende, son una mejor base que el comportamiento pasado para predecir el comportamiento futuro. En segundo lugar, los investigadores creen que, al entender lo que impulsa el comportamiento de una persona, es más fácil comprenderlo.

Objetivo de aprendizaje 5 Describir dos medios básicos para obtener datos primarios. Los dos métodos básicos para obtener datos primarios son comunicación y observación. La comunicación entraña hacer preguntas al sujeto a efecto de obtener la información deseada, para lo cual se usa un instrumento de recopilación de datos llamado cuestionario. En la observación, se observa la situación que interesa y se registran los hechos, acciones o comportamientos significativos.

Objetivo de aprendizaje 6 Señalar las ventajas específicas de cada uno de los métodos empleados para recopilar datos. En general, las ventajas de recopilar datos por medio de la comunicación son su versatilidad, rapidez y costo, mientras que los datos producto de la observación suelen ser más objetivos y precisos.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué tipos de datos primarios interesan más a los investigadores de mercados? ¿Cómo los distinguen? 2. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas generales de obtener la información mediante preguntas o por observación? ¿Qué método brinda mayor control sobre la muestra?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos ¿Debe usarse el método de comunicación o el de observación en las situaciones que se describen en las preguntas 1 y 2? Justifique su respuesta. 1. La División de productos metálicos de La Milagrosa, S.A. desarrolló un recipiente metálico especial para almacenar bolsas de plástico para basura. Dichas bolsas son un problema en los hogares, ya que emiten olores desagradables, dan mal aspecto y son un caldo de cultivo para los insectos. El recipiente supera estos problemas, ya que tiene un mecanismo que sostiene la bolsa, la mantiene abierta para su llenado y la sella al cerrar la tapa. Además, su área de alma-

Notas

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cenamiento es suficiente, por lo menos, para cuatro bolsas llenas. El producto cuesta 53.81 dólares y se vende en ferreterías. La compañía le ha hecho poca publicidad y se basa en su promoción y exhibidores en las tiendas. La gerente de la división se pregunta qué tan eficaces resultan los exhibidores y le ha llamado para que realice la investigación necesaria. 2. Amigos, S.A., es un fabricante y distribuidor nacional de tarjetas de felicitación. La compañía inició recientemente la distribución de una línea de tarjetas más económicas, lo cual es posible con el uso del papel de menor categoría. Al parecer, los consumidores no perciben las diferencias de calidad entre las tarjetas costosas y económicas. La compañía tiene la política de imprimir su nombre y el precio en la parte posterior de cada tarjeta. La aceptación inicial de la nueva línea de productos ha convencido a la vicepresidenta de producción, Susana Hernández, de que la compañía debe utilizar el papel de menor categoría en todas las tarjetas y aumentar su margen de utilidad de 12.3 a 14.9%. El gerente de ventas se opone abiertamente a la medida y ha comentado: "Susana, a los consumidores les preocupa la calidad de las tarjetas; una diferencia de precio de cinco centavos por tarjeta no importa". La vicepresidenta recurre a usted para que emprenda el estudio correspondiente. 3. Alto-Compre abrió recientemente una nueva tienda en Guadalajara, Jalisco, que está abierta todos los días de las 7:00 a las 23:00 horas. Los directivos están interesados en determinar el área comercial de la que provienen los clientes que acuden a ella, de modo que puedan planear mejor la ubicación de otras tiendas en dicha ciudad. ¿Cómo determinaría esa información empleando el método del cuestionario? o ¿con el método de observación? ¿Cuál sería preferible? Cerciórese de especificar en su respuesta cómo definiría "área comercial". 4. Los siguientes son varios objetivos de proyectos de investigación de mercado. En relación con cada uno, especifique el o los tipos de datos primarios que usaría y un posible método para su recopilación. a) evaluar los patrones de "flujo de personas" en un centro comercial b) juzgar la eficacia de un nuevo anuncio c) calibrar el potencial de éxito de un representante de ventas d) segmentar un mercado e) identificar los tipos de compradores de una tienda específica f) descubrir qué opinan las personas respecto al nuevo diseño de un empaque 5. El análisis de estilos de vida o psicográfíco recopila datos acerca de tres dimensiones del estilo de vida de la persona. Compare y distinga esas dimensiones. ¿Constituyen una lista exhaustiva o podría recomendar otras que deban incluirse?

Notas 1. Hope Katz Gibbs, "Latín American Marketing: Médiums for the Message", Expon Today (junio de 1999), pp. 22-27. 2. Existen varias guías de los diversos inventarios de personalidad. Algunas de las más extensas son las de C.M. Bonjean, R.J. Hill y S.D. McLemore, Sociológica! Measurement: An Inventory ofScales and índices (San Francisco: Chandler, 1967); Ki-Taek Chun, Sidney Cobb y J.R.R Frenen, Measuresfor Psychological Assessment (Ann Arbor, MI: Institute for Social Research, University of Michigan, 1975); Delbert C. Miller, Handbook of Research Design and Social Measurement, 5a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1991). 3. "Frito-Lay Profíles Salty Snack Consumers", Supermarket News (18 de marzo de 1996), p. 39. 4. Uno de los inventarios de AIO más usados es el conjunto de 300 preguntas que aparece en William D. Wells y Douglas Tigert,' Activities, Interests, and Opinions", Journal of Advertising Research 11 (agosto de 1971), pp. 27-35. Véase una revisión general de los orígenes, desarrollo y dirección de investigación de estilos de vida y psicográfíca en William D. Wells (ed), Life Style and Psychographics (Chicago: American Marketing Association, 1974). Véase pruebas de la confíabilidad y validez de los inventarios psicográficos en Alvin C. Burns y Mary Carolyn Harrison, "A Test of the Reliability of Psychographics", Journal of Marketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 32-38; John L. Lastovicka, "On the Validation of Lifestyle Traits: A Review and Illustration", Journal of Marketing Research 19 (febrero de 1982),

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Capítu 9: Recopilación de datos primarios Capítulo pp. 126-138; lan Fenwick, D. A. Schellinck, y K.W. Kendall, "Assessing the Reliability of Psychographic Analyses", Marketing Science 2 (invierno de 1983), pp. 57-74; Thabet A. Edris y A. Meidan, "On the Reliability of Psychographic Research: Encouraging Signs for Measurement Accuracy and Methodology in Consumer Research", European Journal of Marketing 24 (N° 3, 1990), pp. 23-41; Faye W. Gilbert y William E. Warren, "Psychographic Constructs and Demographic Segments", Psychology & Marketing 12 (mayo de 1995), pp. 223-237. 5. Allana Sullivan, "Mobile Bus Drivers Pick Cappuccino over Low Pnces", The Wall Street Journal (30 de enero de 1995), pp. Bl, B4. 6. La investigación de valores y estilos de vida (VALS) original fue una tipología de la población estadounidense que elaboró Arnold Mitchell como modelo de valores sociales. Se describe en su obra The Nine American Lifestyles (Nueva York: MacMillan, 1983). En Estados Unidos, se ha sustituido con VALS2, mucho más enfocada en predecir el comportamiento del consumo. Otros esquemas de clasificación basados en valores son Monitor y The List of Valúes (LOV). Véase un análisis del uso de investigación de valores y estilo de vida en Bickley Townsend, "Psychographic Glitter and Gold", American Demographics 1 (noviembre de 1985), pp. 22-29; Lynn R. Kahle, Sharon E. Beatty y Pamela Homer, "Alternative Measurement Approaches to Consumer Valúes: The List of Valúes (LOV) and Valúes and Life Style (VALS)", Journal of Consumer Research 13 (diciembre de 1986), pp. 405-409; Rebecca Piirto, Beyond Mind Gomes: The Marketing Power of Psychographics (Ithaca, Nueva York: American Demographic Books, 1991); Wagner A. Kamakura y Thomas P. Novak, "Value-Based Segmentation: Exploring the Meaning of LOV", Journal of Consumer Research 19 (junio de 1992), pp. 129-132. 7. Véase un análisis general de la función de otras actitudes en el comportamiento de los consumidores en J. Paul Peter y Jerry C. Olson, Consumer Behavior and Marketing Strategy, 4a. ed. (Burr Ridge, IL: Irwin, 1996), en particular las pp. 155-190. 8. "Ford's Focus: Aim for Young Drivers", Chicago Tribune (13 de agosto de 1999), sec. 3, p. 3. 9. Véase Herbert E. Krugman, "Point of View: Measuring Memory—An Industry Dilemma", Journal of Advertising Research 25 (agosto/septiembre de 1985), pp. 49-51; Charles E. Young y Michael Robinson, "Guideline: Tracking the Commercial Viewer's Wandering Attention", Journal of Advertising Research 21 (junio/julio 1987), pp. 15-22; Murphy A. Sewall y Dan Sarel, "Characteristics of Radio Commercials and Their Recall Effectiveness", Journal of Marketing 50 (enero de 1986), pp. 52-60; Myron Glassman y John B. Ford, "An Empirical Investigation of Bogus Recall", Journal ofthe Academy of Marketing Science 16 (otoño de 1988), pp. 38-41; Robin Higie y Murphy A. Sewall, "Using Recall and Brand Preference to Evalúate Advertising Effectiveness", Journal of Advertising Research 31 (abril/mayo de 1991), pp. 56-63; Erik du Plessis, "Recognition Versus Recall", Journal of Advertising Research 34 (mayo/junio de 1994), pp. 75-91; Joel S. Dubrow "Recall Revisited: Recall Redux", Journal of Advertising Research 34 (mayo/junio de 1994), pp. 92-106. 10. Fred L. Schreier, Modern Marketing Research: A Behavorial Science Approach (Belmont, CA: Wadsworth, 1963), pp. 269-273. 11. Manohar U. Kalwani y Alvin J. Silk, "On the Reliability and Predictive Validity of Purchase Intention Measures", Marketing Science 1 (verano de 1982), pp. 243-286; Gary M. Mullett y Marvin J. Karson, "Analysis of Purchase Intent Scales Weighted by Probability of Actual Purchase", Journal of Marketing Research 22 (febrero de 1985), pp. 93-96; Vicki G. Morwitz y David Schmittlein, "Using Segmentation to Improve Sales Forecasts Based on Purchase Intent: Which 'Intendees' Actually Buy", Journal of Marketing Research 29 (noviembre de 1990), pp. 391-405; Richard H. Evans, "Analyzing the Potential of a New Market", Industrial Marketing Management 22 (febrero de 1993), pp. 35-39; Albert C. Bemmaor, "Predicting Behavior from Intention-to-Buy Measures: The Parametric Case", Journal of Marketing Research 32 (mayo de 1995), pp. 176-191. Las organizaciones que recopilan datos de intenciones de compra suelen ajustar periódicamente sus datos con base en su experiencia previa del grado de sesgo que podría contener un conjunto de datos de intenciones. 12. James H. Myers y William H. Reynolds, Consumer Behavior in Marketing Management (Boston: Houghton Mifflin, 1967), p. 80. 13. Por ejemplo, véase un análisis de los cambios principales en Don Schultz, "Losing Attitude", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 1 (otoño de 1995), pp. 9-15. 14. " 'Sticky' Siteuations on the Net Vary by Gender", Adweek (5 de abril de 1999), p. 45.


253 •^PÎ PP

Lecturas recomendadas Existen varias guías de los diversos inventarios de la personalidad. Una de las mejores para los mercadólogos es la siguiente: Delbert C. Miller, Handbook of Research Design and Social Measurement, 5a. ed. (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1991). Véase un análisis general del propósito, procedimientos y usos de la investigación de estilos de vida en: Arnold Mitchell, The Nine American Lifestyles (Nueva York: Macmillan, 1983). Rebecca Piirto, Beyond Mind Games: The Marketing Power of Psychographics (Ithaca, Nueva York: American Demographic Books, 1991).

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RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN MEDIANTE CUESTIONARIOS O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar el concepto de estructura en relación con los cuestionarios. 2. Explicar qué es el ocultamiento en un cuestionario. 3. Analizar por qué los investigadores de mercados usan más los cuestionarios estructurados sin ocultamiento. 4. Citar tres desventajas de las preguntas de opción múltiple. 5. Explicar por qué, para realizar ciertos estudios, los investigadores usan los métodos proyectivos. 6. Enumerar tres tipos de estímulo que se acostumbra aplicar en las técnicas proyectivas. 7. Distinguir los tres métodos de aplicación de cuestionarios. 8. Citar los puntos que suelen tomar en cuenta los investigadores cuando comparan los diversos métodos para aplicar cuestionarios.

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Un coso poro lo investigación de mercados "¿Sabes quiénes son realmente tus clientes?", preguntó Rick Shanahan, gerente de ventas locales de la marca de aparatos electrodomésticos Clean-Rite. Estaba sentado en la oficina de Tom Karlin, un exitoso distribuidor que tenía la concesión de Clean-Rite en nueve condados del floreciente centro de Florida. "¿A qué te refieres?", preguntó Karlin, obviamente intrigado. "Me refiero a que demográficamente, puedo decirte quién ha comprado un electrodoméstico de Clean-Rite en tu región durante los últimos dos años. Puedo decirte su edad, cuánto gana, qué le gusta hacer en su tiempo libre y por qué prefiere adquirir nuestros productos y no los de la competencia." "Eso es magnífico -contestó Karlin- pero, ¿de dónde sale esa información? No pensé que Clean-Rite emprendiera muchas investigaciones demográficas, y menos en el centro de Florida." "Bueno, la verdad es que no lo hacemos -al menos no directamente. Empezamos a usar los servicios de una compañía que se especializa en ofrecer bases de datos de los consumidores, que genera a partir de la información incluida en las tarjetas de registro de los productos." "¿Te refieres a las tarjetas que llenan y envían los clientes, donde dicen cuándo y dónde compraron su lavaplatos y cuál es el número de serie?" "Sí. Además de permitirnos controlar la información relativa a las garantías, en las tarjetas de registro también hacemos a los consumidores algunas preguntas sencillas acerca de sus ingresos, nivel de estudios e intereses; y ya tenemos su dirección. Muchas personas ni siquiera se dan cuenta de que están llenando un cuestionario." "Es cierto, nunca juzgué las tarjetas de registro de producto como cuestionarios." "Bien -continuó Shanahan, ampliando el tema- empacamos una tarjeta de registro con franqueo pagado en cada aparato. El comprador la llena y la envía directamente a Demographics LifeStyle Data (DLD), una compañía de Houston que usa esa información para generar una base de datos demográficos similar a la del censo, pero mucho más actualizada. Además, esa base de

datos contiene más información del estilo de vida que llevan los clientes. Pero lo mejor de todo esto no radica en su proyección nacional, pues cualquier mercadólogo puede enviar 2000 cuestionarios y elaborar una; sino en que DLD puede dividir los datos por regiones geográficas específicas e incluso elaborar proyecciones por códigos postales o barrios específicos. Como te comenté, puedo decirte lo que quieras acerca de los consumidores del área de tu franquicia que en los últimos dos años han comprado un aparato de Clean-Rite." "Eso es sorprendente -replicó Karlin- Me gustaría ver esa información." Varios días después, cuando llegaron los informes enviados por DLD, Karlin dedicó algún tiempo a estudiar los datos. Era realmente interesante ver los tipos de personas que preferían adquirir Clean-Rite en vez de otras marcas. Por supuesto, ya tenía en mente una imagen de los clientes, basada en su experiencia como distribuidor. Clean-Rite tenía la reputación de ser un fabricante de calidad y por norma no buscaba el mercado de las personas con bajos ingresos. Sin embargo, esta información era mucho más específica que la respuesta intuitiva de un vendedor. Karlin se enteró de que los compradores de Clean-Rite, en el centro de Florida, habitualmente tenían ingresos de 40000 dólares o más, estudios universitarios y preferencia por las actividades recreativas al aire libre, como golf, tenis y navegación. "Excelente -pensó Karlin, mientras golpeaba suavemente un lado de su taza de café con el lápiz- ¿Y ahora, qué?" Temas para análisis 1. ¿Cuáles son las limitaciones de las tarjetas de registro de productos usadas como cuestionarios de investigación de mercados? 2. ¿Deben tomarse decisiones importantes únicamente con base en los datos incluidos en dichas tarjetas? 3. ¿Qué otros tipos de investigación adicionales recomendaría?

En el capítulo 9 se analizan los tipos de datos primarios importantes para los investigadores de mercados. También se examinan brevemente los dos métodos, de comunicación y observación, que usan para recopilar tales datos. En este capítulo se estudian más de cerca las técnicas de comunicación, prestando atención especial a los diversos tipos de cuestionarios que usan los investigadores y las formas en que los aplican.

I Métodos de comunicación Estructura Grado de uniformidad impuesto al instrumento de recopilación de datos. Por ejemplo, en un cuestionario muy estructurado las preguntas planteadas y las respuestas permitidas están predeterminadas por completo; mientras que en un cuestionario totalmente no estructurado, las preguntas están predeterminadas sólo de manera aproximada y el sujeto tiene la libertad de responder, con sus propias palabras, como lo considere conveniente. Ocultamiento Grado de información que se comunica al participante sobre el propósito de un estudio. Por ejemplo, en un cuestionario sin ocultamiento resulta evidente el propósito de la investigación. Preguntas de opción múltiple Preguntas donde la respuesta se limita a una de las alternativas que se fijan.

Como se ilustra en la figura 9.2, si los investigadores se inclinan por usar el método de comunicación, deben elegir el tipo de cuestionario más conveniente para el problema en estudio, determinar el grado de estructura o uniformidad que se impondrá y el nivel de ocultamiento apropiado al problema. En un cuestionario muy estructurado, las preguntas planteadas y las respuestas permitidas están predeterminadas por completo. En un cuestionario totalmente no estructurado, las preguntas se predeterminan sólo de manera aproximada y los sujetos tienen la libertad de responder con sus propias palabras. Así, un cuestionario con preguntas fijas y respuestas abiertas tendría un grado intermedio de estructura. Por otra parte, un cuestionario con ocultamiento pretende que los participantes no conozcan el propósito de la investigación, mientras que otro sin ocultamiento hace que dicho propósito sea evidente en las preguntas planteadas.

Cuestionarios estructurados sin ocultamiento Los investigadores de mercados usan frecuentemente los cuestionarios estructurados sin ocultamiento; en ellos, la redacción y el orden de las preguntas son exactamente iguales para todos los encuestados. La redacción se uniforma para garantizar que todos los sujetos respondan a las mismas preguntas, porque si un entrevistador pregunta "¿Toma jugo de naranja?" y otro "¿Toman jugo de naranja en su familia?", las respuestas no serían comparables. En los cuestionarios estructurados sin ocultamiento característicos, se uniforman las preguntas y respuestas y se usan las preguntas de opción múltiple, donde las respuestas están limitadas a una de las alternativas que se fijan. Veamos la siguiente pregunta sobre la actitud del sujeto hacia la contaminación y la necesidad de más leyes para controlarla: ¿Piensa que se necesitan más leyes contra la contaminación? Q Se necesitan más leyes Q Se necesitan menos leyes Q No se requieren más ni menos leyes Q No tengo opinión al respecto Éste es un buen ejemplo de una pregunta estructurada sin ocultamiento, por dos razones. En primer término, su propósito es claro: busca averiguar de manera directa la actitud del sujeto hacia las leyes contra la contaminación. En segundo lugar, utiliza un formato muy estructurado, pues los participantes están limitados a una de las cuatro respuestas enumeradas.

Métodos de comunicación

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Este sondeo de opinión electrónico "Is Travel Takinglts Toll?"(¿Los viajes generan pérdidas?), del sitio de Inc. Online (www.inc.com) es un ejemplo de un cuestionario estructurado sin ocultamiento. Cada participante del sondeo lee las preguntas con la misma redacción y el mismo orden. Ello garantiza que todos los participantes respondan a la misma pregunta, lo que disminuye los errores de interpretación. Fuente: copyright 1999. Goldhirsh Group, Inc. Inc. es una marca registrada de The Goldhirsh Group, propietario de la revista Inc. y de Inc. Online. ©2000 inc.com Incorporated. All rights reservad. Legal Disclaimers | Privacy Statement

Quizá una de las mayores ventajas de los cuestionarios estructurados sin ocultamiento sea lo sencillo de su aplicación, tabulación y análisis. Los sujetos deben ser confiables en cuanto a que si se les hace de nuevo la misma pregunta, respondan de manera similar (por supuesto, considerando que no se presente un acontecimiento que genere un cambio de actitudes). Tal confíabilidad se facilita con la estabilidad de las preguntas de opción múltiple, las cuales ayudan a uniformar las respuestas, ya que proporcionan a cada sujeto un marco de referencia idéntico. Por el contrario, si se plantea la pregunta "¿Con qué frecuencia ve televisión?", y no se proporcionan alternativas, un participante podría decir "todos los días", otro "con regularidad" y uno más respondería con el número de horas en cada día. Las respuestas de una pregunta abierta serían mucho más difíciles de interpretar que las respuestas limitadas de las preguntas de opción múltiple; por ejemplo, "todos los días", "al menos tres veces por semana", "al menos una vez por semana" o "menos de una vez por semana." Proporcionar alternativas de respuesta también suele ser útil para aclarar la pregunta: "¿cuál es su estado civil?", que es menos claro en cuanto a su intención que "¿es casado, soltero, viudo o divorciado?" La segunda pregunta proporciona un marco de referencia para la respuesta. Aunque las preguntas de opción múltiple tienden a generar respuestas más confiables, también pueden producir respuestas engañosas; por ejemplo, las opciones de respuesta podrían forzar al sujeto a responder algo sobre lo que no tenga opinión alguna. Aun cuando se incluye una alternativa del tipo "no opino", los entrevistadores suelen mantener al mínimo el número de participantes que eligen

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios tal respuesta, presionándolos para que escojan otra. El individuo podría aceptar, bajo presión, una de las demás alternativas, aunque no exprese con exactitud su verdadera posición sobre el tema. De tal modo, en el ejemplo sobre la contaminación antes mencionado, no se considera a quienes sienten que quizá deba hacerse algo respecto a la contaminación y que más leyes podrían ser una respuesta, si bien, en lo fundamental, se pronuncian a favor de otros enfoques. Las preguntas de opción múltiple también pueden generar inexactitudes cuando las propias alternativas de respuesta inducen hacia alguna clase de sesgo; sobre todo cuando se omite una respuesta razonable debido a un descuido o a la evaluación insuficiente de las alternativas de respuesta que serían apropiadas. Incluir la opción "otra" no elimina tal sesgo, puesto que los sujetos suelen mostrarse renuentes a elegirla. Al elaborar una pregunta de opción múltiple, es imperativo cerciorarse de que las alternativas brindadas cubran adecuadamente la gama de respuestas probables. Así, las preguntas de opción múltiple son más productivas cuando las posibles respuestas son bien conocidas, de número limitado y claras. De esta manera, funcionan adecuadamente en relación con hechos (edad, estudios, propiedad de la vivienda, monto del arrendamiento, y así sucesivamente) o para obtener impresiones acerca de temas sobre los cuales las personas tienen una opinión clara. Por otra parte, no serían muy apropiadas para investigar motivaciones; pero, sin duda, algunas podrían usarse (al menos en ocasiones) para recopilar datos relacionados con sus actitudes, intenciones, conciencia, características demográficas/socioeconómicas y comportamiento.

Cuestionarios no estructurados sin ocultamiento El cuestionario estructurado sin ocultamiento se distingue por el hecho de que el propósito del estudio está claro y la respuesta es abierta. Veamos la pregunta siguiente: 6,Qué

66 .

Pregunta abiertata

Se caracteriza por el hecho de que los participantes tienen la libertad de responder con sus palabras, en vez de limitarse a seleccionar entre un conjunto de alternativas. Entrevista profunda

Entrevista personal no estructurada, en la que el entrevistador intenta que el sujeto hable libremente y exprese su verdadero parecer.

piensa acerca de la contaminación y la necesidad legal de controlarla?"

Esta primera pregunta, que los investigadores frecuentemente llaman estímulo, tiene un propósito claro. Con ella, el investigador trata de que el sujeto hable libremente de sus actitudes acerca de la contaminación. Se trata de una pregunta abierta, que con frecuencia conduce hacia una entrevista totalmente no estructurada, llamada entrevista profunda. La respuesta inicial del sujeto, las preguntas de seguimiento del entrevistador, con las que busca ahondar en el tema, y las respuestas subsiguientes del participante determinan la dirección de la entrevista. El entrevistador podría tratar de apegarse a un esquema general. Sin embargo, el orden y la estructura específica de las preguntas varían de una entrevista a otra y, por tanto, ocurre lo mismo con el contenido específico. La libertad que concede el entrevistador, al realizar las entrevistas profundas, revela las ventajas y desventajas principales de este método. Al no proporcionar un conjunto fijo de respuestas y emprender un sondeo minucioso, un entrevistador experimentado podría deducir una imagen más precisa de la posición verdadera del individuo acerca de un tema; en especial, en lo concerniente a temas delicados, donde existe presión social para conformar y ofrecer una respuesta "socialmente aceptable". Es muy importante observar que se restringió la descripción de este método al especificar el uso de "entrevistadores experimentados" y un "sondeo minucioso". Una entrevista profunda requiere entrevistadores muy hábiles y, aunque es difícil encontrarlos y costoso contratarlos, resultan indispensables para lograr resultados precisos con este tipo de cuestionario, ya que su falta de estructura permite que el entrevistador influya considerablemente en el resultado. Es necesario que el investigador tenga un criterio muy aguzado de cuándo sondear y cómo redactar las preguntas de sondeo; además, como las buenas entrevistas profundas, suelen requerir largo tiempo, se dificulta lograr la cooperación del entrevistado. Lo anterior implica que los estudios que utilizan entrevistas profundas, en lugar de preguntas de opción múltiple, no sólo tardan más en concretarse, sino que también incluyen menos entrevistados o requieren un mayor número de entrevistadores. Y cuanto más entrevistadores haya, tanto más probable que las respuestas varíen, debido a la técnica personal que maneje cada uno al administrar el cuestionario. La entrevista profunda también origina graves problemas de análisis. Para empezar, suelen requerirse uno o más investigadores capacitados para interpretar las respuestas -lo que es un servicio de


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alto costo-. Por añadidura, los antecedentes y marco de referencia del propio investigador tienen efecto sobre la interpretación, y esa subjetividad genera dudas sobre la fiabilidad y validez de sus resultados. Además, complica determinar cuál es la interpretación correcta y, por ende, la tabulación de las respuestas. Algunos problemas de codificación de las respuestas abiertas podrían cambiar con las nuevas tecnologías. Hoy, es frecuente que los investigadores alimenten las respuestas de los entrevistados a computadoras programadas que reconocen un amplio vocabulario y buscan ciertas coincidencias en las respuestas. Las computadoras pueden clasificar cada palabra por frecuencia de uso y luego imprimir oraciones que contengan las palabras clave; el análisis detallado de esas construcciones permite que los investigadores detecten los temas recurrentes.1 Aunque estos sistemas automatizan la codificación de las entrevistas no estructuradas, la interpretación todavía está en manos del analista; sin embargo, pueden lograr en horas lo que se completaría en semanas con una revisión exclusivamente humana. Es probable que la entrevista profunda sea la más conveniente para las investigaciones exploratorias, ya que es productiva en cuanto a los objetivos comunes de tales investigaciones.

Cuestionarios no estructurados con ocultamiento Los cuestionarios no estructurados con ocultamiento están en el centro de lo que ha llegado a conocerse como investigación motivacional. Basta con tener un poco de experiencia, en las encuestas tipo cuestionario, para darse cuenta de que no es posible explorar muchas áreas de investigación mediante preguntas directas. Muchas de las razones importantes para elegir son de un tipo que el consumidor no describe, ya que una descripción verdadera sería dañina para su ego. Otras le resultan imposibles de especificar, ya sea porque no tiene las palabras para explicarlas con claridad o porque sus verdaderos motivos se encuentran por debajo de su nivel de conciencia. Es frecuente que tales motivos sean de suma importancia en el comportamiento del consumidor. Si se trata de indagarlos con preguntas directas, en especial las categóricas, se suelen obtener respuestas inútiles o peligrosamente desorientadoras.2

Método proyectivo

Término usado para describir cuestionarios que contienen estímulos ambiguos que obligan al sujeto a elaborar su respuesta sustentándose en sus emociones, necesidades, motivaciones, actitudes y valores.

Los investigadores han tratado de superar la aversión de los sujetos, a comentar sus sentimientos, mediante el desarrollo de técnicas que son en gran parte independientes de la conciencia de sí mismo y la disposición a revelarse del individuo. La tendencia general de estos tipos de técnicas, llamadas métodos proyectívos o de proyección, ha sido ocultar el verdadero tema del estudio mediante un estímulo disfrazado. Aunque el estímulo suele ser uniforme, se permite que el sujeto responda en forma muy poco estructurada; por ello, se conoce a este método como cuestionario no estructurado con ocultamiento. El supuesto básico de los métodos proyectivos es que la respuesta del individuo ante un estímulo relativamente no estructurado proporciona cierta idea de su manera de percibir realmente el tema que se investiga y de sus reacciones al respecto. Cuanto más no estructurado y ambiguo sea un estímulo, mayor será el grado en que el sujeto puede proyectar y, de hecho, proyecta sus emociones, necesidades, motivaciones, actitudes y valores. La estructura de un estímulo... es el grado de alternativa disponible para el sujeto. Un estímulo muy estructurado deja poco espacio para la elección; el sujeto tiene una decisión no ambigua entre alternativas claras... Un estímulo con poca estructura brinda una gama amplia de posibles decisiones y, como es ambiguo, el individuo puede "elegir" su propia interpretación.3

Asociación de palabras

De tal modo, en términos generales, la técnica proyectiva consiste en emplear un estímulo vago del que se pide al individuo una descripción, ampliación o estructuración. Entre los estímulos más comunes se cuentan la asociación de palabras, completar oraciones y narración de historias.

Cuestionario que contiene una lista de palabras respecto de las cuales se pide al sujeto que responda con la primera palabra que le venga a la mente.

Asociación de palabras En este método proyectivo los sujetos responden a una lista de palabras con las primeras palabras que les vengan a la mente. Las palabras de prueba se mezclan con palabras neutrales, para ocultar el propósito del estudio. En una investigación sobre la contaminación, algunas palabras clave serían:

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios Agua Aire Lagos Industria Chimenea Ciudad Se registran palabra por palabra las respuestas a cada término clave y luego se analiza su significado. Es usual que las respuestas se juzguen de tres maneras: la frecuencia de una palabra dada como respuesta, el tiempo promedio que transcurre antes de dar una respuesta y el número de participantes que no responden en absoluto a una palabra de prueba después de un periodo razonable. Cualesquiera de las respuestas comunes se agrupan para identificar patrones de interés, motivaciones subyacentes o estereotipos. Con frecuencia, es posible clasificar las asociaciones en categorías como favorable/desfavorable, agradable/desagradable, moderno/anticuado, y así sucesivamente, de acuerdo con el problema. A efecto de determinar el tiempo transcurrido antes de que se responda a una palabra de prueba, el entrevistador suele utilizar un cronómetro para contar silenciosamente, mientras espera la respuesta. Si la persona duda (lo cual se define como tardar más de 3 segundos para responder), se juzga que su relación emocional con la palabra es tan intensa, que no proporciona su reacción inmediata, sino lo que considera una respuesta aceptable. En caso de que no responda en absoluto, se considera que la relación emocional es de tal intensidad que bloquea toda posible respuesta. El patrón de respuestas de un individuo y los detalles de la respuesta a cada pregunta se usan para evaluar las actitudes o sentimientos de la persona sobre el tema.

Completar oraciones Cuestionario que contiene diversas oraciones incompletas, y se pide al sujeto que las complete con las primeras palabras que le vengan a la mente.

Completar oraciones El método de completar oraciones requiere que el sujeto complete varias oraciones similares a las siguientes: • Muchas personas se comportan como si los recursos naturales fueran ' Una persona que no usa los lagos para divertirse es

.

La mayor preocupación en cuanto a los recursos naturales es 1

Cuando pienso acerca de vivir en la ciudad, yo

.

Una vez más, se pide al sujeto que responda con el primer pensamiento que le venga a la mente. Las respuestas se registran palabra por palabra y después se analizan. En un estudio, Kassarjian y Cohén preguntaron a 179 fumadores, que consideraban a los cigarrillos dañinos para la salud, por qué continuaban fumando. La mayoría dio respuestas como "El placer es más importante que la salud", "Con moderación no me afecta" o "Me gusta fumar". Ello daría la impresión de que los fumadores están satisfechos con su suerte. Sin embargo, en una parte del estudio que incluía pruebas de completar oraciones, los fumadores respondieron a la pregunta: "Las personas que no fuman están/son ", con comentarios como "mejor", "más felices", "más inteligentes", "más sabias" o "más informadas". En cuanto a la pregunta "Los adolescentes que fuman están/son ", sus respuestas fueron "tontos", "locos", "no informados", "estúpidos", "exhibicionistas", "inmaduros" o "en un error". La prueba de completar oraciones da la clara impresión de que los fumadores se sienten ansiosos, incómodos, a disgusto e insatisfechos con su hábito. Estos resultados difieren mucho de los obtenidos con una pregunta de sondeo abierta.4

Una ventaja de las pruebas de completar oraciones sobre las de asociación de palabras es que el participante tiene un estímulo más directo. Debe brindarle sólo la dirección suficiente para evo-


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car alguna relación con el concepto de interés. El investigador debe tener cuidado de no comunicar el propósito del estudio ni provocar una respuesta "socialmente aceptable." Es evidente que se requiere habilidad para elaborar buenas pruebas de completar oraciones o de asociación de palabras. Narración de historias Método de cuestionario para recabar datos que se basa en un estímulo gráfico, como una caricatura, fotografía o dibujo, del cual se pide al sujeto que narre una historia. Prueba de apercepción temática (PAT) Serie de imágenes, protegidas por derechos de autor, en relación con las cuales se pide al individuo que narre historias.

Narración de historias En este método es frecuente el uso de material gráfico, como caricaturas, fotografías o dibujos, aunque también se utilizan otros estímulos. Estos dispositivos gráficos son descendientes de la prueba de apercepción temática (PAT)*. Esta prueba consiste en una serie de imágenes, protegidas por derechos de autor, respecto de las cuales se pide al individuo que narre una historia. Algunas imágenes son de acontecimientos ordinarios, y otras, de sucesos inusuales; en algunas se representan claramente personas u objetos, mientras que otras son relativamente confusas. La forma en que responda el individuo ayuda a que los investigadores hagan una interpretación de su personalidad. Por ejemplo, la naturaleza de la respuesta podría demostrar que la persona es impulsiva o controlada, creativa o poco imaginativa, y así sucesivamente. Cuando se usan en una situación relacionada con mercadotecnia, el procedimiento es el mismo: se muestra una imagen a la persona y se le pide que narre una historia sobre ella. Sin embargo, la respuesta se usa para evaluar las actitudes hacia el fenómeno de investigación, no para interpretar su personalidad, como se observa en el siguiente ejemplo: La agencia publicitaria McCann-Erickson recurrió a los dibujos en una investigación de su cuenta de la Gold Card de American Express. Las entrevistas realizadas con los grupos de enfoque no habían dejado en claro las distintas percepciones que tenían los consumidores respecto a las personas que adquieren la tarjeta dorada y la tarjeta verde de la compañía. Sin embargo, las ilustraciones resultaron de mucha mayor utilidad. Por ejemplo, en un conjunto de dibujos se mostraba a los usuarios de la Gold Card como hombres de espalda ancha en una posición activa, y a los usuarios de la tarjeta verde como "tragapapas" frente a un televisor. Con base en esas imágenes y otras investigaciones, la agencia decidió comercializar la Gold Card como "símbolo de responsabilidad en personas que controlan su vida y sus finanzas".5 En el ejemplo de la contaminación, el estímulo podría ser una imagen de una ciudad y se pediría a la persona que describa la vida en ella. El análisis de su respuesta se enfocaría luego en el énfasis brindado a la contaminación en sus diversas formas. Si no menciona los embotellamientos de tránsito, contaminación atmosférica, ruido, etc., se clasificaría a la persona como poco preocupada por la contaminación y su control. Cada uno de los métodos proyectivos analizados difiere hasta cierto punto en el grado de estructuración del estímulo. En los métodos de asociación de palabras y de completar oraciones, los investigadores presentan a cada sujeto el mismo estímulo en el mismo orden; por tanto, se trata de métodos muy estructurados. Sin embargo, es habitual que ambos, junto con la de narración de historias, se clasifiquen como técnicas no estructuradas porque, a semejanza de esta última, permiten respuestas muy poco estructuradas. El sujeto tiene la libertad de interpretar y responder a los estímulos con sus palabras y basado en sus percepciones. En los métodos proyectivos también se presentan las mismas dificultades observadas con los métodos de recopilación no estructurados sin ocultamiento. Aunque contar con un estímulo uniforme es una ventaja distintiva para la interpretación de las respuestas, es frecuente que éstas reflejen el marco de referencia del investigador por igual que el del sujeto. Los diferentes investigadores suelen llegar a conclusiones distintas sobre la misma respuesta, lo que complica la edición, codificación y tabulación de las respuestas, además de indicar que los métodos proyectivos son más efectivos para las investigaciones exploratorias que para las de tipo descriptivo o causal.

Cuestionarios estructurados con ocultamiento Los cuestionarios estructurados con ocultamiento son los menos usados en la investigación de mercados. Se desarrollaron como una forma de combinar las ventajas del ocultamiento para descubrir motivos y actitudes inconscientes, con la ventaja de la estructura en la codificación y tabulación de las respuestas. Quienes se pronuncian a favor de este método suelen basar su apoyo en la importancia que las actitudes de una persona tienen en su conformación mental y psicológica. "Prueba de apercepción temática: prueba psicométrica utilizada para diagnósticos de la personalidad y detección de áreas de conflicto emocionales.

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios Por ejemplo, una teoría sostiene que los conocimientos, percepción y recuerdos de un sujeto, sobre un tema, están condicionados por sus actitudes hacia él mismo. Así, con objeto de obtener información sobre las actitudes de la persona, cuando una pregunta directa produciría una respuesta con sesgo, esta teoría propone que simplemente se pregunte a la persona por lo que sabe y no lo que opina. Supuestamente, contar con mayores conocimientos refleja la fuerza y dirección de una actitud. De tal suerte, se esperaría que los votantes del partido demócrata conozcan más a los candidatos y su plataforma demócrata que quienes piensan votar por los republicanos. Este argumento es compatible con lo que se ha aprendido acerca del proceso que los psicólogos \lamanpercepcion selectiva. Ésta sostiene que los individuos tienden a exponerse, percibir y retener selectivamente ciertas ideas, argumentos, sucesos y fenómenos que son compatibles con sus creencias. En cambio, se inclinan por evitar, ver de otra manera u olvidar las situaciones y asuntos que son incompatibles con sus creencias. Esta doctrina propondría que, para descubrir las actitudes verdaderas de un sujeto (por ejemplo, hacia la contaminación y la necesidad de leyes contra ella) sería necesario preguntarle lo que sabe al respecto. De tal modo, el investigador preguntaría: "¿en qué etapa se encuentran las leyes contra la contaminación que se enumeran a continuación?", y luego presentaría una lista de proyectos de ley reales e hipotéticos para que el individuo eligiera entre las respuestas "En estudio", "Aprobada por la cámara de diputados; pero no por la de senadores", "Vetada por el presidente", y así sucesivamente. Las actitudes de la persona hacia la necesidad de más leyes se evaluarían luego con base en la exactitud de sus respuestas. Las ventajas principales de este método surgen en el análisis. Las respuestas se codifican y tabulan fácilmente; además, se deduce con prontitud una medición objetiva de conocimientos. Pero que esta medición pueda interpretarse también como indicativa de las actitudes de la persona es harina de otro costal. Contar con mucha información legislativa ¿es un indicador de actitudes favorables o desfavorables hacia la necesidad de más leyes contra la contaminación? o ¿es simplemente indicativa de que alguien está informado de los acontecimientos actuales? En general, los datos indican que un enfoque estructurado con ocultamiento obtiene resultados que son, por lo menos, comparables con los que se deducen de los métodos no estructurados con ocultamiento.


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I Métodos de administración de cuestionarios Entrevista personal Conversación directa, cara a cara, entre el entrevistador o representante de la organización investigadora y el entrevistado. Entrevista telefónica Conversación telefónica entre el entrevistador o representante de la organización investigadora y el entrevistado. Cuestionario por correo Cuestionario aplicado por vía postal a sujetos seleccionados con anterioridad y que se acompaña de una carta de introducción. Los participantes devuelven el cuestionario por correo a la organización investigadora.

Los cuestionarios también pueden clasificarse con base en el método usado para aplicarlos. Los métodos principales son las entrevistas personales y telefónicas, así como los cuestionarios por correo. Una entrevista personal entraña una conversación directa, cara a cara, entre el entrevistador y el entrevistado. La entrevista puede emprenderse en el hogar u oficina, o en otros lugares como un centro comercial, donde se detiene o intercepta a los compradores para pedir su participación. La entrevista telefónica es, evidentemente, la que ocurre por teléfono. En ambos casos, el entrevistador hace las prepntas y registra las respuestas durante la entrevista o inmediatamente después de ella. El cuestionario por correo se envía a personas seleccionadas con anterioridad, acompañado de una carta de introducción. El sujeto llena el cuestionario a su propio ritmo y lo devuelve por correo a la organización investigadora. Son diversas las variantes posibles de estos llamados métodos puros de aplicación. Los cuestionarios por correo podrían adjuntarse simplemente a los productos o imprimirse en revistas o periódicos. Los cuestionarios de las entrevistas personales suelen ser de autoaplicación, lo cual significa que el sujeto mismo se encarga de llenar el cuestionario, en lugar de que el entrevistador haga las preguntas y escriba las respuestas. Ello podría hacerse en presencia del entrevistador, en cuyo caso habría la posibilidad de que la persona le pregunte y aclare cualquier punto que le parezca confuso. También sería viable que el sujeto llene el cuestionario en privado, para que después lo recoja un representante de la organización investigadora, en cuyo caso la interacción guardaría incluso menos similitud con la entrevista personal. Otra posibilidad más es que el entrevistador entregue personalmente el cuestionario al sujeto elegido, que luego lo llena en privado y lo envía directamente por correo a la organización investigadora. En este caso, la entrevista personal sería equivalente al cuestionario por correo.

Disyuntiva ética 10.1 La mayor fuente de ingresos de Proveedores Farmacéuticos procede de los medicamentos que requieren prescripción médica. Durante algún tiempo, la compañía mantuvo una posición dominante en el mercado, pero apareció un nuevo competidor que obtuvo rápidamente una buena participación del negocio. En respuesta a la presión competitiva, los directivos de Proveedores Farmacéuticos concluyeron que era necesario estudiar cómo eíigen los médicos el medicamento que recetan. Janice Rowland, directora de investigación de mercados, decidió que la mejor forma de recopilar esa información sería mediante entrevistas personales y telefónicas. Pidió a los entrevistadores que se presentaran como empleados de una agencia de investigación de mercados ficticia, ya que creía que se producirían respuestas con sesgo si los médicos sabían que Proveedores Farmacéuticos realizaba el estudio. Además, se les indicó que dijeran a los médicos que la agencia

de investigación realizaba el estudio para sus propios propósitos, no para un cliente específico. • ¿Fue buena la decisión de Rowland, de ocultar el nombre del patrocinador y el propósito de la investigación?

• ¿Los médicos tenían derecho a saber quién había encargado la investigación? • Se ha afirmado que el uso de tales engaños impide que los sujetos tomen decisiones racionales en cuanto a si desean participar en un estudio o no. Comente al respecto. • ¿Qué tipo de resultados se habrían obtenido si los médicos supieran quién patrocinaba en realidad el estudio?

• ¿Qué consecuencias tiene para los profesionales de la investigación el uso de este tipo de engaños?

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios Otra forma de administrar los cuestionarios es mediante correo electrónico e Internet. En muchas formas, la aplicación electrónica tiene las mismas características que la realizada por correo convencional. De igual forma, la telefónica se asemeja a la de correo tradicional cuando se usa el teléfono para enviar el cuestionario al sujeto por fax .6 Cada uno de esos métodos de comunicación posee sus propias ventajas y desventajas. Cuando se analizan los pros y contras, los casos puros sirven lógicamente como marco de referencia. Si se utiliza una forma de aplicación modificada, las ventajas y desventajas podrían perder su validez. Es factible que dejen de ser válidas en situaciones específicas, en cuyo caso una ventaja general se convierte en desventaja, y viceversa. Las ventajas y desventajas también podrían variar cuando se realizan estudios en países distintos con culturas diferentes. Por ejemplo, en Japón sería culturalmente inaceptable responder a preguntas de "extraños" por teléfono, mientras que es habitual en Estados Unidos. En Arabia Saudita, las entrevistas de puerta en puerta son ilegales, no así en Estados Unidos. Además, si bien la capacidad de tener una lista de correos adecuada es un importante atractivo de las encuestas por correo en este último país, en Suecia el gobierno publica periódicamente listas de todos los hogares suecos, lo cual hace muy accesibles los estudios por correo en dicha nación.7 Por tanto, no resulta sorprendente que existan diferencias de un país a otro en cuanto a la frecuencia relativa con que se usan las diversas técnicas de recopilación de datos. Por ejemplo, en la figura 10.1 se resaltan

F I G U R A 10.1

Fuente: Emanuel H. Demby, "ESOMAR Urges Changes in Reporting Demographics, Issues Worldwide Report", Marketing News 24 (8 de enero de 1990), pp. 24-25. Reproducido con autorización de American Marketing Association.


• 265

algunas de las que prevalecen entre varios países europeos, y que son particularmente significativas respecto de cuándo y dónde se realizan las entrevistas. En Suecia, se recurre pocas veces a las entrevistas personales; en Suiza y Reino Unido, casi siempre se realizan en el hogar u oficina, mientras que en Francia y Holanda los investigadores habitualmente se aproximan a los sujetos en centros comerciales o en la calle. El problema específico y la cultura dictan en realidad los beneficios y debilidades relacionados con cada método. No obstante, un análisis general de esas desventajas y ventajas sirve para resaltar la necesidad de considerar los diversos métodos, problemas y criterios al decidir la forma en que se recopilarán los datos. El control de muestreo, de información y administrativo son puntos definitivos que se toman en cuenta al comparar los métodos.

Control de muestreo Control de muestreo

Término aplicado a los estudios basados en cuestionarios y relativo a la doble capacidad del investigador para dirigir el estudio hacía un sujeto designado y garantizar su cooperación. Marco de muestreo

Lista de unidades de muestreo de las cuales se obtiene una muestra, la cual puede consistir en áreas geográficas, instituciones, personas u otras unidades.

Marcado aleatoriolo

de números

Técnica usada en los estudios que utilizan entrevistas telefónicas, que consiste en generar de manera aleatoria los números a los que se llama. Método "más uno"

Técnica usada en los estudios que utilizan entrevistas telefónicas, que consiste en añadir un solo dígito, determinado al azar, a los números seleccionados del directorio telefónico.

El control de muestreo abarca la capacidad del investigador para dirigir la consulta a un sujeto designado y garantizar su cooperación. La dirección de la consulta se basa en el marco de muestreo; es decir, la lista de elementos de población de la cual se extrae la muestra. Por ejemplo, en el método telefónico es habitual que uno o más directorios telefónicos sirvan como marco de muestreo y se selecciona a los participantes, mediante algún método aleatorio, de los directorios correspondientes a las áreas donde se realizará el estudio. Los marcos de muestreo basados en los directorios telefónicos son inadecuados porque excluyen a las personas que carecen de teléfono o tienen números privados. Por supuesto, un gran porcentaje de la población tiene teléfono en su hogar -en Estados Unidos, casi 95% de los hogares. Sin embargo, existen variaciones por región y resultantes de otros factores demográficos, tanto en dicho país como en el resto del mundo. En la Ventana de investigación 10.1 se muestra la distribución de líneas telefónicas en el planeta, mientras que en el anexo 10.1 se resumen los datos concernientes a factores demográficos que afectan la distribución de las líneas telefónicas. Las diferencias en ésta, resultantes de diversos factores demográficos, pueden generar sesgos en los resultados de una encuesta telefónica. No obstante lo anterior, la proporción de hogares con teléfono aumenta cada año, de modo que el problema de sesgo debido a la exclusión de hogares sin teléfono debe disminuir en el futuro. En los estudios basados en muestras de directorios telefónicos, se representan de manera insuficiente los hogares transitorios. Entre 12 y 15% de los números residenciales en los directorios telefónicos suelen estar desconectados cuando se llama. Los marcos de muestreo de directorios telefónicos no incluyen números que fueron asignados después de publicado el directorio actual, así como el segmento de la población que solicitó un número telefónico privado. Este último segmento ha crecido de manera constante y ahora equivale, en Estados Unidos, a 28% de los teléfonos residenciales.8 El problema es especialmente grave en las áreas urbanas, en general, y en ciertas zonas metropolitanas, en particular. En la figura 10.2 se muestran las 10 áreas metropolitanas de Estados Unidos con mayor proporción de números privados. Una comparación de los hogares con número telefónico privado y no privado indica que los primeros suelen corresponder a personas más jóvenes que los incluidos en los directorios, además de que es más probable que vivan en áreas urbanas, no sean caucásicas, tengan mayor movilidad y su ingreso sea muy alto o muy bajo. Algunos investigadores tratan de superar el problema del sesgo de muestreo causado por los números privados mediante el uso del marcado aleatorio de números, que consiste en la generación al azar de números a los que se llamará y que muchas veces también incluye su marcado automático. Las llamadas suelen manejarse a través de instalaciones centrales de entrevistas. Este procedimiento permite una distribución o cobertura geográfica amplia. Un problema con la generación aleatoria de números telefónicos es que puede aumentar los costos de una encuesta. Existen cerca de 340 millones de números telefónicos a los cuales puede llamarse en la porción continental de Estados Unidos, de los cuales apenas 80 millones son números residenciales en funcionamiento. Por tanto, al usar el marcado aleatorio, los entrevistadores tendrían contacto con un hogar sólo en una de cada cuatro llamadas. Ello hace que el marcado de números aleatorios sea muy costoso, tanto en recursos económicos como en tiempo.9 Un esquema alterno al marcado aleatorio es el método "más uno", en que se selecciona una muestra probabilística de números del directorio telefónico y se añade, a cada número seleccionado, un solo dígito determinado al azar.10

266

Capítulo 10: Recopilación de informodón mediante cuestionarios


País

Percusias por

Faxes y móriems

linea telefónica

p/cada ID 000 habs

De 100 a 500 De IDO a 500 De IDO a 500 Albania De 0.5 a 5 Alemania De 100 a 500 Amillas Holandesas De 0.5 a 5 Arabia Saudita De 5 a 20 De 20 a 100 Argelia Argentina De 5 a 20 De 5a 20 Armenia De 0.5 a 5 AUSII-. De O.D De 20 a 100 Azerbaiyan De 0.5 3 5 Baliamas De 5 a 20 Bahrein De 100 a 500 Bangladesb De 0.5 a 5 Bélgica De 100 a 500 Bel ice De 100 a 500 Benin De 5 a 20 Bielorusa De 20 a 100 Bolivta De20alQI) Botswana De 5 a 20 Brasil De 5a 20 Bulgaria De 100 a 500 Sutan De 100 a 500 De 0.5 a 5 De 100 a 500 Carne m n Más rje 500 Cnad De 5 a 20 Chile De 1 00 a 500 Gilí na De 5 a 20 Colombia De 100 a 500 Congo De 20 a 100 Corea del Norte De!, 320 • • í l Sur "K Míirtil De 100 a 500 Di- ¡j a20 Costa Rica De 5 a 20 Croacia De 20 a 100 Checoslovaquia De 20 a 100 De 0.5 a 5 Dinamarca De 20 a 100 Ecuador Egipto .100 De 20 a 100 El Salvador De 0 S s 5 Emiratos Ár,-,l D e b a 20 Eslovaquia Oe 0 5 a 5 Fsnaña De 0.5 a 5 Estados Unirlos Oe 0 5 a 5 Estonia Etiopia De 100 a 500 De 5a 20 FE tje radon Rusa De 20 a TOO A mea Central Afganistán

Distribución de líneas telefónicas en el mundo

•', de 5

País

Finlandia

Mes de 500

Cambia

a 100 . a50 OelOa50

Gran Bretaña

a50 Más de 100 Menú

Ghana Grecia

Guinea Guinea Ecuatorial Croacia

Groenlandia Guatemala Guyana

Guayana Francesa

DelOaSO

Haití Hol añila Honduras Hungría India Indonesia

Oe 5 a 10

Irak

DeBalO OelDaEO De 10 a 50

Irán Irlanda

Mein.1 •

Israel Italia Japón Jordania Kasakstán Kenya Kiíguistán

Menos de 5 OfilOaM De 10*50 Menos de 5

Menas de 5 De 50 a 100 Menos de 5 Menos (fe 5 De 10 a 50 Menos de 5 De 10 a 50 Menos de 5

Islán di a

Menos de 5

Latvia

Menos de 5

Lesotho Líbano überia Libia Liectitenstem ütuania Luxemburgo Malasia Malí Maldwi

De 5 a ID U: I0a50 De5a1D De 10 a 50 De 10 a 50 De 50 a 100 De 10a 50 De 5 a 10

Menos de 5 De 10 a 50 De 10 a 50 De 10 a 50 •3100

De 10 a 50 Menos cíe 5 De 10 a 50 Menos de 5

p/cada 10 000 habs.

Laos

De 50 a 100 Menos de 5

Oe 50 a IDO De 50 a 100

linea le lelo nica

Kuwait

Francia Gabán

De 10 a 50

Faxes y moderas

De 0.5 a 5 De 0.5 a 5 De 20 a 100 De 20 a 100 De 100 a 500 De 0 5 a 5 De 0.5 a 5 Más de 500 De 100 a 500 Oe5a20 De 0.5 a 5 De 20 a 100 De 20 a 100 De 0.5 a 5 De 100 a 500 Oe 0.5 a 5 De 100 a 500 De 5 a 20 De 100 a 500 De 5 a 20 De 20 a 100 De 20 a 100 De 0.5 a 5 De 0.5 a 5 De 5 a 20 De 0.5 a 5 De 0.5 a 5 De 5 a 20 De 5 a 20 De IDO a 500 De 5a 20 De 5 a 20

is de 5 De 5 a 10

••a50

Personas por

Marruecos

Mauritania México Mozambique Moldavia Monaco

Mongol ia Marruecos

De 0.5 a 5 De 100 a 500

De 5 a 20 Más de 500 De 5e 20 DK05a5 De 0.5 a 5 De 05a 5 De 5 a 20 Más de 500 De 100 a 500 De 20 a 100 De 0.5 a 5 De 5 a 20 De 100 a 500 De 5a 20 De 0.5 a 5 De 20 a 100 De 20 a 100

De 50 a 100

Más de 100

De 10 a 50 De 10 a 50 Menos de 5 De 50 a 100 De 10 a 50 Menos de 5 Menos de 5 De 5 a 10 De 5 a 10 Menos de 5 De 50 a 100 De 50 a IDO Menos de 5 De 50 a 100 Menos de 5 De 10 a 50

País

Mozambique Myanmar Namibia

Nepal

Nicaragua Nigeria

Noruega Nueua Zelanda Omán Pakistán Panamá Paraguay Perú Polonia Portugal

Rep Checa

Menos de 5

Rep. Dominicana Ruanda Rumania

Menos de 5

Rusia

Menos de 5 Menos de 5 Oe10a50 Oe 50 a 100 DelOsSD De10a50 Oe 50 a 100 De10a50 De10a50 Menos de 5 De 10 a 50 De 10 a 50 Menos de 5 De 10 a 50 Menos de 5 De5alO De 10 a 50 De 5 a 10 De 10 a 50 De 10 a 50 De 50 a 100 De 5 a 10

Menos de 5 Menos de 5 Menos de 5 DeSalO Menos de S Menos de 5 De 10 a 50 De 10 a 50 Menos de 5 Menos de 5

Senegal Sierra Leona Singapur Siria Sri Lanka Sudáfnca Suecia Suiza

Sorinam Swazilandia Tailandia Taiwan

Tayikistán

Turkmenistán Tan/ama

Trinidad y Tobago Togo Tunes Turquía Ucrania Uganda Uruguay Uzbekistán Venezuela Vietnam Yemen Zaire ¿ambla Zimbabwe

•••• Personas por

Faxes y moderas

línea telefónica

p/cada ID DOO habs.

De 100 a 500 De 100 a 500 De 20 a 100 De 100 a 500 De 100 a 500 Más de 500 De 0.5 a 5 De 0.5 a 5 De 5 a 20 100 a 500 De 5 a 20 De 5 a 20 De 20 a 100 De 5 a 20 De05a5 De 20 a 100 De 20 a 100 De 100 a 500 De 5a 20 De 5a 20 De 100 a 500 De 100 a 500 De 0.5 a 5 De 5 a 20 De 100 a 500 De 100 a 500 De 5 a 20 De 0 5 a 5 De 0.5 a 5 Oe 5 a 20 De 20 a 100 De 20a 100 Oe 0.5 a 5 De 20 a 100 De 20 a 100 De 100 a 500 De 100 a 500 De 100 a 500 De 20 a 100 DeSaZO De 5a 20 De 100 a 500 De 5 a 20 De 20 a 100 De 5a 20

Más de 500 De 20 a 100 Mas de 500 De 100 a 500 De20a10D

Fuente: INTERNATIONAL BUSINESS, 4a. edición, de Michael R. Czinkota, Ikkla A. Ronkainen y Michael H. Moffett. © 1996 Harcourt Brace & Company, reproducido con autorización de la editorial.

Menos de 5 Menos de 5 De 10 a 50 Menos de 5

Menos de 5 Menos de 5 Más de 100 Más de 100 De 5 a 10 Miínos de 5 De 10 a 50 De 10 a 50 DeSalO Menos de 5 De10a50 De 10a 50 Menos de 5 Menos de 5 Menos de 5 De 10 a 50 De5a10 Menos de 5 Menos de 5 DeSalD Menos de 5 Menos de 5 De 10 a 50

Más de 100 MSsdelDO De 10 a 50 DeSalO Menos de 5 Menos de 5 De 10 a 50 De10a50 Menos de 5

Menos de 5 Menos de 5 De 5 a 10 Menos de 5 De 10 a 50 Menos de 5

DelGaSQ De 10 a 50 De 10 a 50 Menos de 5 Menos de 5 De 10 a 50 Menos de 5 DelOaSO


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A N E X O 10.1 1. La cobertura telefónica es mayor en las áreas urbanas que en las rurales, si bien, en países con penetración muy alta del teléfono (como Canadá, Francia, Dinamarca y Noruega) la diferencia es mínima. 2. En Estados Unidos, la cobertura es menor en el sur. Prevalecen diferencias regionales similares al menos en otros países (como Irlanda e Israel), si bien, las clasificaciones regionales son específicas de cada país y resulta difícil compararlas internacionalmente. 3. En Estados Unidos, la cobertura es menor en la población no caucásica. No se tiene información racial de otros países. 4. La cobertura telefónica siempre es menor entre las personas de menores ingresos, desempleados, quienes tienen ocupaciones manuales o de poco prestigio y sujetos con menor nivel de estudios. 5. La cobertura telefónica es constantemente menor en arrendatarios y quienes viven en departamentos o casas rodantes, en comparación con hogares de una sola familia. Sólo en relación con el arrendamiento se tienen datos de Estados Unidos y otros países. 6. Los hogares sin teléfono tienden a estar encabezados por personas más jóvenes, solteras y quizá, varones (sólo se tienen datos de Estados Unidos, e incluso en dicho país la relación es incierta). 7. Los hogares sin teléfono suelen corresponder a familias con un tamaño inferior o superior al promedio. Fuente: Tom W. Smith, "Phone Home? An Analysis of Household Telephone Ownership", International Journal of Public Opinión Research 2 (invierno de 1990), p. 386.

FIGURA 10.2

Fuente: "Sacramento IsTop Unlisted Market", The Frame(febrero de 1995), p. 1, publicado por Survey Sampling, Inc.

Es común que una o más listas de correos sirvan como marco de muestreo para los cuestionarios por correo. La calidad de las listas determina el sesgo de muestreo; en otras palabras, si una lista es razonablemente buena, el sesgo podría ser pequeño. Por ejemplo, algunas compañías han establecido

:1PI; .

Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios paneles que pueden usarse para responder a los cuestionarios por correo y son representativos de la población en muchos aspectos importantes. Además, es posible comprar algunas listas de correos que son ideales para ciertos tipos de estudio. Suponga que administra una empresa de correo directo que se especializa en la venta de baberos estampados. En cualquier momento puede comprar una lista de correos de los nombres y direcciones de hasta un millón de mujeres embarazadas. Y si es adecuado para sus propósitos, resulta sencillo limitar la lista a las mujeres cuyo parto se espera para un cierto mes o que darán a luz a su primer hijo.11 En ocasiones, la lista se genera internamente. Cuando un cliente hace su primer pedido de mobiliario en National Business Furniture, esta empresa minorista de ventas por catálogo a empresas envía un cuestionario junto con la entrega del pedido. En la encuesta, se pregunta al cliente qué tan satisfecho se siente con los productos y servicios de National Business Furniture. Además, cuando alguien llama para pedir un catálogo y después no hace un pedido, la empresa le envía un cuestionario para averiguar por qué no compró.12 En un nivel más refinado, muchas compañías procesan sus bases de datos de clientes para dirigir cuestionarios a compradores con ciertas características demográficas o historial de compras. Pese a lo anterior, persiste el hecho de que la lista de correos determina el control del muestreo en un estudio por correo. Si se cuenta con una lista precisa, aplicable y accesible de elementos de población, los cuestionarios por correo permiten una muestra representativa y amplia, ya que enviar un cuestionario por correo a todo el país no cuesta más que hacerlo en la misma ciudad. Incluso si se desdeñan los costos, en ocasiones es la única forma de ponerse en contacto con la población relevante, como los atareados ejecutivos que no tendrían tiempo para concertar una entrevista personal o telefónica, pero responderían a un cuestionario por correo. Sin embargo, la clave aquí es la capacidad de dirigir cuestionarios a la persona específica, no al puesto. Se calcula que, en promedio, el nombre de cada consumidor aparece en 25 a 40 listas de correos distintas y que recibe 80 envíos postales no solicitados cada año; sin embargo, quienes los consideren una molestia pueden enviar una carta a la Direct Mail Marketing Association, organización gremial que agrupa a más de 2600 mercadólogos que utilizan el correo directo, la cual eliminará su nombre de las listas de todos sus miembros. No obstante, las estadísticas indican que por cada persona que solicita la eliminación de su nombre, otras dos piden que se añada el suyo.13 El control de muestreo de los cuestionarios aplicados por correo electrónico es muy parecido al del correo convencional. Por supuesto, la muestra se limita a quienes tienen una computadora y cuenta de correo electrónico o acceso a ambas. Empero, si existe una lista precisa, aplicable y accesible de direcciones de correo electrónico, éste permite usar una muestra geográficamente dispersa. Por ejemplo, se ha usado la aplicación del correo electrónico para realizar encuestas entre el personal de escuelas superiores, ya que suele ser fácil obtener sus direcciones de correo electrónico.14 De esta manera, la farmacia minorista Drugstore.com realiza encuestas en línea de sus clientes que son, por definición, usuarios de Internet. Una situación más compleja es la que enfrentó el consorcio Advanced General Aviation Transport Experiment (AGATE). En primer término, determinó que el perfil de las personas que compran aviones y los pilotean guarda similitud estrecha con los usuarios de la red. Después de establecer tal similitud, AGATE realizó una encuesta en Internet entre pilotos actuales, antiguos y potenciales.15 Sin embargo, generar una lista representativa con las direcciones de correo electrónico es difícil en relación con muchas poblaciones de interés. El control de muestreo para las entrevistas personales es un poco más difícil que con las entrevistas telefónicas o los cuestionarios por correo, pero no imposible. En el caso de algunas poblaciones, como las de médicos, arquitectos o empresas, es posible extraer una muestra de los nombres que proporcionan las asociaciones o directorios gremiales. Sin embargo, para los estudios enfocados hacia los consumidores que contemplan entrevistas en el hogar, son pocas las listas disponibles y suelen ser obsoletas. En vez de buscar nombres, los investigadores suelen elegir sus muestras con base en áreas geográficas y casas o apartamentos, llamadas unidades de muestreo del área. En este método, en lugar de listas imprecisas de personas, los entrevistadores utilizan listas precisas y actualizadas de unidades de muestreo que parecen mapas. En un capítulo posterior se analizará cómo funciona este denominado muestreo de áreas.


Intercepción en centros comerciales Método de recolección de datos donde los encuestadores detienen a algunas personas en los pasillos de un centro comercial y les preguntan si desean participar en un estudio de mercado. A quienes aceptan se les hace una entrevista en que el entrevistador dirige.

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Aunque persiste el problema de garantizar que el entrevistador de campo se ponga en contacto con el hogar o persona correctos, la entrevista personal sí brinda cierto control de muestreo en cuanto a dirigir el cuestionario a unidades de muestreo específicas. Una técnica muy usada para realizar entrevistas personales con consumidores es la intercepción en centros comerciales, cuyo nombre la describe por sí solo.16 El entrevistador intercepta o detiene a los consumidores que pasan y les pregunta si estarían dispuestos a participar en una investigación. Por regla general, quienes aceptan son llevados a los locales de entrevista que la empresa ha establecido en el centro comercial, donde se realiza la entrevista. Son dos los problemas de la intercepción en centros comerciales que afectan la capacidad para dirigir el estudio hacia participantes determinados de manera aleatoria. En primer término, aunque muchas personas compran en centros comerciales, casi una de cada cuatro no lo hace. En segundo lugar, las probabilidades de que participe una persona dependen de las probabilidades de que esté en el centro comercial. A su vez, estas últimas varían según la frecuencia con que compra en el propio centro comercial. Algo que comúnmente se hace respecto de esta segunda fuente de variación en las probabilidades de selección es ponderar las respuestas del participante con el recíproco del número de veces que visita el centro comercial en un periodo dado.18 La experiencia de los investigadores de intercepción en el centro comercial Hawthorn Center ilustra algunas de las limitantes que tiene este tipo de entrevista personal. Quick Test, Inc., despacho de investigación de mercados con sede en Florida, realiza estudios en dicho centro comercial del área de Chicago porque tiene como clientes principalmente a familias del grupo de edad de 25 a 49 años, que es importante para numerosos mercadólogos. Al mismo tiempo, la elección de un centro comercial específico limita la población de la cual puede extraerse la muestra. Por añadidura, la práctica de pedir a las personas que participen no es del todo aleatoria. Los reclutadores saben que muchos de los compradores se rehusarán a participar -a veces, en forma grosera- y desarrollan la habilidad de identificar quiénes aceptarán colaborar; por ejemplo, la experiencia les enseña que tienen más probabilidades con un comprador que mantenga el contacto visual con ellos.19 Los reclutadores deciden con quién iniciarán el contacto personal, de modo que el proceso es muy difícil de controlar, incluso con un diseño de muestreo estricto. Una cosa es decidir con quién se establece contacto en un estudio y otra lograr que acepte participar. Por ejemplo, de los tres métodos de recopilación de datos analizados, la entrevista personal permite el máximo control de muestreo en lo concerniente a obtener la cooperación del sujeto designado, se conoce la identidad del individuo y son mínimas las oportunidades de que alguien más responda. También existen menores probabilidades de que alguien se niegue a participar en una entrevista personal que en una telefónica o en un cuestionario por correo. A veces, surge el problema de las personas que no están en el hogar, lo que a menudo es posible solventar llamando de nuevo a otra hora. Los métodos telefónicos también se acompañan del problema de las personas que no están en casa o no responden. Por ejemplo, en un estudio en que se hicieron más de 259000 llamadas telefónicas, más de 34% no tuvo respuesta, situación que ha empeorado, desde entonces, por el uso creciente de equipos telefónicos como las contestadoras y los identifícadores de llamadas.20 Incluso más preocupante es el hecho de que las probabilidades de tener contacto con un sujeto aceptable en la primera llamada fueron menores de 10% (véase el anexo 10.2). Por supuesto, repetir la llamada telefónica es mucho más sencillo y barato que tratar de concertar de nuevo una entrevista personal. El costo relativamente bajo del contacto telefónico permite realizar varias llamadas de seguimiento para lograr la respuesta necesaria, mientras que en los estudios de entrevistas personales el alto costo del contacto de campo restringe el número de visitas de seguimiento. Sin embargo, lograr que el sujeto seleccionado responda es un tanto más difícil con las entrevistas telefónicas que con las personales, al igual que determinar a qué miembro del hogar debe entrevistarse.21 Los cuestionarios por correo permiten un control muy escaso al investigador para conseguir una respuesta del sujeto designado. Aunque aquél puede brindar al individuo un incentivo por cooperar, muchos sujetos se muestran renuentes a responder. En muchos casos, sólo responden los más interesados en el tema. En otros, no pueden responder porque son analfabetas. Por ejemplo, la International Reading Association calcula que unos 20 millones de adultos estadounidenses angloparlantes nacidos en ese país leen o escriben de una manera tan deficiente que con dificultades conservan su trabajo, mientras que el autor de Illiterate America plantea que 60 millones de adultos estadouniden-

v j%;.

Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios

A N E X O 10.2

Resultados Sin respuesta Línea ocupada Fuera de servicio No estaba una persona adecuada Empresa Con respuesta Rechazó la entrevista Completó la entrevista Total

Número de llamadas 89829 5299 52632 75285 10578 25465 3707 21758 259088

Probabilidad de que ocurra 0.347 0.020 0.203 0.291 0.041 0.098 0.014 (0.146)a 0.084 (0.954) 1.000

Probabilidad de que ocurra si una persona apropiada está en el hogar. Fuente: Roger A. Kerin y Robert A. Peterson, "Scheduling Telephone Interviews", Journal of Advertising Research 23 (abril/mayo de 1983), p. 44. Véase también Peter Tuckel y Harry W. O'Neill, "Screened Out", Marketing fíesearch: A Magazine of Management & Applications 8 (otoño de 1996), pp. 34-42.

ses son analfabetas.22 Muchas de estas personas tienen dificultades con tareas cotidianas como leer los avisos en el trabajo, dar cambio u obtener una licencia de automovilista, ¡por lo que no resulta sorprendente que no respondan a un cuestionario por correo! Cualquiera que sea la razón de la falta de respuesta, causa un sesgo de magnitud y dirección desconocidas. Tampoco es posible identificar quién responde al cuestionario por correo, el investigador ni siquiera puede tener la certeza de que la respuesta provenga del sujeto preferible en el hogar. Los cuestionarios administrados por correo electrónico son un poco mejores en esos aspectos. Por principio de cuentas, el analfabetismo no es un problema de importancia, ya que quienes poseen y usan computadoras suelen tener un mejor nivel de estudios. Por añadidura, existen menores probabilidades de que responda alguien que no sea el sujeto designado, dado que el cuestionario está en su correo electrónico. Las encuestas por fax no permiten controlar quién responde, si bien, podrían estar menos sujetas a los problemas de analfabetismo, ya que las personas con acceso a aparatos de fax suelen tener mejor nivel de estudios.

Control de la información Control de la información Término que se aplica a los estudios que usan cuestionarios y concierne a la magnitud y exactitud de la información que puede obtenerse de los participantes.

El control de la información, que comprende los tipos de preguntas que pueden plantearse y la magnitud y exactitud de la información que puede obtenerse de los sujetos, varía con el método de recopilación de datos usado. Por ejemplo, la entrevista personal puede efectuarse casi con cualquier forma de cuestionario, desde el estructurado sin ocultamiento hasta el no estructurado con ocultamiento. La naturaleza personal de la interacción permite que el entrevistador muestre imágenes, ejemplos de anuncios, listas de palabras, escalas, etc., como estímulos al sujeto. Por el contrario, la entrevista telefónica no permite el uso de muchos de esos auxiliares. Por su parte, con el cuestionario por correo pueden utilizarse algunos. La entrevista personal también permite ordenar de manera automática la secuencia de las respuestas. Por ejemplo, si la respuesta a la pregunta 4 es afirmativa, se hacen las preguntas 5 y 6, y si es negativa, las preguntas 7 y 8. Aunque este orden secuencial también puede lograrse con las entrevistas telefónicas, lo sería en mucho menor grado con los cuestionarios por correo. Existe mayor riesgo de que aparezca un sesgo de secuencia con los cuestionarios enviados por correo, correo electrónico y fax que con los administrados en persona o por teléfono. Como el sujeto puede ver todo el cuestionario, no responde a una pregunta dada de manera independiente, sino más bien condicionada por la respuesta a otras preguntas.


Entrevistas asistidas por computadora (EAC) Realización de encuestas empleando computadoras para administrar la secuencia de preguntas, con registro electrónico de las respuestas mediante el teclado.

**;•

Los cuestionarios enviados por correo convencional, correo electrónico y fax permiten controlar el sesgo que resulta de la percepción que el entrevistador tiene del entrevistado. Además, como con cada uno de estos tres métodos el sujeto puede trabajar a su propio ritmo, manifestará respuestas más razonadas que las obtenidas mediante entrevistas personales o telefónicas, en las que suele sentirse cierta urgencia por responder. Sin embargo, que la respuesta esté bien pensada no significa que sea apropiada. Si la pregunta es ambigua, las encuestas autoaplicadas no permiten que se pidan aclaraciones y cada pregunta debe triunfar o fracasar por sus propios méritos. Los investigadores no pueden descifrar las diferencias de interpretación entre los participantes, de modo que tampoco es posible asignar un marco de referencia constante a las respuestas. Así, las respuestas a una pregunta abierta en un cuestionario enviado por correo convencional, correo electrónico o fax podrían ser excesivas o inadecuadas. En el caso de preguntas estructuradas, las respuestas reflejarían diferencias del marco de referencia usado, no la variación de un sujeto a otro en la característica especifica que se mide. En ocasiones, el anonimato de los cuestionarios por correo hace posible que las personas tengan la oportunidad de ser más francas en relación con temas delicados (como el comportamiento sexual). Las respuestas de correo electrónico usualmente pueden rastrearse hasta su emisor, de modo que existe menos posibilidad de conservar el anonimato con el correo electrónico que con el convencional o con los cuestionarios por fax. Las entrevistas personales y telefónicas pueden causar sesgo del entrevistador debido a la percepción que el sujeto tiene del entrevistador mismo o porque los diversos entrevistadores hagan las preguntas e investiguen de maneras distintas. Sin embargo, las encuestas telefónicas permiten controlar con mayor facilidad ambos tipos de sesgo, pues, además de que son pocas las acciones del entrevistador que pueden originar una reacción del entrevistado, es posible que se realicen ante la presencia de un supervisor encargado de verificar que se realicen de la misma manera. Por otra parte, establecer una relación de confianza por vía telefónica suele ser más difícil que en persona. Los participantes en entrevistas telefónicas suelen exigir más información acerca de los propósitos del estudio, los datos del entrevistador y de la organización investigadora, etcétera. En cuanto a la longitud del cuestionario o la cantidad de información que se recopila, por regla general los cuestionarios largos se manejan mejor en entrevistas personales y de manera menos satisfactoria en las entrevistas telefónicas. Pero influyen mucho el tema de investigación, el formato del cuestionario y el enfoque usado para conseguir la cooperación del sujeto, a tal punto que una interpretación rígida de esa regla sería injustificada y riesgosa. Al igual que en otras situaciones, las computadoras están cambiando la manera de aplicar las encuestas. Estos equipos se usaron por primera vez a principios de los años 70 como auxiliares de las entrevistas telefónicas. Los entrevistadores leían las preguntas que aparecían en los monitores de las computadoras y luego escribían las respuestas en un archivo, que se enviaba a una computadora central. Los primeros sistemas ahorraron tanto tiempo y dinero que produjeron una virtual revolución en la recopilación de datos, lo cual suscitó que las entrevistas telefónicas fueran la técnica más usada para tal recopilación (véase la Ventana de investigación 10.2). La mayor capacidad de cómputo debida a las computadoras personales e Internet ha permitido, en lo sucesivo, aplicaciones más amplias de las computadoras a la investigación. Hoy, existen por lo menos cuatro tipos de programas para entrevistas asistidas por computadora (EAC) independientes, basados en microcomputadoras: 1. Entrevistas telefónicas, en las que cada entrevistador tiene una computadora personal en que lee las preguntas. 2. Entrevistas personales, en las que cada entrevistador lleva consigo una computadora portátil al sitio de la entrevista y la usa para entrevistar al sujeto o la coloca frente al sujeto mismo y deja que éste responda a las preguntas a medida que aparecen en la pantalla. 3. Entrevistas en que el sujeto se sienta frente a la computadora en un centro comercial o laboratorio de investigación y responde a las preguntas conforme aparecen en el monitor de la computadora. 4. Aplicación de cuestionarios por correo electrónico o convencional, en que el cuestionario se envía por correo en disquete o se adjunta a un mensaje de correo electrónico. El sujeto responde a las preguntas en su propia computadora y remite las respuestas al enviar el disquete por correo o adjuntar el archivo de respuesta a un mensaje de correo electrónico.23 Una de las principales ventajas de las entrevistas asistidas por computadora es que permite el control de la información. En primer término, la computadora muestra cada pregunta exactamente como

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios

lo pretendía el investigador; aparecen sólo las preguntas y la información que debe responder o ver el sujeto. Por añadidura, muestra la pregunta siguiente sólo cuando se responde de forma aceptable a la pregunta actual. Por ejemplo, si el sujeto afirma que compró una marca que no está disponible en el establecimiento o el área, es posible programar la computadora para que rechace tal respuesta, lo cual simplifica los procedimientos de omisión o ramificación. El entrevistador no tiene que vérselas con seleccionar la pregunta siguiente de acuerdo con la última respuesta, la computadora lo hace automáticamente y con ello ahorra mucho tiempo, evita confusiones en la aplicación del cuestionario y permite que la entrevista fluya con más naturalidad. Por añadidura, garantiza que no varíe la secuencia con que se hacen las preguntas. Asimismo, el control de la información se manifiesta en lo siguiente: 1. Personalización de las preguntas. Durante la entrevista, la computadora toma en cuenta todas las respuestas previas (por ejemplo, nombre de la esposa, número de vehículos en propiedad y


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supermercado en que se compra) y puede personalizar la redacción de preguntas posteriores como "Cuando su esposa Ana compra en Acmé, ¿qué suele usar, el Toyota o el Buick?" Este tipo de preguntas personalizadas puede generar mayor confianza y, de tal suerte, entrevistas de mayor calidad. 2. Cuestionarios personalizados. La información clave obtenida en la primera fase de la entrevista puede usarse para personalizar el cuestionario de cada sujeto. Por ejemplo, sólo los atributos del producto reconocidos previamente por el individuo como determinantes de sus decisiones se usarían para medir sus percepciones de marca, en vez de utilizar una lista común de atributos elaborada apriori para todos los entrevistados. Además de su capacidad para ramifícar y personalizar los cuestionarios, las entrevistas asistidas por computadora frecuentemente incrementan la exactitud de los resultados. Algunas evidencias indican que algunas personas son más sinceras al responder a una computadora que a un entrevistador e incluso a un cuestionario autoaplicado impreso. Al parecer, piensan que la computadora es menos crítica y permite conservar el anonimato. Por ejemplo, la unidad Ortho Consumer Products de Chevron, con sede en San Francisco, pidió a sus representantes de ventas que evaluaran la estrategia de mercadotecnia de la compañía en dos estudios separados. Aunque en ambos se prometía el anonimato, los representantes sólo tuvieron palabras de alabanza para su superior en la encuesta impresa. "Por el contrario, al plantear las preguntas en la computadora, 'no todas las respuestas fueron tan favorables a los directivos', afirma Edward Evans, gerente de planeación y análisis".24 Las entrevistas asistidas por computadora sin duda alguna aceleran las tareas de recopilación y procesamiento de datos. Las tabulaciones preliminares de las respuestas están disponibles de inmediato, puesto que las respuestas ya están almacenadas en la memoria. No es necesario esperar las acostumbradas dos o tres semanas que se requieren para codificar e introducir datos cuando los cuestionarios se llenan a mano. Los participantes también parecen disfrutar en mayor grado la experiencia de la entrevista cuando se administra por computadora, lo que a su vez parece útil para mejorar las tasas de respuesta. Por ejemplo, la tasa de devolución de encuestas enviadas en disquete por correo suele ser mayor de 50%.25 Por añadidura, el concepto mismo de la participación de las computadoras en el proceso de entrevista ha abierto otras posibilidades relativas al manejo del proceso mismo, lo que incluye facilitar la redacción del cuestionario, programar los contactos con los participantes, vigilar lo que ocurre en cada intento de llamada y preparar el informe de la investigación.26 Aunque las computadoras representan un auxiliar considerable en las técnicas de entrevista, no son un modelo de perfección. Las máquinas tienen sus límites. No pueden convencer a las personas con conversación social ni explicar preguntas malentendidas. A menos que los entrevistados sean expertos tipógrafos, tampoco puede generar respuestas largas. No pueden reconocer las respuestas confusas o superficiales y estimular a los entrevistados para que las detallen, ni hacer preguntas de seguimiento a los entrevistados que dan respuestas inesperadas. Y las que hacen preguntas con voz mecánica por el teléfono han despertado la cólera de algunas personas, quienes consideran que las llamadas no solicitadas y marcadas al azar son una intromisión en su privacidad.27 Además, la aplicación mediante disquete por correo puede usarse sólo con quienes es probable que sean propietarios o tengan acceso a una computadora con el programa apropiado. Aunque puede resultar útil en encuestas industriales, son de utilidad más limitada en las encuestas generales de consumidores, a menos que el producto o servicio en cuestión abarque a una población que probablemente tenga una microcomputadora (por ejemplo, un nuevo programa de cómputo).

Control administrativo Término aplicado a los estudios basados en cuestionarios que se refiere a la rapidez, costo y control de las respuestas que permite el método de aplicación.

Control administrativo El control administrativo comprende el tiempo y costo de la aplicación del cuestionario, así como el control de las posibles respuestas con el método administrativo que se elija. Las encuestas telefónicas son una de las formas más rápidas de obtener información. Es posible realizar cierto número de llamadas en un breve periodo desde una central telefónica, quizás hasta 15 o 20 por hora para cada

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios entrevistado!, si el cuestionario es breve. Una entrevista personal en el hogar no permite tales economías de tiempo, puesto que hay un tiempo improductivo entre cada entrevista, durante el cual el entrevistador se desplaza al hogar del siguiente sujeto. Por tanto, si el investigador desea agilizar las respuestas obtenidas con las entrevistas personales en casa, debe aumentarse la magnitud de la fuerza de campo. Sin embargo, incrementar el número de entrevistadores genera mayores problemas de variación en las respuestas, relacionados con cada entrevistados La selección y capacitación apropiadas de los entrevistadores permite que los investigadores minimicen algunas de las diferencias de enfoque que producen tales variaciones, si bien, las entrevistas personales todavía se acompañan de más problemas de control que las telefónicas. Por otra parte, las entrevistas personales brindan al investigador poco control sobre posibles engaños del entrevistados Puesto que el investigador puede supervisar directamente a los entrevistadores telefónicos cuando realizan las llamadas, se reducen los problemas de variación en la aplicación de la entrevista y de engaños, si bien, la capacidad de supervisar a los entrevistadores telefónicos podría cambiar, en respuesta a quejas de los propios entrevistadores.28 Mientras que los cuestionarios por correo son un estímulo uniforme y, por ende, es mínima la variación en su aplicación, permiten mantener muy poco control sobre su rapidez. Es frecuente que se requieran varias semanas para obtener la mayoría de las respuestas, momento en que suelen iniciarse los envíos de seguimiento por correo. Por añadidura, transcurren varias semanas para que los cuestionarios lleguen a los sujetos y éstos los llenen y devuelvan. De acuerdo con el número de envíos de seguimiento, el tiempo total necesario para un buen estudio por correo tiende a ser considerable; pero, en este caso, el tiempo es el mismo, no obstante que se tenga una muestra pequeña o grande. No ocurre tal con las entrevistas personales y telefónicas, en ellas existe una relación directa entre el número de entrevistas y el tiempo necesario para realizarlas. En general, las entrevistas personales en el hogar tienden a ser las más costosas por contacto efectuado, y los cuestionarios por correo, los más baratos. Sin embargo, muchos factores pueden cambiar de manera considerable esta situación de costos. Por ejemplo, es relativamente bajo el costo por contacto del envío de un cuestionario; pero si la tasa de respuesta es muy baja, el costo por cuestionario devuelto puede volverse muy elevado. Una ventaja de los cuestionarios enviados por correo electrónico y fax sobre los de correo convencional radica en que habitualmente su devolución es más rápida.29 En su mayor parte, el costo de los diversos métodos radica en el problema de garantizar el control de calidad. En general, es válido que, cuanto mayor sea el personal de campo, mayores serán los problemas de control. Las encuestas por correo requieren menos personal. Los métodos de entrevista telefónica, en centros comerciales y en el hogar precisan cada vez más personal. Por consiguiente, una entrevista personal en el hogar suele ser el método más costoso de recopilación de datos. En el anexo 10.3 se resumen las ventajas y desventajas de los métodos de comunicación primarios.

Combinación de los métodos de aplicación Cada método de recopilación de datos tiene sus ventajas y desventajas, de modo que ninguno es superior en todas las situaciones. Con frecuencia, el propio problema de investigación señala un método por encima de los demás, si bien, el investigador debe reconocer que una combinación suele ser más productiva. Por ejemplo, en una prueba de uso de productos en el hogar, los entrevistadores distribuyeron el producto, los cuestionarios de autoaplicación y los sobres para devolución por correo a los participantes, mientras que usaron entrevistas telefónicas para el seguimiento. La combinación de métodos produjo cooperación telefónica de 97% de las familias de prueba, además de que devolvieron por correo 82% de los cuestionarios.29 Otro ejemplo que muestra las ventajas que se acumulan mediante la combinación creativa de técnicas de recopilación de datos es el método de la caja cerrada, que se ha usado en diversas encuestas industriales. Realizar encuestas en el mercado industrial es relativamente costoso. Hay que vérselas con atareados ejecutivos, que tienen mejores cosas que hacer con su tiempo que responder a cuestionarios, así como con secretarias y recepcionistas eficaces, que realizan una preselección del correo, llamadas telefónicas y visitantes personales de los ejecutivos. Por consiguiente, las encuestas industriales producen tasas de respuesta muy bajas. El método señalado ha resultado eficaz para salvar esos obstáculos de preselección y conseguir la cooperación de los ejecutivos. Se trata simplemente de una caja metálica del tamaño de una caja de zapatos, que está cerrada, tiene una combinación de tres dígitos y contiene tarjetas, anexos de entrevistas, declaraciones de conceptos u otros materiales. Se acompaña de una carta introductoria que explica el propósito de la encuesta


275

A N E X O 10.3

VENTAJAS

DESVENTAJAS

Entrevista personal en el hogar • Es probable que tenga la tasa de respuesta más alta

• De distribución limitada, generalmente

• La mejor para obtener respuestas de personas específicamente identificadas

• Difícil mantener el control y supervisión de los entrevistadores

• Permite el uso de cualquier tipo de pregunta/cuestionario

• Con frecuencia resulta complicado identificar a los sujetos que se incluirán en el marco de muestreo

• La secuencia de las preguntas se cambia fácilmente

• En general, el método de aplicación más costoso

• Permite el sondeo con preguntas abiertas

• Es costoso visitar de nuevo a quienes no estaban en el hogar

• Permite la aclaración de preguntas ambiguas

• Método de aplicación relativamente lento

• Permite el fácil uso de auxiliares visuales

• Susceptible de sesgo del entrevistador

Intercepción en centros comerciales (las mismas ventajas que las entrevistas en el hogar, además de las siguientes) • Tiempo de terminación breve del proyecto, relativamente • Menos costosas que las entrevistas en el hogar • Mucha mejor supervisión y control de los entrevistadores que con las entrevistas en el hogar

• El control de muestreo es más difícil que con las entrevistas personales en el hogar, en cuanto a identificar una muestra representativa • Las entrevistas usualmente tienen que ser más breves que en el hogar

Correo • Podría ser el único método disponible para llegar al sujeto • El marco de muestreo se elabora fácilmente cuando se tienen listas de correos • No está sujeto a sesgos del entrevistador • El sujeto trabaja a su propio ritmo • Garantiza el anonimato de los participantes • Es posible su amplia distribución • La mejor para preguntas personales y de temas delicados • Por regla general, el más barato

• Muy poco control en la obtención de respuestas de individuos específicos • No pueden obtenerse respuestas de analfabetas • Imposible acelerar las respuestas; tiempo de respuesta prolongado • El investigador no puede explicar preguntas ambiguas • No permite el sondeo con preguntas abiertas • Es difícil cambiar la secuencia de las preguntas • Sesgo de secuencia: los sujetos pueden ver todo el cuestionario, mientras lo contestan

Teléfono

• Costo relativamente bajo • Es posible su distribución amplia • La supervisión a los entrevistadores es considerable; menos sesgo de los entrevistadores • Tasas de respuesta relativamente altas (mucho mayores que por correo)

• Es difícil establecer un marco de muestreo representativo, a causa de los números telefónicos privados • No pueden usarse auxiliares visuales • Más difícil establecer una relación de confianza por vía telefónica que en persona

• Uno de los métodos más rápidos para recopilación de datos

• No se manejan bien las entrevistas prolongadas, en muchos casos

• Dificultad y costo de manejo de llamadas repetidas menores que con las entrevistas en el hogar

• Susceptible hasta cierto punto de sesgo del entrevistador (si bien, mucho menor que con la entrevista personal)

• Permite el fácil uso del apoyo de la computadora

• Es más difícil determinar al sujeto apropiado de la entrevista que en las entrevistas personales

• Se cambia fácilmente la secuencia de preguntas

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios y señala al sujeto que un entrevistador se pondrá en contacto con él en unos cuantos días- la caja se convierte en un regalo por colaboración. Sin embargo, la combinación se da al ejecutivo luego de que decide cooperar en la entrevista telefónica de seguimiento. De tal modo, se usa el correo para enviar la caja y el teléfono para realizar la entrevista. Al mismo tiempo, la caja brinda una oportunidad para usar estímulos tales como imágenes, ejemplos, listas de palabras, escalas, etc., estímulos que de otra manera, se restringirían a las entrevistas personales. Sin embargo, queda por ver si la caja cerrada continua siendo productiva en el futuro, dado el incremento del terrorismo, como es el caso del famoso Unabomber o de las torres gemelas de Nueva York, y las reacciones generales a paquetes de correo de aspecto sospechoso.

De regreso en el caso Tom Karlin había forjado una exitosa distribuidora de apáralos electrodomésticos gracias a su iniciativa, por lo que no resulta sorpresivo que, poco tiempo después de qje recibió la información de Demographics Life-Style Data [DLD] tuviera una idea. Concertó una cita para ver a Peter Haraldsen, un constructor de bienes raíces en Tampa. Haraldsen se especializaba en bienes raíces de lujo en los alrededores de campos de golf. Las casas de su fraccionamiento más reciente tendrían un precio de por lo menos 200 000 dólares cuando estuvieran terminadas. Haraldsen había concertado la cita de modo que tuviera lugar en una de las casas modelo terminadas de ese fraccionamiento. "Es realmente hermosa", comentó Karlin después de recorrerla. "Gracias -contestó Haraldsen-, pero, como usted sabe, éste es nuestro quinto fraccionamiento y pienso que ahora realmente sabernos lo que quieren nuestros clientes". "¿Cómo son sus clientes?", preguntó Karlm. "Hombres de negocios exitosos de unos 60 años. Todavía están activos, todavía trabajan. Es frecuente que adquieran una segunda casa en Florida con la idea de mudarse a ella de manera permanente en los 10 años siguientes. Se trata de personas activas. Podrían ir a cualquier lado, pero vienen aquí por el golf, el tenis y por el buen clima que hay durante todo el año".

"Sien -replicó Karlin, lanzando su discurso de ventas- quise concertar esta cita para tener la oportunidad de compartir algunos datos con usted. Estos datos muestran que el perfil de los compradores de aparatos electrodomésticos de alta calidad CleanRiíe concuerda exactamente con el de sus clientes potenciales" Karlin y Haraldsen dedicaron una hora a revisar los datos, aunque al final Haraldsen no estaba convencido. Había tenido pocas quejas acerca de los aparatos electrodomésticos WasherMaid que usó en sus fraccionamientos previos, de modo que incluso los buenos precios que le ofrecía Karlin no parecían razón suficiente para cambiar. "Le diré qué haremos -concluyó Haraldsen- déjeme los datos. Los enviaré a mi director de mercadotecnia para que les eche un vistazo y nos pondremos en contacto con usted". Tres semanas después, Karlin recibió una llamada de Haraldsen. "Tom, tengo que decirte algo, cuando le enseñé los datos demográficos de venta de aparatos electrodomésticos a mi director de mercadotecnia, se mostró un poco escéptico De cualquier manera, pidió a 100 de nuestros clientes potenciales, que llegaron a una de nuestras casas modelo, que llenaran un cuestionario sobre sus preferencias de aparatos electrodomésticos. ¿Y sabes qué? Muchos de ellos prefieren Clean-Rite. Hagamos una cita esta semana para hablar de dinero".

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar el concepto de estructura en relación con los cuestionarios. El grado de estructura en un cuestionario es el de uniformidad que se le impone. En un cuestionario muy estructurado, las preguntas que se hacen y las respuestas que se permiten a los sujetos están predeterminadas por completo. En un cuestionario muy poco estructurado, las preguntas hechas están predeterminadas sólo en forma aproximada, mientras que el sujeto puede responder con sus propias palabras. Un cuestionario en que las preguntas son fijas y las respuestas son abiertas tendría un grado intermedio de estructura.

Resumen

276

Objetivo de aprendizaje 2 Explicar qué es el acuitamiento en un cuestionario. El grado de ocultamiento en un cuestionario es el de conocimientos ocultos al sujeto en cuanto al propósito del estudio. Un cuestionario sin ocultamiento hace que el propósito de investigación sea evidente en las preguntas planteadas, mientras que otro con ocultamiento trata de que no se conozca el propósito del estudio.

Objetivo de aprendizaje 3 Analizar por qué los investigadores de mercados usan más los cuestionarios estructurados sin ocultamiento. Los cuestionarios estructurados sin ocultamiento son el tipo más usado de recopilación de datos por su sencillez de aplicación, tabulación y análisis. Además, son relativamente fiables, ya que suelen utilizarse preguntas de opción múltiple.

Objetivo de aprendizaje 4 Citar tres desventajas de las preguntas de opción múltiple. Las preguntas de opción múltiple podrían forzar a que el sujeto responda a una pregunta sobre la cual no tiene realmente una opinión. Suelen resultar imprecisas si ninguna de las alternativas de respuesta permite la expresión precisa de la opinión del sujeto. Las categorías mismas introducirían sesgo si se omite una de las respuestas probables por descuido o investigación previa insuficiente.

Objetivo de aprendizaje 5 Explicar por qué, para realizar ciertos estudios, los investigadores usan los métodos proyectivos. Los investigadores usan técnicas proyectivas como un método para superar la renuencia de los sujetos a comentar sus sentimientos. La dirección principal de estas técnicas ha sido ocultar el tema verdadero del estudio mediante un estímulo disfrazado. El supuesto básico en los métodos proyectivos es que la forma de responder del individuo a un estímulo relativamente no estructurado proporciona cierta idea acerca de cómo percibe realmente el tema que se investiga y cuáles son sus reacciones ante el mismo.

Objetivo de aprendizaje 6 Enumerar tres tipos de estímulo que se acostumbra aplicar en las técnicas proyectivas. Tres tipos de estímulos muy usados en las técnicas proyectivas son asociar palabras, completar oraciones y narrar historias.

Objetivo de aprendizaje 7 Distinguir los tres métodos de aplicación de cuestionarios. Las entrevistas personales involucran una conversación directa, cara a cara, entre el entrevistador y el entrevistado, en contraste con las entrevistas telefónicas. En ambas, el entrevistador hace preguntas y registra las respuestas del entrevistado, ya sea durante la

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Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios entrevista o inmediatamente después de ella. Los cuestionarios por correo se envían a sujetos seleccionados, con una carta explicativa. El individuo llena el cuestionario a su ritmo y luego lo envía por correo a la organización investigadora.

Objetivo de aprendizaje 8 Citar los puntos que suelen tomar en cuenta los investigadores cuando comparan los diversos métodos para aplicar cuestionarios El control de muestreo, de información y de aplicación son los puntos que generalmente consideran los investigadores cuando comparan los métodos de entrevistas personales y telefónicas y los cuestionarios por correo.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué es un cuestionario con ocultamiento? ¿Qué es un cuestionario estructurado? 2. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los cuestionarios estructurados y no estructurados sin ocultamiento? 3. ¿Cuál es el fundamento para usar estímulos no estructurados con ocultamiento? ¿Qué son las pruebas de asociación de palabras, de completar oraciones y de narración de historias? 4. ¿Cuál principio o supuesto operativo subyace al uso de los cuestionarios estructurados con ocultamiento? ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas? 5. Explique en qué difieren los cuestionarios aplicados por correo, telefónicamente y en persona, respecto a lo siguiente: a) control de muestreo b) control de información c) control de aplicación

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Forme un grupo con tres de sus amigos y realicen una entrevista profunda de ustedes mismos para determinar sus sentimientos hacia la compra de pantalones vaqueros de diseñadores. a) ¿Qué factores se mencionaron en la primera entrevista? b) ¿Qué factores se mencionaron en la segunda entrevista? c) ¿Qué factores se mencionaron en la tercera entrevista? d) Con base en los resultados de las preguntas precedentes, ¿qué hipótesis específicas plantearía? e) Analice brevemente las ventajas y desventajas de las entrevistas profundas. 2. Diseñe y aplique una prueba de asociación de palabras para determinar los sentimientos de los estudiantes hacia el hecho de comer fuera de casa. a) Enumere 10 estímulos y las respuestas de los sujetos y cantidad de tiempo transcurrido antes de que cada sujeto reaccione a cada estímulo. Estímulo

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Respuesta

Tiempo


279

b) Con base en su miniencuesta, ¿cuáles conclusiones tentativas puede inferir acerca de los sentimientos que las personas tienen respecto de comer fuera de casa? c) Analice brevemente las ventajas y desventajas de esta técnica. 3. Diseñe y aplique una prueba de completar oraciones para determinar los sentimientos de los estudiantes acerca del consumo de café. a) Enumere al menos ocho oraciones que usará en el ejercicio de completar oraciones. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

b) Con base en las reacciones de los participantes, ¿cómo describiría sus actitudes hacia el consumo de café? c) ¿Cómo analizaría un investigador las respuestas? 4. Diseñe y aplique una prueba de narración de historias para determinar las razones que tiene un estudiante para no vivir en el dormitorio de su escuela. a) Elabore un estímulo (oral o gráfico) para el ejercicio de narración de historias (Sugerencia: sería más fácil usar un estímulo oral). b) Con base en el ejercicio, ¿qué descubrió acerca de las razones que tienen los estudiantes para no vivir en el dormitorio? 5. Suponga que se le pide que diseñe un método de comunicación apropiado para averiguar los sentimientos y opiniones de los estudiantes acerca de diversos servicios de alimentos disponibles en el campus universitario. a ) ¿Qué grado de estructura sería apropiado? Justifique su respuesta. b) ¿Qué grado de ocultamiento sería apropiado? Justifique su respuesta. c ) ¿Qué método de aplicación sería apropiado? Justifique su respuesta. 6. ¿Qué método de encuesta (por correo, telefónica o personal) usaría en cada una de las situaciones siguientes? Justifique su respuesta. a) La aplicación de un cuestionario para determinar el número de personas que escucharon "Las 100 mejores canciones de 1999", programa que estuvo al aire el 31 de diciembre de 1999. b) La aplicación de un cuestionario para averiguar en cuántas casas vive un enfermo mental y el historial de enfermedades mentales en su familia. c) La aplicación de un cuestionario de un fabricante nacional de hornos de microondas para poner a prueba las actitudes de las personas hacia un nuevo modelo. d) La aplicación de un cuestionario, por una tintorería local, que desea determinar la satisfacción de los clientes con una promoción de descuentos reciente. e) La aplicación de un cuestionario por los directivos de un pequeño hotel local, que desea conocer las opiniones que los clientes tienen de su servicio. 7. Concertar una entrevista con un investigador profesional dedicado a estudios de mercado comerciales. Analice los objetivos del proyecto actual de ese investigador y los tipos de métodos que usa para la recopilación de datos primarios. Elabore un informe sobre las ventajas y desventajas de esos métodos en relación con el objetivo de la investigación. Trate de determinar si ha sido necesario llegar a un término medio (por ejemplo, costo contra rapidez, estructura contra ocultamiento) para recopilar los datos y, en caso afirmativo, por qué motivo. No olvide hablar de los temas generales de estructura, ocultamiento y control de muestreo informativo y administrativo en su informe. 8. Concertar una entrevista con un profesor de mercadotecnia de su escuela (que no sea el de este curso) que esté dedicado activamente a la investigación de mercados académica. Analice los objetivos de la investigación de ese profesor y el o los tipos de métodos que usa para recopilar datos primarios. Informe sobre las ventajas y desventajas de los métodos que utiliza en relación con el objetivo del estudio. Trate de determinar si ha sido necesario llegar a un término medio

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íCapítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios (por ejemplo, costo contra rapidez, estructura contra ocultamiento) para recopilar los datos y, en caso afirmativo, por qué motivo. No olvide hablar de los temas generales de estructura, ocultamiento y control de muestreo informativo y administrativo en su informe.

Notas 1.

El procedimiento se conoce formalmente como análisis de contenido. Véase una descripción de cómo realizar tal análisis en Robert P. Weber, Basic Contení Analysis (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1985). Véase una descripción de los adelantos recientes en la automatización de respuestas instantáneas en David W. Stewart, "Making Use of Verbatim Response Analysis in Survey Research: New Solutions on the Horizon" (ensayo presentado ante el 2nd Advanced Research Techniques Forum de la American Marketing Association, Beaver Creek, CO, 16-19 de junio de 1991); Robert Burbach y Roger Heeler, "Using Neural Nets to Analyze Qualitative Data", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 1 (invierno de 1995), pp. 35-39.

2.

F. P. Kilpatrick, "New Methods of Measuring Consumer Preferences and Motivation", en Journal ofFarm Economics (diciembre de 1957), p. 1314. Véase también Dennis Rook, "The Ritual Dimensión of Consumer Behavior", en Journal of Consumer Research 12 (diciembre de 1985), pp. 251-264.

3.

Fred N. Kerlinger, Foundations ofBehavioral Research, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986), p. 471. Véase también W. G. Klopfer y E. S. Taulkie, "Projective Tests", en M. R. Rosenzweig y L. W. Porter (eds), AnnualReview ofPsychology (1976), pp. 543-567; Sidney J. Levy, "Dreams, Fairy Tales, Animáis, and Cars", en Psychology and Marketing 2 (verano de 1985), pp. 67-82; Sidney Levy, "Interpreting Consumer Mythology: Structural Approach to Consumer Behavior Focuses on Story Telling", en Marketing Management 2 (N° 4, 1994), pp. 4-9.

4.

Harold H. Kassarjian, "Projective Methods", en Robert Ferber (ed), Handbook of Marketing Research (Nueva York: McGraw-Hill, 1974), pp. 3-91. Véase también Eugene H. Fram y Elaine Cibotti, "The Shopping List Studies and Prospective Techniques: A 40-Year View", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 3 (diciembre de 1991), pp. 14-21.

5.

Ronald Alsop, "Advertisers Put Consumers on the Couch", en The Wall Street Journal (13 de mayo de 1988). p. 17.

6.

John P. Dickson y Douglas L. MacLachlan, "Fax Surveys?", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 4 (septiembre de 1992), pp. 26-30; Israel D. Nebenzahl y Eugene D. Jaffe, "Facsimile Transmission versus Mail Delivery of Self-Administered Questionnaires in Mail Surveys", en Industrial Marketing Management 24 (junio de 1995), pp. 167-175.

7.

Jefrrey Pope, How Cultural Dijferences Affect Multi-Country Research (Minneapolis, MI.: Custom Research, Inc., 1991); Aimee Stern, "Do You Know What They Want?", en International Business 6 (marzo de 1993), pp. 102-103.

8.

"More Households Dial 'U' for Unlisted", en The Wall Street Journal (7 de mayo de 1991), p. Bl.

9.

Existen algunos datos indicativos de que ciertos esquemas de muestreo pueden producir una proporción más alta de números residenciales, que funcionan sin introducir sesgo apreciable en el proceso. Por ejemplo, véase Joseph Waksberg, "Sampling Methods for Random Digit Dialing", en Journal ofthe American Statistical Association 73 (marzo de 1978), pp. 40-46; Robert Groves y Robert L. Kahn, Surveys by Telephone (Nueva York: Academic Press, 1979); Richard Pothoff, "Some Generalizations ofthe Mitofsky-Waksberg Technique of Random Digit Dialing", en Journal ofthe American Statistical Association 82 (junio de 1987), pp. 409-418. Véase un análisis de los servicios de compañías que proporcionan muestras telefónicas en Lewis C. Winters, "What's New in Telephone Sampling Technology", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 2 (marzo de 1990), pp. 80-82.

10. E. Landon Jr. y Sharon K. Banks, "Relative Efficiency and Bias of Plus-One Telephone Sampling", en Journal of Marketing Research 14 (agosto de 1977), pp. 294-299; Madhav N. Segal y Firooz Hekmat, "Random Digit Dialing: A Comparison of Laird Methods", en Journal of Advertising 14 (N° 4, 1985), pp. 36-43. 11.

"Mailing List Brokers Sell More than Ñames to Their Many Clients", en The Wall Street Journal (19 de febrero de 1974), pp. 1,18; Bob Davis, "Baby-Goods Firms See Direct Mail as the Perfect Pitch for New Moms", en The Wall Street Journal (29 de enero de 1986), p. 31. Véase un análisis de la forma en que las compañías elaboran sus listas de correos y el valor de éstas en Michael W. Miller, "Data Mills Delve Deep to Find Information About U.S. Consumers", en The Wall Street Journal (14 de marzo de 1991), pp. Al, A12.

12. Paul Miller, "How Are We Doing?", en CatalogAge (1 de junio de 1999, bajado del sitio de Northern Light, www.northernlight.com); Hottest Markets ofthe '90s (Ithaca, NY: American Demographics, 1990). 13.

Bruce Shawkey, "Mail Order Peddlers Pan Gold in Them Thar Lists", en Wisconsin State Journal (31 de julio de 1983), pp. 1 y 4; Melinda Grenier Guiles, "Why Melinda S. Gets Ads for Panty Hose, Melinda R, Porsches", en The Wall Street Journal (6 de mayo de 1988), pp. 1 y 4; Ellen E. Schultz, "When Ifs the Wrong Time for Big Financial Decisions", en The Wall Street Journal (29 de octubre de 1991), pp. Cl, C17.

Notas

;•*/$;.

14. Barbara A. Schuldt y Jeff W. Totten, "Electronic Mail vs. Mail Survey Response Rates", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 6 (invierno de 1994), pp. 36-39. Véase también Martin Opperman, "E-mail Surveys: Potentials and Pitfalls", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 1 (verano de 1995), pp. 28-33. 15.

Beth Clarkson, "Research and the Internet: A Winning Combination", en Quirk's Marketing Research Review (julio de 1999), pp. 46-51.

16. Véase un análisis general de la intercepción en centros comerciales, como técnica de recopilación de datos, en Roger Gates y Paul J. Solomon, "Research Using the Malí Intercept: State of the Art", en Journal of Advertising Research 22 (agosto/septiembre de 1982), pp. 43-50; Alan J. Bush y Joseph F. Hair Jr., "An Assessment of the Malí Intercept as a Data Collection Method", en Journal of Marketing Research 22 (mayo de 1985), pp. 158-167; Alan J. Bush, Ronald F. Bush y Henry C. K. Chen, "Method of Administration Eftects in Malí Intercept Interviews", en Journal ofthe Market Research Society 33 (octubre de 1991), pp. 309-319. 17.

Tim Cavanaugh, "Malí Crawl Polis", en American Demographics 18 (septiembre de 1996), pp. 14-16.

18.

La técnica de ponderación se debe a Seymour Sudman, "Improving the Quality of Shopping Center Sampling", en Journal of Marketing Research 17 (noviembre de 1980), pp. 423-431. Véanse evaluaciones empíricas de la utilidad de la ponderación en Thomas D. Dupont, "Do Frequent Malí Shoppers Distort Mall-Intercept Survey Results?", en Journal of Advertising Research 27 (agosto/septiembre de 1987), pp. 45-51; John P. Murry Jr., John L. Lastovicka y Guarav Bhalla, "Demographic and Life-style Selection Error in Mall-Intercept Data", en Journal of Advertising Research 27 (febrero/marzo de 1989), pp. 46-52. Véase información sobre la relación entre el comportamiento de compras en centros comerciales y diversas características demográficas en Abhik Roy, "Correlates of Malí Visit Frequency", en Journal ofRetailing 70 (verano de 1994), pp. 139-161.

19.

Randy Minkoff, "Matters of Opinión: Foot Soldiers of Marketing Research Battle for a Moment of Your Time in the Malí", en Chicago Tribune (5 de julio de 1998, bajado de la Dow Jones Publications Library en www.dowjones.com, el 4 de agosto de 1999).

20.

Roger A. Kerin y Robert A. Peterson, "Scheduling Telephone Interviews", en Journal of Advertising Research 23 (abril/mayo de 1983), pp. 41-47. Véase también Michael F. Weeks, Richard A. Kulka y Stephanie A. Pierson, "Optimal Cali Scheduling for a Telephone Interview", en Public Opinión Quarterly 51 (1987), pp. 540-549; Gautam Naik, "Big Brothers Inc.? Gizmos for Evading-Or Snooping On-Callers", en The Wall Street Journal (3 de septiembre de 1996), p. Bl; Peter Tuckel y Harry W. O'Neill, "Screened Out", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 8 (otoño de 1996), pp. 34-42.

21.

Véase un análisis del problema del control de muestreo en las encuestas por correo y qué puede hacerse para superar la resistencia de los sujetos en Paul L. Erdos, Professional Mail Surveys (Malabar, FL: Robert E. Kreiger, 1983) o Donald A. Dillman, "The Design and Administration of Mail Surveys", en Annual Review ofSociology 17 (1991), pp. 225-249. Véase referencias generales sobre la realización de entrevistas telefónicas, por correo o personales en A. B. Blankenship, Professional Telephone Surveys (Nueva York: McGraw-Hill, 1977); Donald A. Dillman, Mail and Telephone Surveys: The Total Design Method (Nueva York: Wiley-Interscience, 1978); Robert M. Groves, et al. (eds), Telephone Survey Methodology (Nueva York: Wiley-Interscience, 1988); Paul J. Lavrakas, Telephone Survey Methods (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993); James H. Frey y Sabine Martens Oishi, How to Conduct Interviews by Telephone and in Person (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995); Thomas W. Mangione, Mail Surveys (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995).

22.

Daniel Machalaba, "Hidden Handicap: For Americans Unable to Read Well, Life Is a Series of Small Grises", en The Wall Street Journal (17 de enero de 1984), pp. 1 y 12; Chris Martell, "Illiteracy Hurts All, Author Says", en Wisconsin State Journal (3 de abril de 1985), pp. 1-2; Jock Elliott, "Our Inadequate, Uncompetitive System of Education", en Viewpoint (julio-agosto de 1987), pp. 31-35; Janice C. Simpson, "A Shallow Labor Pool Spurs Businesses to Act to Bolster Education", en The Wall Street Journal (28 de septiembre de 1987), pp. 1 y 19; Mogens Nygaard Christofferson, "The Educational Bias in Mail Questionnaires", en Journal ofOfficial Statistics 3 (Núm. 4, 1987), pp. 459-464; Robert Naylor Jr., "Americans Test Poorly for Literacy", en Wisconsin State Journal (9 de septiembre de 1993), p. 1A. El problema del analfabetismo también es grave en Inglaterra. Véase varios artículos del tema y sus consecuencias en la investigación por encuestas en Journal ofthe Market Research,Society 26 (abril de 1984). El analfabetismo se ha agravado tanto que muchas empresas están instaurando sus propios programas para combatirlo. Por ejemplo, véase Helene Cooper, "Carpet Firm Sets Up an In-House School to Stay Competitive", en The Wall Street Journal (5 de octubre de 1992), pp. Al, A5.

23.

Edwin H. Carpenter, "Software Tools for Data Collection: Microcomputer Assisted Interviewing", en Applied Marketing Research 29 (invierno de 1989), pp. 23-32. En este artículo también se comparan las características de los paquetes de software de CAÍ. Véase también Michael F. Weeks, "Computer-Assisted Survey Information Collection: A Review of CASIC Methods and Their Implications for Survey Operation", en Journal ofOfficial Statistics 8 (Núm. 4, 1992), pp. 445-465.

24.

Selwyn Feinstein, "Computers Replacing Interviewers for Personnel and Marketing Tasks", en The Wall Street Journal (9 de octubre de 1986), p. 35. Véase también John P. Liefeld, "Response Effects in Computer Administered Questio-

282

Capítulo 10: Recopilación de información mediante cuestionarios ning", en. Journal ofMarketing Research 25 (noviembre de 1988), pp. 397-404; Edith D. De Leeuw, Joop J. Hox y Ger Smijkers, "The Eífect of Computer-Assisted Interviewing on Data Quality: A Review", en Journal ofthe Market Research Society 37 (octubre de 1995), pp. 325-344. 25.

"Disks-by-Mail", en Sawtooth News 5 (primavera de 1989), pp. 4-5; Arthur Saltzman, "Improving Response Rates in Disk-by-Mail Surveys", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 5 (verano de 1993), pp. 32-39.

26.

Véase un panorama general del efecto de los sistemas de entrevistas telefónicas asistidas por computadora en William L. Nicholls II y Robert M. Groves, "The Status of Computer-Assisted Telephone Interviewing: Part 1-Introduction and Impact on Cost and Timeliness of Survey Data", en Journal ofOfficial Statistics 2 (Núm. 2, 1986), pp. 93-115; Robert M. Groves y William L. Nicholls II, "The Status of Computer-Assisted Telephone Interviewing: Part II—Data Quality Issues", en Journal of Oficial Statistics 2 (Núm. 2, 1986), pp. 117-134; William E. Saris, Computer-Assisted Interviewing (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1991). Véase bibliografía con anotaciones en Edith D. De Leeuw y Joop J. Hox, "Computer Assisted Data Collection: Data Quality and Costs: An Annotated Bibliography", en The Survey Statistician 32 (1995) pp. 5-10.

27.

Feinstein, "Computers Replacing Interviewers".

28.

Michael Alien, "Legislation Could Restrict Bosses from Snooping on Their Workers", en The Wall Street Journal (24 de septiembre de 1991), pp. Bl, B5; Diane K. Bowers, "Privacy at a Price", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 5 (otoño de 1993), pp. 40-41.

29.

John P. Dickson y Douglas L. MacLachlan, "Fax Surveys: Return Patterns and Comparisons with Mail Surveys", en Journal of Marketing Research 33 (febrero de 1996), pp. 108-113; Schuldt y Totlen, "Electronic Mail vs. Mail Survey Response Rates".

30.

Stanley L. Payne, "Combination of Survey Methods", en Journal ofMarketing Research 1 (mayo de 1964), p. 62. Véase también Kenneth C. Schneider y William C. Rodgers, "Differences between Nonrespondents and Refusers in Market Surveys Using Mixed Modes of Contact", en Journal of Business Research 21 (septiembre de 1990), pp. 91-107.

Lecturas recomendadas Véase un análisis útil de las ventajas y desventajas de las preguntas estructuradas, no estructuradas, con ocultamiento y sin ocultamiento en: Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, Research Methods in Social Relations, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976). Véase sugerencias específicas sobre cómo realizar estudios por correo, por teléfono o en persona en: James H. Frey y Sabine Martens Oishi, How to Conduct Interviews by Telephone and in Person (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). Paul J. Lavrakas, Telephone Survey Methods (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993). Thomas W. Mangione, Mail Surveys (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995).

RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN POR OBSERVACIÓN

CApitulo 11 11

RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN POR OBSERVACIÓN OBJETIVOS

DE

APRENDIZAJE

Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Enumerar los diversos métodos mediante los que es posible recopilar datos por observación. 2. Citar el motivo principal que esgrimen los investigadores para encubrir la presencia de un observador en un estudio. 3. Explicar las ventajas y desventajas que entraña realizar un experimento de observación en un entorno de laboratorio. 4. Analizar el principio que sustenta el uso del galvanómetro. 5. Explicar la función del taquistoscopio. 6. Explicar cómo usan los investigadores las cámaras oculares. 7. Definir la respuesta latente y explicar lo que mide. 8. Definir el análisis del tono de voz y explicar qué mide.

284

Un caso para la investigación de mercados A Tom Stemberg, director ejecutivo de la empresa Staples, distribuidora de artículos para oficina al menudeo, le gusta imitar a Sam Walton, fundador de la cadena de tiendas minoristas Wal-Mart. De acuerdo con Stemberg, Walton tenía la certeza de que podía visitar a cualquier competidor y aprender de él algo que hiciera mejor que Wal-Mart. Una vez, Walton visitó una tienda deprimente en Tennessee: "Los productos agrícolas apestaban, todo era un desastre y sus acompañantes bromeaban, diciendo: 'Me pregunto qué dirá ahora Sam'. Cuando Sam volteó hacia la parte posterior de la tienda, vio un estante de cigarrillos y dijo: '¿Saben?, es la mejor presentación relacionada con cigarrillos que he visto en todo el año'.11 Según Stemberg, esta historia permite descubrir que una compañía puede encontrar una fuente interminable de inspiración si observa a sus competidores. Stemberg sigue el ejemplo de Walton, visita cada semana al menos una de sus propias tiendas y otra de algún competidor. Asegura que siempre aprende algo de lo que observa. Estas acciones le han ayudado a convertir una idea original (vender artículos de oficina en supertiendas) en una empresa minorista de 5200 millones de dólares. Stemberg ha establecido cierta metodología para realizar sus investigaciones. Primero, examina qué tan fácil es localizar la tienda. Luego, entra sin anunciarse y lleva una pequeña libreta, donde registra sus observaciones. Se fija en cuánto tiempo pasa antes de que un empleado le ofrezca ayuda y busca áreas con problemas concretos, como falta de existencias o etiquetas de precio incorrectas. Pregunta a alguno de los empleados cosas como dónde encontrar un artículo específico y observa si sólo le indica el número de pasillo o lo acompaña. También registra datos subjetivos como son sus impresiones de la experiencia de compra, lo que incluye si los precios le parecen

altos o bajos, si los artículos son fáciles de encontrar o no, y si los empleados responden con claridad a sus preguntas o no. No sólo Stemberg realiza estas investigaciones, también recibe ayuda de su suegra, a la que ha pedido que compre en establecimientos de la competencia, como la tienda de Office Depot cercana a su hogar. Ella realiza algunas compras en ese establecimiento y luego devuelve algunos artículos, mientras que Stemberg toma nota de la experiencia entera: la rapidez de entrega, su proceso de facturación, su celeridad para recoger los artículos devueltos, etc. Su suegra incluso conversa con el conductor de la camioneta para saber cuántos pedidos contiene el vehículo. Según un conteo reciente, Stemberg ha visitado más de 90% de las 740 tiendas de Staples; su investigación se extiende más allá de Staples y Office Depot hasta cualquier establecimiento minorista del que le parezca factible aprender. Ha visitado Pnce Club, Costco, Toys "R" Us y hasta gasolineras de Mobil.

Temas para análisis 1. ¿Qué tipos de información pueden aprender los empleados de una empresa minorista si observan sus propias tiendas y las de sus competidores? 2. ¿Qué tipos de información puede aprender una compañía manufacturera o de servicios al visitar las tiendas que venden sus productos? 3. ¿Cuáles son algunas limitaciones que tienen los ejecutivos de una compañía cuando recopilan información por sí mismos, en vez de delegar esta actividad a los investigadores?

En el capítulo 10 se analizó cómo los investigadores usan las técnicas de comunicación para recopilar datos, de manera específica mediante el planteamiento de preguntas. En este capítulo se estudia otro método para recopilar información: la observación.

I Métodos de observación La observación es un hecho cotidiano. Observamos constantemente a personas y acontecimientos para obtener información acerca del mundo que nos rodea, aunque algunas personas la emplean de manera más productiva que otras. Una de ellas es Paco Underhill, el investigador antropológico mencionado al comienzo de esta parte de la obra, que se dedica a observar el comportamiento de las personas en las tiendas y, a partir de ello, extraer conclusiones que se escapan hasta a los minoristas experimentados. Por ejemplo, observó a la clientela en una tienda de ropa para mujer muy conocida y advirtió que con frecuencia las compradoras iban acompañadas de sus maridos; mientras ella buscaba ropa, el esposo buscaba dónde sentarse. Pero la tienda no dedicaba algún valioso espacio de venta a colocar sillas para los acompañantes, de modo que ellos tenían que improvisar. Algunos se desplazaban con regularidad hacia una gran ventana con un amplio alféizar a una altura cómoda. Se sentaban ahí y observaban el escenario que tenían frente a ellos: en este caso, una magnífica colección de Wonderbra. Sobra decir que la situación fue un descalabro minorista: las mujeres se acercaban a los elegantes y cuidadosamente diseñados exhibidores, empezaban a estudiar los productos y luego se percataban de su auditorio. El día en que Underhill estaba observando, dos hombres de edad avanzada se enfrascaron en una larga conversación sobre la necesidad que cada mujer tenía de un Wonderbra. Pocos sostenes se vendieron ese día.1 La observación también es una herramienta de la investigación científica. Cuando se usa para este propósito, se planea y registra sistemáticamente para relacionarla con el fenómeno específico que se investiga; aunque esté planeada, no tiene que ser refinada para resultar eficaz. Puede ser tan simple como el estudio que hizo United Airlines de la basura de sus diversos vuelos, lo cual hizo que la aerolínea dejara de servir mantequilla en muchos de sus desplazamientos cortos, ya que pocas personas la comían. También puede ser como el método concebido por un minorista, que usó un volante promocional de distinto color para cada código postal al que los envió por correo. Cuando los clientes llegaban a la tienda con los volantes, podía identificar las áreas comerciales a las cuales atendía su establecimiento. Un sistema más refinado es el que usan muchos centros comerciales para identificar sus áreas de influencia. Se contrata a personas para que caminen por el estacionamiento del centro comercial y registren todas las placas dejos vehículos estacionados. En un día común, se obtienen hasta 2500 números distintos. Luego, se introducen los datos a las computadoras de R. L. Polk & Company en Detroit, especialistas en datos estadísticos de la industria automovilística y esta empresa correlaciona las placas con el código postal o las zonas censales y devuelve un mapa, codificado con colores, que muestra la densidad de clientes de las diversas áreas. Con costo que va de 5000 a 25 000 dólares, esos estudios no sólo son menos costosos, sino también más rápidos y confiables que las entrevistas en tiendas o los análisis de los registros de uso de tarjetas de crédito. Con regularidad se dice que los japoneses tienen mucho éxito en el desarrollo de nuevos productos porque dominan el arte de la observación. Los mercadólogos japoneses dedican mucho tiempo a estudiar el comportamiento de los consumidores mientras usan los artículos que compran. "Conozco a un fabricante de zapatos japonés que viajó a Nueva York con una cámara y una lente de gran aumento -dice Johny K. Johansson, profesor de mercadotecnia y negocios internacionales en la

Métodos de observación

m

FIGURA 11.1

Universidad de Georgetown. Rentó un cuarto de hotel en un segundo piso y tomó fotografías de los pies de las personas mientras caminaban". Los cientos de fotografías dieron al fabricante una idea de cómo camina la gente. "Como esta ciudad es uno de los mercados para zapatos más grande del mundo -continúa Johansson- el fabricante deseaba observar qué clase de zapatos utiliza la gente que anda de prisa".2 Al igual que los métodos de comunicación, los de observación pueden ser estructurados o no, con ocultamiento o sin él. Por añadidura, como se ilustra en la figura 11.1, las observaciones pueden realizarse de manera artificial o en un entorno natural y estar a cargo de un observador humano o mecánico.

Comparación de las observaciones estructuradas y no estructuradas Observación estructurada El problema se ha definido con la suficiente precisión para que sea posible especificar de antemano los comportamientos que se observarán y las categorías que se usarán para registrar y analizar la situación. Observación no estructurada El problema no se ha definido específicamente, de modo que se permite mucha flexibilidad a los observadores en cuanto a lo que advierten y registran.

Las diferencias que hay entre las observaciones estructuradas y no estructuradas son similares a las que hay entre los métodos de comunicación estructurado y no estructurado. La observación estructurada se aplica cuando el problema se ha definido con la suficiente precisión para que sea posible especificar de antemano los comportamientos que se observarán, al igual que las categorías que se usarán para registrar y analizar la situación. La observación no estructurada se utiliza si el problema no se ha definido de manera tan específica, de modo que se permite flexibilidad a los observadores en cuanto a lo que advierten y registran. Por ejemplo, al observar los pasillos de las tiendas, investigadores de Marsh Supermarkets descubrieron con desánimo que las personas compran más en la periferia de la tienda -productos agrícolas, lácteos y carnes- mientras que suelen esquivar la sección central -de alimentos procesados-, a la que los establecimientos dedican la mayor parte del espacio.3 A efecto de distinguir entre las observaciones estructuradas y no estructuradas, analicemos un estudio diseñado para investigar el proceso de búsqueda y deliberación que utilizan los consumidores para comprar un detergente. Por una parte, se podría decir a los observadores que se paren en el extremo de un pasillo de supermercado y registren todo comportamiento que les parezca apropiado en cuanto a la deliberación y búsqueda de cada dienta de la muestra. Ello produciría un apunte como el siguiente: "El comprador primero hizo una pausa ante la marca ABC, tomó una caja, vio el precio y la puso de nuevo en su lugar. Luego, verificó la etiqueta y precio de la marca DEF, la puso también en su lugar y, después de una breve pausa, tomó una caja de ABC más pequeña que la que había tomado originalmente, la puso en su carrito y continuó por el pasillo." Por otra parte, podría decirse a los observadores que simplemente registren el primer detergente examinado, el número total de cajas que tomó el cliente y el tiempo que estuvo frente a las repisas de detergentes -y que registren estas observaciones poniendo una marca en los cuadros apropiados de un formulario de observación. La segunda de esas situaciones contiene más estructura que la primera.

28S

Capítulo 11: Recopilación de información por observación

ACNielsen SCANTRACK® In-Store Conditions Service, división de ACNielsen Corporation, brinda servicios de observación estructurada a sus clientes. Puede ayudar a que los mercadólogos vigilen el movimiento de las ventas, "lo cual demuestra con exactitud la relación causa-efecto". Este servicio se describe en la página web ACNielsen.com Reta iI Measurement. Fuente: cortesía de ACNielsen.


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A efecto de utilizar un enfoque más estructurado, los investigadores deben definir con precisión los comportamientos que se observarán y las categorías y unidades específicas que se usarán para registrar las observaciones. Para ello, deben tener hipótesis específicas en mente. Así, el enfoque estructurado de nuevo resulta más apropiado para los estudios descriptivos y causales que para la investigación exploratoria. Un enfoque no estructurado sería útil para generar información sobre diversos aspectos del comportamiento de búsqueda y deliberación del ejemplo precedente, pero es menos adecuado para comprobar hipótesis al respecto. Si bien podrían registrarse tipos distintos de comportamiento, sería difícil que los investigadores codifiquen y cuantifiquen los datos de manera compatible. Una forma de lograr que la codificación sea compatible es cerciorándose de que los codificadores estén bien capacitados. Por ejemplo, en un estudio que observaba los patrones de interacción entre padres e hijos en la elección de cereales, se usó cierto número de codificadores capacitados. Los observadores de este estudio registraron palabra por palabra los intercambios verbales de progenitores e hijos al tomar la decisión; luego, los codificadores trataron de evaluar: 1. Cuál de las dos partes inició el episodio de selección. 2. Cómo respondió la otra parte. 3. El contenido y tono de la comunicación. 4. La presencia de consecuencias desagradables, como las discusiones o el enojo. El objetivo esencial del estudio era determinar si los hijos estaban molestos con el desenlace de la situación.4 Las ventajas y desventajas de estructurar las observaciones son similares a las que hay en la comunicación. Estructurarlas reduce la posibilidad de sesgos y aumenta la certidumbre de las observaciones, pero implica perder validez, ya que los segundos dedicados a la deliberación o el número de cajas de detergente tomadas y examinadas podrían ser sólo una parte del comportamiento de búsqueda y deliberación. ¿Qué hay acerca del tiempo dedicado simplemente a observar qué está disponible sin tomarlo o las discusiones entre marido y mujer en cuanto a qué detergente seleccionar? Un observador bien capacitado y experimentado podría interpretar estos comportamientos y relacionarlos de manera significativa con la búsqueda y deliberación. El problema primordial de la observación del comportamiento es el observador mismo... En esta clase de observación, el observador es a la vez un punto fuerte y una debilidad crucial, porque debe digerir la información que deduce de las observaciones y luego elaborar inferencias sobre los conceptos que encierran... La fuerza y debilidad del procedimiento radica en la capacidad de inferencia del observador; si no fuera por ella, un observador mecánico sería mejor que uno humano. La fortaleza radica en que el observador puede relacionar el comportamiento observado con los conceptos o variables del estudio, a modo de integrarlos.5

Nintendo, fabricante de juegos de video, es una compañía que utiliza con regularidad la observación estructurada y no estructurada para mantenerse un paso adelante en las tendencias e intereses de los jugadores. El mecanismo principal que usa es su Player-Support Program, conformado por números telefónicos directos que proporcionan consejos para jugar los juegos de Nintendo. En una semana representativa, unas 16000 personas llaman al número de larga distancia gratuita para recibir consejos grabados, mientras que otras 84000 hablan con más de 250 consejeros de juego, quienes, por añadidura, responden cerca de 8000 cartas semanales. Nintendo recurre a estas líneas directas no sólo para mejorar la satisfacción de los clientes, sino también como fuente de inteligencia de mercadotecnia. En palabras de Peter Main, vicepresidente de mercadotecnia: "Nos han mantenido en contacto estrecho con los usuarios finales... usamos los datos recabados para garantizar de manera absoluta que nuestros diseñadores de juegos sepan lo que tiene aceptación."6 Los consejeros de juego y las observaciones no estructuradas que elaboran, junto con las observaciones estructuradas de las llamadas a los consejos grabados de cada juego, permiten que Nintendo vigile los intereses cambiantes de los jugadores.

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Capítulo 11: Recopilación de información por observación Observación con y sin ocultamiento

Observación sin ocultamiento Los sujetos saben que son observados. Observación con ocultamiento Los sujetos desconocen que son observados.

En la observación sin ocultamiento, los sujetos saben que son observados, no así en la observación con ocultamiento. En el estudio de búsqueda y deliberación recién descrito, los observadores estaban en una posición tal que los compradores no advertían su presencia. El ocultamiento también aparece cuando los observadores se convierten en parte del escenario de compra. A veces, algunas compañías usan observadores pagados que se hacen pasar por compradores, los frecuentemente llamados compradores misteriosos, para que evalúen los servicios de venta y la cortesía de los empleados.7 Por supuesto, al ocultar la presencia de los observadores se pretende controlar la tendencia de las personas a comportarse de manera distinta cuando saben que son sujetos de observación. Por ejemplo, aunque los recopiladores de datos de Envirosell no compran nada, tienden a mezclarse con otros compradores, de modo que pueden elaborar observaciones sin modificar el comportamiento de los clientes. Un indicador de su éxito es que la compañía, en ocasiones, ha consignado a personas sustrayendo mercancía de las tiendas. El fundador de Envirosell, Paco Underhill, recuerda el caso de una mujer de edad madura y bien vestida que alejó repetidamente con encargos a un empleado de perfumería, y cada vez que el empleado se retiraba, la mujer ponía otro frasco de perfume en su bolsa. En otra tienda, un empleado de Envirosell observó a un padre que deslizaba un paquete de destornilladores en el pañal de su bebé.8 A pesar de lo anterior, la observación con ocultamiento tiene dos desventajas importantes. En primer término, suele ser difícil ocultar por completo la observación, y en segundo, no permite que se recabe otra información relevante, como los antecedentes personales, que podría conseguirse si el observador se identifica como empleado de investigación. Por otra parte, ¿en qué circunstancias es ética la observación oculta? Las observaciones ocultas pueden ser directas o indirectas. Por ejemplo, una observación directa consistiría en una persona que verifica en el área de cajas el número de unidades de cada marca de detergente que se vende, mientras que en una observación indirecta se haría un conteo de las existencias por marca al final del día y se ajustarían los resultados por comparación con los embarques recibidos, para determinar cuánto se vendió de cada marca. La diferencia clave es que en la variante directa se observa el comportamiento mismo, mientras que en la indirecta se registran los efectos o resultados de dicha conducta. Son muchos los tipos de observación indirecta.9 Se podría, por ejemplo, determinar la participación de mercado de cada marca de detergente mediante auditorías de despensa. En éstas, los investigadores visitan los hogares de los sujetos y les piden permiso para examinar su "inventario de despensa", a fin de determinar las marcas que tienen almacenadas y la cantidad de cada una. Aunque es excepcional que los investigadores realicen una auditoría de despensa para un solo producto, podrían recurrir a este método si se pretende determinar de una sola vez el consumo de varios. A lo largo de los años se han desarrollado diversas mediciones indirectas del comportamiento muy novedosas. Por ejemplo, un distribuidor de automóviles en Chicago hizo que se verificara la posición del sintonizador de la radio en cada automóvil que ingresaba a servicio. Luego, utilizó los datos para determinar el auditorio de cada estación y, de tal suerte, decidir dónde se hacía publicidad. Otros ejemplos serían el uso del número de huellas digitales distintas en una página para evaluar la lectura de diversos anuncios en una revista o la antigüedad y estado de los automóviles en un estacionamiento para juzgar la posición socioeconómica de la clientela de un establecimiento comercial dado. A menudo la observación es más útil que las encuestas para separar los hechos de la ficción respecto al comportamiento, en particular la conducta "deseable". Por ejemplo, un grupo de empresas de servicios eléctricos acostumbraba utilizar los informes elaborados a partir de encuestas para proyectar el uso de energía. No obstante sus intentos por predecir la demanda de manera científica, sus pronósticos continuamente fueron inferiores a los reales. Entonces, pidieron a una empresa de investigación de mercados que explorara el tema. Dicha empresa puso cámaras de televisión enfocadas hacia el termostato del sistema de acondicionamiento de aire de 150 hogares; las cuales revelaron que había una enorme diferencia entre lo que decían las personas que hacían y lo que hacían verdaderamente. Muchas personas afirmaban que ajustaban el termostato a 20°C y no lo movían, pero, en realidad, el termostato estaba en movimiento todo el día. "Los parientes de edad avanzada y los hijos -en especial, los adolescentes- gustaban de ajustado a una mayor temperatura, al igual que las mujeres encargadas de hacer la limpieza e incluso los visitantes. En muchos hogares había una guerra por el termostato entre la persona que pagaba el recibo y los demás miembros del hogar".10


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Urban Outfitters también ha encontrado útil el uso de cámaras de video. Los directivos de dicha empresa emplean las videocintas y fotografías de clientes en sus tiendas, y en su habitat natural, para darse una idea de lo que usan las personas como fuente de información para tomar sus decisiones de compra.11 De manera similar, el fabricante de muebles de oficina Steelcase ha recurrido a dichos dispositivos para estudiar cómo funcionan realmente los equipos cuando diseña sus exitosas unidades modulares de oficina.12

Comparación de los entornos natural y artificial de la observación Entorno natural Se observa a los sujetos en el ambiente donde normalmente tiene lugar su comportamiento. Entorno artificial Se observa a los sujetos en un ambiente diseñado especialmente para registrar su comportamiento.

Las observaciones pueden efectuarse en un entorno natural o artificial. En ocasiones, el entorno natural se altera hasta cierto punto con fines experimentales. Por ejemplo, en el estudio de búsqueda y deliberación antes mencionado, los investigadores optaron por mantener el entorno totalmente natural y sólo estudiaron la magnitud de las actividades que normalmente culminan con la compra de detergentes. Como alternativa, podrían haber introducido materiales de promoción en el punto de venta y medido su eficacia. Una medida de dicha eficacia sería la magnitud de la búsqueda y deliberación que los materiales estimulan sobre la marca específica que se promueve. Cuando se prefiere un entorno artificial, el investigador podría llevar un grupo de personas a un ambiente controlado, como un exhibidor de múltiples productos en un laboratorio, y pedirles que simulen algún comportamiento de compra. De tal modo, ese ambiente controlado podría contener un exhibidor de detergentes que permitiera a los investigadores estudiar el grado de búsqueda y deliberación de cada participante cuando decide cuál comprará. Un método cada vez más usado para evaluar las reacciones de los clientes en ambientes controlados es la realidad virtual, pues permite a los mercadólogos desplegar nuevos productos potenciales o exhibidores de productos sin el gasto que implicaría su construcción física. Esta tecnología dependía originalmente de que los sujetos usaran anteojos y guantes especiales para ver y manipular los objetos. La ventaja radicaba en que los objetos aparecían en forma tridimensional, como si realmente existieran. Por ejemplo, General Motors usó la realidad virtual para probar las reacciones de los consumidores ante la vista desde el asiento frontal de un nuevo automóvil.13 Esta tecnología también se ha utilizado en experimentos de compra con consumidores.14 La ventaja del ambiente de laboratorio reside en que los investigadores pueden controlar mejor la influencia de los factores externos que podrían afectar la interpretación de lo ocurrido; por ejemplo, los compradores en un entorno natural podrían detenerse a conversar con vecinos en medio de la decisión de cuál detergente comprar. Si los investigadores están midiendo el tiempo dedicado a la deliberación, esta interrupción podría complicar la exactitud de la medición. La desventaja del entorno de laboratorio es que su propia naturaleza artificial puede generar diferencias de comportamiento y, por ende, originar objeciones auténticas sobre la validez externa de los resultados. Los entornos artificiales también abrevian el proceso de recopilación de datos, contraen los costos y permiten el uso de mediciones más objetivas. Por ejemplo, Fisher-Price, que acostumbraba llevar los prototipos de sus juguetes a algunos hogares para probar las reacciones, prefirió utilizar una guardería gratuita en sus oficinas corporativas. El personal de la guardería se encarga de atender a cinco grupos de niños que la visitan durante periodos de seis semanas, mientras los diseñadores los observan entretenerse con juguetes de la compañía y de sus competidores.15 Otra ventaja del entorno artificial es que el investigador no necesita esperar a que ocurran los eventos, sencillamente puede indicar a los participantes que emprendan el tipo de comportamiento necesario. Así, es posible hacer más observaciones en un periodo breve, de modo que un estudio completo podría terminarse en cosa de un par de días o una semana cuando mucho, lo que reduce los costos de manera notable. Por regla general, un laboratorio también permite que se haga uso de más equipo electrónico o mecánico del que es posible aplicar en un entorno natural y, de tal suerte, libera a la medición de los procesos selectivos del observador. Por ejemplo, IBM ha empleado laboratorios donde se graba con cámaras de video a los clientes, mientras prueban programas de cómputo. Sin embargo, a medida que el equipo electrónico es cada vez más portátil y accesible, esta ventaja del entorno de laboratorios podría tornarse menos significativa. Por ejemplo, Lexant vende información relacionada con la salud a los empresarios, quienes la ponen a disposición de sus empleados en el sitio DoHealth de Lexant. Esta compañía ha sometido a examen su sitio mediante la instalación de cámaras de video en el hogar de una muestra constituida por empleados de sus clientes. Las cámaras, situadas cerca de la computadora, registran el tiempo que pasan los usuarios ante las computadoras, qué hacen con ellas y lo que ocurre en esa parte de su hogar, que podría distraerles. De esta manera, descubrió que los usuarios se

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Capítulo 11: Recopilación de información por observación movían por una página cualquiera, llegaban a la parte inferior y les resultaba frustrante percatarse de que no podían ir a otra parte del sitio: primero tenían que regresar al extremo superior de la página. Lexant corrigió pronto este problema mediante la adición de vínculos en el extremo inferior de cada página web.16

Observación humana Se capacita a personas para observar sistemáticamente un fenómeno y registrar, en el formulario de observación, los sucesos específicos que ocurran. Observación mecánica Uso de un dispositivo mecánico para observar un fenómeno y registrar los sucesos que ocurran.

Galvanómetro Dispositivo usado para medir las emociones mediante el registro de cambios en la resistencia eléctrica de la piel relacionados con el grado diminuto de transpiración que las acompaña, que se inducen mediante la exposición a un estímulo específico; en la investigación de mercados, el estímulo, con frecuencia, es un texto publicitario específico.

Semejanzas y diferencias de la observación humana y mecánica Gran parte de la observación científica se realiza con lápiz y papel, se capacita a uno o más individuos para que observen sistemáticamente un fenómeno y registren, en el formulario de observación, los sucesos específicos que ocurren -ésta es la observación humana, en contraposición con la observación mecánica-. La observación humana permite identificar comportamientos inesperados que ponen en tela de juicio las categorías de respuesta preestablecidas. La empresa de investigación Envirosell realizó una prueba para una estación de juegos de video, que se instalaría en el área infantil de un restaurante de comida rápida. El diseñador del mobiliario se sentó con un representante de Envirosell y observó cómo se invitaba a los niños, uno por uno, para que probaran la estación de juego. El primer niño se sentó y jugó durante algún tiempo, al igual que el segundo; el tercero se quitó los zapatos, se reclinó y procedió a jugar tocando la pantalla con los dedos de los pies. El cuarto niño se acercó a la máquina con los juguetes de plástico que había recibido con su almuerzo y los usó para golpear la pantalla de video. Sobra decir que el diseñador estaba sorprendido.17 En la investigación de mercados también se utiliza la observación eléctrica, o mecánica. Aunque se ha usado durante largo tiempo, el desarrollo de nuevas tecnologías está ampliando la función e importancia de la observación eléctrica/mecánica. Por ejemplo, con el fin de mejorar el servicio y ventas, K-Mart usa un sistema parecido al radar, que vigila el tráfico de clientes. Este procedimiento se basa en sensores montados sobre la entrada de la tienda y en ciertos sitios de su interior para contar a los clientes cuando interrumpen los haces de luz que emiten los sensores. La compañía usa el sistema "para mejorar el servicio mediante el envío de personal de ventas a los departamentos con mucha clientela y la apertura de más cajas registradoras antes de que se formen largas filas... También se espera que sea capaz de determinar, por primera vez, el porcentaje de compradores que realmente efectúa compras. Hasta ahora, la compañía sólo ha rastreado las transacciones.18 Algunos de los primeros usos de la observación eléctrica/mecánica se enfocaron en la investigación de textos publicitarios, utilizando dispositivos como el galvanómetro, el taquistoscopio y la cámara ocular. El galvanómetro se usó para medir las emociones inducidas mediante la exposición a textos publicitarios específicos. Forma parte de la categoría de instrumentos que miden reacciones del sistema nervioso autónomo y, por tanto, no están bajo control voluntario del individuo. Dada esa ausencia de control, es imposible que la persona disfrace u oculte sus verdaderas reacciones ante un

Disyuntiva ética 11.1 Uno de los principales fabricantes de cereales está interesado en conocer mejor los procesos mentales por los que atraviesan los consumidores para decidirse por comprar una marca específica de cereal. Para recabar dicha información, se realizó un estudio por observación en las cadenas vendedoras de alimentos más importantes, dentro de varias grandes ciudades. Se pidió a los observadores que se colocaran lejos de los clientes, pues se supuso que !os sujetos podrían modificar su comportamiento al percatarse de que se les observaba. • ¿Es ético observar de manera sistemática el comportamiento de otia persona sin su previo conocimiento? ¿Y

si dicho comportamiento es de índole más personal? ¿Y si se graba en cinta de video? • El uso de este método, ¿invade la privacidad del individuo? • Aun cuando no se dañe directamente al individuo, ¿se daña a la sociedad? • ¿Acaso habrá que añadir esta clase de métodos a las preocupaciones desatadas por el voyerismo exacerbado? • ¿Qué procedimientos alternos sugeriría para recabar la misma información?


Taquistoscopio

Dispositivo que proporciona al investigador control del tiempo sobre un estímulo visual; en investigación de mercados, dicho estímulo suele ser un anuncio específico. Cámara ocular

Dispositivo usado por los investigadores para estudiar los movimientos de los ojos del sujeto mientras lee algún texto publicitario.

Respuesta latente

Tiempo que un sujeto medita antes de responder a una pregunta.

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estímulo. El galvanómetro funciona con base en el mismo principio que el detector de mentiras usado en las investigaciones criminales: registra cambios de la resistencia eléctrica de la piel relacionados con el grado diminuto de transpiración que acompaña al surgimiento de emociones. Se colocan pequeños electrodos en las palmas de las manos o antebrazos del sujeto para detectar la resistencia eléctrica y al mostrarle un texto publicitario distinto, la fuerza de la corriente que resulta se usa para juzgar su actitud.19 El taquistoscopio es un dispositivo que indica a los investigadores el tiempo que tarda un sujeto en comprender un anuncio. Ello se logra mediante el parpadeo del anuncio ante el sujeto durante un intervalo de exposición, que puede variar desde una centésima hasta varios segundos. Luego de cada exposición, se pide al sujeto que describa lo que vio y explique su significado. La variación sistemática de la exposición permite que el investigador pueda medir la rapidez y precisión con que se puede percibir e interpretar un estímulo dado (el anuncio). Sin embargo, el taquistoscopio no es un observador mecánico, sino un medio mecánico de presentación de estímulos, puesto que se pide al sujeto que responda verbalmente ante lo que vio. En la actualidad, los investigadores usan la cámara ocular para estudiar los movimientos de los ojos del sujeto mientras lee textos publicitarios. Las cámaras originales de este tipo, presentadas en la Feria Mundial de Chicago de 1890, establecieron el hecho de que los ojos del ser humano no se mueven de manera uniforme a lo largo de la línea de texto que lee y que los hábitos de lectura de las personas difieren mucho. Hasta hace poco, en estas cámaras se usaba una luz colocada de manera que se reflejara en la córnea del sujeto ante una película en movimiento, por lo que la luz reflejada permitía rastrear los movimientos oculares en la película. Luego, el investigador tenía que proyectar la película, cuadro por cuadro, mientras registraba manualmente los movimientos de los ojos en una hoja de papel. Desde mediados de los años 70, gracias al desarrollo de los instrumentos de cómputo, ha sido posible realizar automáticamente este análisis de la videocinta mediante computadoras. También ha habido adelantos significativos en las cámaras mismas, pues algunas de ellas pesan sólo unos cuantos centenares de gramos y son tan pequeñas que se pueden colgar mediante un clip en los anteojos del sujeto. El registro visual producido a medida que el individuo lee un anuncio, permite que los investigadores estudien con mayor detalle su comportamiento. La cámara puede revelar la parte del anuncio que el sujeto observa en primer término, cuánto tiempo permanece su vista en un elemento específico y si el individuo lee todo el texto o sólo una parte. Las pequeñas videocámaras que siguen el trayecto de la vista se han usado para analizar diseños de empaque, tableros y exhibidores en los pasillos de supermercados.20 Algunos dispositivos de observación eléctrica/mecánica más recientes son el lector óptico, que ha automatizado el pago en muchos establecimientos minoristas y de paso ha revolucionado la función de la investigación de mercados, y el medidor de personas, que se usa para obtener datos estadísticos del uso de la televisión. El análisis de ambos equipos se encuentra en capítulos precedentes. Dos métodos de observación mecánica que sirven para obtener información complementaria útil en las entrevistas telefónicas -la respuesta latente y el análisis del tono de voz- deben su actual popularidad a las grabadoras mecánicas/electrónicas y a la capacidad de las computadoras para analizar lo grabado. La respuesta latente es el tiempo que medita un sujeto antes de responder a una pregunta. Puesto que el tiempo de respuesta parece guardar relación directa con la incertidumbre del individuo en cuanto a la respuesta, ayuda a evaluar la intensidad de sus preferencias cuando tiene que elegir entre diversas opciones, incluso cuando se trata de juzgar qué tanto prefiere una marca sobre otra cuando se le pide que elija entre varias. Además, constituye una forma de medir la ambigüedad de la persona para responder a una pregunta dada. La medición de la respuesta depende de un relevador operado por voz, que activa a un cronómetro electrónico. Cuando el entrevistador se acerca al final de una pregunta, simplemente presiona un pedal que ajusta el cronómetro a cero y pone en alerta al mecanismo electrónico para que escuche desde el comienzo la voz del entrevistado; el cronómetro se activa de manera automática al final de la pregunta. Cuando el participante empieza a responder, el sistema de relevador operado por voz detiene el cronómetro y un sistema de lectura digital indica la respuesta latente al entrevistador, que luego puede registrar el tiempo de cavilación en el formulario de entrevista. Ese tipo de sistemas tienen muchas ventajas. En primer término, es un método que proporciona una medición precisa de la respuesta latente sin que el sujeto advierta que se está registrando esta di-

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Análisis del tono de voz

Examen de los cambios en las frecuencias de la voz humana que acompañan a las emociones.

Investigación de ondas cerebrales

Se colocan en el sujeto electrodos que registran los impulsos eléctricos que emite el cerebro, mientras está expuesto a diversos estímulos.

mensión de su comportamiento. En segundo lugar, el tiempo se mide con un dispositivo automático, de modo que es una técnica que no complica la tarea del investigador ni prolonga de manera apreciable la entrevista.21 En una investigación por demás rutinaria y con sólo un poco de esfuerzo adicional, Du Pont usó la respuesta latente para evaluar el conocimiento de marca y la percepción de la calidad de un producto industrial, que tenían los usuarios potenciales, en comparación con marcas competidoras.22 El análisis del tono de voz se basa en la misma premisa que el galvanómetro. Los sujetos experimentan un conjunto de reacciones fisiológicas involuntarias, como cambios en la presión sanguínea, intensidad de la transpiración o frecuencia cardiaca, cuando estímulos externos o internos desatan sus emociones. En el análisis del tono de voz se examinan los cambios en las frecuencias de vibración, relativas a la voz humana, que acompañan a las emociones. Todos los individuos viven con cierto ritmo fisiológico, llamado línea de referencia. En relación con el tono de voz, la línea de referencia se establece al grabar la voz del sujeto, mientras participa en una conversación no emocional, y las desviaciones respecto a dicha línea indican que la persona ha reaccionado a la pregunta empleada como estímulo. Esas desviaciones pueden medirse mediante equipo de cómputo especial, adaptado para escuchar frecuencias anormales de la voz humana, resultantes de cambios en el sistema nervioso, que serían inapreciables para el oído humano. El grado en que el estímulo afecta a la persona puede medirse al comparar su frecuencia anormal con la normal. Cuanto mayor sea la diferencia, tanto mayor la intensidad emocional de las reacciones que experimenta el sujeto. El análisis del tono de voz tiene por lo menos dos ventajas sobre las técnicas de reacciones fisiológicas. En primer término, a diferencia de las otras técnicas, mide no sólo la intensidad, sino la dirección de las emociones del sujeto, ya que se pregunta al individuo la naturaleza de sus opiniones, mientras se miden en forma mecánica sus emociones. En segundo lugar, permite la interacción natural del investigador con el participante, ya que es innecesario que los sujetos estén conectados a otros equipos. Ello también permite que su uso requiera menos tiempo y costo.23 En el otro extremo, la investigación de ondas cerebrales, que todavía está en desarrollo y rodeada de mucha polémica, requiere que se hagan conexiones complejas entre el sujeto y algunos equipos. El propósito de esta técnica es evaluar los estímulos que resultan emocionantes o interesantes para el individuo. A tal efecto, se colocan electrodos al sujeto para vigilar los impulsos eléc-


Está realizando un experimento de laboratorio para el gerente de promoción de una compañía de bebidas gaseosas, quien ha traído consigo el artículo de una revista donde se señala que la respuesta de los televidentes a los comerciales emotivos es más favorable si los anuncios se presentan después de cortos de películas que despierten emociones. Él está interesado en poner a prueba esta propuesta en los anuncios de su empresa. A fin de establecer si los cortos que Inducen emociones intensas dan por resultado evaluaciones más drásticas de los comerciales subsiguientes que los cortos, que generan emociones de baja intensidad, usted realiza una preprueba con varios cortos de filmes para definir su capacidad de inducción emocional. A tal efecto, registra la presión sanguínea de los sujetos, mientras observan diversos cortos. El epuipo no es muy molesto, ya que consiste únicamente en una empuñadura conectada al dispositivo

de grabación. Está convencido de que el procedimiento no arriesga en forma alguna la seguridad física de los participantes. Además, ha hecho que los sujetos se familiaricen con el equipo, de tal suerte que están relajados y cómodos, disfrutando de los cortos de películas. Al levantarse para salir al final de la sesión, uno de los sujetos voltea hacia usted y pregunta: "Entonces, ¿es normal mi presión sanguínea?" • ¿Es ético brindar a los sujetos información acerca de sus respuestas fisiológicas que pueda interpretarse como el comentario de alguien capacitado sobre el estado de su salud? • ¿Cuál sería el resultado si no indicara a los sujetos la función del equipo?


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trieos que emite el cerebro, mientras la persona está expuesta a diversos estímulos. Estos datos indican que los dos hemisferios cerebrales responden de manera distinta a estímulos específicos, de modo que el hemisferio derecho lo hace más a los estímulos emocionales, y el izquierdo, ante los racionales.24 Como se mencionó, el equipo eléctrico/mecánico desliga a la observación del proceso selectivo del observador, lo cual constituye su principal fuerza y su mayor debilidad. Sin duda alguna, registrar cuándo está encendido el televisor, en qué canal se sintoniza y quién lo "ve" puede lograrse con mayor exactitud empleando un medidor de personas que cualquier otro medio. Sin embargo, el hecho de que el aparato esté encendido en un canal específico y que alguien presione el botón que señala quién está en esa habitación no indica su grado de interés. Aunque los registros de un observador humano capacitado serían más difíciles de analizar y quizá menos objetivos, su capacidad de integración sin duda produciría una evaluación más válida de lo ocurrido. El punto esencial es que los investigadores de mercados deben tener en cuenta el equipo eléctrico/mecánico que está disponible, a fin de que dispongan de la información necesaria para elegir la mejor técnica para un estudio específico. ¿Sería mejor observador un aparato que un ser humano en una situación dada, o viceversa? o ¿sería más productiva una combinación? Se trata de decisiones difíciles, que pueden afectar mucho la calidad del estudio. Un investigador que se mantiene al día en los adelantos de su campo está en mejor posición para tomar esas decisiones.

De regreso en el caso Tom Stemberg afirma que sus recorridos por las tiendas le ayudan a corregir percepciones erróneas. Las quejas de los clientes parecen aisladas e insignificantes para un ejecutivo que se sienta en una oficina y analiza números; pero caminar por los pasillos y hablar con la gente hace que Stemberg conozca el punto de vista de los clientes sobre su negocio. Por ejemplo, desde su oficina llegó a la conclusión de que el crédito no era problema para sus clientes. La política de crédito de la tienda parecía liberal y los datos secundarios mostraban que las compañías de tarjetas de crédito daban tarjetas casi a todos. Sin embargo, en una visita a una tienda de Carolina del Sur. Stemberg escuchó que el gerente de una tienda comentaba que su parroquia no había obtenido la aprobación de un crédito. A medida que el gerente explicaba la situación, Stemberg se dio cuenta de que, mientras que él había visto condiciones de crédito sencillas, el gerente vivió un proceso de aprobación tan difícil, que algunos clientes potenciales ni siquiera se molestaban en iniciarlo. No obstante, Stemberg reconoce abiertamente que sus investigaciones de observación tienen un límite. Por principio de cuentas, ir de compras a establecimientos competidores hace más estrecho el enfoque de la definición del problema. Visitar tiendas puede dirigir la atención sólo hacia los competidores actuales, con el riesgo de olvidarse de los clientes y los competidores futuros. Stemberg ilustra este problema con un ejemplo: la cadena de librerías Borders y su competidor, Barnes and Noble, se parecían tanto que resultaba indiscutible que dedicaban mucho tiempo a estudiarse mutuamente Sin embargo, Stemberg piensa que ese análisis competitivo omitió incluir amenazas potencialmente mayores, como el número cada vez mayor de personas que compraban libros en línea, en Amazon.com. Además, el campo de

la investigación de mercados brinda muchas técnicas para estudiar a los compradores y clientes, que permiten recabar información de fondo que no es posible encontrar caminando por una tienda. Stemberg también señala que su función como director ejecutivo limita su eficacia como investigador para su compañía y. aunque intenta realizar visitas sorpresivas, los gerentes están atentos a su presencia, como ocurrió en una visita que realizó a Pennsylvania y Ohio. Stemherg visitó tiendas de Pittsburgh y Youngstown, y se mostró complacido con lo que vio. La siguiente escala fue en New Kensington, Pennsylvania, donde le sorprendió el excelente servicio" tres empleados se le acercaron y lo atendieron. Stemberg les comentó: "Tengo la extraña sensación de que estaban esperándome". De hecho, así era: el gerente de Youngstown había llamado al de New Kensingíon para avisarle. Sin duda, un equipo de investigación profesional podría idear formas para registrar y observar el comportamiento de los compradores en Staples. Un equipo de esta clase también podría tabular y analizar los resultados con mucha destreza. Pero, a pesar de la magnitud de las investigaciones que Staples solicite, no es muy factible que Stemberg sustituya sus visitas con el trabajo de los investigadores. Unirse a sus clientes en las tiendas ha sido una oportunidad de aprendizaje muy buena, de modo que el hombre que esté junto a usted en el pasillo de carpetas para archivo muy bien podría ser el propietario de la tienda.

Fuente. Stephanie GFuner. "Face-to-Face Spies Lifce Us". Inc. (agosta de 199B), pp 45, 47, 49.

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Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Enumerar los diversos métodos mediante los que es posible recopilar datos por observación. Los datos de observación pueden recopilarse con métodos estructurados o no, con o sin ocultamiento. Las observaciones pueden realizarse en entornos artificial o natural y por medio de observadores humanos o eléctrico/mecánicos.

Objetivo de aprendizaje 2 Citar el motivo principal que esgrimen los investigadores para encubrir la presencia de un observador en un estudio. Lo más frecuente es que la presencia del observador se oculte para controlar la tendencia de las personas a comportarse de manera distinta cuando se saben sujetos de observación.

Objetivo de aprendizaje 3 Explicar las ventajas y desventajas que entraña realizar un experimento de observación en un entorno de laboratorio. La ventaja de un ambiente de laboratorio radica en que los investigadores pueden controlar en mayor grado los factores de influencia externa. Además, es usual que el entorno artificial acelere el proceso de recopilación de datos, con lo que la investigación tiene menor costo y permite el uso de mediciones más objetivas.

Objetivo de aprendizaje 4 Analizar el principio que sustenta el uso del galvanómetro. El galvanómetro registra cambios de la resistencia eléctrica de la piel relacionados con el diminuto grado de transpiración que acompaña a las emociones. Cuando se muestran distintos textos publicitarios al sujeto, la intensidad de la corriente producida sirve para juzgar su actitud hacia ellos.

Objetivo de aprendizaje 5 Explicar la función del taquistoscopio. El taquistoscopio es un dispositivo que indica a los investigadores cuánto tiempo tarda el sujeto en comprender el anuncio estudiado. Ello se hace mostrando el anuncio al sujeto durante un breve intervalo y luego se le pide que describa lo que vio y explique su significado.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar cómo usan los investigadores las cámaras oculares.


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Los investigadores usan las cámaras oculares para estudiar los movimientos de los ojos del sujeto, mientras lee el texto publicitario. El registro visual permite que los investigadores determinen la parte del anuncio que el sujeto observó en primer término, cuánto tiempo permaneció su vista en un elemento específico y si leyó todo el texto o sólo una parte.

Objetivo de aprendizaje 7 Definir la respuesta latente y explicar lo que mide. La respuesta latente es el tiempo que el sujeto medita antes de responder a una pregunta. Puesto que este tiempo de respuesta parece relacionarse directamente con la incertidumbre del individuo, en cuanto a la respuesta, ayuda a evaluar la intensidad de sus preferencias cuando selecciona una entre diversas alternativas.

Objetivo de aprendizaje 8 Definir el análisis del tono de voz y explicar qué mide. El análisis del tono de voz examina los cambios de las frecuencias de vibración de la voz humana, que acompañan a las emociones. El grado en que un estímulo afecta a un individuo puede medirse al comparar sus frecuencias anormales con las normales. Cuanto mayor sea la diferencia, tanto mayor es la intensidad emocional de su reacción.

Preguntas de repaso 1. ¿Cómo pueden clasificarse los métodos de observación? ¿Cuáles son las diferencias clave entre los diversos tipos? 2. ¿Cuál es el principio que respalda el uso de un galvanómetro? 3. ¿Qué es el taquistoscopio? 4. ¿Qué es la cámara ocular? 5. ¿Qué es un lector óptico? 6. ¿Qué se evalúa con la respuesta latente y cómo se mide? 7. ¿Qué es el análisis del tono de voz y qué se mide con él?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. La próxima vez que vaya de compras (a una tienda de abarrotes o de otro tipo), realice el siguiente estudio de observación oculta con un compañero de clase. El objetivo es evaluar el servicio que se brinda a los clientes en el área de cajas. Uno de ustedes debe llenar la tabla de observación estructurada que aparece a continuación. El otro ha de realizar un estudio de observación no estructurada, con registro de lo que parezca relevante para el objetivo. a) Tienda Fecha Ubicación Hora Cajas insuficientes Sí No Filas largas Sí No Cajero(a): Rápido y eficiente Sí No Cajero(a): Precios registrados correctamente Sí No Cajero(a): Amable y agradable Sí No Las compras fueron empacadas rápidamente Sí No Las compras fueron empacadas inadecuadamente Sí No Las bolsas fueron llevadas al automóvil Sí No Las bolsas eran muy delgadas Sí No

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Capítulo 11: Recopilación de información por observación Notas 1. Paco Underhill, Why We Buy: The Science ofShopping (Nueva York: Simón & Schuster, 1999), pp. 88-89. 2. Jeff Shear, "The Japanese Excel at Gauging Public Reaction to a New Product", en The Washington Times (15 de marzo de 1990), p. Cl. 3. Michael J. McCarthy, "James Bond Hits the Supermarket: Stores Snoop on Shoppers' Habits to Boost Sales", en The Wall Street Journal (25 de agosto de 1993), pp. Bl, B5. 4. Charles K. Atkin, "Observation of Parent-Child Interaction in Supermarket Decisión Making", en Journal ofMarketing 42 (octubre de 1978), pp. 41-45. Véase también Langbourne Rust, "Parents and Children Shopping Together: A New Approach to the Qualitative Analysis of Observation Data", en Journal of Advertising Research 33 (julio/agosto de 1993), pp. 65-70. 5. Fred N. Kerlinger, Foundations ofBehavioral Research, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986), p. 487. 6. Joe Mándese, "Power Plays", Marketing & Media Decisions 24 (marzo de 1989), p. 104. Véase también Lucie Juneau, "No More Playing Around on Nintendo's Help Desk", en Computerworld 26 (junio de 1992), p. 68; Joan Indiana Rigdon, "Nintendo 64 Revitalizes Slumping Video-Game Market", en The Wall Street Journal (17 de diciembre de 1996), pp. Bl, B4. 7. Jolie Solomon, "Trying to Be Nice Is No Labor of Love", en The Wall Street Journal (29 de noviembre de!990),pp.Bl,B6. 8. Underhill, Why We Buy, pp. 241-242. 9. Véase más información sobre algunas de las formas ingeniosas que se han desarrollado para elaborar mediciones indirectas por observación en Eugene J. Webb, et al, Unobtrusive Measures: Nonreactive Research in the Social Sciences (Chicago: Rand McNally, 1966); Lee Sechrest, New Directions for Methodology ofBehavior Science: Unobtrusive Measurement Today (San Francisco: Jossey-Bass, 1979); Thomas J. Bouchard Jr., "Unobtrusive Measures: An Inventory of Uses", en Sociological Methods and Research (febrero de 1976), pp. 267-301. 10. Frederick C. Klein, "Researcher Probes Consumers Using 'Anthropological Skills'", en The Wall Street Journal (7 de julio de 1983), p. 21. Véase también otros ejemplos en John F. Sherry Jr. (ed), Contemporary Marketing and Consumer Behavior: An Anthropological Sourcebook (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). 11. Justin Martin, "Ignore Your Customer", en Fortune 131 (1 de mayo de 1995), pp. 121-126. 12. Ibid. 13. Phil Guarisco, "How GM Targets 'Mature' Market Niche", en Advertising Age 64 (11 de enero de 1993), p.26. 14. Véase otros ejemplos del uso de la realidad virtual en Stephen Cohén y Mike Gadd, "Virtual Reality Shopping Simulation for the Modern Marketer", en Marketing & Research Today 24 (febrero de 1996), pp. 18-26; Raymond R. Burke, "Virtual Shopping: Breakthrough in Marketing Research", en Harvard Business Review 74 (marzo/abril de 1996), pp. 120-131. 15. "Fisher-Price Built on Reputation", en Wisconsin State Journal (17 de marzo de 1986), p. B3. Véase también un análisis adicional de la investigación en Fisher-Price en Allison Lucas, "When Every Penny Counts", en Sales & Marketing Management 148 (febrero de 1996), pp. 74-75. 16. Joshua Macht, "The New Market Research", en Inc. (julio de 1998), pp. 87-94. 17. Underhill, Why We Buy, pp. 148-149. 18. Francine Schwadel, "Kmart Testing 'Radar 'to Track Shopper Trafile", en The Wall Street Journal (24 de septiembre de 1991), pp. Bl, B7. 19. En una revisión de 118 estudios de respuestas involuntarias a la publicidad, se descubrió que la dilatación de las pupilas, transpiración y frecuencia cardiaca son las mediciones más usadas. Véase Paul J. Watson y Robert J. Gatchel, "Autonomic Measures of Advertising", en Journal of Advertising Research 19 (junio de 1979), pp. 15-26. Véase también David W. Stewart y David H. Furse, "Applying Psychophysiological Measures to Marketing and Advertising Research Problems", en James H. Leigh y Claude R. Martin Jr. (eds), Current Issues and Research in Advertising (Ann Arbor: University of Michigan, 1982), pp. 1-38; Joanne M. Klebba, "Physiological Measures of Research: A Review of Brain Activity, Electro-


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dermal Response, Pupil Dilation and Voice Analysis Methods and Studies", en Leigh y Martin, Current Issues and Research in Advertising, pp. 53-76; Priscilla LaBarbera y Joel D. Tucciarone, "GSR Reconsidered: A Behavior-Based Approach to Evaluating and Improving the Sales Potency of Advertising", en Journal of Advertising Research 35 (septiembre/octubre de 1995), pp. 33-53. 20. Véase el análisis de la operación y uso de la tecnología de cámara ocular para estudiar la efectividad de anuncios, empaques y exhibidores en J. E. Russo, "Eye Fixation Can Save the World", en H. K. Hunt (ed), Advances in Consumer Research (Ann Arbor, MI: Association for Consumer Research, 1978), pp. 561-570; J. Treistman y J. P. Gregg, "Visual, Verbal, and Sales Response to Print Ads", Journal of Advertising Research 19 (agosto de 1979), pp. 41-47; Leo Bogart y B. Stuart Tolley, "The Search for Information in Newspaper Advertising", en Journal of Advertising Research 28 (abril/mayo de 1988), pp. 9-19. 21. Véase los análisis generales del uso de mediciones de la respuesta latente en la investigación de mercados en James MacLachlan, John Czepiel y Priscilla LaBarbera, "Implementation of Response Latency Measures", en Journal ofMarketing Research 16 (noviembre de 1979), pp. 573-577; James MacLachlan y Priscilla LaBarbera, "Response Latency in Telephone Interviews", en Journal of Advertising Research 19 (junio de 1979), pp. 49-56; Tyzoon T. Tyebjee, "Response Latency: A New Measure for Scaling Brand Preference", en Journal ofMarketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 96-101; John N. Bassili y Joseph F. Fletcher, "Response-Time Measurement in Survey Research: A Method for CATI and a New Look at Nonattitudes", en Public Opinión Quarterly 55 (otoño de 1991), pp. 331-346; John N. Bassili, "Response Latency versus Certainty as Indexes of the Strength of Voting Intentions in a CATI Survey", en Public Opinión Quarterly 57 (primavera de 1993), pp. 54-61. 22. Robert C. Grass, Wallace H. Wallace y Samuel Zuckerkandell, "Response Latency in Industrial Advertising Research", en Journal of Advertising Research 20 (diciembre de 1980), pp. 63-65. 23. Nancy Nischwonger y Claude R. Martin, "On Using Voice Analysis in Marketing Research", en Journal of Marketing Research 18 (agosto de 1981), pp. 350-355. Véase comentarios generales del uso del análisis del tono de voz en la investigación de mercados en Ronald G. Nelson y David Schwartz, "Voice Pitch Analysis", en Journal of Advertising Research 19 (octubre de 1979), pp. 55-59; Glen A. Buckman, "Uses of Voice-Pitch Analysis", en Journal of Advertising Research 20 (abril de 1980), pp. 69-73; Linda Edwards, "Hearing What Consumers Really Feel", Across the Board 17 (abril de 1980), pp. 62-67; James Grant y Dean E. Allman, "Voice Stress Analyzer Is a Marketing Research Tool", en Marketing News 22 (4 de enero d e l 988), p. 22. 24. Véase varios análisis generales del estado que guarda la investigación de las ondas cerebrales en F. Hansen, "Hemispherical Lateralization: Implications for Understanding Consumer Behavior", en Journal of Consumer Research 8 (junio de 1981), pp. 23-36; Michael L. Rothschild, et al, "Hemispherically Lateralized EEG as a Response to Televisión Commercials", en Journal of Consumer Research 15 (septiembre de 1988), pp. 185-198; Michael L. Rothschild y Yong J. Hyun, "Micro Information Processing: Predicting Memory for Components of TV Commercials from EEG", en Journal of Consumer Research 16 (diciembre de 1989), pp. 7-16; Michael L. Rothschild y Yong J. Hyun, "Predicting Memory for Components of TV Commercials from EEG", en Journal of Consumer Research 6 (marzo de 1990), pp. 472-478.

Lecturas recomendadas Véase un análisis de las ventajas y desventajas de la observación como método de recopilación de datos en: Fred N. Kerlinger, Foundations of Behavioral Research, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1986). Véase un análisis y ejemplos de técnicas de medición discretas en: Thomas J. Bouchard Jr., "Unobtrusive Measures: An Inventory of Uses", en Sociological Methods and Research (febrero de 1976), pp. 267-301. Lee Sechrest, New Directions for Methodology ofBehavioral Science: Unobtrusive Measurement Today (San Francisco: Jossey-Bass, 1979). Véase análisis de las mediciones fisiológicas para evaluar las reacciones de los sujetos a los estímulos en: Joanne M. Klebba, "Physiological Measures of Research: A Review of Brain Activity, Electrodermal Response, Pupil Dilation and Voice Analysis Methods and Studies", en James H. Leigh y Claude R. Martin Jr. (eds), Current Issues and Research in Advertising (Ann Arbor: University of Michigan, 1985), pp. 53-76. David W. Stewart y David H. Furse, "Applying Psychophysiological Measures to Marketing and Advertising Research Problems", en James H. Leigh y Claude R. Martin Jr. (eds), Current Issues and Research in Advertising (Ann Arbor: University of Michigan, 1982), pp. 1-38.

PARTE IN PROVED DE INVESTIGATION La tercera etapa del proceso de investigación consiste en determinar el método de recopilación de datos. Como se analiza en los capítulos que conforman estaparte, existen dos tipos de datos útiles para hacer frente al problema de investigación: los primarios y los secundarios. En primera instancia, un investigador principiante podría proponer la aplicación de una encuesta, mientras que un investigador prudente y experimentado siempre empieza el estudio consultando las fuentes de datos secundarios disponibles y sólo pensará en recabar datos primarios si la respuesta que busca el tomador de decisiones no se encuentra mediante los datos secundarios. En el supuesto de que se justifique una investigación, deben tomarse otras decisiones. En la etapa de recopilación de datos, una de las decisiones principales consiste en especificar si se hará mediante un cuestionario o por observación. Los investigadores de CARA buscaban determinar si los hombres de negocios locales tenían diferentes actitudes hacia los medios publicitarios, televisión, radio y periódicos, y sus representantes de ventas. También deseaban probar la hipótesis de que dichas diferencias se relacionaban con las discrepancias de sus respectivos presupuestos de publicidad anuales. Como dijeron los investigadores a sus clientes, cuando el propósito de un estudio es determinar la relación entre variables, el diseño de investigación más usado es el descriptivo. Este diseño presupone que se cuenta con amplios conocimientos del fenómeno que se estudiará y se basa en una o más hipótesis. Los conocimientos acerca del fenómeno en investigación se obtuvieron de la fase de investigación exploratoria del estudio. Las hipótesis mencionadas aquí y analizadas en partes previas de la obra fueron la guía del diseño descriptivo. Los investigadores usaron datos secundarios -recopilados con algún otro propósito- durante la fase de investigación exploratoria para entender el tema de la publicidad y percibir sus puntos fuertes y débiles. Sin embargo, la información obtenida en la fase descriptiva del estudio se basó en datos primarios -recopilados para la solución del problema específico que se investiga- recabados

mediante un cuestionario estructurado sin ocultamiento. Este tipo de instrumento de recopilación de datos se elabora con preguntas y respuestas uniformes, lo cual simplifica su aplicación, pone en claro el propósito del estudio, facilita la tabulación y el análisis de los datos y proporciona respuestas confiables. Los investigadores decidieron aplicar el cuestionario por correo, en parte para evitar las desventajas de las entrevistas telefónicas y personales, y porque deseaban contar con un formulario tangible que permitiera a los participantes considerar todas las respuestas alternas. El formato se diseñó con preguntas y respuestas uniformes para la descripción de actitudes. Pese a que el formato de cuestionario por correo tenía muchas ventajas, los investigadores también estaban conscientes de sus posibles desventajas. Por principio de cuentas, es frecuente que los investigadores experimenten dificultades para encontrar personas dispuestas a responder este tipo de cuestionario. En muchos estudios se ha observado que, si bien el ofrecimiento de algún tipo de incentivo a los sujetos ayuda a incrementar la tasa de respuesta, persiste el problema de determinar en qué difieren quienes responden y quienes no lo hacen. No obstante esos problemas, los cuestionarios por correo suelen ser el método menos costoso de aplicación por contacto logrado. Los investigadores de CARA calcularon que el costo por contacto con las entrevistas personales sería de unos 25 dólares, mientras que los cuestionarios por correo costarían sólo 1.70. Cuando a este costo se agrega el correspondiente al incentivo por la devolución del cuestionario, el total se incrementa hasta alcanzar entre 4.50 y 5.50 dólares, lo que aun cuando es mayor que el costo básico por contacto, todavía es mucho menor que el costo de cada entrevista personal. Además del costo más bajo y la oportunidad de que los participantes reflexionen sobre una lista de posibles respuestas alternas, ¿qué otras ventajas habría tenido el cuestionario por correo sobre las entrevistas personales o telefónicas en este estudio?

CASOS DE LA PARTE III

CASO IILA Química Suchomel Química Suchomel era una empresa fabricante de productos químicos de la vieja guardia todavía administrada y dirigida por su fundador, Jeff Suchomel, y su esposa, Carol, en los puestos de presidente y de químico investigador en jefe, respectivamente. Localizada en Savannah, Georgia, fabricaba diversos productos para el hogar, entre los que se incluían ceras, ceras para muebles, lechada y cemento para mosaicos, limpiadores en rocío para ventanas y otras superficies, aerosoles aromatizantes e insecticidas. La compañía distribuía sus productos en forma regional y su base de consumidores era particularmente fuerte en el norte de Florida y el sur de Georgia. La empresa no sólo se las había arreglado para mantener su participación de mercado, sino que la había aumentado en varias de sus líneas clave durante los últimos seis años, a pesar de la creciente competencia de las marcas de distribución nacional. Química Suchomel lo había logrado principalmente mediante la innovación de productos, en particular la dirigida a cambios mínimos en los productos, en vez del uso de nuevas tecnologías o productos totalmente nuevos. Los Suchomel pensaban que la compañía debía limitarse a lo que sabía hacer mejor, y no pretender convertirse en todo para todo mundo y, en el proceso, sufrir la dispersión de recursos, particularmente en virtud de su naturaleza regional. Una innovación que se estaba considerando era un nuevo aroma para su rocío repelente de insectos, que se frotaba o rociaba sobre el cuerpo. El nuevo aroma había sido sometido a extensas pruebas de laboratorio y de campo, las cuales indicaron que repelía a los insectos, sobre todo los mosquitos, en igual o mayor grado que las dos principales marcas de distribución nacional. Un aspecto que preocupaba especialmente al considerar la introducción de la nueva marca era su nombre. El mercado de insecticidas Durante los últimos años, el mercado de insecticidas se había vuelto difícil de descifrar. Aunque había crecido la compra de insecticidas en general, en gran parte había correspondido al mercado de insecticidas líquidos en tanques, mientras que el mercado de productos para el hogar había disminuido un poco en el mismo intervalo. Sin embargo, Química Suchomel no había sufrido por esa caída general de las ventas y hasta se las había arreglado para incrementar levemente sus ventas de insecticidas durante los últimos tres años. La compañía esperaba que la fórmula con el nuevo aroma le permitiera ganar incluso una mayor participación en el mercado. Anteriores experiencias de la empresa en el ramo la hicieron considerar que el nombre del nuevo producto es un elemento muy importante para su éxito, ya que, al parecer, existe alguna interacción compleja entre la compra y las características de uso entre los usuarios de repelentes para insectos. La mayor parte de

las compras las hacen mujeres casadas para su familia, pero la compra repetida depende de que el esposo la respalde en el sentido de que el producto funciona. Por tanto, el nombre debe ser atractivo para ambos: la compradora y el usuario final, si bien es habitual que no estén juntos al momento de la compra. La situación se complica más porque investigaciones previas indicaban que un producto con un nombre llamativo para el comprador y el usuario final era rechazado si su nombre y el aroma no concordaban. En concreto, dar nombre a un producto como éste, que se usa sobre el cuerpo, es una tarea compleja. Alternativas de investigación La compañía siguió sus procedimientos habituales en la elaboración de una lista de posibles nombres para el nuevo producto. En primer término, pidió sugerencias a quienes habían participado en su desarrollo. También programó algunas sesiones informales de lluvia de ideas (brainstorming) entre posibles clientes; se pidió simplemente a los participantes en dichas sesiones que mencionaran todos los nombres que se les ocurrieran para un repelente de insectos en rocío. Un panel de ejecutivos, en su mayor parte del grupo del producto, aunque incluyó algunos directivos corporativos, repasó luego los nombres y redujo la larga lista a un subconjunto más manejable, con base en sus reacciones personales a los nombres y en su posterior análisis sobre la connotación que los nombres tenían para ellos. Después, la lista de nombres restante se envió al departamento jurídico corporativo, que los evaluó en cuanto a la posible violación de derechos de autor. Los nombres que sobrevivieron a esta verificación fueron objeto de un nuevo análisis del panel y se generó una lista de 20 nombres posibles. Los miembros del grupo de producto fueron los responsables de crear un diseño de investigación con el cual se seleccionaría el nombre definitivo. El personal del grupo de producto a cargo de la prueba del nombre consideraba dos alternativas distintas para indagar cuál era preferible. Ambas opciones incluían entrevistas personales en centros comerciales; de manera más específica, el grupo planeaba realizar un conjunto de entrevistas en un centro comercial determinado al azar de Atlanta, Savannah, Tallahassee y Orlando. Cada conjunto de entrevistas incluiría a 100 participantes, los sujetos previstos eran mujeres casadas de 21 a 54 años que habían comprado productos de la categoría durante el último año. Se haría contacto al azar con las mujeres que parecieran cumplir los requisitos y se les preguntaría si habían usado repelente de insectos en rocío durante el último año; luego, su edad. A quienes satisficieran los requisitos se les pediría que llenaran un ejercicio de denominación de insecticidas usando una de las dos alternativas consideradas. La alternativa 1 consistía en que la participante ordenara un conjunto de 20 nombres tentativos, primero se le pediría que los clasificara en dos grupos, con base en su grado de idonei-

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dad para un repelente de insectos. El grupo 1 consistiría en los diez mejores nombres, y el grupo 2, en los 10 peores. Luego, se le pediría que seleccionara los cuatro mejores nombres del grupo 1 y los cuatro peores del grupo 2, y que eligiera el mejor y peor de esos dos subconjuntos de cuatro cada uno, respectivamente. Por último, se le preguntaría por qué eligió como mejor y peor nombres los que haya seleccionado como tales. La alternativa 2 también incluía varias etapas; en primer término, se pediría a las participantes que calificaran cada uno de los 20 nombres en una escala diferencial semántica de siete puntos, cuyos extremos eran "Nombre totalmente inapropiado para un repelente de insectos" y "Nombre totalmente apropiado para un repelente de insectos". Después, se les solicitaría que rocíen el producto en el dorso de su mano o en el brazo y repitan la tarea de calificación con una escala similar, pero en esta ocasión las descripciones extremas corresponderían a la idoneidad del nombre en relación con el aroma específico. A continuación, se les pediría que indicaran su interés en comprar

el producto, de nuevo al verificar una de las siete posiciones en una escala que iba desde "Definitivamente no lo compraría" hasta "Definitivamente lo compraría". Por último, se preguntaría a cada una por qué había seleccionado los nombres que eligió como los más apropiados para repelentes de insectos, en general, y para el aroma específico, en particular.

Preguntas 1. Evalúe los métodos que se consideran para recopilar los datos. ¿Cuál recomendaría y por qué? 2. ¿Cómo usaría los datos de cada método para decidir cuál debe ser el nombre de la marca? 3. ¿Piensa que las entrevistas personales en centros comerciales son una forma útil de recopilar estos datos? De no ser así, ¿cuál alternativa recomendaría?

CASO III.B Luz y Fuerza de Wisconsin (B)1 En respuesta a la creciente sensibilidad ambiental de los consumidores, Luz y Fuerza de Wisconsin (LyFW) adoptó varias iniciativas ambientales de gran notoriedad. Esos programas ambientales se incluyeron bajo la categoría general Compra Inteligente de los Programas de Administración del lado de la Demanda de LyFW, y tienen como objetivo fomentar la conservación de la energía entre los clientes residenciales, comerciales e industriales de LyFW. Algunos programas incluyen los de descuentos en aparatos electrodomésticos, análisis de energía, apoyo para el acondicionamiento ambiental y préstamos para la mejora de la energía en el hogar. Todas las actividades previas de investigación de mercados y recopilación de información se enfocaron principalmente en problemas desde las perspectivas de los clientes, como la evaluación del impacto neto de los programas en cuanto a ahorros de energía y demanda, así como el cálculo de la porción de ambientalistas (personas que habrían emprendido las acciones de conservación que promueve el programa, incluso en ausencia de éste). Además, se ha diseñado un estudio que se realiza actualmente para evaluar e identificar las actitudes y opiniones de los clientes acerca del diseño, implantación, características y ejecución de los programas residenciales. Después de examinar la perspectiva de los consumidores, el siguiente objetivo de LyFW consiste en obtener información de otros participantes del programa, como empleados de la compañía e instituciones financieras.

se puso en marcha hace cuatro años, tiene como fin poner financiamientos blandos a disposición de los clientes residenciales de gas y electricidad de la compañía, para que apliquen medidas de conservación y protección en el acondicionamiento ambiental. Los préstamos blandos se proporcionan a través de los representantes de cuenta de LyFW, en conjunto con las instituciones financieras y socios comerciales participantes. Los procedimientos para la obtención del préstamo comienzan con la aplicación de un diagnóstico energético en la residencia del cliente interesado, para determinar las medidas de conservación apropiadas. Una vez que el cliente decide cuáles medidas se aplican, el representante de LyFW le ayuda a tramitar el financiamiento blando con una de las instituciones bancarias locales participantes. Al término del proyecto, los representantes de LyFW inspeccionan el trabajo mediante la verificación de una muestra aleatoria de los participantes. Entre las medidas de conservación disponibles con este programa, se incluyen la instalación de hornos/calentadores de gas natural, atenuadores de ventilación automática, dispositivos de encendido intermitente, bombas térmicas y calentadores de agua de bomba térmica. Las mejoras estructurales disponibles son el aislamiento térmico de ático/muros/sótano, de los alféizares, la colocación de tiras aislantes en las ventanas y hermetizado.

El primer paso de LyFW para cambiar el enfoque de su investigación es emprender un estudio del programa de préstamos para la mejora de la energía en el hogar. Este programa, que

La intención principal de este estudio consiste en identificar la manera de optimizar el programa de mejora de la energía en el hogar, desde la perspectiva de las instituciones bancarias. En particular, se deben considerar los aspectos siguientes:

1

Se agradece la colaboración de Kavita Maini y Paul Metz para el desarrollo de este caso, y la autorización de Wisconsin Power & Light para usar el material incluido.

Objetivo

• Identificar lo que motiva a las instituciones financieras para participar en el programa.

Casos de la parte III • Determinar cómo dichas instituciones obtienen información relativa a los diversos cambios y actualizaciones del programa. • Identificar de qué manera promueven el programa. • Evaluar los aspectos administrativos y programáticos del programa en curso. • Determinar el tipo de análisis de crédito que emprenden los bancos. • Identificar formas de minimizar la tasa de incumplimiento de pagos del préstamo. • Evaluar el compromiso de las instituciones financieras con el programa. • Identificar las opiniones de los bancos respecto al programa, en general. • Identificar si las pocas solicitudes de préstamo en algunas instituciones se debe a la falta de una base de clientes. Metodología A fin de recabar los datos necesarios para el estudio, LyFW decidió realizar una encuesta telefónica en las instituciones bancarias participantes. Para empezar, en la selección de la muestra para la encuesta utilizó dos listas de bancos preparadas por el personal de mercadotecnia de la empresa. En las listas se identificaron un total de 124 instituciones participantes, pero se descubrió que una de ellas tenía 15 nombres menos que la otra, pues omitía algunas sucursales de bancos importantes. No obstante, las 124 instituciones, incluidas las 15 que diferían, se incluyeron en el conjunto de nombres del cual se extrajo la muestra. El fondo de la muestra se clasificó en tres grupos, de acuerdo con la cantidad de préstamos otorgados durante el año calendario 1998. Los grupos fueron los siguientes: Grupo

Número de instituciones

1 2 3

44 40 40

Número de préstamos (1998)

0 1 al 8 a 54

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Se eligió una estrategia de clasificación que permitiera el análisis de las principales variables mediante tres grupos clave: sin concesión de préstamos, concesión de préstamos "leve" y concesión de préstamos "intensa". La diferencia entre estas dos últimas se determinó por la mediana de préstamos que otorgaron los participantes "activos". La muestra final para la encuesta consistió en 20 instituciones seleccionadas al azar de los grupos 2 y 3, además de otras 10 del grupo 1. La muestra, conformada por 20 instituciones de cada uno de los grupos 2 y 3, se identificó al seleccionar una institución sí y otra no, después de determinar al azar el punto inicial en cada lista. Las 40 instituciones seleccionadas de los grupos 2 y 3 formaron la base de muestra en la que LyFW estaba más interesada (debido a que cada una de ellas concedió préstamos durante el año previo). El tamaño de la muestra (n = 40) se basó en el juicio personal. Las 10 instituciones seleccionadas de manera aleatoria del grupo 1, se eligieron, ante todo, para explorar a qué se debería la ausencia de préstamos. En esas 10 instituciones se aplicó una versión abreviada de la encuesta telefónica, dirigida hacia su falta de actividad. Con dos semanas de anticipación, se notificó a todos los distritos del territorio de servicio de LyFW que se realizaría la encuesta; mientras tanto, fue sometida a una prueba y se modificó antes de su aplicación final. Un gerente de proyecto y un asistente de investigación, ambos empleados del departamento de mercadotecnia de LyFW, realizaron todas las entrevistas durante una semana.

Preguntas 1. Dados los objetivos del proyecto, describa la mejor forma de proceder a la recopilación de datos. Fundamente sus conclusiones. 2. ¿Qué tipo de muestra usó LyFW en su investigación? ¿Qué ventajas obtuvo del método de muestreo utilizado? ¿Cuáles fueron las desventajas? Recomiende posibles alternativas de muestreo a las que podría haber recurrido LyFW.

CASO III.C Dirección de Servicios Financieros Estudiantiles (A)1 Antecedentes Magnus Pym, decano de asuntos estudiantiles en una universidad, desarrolló un programa para todo el campus universitario: iniciativa por un servicio de calidad, que estaba interesado en implantar. Como medida inicial, emprendió una encuesta en todo el campus para evaluar el nivel de satisfacción de los 1

Se agradece la colaboración de Neeraj Bharadwaj para el desarrollo de este caso.

estudiantes de licenciatura con los diversos servicios estudiantiles disponibles. Después de analizar los resultados del instrumento de encuesta, observó que la Dirección de Servicios Financieros Estudiantiles recibió una de las calificaciones más bajas. El financiamiento de la educación universitaria es un tema de gran importancia para muchos estudiantes, por lo que el decano creyó necesario examinar más estrechamente esta área.

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El señor Pym se puso en contacto con Susan Solacy, directora de Servicios Financieros Estudiantiles durante los últimos 10 años, para analizar más a fondo sus preocupaciones preliminares. Después de examinar el instrumento de la encuesta, la señora Solacy defendió el funcionamiento de su departamento planteando tres aspectos: • La encuesta sólo incluía una pregunta relacionada directamente con el grado de satisfacción hacia los servicios que proporciona la oficina a su cargo, de modo que podría haber generado un punto de vista distorsionado acerca de lo que realmente opinaron los estudiantes. • Todas las preguntas de la encuesta estaban estructuradas (preguntas cerradas), lo que quizá ocasionó que los encuestados sintieran la necesidad de responder incluso si no tenían una opinión sobre el tema, pues históricamente apenas 30% de la población estudiantil solicita apoyo financiero a través de la Dirección de Servicios Financieros Estudiantiles. Sin embargo, casi todos los estudiantes que llenaron la encuesta respondieron a la pregunta relativa a la satisfacción con dicha oficina. • El gobierno federal establece gran parte de los lineamientos para financiar becas, subvenciones y préstamos. Puesto que la actividad de esta dirección consiste en ejecutar los procedimientos establecidos en el ámbito nacional, no tiene la última palabra sobre las decisiones finales. En resumen, los estudiantes podrían estar insatisfechos con ciertos aspectos sobre los que la Dirección de Servicios Financieros Estudiantiles no tiene control. Método de investigación A fin de hacer frente a los aspectos mencionados, la señora Solacy recomendó que la universidad comisionara un estudio más enfocado, para conocer mejor los factores que contribuyeron a la baja satisfacción con su oficina. De acuerdo con su experiencia personal, consideraba que una encuesta sería idónea para obtener esta información descriptiva. De hecho, en fecha reciente se topó con una encuesta sobre los apoyos financieros en otra universidad, donde se examinaban temas que se aplican a su dirección. La encuesta incluía 40 elementos, con cinco puntos en la escala de Likert, sobre el proceso de solicitud (rapidez en la recepción de cheques/concesiones, satisfac-

ción con el proceso de estudio de trabajo/beca/préstamo, y así sucesivamente), amabilidad del personal/consejeros e información demográfica de los encuestados. La señora Solacy contrató a tres estudiantes de la materia de investigación de mercados para que elaboraran un instrumento que considerara las áreas potenciales de satisfacción con su oficina. Además de las preguntas estructuradas que aparecían en la encuesta de la otra universidad, estaba interesada en incluir algunas preguntas abiertas sobre las preocupaciones relacionadas con la entrega de cheques/subvenciones, generar una lista de los servicios de la dirección que los estudiantes consideraban más importantes y obtener sugerencias/áreas de mejora. Antes de que el equipo de investigación estudiantil iniciara el desarrollo del cuestionario, la señora Solacy mencionó otros aspectos que influirían en el estudio: • Resaltó la facilidad para acceder a la base de datos de la dirección, que contiene los 13 000 estudiantes que han solicitado apoyo financiero en los últimos 12 meses. • Mencionó que tenía presupuesto muy limitado. • Quiere garantizar que se genere información suficiente para cada celda, de modo que los resultados sean estadísticamente significativos. Este aspecto es clave, ya que sabe de encuestas en las que se han obtenido conclusiones a partir de lo que, en su opinión, eran datos insuficientes. De tal suerte, piensa que es necesario recibir 1000 encuestas contestadas en relación con los 40 a 45 elementos con cinco puntos en la escala de Likert que imagina para el instrumento de encuesta. • Desea recibir el informe de investigación completo con resultados/acciones recomendadas en no más de cuatro meses, ya que le toca promoción al año siguiente.

Preguntas 1. En vista de los parámetros que menciona la señora Solacy, ¿qué método de aplicación (entrevistas personal o telefónica, o cuestionario por correo) recomendaría si fuera parte del equipo estudiantil? 2. Dado el método recomendado en la pregunta 1, ¿que podría hacerse para aumentar la tasa de respuesta?

CASO III.D Premium Pizza Inc.1 Durante los años 80, hubo un aumento considerable en el uso de promociones (cupones, descuentos marcados en el empaque, regalos gratuitos, etc.), debido a su éxito manifiesto en aumentar el comportamiento de compra a corto plazo. De hecho, se calcula que ahora las promociones de ventas comprenden más de la mitad de los presupuestos de promoción, mientras que las

cuentas de publicidad abarcan menos de la mitad. Sin embargo, en muchos ramos el beneficio inicial del aumento en las ventas ha producido una escalada a largo plazo en la competencia. A medida que las empresas se ven forzadas a "combatir fuego con fuego", una oferta especial sigue a otra, formando una espiral interminable de promociones.

]

El ramo de la comida rápida ha sido uno de los más afectados por esta tendencia. Las pizzas han llegado a venderse al 2 por 1;

Se agradece la colaboración de Jacqueline C. Hitchon para la elaboración de este caso.

CQSOS de la parte III las hamburguesas se promueven en el contexto de un doble producto, que incluye juguetes para los niños, y los tacos tienen precio reducido en ciertos días. Es en ese ambiente errático y fieramente competitivo, Premium Pizza Corporation ha pasado de ser una pequeña cadena local a una extensa red en la región centro oeste con aspiraciones nacionales. Durante los últimos años, su vicepresidente de mercadotecnia, Jim Battaglia, ha recurrido a diversas ofertas promocionales y los restaurantes de la cadena continúan floreciendo. No obstante, a medida que la compañía avizora una mayor expansión, el señor Battaglia está preocupado porque sabe muy poco sobre las reacciones de sus clientes a las promociones. Considera necesario establecer una estrategia a largo plazo ideada para maximizar la efectividad del dinero gastado en promociones y, como primer paso, le parece importante evaluar la eficacia de las promociones actuales. Objetivos específicos En el pasado, el señor Battaglia ha promovido el uso de cinco tipos de cupones; ahora, pretende determinar su atractivo independiente, además de su relación con diversas características identificables de los consumidores de comida rápida. Los cinco conceptos promocionales se enumeran en el anexo IIID.l. De acuerdo con su experiencia, las características de los consumidores que fundamentan la investigación abarcan el número de hijos en cada familia, edad del hijo más pequeño, inclinación por comer comida rápida, tendencia a comer productos de Premium Pizza en particular, preferencia por rebanadas sobre pizzas completas, preferencia por el uso de cupones y ocupación del jefe de familia. De tal modo, los objetivos específicos de investigación pueden resumirse como sigue: • Evaluar el atractivo independiente de las cinco promociones para determinar cuáles reciben mayor preferencia. • Descubrir por qué se prefieren ciertas promociones. • Examinar las relaciones entre el atractivo de cada concepto promocional y las diversas características de los consumidores. Propuesta de metodología Después de analizarlo mucho, el equipo de investigación decidió que la mejor forma de recopilar la información necesaria era a través de entrevistas personales, con una combinación de preguntas abiertas y cerradas. Se seleccionó como sitio de investigación un centro comercial de tamaño intermedio en las afueras de la ciudad. Entrevistadores profesionales interceptarían a los compradores, mientras caminaban por el centro comercial y les pedirían que tomaran parte en una encuesta que requeriría cinco minutos de su tiempo. El procedimiento de muestreo utilizaba una muestra de conveniencia, en la que los entrevistadores tenían instrucciones de acercarse a quienes pasaran frente a ellos, siempre y cuando satisficieran ciertos criterios (anexo IIID.2). En resumen, la muestra de sujetos se restringiría a adultos de cualquier género, de 18 a 49 años de edad, que hubieran comprado alimentos para el al-

305

muerzo, la comida o para llevar, en un restaurante de comida rápida durante los últimos siete días y que hubieran comido pizza de restaurante en los últimos 30, ya sea en el establecimiento o con entrega a domicilio. Además, se indicó a los entrevistadores que evitaran desnivelar el proceso de selección que habría si, por ejemplo, se acercaban sólo a las personas que les parecieran particularmente agradables o atractivas. Por último, se pidió a los entrevistadores que procuraran, en la medida posible, obtener igual proporción de participantes de ambos géneros. El cuestionario se organizó en tres secciones (anexo IIID.3): la primera contiene preguntas de selección, encaminadas a indagar si el sujeto es apropiado para la muestra; en la segunda, se pide a la persona que evalúe, en escalas de 10 puntos, el atractivo de cada uno de los cinco conceptos promocionales con base en dos factores: valor percibido y probabilidades de uso. Después de evaluado el concepto, se le solicita que indique las razones de su calificación de probabilidades de uso. La tercera y última sección se compone de preguntas sobre las características del consumidor, que el señor Battaglia consideró apropiadas. Este cuestionario está diseñado para que el entrevistador lo llene con las respuestas del entrevistado; en otras palabras, el entrevistador lee las preguntas en voz alta y escribe la respuesta que el entrevistado da a cada una. Puesto que se decidió mostrar a los entrevistados un ejemplo de cada cupón, antes de que lo calificaran, se produjeron fotografías ampliadas de cada cupón. También se consideró necesario ilustrar las escalas de 10 puntos que deben usar los consumidores para evaluar la promoción, de manera que los cupones y escalas se juntaron en un folleto, así, cuando el entrevistador muestre cada par de páginas, el entrevistado vea las escalas en la página superior y el cupón de la pregunta en la página inferior (figura IIID.l). Como el investigador deseaba equilibrar el orden en que se verían y calificarían los cupones, se organizaron folletos con seis secuencias distintas y cada una se encuadernó con pasta de distinto color. En total, se imprimieron 96 cuestionarios en seis colores diferentes, para que coincidieran con la pasta. De esta manera, hubo 16 cuestionarios de cada color, que indicaban cuál era su secuencia. A N E X OI1110.1

Cupón A:

Un refresco mediano por 5 centavos en la compra de cualquier rebanada.

Cupón B:

Compre una rebanada y reciba gratuitamente una segunda rebanada del mismo precio.

Cupón C:

Ahorre 50 centavos en la compra de cualquier rebanada y reciba gratuitamente un viaje a la barra de ensaladas.

Cupón D:

Compre una rebanada y un refresco grande, y reciba una segunda rebanada gratis.

Cupón E:

Compre una rebanada de un solo ingrediente por sólo 99 centavos.

306


A N E X O III.D.2

A continuación, se presentan sugerencias para cada pregunta. Por favor, lea todas las instrucciones antes de emprender su primera entrevista. Instrucciones para el entrevistador Acerqúese a compradores que parezcan tener entre 18 y 49 años de edad. Puesto que preferiríamos tener igual número de participantes de cada categoría de edad e igual proporción de hombres y mujeres, por favor, no seleccione a los sujetos con base en su apariencia. La entrevista debe durar unos cinco minutos. Cuando lea las preguntas, lea también las opciones de respuesta, si así está indicado. Pregunta 1:

Interrumpa la entrevista con cualquier persona que no haya ingerido almuerzo o comida de ningún restaurante de comida rápida durante los últimos siete días.

Pregunta 2:

Interrumpa la entrevista con cualquier sujeto que no haya comido pizza en los últimos 30 días. Ello comprende pizza para llevar, servicio en el automóvil o para comer en el restaurante.

Pregunta 3:

Interrumpa la entrevista si el entrevistado no tiene entre 18 y 49 años. Si su edad se encuentra dentro de este intervalo, encierre en un círculo el número de respuesta apropiada. Por favor, lea la pregunta y las opciones de respuesta.

Después de leer las preguntas 1 a 3, entregue el folleto de cupones al sujeto. Verifique que el folleto y las hojas de respuestas sean del mismo color. Compruebe también que el número de folleto de cupones indicado en la esquina superior derecha de la hoja de respuestas corresponda al número de cupón del folleto. Pregunta 4:

Pida al sujeto que abra el folleto de cupones y lea el primer cupón. Luego, lea la primera sección de la pregunta 4 y muestre al sujeto las escalas que están en la página que antecede al cupón. Anote su respuesta en el cuadro correspondiente. Lea la segunda sección de la pregunta y anote la respuesta en el segundo cuadro. Cuando pregunte al encuestado: "¿Por qué respondió como lo hizo en cuanto al uso?", por favor, registre la primera razón que mencione y use las líneas disponibles para sondear y aclarar sus razones.

Este conjunto de instrucciones se aplica a las preguntas 5 a 8. Recuerde periódicamente al encuestado que observe las escalas incluidas en la página que antecede al cupón que está observando. Pregunta 9:

Anote el número de hijos del encuestado. Si no los hay, escriba el número cero y proceda a la pregunta 11.

Pregunta 10:

Anote en el cuadro la edad del hijo más pequeño del encuestado.

Pregunta 11:

Lea con lentitud la pregunta y cada respuesta. Encierre en un círculo el número correspondiente a la respuesta apropiada.

Pregunta 12:

Lea con lentitud la pregunta y cada respuesta. Encierre en un círculo la respuesta apropiada. Si la respuesta es "nunca", pase a la pregunta 14. En caso contrario, continúe con la pregunta 13.

Pregunta 13:

Encierre en un círculo el número correspondiente a la respuesta apropiada. No lea las opciones de respuesta.

Pregunta 14:

Encierre en un círculo el número correspondiente a la respuesta apropiada. No lea las opciones de respuesta.

Pregunta 15:


Pregunta 16:


Pregunta 17:

Si se solicita una explicación en cuanto a la ocupación del sujeto, por favor, indique que se trata de una categoría o título amplio. "Sin ocupación" es una respuesta inaceptable. En caso de que el sujeto dé esa respuesta, por favor, indague si es estudiante, ama de casa, jubilado, desempleado, etcétera.

Al final del cuestionario se pide que indique si el encuestado es hombre o mujer. Por favor, encierre en un círculo la respuesta apropiada. No lo pregunte al encuestado.

a»

Casos de la parte III ANEXO III.D.3

Número de entrevistado. Libro de cupones # (Acerqúese a compradores que parezcan tener 18 a 49 años y diga...) de Servicios de Investigación del Centro. A muchas compañías les gustaría saber sus preferencias y Hola, soy opiniones acerca de nuevos productos y promociones. Si puede dedicarnos cinco minutos, nos gustaría conocer sus opiniones en este estudio de investigación de mercados. (Si la respuesta es negativa, interrumpa la entrevista) 1. ¿Ha almorzado o comido en un restaurante de comida rápida, o ha comprado para llevar, durante los últimos siete días? ... (la respuesta debe ser "sí" para continuar) 2. ¿Ha comido pizza de restaurante en los últimos 30 días, ya sea en el restaurante o con entrega a domicilio? ... (la respuesta debe ser "sí" para continuar) 3. ¿Cuál es su grupo de edad? (Lea las respuestas y marque el número con un círculo) 1)18-24

2) 25-34

3) 35-49

4) Otra: interrumpa la entrevista

A continuación, le mostraré cinco cupones distintos y le haré tres preguntas respecto a cada uno. Por favor, responda de manera independiente para cada cupón. Vea el cupón que siga únicamente cuando le pida que lo haga. 4. Por favor, lea el primer cupón. En una escala de 10 puntos, como se muestra en la página anterior, ¿cómo calificaría este concepto si 1 indica un valor muy bajo y 10 corresponde a un valor muy alto? Observando la segunda escala, ¿cómo calificaría este concepto si 1 representa que definitivamente no lo usaría y 10 indica que definitivamente lo usaría?

escriba el valor escriba el valor

¿Por qué lo usaría de esa manera?

5. Por favor, dé vuelta a la página y lea el siguiente cupón. Haciendo caso omiso del cupón anterior y con la misma escala, ¿cómo calificaría este concepto en cuanto a su valor?

escriba el valor

En referencia a la segunda escala, ¿cómo calificaría este concepto en cuanto a su nivel de uso? escriba el valor ¿Por qué lo usaría de esa manera?

6. Por favor, dé vuelta a la página y lea el siguiente cupón. Haciendo caso omiso del cupón anterior y con la misma escala, ¿cómo calificaría este concepto en cuanto a su valor?

\ | escriba el valor

En referencia a la segunda escala, ¿cómo calificaría este concepto en cuanto a su nivel de uso?

\

¿Por qué lo usaría de esa manera?

1

escriba el valor

continúa

308

f

Canítuln 11: Rfimnilnrinn dfi información ñor ohsfirvnrión

A N E X O III.D.3

7. Por favor, dé vuelta a la página y lea el cupón siguiente. Haciendo caso omiso del cupón previo y con la misma escala, ¿cómo califica este concepto en lo referente a su valor?

escriba el valor

En referencia a la segunda escala, ¿cómo calificaría este concepto en cuanto a su nivel de uso? ¿Por qué lo usaría de esa manera?

8. Por favor, dé vuelta a la página y lea el cupón siguiente. Haciendo caso omiso del cupón previo y con la misma escala, ¿cómo califica este concepto en lo referente a su valor?

En referencia a la segunda escala, ¿cómo calificaría este concepto en cuanto a su nivel de uso?

escriba el valor

escriba el valor escriba el valor

¿Por qué lo usaría de esa manera? _

Gracias. Las preguntas siguientes nos ayudarán a clasificar la información precedente. 9. ¿Cuántos hijos viven en su casa? Si la respuesta es "ninguno", pase a la pregunta 11.

escriba el número ninguno = O

10. ¿Cuántos años tiene su hijo menor? 11. ¿Cada cuánto tiempo come comida rápida en el almuerzo o comida? (lea las respuestas y circule un número) 1 Una vez por mes o menos 2 Dos o tres veces por mes 3 Una o dos veces por semana 4 Más de dos veces por semana 12. ¿Con qué frecuencia come en Premium Pizza? (lea las respuestas y circule un número) 1 Nunca he ¡do a Premium Pizza 2 Una vez por mes o menos 3 Dos o tres veces por mes 4 Una vez por semana o más Si la respuesta es "nunca", pase a la pregunta 14. 13. ¿Qué compra usualmente en Premium Pizza, pizzas enteras o rebanadas?

1 pizzas enteras 2 rebanadas (circule un número)

14. ¿Ha usado cupones de comida rápida o de restaurantes en los últimos 30 días?

1 sí 2 no (circule un número)

15. ¿Ha usado alguna vez cupones de Premium Pizza? (lea las respuestas y circule un número) 1 Nunca. 2 Los uso en ocasiones, cuando los tengo. 3 Siempre los uso, cuando los tengo.

Casos de la parte III

309

A N E X O III.D.3

16. ¿Cuál es su estado civil? (lea las respuestas y circule un número) 1 Soltero(a) 2 Casado(a) 3 Divorciado(a), separado(a), viudo(a) 17. ¿Cómo se gana la vida? La siguiente pregunta no es para el entrevistado. Por favor, encierre en un círculo la respuesta apropiada-el entrevistado es: 1 hombre 2 mujer (circule un número) Gracias por su participación—interrumpa la entrevista en este punto.

FIGURA11.10.1

El cuestionario y procedimiento fueron objeto de una prueba en un centro comercial similar al de la encuesta definitiva, y resultaron satisfactorios.

Preguntas 1. Dados los objetivos de la investigación, ¿es apropiada la elección de entrevistas de intercepción en un centro comercial como método de recopilación de datos?

2. ¿Considera que hubo criterios específicos que debía satisfacer el centro comercial elegido? 3. Evalúe las instrucciones a los entrevistadores. 4. Evalúe el cuestionario. 5. ¿Piensa que vale la pena presentar los cupones encuadernados por separado del cuestionario? ¿Por qué? 6. ¿Considera recomendable alternar el orden de presentación de los cupones? ¿Por qué?

P

A

R

T

E

I

V

Formulario de recopilación de datos

Capítulo 12 Diseño del cuestionario o formulario de observación Capítulo 13 Fundamentos de medición Capítulo 14 Medición de actitudes, percepciones y preferencias Una vez determinado el método de recopilación de datos, el investigador tiene que diseñar los formularios que se usarán en tal recopilación. En el capítulo 12 se analiza la elaboración de formularios de observación y cuestionarios. En el capítulo 13 se presentan algunos fundamentos de medición que los investigadores deben tener en cuenta para no desorientar a los demás. Finalmente, en el capítulo 14 se estudia la medición de actitudes, percepciones y preferencias.

ARAMARK: PARA QUE LA CAFETERÍA DE LA EMPRESA RESULTE

SATISFACTORIA Si alguna vez ha intentado planear una comida familiar u ordenar pizza para un grupo de estudiantes hambrientos, sabe que es difícil satisfacer los gustos de todos; ¡Ahora imagine si su trabajo consistiese en alimentar cada día a millones de trabajadores! Esa es la tarea cotidiana de ARAMARK Food and Support Services. Esta división de ARAMARK brinda servicios de cafetería y de respaldo a empresas, instalaciones deportivas, organismos gubernamentales e instituciones educativas y de servicios de salud en Estados Unidos y el norte de México. A fin de establecer y conservar sus contratos con empresas como Ford, General Motors y Xerox, ARAMARK tiene que satisfacer los gustos culinarios y expectativas de servicio de los empleados de esas compañías. Para ello, ha incluido encuestas con los clientes y sus empleados, como parte de sus actividades normales, mediante las que pretende identificar las áreas susceptibles de mejorar. Cada año, la compañía distribuye cuestionarios impresos en sus comedores. La preparación de las encuestas se encomienda a NCS, empresa de investigación de Minneapolis, como parte de un paquete que incluye la colocación de carteles y exhibidores junto a las cajas registradoras para promover las encuestas. Cuando el administrador de un comedor recibe el paquete, distribuye los cuestionarios y pone en exhibición los materiales de promoción; a veces, los cuestionarios se colocan cerca de las cajas registradoras y, en ciertos casos, se envían a través del sistema de mensajería interna del cliente. En algunos comedores, se ofrece una galleta gratuita como incentivo para llenar la encuesta. En general, las preguntas corresponden a tres categorías: 1. Alimentos: preguntas acerca de la calidad, sabor y aspecto general de los alimentos, así como respecto de si los alimentos valen lo que cuestan. 2. Servicio: preguntas relativas a la rapidez de servicio y cortesía del personal, además de la presentación del personal mismo y sus conocimientos sobre el menú. 3. Instalaciones: preguntas relativas al área de servicio y el comedor, como limpieza, disponibilidad de lugares y facilidad para ser atendido, así como sobre la comodidad del horario de servicio.

Además, las versiones regionales del cuestionario consideran ciertos temas relacionados sólo con áreas específicas. Por ejemplo, en las instalaciones de un área con café gourmel o que atiende necesidades dietéticas especiales, se incluirían preguntas al respecto. Los cuestionarios para los empleados son similares, pero los empleados de ARAMARK también contestan preguntas vinculadas con la calidad de su vida laboral, lo que incluye calificar a sus supervisores, compañeros de trabajo v el equipo que usan. También se les pide su opinión sobre temas relacionados con el trabajo, como sus oportunidades de promoción. Durante la encuesta, que dura una semana, clientes y empleados marcan sus opiniones en los formularios de encuesta, que pueden capturarse mediante un lector óptico. El gerente del local reúne los cuestionarios, los coloca en un paquete, con la dirección ya impresa, y los envía a NCS. donde una computadora captura las respuestas por medio de un lector óptico. Luego de dos semanas, ya se han capturado y procesado todos los datos. Ello es posible porque los formularios tienen un formato legible por computadora y el encabezado y dirección estén codificados con barras. En cuanto NCS recibe los formularios, se leen los códigos de barras para saber de dónde provienen los datos y a dónde deben enviarse los resultados. De tal modo, dos semanas después de recibir los cuestionarios. NCS envía un informe efe los datos a los directivos de ARAMARK y cada gerente recibe un resumen de las respuestas correspondientes a su área. NCS analiza los datos para identificar áreas con problemas importantes y. al cabo de tres semanas, envía a los directivos de ARAMARK un proyecto para mejorar el rendimiento. Se trata de un informe donde se detallan los 25 atributos principales de los aspectos de menú, servicio y ambiente de los comedores, con base en su importancia para los clientes y el funcionamiento de cada comedor. Los directivos estudian este informe, prestando atención especial a los atributos de mayor importancia y con bajo rendimiento, pues se trata de las áreas donde es crítico emprender acciones. Las respuestas de los empleados y clientes se presentan por separado, para que ios directivos distingan los problemas administrativos y de servicio a clientes. Por añadidura, las diferencias entre las evaluaciones de los empleados y de los clientes manifestarían problemas -por ejemplo, la necesidad de elevar las normas de calidad.

Con e! proyecto para mejorar el rendimiento en la mano, los directivos de la compañía se reúnen con el gerente de cada comedor para repasar las evaluaciones del rendimiento y las áreas que se deben mejorar. Las jerarquías ayudan a que los gerentes se enfoquen en los atributos más significativos para sus clientes y empleados ARAMARK responde con un programa llamado We Heard You ("Lo escuchamos"), diseñado para mostrar a los clientes que la compañía aplica los resultados de la encuesta. En dicho programa se utilizan carteles y papelería, con el lema mencionado, para comunicar los resultados de 13 encuesta y las acciones resultantes de ellos. De esta manera, si los clientes de una cafetería se quejan dfi la ubicación de la barra de ensaladas, los impresos de ARAMARK podrían resumir tal preocupación y especificar la respuesta' "Porque usted lo pidió, a partir de la próxima semana la barra de ensaladas se localizará en [el lugar sugerido]". Cuando los clientes llegan a la cafetería, ven pruebas concretas de que ARAMARK presta atención a sus comentarios, lo que a su vez los alienta a responder la encuesta, cuando se administre un año después. De manera similar, los directivos de ARAMARK utilizan la encuesta para demostrar a sus empleados que la empresa se compromete con la satisfacción del cliente. En primer término, ello le proporciona la autoridad moral en cuanto a vigilar las observaciones de los clientes. Además, los objetivos de rendimiento para los gerentes, con frecuencia, incluyen las inquietudes que expresaron los empleados y clientes en la encuesta. De tal modo, si indica que existen deficiencias en el sen/icio a clientes o en las oportunidades para empleados en algún área, dentro de los objetivos para los gerentes se incluyen medidas para mejorar el rendimiento en tales áreas. Por añadidura, ARAMARK utiliza los resultados de la encuesta para ampliar sus negocios. La compañía puede presentar a sus clientes corporativos los datos que indican si los empleados solicitan servicios adicionales, como un horario más amplio o un menú más diverso. Pero más importante es el hecho de que la aplicación de los resultados de la investigación muestra a los clientes actuales y prospectos que ARAMARK tiene por tradición preocuparse por la satisfacción de sus clientes. Pueriles Jnseplí Rydhnlm "Hifjli Maiks". BH üuiríí's Maiíeimg Rsseaizh Review irruyo da 1998. bajado del sitio de la revista, wmv.quirks.com, el 13 de agosta de 1999), SIIID de ARAMARKlwww.aramark.com. ba¡ado El 27 da septiembre de 19991

Capitulo

12

DISEÑO DEL CUESTIONARIO O FORMULARIO DE OBSERVACIÓN O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar la función de las hipótesis de investigación en la elaboración de un cuestionario. 2. Definir el error de apreciación temporal y la pérdida de retención, además de explicar cómo afectan la capacidad del sujeto para responder con exactitud a las preguntas. 3. Citar algunas técnicas que usan los investigadores para conseguir que los sujetos respondan a preguntas delicadas. 4. Explicar qué es una pregunta abierta. 5. Nombrar dos tipos de preguntas cerradas e indicar las diferencias entre ellos. 6. Enumerar algunas de las principales reglas que los investigadores deben tener en cuenta cuando intentan elaborar preguntas sin sesgo. 7. Explicar en qué consiste el método del embudo al ordenar las preguntas. 8. Explicar qué es una pregunta ramificada y analizar cuándo se utiliza. 9. Explicar la diferencia que existe entre la información básica y la.de clasificación, además de indicar cuál debe colocarse primero en un cuestionario.

312

Un caso para la investigación de mercados Bill Hershey, joven empleado de Wright Communications Research, hojeaba el primer paquete de cuestionarios que había llegado del estudio de MedAccounts. Cualquier persona que pasara por su escritorio podía ver la viva imagen de la frustración y sorpresa. Se suponía que era una encuesta muy sencilla y Hershey no podía comprender dónde estaba el error. MedAccounts era una compañía que ofrecía sistemas de cómputo especializados para consultorios médicos. Sus sistemas centralizaban todas las funciones de registro y facturación, lo que reducía el costo y tiempo dedicados a actualizar los expedientes y enviar facturas. Sin embargo, un consultorio podía quedar paralizado cuando había un problema de servicio con el sistema de MedAccounts; por ello, la empresa había contratado a Wright Communications Research, con el fin de indagar con qué rapidez y eficacia atendía las llamadas de servicio su departamento de atención al cliente. Se había decidido que el método más rentable para el estudio sería el envío de un cuestionario. Hershey había sido seleccionado para ayudar en su elaboración y lo había realizado con varias versiones, ajustándolo con ayuda de personal más experimentado. Luego, se imprimió la versión final y se envió a una muestra de 900 médicos que usaban el sistema, según los registros de MedAccounts. Hershey pensó que lo difícil había quedado atrás y sólo restaba tabular las respuestas de los cuestionarios aplicados. Sin embargo, la pila de cuestionarios sobre su escritorio constituía una desagradable sorpresa.

Por principio de cuentas, la tasa de respuesta era mucho menor que la esperada. Aunque Hershey imaginó que muchos médicos incluidos en la muestra estarían demasiado ocupados para responder al cuestionario, esperaba recibir más cuestionarios contestados de los que realmente recibió. Pero aún más desconcertante era la calidad de las respuestas, pues si bien casi la mitad de los cuestionarios había sido llenada de manera inteligente, la otra mitad contenía respuestas apenas esbozadas y dejaba algunas preguntas sin responder. Hershey no tenía idea alguna de lo que había pasado, pero estaba decidido a averiguarlo. Tomó el teléfono y empezó a marcar el número de uno de los médicos cuyo cuestionario llenado a medias tenía frente a sí, sobre su escritorio.

Temas para análisis 1. ¿Considera que la selección de un cuestionario por correo fue una buena decisión en el estudio de MedAccounts? ¿Por qué? 2. ¿Piensa que se habrían evitado algunos de los problemas con una prueba de cuestionario? 3. ¿A qué piensa que se deben los tipos de resultados iniciales que se obtuvieron?

En capítulos previos se analizaron los diversos tipos de formularios de observación y cuestionarios que usan los investigadores y cómo se aplican, así como las ventajas y desventajas que caracterizan a cada tipo de cuestionario y método de observación. También se examinaron las ventajas y desventajas de usar las técnicas de investigación por comunicación y observación. En este capítulo se amplía dicho análisis mediante la revisión de los procedimientos que pueden seguir los investigadores en la elaboración de un formulario de observación o cuestionario para la recopilación de datos.

I Diseño del cuestionario Aunque se han logrado muchos adelantos, el diseño de cuestionarios es todavía un arte, no una ciencia. Gran parte de los avances han consistido simplemente en advertir lo que debe evitarse, como preguntas que sugieran la respuesta o sean ambiguas. Sin embargo, existen pocos lincamientos sobre la forma de generar preguntas que no tengan esas características. En la figura 12.1 se presenta un método que puede resultar útil para auxiliar a investigadores principiantes en la elaboración de cuestionarios.1 Cabría esperar que los investigadores experimentados tengan su propio esquema, si bien, los pasos enumerados en la figura sin duda alguna serían parte de dicho método. Aunque en la figura las etapas de desarrollo se presentan de manera secuencial, los investigadores pocas veces cuentan con la fortuna de desarrollar los cuestionarios paso por paso. Una situación más usual implicaría regresar una y otra vez para aclarar ciertos aspectos de los pasos previos, después de que, durante etapas más avanzadas del diseño del cuestionario, se detectó alguna deficiencia en ellos. Por ejemplo, el investigador podría encontrar que la redacción de una pregunta tiende a producir res-

FIGURA12.1

En capítulos previos se analizaron los diversos tipos de formularios de observación y cuestionarios que usan los investigadores y cómo se aplican, así como las ventajas y desventajas que caracterizan a cada tipo de cuestionario y método de observación. También se examinaron las ventajas y desventajas de usar las técnicas de investigación por comunicación y observación. En este capítulo se amplía dicho análisis mediante la revisión de los procedimientos que pueden seguir los investigadores en la elaboración de un formulario de observación o cuestionario para la recopilación de datos.

I Diseño del cuestionario Aunque se han logrado muchos adelantos, el diseño de cuestionarios es todavía un arte, no una ciencia. Gran parte de los avances han consistido simplemente en advertir lo que debe evitarse, como preguntas que sugieran la respuesta o sean ambiguas. Sin embargo, existen pocos lincamientos sobre la forma de generar preguntas que no tengan esas características. En la figura 12.1 se presenta un método que puede resultar útil para auxiliar a investigadores principiantes en la elaboración de cuestionarios.1 Cabría esperar que los investigadores experimentados tengan su propio esquema, si bien, los pasos enumerados en la figura sin duda alguna serían parte de dicho método. Aunque en la figura las etapas de desarrollo se presentan de manera secuencial, los investigadores pocas veces cuentan con la fortuna de desarrollar los cuestionarios paso por paso. Una situación más usual implicaría regresar una y otra vez para aclarar ciertos aspectos de los pasos previos, después de que, durante etapas más avanzadas del diseño del cuestionario, se detectó alguna deficiencia en ellos. Por ejemplo, el investigador podría encontrar que la redacción de una pregunta tiende a producir res-

FIGURA12.1

Diseño del cuestionario

315

puestas inútiles. De tal modo, los investigadores no deben sorprenderse al descubrir que deben trabajar de nuevo y más a fondo con algunas etapas (es algo natural). Por otra parte, los investigadores no deben considerar dichas etapas en forma literal, aquí se presentan sólo como una guía o lista de comprobación. En el caso de los cuestionarios, el platillo se prueba en gran parte al comer. ¿Acaso el cuestionario produce datos precisos y del tipo necesario? El apego ciego al procedimiento descrito no sustituye la creatividad en el enfoque ni a una prueba (paso 9 de la figura 12.1), con la cual es posible descubrir si el participante promedio entiende cada pregunta, si está dispuesto a proporcionar la información buscada y si ello es posible.

Paso 1: Especificar la información que se buscará El primer paso del diseño de cuestionarios, decidir qué información se buscará, es sencillo, siempre y cuando el investigador haya sido meticuloso y preciso en las etapas previas del proceso de investigación. Si el trabajo realizado con anterioridad se hizo con descuido, esta decisión resulta más complicada. Las investigaciones descriptivas y causales requieren que los investigadores conozcan el problema lo suficiente para definir algunas hipótesis que sirvan de guía, tanto para la investigación como para el cuestionario. Ellas determinan la información que se buscará y de quiénes se obtendrá, ya que especifican cuáles relaciones se investigarán. Si los investigadores ya han creado tablas modelo para estructurar el análisis de datos, en lo fundamental han terminado su trabajo de determinar la información que se recopilará. Recordara el lector que se denomina tabla modelo a la diseñada para clasificar los datos que se recopilen; es idéntica a la que se usará en la investigación real, si bien, en la etapa inicial no tiene cifras. Los investigadores deben recopilar información sobre las variables que se especifican en las tablas modelo para investigar las hipótesis. Además, han de recopilarla de las personas y unidades adecuadas; por tanto, resulta claro que las hipótesis no sólo son guías para determinar qué información se buscará, sino que también afectan el tipo de pregunta y la forma de respuesta usada para recopilar esa información.

Disyuntiva ética 12.1 Una institución financiera ha desarrollado un nuevo tipo de bonos del ahorro y su directora de mercadotecnia ha solicitado, a un proveedor local de investigación, que disene un cuestionario útil para cuantificar el interés de los consumidores previstos en este nuevo tipo de bono. Sin embargo, le preocupa la posibilidad de que sus competidores se enteren del nuevo concepto de producto por medio de la encuesta, por lo que solicita que el cuestionario se redacte de manera que se oculte el propósito verdadero del estudio.

indiquen a los entrevistados que la información se recopilará para una compañía relacionada con viajes.

A fin de ocultar el propósito real del estudio, en lo fundamental el cuestionario preguntará a los entrevistados detalles sobre sus planes y presupuestos de vacaciones. Se interrogará a los participantes acerca de sus finanzas sólo después de diversas preguntas relacionadas con las vacaciones, por lo que se espera que supongan que la información es para una agencia de viajes. Además, la directora de mercadotecnia pide que los entrevistadores

• ¿Existen formas de obtener este tipo de información sin recurrir al engaño y, al mismo tiempo, todavía proteger la idea del nuevo producto de la institución?

• Analice las consecuencias de engañar de esa manera a los participantes en un cuestionario. • ¿Sería aceptable el engaño si no se dijera a los entrevistadores que indiquen explícitamente a los entrevistados que la información es para una compañía relacionada con viajes?

• Analice los aspectos de validez relacionados con el hecho de que los entrevistados conozcan el propósito de la encuesta en que participan.

316

Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación Por supuesto, la preparación del cuestionario mismo podría sugerir nuevas hipótesis y otras relaciones, que podrían investigarse con esfuerzo y costo adicionales mínimos. En este punto, procede una advertencia de la mayor importancia: si la nueva hipótesis es realmente vital para entender el fenómeno, se debe incluir y aprovechar en el diseño del cuestionario. Por otra parte, aunque suene repetitivo, si simplemente es uno de esos "resultados interesantes" y no es vital para la investigación, ignórela. La inclusión de elementos que resultan interesantes, pero no son vitales, simplemente alargan el cuestionario, causan problemas en su aplicación y análisis, y suelen reducir la tasa de respuesta. Asimismo, una investigación exploratoria tiene como fin descubrir ideas y percepciones, no evaluarlas de manera sistemática. Por tanto, el cuestionario de un estudio exploratorio se estructura de manera laxa, apenas con una idea aproximada del tipo de información que podría buscarse, en especial durante las etapas iniciales de la investigación exploratoria y, en menor grado, durante sus etapas finales, cuando se insiste en determinar las prioridades que deben darse a las diversas hipótesis, como guía de futuras investigaciones. Cuando Murray Simón realizaba una investigación exploratoria de un nuevo medicamento para una compañía farmacéutica, descubrió que los médicos entrevistados no estaban dispuestos a especular sobre la forma en que usarían el medicamento. De tal suerte, era improductivo preguntar: "¿Prescribiría este medicamento?", pues el galeno respondería: "No puedo elaborar un juicio hasta ver los estudios clínicos" o "Envíe a su representante con muestras; después de tener algunas experiencias con ellas, podemos hablar al respecto". Entonces, Simón ensayó un tipo de pregunta menos estructurada en sus entrevistas personales. Pidió a los médicos que desempeñaran el papel de representantes que visitaban a un médico, personificado por Simón. Muchos facultativos participaron de buena gana y el cliente aprendió mucho al evaluar los argumentos de venta que incluyeron los médicos en su discurso de ventas. Por ejemplo, indicaron que una proporción considerable de los pacientes estaba a disgusto con el nuevo medicamento de un competidor importante. Además, el laboratorio farmacéutico descubrió que algunas de las aseveraciones que planeaba hacer respecto del nuevo producto eran difíciles de defender, por lo que las modificó antes de lanzar el producto.2

Paso 2: Determinar el tipo de cuestionario y su método de aplicación Después de especificar la información básica que se buscará, el investigador debe decidir cómo se recopilará. Es entonces cuando hay que dar el segundo paso: determinar el tipo de cuestionario y su método de aplicación. Estas decisiones se concentran en la estructura y grado de ocultamiento que se usará en el cuestionario y en su mecanismo de aplicación: por correo, por teléfono o en entrevistas personales. Como se comentó, estas decisiones no son independientes unas de otras, pues si el investigador se decide por un cuestionario no estructurado con ocultamiento, en que se muestra una imagen a los sujetos y se les pide que narren una historia al respecto, por ningún concepto se usaría una entrevista telefónica, e incluso una encuesta por correo resultaría complicada. De igual manera, es probable que no sea buena idea usar una encuesta por correo con un cuestionario no estructurado sin ocultamiento, compuesto por preguntas abiertas. El método de recopilación se ve sumamente influido por el tipo de datos que se han de recabar. Por ejemplo, un cliente del despacho de investigación King, Brown & Partners de San Francisco, quería conocer la proporción de usuarios de Internet que contaba con diversos filtros (plug-in) de multimedia (por ejemplo, Shockwave o Acrobat, para bajar y reproducir archivos de multimedia). Con base en la experiencia, el despacho sabía que un tercio o más de los usuarios no conoce con exactitud cuáles filtros tiene y menos aún información más detallada, como el número de versión, por lo que sería un desperdicio de tiempo visitarlos o escribirles para que respondiesen una pregunta al respecto. Entonces, los investigadores concibieron una encuesta en línea, cuya estructura permitiera que los usuarios respondieran con exactitud. Confeccionaron un tipo de prueba multimedia, en que se recurrió a diversos formatos de archivo de filtros para desplegar imágenes. Se preguntó a los usuarios que bajaron la encuesta si podían ver cada imagen, de manera que si hicieron clic en "sí," los investigadores supieron con exactitud cuál filtro estaban usando, gracias al formato usado


317

para crear las imágenes. Este método permitió que los encuestados proporcionaran datos, sin conocer los detalles técnicos.3 Otro factor que influye en la elección del método para recopilar datos es la cultura del país donde se realiza el estudio (véase la Ventana de investigación 12.1). Un investigador que estudia la relación


Efecto de las diferencias culturales en la investigación de mercados de diversos países

Disposición para cooperar En comparación con las personas de otros países, los estadounidenses tienden a ser muy serviciales y amistosos, lo cual se refleja en su disposición general para cooperar en las encuestas de investigación de mercados. Es frecuente que los estadounidenses respondan a las preguntas de un desconocido (en investigación de mercados, se le llama "entrevistador"! acerca de casi cualquier tema, incluida su vida sexual. Además, aceptan entrevistas en cualquier sitio: por teléfono, en un centro comercial o en su trabajo. Presuponer que existe el mismo ambiente de cooperación puede causar problemas a los estadounidenses que realizan investigaciones en otros países. Los consumidores de otras naciones están menos dispuestos a responder preguntas de los entrevisíadores, en particular si se trata de preguntas delicadas o personales. Por ejemplo, en Corea los hombres y mujeres de negocios se muestran renuentes a responder toda pregunta de encuesta acerca de su compañía, pues consideran desleal divulgar cualquier tipo de información a "extraños". Muchos hombres y mujeres de negocios japoneses también se resisten a participar en encuestas durante horas hábiles, ya que. a su parecer, dedicar tiempo de trabajo a una encuesta es como "robar" al patrón.

Diferencias de los costos de investigación El costo de la misma investigación puede variar considerablemente de un país a otro. En general, se considera que Japón es el mercado de investigación más costoso del planeta; ahí, un proyecto usualmente cuesta varias veces mas que otro similar en Estados Unidos. Sin embargo, incluso en una misma región, como la Comunidad Europea, los costos pueden variar de una nación a otra. La European Society for Opinión and Marketing Research (ESOMAR¡ (el equivalente europeo de una combinación de la American Marketing Association y la Advertising Research Foundation) estudia periódicamente las diferencias de los costos de investigación entre un país europeo y otro. En la figura adjunta se ejemplifican algunas diferencias de costos, que identificó en su estudio más reciente.

Fuente: Jeíliey Pope. How Cultural Dilferences Aflea Muíli-Cauntiy fleseare/i (Minneapalis,Mmn.:Cuslotn Research, Inc. 1991)

Ejemplos de los índices de costos de investigación en la Unión Europea

Alemania

Francia

Reino Unido

Austria

Grecia

318

Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación

FIGURA 1 2 . 2 1.

¿Qué tipo de cafetera utiliza habitualmente para preparar el café de grano en casa? (MARQUE UN CUADRO) 1

D D 3 D 4 D D 2

Automática por goteo Percoladora eléctrica Percoladora para estufa Percoladora de goteo para estufa Otra (especificar):

2. a. Ponga una señal en todas las marcas de café de grano regular que ha consumido alguna vez en su casa. (MARQUE TODAS LAS APLICABLES) b. Ponga una señal en la marca que usa con mayor frecuencia. (MARQUE UN CUADRO) c. Ponga una señal en todas las marcas que tiene en casa. (MARQUE TODAS LAS APLICABLES) d. Ponga una señal en la marca que probablemente comprará la próxima vez que adquiera café en grano. (MARQUE UN CUADRO) e. Por favor, indique cuánto le gusta cada marca, empleando una escala de 1 a 10, donde "1" significa me desagrada mucho y "10" me agrada mucho. Califique cada marca sin importar que la haya consumido o no. "A"

Folgers HillsBrothers Maxwell House Regular Maxwell House Master Blend Yuban Otra (especificar)

"B"

"C"

"D"

La usó

Lamas

En

Compra

alguna vez

usada

existencia

siguiente

1D 2rj 3fj

1

D 20 3 rj

1

4D sD 6D

*D 5D eD

D 2Q 3Q

1

D zrj 3 rj

*D sD 6D

Calificación de la marca

"1" -< Me desagrada mucho

>- "10Me agrada mucho

1

D ?D 3 D 4 D SD GD ?D srj 9rj iorj 1D 2 D 3rj 4rj BQ eg ?D srj 9D ™D 1D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 D 10D

1D 2D 3Q 4D 5Q 6Q 7Q 8Q 9D 1°D 1D 2 D srj 4rj srj en ?D sn 9D 10D 1 D 2 D 3 D 4 D SD en ?D 8D 9 D 10D

3. ¿Qué suele agregar al café que toma? (MARQUE TODAS LAS APLICABLES) 1 D Nada (lo tomo negro) 2 D Algún producto lácteo, como la leche o crema, o ambos 3 D Un sustituto de crema no lácteo, en polvo o líquido 4D Azúcar 5 D Edulcorante artificial D Algo más (especificar): 4. ¿Es usted el principal comprador de café en su casa? iD Sí 2D No continúa

entre un comportamiento y un conjunto de características demográficas en Estados Unidos (por ejemplo, la relación de la propiedad de un lavavajillas con los ingresos, la edad, el tamaño de la familia, etc.) podría usar cuestionarios por correo o entrevistas telefónicas, a domicilio o en centros comerciales para recopilar los datos. Aunque los métodos no serían igualmente atractivos, en virtud de su costo y otras consideraciones, podría usarse cualquiera de ellos. Por otra parte, un investigador al que interese medir actitudes no podría usar todos los métodos. Determinar cuál sería más apropiado es algo que depende, en gran parte, de decisiones tomadas con antelación acerca de la estructura y grado de ocultamiento; por ejemplo, si se decide usar una escala de actitudes larga, probablemente tendrían que descartarse las entrevistas telefónicas, pues se trata de datos que podrían recopilarse óptimamente por correo o en entrevistas personales. De igual forma, sería inapropiado aplicar por correo un cuestionario de preguntas abiertas sobre las actitudes. De esta manera, el investigador debe especificar con exactitud los datos primarios que se necesitan, cómo podrían recopilarse, el grado de estructura y ocultamiento que se usará y, por último, cómo se aplicará el cuestionario. En la figura 12.2 se encuentra el ejemplo de un cuestionario en que los datos de interés primordial corresponden al uso del café de grano con cafeína y las actitudes hacia diversas marcas. Todas las preguntas están muy estructuradas y sin ocultamiento. El cuestionario se aplicará por correo a una parte del panel National Family Opinión. Observe lo sencillo que resultará tabular las respuestas.


319

FIGURA 12.2

5.

Por favor, indique qué tan importante es para usted que el café de grano tenga cada una de las características siguientes. (MARQUE UN CUADRO POR CADA CARACTERÍSTICA) No es

importante Sabor intenso Siempre fresco Es un buen comienzo del día Sabor con mucho cuerpo Rico aroma en la taza

01D 01 p oí p 01 p 01 p

2

3

4

05

06

7

° D ° D ° D D D ° D ° D °9 D 10 D 020 03rj (wnosn oerj o?rj osrj ogpiop 02 rj 03p 04 n ^D 06D °7 D °8 D °9 D10 D 02 n 03 n 04 p osrj oep o? p os p 09 n 10 n 02p oarj 0 4 p o 5 Q oep o?n osp ogniop

No es importante

Vale lo que cuesta El mejor café para tomar por la mañana Rico aroma en la bolsa/lata Sabor suave Café de máxima calidad

01 n

Muy importante

02 p os p 04 p OBQ oerj o? p os p 09 p 10 p

01D °2 D °3 D °4 D °5 D °6 D °7 D °8 D °9 D 10 D 01 p 02 n 03 p 04 n OSQ oep o? p os n 09 p 10 p 01 p 02 p oa p 04 n 05rj oep o? p os p 09 p 10 n 01 p 02 p 03 p 04 p osp oerj o? p os p 09 p 10 p No es importante

Marca de alta calidad No amarga El café que más me anima durante el día Cuesta más que otras marcas Sabor fuerte

01 p 02 p 01 p 02 p 01D °2 D 01 p 02 p 01 p 02 p

Muy importante

03 p 04 p 05rj oep o? p os p 09 p 10 p 03 p 04 p 05p oerj o? p os p 09 p 10 p °3 D °4 D °5 D °6 D °7 D °8 D °9 D 10 D os p 04 p osp oep o? p os p 09 p 10 p 03 p 04 p osp oerj 07 p os p 09 p 10 p

No es importante

No deja sabor residual Marca económica Rico aroma al prepararlo El mejor café de grano disponible Disfruto al tomarlo en la comida Cuesta menos que otras marcas

8

Muy importante

01 n 02 n 03 p 04 p osp oep o? p os p 09 p 10 p 01 p 02 rj 03 p 04 p 05 p oep o? p os p 09 p 10 p oí p 02 p 03 n 04 n 05 n oerj o? p os n 09 n 10 D 01 n 02 p 03 n 04 p OBQ oep o? p os p 09 p 10 p 01 p 02 p 03 n 04 p osrj oep o? p os p 09 p 10 p 01D °2 D °3 D °4 D °5 D °6 D °7 D °8 D °9 D 10 D continúa

Paso 3: Determinar el contenido de cada pregunta Las decisiones que toma el investigador sobre la información necesaria, la estructura y grado de ocultamiento, impuestas a su recopilación y al método de aplicación del cuestionario, regulan en gran parte las relativas al contenido de cada pregunta, que conforman el tercer paso. Sin embargo, el investigador puede y debe hacerse algunas preguntas adicionales.4 ¿Es necesaria la pregunta? Suponiendo que un tema es importante, el investigador necesita preguntarse si está incluido en otras preguntas. De no ser así, procede una nueva pregunta, que debe elaborarse de manera que se obtenga una respuesta con los detalles necesarios, y nada más. Por ejemplo, en mercadotecnia con frecuencia se emplea un concepto denominado etapa en el ciclo de vida para explorar el comportamiento de consumo familiar. Una etapa en el ciclo de vida es una variable constituida por varios elementos, como el estado civil, tener hijos o no y las edades de éstos. La presencia de los hijos es un factor importante, ya que suele indicar una relación de dependencia, sobre todo cuando el hijo menor tiene menos de seis años de edad y, por ende, representa para los padres un tipo de responsabilidad diferente de la correspondiente a los hijos de 6 a 17 años. Cuando en un estu-

' -;.:T"f3»P^>-


; . ',,& <•' -v'^/V»

FIGURA 1 2 . 2 6.

En una escala de O a 10, donde "O" significa no la describe en absoluto y "10" la describe por completo, por favor, indique lo bien que concuerdan las afirmaciones siguientes con la descripción de cada una de las marcas de café enumeradas a continuación. Califique cada marca sin importar que la haya consumido o no. Por favor, escriba el número que indica su respuesta en las líneas incluidas. Maxwell Folgers

Maxwell

Hills

House

Hourse

Brothers

Regular

MasterBIend

Maxwell

Maxwell

Yuban

Sabor intenso Siempre fresco Un buen comienzo del día . Sabor con mucho cuerpo .. Rico aroma en la taza

Folgers

Hills

House

Hourse

Brothers

Regular

MasterBIend

Maxwell

Maxwell

Yuban

Vale lo que cuesta El mejor café para tomar por la mañana Rico aroma en la lata/bolsa Sabor suave Café de la máxima calidad

Folgers

Hills

House

Hourse

Brothers

Regular

MasterBIend

Maxwell

Maxwell

Yuban

Marca de alta calidad No amarga El café que más me anima durante el día Cuesta más que otras marcas Sabor fuerte

Folgers

Hills

House

Hourse

Brothers

Regular

MasterBIend

Yuban

No deja sabor residual Marca económica Rico aroma al prepararlo El mejor café de grano disponible Disfruto al tomarlo en la comida Cuesta menos que otras marcas 7.

Por favor, indique su género y edad. 1 2

Q Masculino Q Femenino

Edad:

Fuente: contribución de NFO Research, Inc.

dio se usa la etapa en el ciclo de vida como variable, es innecesario preguntar la edad de cada hijo, basta con una encaminada a indagar la edad del hijo más pequeño, si es que hay hijos. Una vez más, las funciones de las hipótesis y tablas modelo son evidentes cuando se diseña el cuestionario. ¿Son necesarias varias preguntas en lugar de una? Con frecuencia existen situaciones en que se requieren varias preguntas, no basta una sola. A la pregunta: "¿Por qué usa Crest?", un sujeto podría responder "Para tener menos caries", y otro, "Porque mi dentista la recomienda". Es evidente que se usan dos marcos de referencia distintos para responder a la misma pregunta. El primer individuo se basa en el motivo que lo hizo usarla ahora, y el segundo, en la razón por la que comenzó a usarla.


321

Sería mejor dividir esta pregunta en varias que reflejen los posibles marcos de referencia utilizables. Por ejemplo: ¿Por qué empezó a usar Crest? ¿Cuál es su razón principal para usarla? ¿Cuentan los encuestados con la información necesaria? El investigador debe analizar cuidadosamente cada tema para determinar si es factible que el sujeto promedio tenga la información buscada. Los encuestados responden, pero que sus respuestas tengan sentido o no es otra cuestión. En una encuesta de opinión pública, se usó la pregunta siguiente:5 ¿Cuál de las afirmaciones siguientes coincide más estrechamente con su opinión de la Metallic Metals Act? D Sería una buena medida su aprobación en Estados Unidos. D Aunque sería algo bueno, debe dejarse a cada estado. D Está bien en otros países; pero no debe requerirse aquí. D No tiene valor alguno. D No tengo opinión. La proporción de los encuestados que marcó cada opción fue de 21.4, 58.6, 15.7, 4.3 y 0.3%. La segunda opción indica la opinión prevaleciente, ¿o no? ¡No! No existe una Metallic Metals Act, y lo que el ejemplo pretende demostrar es que, aunque con muchas preguntas se obtienen respuestas, lo realmente importante es si las respuestas tienen sentido o no.6 Para que las respuestas tengan sentido, es necesario que las preguntas signifiquen algo para el sujeto. Ello requiere, en primer término, que el sujeto esté informado sobre el tema de la pregunta y, en segundo lugar, que el sujeto recuerde la información. Ante la pregunta: "¿Cuánto gasta normalmente su familia en provisiones cada semana?", a menos que el entrevistado se encargue de comprar los abarrotes o la familia funcione con un presupuesto muy estricto, es dudoso que el sujeto pueda responderla con exactitud. En una situación como ésa, sería conveniente hacer "preguntas filtro" antes de la pregunta mencionada, para determinar si en realidad es probable que el individuo tenga la información necesaria, como "¿Quién se encarga de comprar las provisiones en su familia?" Por ejemplo, en los sondeos de opinión es hasta cierto punto usual recurrir a preguntas filtro del tipo: "¿Tiene una opinión acerca de...?" , antes de preguntar sobre el tema específico que se investiga. Los datos empíricos indican que, al incluir un filtro como ese, se suele incrementar la proporción de quienes responden "no tengo opinión" en 20 a 25 puntos porcentuales.7 El individuo debe tener y recordar la información que se busca. La capacidad para recordar diversos acontecimientos se ve influida por el acontecimiento mismo y su importancia, el tiempo transcurrido desde entonces y la presencia o ausencia de estímulos que faciliten recordarlo. Los acontecimientos de importancia se recuerdan más fácilmente que los insignificantes. Aunque muchos adultos de edad madura o avanzada recordarían quién asesinó al presidente John F. Kennedy o la marca de su primer automóvil, también serían bastantes los que no recuerden cuáles programas de televisión vieron el miércoles inmediato anterior por la noche. Usando de nuevo el ejemplo de la crema dental, muchas personas no recordarían la primera marca que usaron, cuándo cambiaron a la marca que utilizan ahora o por qué realizaron tal cambio. La información de uso y cambio de marca podría ser muy importante para el gerente de marca de una crema dental, mientras que es insignificante para muchos individuos, factor que siempre debe tenerse en mente al diseñar cuestionarios. Al determinar si la información tiene suficiente importancia como para que el individuo la recuerde o no, es necesario ponerse en los zapatos del entrevistado, no en los del gerente de producto. También es necesario reconocer que el tiempo transcurrido desde que ocurrió un evento influye en la capacidad de retención. Aunque sería factible que un individuo recuerde los programas de

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televisión que vio ayer por la noche, le sería más difícil recordar cuáles vio en la misma noche de la semana pasada y casi imposible los que vio un mes atrás. La moraleja es que si el suceso tiende a ser relativamente insignificante para la mayoría de las personas, debe preguntarse acerca de instancias de suceso muy reciente.8 En relación con los acontecimientos importantes, existen dos Error de apreciación fuerzas que operan en direcciones opuestas y afectan la capacidad del encuestado para proporciotemporal nar respuestas precisas a preguntas que se refieren a un periodo específico. Una es el error de apreEs cuando el sujeto recuerda un dación temporal; es decir, la tendencia a recordar un suceso como si fuera más reciente de lo que suceso como si fuera más re- en realidad es, y la otra, la pérdida de retención, o sea, la tendencia a olvidar por completo un cíente de lo que en realidad es. acontecimiento importante. El grado en que estas dos fuentes de error afectan la exactitud de la in! , , « , , . ., formación proporcionada depende de la duración del periodo. Si es larga, el efecto de apreciación Perdida de retención i u \ A * A-A A * •* T? i j • j u Es cuando el suieto olvida por temporal resulta menor y el de perdida de retención es mayor. En el caso de penodos breves ocurre a contrar : completo que ocurrió un suceso ^ i° "Así, en relación con periodos de referencia breves, el error de apreciación temporal tiende a superar a la pérdida de retención, mientras que en periodos largos se aplica lo opuesto; en casos intermedios, existe una duración del periodo de referencia en que los dos efectos se contrarrestan".9 Desgraciadamente, no existe un periodo de referencia que pueda usarse para enmarcar las preguntas de todos los acontecimientos, ya que lo óptimo depende de la importancia del suceso para el sujeto. ¿Acaso los encuestados proporcionarán la información? Aunque los sujetos tengan la información, siempre persiste la duda de si querrán compartirla. Los habitantes de Europa Oriental son maravillosos,en este sentido. A diferencia de los indiferentes consumidores occidentales, los habitantes de Europa Oriental están más que dispuestos a responder preguntas. Después de años de recibir órdenes desde arriba, les halaga que se les pidan sus opiniones, incluso si se trata de preguntas acerca del sabor de una crema dental o cómo sienten una crema de afeitar. El señor Manchin, vicepresidente regional de Gallup, describe la manera en que una señora húngara de edad avanzada expresó su agradecimiento al entrevistado!, al término de una sesión que duró una hora: "Fue una experiencia maravillosa tener la oportunidad de hablar con usted tanto tiempo -dijo la señora-. ¿Cuánto le debo?"10

Los investigadores, en otras partes del mundo, no son tan afortunados y a veces se encuentran con que el entrevistado tiene la información necesaria, pero no está dispuesto a compartirla. De su falta de disposición podría depender la magnitud del trabajo necesario para generar la respuesta, su capacidad para articular la respuesta o lo delicado del tema. Aunque un agente de compras podría determinar, hasta el último centavo, cuánto gastó la compañía en artículos de limpieza durante el último año o la cantidad adquirida de cada marca, es difícil que dedique tiempo a buscar esos datos para responder a un cuestionario que no solicitó. Los desarrolladores de cuestionarios siempre deben tener en cuenta el esfuerzo que podría requerirse para que los sujetos proporcionen la información buscada. Si el esfuerzo resulta excesivo, es factible que el individuo haga caso omiso de la pregunta o sólo brinde una respuesta aproximada. Sería más aconsejable omitir ese tipo de preguntas, que tienden a causar irritación en el entrevistado y disminuyen su cooperación para contestar el resto de la encuesta. Por lo demás, es necesario que el investigador dedique mucha energía creativa al diseño de un mecanismo que permita al entrevistado articular su punto de vista. Aunque sería factible que el sujeto no pueda expresar, por ejemplo, sus preferencias en cuanto al estilo de mobiliario, tal vez podría indicar el que más le gusta si le muestran imágenes, prototipos, modelos o muestrarios. La-Z-Boy utilizó ese enfoque cuando invitó a un panel de consumidores a evaluar una nueva línea de productos, que incluía telas y estilos. A los consumidores les agradaron todas las telas, excepto dos diseños a cuadros, que en su opinión eran un tanto ásperos. La empresa descartó uno de estos diseños y pidió al fabricante que modificara el otro, para hacerlo más suave.11 Cuando un tema causa mortificación o de alguna manera hace que el sujeto se sienta incómodo, también es probable que el entrevistado no colabore. Ese tipo de temas deben evitarse siempre que sea factible. Pero cuando resulte imposible, por su gran importancia para el estudio, el investigador debe poner mucha atención en la forma de manejarlo, particularmente en cuanto a la ubicación y redacción de las preguntas.


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£/ sitio corporativo de La-Z-Boy permite que el consumidor observe su línea de mobiliario en diferentes telas y estilos. En el futuro, los consumidores podrán adquirir los productos en línea con los establecimientos minoristas tradicionales de La-Z-Boy. No sólo la compañía podrá satisfacer a los clientes que realicen compras en línea, sino que podrá contar con registros de sus preferencias y recopilar datos para ajustar los productos que ofrece. Fuente: La-Z-Boy Incorporated.

En general, es mejor incluir los temas delicados hacia el final de la encuesta. Si se colocan al principio, la encuesta podría despertar cierta desconfianza en los participantes. Es conveniente primero superar el escepticismo y establecer una relación de confianza, lo que se facilita si el sujeto tiene la oportunidad de adaptarse a la tarea respondiendo preguntas no amenazantes al principio de la entrevista, en especial preguntas que legitimen el proyecto. Cuando deban hacerse preguntas delicadas, es útil considerar la manera en que resulten menos incómodas. Algunas técnicas al respecto son las siguientes:12 1. Ocultar la pregunta en un grupo de preguntas más inocuas. 2. Antes de hacer la pregunta en cuestión, señalar que el comportamiento o actitud correspondientes son hasta cierto punto usuales, por ejemplo, "Estudios recientes muestran que una de cada cuatro familias tiene dificultades para cumplir sus obligaciones financieras mensuales". Esta técnica, llamada uso de afirmaciones contra el sesgo, facilita en el participante aceptar comportamientos que podrían causarle vergüenza. 3. Redactar la pregunta de manera que se relacione con otras personas y la forma en que se sienten o actúan, por ejemplo, "¿piensa que muchas personas no declaran correctamente el impuesto sobre la renta? ¿Por qué?". Mientras que la persona tal vez revele su actitud hacia la declaración in-

324

Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación correcta del impuesto sobre la renta, cuando se le pregunta haciendo referencia a otros, podría mostrarse renuente a tal revelación en caso de que se le pregunte directamente si ella comente ese tipo de fraude fiscal y por qué lo hace. 4. Expresar la respuesta con diversas categorías, de modo que el encuestado simplemente ponga una marca. Por ejemplo, en vez de preguntarle su edad, se podría entregar simplemente una tarjeta con categorías de edad: A: 20-29 D: 50-59 B: 30-39 E: 60 o más C: 40-49 y pedirle que responda con la letra apropiada.

Modelo de respuesta

aleatoria

Técnica de entrevista en que se forman pares con una pregunta embarazosa y otra relativamente inocua, de modo que la pregunta que responde el entrevistado se determina al azar, sin conocimiento del entrevistador.

5. Usar el modelo de respuesta aleatoria, en que la persona responde al azar uno de varios pares de preguntas.13 Por ejemplo, el individuo extraería pelotas de color de una urna y se le indicaría que responda a la pregunta A si la pelota es azul y a la pregunta B cuando la pelota sea roja. El entrevistador no sabe cuál es la pregunta que está respondiendo el entrevistado, ya que no ve el color de la pelota extraída. En tales circunstancias, es menos probable que el entrevistado se rehuse a responder o mienta en su respuesta. En un estudio para investigar la frecuencia de hurto en las tiendas, se podrían aparear la pregunta delicada: "¿Alguna vez ha hurtado en tiendas?", con otra inocua, como: "¿Cumple años en enero?" La incidencia de hurto en tiendas puede calcularse mediante el uso de un modelo estadístico apropiado, puesto que el porcentaje de personas que responde a cada pregunta está controlado por la proporción de pelotas rojas y azules en la urna. Sin embargo, puesto que con esta técnica el investigador no puede determinar de manera específica cuáles entrevistados aceptan haber hurtado en tiendas, no se tiene la oportunidad de examinar, con tales preguntas, si el comportamiento de hurto en tiendas se relaciona con características demográficas particulares.

Paso 4: Determinar la forma de respuesta a cada pregunta Una vez determinado el contenido de cada pregunta, el investigador debe decidir si usar preguntas abiertas o de opción múltiple, de dos opciones o, quizá, de escala.

Pregunta abierta

En ésta el sujeto tiene la libertad de responder con sus palabras, en vez de estar limitado a elegir entre un conjunto de alternativas.

Preguntas abiertas La persona tiene la libertad de responder a las preguntas abiertas con sus palabras, en lugar de estar restringido a elegir entre un conjunto de alternativas. Los siguientes son ejemplos: ¿Qué edad tiene? ¿Considera necesarias leyes que obliguen a que los pasajeros de automóviles usen el cinturón de seguridad? ¿Puede mencionar tres patrocinadores de los partidos de fútbol del lunes por la noche? ¿Planea comprar un automóvil este año? ¿Por qué compró un televisor a color de la marca Philips? ¿Tiene videocasetera? Estas preguntas abarcan toda la gama de datos primarios que podrían recopilarse: desde características demográficas, pasando por actitudes e intenciones, hasta comportamientos. Las preguntas abiertas son realmente flexibles. Es frecuente que en la parte inicial de los cuestionarios se usen preguntas abiertas. La apreciación general es que en los cuestionarios resulta mejor proceder de lo general a lo particular. De tal modo, una pregunta introductoria, como: "¿Qué marcas le vienen a la mente cuando piensa en televisores?", proporciona datos acerca del marco de referencia del sujeto y podría ser útil para interpretar sus respuestas a las preguntas subsiguientes. Las preguntas abiertas también se usan con frecuencia para sondear en busca de información adicional. Preguntas como: "¿Por qué opina eso?", o peticiones como: "Por favor, expliqúese" son utilizadas para ampliar la respuesta del sujeto.


325

En el formato de preguntas cerradas, el interrogado selecciona la respuesta de un número predeterminado de opciones. En general, los investigadores usan tres tipos de formato para las preguntas cerradas.

Pregunta de opción múltiple

Pregunta cerrada en que se pide al sujeto que seleccione la alternativa que concuerde, en mayor grado, con su punto de vista u opinión.

Preguntas de opción múltiple Es probable que casi todos los estudiantes universitarios estén familiarizados con las preguntas de opción múltiple. Desde la primaria hasta la licenciatura, los estudiantes responden preguntas con este formato en los exámenes de opción múltiple. En ellas, se les pide que elijan la alternativa que refleje más estrechamente su punto de vista u opinión. Por ejemplo, en el anexo 12.1 se presentan algunas preguntas abiertas de la lista precedente representadas como preguntas de opción múltiple. Se pide al sujeto que marque el o los cuadros aplicables. Los ejemplos del anexo 12.1 ilustran algunas dificultades que surgen con las preguntas de opción múltiple, pues sería factible que ninguna de las alternativas sobre el cinturón de seguridad capture la verdadera opinión del sujeto al respecto. Su juicio podría ser más complejo y quizá piense que debe exigirse el uso del cinturón de seguridad en los autobuses escolares, pero no en automóviles particulares. También podría opinar que tal uso debe ser obligatorio, si bien, las multas por no usarlo deberían aplicarse sólo en conjunto con otra infracción de tránsito. Las preguntas de opción múltiple no permiten que los individuos describan su posición verdadera, sino que la condensen en una sola afirmación. Por supuesto, un conjunto de preguntas de opción múltiple bien diseñado podría permitir tales explicaciones, pero los investigadores deben tener cuidado de no considerar demasiadas opciones, pues el cuestionario sería demasiado largo para resultar eficaz. Además de lo anterior, la pregunta del cinturón de seguridad ilustra otro problema general del diseño de las preguntas: ¿Deben brindarse al sujeto las opciones "no sé" o "sin opinión"? Si el interrogado realmente desconoce la respuesta o no tiene opinión sobre el tema, es evidente que debe brindársele la oportunidad de expresarse. Sin embargo, ¿debe hacerse de manera explícita incluyendo una categoría como "no sé" o "sin opinión", o mediante una pregunta filtro, como las que empie-

ANEXO 12.1 Edad

Compra de televisor

¿Cuál es su edad?

¿Por qué adquirió un televisor a color de la marca Philips?

Q Menos de 20 años Q 20-29 años Q 30-39 años Q 40-49 años Q 50-59 años Q 60 años o más

Q Precio menor que el de otras opciones Q Siento que tiene la mayor calidad Q Dispone de servicio local Q Cuenta con contrato de servicio Q Mejor calidad de imagen Q Mejor garantía QOtra

Leyes sobre el cinturón de seguridad

Uso del teléfono

¿Piensa que se requieren leyes que obliguen a que los pasajeros de automóviles usen el cinturón de seguridad?

¿Cuántas llamadas telefónicas de larga distancia realiza habitualmente en una semana?

Q Q Q Q Q

Q Menos de 5 Q5-10 Q Más de 10

Definitivamente son necesarias Probablemente sean necesarias Probablemente sean innecesarias Definitivamente son innecesarias Sin opinión

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Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación zan con "¿Qué opina...?" La discrepancia acerca de lo deseable, que es un punto neutral o la categoría "sin opinión" se centra en la necesidad de datos precisos contra el deseo de que tantos participantes como sea posible respondan la pregunta. Quienes se inclinan contra la categoría "sin opinión" afirman que es poco probable que muchos de los participantes sean realmente neutrales sobre un tema. Los críticos afirman que, en lugar de proporcionarles una salida fácil, es mucho mejor hacerles pensar sobre el tema, de modo que puedan definir sus preferencias, que permitir que el investigador infiera la opinión mayoritaria a partir de las respuestas de quienes sí manifiestan su criterio sobre el tema. El argumento a favor de incluir la categoría neutral o "sin opinión" en las respuestas, afirma que forzar a que la persona tome una posición, cuando sus preferencias son ambiguas o inexistentes, introduce un error de respuesta en los resultados. Por añadidura, haría más difícil que la persona responda e incluso podría causar que pierda todo interés en la encuesta. Todavía se debate cuál alternativa captura mejor la posición verdadera de los individuos sobre un tema. No obstante lo anterior, es incuestionable que ambas alternativas pueden generar proporciones distintas en cuanto al número de personas con un punto de vista neutral, que pueden variar en la escala de 10 a 50%.14 Por ejemplo, en una encuesta telefónica nacional de 1422 adultos, los resultados difirieron según se brindara o no la opción "no sé". En esa encuesta, que patrocinaron conjuntamente las organizaciones Kaiser Family Foundation, National Public Radio y Kennedy School of Government de la Universidad de Harvard, se hicieron diversas preguntas para evaluar la opinión pública sobre temas educativos.15 Dos de las preguntas concernían a las actitudes hacia temas que habían recibido atención en los medios de comunicación masivos a últimas fechas: la certificación escolar y las escuelas de orientación. La mitad de los participantes tuvo dos opciones: estar a favor o en contra de esos programas; la otra mitad tuvo tres opciones: está a favor o en contra de los programas, o no haber escuchado lo suficiente al respecto para formarse una opinión. Como se muestra en la figura 12.3, las personas que contaron con esa tercera opción la utilizaron mucho. La pregunta sobre la compra del televisor, incluida en el anexo 12.1, ilustra diversos problemas relacionados con las preguntas de opción múltiple. En primer lugar, la lista de razones para comprar un televisor a color de la marca Philips podría no haber agotado las razones del participante. Es factible que la persona haya adquirido el aparato por lealtad a un amigo que tiene una distribuidora local de la marca. La categoría de respuesta "otra" intenta resolver tal problema, pero si muchos participantes eligen dicha categoría, el estudio podría resultar inútil. Así, corresponde al investigador hacer que la lista de opciones de una pregunta de opción múltiple sea exhaustiva, lo que implica una buena investigación previa sobre el fenómeno tema de ese tipo de pregunta. Salvo que se indique al sujeto que marque todas las alternativas aplicables o las jerarquice en orden de importancia, en las preguntas de opción múltiple también se requiere que las alternativas sean mutuamente excluyentes. Este principio se transgrede al usar categorías de ingreso de $10000$20000 y $20000430000, pues una persona cuyos ingresos sean de $20000 no sabría cuál categoría marcar. Una respuesta legítima a la pregunta del televisor a color podría incluir varias de las alternativas enumeradas; por ejemplo, el participante pensó que la imagen, garantía y precio eran más atractivos en el televisor Philips que en otras marcas. Así, necesariamente las instrucciones deberían decir: "Marque la razón más importante", "Marque todas las razones aplicables" o "Jerarquice todas las razones aplicables en orden decreciente de importancia." Una tercera dificultad en la pregunta de la compra del televisor es el gran número de posibles respuestas. Si bien la lista debe ser exhaustiva, al parecer es limitado al número de alternativas que un individuo puede procesar simultáneamente. En un estudio, los investigadores presentaron una tarjeta con seis afirmaciones opcionales a cada participante. Después de que los sujetos realizaron su elección, se sustituyó de inmediato la tarjeta con otra en que se habían cambiado dos de las seis afirmaciones y se había omitido una de la tarjeta original. Sin embargo, apenas la mitad de los encuestados "pudo identificar los cambios, y sólo unos cuantos advirtieron la omisión".16 Ello significa que, al diseñar preguntas de opción múltiple, el investigador debe tener en cuenta los límites de la capacidad para procesar datos de los seres humanos. Tal vez una serie de preguntas sea más apropiada que una sola y, si son muchas las alternativas de una pregunta, deben mostrarse a los encuestados mediante tarjetas, en vez de simplemente leérselas.


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FIGURA 12,3

Preguntas sobre la certificación

"¿Está usted a favor o en contra de la

"¿Está usted a favor o en contra de... los

certificación... o no ha escuchado lo

certificados...?"

suficiente para tener una opinión?"

Preguntas acerca de las escuelas de orientación Después de definir "escuelas de orientación":

Después de definir "escuelas de orientación":

"¿Está usted a favor o en contra de tales

"¿Está usted a favor o en contra de tales programas o no ha escuchado lo suficiente

programas?

para tener una opinión?"

Nota: resultados de una encuesta telefónica aleatoria de 1422 adultos (18 años o más) en el nivel nacional, llevada a cabo conjuntamente por National Public Radio, Henry J. Kaiser Family Foundation y la Kennedy School of Government de la Universidad de Harvard, y aplicada por ICR/International Communications Research, en junio y julio de 1999. Fuente: "NPR/Kaiser/Kennedy School Education Survey", sitio de National Public Radio (www.npr.org, bajado el 9 de septiembre de 1999).

La cuarta debilidad de la pregunta sobre la compra del televisor en el anexo 12.1 es que es susceptible de un sesgo de orden. En otras palabras, es probable que las respuestas se vean afectadas por el orden en que se presentan las alternativas. Por ejemplo, en la Ventana de investigación 12.2 se muestra cómo la distribución de las respuestas se vio afectada por el orden en que se enumeraron las alternativas en dos versiones de un cuestionario por correo. Resulta sumamente notable que las tres preguntas hayan producido diferencias estadísticamente significativas en la distribución de las respuestas, ya que en los cuestionarios por correo disminuye la probabilidad de que haya algún sesgo de orden, puesto que las personas pueden ver todas las categorías de respuesta. De hecho, las respuestas con sesgo de orden suelen aparecer más en las encuestas telefónicas o en las entrevistas personales, donde se leen respuestas estructuradas al sujeto. El procedimiento recomendado para combatir este sesgo de orden o posición consiste en preparar varias versiones del cuestionario, o varias tarjetas, si se usan estas últimas para enumerar las alternativas. En esas versiones, se altera el or-

328


Ventana de investigador! 12.2

den asignado a las alternativas; si cada opción aparece una vez en los extremos de la lista, otra en la porción central y una más en algún punto intermedio, el investigador puede tener certeza razonable de que se han neutralizado los posibles efectos del sesgo de posición. El ejemplo de las llamadas telefónicas de larga distancia considerado en el anexo 12.1 ilustra otro problema originado por las preguntas de opción múltiple, cuando se usan para indagar la frecuencia de diversos comportamientos. La gama de categorías de la pregunta parece sugerir a los individuos cómo deben responder. En otras palabras, las propias categorías de la escala de respuestas influyen en los informes del sujeto acerca de la frecuencia con que emprende el comportamiento. Una escala con las tres categorías:


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D Menos de 10

D 10-20 D Más de 20 probablemente generaría una imagen muy distinta de la verdadera frecuencia con que esos mismos sujetos realizan llamadas de larga distancia. Al parecer, las personas elaboran juicios acerca de los conocimientos o expectativas que el investigador tiene de las categorías y luego responden en consecuencia. De manera específica, se muestran renuentes a señalar comportamientos que son inusuales en el contexto de la escala de respuestas; es decir, los que se ubican en las categorías extremas.17 Una estrategia general para combatir esta tendencia es usar formatos de respuesta abierta cuando se obtienen datos sobre la frecuencia de comportamientos. Pregunta dicotómica Pregunta cerrada en que se pide al sujeto que indique cuál de las dos alternativas de respuesta concuerda, en mayor grado, con su posición sobre un tema.

Preguntas dicotómicas También consideradas como preguntas cerradas, en las preguntas dicotómicas sólo se enumeran dos alternativas, como en los ejemplos siguientes: ¿Piensa que se requieren leyes que obliguen al uso de cinturones de seguridad a los pasajeros de automóviles?

DSí DNo ¿Piensa comprar un automóvil este año?

DSí DNo Ya se señaló la manera de manejar la primera de estas preguntas como una de opción múltiple, y lo mismo podría hacerse con la segunda. En lugar de simplemente presentar las alternativas "sí" y "no", las respuestas podrían ser "Definitivamente pienso comprar un automóvil", "Probablemente lo compraré", "Probablemente no lo compraré", "Definitivamente no pienso comprar un automóvil" y "Estoy indeciso". Es frecuente que las preguntas dicotómicas puedan estructurarse como preguntas de opción múltiple, y viceversa (los dos tipos poseen ventajas y desventajas similares, citadas en relación con las preguntas estructuradas y que no se repetirán aquí). La codificación y tabulación de las preguntas dicotómicas es la más sencilla, lo cual probablemente explica por qué son el tipo de preguntas más usado en estudios de comunicación. Un problema especial de las preguntas dicotómicas es que la respuesta depende, en gran parte, de cómo se estructure la pregunta. Por supuesto, ello es válido en relación con todas las preguntas, si bien, con las dicotómicas entraña dificultades especiales. Considerando las dos preguntas siguientes: ¿Piensa que la gasolina costará más o menos durante el próximo año? D Costará más D Costará menos ¿Piensa que la gasolina costará menos o más durante el próximo año? D Costará menos D Costará más Las preguntas parecen idénticas y, sin duda, alguna podría optarse por ampliar cada una para incluir las categorías "sin opinión" y "casi lo mismo". Sin embargo, el hecho es que ambas preguntas generan respuestas distintas.18 El simple cambio en la posición de las respuestas "Costará más" y

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Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación "Costará menos" puede influir en la respuesta que brindan los individuos. Entonces, ¿cuál es el orden correcto? Como se mencionó, un procedimiento generalmente aceptado para combatir este sesgo de orden es utilizar varias versiones del cuestionario. Una se usa en la mitad de los cuestionarios y la otra en los restantes. De tal suerte, los porcentajes ponderados de las dos versiones deben anular todo sesgo. Escalas Otro tipo de pregunta cerrada es en el que se utiliza una escala para capturar la respuesta. Por ejemplo, al preguntar sobre el uso de la videocasetera, podría plantearse la pregunta siguiente: ¿Con qué frecuencia graba programas para verlos más tarde con su videocasetera? D Nunca D Ocasionalmente D De vez en cuando D Habitualmente En este caso, se trata de una pregunta de opción múltiple, pero las respuestas también constituyen una escala de uso. Su naturaleza de escala tal vez sería más evidente si se usara la forma siguiente para obtener las respuestas:

La ventaja de este esquema es que las descripciones o categorías podrían presentarse en la parte superior de la página, y los tipos de programas, al margen izquierdo -por ejemplo, películas, programas deportivos y programas especiales de las cadenas. Luego, se pediría al sujeto que indique la frecuencia con que usa la videocasetera para grabar cada tipo de programa. Las instrucciones tendrían que darse una sola vez, al comienzo, con lo que podría obtenerse mucha información del encuestado en un breve lapso.

Paso 5: Determinar la redacción de cada pregunta

Reactivo sin responder

Fuente de error ajena al muestreo, que surge cuando una persona acepta la entrevista, pero se niega o no puede responder a ciertas preguntas.

El paso 5 del proceso de desarrollo de cuestionarios consiste en redactar cada pregunta. Es una tarea crítica, ya que la redacción inadecuada de una pregunta puede hacer que los sujetos se nieguen a responder, incluso aunque hayan aceptado colaborar en el estudio. También podría causar que contesten incorrectamente a una pregunta, ya sea de modo intencionado o por un malentendido. La primera de estas situaciones, llamada reactivo sin responder, puede generar muchos problemas en el análisis de los datos. La segunda produce errores de medición, donde la calificación registrada u obtenida difiere de la calificación verdadera del sujeto sobre el tema.19 Los investigadores experimentados saben que la redacción de las preguntas puede influir en las respuestas de manera directa. Existe una simpática anécdota que ilustra muy bien este aspecto: se trata de dos religiosos, uno dominico y otro jesuíta, quienes discuten acerca de si es pecado fumar y rezar simultáneamente, o no. "Después de no llegar a ninguna conclusión, cada uno consulta con su respectivo superior. Al día siguiente, se reúnen de nuevo y el dominico pregunta, "¿Qué dijo su superior?" El jesuíta responde: "Dijo que no era pecado". "Qué curioso -replica el dominico- mi superior dijo que era pecado". El jesuíta inquiere: "¿Qué le preguntó?" El dominico contesta: "Le pregunté si estaba bien filmar, mientras se reza". "¡Oh! -concluye el jesuíta- yo pregunté a mi superior si estaba bien rezar, mientras se fuma".20 Aunque los investigadores reconocen que la redacción de las preguntas influye en las respuestas obtenidas, desgraciadamente son pocos los principios básicos útiles para desarrollar formas de redactar una pregunta sin sesgo. De hecho, las publicaciones al respecto están repletas de reglas generales. Aunque a menudo es más fácil decirlas que practicarlas, los investigadores deben conocerlas.


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Usar palabras sencillas Muchos investigadores tienen un nivel académico más elevado que el promedio en los encuestados, por lo que suelen usar palabras con las que están familiarizados, pero que no entienden muchos sujetos. Éste es un problema difícil, puesto que cuando se intenta emplear el vocabulario apropiado, no resulta fácil hacer a un lado lo que se conoce y ponerse en el lugar de quienes responderán al cuestionario. Por ejemplo, una proporción significativa de la población no entiende la palabra caucásico, como lo hace la mayoría de los investigadores, además de que un problema muy grave en el diseño de cuestionarios para entrevistar a los hispanos (radicados en Estados Unidos) es usar un identifícador étnico no ambiguo.21 El investigador siempre debe tener en mente que, en diversos países, como Estados Unidos, un individuo común y corriente tiene estudios de bachillerato, no universitarios, y que a muchas personas les resultan difíciles tareas como realizar cambios, leer avisos en el trabajo o llenar la solicitud de una licencia de conductor. Incluso palabras comunes y corrientes pueden causar dificultades en los cuestionarios, como se muestra en la Ventana de investigación 12.3. El mejor consejo es usar un vocabulario sencillo.


Galería de palabras problemáticas de Rogues

"¡Use palabras sencillas!" "¡Use palabras concretas!" Los estudiantes de diseño de cuestionarios están acostumbrados a escuchar esos consejos citados de manera frecuente y en voz alta. Sin embargo, resulta desventurado que incluso algunas de las palabras más sencillas puedan tener significado ambiguo. He aquí una lista de palabras que pueden causar dificultades cuando no se tiene sensibilidad a su posible malinterpretación. Uso de la segunda persona

El uso de la segunda persona goza de gran popularidad entre los redactores de preguntas, puesto que está implícito en cada pregunta que se hace. En muchos casos, no genera problemas porque está claro que la pregunta se refiere a la segunda persona del singular. Sin embargo, y aquí es donde radica el problema, en ocasiones la pregunta puede conformarse de igual manera al hablar de una tercera persona, como en el siguiente caso: ¿Cuántos televisores reparó el mes pasado? La pregunta parece directa, hasta que se hace a un técnico de un taller grande, quien replica: "¿A quién se refiere, a mi o a otro de los técnicos del taller?"

En ocasiones, cuando se recurre a "usted" es necesario recalcarlo diciendo "usted personalmente", además de que, en algunos casos no debe usarse esa palabra, como en la situación precedente, si se hace referencia a un conjunto de personas. Todo "Todo" es una de esas palabras que se delatan solas. Con base en su propia experiencia con los exámenes de verdadero-falso, el lector probablemente sabrá que puede contar con que casi todas las afirmaciones que incluyen "todo" son falsas. En otras palabras, ha aprendido que no hay riesgo de seguir con la idea de que todas las afirmaciones que contengan "todo" son falsas, incluida ésta Algunas personas tienen la misma reacción negativa ante preguntas de opinión que contengan palabras incluyentes o excluyentes. Aunque en general concuerdan con una proposición, dude en aceptar ideas extremas que contengan todo, siempre, cada una. nunca, nadie, soto, ninguno o indudablemente. Malo En sí, la palabra "malo" no es mala en absoluto al redactar preguntas. Transmite el significado que se pretende y es continúa

Grant WoDd, Comida para trilladoies. 1934. The Fine Arts MuseumotSan Francisco. Donación de John D. Rockefeller III y esposa, 1979.7105.

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Galería de palabras problemáticas de Rogues (continuación)

satisfactoria como una alternativa en una pregunta bidireccional de "bueno o malo". Sin embargo, la experiencia indica que las personas generalmente están menos dispuestas a criticar que a alabar. Puesto que es difícil que expresen sus puntos de vista negativos, a veces es necesario ablandar un poco e! lado crítico. Por ejemplo, después de preguntar: "¿Qué le parece bueno de su trabajo?", parecería natura! preguntar "¿Qué le parece malo de su trabajo?", pero si lo que se quiere es recibir tantas críticas como sea posible, podría ser conveniente no recurrir al estigma "malo", sino preguntar: "¿Qué no le parece tan bueno de su trabajo?" Comida La palabra "comida" hace referencia a los alimentos ingeridos poco después del mediodía en ciertas familias y regiones. En otras, es lo que se come al atardecer. En una pregunta no debe suponerse una cosa u otra.

guntas es que la atención del entrevistado podría dirigirse hacia el ejemplo específico y distraerse del tema general que se pretende ¡lustrar. A veces es necesario emplear ejemplos, pero debe tenerse en cuenta el posible riesgo La elección de un ejemplo puede influir en las respuestas a la pregunta; de hecho, podría cambiar considerablemente la respuesta, como en ios dos ejemplos siguientes: ¿Piensa que las verduras de hoja, como la espinaca, deben ser pane de la dieta cotidiana? ¿Piensa que las verduras de hoja, como la lechuga, deben ser parle de la dieta cotidiana? Donde Cuando las preguntas incluyen el término "dónde", suele variar mucho el marco de referencia en las respuestas, como en las posibles respuestas a una pregunta sencilla:

Gobierno

¿Dónde leyó eso?

"Gobierno" es una de esas palabras de gran intensidad emocional. Aveces se usa de manera específica para referirse al gobierno (federal] de un país; en otras, incluye a los gobiernos federal, estatal y local; en algunas más, es un concepto abstracto, y en ocasiones es el partido en el poder, para distinguirlo de la oposición. El problema es que las personas no siempre saben a cuál "gobierno" se hace referencia, un sujeto podría tener un concepto muy distinto al de otro. Lo mejor es ser específico, si se quiere que todos los participantes respondan con el mismo gobierno en mente.

En el New York Times En casa, frente a la chimenea.

En un anuncio.

No obstante la aparente diversidad de estas tres respuestas, algunas personas podrían haberlas usado en una sola respuesta: "En un anuncio, en el New York Times, mientras estaba en casa sentado frente a la chimenea."

Como "Como" se incluye en esta lista porque a veces se utiliza para introducir un ejemplo. E! problema de usar ejemplos en las pre-

Fuente- Slanley L Payne, TfieA'l ofAsking QÜ&SÍ/WIS IPrmcmort; PrmcEton University Press. 1979). pp 158-176.

Evitar palabras y preguntas ambiguas Las palabras y preguntas no sólo deben ser sencillas, también estar desprovistas de ambigüedad. Analizando de nuevo la pregunta de opción múltiple: ¿Con qué frecuencia graba programas para verlos más tarde con su videocasetera? D Nunca D Ocasionalmente D De vez en cuando D Habitualmente Para cualquier fin práctico, las respuestas a esta pregunta podrían ser inútiles. Las palabras ocasionalmente, de vez en cuando y habitualmente son ambiguas. Por ejemplo, habitualmente podría


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significar "casi todos los días" para una persona, mientras que, para otra, equivaldría a: "Sí, lo hago cuando tengo la necesidad de hacerlo. Eso ocurre más o menos una vez por semana". Las expresiones ocasionalmente y de vez en cuando también podrían recibir interpretaciones distintas de sujetos diferentes. De esta manera, aunque se obtengan respuestas con esta pregunta, generarían poca comprensión real de la frecuencia de uso de la videocasetera para grabar programas. Sería mejor estrategia proporcionar alternativas concretas, como las siguientes, al sujeto: D Nunca la uso D La uso aproximadamente una vez por mes D La uso aproximadamente una vez por semana D La uso casi todos los días Otra forma de evitar la ambigüedad, cuando se pregunta la frecuencia de un comportamiento, es indagar cuándo se incurrió por última vez en el comportamiento. La pregunta del ejemplo podría redactarse como sigue: ¿Grabó programas con su videocasetera en los últimos dos días? DSí DNo

D No lo recuerdo Luego, podría usarse la proporción de personas con respuesta afirmativa para inferir la frecuencia de uso de la videocasetera, mientras que una pregunta de seguimiento entre quienes respondieron que sí-"¿Para qué?"-proporcionaría datos acerca de cómo la usaron los participantes. Entre las personas que respondan, habrá algunos que normalmente usen la videocasetera y no la hayan usado en los últimos dos días, y otros que normalmente no la usen y que hayan hecho uso de ella en esos dos días. Estas variaciones deben anularse mutuamente, si la muestra de participantes es suficientemente grande. La muestra debe indicar de manera adecuada el número de veces que se usa la videocasetera y cuántas corresponden a la grabación de cada uno de los diversos tipos de programas. De hecho, el investigador se basa en una muestra para obtener información acerca de la frecuencia de un fenómeno, no en una pregunta específica, que podría contener opciones ambiguas. En tales casos, es importante que la muestra tenga un tamaño adecuado para que puedan calcularse proporciones con el grado de confianza necesario. Pregunta con respuesta inducida Una pregunta redactada de manera que brinde al sujeto un indicio en cuanto a la forma en que debe responder.

Evitar las preguntas con respuesta inducida Una pregunta redactada de manera que brinde al sujeto un indicio en cuanto a la forma en que debe responder es una pregunta con respuesta inducida, como la siguiente: ¿Piensa que limitar los impuestos por ley es una forma eficaz de lograr que el gobierno deje de meter la mano en su bolsillo en cada día de pago? DSÍ DNo

D Indeciso Esa fue una de las tres preguntas de un cuestionario que el autor recibió como parte de un estudio que patrocinó en Estados Unidos el National Tax Limitation Committee. Dicho comité pretendía poner los resultados del sondeo de opinión a disposición del Congreso de Estados Unidos y las legislaturas estatales. Dado su propósito implícito, probablemente no deba sorprender que la sugerente frase "meter la mano en su bolsillo" se use en esta pregunta, o que se haya utilizado "arrancar" en otra pregunta de la misma encuesta. Especialmente desafortunado es el hecho de que no es probable que el informe haya llegado al Congreso acompañado de las preguntas, sino que el informe sólo indique que un alto porcentaje (digamos, 90% de los encuestados) se pronuncian a favor de leyes que limiten los impuestos. Conclusión: el Congreso debe prestar atención a los deseos del pueblo y aprobar tales leyes.

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Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación Todos los días aparecen ejemplos de ese fenómeno en los periódicos. Se plantea al público un análisis de los resultados de tal o cual estudio de la opinión de la gente sobre determinados temas, sin que se muestre el cuestionario. Pero la redacción de las preguntas hace la diferencia y es importante que los investigadores se den cuenta de que si realmente se pretende mostrar una imagen precisa de una situación, es necesario evitar que se induzca la respuesta de los participantes.

Alternativa implícita Alternativa de respuesta que no se expresa en las opciones de una pregunta.

Evitar las alternativas implícitas Se llama alternativa implícita a la que no se expresa en las opciones de respuesta. En un estudio, un grupo de investigadores quería conocer la opinión de las amas de casa de tiempo completo respecto a la idea de trabajar fuera del hogar. Para ello, plantearon las dos preguntas siguientes a dos muestras aleatorias de amas de casa:22 ¿Le gustaría tener un trabajo remunerado, si ello fuera posible? ¿Preferiría tener un trabajo remunerado o limitarse a sus tareas domésticas? Aunque las preguntas parezcan similares, produjeron respuestas muy distintas. En la primera versión, 19% de las amas de casa dijo que no le gustaría tener un trabajo remunerado. En la segunda versión, 68% contestó que preferiría no tenerlo, casi 3.5 veces la proporción que respondió afirmativamente a la primera versión. La diferencia entre ambas preguntas radica en que con la segunda versión se vuelve explícita la alternativa que está implícita en la primera. Por regla general, deben evitarse las alternativas implícitas, salvo que exista una razón especial para incluirlas; de esta manera, la segunda versión es mejor que la primera. Por añadidura, el orden con que aparezcan las alternativas puede influir en las respuestas, por lo que se debe alternar el orden de las opciones en las muestras de cuestionarios.

Supuesto implícito Problema que surge cuando una pregunta está redactada de modo que no son explícitas las consecuencias y, de tal suerte, provoca respuestas distintas en individuos que suponen consecuencias diferentes.

Evitar los supuestos implícitos Es común que las preguntas se redacten de manera que exista un supuesto implícito respecto de lo que ocurrirá como consecuencia. La pregunta: "¿Favorece la aplicación de controles de precios al petróleo crudo?" provoca respuestas distintas en los individuos, según éstos piensen que los controles de precios generarán racionamiento, largas filas en las gasolineras o precios más bajos. Una mejor forma de redactar esta pregunta sería haciendo explícitas las posibles consecuencias; por ejemplo, podría quedar como sigue: "¿Favorecería la aplicación de controles de precios al petróleo crudo si ello produjera racionamiento del gas?" En la figura 12.4 se muestra lo que ocurre cuando en una pregunta se señalan las consecuencias de forma explícita. En la versión B, se vuelve explícita la consecuencia que está implícita en la versión A; la única manera de conseguir que las leyes sobre los cinturones de seguridad sean respetadas es aplicando algún castigo por no acatarlas. Sin embargo, cuando no se hizo un señalamiento explícito de lo que ocurriría a las personas que no acataran tal ley, 73% se pronunció a favor de ella. Cuando tienen frente a sí la perspectiva de una multa por no acatarlas, sólo 50% se manifiesta a favor de la aprobación de leyes que hagan obligatorio el uso del cinturón de seguridad. Evitar generalizaciones y cálculos Las preguntas siempre deben hacerse de manera específica, no general. Si un gerente de compras se pregunta: "¿A cuántos vendedores atendí el año pasado?", para responderse probablemente calcularía cuantos representantes ve en una semana normal y luego multiplicaría la cifra resultante por 52; por ello, esta tarea no debe dejarse al gerente de compras; en su lugar, un investigador obtendría un cálculo más preciso si se pregunta: "¿A cuántos representantes de ventas atendió la semana pasada?", y multiplica la respuesta por 52.

Preguntas de doble fondo Pregunta que precisa dos respuestas y, con ello, genera confusión en el sujeto.

Evitar las preguntas de doble fondo Se llama pregunta de doble fondo a la que requiere dos respuestas y, con ello, genera confusión en el encuestado. La pregunta "¿Cuál es su evaluación del precio y conveniencia de la exhibición del catálogo XYZ?" pide al sujeto que reaccione a dos características distintas con las que podría describirse la exhibición. Por ejemplo, la persona podría pensar que los precios son atractivos y su ubicación no lo es, con lo que se encontraría ante un dilema en cuanto a la forma de responder. El problema resulta aún más grave cuando el individuo debe escoger su respuesta de un conjunto fijo de alternativas. Las preguntas de doble fondo pueden y deben evitarse al dividir la pregunta original en dos separadas. Un indicador útil de que se requiere dividir la original en dos preguntas es el uso de la conjunción y en la redacción.


:

!?«Pf ?.'

FIGURA 12.4

Versión A: Supuesto implícito "Es una buena idea promulgar una ley que obligue al uso de los cinturones de seguridad en los automóviles"

Versión B: Consecuencia especificada "Debe haber una ley que obligue al uso del cinturón de seguridad, so pena de pagar una multa"

Fuente: Albert J. Ungar, "Projectable Surveys, Separating Useful Data from Illusions", en Business Marketing 17 (diciembre de 1986), p. 90. Reproducido con autorización del número correspondiente a diciembre de 1986, Business Marketing. Derechos reservados, Crain Communications, Inc.

Paso 6: Determinar el orden de las preguntas Una vez que ha decidido la forma de respuesta y la redacción específica de las preguntas, el investigador está listo para unirlas en un cuestionario. Debe reconocer de inmediato que el orden en que se presentan las preguntas puede ser decisivo para el éxito de la investigación. De nuevo, no se tienen principios absolutos, sino únicamente reglas generales que guían al investigador en esta actividad. Usar preguntas iniciales sencillas e interesantes Las primeras preguntas que se hagan son cruciales. Si la persona no puede responderlas fácilmente o le resultan poco interesantes o amenazantes, de alguna manera, podría rehusarse a llenar el resto del cuestionario. De tal modo, resulta indispensable que las primeras preguntas sean sencillas e interesantes y que no amenacen en forma alguna a los entrevistados. Son buenas para iniciar un cuestionario las preguntas en que se pide su opinión acerca de algún tema, ya que muchas personas sienten que su parecer es importante. En ocasiones, resulta provechoso usar este tipo de preguntas iniciales incluso si no se analizan sus respuestas, ya que las preguntas de opinión suelen relajar al interrogado y conseguir su cooperación.

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Capitulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación Capítulo M

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Método del embudo Método para ordenar las preguntas que debe su nombre a la forma, ya que empieza con preguntas amplias, cuyo alcance disminuye progresivamente.

Usar el método del embudo Una forma de abordar el orden de las preguntas es el método del embudo, cuyo nombre se deriva de su forma, puesto que se inicia con preguntas amplias cuyo alcance disminuye progresivamente. Si se preguntara al interrogado "¿Qué mejorías considera necesarias en las políticas de servicio de la compañía?" y "¿Cómo le gustaría que fuera el servicio?", la primera pregunta debe hacerse antes que la segunda; de otra manera, el interrogado hará demasiado hincapié en la calidad de servicio, simplemente porque está fresco en su mente. Las preguntas también deben tener un orden lógico, lo que significa que han de evitarse los cambios repentinos de tema y saltar de uno a otro. En ocasiones, es necesario aplicar técnicas de transición para suavizar el flujo cuando se cambie de tema; también los investigadores introducen preguntas filtro para cambiar la dirección del interrogatorio. Sin embargo, lo más frecuente es que al cambiar de tema, se inserte una breve explicación a manera de puente.

Pregunta ramificada Técnica usada para dirigir al sujeto hacia diferentes sitios de un cuestionario, con base en su respuesta a la pregunta en cuestión.

Diseñe con cuidado las preguntas ramificadas Se llama pregunta ramificada a la directriz que señala a qué parte del cuestionario debe irse, de acuerdo con la respuesta a una pregunta precedente. Por ejemplo, la pregunta inicial podría ser: "¿Adquirió un automóvil en los últimos seis meses?" Si la persona responde afirmativamente, se le indica que vaya a otra parte del cuestionario, donde se hacen preguntas acerca de los detalles específicos de la compra. Quienes respondiesen negativamente a la misma pregunta, recibirían instrucciones de omitir las preguntas relativas a tales detalles. La ventaja de las preguntas ramificadas es que disminuyen el número de alternativas necesarias en cada pregunta, al tiempo que permiten recabar la información de los participantes que puedan proporcionarla. Los sujetos para quienes la pregunta es irrelevante simplemente reciben la instrucción de evitarla. Las directrices y preguntas ramificadas son más fáciles de desarrollar para entrevistas telefónicas y personales, en particular las aplicadas con asistencia de computadora, que para las encuestas por correo. En el caso de los cuestionarios por correo, el número de preguntas ramificadas debe mantenerse en el mínimo absoluto, de modo que el sujeto no se confunda al responder ni se rehuse a cooperar porque la tarea se torna difícil. Aunque pueden usarse más liberalmente en encuestas telefónicas y personales, es imperativo diseñarlas con cuidado, puesto que la experiencia indica que las instrucciones de ramificación aumentan la tasa de reactivos sin respuesta inmediatos a la ramificación.23 Cuando se usan este tipo de preguntas, en general es bueno: 1) elaborar un diagrama de flujo de las posibilidades lógicas y luego preparar las preguntas ramificadas e instrucciones de acuerdo con él; 2) colocar la pregunta siguiente tan cerca como sea posible de la pregunta que remite a ella, para reducir al mínimo el cambio de páginas necesario, y 3) ordenar las preguntas ramificadas de modo que el sujeto no pueda prever cuál información adicional se requiere.24 El último punto puede ejemplificarse mediante un cuestionario con el que se busca información acerca de la propiedad de aparatos electrodomésticos pequeños. Un cuestionario diseñado hábilmente podría empezar preguntando al sujeto si posee alguno de los aparatos incluidos en una lista. Si la respuesta es afirmativa, el investigador pregunta la marca, tienda de adquisición, y así sucesivamente, de cada aparato. Si en vez de hacerlo así, se hubiera empezado por preguntar "¿Tiene un procesador de alimentos?", ello seguido de preguntas acerca de la marca, precio, etc., el interrogado pronto se daría cuenta de que responder "sí" a preguntas subsiguientes acerca de la propiedad de otros aparatos llevaría inevitablemente a muchas otras preguntas y podría decidir que es menos agotador comenzar por decir "no". Solicitar al final la información de clasificación Es propio de los cuestionarios incluir dos tipos de información, básica y de clasificación. La información básica es el tema del estudio, por ejemplo, intenciones o actitudes de los sujetos. La información de clasificación se refiere a otros datos que se recopilan para clasificar a los entrevistados con el fin de deducir más información sobre el fenómeno que interesa. Por ejemplo, podría haber interés en determinar si las actitudes del sujeto respecto a la elaboración de leyes que hagan obligatorio el uso del cinturón de seguridad se ven afectadas de alguna manera por sus ingresos. En este caso, el nivel de ingresos sería una variable de clasificación. Las características demográficas/socioeconómicas de los participantes suelen usarse como variables de clasificación para interpretar los resultados.


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Ordenar deforma apropiada un cuestionario consiste en colocar primero las preguntas con que se obtiene información básica y después las que buscan información de clasificación. Existe una razón lógica para hacerlo así: la información básica es de carácter crítico y, a falta de ella, no se tiene un estudio. Así, el investigador no debe arriesgarse a fatigar al interrogado haciéndole diversas preguntas personales antes de llegar al corazón del estudio, ya que es usual que las preguntas personales perturben más a los sujetos. Quienes brindan sin cortapisas sus opiniones acerca de la programación en la televisión podrían eludir las relativas a sus ingresos, y colocar al principio una pregunta sobre las ganancias económicas personales puede afectar el tono de toda la entrevista u otra forma de comunicación. Lo mejor es evitar esta posibilidad al incluir la información de clasificación al final. Colocar al final del cuestionario las preguntas difíciles o delicadas La propia información básica también puede presentar problemas de ordenamiento. Si algunas preguntas son delicadas, ninguna debe colocarse entre las primeras, ya que si el entrevistado se siente amenazado, podría rehusarse a participar en el estudio. Así, las preguntas delicadas deben incluirse en el cuerpo del cuestionario, intercaladas y ocultas entre otras que no despierten recelo alguno. Una vez que la persona está inmersa en el estudio, es menos probable que reaccione negativamente o que se rehuse a responder cuando se le planteen preguntas delicadas.

Paso 7: Determinar las características físicas del cuestionario Las características físicas del cuestionario pueden afectar la exactitud de las respuestas obtenidas,25 influir en las reacciones de los sujetos ante el cuestionario mismo y en la sencillez para procesar las respuestas. Al determinar el formato físico del cuestionario, el investigador debe hacer todo lo que ayude a lograr que el encuestado acepte el cuestionario y a que se facilite su posterior manejo y control por el propio investigador. Lograr la aceptación del cuestionario El aspecto físico del cuestionario puede influir en la cooperación de los participantes, en especial con los cuestionarios aplicados por correo, si bien, se aplica por igual a los usados en entrevistas personales. Si el cuestionario tiene un aspecto desaliñado, es probable que la persona piense que el estudio es insignificante y se rehuse a cooperar, no obstante los señalamientos del investigador en cuanto a su importancia. Si el estudio es importante y puesto que no habría razón para llevarlo a cabo si no fuera así, haga que el cuestionario refleje esa importancia. Ello implica usar papel de buena calidad en los cuestionarios, que deben ser impresos, no fotocopiados o reproducidos de alguna otra manera. La introducción al estudio también puede influir en la aceptación del cuestionario. En el caso de los cuestionarios por correo, la carta de introducción es la presentación del estudio, y es muy importante que convenza al sujeto designado para que colabore. Una buena carta de introducción pocas veces se escribe con prisa; es usual que se reescriba varias veces hasta que su redacción sea adecuada. En la Ventana de investigación 12.4 se enumeran algunas importantes características que deben tomarse en cuenta al elaborar las cartas de introducción.26 En el caso de las entrevistas personales y telefónicas, la introducción es necesariamente más breve. No obstante, debe convencer al sujeto de la importancia de la investigación y de lo trascendente de su participación; lo que suele implicar que se le explique los beneficios que derivarían de la investigación, el hecho de que sus respuestas son confidenciales y el incentivo, si lo hay, que recibirá por su participación. También es buena idea mencionar el nombre de la organización patrocinadora y del proyecto en la primera página o en la portada, si se trata de un cuestionario encuadernado, ya que ambos datos brindan credibilidad al estudio. Sin embargo, conocer al patrocinador de un estudio podría sesgar las respuestas de los sujetos, por lo que muchas empresas usan organizaciones patrocinadoras ficticias. Esta práctica también ayuda, a evitar las llamadas telefónicas u otras indagaciones de los participantes para solicitar los resultados del estudio. Facilitar el manejo y control Varios pasos que facilitan el manejo y control por parte del investigador también contribuyen a que los sujetos acepten el cuestionario. Entre ellos, se incluyen tamaño y diseño del cuestionario y el orden de las preguntas.

338

Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario cíe observación


Contenido y ejemplo de una carta de introducción a un cuestionario por correo

Parte A: Contenido

12. Las respuestas son anónimas o confidenciales.

1. Comunicación personal.

13. Ofrecimiento de envío de un informe con los resultados de la encuesta.

2. Solicitud de un favor. 3. Importancia del proyecto de investigación y su propósito. 4. Importancia del sujeto 5. Importancia de las respuestas, en general. 6. Importancia de las respuestas cuando el sujeto no está capacitado para responderá muchas preguntas.

14. Comentario sobre la urgencia del estudio.

15. Agradecimiento del remitente. 16. Importancia del remitente. 17. Importancia de la organización del remitente. 18. Descripción y propósitos del incentivo.

7. Cómo se beneficiará el sujeto con la investigación.

19. Prevención del sesgo.

8. Responder al cuestionario sólo requiere poco tiempo.

20. Estilo.

9. El cuestionario se puede responder fácilmente.

21. Formato y aspecto.

10. Se incluye un sobre con porte pagado para la devolución del cuestionario. 11. Cómo se seleccionó al sujeto.

22. Brevedad. Fuente: Paul L Erdos. Pmfes$ianaiMa¡ISurveYS\Metiiame. FL-Robert E. Ktietjer Publishing Co., Inc., 1983). pp. 102-103. Reproducido cnn autciizaciún

El tamaño del cuestionario es muy importante.27 Los cuestionarios pequeños son mejores que los grandes si -y éste es un si trascendente- no parecen estar excesivamente amontonados. Es más fácil llenar cuestionarios pequeños; parecen tomar menos tiempo y es menos probable que susciten que el sujeto se niegue a participar. También resulta más fácil llevarlos al campo de investigación y ordenarlos, contarlos y archivarlos en la oficina. Por otra parte, si se logra que el cuestionario sea pequeño, a expensas de que parezca amontonado, se pierden las ventajas mencionadas. Un cuestionario demasiado lleno resulta desagradable, provoca errores en la recopilación de datos y da lugar a respuestas más breves y menos informativas, tanto en los cuestionarios autoaplicados como en los que aplica el entrevistador. Por ejemplo, los investigadores han descubierto que cuanto más líneas o espacio se den para las preguntas abiertas, tanto más extensa es la respuesta. De igual manera, cuanto más información se brinde al participante acerca del tipo de información que se busca, tanto mejor suele ser su respuesta. Sin embargo, ambas técnicas incrementan el tamaño físico del cuestionario. El tamaño de tarjeta postal probablemente sea el límite inferior, mientras que el tamaño carta representaría la medida superior para cada página, en un cuestionario. Cuando es necesario usar varias hojas, debe hacerse que el cuestionario parezca un folleto y no simplemente engrapar o sujetar las hojas con clips. El método de encuademación no sólo facilita el manejo, sino que refuerza la imagen de calidad, lo mismo que al numerar las preguntas, induciendo también la cooperación del sujeto, en especial si se usan preguntas ramificadas. A falta de numeración de las preguntas, es imposible usar instrucciones en cuanto a la forma de proceder (por ejemplo, "Si la respuesta a la pregunta 2 es sí, por favor pase a la pregunta 5"). Empero, después de una pregunta ramificada, incluso con preguntas numeradas es útil dirigir al participante con flechas hacia la pregunta siguiente. Otra técnica que resulta útil al emplear preguntas de este tipo es el uso de la codificación del cuestionario con colores, de tal suerte que la pregunta siguiente a la que debe responder el sujeto coincida con el color del espacio en que se registró la respuesta a la pregunta de filtro o ramificada.

Diseño de! cuestionario


339

Contenido y ejemplo de una carta de introducción a un cuestionario por correo

(continuación)

Los números se refieren a los elementos correspondientes de la parte A. Parte B: Ejemplo

PROFESIONALES DE ENCUESTAS POR CORREO ASOCIADOS Avenida Central Oriente 7432 Playa Vicente, Uxpanapa 10109 (312) S5S-0991 !

17

(Fecha)

""""• Estimado señor Suárez: 2 •

""—- ¿Podría hacernos un favor?

3

4

/3

Estamos realizando una encuesta nacional entre ejecutivos y directivosîe la -talúrgica eirtodo erogáis. El propósito de esta investigación es Indagar la opinión que usted y otros expesfos tienen de las ventajas y desventajas del uso de tres nuevos productos de acero. Sus respuestas permitirán que los fabricantes de acero conozcan las necesidades de les usuarios y las opiniones de quienes no son usuarios de estos productos, lo Vue, a su vez, les ayudará a diseñar los producCss cale ustedes necesitan. \

Y

^7

Su nombre apareció en una muestra seleccionada al azar por métodos científicos. ,Sus respuestas son muy importantes para la exactitud de nuestra investigación, ya 5 sea que su compañía use alguno o más de los productos descritos o no.

,, e 9

Tardará muy poco tiempo en responder a las sencillas preguntas del cuestionario adjunto y devolverlo en el sobre con porte pagado anexo. 10

12

-\ Por supuesto, todas las respuestas son confidenciales y se usarán sólo en combinación con las de otros ejecutivos y directivos de la industria metalúrgica de codo el pa±_--. \ /

13

Sí está interesado en recibir u±i informe de los resultados de la investigación, simplemente anote su r.onibre y dirección al final de este cuestionario o, si lo prefiere, solicite los resultados de la encuesta de productos de acero en otra carta. Nos complacer,-, mucho enviarle un informe gratuito cuando esté listo.

14

\12 Por favor, devuelva el cuestionario resuelto tan pronto le sea posible. Gracias por su ayuda. \ X 15 Atentamente, Santiago '&. Juárez /19

18

Santiago B. Juárez Director. -—16

PD-- El billete adjunto es sólo una muestra de nuestro agradecimiento.

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11 6

Sprite

Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación La numeración de las preguntas facilita la edición, codificación y tabulación de las respuestas.28 También resulta útil numerar los cuestionarios, pues ello simplifica el control de los mismos y permite determinar cuáles se pierden, si acaso. Además, facilita el control del rendimiento de los entrevistadores y la detección de sesgo de su parte, si lo hay; para lo que el director de investigación debe tener además una lista de los cuestionarios que se asignaron a cada entrevistador. Los cuestionarios por correo son una excepción al principio de numerar los cuestionarios. Es frecuente que los sujetos interpreten el número del cuestionario como un mecanismo por el cual se pueden identificar como suyas las respuestas y, puesto que la posible pérdida del anonimato resulta amenazante para muchas personas, podrían rehusarse a cooperar o incluso distorsionar sus respuestas.

Paso 8: Repasar los pasos 1 a 7 y modificarlos, si es necesario El investigador no debe esperar que el primer borrador constituya un cuestionario útil. Es preferible repasarlo y modificarlo (actividades básicas en el desarrollo de cuestionarios). Cada pregunta debe revisarse hasta tener la certeza de que es fácil de responder y no resulta confusa, ambigua o posiblemente ofensiva para el participante. También es imprescindible que ninguna pregunta sugiera la respuesta o induzca sesgo; ¿cómo saberlo?, deben resultar útiles una actitud crítica y el sentido común; el investigador debe examinar cada palabra de cada pregunta. Las publicaciones sobre la redacción de preguntas están repletas de ejemplos, donde preguntas al parecer inocuas generan problemas con las respuestas.29 Cuando se descubre un problema potencial, debe revisarse la pregunta y, luego de examinar cada una y cada palabra de cada pregunta en cuanto a sus posibles significados y consecuencias, el investigador podría realizar una prueba del cuestionario, en la que otros miembros del proyecto participan como entrevistados. Esta representación debe revelar algunas de las deficiencias más graves y propiciar una modificación adicional del cuestionario.

Paso 9: Prueba del cuestionario y modificarlo, si es necesario Prueba

Uso de un cuestionario (o formulario de observación) como ensayo en un pequeño estudio piloto, para determinar si funciona bien.

La prueba real de un cuestionario radica en cómo funciona en condiciones reales de recopilación de datos. La prueba del cuestionario es vital para tal evaluación, ya que desempeña la misma función que el mercado de prueba en el desarrollo de nuevos productos. El concepto de producto, diversos enfoques publicitarios, alternativas de empaque y demás, son sometidos a pruebas previas en el proceso de desarrollo de productos, mientras que el mercado de prueba es el sitio donde todo ello se conjunta por primera vez. De tal modo, dicho mercado constituye una prueba real de las reacciones de los consumidores ante el producto y el programa de mercadotecnia que lo acompaña. De manera similar, la prueba constituye una prueba real del cuestionario y de su método de aplicación. En muchas publicaciones se encuentran numerosos e interesantes ejemplos de preguntas con consecuencias no deseadas, que podrían haberse evitado mediante una prueba adecuada del cuestionario. Por ejemplo, en un estudio de estilos de vida, se hizo la pregunta siguiente: "¿Cómo le gustaría vivir dentro de dos años?" Aunque la pregunta tiene como fin indagar a qué estilo de vida aspiraban los entrevistados, un grupo numeroso de participantes simplemente respondió "sí". En otro estudio, se usó una pregunta acerca de marcas de desodorantes en un cuestionario autoaplicado. Sólo cuando llegaron numerosas respuestas con el nombre de una marca de un desodorante ambiental para el hogar los investigadores se dieron cuenta de que con sólo añadir a la palabra desodorante el adjetivo personal habría evitado la confusión que produjo esta pregunta.30 La recopilación de datos por ningún concepto debe iniciarse sin una prueba adecuada del cuestionario. Ésta puede usarse para evaluar cada pregunta y su orden.31 Es mejor si se realizan dos pruebas, la primera debe efectuarse mediante una entrevista personal, sin considerar el método de aplicación al que se recurrirá en última instancia. El entrevistador puede observar si las personas en verdad recuerdan los datos solicitados o si algunas preguntas parecen generarles confusión, resistencia o duda, por cualquier razón. Estas conversaciones las deben realizar los entrevistadores más experimentados de la empresa, con personas similares a las que se usarán en el estudio real. La prueba de entrevistas personales debe revelar algunas preguntas en que se podría mejorar la redacción o si es conveniente cambiar el orden. Si los cambios son de importancia, el cuestionario modificado debe ser sometido de nuevo a una prueba con entrevistas personales; si sólo se requieren


341

cambios menores, la segunda prueba podría consistir en un cuestionario por correo o en entrevistas telefónicas o personales, según el método que se usará en el estudio real. Sin embargo, en esta ocasión debe recurrirse a encuestadores menos experimentados, a fin de determinar si el entrevistador promedio tendrá problemas especiales con el cuestionario. El propósito de la segunda prueba es descubrir los problemas específicos del método de aplicación. Por último, se deben codificar y tabular las respuestas obtenidas en la prueba. Ya se comentó la necesidad de preparar tablas modelo antes del desarrollo del cuestionario. La tabulación de las respuestas recabadas en la prueba permite verificar la conceptualización del problema y los datos y métodos de análisis necesarios para resolverlo. Las tablas confirmarán la necesidad de diversos conjuntos de datos. Si no se tiene lugar para las respuestas a una pregunta, los datos son superfluos o se omitió algún análisis contemplado. Si una parte de una tabla permanece vacía, podría haberse omitido una pregunta necesaria. Las tabulaciones de prueba muestran, como ningún método previo, que se usarán todos los datos recopilados y que se obtendrán todos los datos necesarios.32

Un investigador que no efectúa una prueba del cuestionario y la tabulación de las respuestas, es ingenuo o tonto. La prueba es el seguro más barato que el investigador puede adquirir para garantizar el éxito del cuestionario y del proyecto de investigación. Una prueba cuidadosa, acompañada de la atención debida a la lista de lo que debe y no debe hacerse, que se presenta en este capítulo y se resume en el anexo 12.2, debe hacer que el proceso de desarrollo del cuestionario tenga éxito.

ANEXO 12.2

Paso 1: Especificar la información que se buscará 1. Cerciorarse de que se ha comprendido con claridad el tema y lo que se pretende indagar (aprender). Definir el marco de referencia de las preguntas de investigación, absteniéndose de redactar las preguntas del cuestionario en este momento. 2. Elaborar una lista de las preguntas de investigación. Revisarla periódicamente conforme se trabaja en el cuestionario. 3. Usar las tablas modelo elaboradas como guía del análisis de datos a manera de fuente para las preguntas del cuestionario. 4. Realizar una búsqueda de preguntas ya elaboradas sobre el tema. 5. Revisar las preguntas mencionadas en el punto anterior y preparar otras nuevas acerca de los temas que se planea investigar. Paso 2: Determinar el tipo de cuestionario y su método de aplicación 1. Usar el tipo de datos que se recopilarán como base para decidir el tipo de cuestionario. 2. Usar el grado de estructura y ocultamiento, así como los factores de costos, para determinar el método de aplicación. 3. Comparar las ventajas y limitaciones especiales de cada método de aplicación y el valor de los datos recopilados (con cada uno) contra las necesidades de investigación. Paso 3: Determinar el contenido de cada pregunta 1. En relación con cada pregunta, plantearse: "¿Por qué necesito saber esto?" Responder con base en la ayuda que la respuesta

2. 3. 4. 5. 6.

7. 8.

brindará a la investigación. "Sería interesante averiguarlo" es una respuesta inaceptable. Cerciorarse de que cada pregunta sea específica y concierne sólo a un tema de importancia. Plantearse si la pregunta se aplica a todos los participantes; debe ser así, ya que, de lo contrario, han de tomarse medidas para que se omita cuando corresponda. Dividir las preguntas que pueden responderse desde diversos marcos de referencia en varias preguntas, una por cada marco. Preguntarse si los sujetos tienen información acerca del tema relacionado con la pregunta y pueden recordarla. Verificar que el periodo al que se refiere la pregunta guarda relación con la importancia del tema. Considerar el uso de técnicas de retención asistida, como los diarios y registros escritos. Evitar preguntas que requieran esfuerzo excesivo, tengan respuestas difíciles de articular o traten acerca de temas delicados o amenazantes. Si se requieren preguntas amenazantes: a) ocultarlas entre otras más inocuas. b) usar una afirmación contra el sesgo. c) redactar la pregunta en tercera persona del plural y la forma en que otros actuarían o pensarían. d) preguntar al sujeto si ha emprendido alguna actividad indeseable y, luego, si actualmente la realiza.

continúa

342


ANEXO 12.2

e) usar categorías o intervalos, no números específicos. f) usar el modelo de respuesta al azar. Paso 4: Determinar la forma de respuesta a cada pregunta 1. Determinar el tipo de pregunta -abierta, dicotómica o de opción múltiple- que proporcionará los datos que encajan en las necesidades de información del proyecto. 2. Usar preguntas estructuradas, siempre que sea posible. 3. Usar preguntas abiertas, que precisen respuestas breves al comienzo del cuestionario. 4. Tratar de convertir las preguntas abiertas en preguntas cerradas para disminuir el esfuerzo del sujeto y las tareas de codificación en los estudios descriptivos y causales. 5. Si son necesarias las preguntas abiertas, dirigirlas en grado suficiente para que los participantes tengan un marco de referencia al responder. 6. Al usar preguntas dicotómicas, detallar la opción negativa o alterna. 7. Incluir las categorías de respuesta "no sé", "sin opinión" y "ambas". 8. Tener en cuenta que puede haber un término medio. 9. Ser sensible al grado de rigor o suavidad de las alternativas. 10. En caso de usar preguntas de opción múltiple, verificar que las opciones sean exhaustivas y mutuamente excluyentes, además de abarcar las combinaciones, si son posibles. 11. Cerciorarse de que la gama de alternativas sea clara y se incluyan todas las respuestas alternas razonables. 12. Si las respuestas posibles son muy numerosas, considerar el uso de varias preguntas para disminuir la posibilidad de sobrecarga de información. 13. Al usar preguntas dicotómicas o de opción múltiple, considerar el uso de un procedimiento de decisión dividida para disminuir el sesgo de orden. 14. Indicar claramente si los elementos se jerarquizarán o si sólo debe seleccionarse un elemento de la lista. Paso 5: Determinar la redacción de cada pregunta

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Usar palabras sencillas Evitar palabras y preguntas ambiguas. Evitar preguntas que induzcan la respuesta. Evitar alternativas implícitas. Evitar supuestos implícitos. Evitar generalizaciones y cálculos. Usar oraciones sencillas y evitar las oraciones compuestas. Convertir las cláusulas largas y dependientes en palabras o frases cortas. 9. Evitar las preguntas de doble fondo. 10. Verificar que cada pregunta sea tan específica como resulte posible. Paso 6: Determinar el orden de las preguntas 1. Usar preguntas sencillas e interesantes al principio del cuestionario. 2. Usar el método del embudo, haciendo primero preguntas amplias y disminuyendo gradualmente su alcance.

.

3. Plantear preguntas difíciles o delicadas ya avanzado el cuestionario, cuando hay mayor confianza. 4. Seguir un orden cronológico cuando se recopila información histórica. 5. Completar las preguntas sobre un tema, antes de pasar a otro. 6. Preparar un diagrama de flujo siempre que se consideren preguntas ramificadas. 7. Plantear preguntas filtro antes de hacer preguntas detalladas. 8. Incluir las preguntas demográficas al final, de modo que si el sujeto se rehusa a seguir adelante, todavía sean utilizables los datos restantes. Paso 7: Determinar las características físicas del cuestionario 1. Verificar que el cuestionario tenga un aspecto profesional y sea relativamente sencillo de responder. 2. Usar papel e impresión de calidad; no fotocopiar el cuestionario. 3. Tratar de que el cuestionario sea tan corto como resulte posible y, al mismo tiempo, que no parezca demasiado lleno. 4. Usar un formato de folleto para facilitar el análisis y evitar la pérdida de páginas. 5. Incluir el nombre de la organización que realiza la investigación en la primera página. 6. Numerar las preguntas para facilitar el procesamiento de datos. 7. Usar una expresión del tipo "Vaya a..." si el sujeto debe omitir dos o más preguntas. 8. Si el participante debe omitir toda una sección, considerar la codificación de las secciones con colores. 9. Expresar cómo deben indicarse las respuestas, por ejemplo, marca de verificación, número, círculo, etcétera. Paso 8: Repasar los pasos 1 a 7 y modificarlos, si es necesario

1. Examinar cada palabra de cada pregunta para cerciorarse de que la pregunta no genere confusión, no sea ambigua u ofensiva, y no sugiera la respuesta. 2. Evaluar el borrador del cuestionario aplicándolo a algunos colegas. Paso 9: Prueba del cuestionario y modificarlo, si es necesario 1. Emprender una primera prueba del cuestionario mediante entrevistas personales con sujetos similares a los que se usarán en el estudio real. 2. Obtener comentarios de los entrevistadores y participantes para descubrir problemas del cuestionario y modificarlo, en caso necesario. Cuando las modificaciones sean considerables, repetir los puntos 1 y 2 del paso 9. 3. Realizar una segunda prueba del cuestionario por correo o teléfono, para descubrir los problemas específicos de su método de aplicación. 4. Codificar y tabular las respuestas de la prueba en las tablas modelo para determinar si las preguntas brindan la información apropiada. 5. Eliminar las preguntas que no proporcionen la información adecuada y modificar las que generen problemas.

Formularios de observación

343

| Formularios de observación En general, la elaboración de formularios de observación es más sencilla que la de cuestionarios, ya que el investigador no tiene qué preocuparse por el hecho de que la propia pregunta y la forma de responderla tengan efecto en la respuesta misma. La capacitación apropiada de los observadores permite que el investigador genere toda la comprensión necesaria para que el instrumento de recopilación de datos reciba un manejo coherente. En forma alterna, el investigador podría utilizar simplemente un dispositivo mecánico para medir el comportamiento que interesa y obtener una coherencia absoluta en la medición. Ello no implica que los formularios de observación estén exentos de problemas en su elaboración, sino que el investigador debe tomar decisiones muy claras sobre lo que se habrá de observar y las categorías y unidades que se usarán para registrar ese comportamiento. En la figura 12.5 se muestra el formulario de observación que usa un banco para evaluar el servicio que brindan sus empleados, que tienen contacto constante con los clientes; ahí se observa lo detalladas que pueden ser algunas de esas decisiones. En este caso, los observadores se hicieron pasar por clientes. La afirmación de que "es necesario determinar lo que se observará antes de realizar una observación científica" parece trillado, pero corresponde a la realidad. Casi todo suceso puede describirse de diversas maneras. Cuando se observa a alguien que compra cigarrillos, podría informarse que: 1) una persona compró un paquete de cigarrillos, 2) una mujer compró un paquete de cigarrillos, 3) una mujer compró un paquete de cigarrillos Tareyton, 4) una mujer compró un paquete de cigarrillos Tareyton extralargos, 5) una mujer, después de preguntar si la tienda tenía cigarrillos Virginia Slims y enterarse de que no los había, compró un paquete de cigarrillos Tareyton extralargos, etcétera. Son posibles muchas variantes adicionales, como sería agregar el tipo, nombre o ubicación de la tienda donde ocurrió ese comportamiento. A fin de que la observación sea productiva para una investigación científica deben determinarse, de manera previa, los aspectos de ese comportamiento que son significativos. En este ejemplo particular, para determinar lo que se observará es imprescindible que el investigador especifique lo siguiente: •

¿Quién debe ser observado? ¿Cualquier persona que entre en la tienda? ¿Toda persona que realice una compra? ¿Quienes compren cigarrillos?

•

¿Qué aspectos de la compra deben informarse? ¿Qué marca compró esa persona? ¿Sobre qué marca preguntó primero? ¿Si la compra fue de cigarrillos normales o extralargos? ¿Qué hay respecto del comprador? ¿Debe registrarse su género? ¿Se debe calcular su edad? ¿Es importante que la persona haya entrado sola o en un grupo?

•

¿Cuándo debe realizarse la observación? ¿En qué día de la semana? ¿A qué hora del día? ¿Debe informarse sobre el día y hora? ¿Debe registrarse la observación sólo después de ocurrida la compra o se debe tomar nota del acercamiento del cliente hacia el vendedor, incluso si no se produce la venta?

•

¿Dónde debe efectuarse la observación? ¿En qué tipo de tienda? ¿Cómo debe seleccionarse la tienda? ¿Cómo debe registrarse en el formulario de observación -por tipo, ubicación o nombre? ¿Debe tomarse nota también de las compras en máquinas vendedoras?

Al leer lo anterior con atención, todos se habrá dado cuenta de que son los mismos tipos de decisiones acerca del quién, qué, cuándo y dónde, que deben tomarse en el diseño de la investigación, mientras que el porqué y cómo están implícitos. El problema de investigación debe regir el porqué de la observación, mientras que el cómo consiste en seleccionar el dispositivo o formulario de observación que se usará. Un formulario en papel para llenarse a lápiz debe ser fácil de usar. Ha de guardar paralelismo con la secuencia lógica del acto de compra (por ejemplo, un hombre se acerca al vendedor, pide un paquete de cigarrillos, etc., si tales comportamientos son significativos) y ha de permitir el registro de las observaciones, si es posible, con una simple marca de verificación. De nueva cuenta, la atención minuciosa al detalle, el examen a fondo del formulario preliminar y una prueba adecuada deben beneficiar, en gran medida, la calidad de las observaciones realizadas.

344


FIGURA12.5

Banco Fecha

Hora

Nombre del cliente

Naturaleza de la transacción

D Personal

D Telefónica

Detalles

A. TRANSACCIONES PERSONALES Nombre del empleado bancario 1. ¿Cómo se obtuvo su nombre?

D El empleado portaba gafete D Placa sobre el escritorio o mostrador D El empleado dijo su nombre D El "cliente" preguntó el nombre D Otro empleado dio su nombre D Otra

B. TRANSACCIONES TELEFÓNICAS Nombre del empleado bancario 1. ¿Cómo se obtuvo su nombre?

D El empleado dijo su nombre al contestar el teléfono D Nombre proporcionado por otro empleado D El "cliente" tuvo que preguntar el nombre D El empleado mencionó su nombre durante la conversación D Otra

No SE

Sí

No

APLICA

1. ¿Notó su presencia y le saludó de inmediato?

D

D

D

2. ¿Le habló de manera amable y sonrió?

D

D

D

3. ¿Contestó con prontitud el teléfono?

D

D

D

4. ¿Preguntó cuál era su nombre?

D

D

D

5. ¿Usó su nombre durante la transacción?

D

D

D

C. CAPACIDAD PARA RELACIONARSE CON LOS CLIENTES Acerca del empleado:

Formularios de observación

345

FIGURA 12.5

6. ¿Le dijo que se sentara?

D

D

D

7. ¿Fue servicial?

D

D

D

8. ¿Estaban limpios o en desorden el escritorio o área de trabajo?

D

D

D

9. ¿Mostró interés genuino en usted como cliente?

D

D

D

10. ¿Le agradeció su preferencia por el banco?

D

D

D

11. ¿Habló con entusiasmo acerca del banco y sus servicios?

D

D

D

12. ¿Manejó con eficacia cualquier interrupción (llamadas telefónicas y similares)?

D

D

D

Comente detalles positivos o negativos de la transacción, que le parezcan especialmente notables.

No SE

D. HABILIDADES DE VENTAS

Sí

No

APLICA

1. ¿Le preguntó si tenía cuentas en el banco?

D

D

D

2. ¿Usó preguntas "abiertas" para obtener información acerca de usted?

D

D

D

3. ¿Escuchó lo que usted quería decirle?

D

D

D

4. ¿Intentó venderle los servicios del banco al mostrarle los beneficios que tienen para usted?

D

D

D

5. ¿Le preguntó si deseaba adquirir el servicio sobre el cual le hizo preguntas?

D

D

D

6. ¿Le pidió que usara este banco en particular?

D

D

D

7. ¿Le pidió que se pusiera en contacto con el/ella cuando visite el banco?

D

D

D

8. Al final de la transacción, ¿le preguntó si tenía alguna pregunta o si había entendido el servicio?

D

D

D

Acerca del empleado:

continúa

346


^HfílllltíS^^^ 9. ¿Le proporcionó folletos acerca de otros servicios?

D

D

D

10. ¿Le entregó su tarjeta de visita?

D

D

D

11. ¿Le indicó que podría ponerse en contacto por teléfono, una tarjeta o una carta como forma de seguimiento?

D

D

D

12. ¿Le preguntó si se interesaba por otros servicios? Ponga una marca en cada uno de los siguientes que haya mencionado.

D

D

D

D D D D D D D D D D D D D

cuenta de ahorros cuenta de cheques cuenta de ahorros automática cuenta de tarjeta de débito cuenta de cheques maestra caja de seguridad servicios de préstamo servicios de fideicomiso depósito automático de nómina banco por correo pago automático de préstamos horario del banco otros

Comente la efectividad global de las capacidades de venta del empleado.

Fuente: cortesía de Neil M. Ford.

Disyuntiva ética 12.2 Un fabricante de caramelos le dice que pretende aumentar el precio de sus chocolates para gourmet y necesita que investigue el mayor aumento de precio que soportarían los clientes- Le recomienda que entreviste a los clientes de las tiendas de golosinas para gourrnet, sin informarles quién patrocina la investigación ni con qué objetivo, que les describa los chocolates en términos generales y les sugiera precios que podrían considerar aceptables, empezando con el precio máximo.

¿Es ético plantear preguntas donde la respuesta afectaría los intereses de quién responde? ¿Es ético no revelar el propósito o patrocinador de la investigación? Si revelara el propósito de investigación, ¿serían iguales ias respuestas de los entrevistados?

Resumel

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Disyuntiva ética 12.3 Mientras supervisa el envío de una encuesta por correo desde las oficinas de su cliente, advierte unos números impresos en el interior de los sobres de devolución; entonces, le recuerda que la carta introductoria promete el anonimato de los participantes de la encuesta, lo cuál es incompatible con la codificación de los sobres. E la le responde que necesita saber quiénes no devuelven el cuestionario, para hacer un envío de seguimiento y que la información también le sería útil en el futuro para identifi-

car a los que reaccionarían favorablemente a una visita de venta del producto. •

¿Es ético prometer el anonimato y luego no cumplir esa promesa?

•

¿Es saludable para los investigadores de mercados que una investigación ilegítima se relacione con posteriores tácticas de venta?

De regreso en el caso Aunque la situación no tenía nada de divertida, Bill Hershey no pudo evitar reírse- Había pasado la tarde hablando por teléfono con una muestra aleatoria de los médicos que MedAccounts había marcado para que respondieran a su cuestionario de servicio y la deficiente respuesta generalizada al cuestionario ahora tenía sentido. Aunque la situación en general constituía un fracaso, podía reírse porque su ¡efe la había tomado con filosofía y el problema era culpa del cliente por igual que de Hershey. En concreto, el problema residía en que MedAccounts no tenía una idea clara de quiénes eran sus clientes, al menos en referencia a servicio. Es cierto que sus representantes de ventas visitaban a los médicos en los consultorios y que algunos facultativos adquirían el sistema de facturación de MedAccounts, pero en realidad los médicos dedicaban el día a la atención de pacientes, no a facturarles Aunque eran los compradores del sistema, indudablemente no eran sus usuarios. Muchos galenos que habían adquirido el sistema no sabían en qué parte de su consultorio estaba, tampoco eran quienes llamaban al departamento de servicio y no tenían idea alguna de si los representantes de servicio eran puntuales, amables o eficaces para identificar los problemas.

La persona que administraba el consultorio era quien llamaba a MedAccounts si surgía algún problema, quien sabía el nombre del representante de servicio y si su presentación era pulcra, y su actitud, profesional. La investigación telefónica informal de Hershey explicaba mucho: la mayor parte de los médicos a quienes se había enviado un cuestionario simplemente lo tiraron al bote de basura. Algunos lo dieran al administrador del consultorio o lo llenaron con su ayuda; otros tomaron un par de minutos, lo llenaron hasta donde les fue posible con sus limitados conocimientos y lo enviaron a medio llenar. En la escuela, a Hershey le habían enseñado la importancia de verificar las hipótesis cuando se formula un cuestionario, pero nunca se le ocurrió preguntarse si el cliente sabía o no quiénes eran sus clientes. En consecuencia, el despacho de investigación y el cliente habían desperdiciado dinero y tiempo. Aunque Hershey estaba más que avergonzado, reconocía que había aprendido una lección importante, si bien, de la manera más difícil.

| Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar la función de las hipótesis de investigación en la elaboración de un cuestionario. Las hipótesis de investigación sirven de guía al cuestionario mediante la determinación de la información que se buscará y en quiénes (puesto que la hipótesis especifica cuáles relaciones se investigarán). De esta manera, las hipótesis de investigación también influyen en el tipo de pregunta y la forma de respuesta usada para recopilar la información.

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Objetivo de aprendizaje 2 Definir el error de apreciación temporal y la pérdida de retención, además de explicar cómo afectan la capacidad del sujeto para responder con exactitud a las preguntas. El término error de apreciación temporal se refiere a la tendencia de las personas a recordar un suceso como si hubiera ocurrido más recientemente de lo que en realidad ocurrió. La pérdida de retención consiste en olvidar por completo que tuvo lugar. El grado en que los dos tipos de errores afectan la exactitud de la información recopilada depende de la duración del periodo en cuestión. En el caso de periodos largos, el efecto de apreciación temporal es menor, y la pérdida de retención, mayor. En periodos breves, ocurre lo opuesto.

Objetivo de aprendizaje 3 Citar algunas técnicas que usan los investigadores para conseguir que los sujetos respondan a preguntas delicadas. Cuando se hacen preguntas delicadas, suele ser útil que los investigadores: 1) las oculten entre un grupo de preguntas más inocuas, 2) señalen que el comportamiento o actitud es hasta cierto punto usual, antes de hacer la pregunta específica al sujeto, 3) redacten la pregunta en referencia a otras personas y la forma en que pensarían o actuarían, 4) expresen la respuesta con diversas categorías, donde el participante simplemente pone una marca y 5) usen el modelo de respuesta al azar.

Objetivo de aprendizaje 4 Explicar qué es una pregunta abierta. Una pregunta abierta es en la que el sujeto tiene la libertad de responder con sus palabras, en vez de estar limitado a elegir entre un conjunto de alternativas.

Objetivo de aprendizaje 5 Nombrar dos tipos de preguntas cerradas e indicar las diferencias entre ellos. Las preguntas de opción múltiple y dicotómicas son dos tipos de preguntas cerradas. En las primeras, se pide al sujeto que elija, entre una lista de alternativas, la que refleja más su punto de vista del tema. En las segundas, sólo se enumeran dos alternativas.

Objetivo de aprendizaje 6 Enumerar algunas de las principales reglas que los investigadores deben tener en cuenta cuando intentan elaborar preguntas sin sesgo. Entre las reglas generales que deben tener en mente los investigadores para redactar preguntas sin sesgo, se cuentan: 1) usar palabras sencillas, 2) evitar palabras y preguntas ambiguas, 3) evitar preguntas que induzcan la respuesta, 4) evitar alternativas implícitas, 5) evitar supuestos implícitos, 6) evitar generalizaciones y cálculos y 7) evitar preguntas de doble fondo.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar en qué consiste el método del embudo al ordenar las preguntas. El método del embudo para ordenar preguntas debe su nombre a la forma, ya que empieza con preguntas amplias, cuyo alcance se restringe progresivamente.

Preguntas de repaso

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Objetivo de aprendizaje 8 Explicar qué es una pregunta ramificada y analizar cuándo se utiliza. Una pregunta ramificada es la que indica, con base en la respuesta dada, hacia dónde ir para continuar con el cuestionario. Estas preguntas se usan para reducir el número de alternativas necesarias en preguntas específicas, al mismo tiempo que se logra que sólo quienes puedan proporcionar la información necesaria tengan la oportunidad de hacerlo.

Objetivo de aprendizaje 9 Explicar la diferencia que existe entre la información básica y la de clasificación, además de indicar cuál debe colocarse primero en un cuestionario. La información básica concierne al tema del estudio, y la de clasificación, a otros datos que se recopilan para clasificar a los participantes y obtener más información sobre el fenómeno que interesa. El orden del cuestionario propiamente dicho consiste en presentar primero las preguntas para obtener información básica y, por último, las que buscan información de clasificación.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué función desempeñan las hipótesis de investigación en cuanto a determinar la información que se buscará? 2. Suponga que necesita determinar la proporción de hombres de una región geográfica que usa aerosoles para el cabello. ¿Cómo podría obtenerse la información mediante preguntas abiertas, de opción múltiple y dicotómicas? ¿Cuáles serían preferibles? 3. ¿Qué efecto tiene el método de aplicación de un cuestionario en el tipo de preguntas que se usa? 4. ¿Qué criterios puede usar el investigador para determinar si una pregunta especifica debe incluirse en un cuestionario o no? 5. ¿Qué es el error de apreciación temporal? ¿Qué indica acerca del periodo que se usa cuando se pide a los participantes que recuerden experiencias? 6. ¿Cuáles son algunas formas recomendadas para preguntar información delicada? 7. ¿En qué consisten una pregunta abierta, una de opción múltiple y una dicotómica? ¿Cuáles son algunos aspectos clave que los investigadores deben tener cuidado de evitar en la redacción de preguntas de opción múltiple y dicotómicas? 8. ¿Qué es un procedimiento de decisión dividida y cuándo se usa? 9. ¿En qué consisten las preguntas ambiguas, las que inducen la respuesta, con alternativas implícitas, con supuestos implícitos y de doble fondo? 10. ¿Cuál es el orden apropiado para preguntar información básica y de clasificación? 11. ¿Qué es el método del embudo, para ordenar preguntas? 12. ¿Qué es una pregunta ramificada y por qué se usa? 13. ¿Debe preguntarse información delicada en un cuestionario? 14. ¿Qué efecto tienen las características físicas de un cuestionario en su aceptación por los sujetos? ¿Cuál es su efecto en el manejo y control por el investigador? 15. ¿Cuál es el principio fundamental que guía la elaboración de cuestionarios? 16. ¿Qué decisiones debe tomar el investigador cuando elabora un formulario de observación para la recopilación de datos?

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Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Evalúe las preguntas siguientes. a) ¿Cuál de las revistas siguientes lee con regularidad? Proceso Milenio Newsweek b) ¿Compra frecuentemente las verduras congeladas La Hacienda? Sí No c) ¿Está usted de acuerdo con que el gobierno debe imponer restricciones a las importaciones? Totalmente de acuerdo De acuerdo Ni de acuerdo, ni en desacuerdo En desacuerdo Totalmente en desacuerdo d) ¿Con qué frecuencia compra detergente? Una vez por semana Una vez cada dos semanas Una vez cada tres semanas Una vez por mes e) Ordene los siguientes productos de acuerdo con su preferencia: Corn Flakes de Kellogg's Life de Quaker 's Post Bran Flakes Bran Flakes de Kellogg's Instant Quaker Oatmeal Nesquik f) ¿Dónde compra habitualmente los artículos escolares? g) Cuando ve la televisión, ¿también ve la mayoría de los anuncios? h) ¿Cuáles de las siguientes marcas de té guardan mayor similitud? Orange Pekoe de Lipton Twinings Orange Pekoe Bigelow Orange Pekoe Anis Laggs i) ¿Piensa que debe continuar la política actual de reducción de los impuestos y del gasto gubernamental? Sí No j) A lo largo de la semana, ¿con qué frecuencia desayuna? Todos los días de la semana 5-6 veces por semana 2-4 veces por semana Una vez por semana Nunca 2. Haga las correcciones necesarias a las preguntas anteriores. 3. Evalúe las preguntas de opción múltiple siguientes. Redáctelas de nuevo como preguntas dicotómicas o abiertas, si piensa que sería más apropiado. a) ¿Cuál de las razones siguientes es más importante en su elección de equipo estereofónico? Precio Servicio en la tienda Nombre de la marca Nivel de distorsión Garantía b) Por favor, indique su nivel de estudios. Menor que el bachillerato


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Una parte del bachillerato Bachillerato Escuela técnica o vocacional Una parte de la licenciatura Licenciatura Posgrado c) ¿Cuál de las siguientes frases refleja su punto de vista hacia los temas que plantean los ecologistas? Han recibido atención No han recibido atención Deben recibir más atención Deben recibir menos atención d) ¿Con cuál de las afirmaciones siguientes estaría en mayor desacuerdo? Delta Airlines tiene mejor servicio que Mexicana de Aviación. Mexicana de Aviación tiene mejor servicio que United Airlines. United Airlines tiene mejor servicio que Delta Airlines. United Airlines tiene mejor servicio que Mexicana de Aviación. Mexicana de Aviación tiene mejor servicio que Delta Airlines. Delta Airlines tiene mejor servicio que United Airlines. 4. Evalúe las preguntas abiertas que siguen. Redáctelas de nuevo como preguntas de opción múltiple o dicotómicas, si piensa que sería más apropiado. a) ¿Va al cine con frecuencia? b) ¿Cuánto gasta aproximadamente por semana en despensa? c ) ¿Qué marcas de queso compró durante la semana pasada? 5. Suponga que realiza una investigación exploratoria para indagar la opinión de las personas acerca de la publicidad en la televisión. a) Especifique la información necesaria que se buscará. Se decidió por el diseño de un cuestionario estructurado sin ocultamiento, que se aplicará usando el método de entrevistas personales. b) Anote las preguntas en una hoja de papel. c) Especifique la forma de la respuesta a cada pregunta (es decir, abierta, de opción múltiple, dicotómica, de escala). Justifique la selección de una forma de respuesta específica. d) Determine el orden de las preguntas. Examínelas y modifíquelas, en caso necesario. e) Adjunte la versión final del cuestionario. f) Realice una prueba del cuestionario con una muestra de cinco sujetos e informe sobre sus resultados. 6. El objetivo de este estudio es determinar si los nombres de marcas son importantes, para las madres, en la compra de ropa para niños. a) Especifique la información necesaria que se buscará. Se decidió por el diseño de un cuestionario estructurado sin ocultamiento, que se aplicará usando el método de entrevistas telefónicas. b) Enumere las preguntas en una hoja de papel. c) Especifique la forma de la respuesta a cada pregunta. Justifique la selección de una forma de respuesta específica. d) Determine el orden de las preguntas. Examínelas y modifíquelas, en caso necesario. e) Adjunte la versión final del cuestionario. f) Realice una prueba del cuestionario con una muestra de conveniencia de cinco participantes e informe sobre los resultados. 7. Una pequeña casa de bolsa estaba preocupada por el número cada vez menor de sus clientes y decidió realizar una encuesta rápida. El objetivo principal era indagar las razones que intervienen en la elección de una casa de bolsa específica y evaluar la importancia del servicio a clientes. El siguiente cuestionario se aplicará por teléfono.

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Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación Buenas tardes, señor(a): Estamos realizando una encuesta sobre las actitudes hacia las casas de bolsa. ¿Podría hacernos el favor de responder a las preguntas siguientes? Muchas gracias. 1. ¿Ha invertido dinero en el mercado bursátil? Sí No Si el entrevistado responde "sí", continúe; en caso contrario, interrumpa la entrevista. 2. ¿Administra usted mismo sus inversiones o usa una casa de bolsa? Administro mis inversiones Uso una casa de bolsa Si el entrevistado responde "uso una casa de bolsa", continúe; si no, interrumpa la entrevista. 3. ¿Qué tan satisfecho está con su casa de bolsa? MUY SATISFECHO

SATISFECHO

Ni SATISFECHO, NI INSATISFECHO

INSATISFECHO

MUY INSATISFECHO

4. ¿Qué tan importante es para usted el servicio personal?

MUY IMPORTANTE

SIN IMPORTANCIA ESPECIAL

IMPORTANTE

SIN IMPORTANCIA, EN ABSOLUTO

5. ¿Cuál de las razones siguientes es la más importante para elegir una casa de bolsa específica? La comisión que cobra El servicio personal El rendimiento sobre mi inversión La asesoría de inversión 6. ¿Cuánto tiempo aproximadamente ha invertido a través de la casa de bolsa que utiliza ahora? 3 meses 9 meses 6 meses 1 año o más 7. ¿Cuánto capital ha invertido? $5004750 $75041000

$100041500 $1500 o más

Hasta luego y gracias por su cooperación. Evalúe el cuestionario. 8. Suponga que una empresa mediana, que produce golosinas, lo contrata para que realice un estudio de observación encaminado a determinar la influencia que los niños ejercen sobre los adultos en la compra de caramelos. a) Enumere las variables significativas para determinar tal influencia. b) Enumere las "observaciones" que reflejarían cada una de esas variables. c) Desarrolle un formulario de observación que permita recopilar la información necesaria. d) Observe tres compras de caramelos en una tienda/supermercado o en el sitio que especificó con antelación. e) Prepare un informe de sus resultados. 9. Esta tarea puede realizarse cerca de las máquinas expendedoras de una cafetería, biblioteca o facultad de administración; el objetivo es observar el tiempo de deliberación que los clientes pasan ante las máquinas y determinar los factores que influyen en él. a) Enumere las variables que serían significativas para lograr el objetivo especificado. b) Enumere las "observaciones" que reflejarían cada una de estas variables. c) Elabore un formulario de observación que permita recopilar la información necesaria. d) Realice cinco observaciones y prepare un informe de sus resultados.

Notas

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10. Un despacho de servicios de investigación de mercados lo contrató para que realice un estudio cuyo objetivo es investigar los patrones de uso y preferencias de marca de fórmulas infantiles premezcladas entre trabajadores agrícolas inmigrantes. Se le designó para que elabore un cuestionario idóneo y decida el método de administración para recopilar la información necesaria. ¿Cuáles problemas podrían surgir en el diseño de administración, dada la naturaleza singular de la población de estudio? Señale esos problemas y proponga soluciones. ¿Cuáles métodos de aplicación recomendaría? 11. Analice diversas razones que tendría un investigador para usar un formulario de observación, en lugar de un cuestionario.

Notas 1. Este procedimiento se adaptó de uno que sugieren Arthur Kornhauser y Paul B. Sheatsley, "Questionnaire Construction and Interview Procedure", en Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, Research Methods in Social Relations, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976), pp. 541-573. Véase también Arlene Fink, How to Design Surveys (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). 2. Murray Simón, "Face/Off: A Pharmaceutical Projection Technique", en Quirk's Marketing Research Review (diciembre de 1998), pp. 39-41. 3. Chris Grecco y Hal King, "Of Browsers and Plug-Ins: Researching Web Surfers' Technological Capabilities", en Quirk's Marketing Research Review (julio de 1999), pp. 58-62. 4. Estas preguntas corresponden a una sugerencia de Kornhauser y Sheatsley, "Questionnaire Construction". Véase un tratamiento sistemático del desarrollo de cuestionarios en la obra clásica de Stanley L. Payne, TheArt ofAsking Questions (Princeton, NJ: Princeton Universíty Press, 1978). Otras fuentes generales adecuadas son Seymour Sudman y Norman M. Bradburn, Asking Questions: A Practical Guide to Questionnaire Design (San Francisco: Jossey-Bass, 1982); William Foddy, Constructing Questions for Interviews and Questionnaires (Nueva York: Cambridge University Press, 1993); Arlene Fink, How to AskSurvey Questions (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). 5. Sam Gilí, "How Do You Stand on Sin?", en Tide 21 (14 de marzo de 1947), p. 72. 6. En una repetición del estudio de la Metallic Metals Act, casi 40 años después, 64% de los entrevistados tenía una opinión acerca de la ley inexistente. Véase Daniel T. Seymour, "Numbers Don't Lie-Do They?", en Business Horizons 27 (noviembre/diciembre de 1984), pp. 36-37. Existen muchos ejemplos en las publicaciones sobre resultados de la opinión de personas acerca de temas totalmente ficticios, como la Metallic Metals Act. Por ejemplo, véase Del I. Hawkins y Kenneth A. Coney, "Uninformed Response Error in Survey Research", en. Journal of Marketing Research 18 (agosto de 1981), pp. 370-374; Kenneth C. Schneider, "Uninformed Response Rates in Survey Research: New Evidence", en Journal of Business Research 13 (agosto de 1985), pp. 153-162; George F. Bishop, Alfred J. Tuchfarber y Robert W. Oldendick, "Opinions on Fictitious Issues: The Pressure to Answer Survey Questions", en Public Opinión Quarterly 50 (verano de 1986), pp. 240-250; Arthur Sterngold Rex H. Warland y Robert O. Herrmann, "Do Surveys Overstate Public Concern?", en Public Opinión Quarterly 58 (verano de 1994), pp. 255263. El fenómeno también se aplica cuando se mide el conocimiento de marca, tema en que se ha observado que cuánto más verosímil parezca un nombre de marca, tanto más probable es que los consumidores afirmen tener conciencia de ella, aunque no exista. Véase "'Spurious Awareness' Alters Brand Tests", en The Wall Street Journal (13 de septiembre de 1984), p. 29; véase también Eric R. A. N. Smith y Peverill Squire, "The Effects of Prestige Ñames in Question Wording,", en Public Opinión Quarterly 54 (primavera de 1990), pp. 97-116. 7. Howard Schuman y Stanley Presser, "The Assessment of 'No Opinions' in Attitude Surveys", en Karl F. Schnessler (ed), Sociological Methodology, 1979 (San Francisco: Jossey-Bass, 1979), pp. 241-275. Véase también George F. Bishop, Robert W. Oldendick y Alfred J. Tuchfarber, "Effects on Filter Questions in Public Opinión Surveys", en Public Opinión Quarterly 47 (invierno de 1983), pp. 528-546; Otis Dudley Duncan y Magnus Stenbeck, "No Opinión or Not Sure?", en Public Opinión Quarterly 52 (invierno de 1988), pp. 513-525; Kenneth C. Schneider y James C. Johnson, "Link Between Response-Inducing Strategies and Uninformed Response", en Marketing Intelligence andPlanning 12 (Núm. 1,1994), pp. 29-36. 8.

Bruce Buchanan y Donald G. Morrison, "Sampling Properties of Rate Questions with Implications for Survey Research", en Marketing Science 6 (verano de 1987), pp. 286-298; Scot Burton y Edward Blair, "Task Conditions, Response Formulation Processes, and Response Accuracy for Behavioral Frequency Questions in Surveys", en Public Opinión Quarterly 55 (primavera de 1991), pp. 50-79; Richard Nadeau

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Capítulo 12: Diseño del cuestionario o formulario de observación y Richard G. Niemi, "Educated Guesses: The Process of Answering Factual Knowledge Questions in Surveys", en Public Opinión Quarterly 59 (otoño de 1995), pp. 323-346. 9.

Graham Kalton y Howard Schuman, "The Effect of the Question on Survey Responses: A Review", en Journal ofthe Royal Statistical Society, Series A, 145 (parte 1, 1982), pp. 44-45. Véase también William A. Cook, "Telescoping and Memory's Other Tricks", en Journal ofAdvertising Research 27 (febrero/marzo de 1987), pp. RC5-RC8; Norman M. Bradburn, Lance J. Rip y Steven K. Shevell, "Answering Autobiographical Questions: The Impact of Memory and Inference on Surveys", en Science 236 (10 de abril de 1987), pp. 157-161; McKee J. McClendon, "Acquiescence and Recency Response Order Effects in Interview Surveys", en Sociological Methodology and Research 20 (agosto de 1991), pp. 60-103.

10. Lee Valeriano Lourdes, "Marketing: Western Firms Poli Eastern Europeans to Discern Tastes of Nascent Consumers", en The Wall Street Journal (27 de abril de 1992), p. Bl. 11. Stella M. Hopkins, "Furniture Makers Start Asking Customers What They Want", en Charlotte (NC) Observer (12 de octubre de 1998, bajado de la Dow Jones Publications Library, sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 16 de agosto de 1999). 12. Véase tratamientos generales sobre cómo manejar preguntas delicadas en Kent H. Marquis, et al, Response Errors in Sensitive Topic Surveys: Estimates, Effects, and Correction Options (Santa Monica, CA: Rand Corporation, 1981); Claire M. Renzetti y Raymond M. Lee (eds), Researching Sensitive Topics (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1992); Raymond M. Lee, Doing Research on Sensitive Topics (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1993). 13. James E. Reinmuth y Michael D. Geurts, "The Collection of Sensitive Information Using a Two-Stage Randomized Response Model", en Journal of Marketing Research 12 (noviembre de 1975), pp. 402-407. Véase un análisis de los dispositivos y métodos de distribución aleatoria en aplicaciones de entrevistas autoaplicadas y telefónicas del método de respuesta al azar en Donald E. Stem Jr. y R. Kirk Steinhorst, "Telephone Interview and Mail Questionnaire Applications ofthe Randomized Response Model", en Journal of the American Statistical Association 79 (septiembre de 1984), pp. 555-564. Véase tratamientos generales en James Alan Fox y Paul E. Tracy, Randomizing Response: A Methodfor Sensitive Surveys (Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1986); U.N. Umesh y Robert A. Peterson, "ACritical Evaluation ofthe Randomized Response Model: Applications, Validations, and Research Agenda", en Sociological Methods and Research 20 (agosto de 1991), pp. 104-138. 14. Kalton y Schuman, "The Effect ofthe Question on Survey Responses: A Review", pp. 51-52. Véase también G.S. Poe et al, "Don't Know Box in Factual Questions in a Mail Questionnaire: Effects on Level and Quality of Response", en Public Opinión Quarterly 52 (verano de 1988), pp. 212-222; Gilliam y Granberg, "Should We Take Don't Know for an Answer", en Public Opinión Quarterly 57 (otoño de 1993), pp. 348-357. 15. National Public Radio, "All Things Considered" (7 de septiembre de 1999, resumen y audio bajados del sitio de NPR, www.npr.org, el 9 de septiembre de 1999); National Public Radio, "Americans Willing to Pay for Improving Schools", sitio de NPR (www.npr.org, bajado el 9 de septiembre de 1999); "NPR/Kaiser/ Kennedy School Education Survey", sitio de NPR (www.npr.org, bajado el 9 de septiembre de 1999). 16. Hadley Cantril y Edreta Fried, Gauging Public Opinión (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1944), capítulo 1, según se menciona en Payne, TheArt of Asking Questions, p. 93. Véase un análisis de cómo tomar en cuenta la capacidad de procesamiento de información de las personas al diseñar cuestionarios en Seymour Sudman, Norman M. Bradburn y Norbert Schwarz, Thinking aboutAnswers: The Application ofCognitive Process to Survey Methodology (San Francisco, CA: Jossey-Bass, 1996). 17. Norbert Schwarz, Hans J. Hippler, Erigirte Deutsch y Fritz Strack, "Response Scales: Effect of Category Range on Reported Behavior and Comparative Judgments", en Public Opinión Quarterly 49 (otoño de 1985), pp. 388-395; Norbert Schwarz, et al, "The Range of Response Alternatives May Determine the Meaning ofthe Question: Further Evidence on Information Functions of Response Alternatives", en Social Cognition 6 (Núm. 2, 1988), pp. 107-117; Eric A. Greenleaf, "Measuring Extreme Response Style," en Public Opinión Quarterly 56 (otoño de 1992), pp. 328-351. 18. Dos de los mejores análisis de este tema corresponden a Payne, The Art of Asking Questions, y Howard Schuman y Stanley Presser, Questions andAnswers inAttitude Surveys (Orlando, FL: Academic Press, 1981), en particular pp. 56-77. Véase también Donald A. Dillman, et al, "Effects of Category Order on Answers in Mail and Telephone Surveys", en Rural Sociology (invierno de 1995), pp. 674-687. 19. Véase un análisis de la literatura sobre la calidad de los datos de cuestionarios, lo que incluye la omisión de elementos, en Robert A. Peterson y Roger A. Kenn, "The Quality of Self-Report Data: Review and Synthesis", en Ben Enis y Kenneth Roering (eds), Annual Review of Marketing 1981 (Chicago: American


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Marketing Association, 1981), pp. 5-20. Véase también Floyd Jackson Fowler, Jr., "How Unclear Terms Affect Survey Data", Public Opinión Quarterly 56 (verano de 1992), pp. 218-231. 20. Sudman y Bradburn, Asking Questions, p. 1. 21. Gonzalo R. Soruco, "Sampling and Nonsampling Errors in Híspanle Population Telephone Surveys", en Applied Marketing Research 29 (verano de 1989), pp. 11-15; Patrice Braus, "What Does 'Hispanic' Mean?", en American Demographics 15 (junio de 1993), pp. 46-49, 58. 22. E. Noelle-Neumann, "Wanted: Rules for Wording Structural Questionnaires", en Public Opinión Quarterly 34 (verano de 1970), p. 200. Véase también Philip Gendall y Janet Hoek, "A Question of Wording", en Marketing Bulletin 1 (mayo de 1990), pp. 25-36. 23. Donald J. Messmer y Daniel T. Seymour, "The Effects of Branching on ítem Nonresponse", en Public Opinión Quarterly 46 (verano de 1982), pp. 270-277. 24. Sudman y Bradburn, Asking Questions, pp. 223-227. 25. Véase ejemplos en Charles S. Mayer y Cindy Piper, "A Note on the Importance of Layout in Self-Administered Questionnaires", en Journal of Marketing Research 19 (agosto de 1982), pp. 390-391; María Elena Sánchez, "Effects of Questionnaire Design on the Quality of Survey Data", en Public Opinión Quarterly 56 (verano de 1992), pp. 206-217. 26. Cada una de las partes enumeradas en la ventana de investigación 12.4 se analiza con detalles en Paul L. Erdos, Professional Mail Surveys (Melbourne, FL: Robert E. Krieger Publishing Co., 1983), pp. 101-117. Véase también Linda B. Bourque y Eve P. Fiedler, How to Conduct Self-Administered and Mail Surveys (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). 27. A. Regula Herzog y Jerald G. Bachman, "Effects of Questionnaire Length on Response Quality", en Public Opinión Quarterly 45 (invierno de 1981), pp. 549-559; David Jobber, "An Examination of the Effects of Questionnaire Factors on Response to an Industrial Mail Survey", en InternationalJournal of Research on Marketing 6 (diciembre de 1989), pp. 129-140; Andrew G. Bean y Michael J. Rozkowski, "The Long and Short of It", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 1 (invierno de 1995), pp. 21-26. 28. Estos pasos, necesarios en el procesamiento de todos los cuestionarios, se analizan en el capítulo 19. 29. La obra de Payne, The Art of Asking Questions, es útil al respecto, por ejemplo, su capítulo 13 está dedicado al desarrollo de una pregunta aceptable. Cuando se considera que puede dedicarse todo un capítulo a la elaboración de una pregunta aceptable (no una gran pregunta, dicho sea de paso), se aprecia la necesidad de reexaminar cada pregunta al microscopio en cuanto a sus posibles consecuencias. Un tratamiento condensado de lo que debe evitarse en una pregunta forma parte de la obra de Lyndon O. Brown y Leland L. Beik, Marketing Research andAnalysis, 4a. ed. (Nueva York: Ronald, 1969), pp. 242-262. Véase también las recomendaciones específicas para el tipo de pregunta que se hace (por ejemplo, de opiniones o características demográficas) en Sudman y Bradburn, Asking Questions, así como en Floyd J. Fowler Jr., Improving Survey Questions (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995). 30. Linda Kirby, "Bloopers", en Newspaper Research Council (enero/febrero de 1989), p. 1. 31. Shelby D. Hunt, Richard D. Sparkman Jr. y James B. Wilcox, "The Pretest in Survey Research: Issues and Preliminary Findings", en Journal of Marketing Research 19 (mayo de 1982), pp. 265-275. Ruth N. Bolton, Randall G. Chapman, y John M. Zych, "Pretesting Alternative Survey Administration Designs", en Applied Marketing Research 30 (Núm. 3, 1990), pp. 8-13; Nina Reynolds, Adamantios Diamantopoulus y Bodo Schlegelmich, "Pretesting in Questionnaire Design: A Review of the Literature and Suggestions for Further Research", en Journal ofthe Market Research Society 35 (abril de 1993), pp. 171-182. Véase un análisis de algunos aspectos que el Departmento de comercio estadounidense sometió a prueba en su preparación para el censo de 2000 en John Pierson, "Preparing for 2000, Census Bureau Tests Carrots vs. Sticks", en The Wall Street Journal (2 de mayo de 1996), pp. Bl, B9. 32. Brown y Beik, Marketing Research andAnalysis, pp. 265-266.

Lecturas recomendadas Véase tratamientos más detallados de cómo desarrollar cuestionarios en: Patricia J. Labaw, Advanced Questionnaire Design (Cambridge, MA: Abt Books, 1981). Stanley L. Payne, The Art of Asking Questions (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1979). Howard Schuman y Stanley Presser, Questions andAnswers in Attitude Surveys (Orlando, FL.: Academic Press, 1981). Seymour Sudman y Norman M. Bradburn, Asking Questions: A Practica! Guide to Questionnaire Design (San Francisco: Jossey-Bass, 1982).

Captalo 13

FUNDAMENTOS DE MEDICIÓN

O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Definir el término medición como se usa en la investigación de mercados. 2. Enumerar los cuatro tipos de escalas que pueden usarse para medir un atributo. 3. Explicar la diferencia primordial entre una escala de razón y una de intervalo. 4. Citar algunos factores que pueden causar diferencias entre dos mediciones de un mismo atributo. 5. Nombrar y definir los dos tipos de error que pueden afectar las calificaciones de mediciones. 6. Explicar el concepto de validez en relación con los instrumentos de medición. 7. Especificar los dos tipos de inferencias que hacen los investigadores cuando intentan establecer la validez de un instrumento. 8. Citar los tres tipos de técnicas de evaluación directa usados para inferir la validez de una medición. 9. Delinear la secuencia de los pasos a seguir al desarrollar mediciones válidas en la investigación de mercados.

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Un caso para la investigación de mercados En el primer día de comercialización del desodorante Teen Sport en Middlefield, Ernie Henderson, analista de investigación a cargo del proyecto, tuvo una junta con Todd Whalen, del área de mercadotecnia. Henderson encontró a Whalen en su oficina, con los pies sobre el escritorio, viendo algunos materiales promocionales que había producido para Teen Sport, el nuevo desodorante de Reliance Cosmetics, para chicas de 12 a 17 años.

mi hija de 14 años y sus amigas dijeron que Teen Sport era sensacional."

Cuando Henderson entró en el privado, Whalen se puso de pie de un salto y saludó al investigador con un caluroso apretón de manos.

"Entonces, ¿en cuánto tiempo tendremos los resultados del mercado de prueba?"

"Bien, Ernie -dijo jovialmente-, yo ya realicé mi trabajo; ahora, te toca a ti. Los anuncios están listos, los cupones promocionales están en camino y tenemos comprometido el espacio de estanterías en los establecimientos minoristas. Mientras hablamos, se están enviando por correo muestras a todas las adolescentes de Middlefield." "Estoy listo para ponerlo en marcha -replicó Henderson-; realizaremos estudios cualitativos para indagar lo que agrada y desagrada de Teen Sport a las consumidoras. También haremos estudios de conocimiento de la publicidad impresa y televisiva." "Entonces, ¿cuándo sabremos si tenemos el ganador que pienso que tenemos?" "Sé que estás emocionado con el mercado de prueba -respondió Henderson en tono cauteloso-, y no te digo que no batearemos un jonrón con este producto; pero pienso que es muy probable que tengamos que realizar algunos ajustes, después de obtener los resultados de Middlefield." "No seas aguafiestas, Ernie -replicó Whalen-, no conoces a las adolescentes como yo. Repartí muestras en la 'pijamada' de

"Las adolescentes conforman un mercado muy caprichoso y segmentado -contestó Henderson- Sus gustos varían mucho de una parte del país a otra y lo que hoy consideran sensacional, seis meses después está pasado de moda."

"Pienso que necesitamos realizar mediciones al cabo de 8,14 y 20 semanas para obtener datos válidos. También me preocupa que se nos viene encima la temporada navideña..." "Ernie, creo que naciste preocupado." "En realidad, no -replicó Henderson- Llegaste aquí del mercado de bocadillos. Espera a que hayas estado en los productos de consumo personal el tiempo que yo he estado y también te preocuparás." Temos poro análisis 1. ¿Con qué tipos de problemas puede toparse un mercadólogo que intenta medir las actitudes de los consumidores hacia un nuevo producto? 2. ¿Cuál supuesto de Whalen podría resultar erróneo? ¿Por qué? 3. ¿Qué tipos de preguntas debe hacer Henderson para determinar la actitud de las consumidoras hacia el nuevo desodorante?

Sin darnos cuenta, muchos de nosotros pasamos buena parte del día realizando mediciones de diversa índole. Nos levantamos de la cama y saltamos a la báscula del baño, esperando que no se note nuestro asalto nocturno al refrigerador. Medimos el café que ponemos en la cafetera o el instantáneo que agregamos a una taza de agua caliente. Nos mantenemos atentos al reloj para no perder el autobús o dejar poco tiempo para superar el tráfico de la hora pico en nuestro camino a la escuela. En la sección deportiva del periódico, buscamos el marcador del juego de anoche y, tal vez, el precio al cierre de una de nuestras inversiones en la sección de finanzas. Muchas de nuestras mediciones son más bien concretas: kilogramos en una báscula, cucharadas de café, volumen de gas en un tanque. Sin embargo, ¿cómo se mide la actitud de una persona hacia la goma de mascar? ¿Cómo se miden las probabilidades de que un adolescente use cierta marca de medicamento contra el acné? ¿Cómo se mide la clase social de una familia? Los mercadólogos están interesados en cuantificar muchos atributos que las personas comunes pocas veces consideran con valores numéricos. En este capítulo y el siguiente, se analiza la forma en que los investigadores de mercados asignan valores a diversos objetos y fenómenos.

I Escalas de medición Medición

Reglas para asignar valores a los objetos que representan cantidades de atributos.

Escala nominal

Medición donde los números se asignan a los objetos o clases de objetos simplemente con fines de identificación.

Una medición se compone de "reglas para asignar valores a los objetos, de manera que representen cantidades de atributos".1 Resulta conveniente poner atención en dos aspectos de esta definición. En primer término, indica que se miden los atributos de objetos, no los objetos mismos. Por ejemplo, no se mide a una persona, pero puede optarse por medir su ingreso, clase social, nivel de estudios, estatura, peso, actitudes, etc., que la caracterizan. En segundo término, la definición es amplia porque no especifica cómo se asignan los valores. En este sentido, la regla es excesivamente simplista y transmite una falsa sensación de seguridad, ya que existe una enorme tentación de buscar en los números más significado del que realmente tienen. Es frecuente que se atribuyan incorrectamente todas las propiedades de las escalas de números a los números asignados. Considerando por un momento las propiedades de una escala de números, se toman las cifras 1, 2, 3 y 4, y se supone que el número 1 corresponde a un objeto, el 2 a dos objetos, y así sucesivamente. Se observa que la escala de números posee diversas propiedades; por ejemplo, puede decirse que 2 es mayor que 1 y que 3 es mayor que 2, etc., también podría afirmarse que el intervalo entre 1 y 2 es el mismo que entre 3 y 4, que a su vez es el mismo que hay entre 2 y 3, y así sucesivamente. También podría afirmarse que 3 es tres veces mayor que 1, mientras que 4 es cuatro veces mayor que 1 y dos veces mayor que 2, etcétera. Cuando se asignan números a los atributos de los objetos, debe tenerse cuidado con la tentación de hacer ese mismo tipo de afirmaciones con los números, ya que es improbable que sean válidas. Se deben determinar las propiedades del atributo y los números han de asignarse de manera que reflejen con exactitud las propiedades del atributo. Los errores en este punto pueden desorientar a investigadores y usuarios de las investigaciones. Existen cuatro tipos de escalas para medir los atributos, a saber: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.2 En el anexo 13.1 se resumen algunas de las características más importantes de estas escalas.

Escala nominal Una de las propiedades más sencillas de la escala de números es la identidad. El número del seguro social de una persona corresponde a una escala nominal, al igual que los números en las camisetas de los jugadores de fútbol, armarios en los vestuarios, y así sucesivamente. Estos números simple-

Escalas de medición

359

ANEXO 13.1

Escala

Comparaciones básicas8

Nominal

Identidad

Ordinal

Orden

De intervalo

Comparaciones de intervalos

De razón

Comparaciones de magnitudes absolutas

Ejemplos típicos de mediciones Hombre/mujer Usuario/no usuario Ocupaciones Números de uniforme Preferencias de marca Clase social Dureza de minerales Grado de calidad de la leña Escala de temperatura Promedio de calificaciones Actitudes hacia marcas Unidades vendidas Número de compradores Probabilidades de compra Peso

Promedio13 Moda

Mediana

Media Media geométrica Media armónica

a

Todas las comparaciones aplicables a una escala dada son permisibles con todas las escalas que están arriba de ella en esta tabla. Por ejemplo, la escala de razón permite la comparación de intervalos y la investigación del orden e identidad, además de la comparación de magnitudes absolutas. b l_as mediciones de promedios aplicables a una escala dada también son apropiadas con todas las escalas que están debajo de ella en la tabla. Por ejemplo, la moda también es una medición significativa del promedio cuando la medición corresponde a las escalas ordinal, de intervalo o de razón.

mente identifican a cuál individuo está asignado el número. De igual manera, si en un estudio se codifica a los hombres con 1 y a las mujeres con 2, se usa una escala nominal. Con ella, se identifica de manera excluyente a los individuos como hombres o mujeres. Basta determinar su género para saber si su código es 1 o 2; conviene también observar que no existe nada implícito en dichos números, salvo la identificación del género de la persona. Aunque se asigne a las mujeres un número más alto, no son necesariamente "superiores" o "más" que los hombres, ni existen dos mujeres por cada hombre -como podrían indicar los números 2 y 1- o viceversa. Se podría invertir fácilmente el procedimiento de codificación, de modo que a cada mujer le corresponda el 1, y el 2 a cada hombre, porque la única propiedad que transmiten los números es la identidad. Cuando se usa una escala nominal, la única operación permisible es el conteo. Así, la moda es la única medición legítima de la tendencia central o promedio. En una muestra formada por 60 hombres y 40 mujeres, no tendría sentido decir que el género promedio es 1.4, puesto que se codifica a los hombres con el 1 y a las mujeres con el 2, pese al cálculo 0.6 (1) + 0.4 (2) = 1.4. Lo único que puede decirse es que hubo más hombres que mujeres en la muestra o que 60% de ésta consistió en hombres.

Escala ordinal Escala ordinal Medición donde los números se asignan a los datos con base en algún orden (v.gr., mayor que) de los objetos.

Una segunda propiedad de una escala de números es la de orden. De esta manera, podría decirse que el número 2 es mayor que el número 1, que 3 es mayor que 2 y 1, y que 4 es mayor que los otros tres números. Los números 1, 2, 3 y 4 están ordenados, y cuanto mayor sea el número, tanto mayor la propiedad. Observe que la escala ordinal entraña identidad, ya que el mismo número podría usarse para todos los objetos que son iguales. Un ejemplo sería la asignación del número 1 pa-

360

Capítulo 13: Fundamentos de medición ra denotar a los alumnos de primer año, el 2 para los de segundo, el 3 paraj los de tercero y el 4 para los de cuarto; si bien podrían emplearse los números 10, 20, 25 y 30, respectivamente. Esta asignación todavía aludiría el nivel de estudios de cada persona y la posición relativa de dos personas comparadas en relación con el programa académico. Pero eso es lo único que transmite una escala ordinal, pues la diferencia de orden no indica nada sobre la relativa a los logros académicos entre dos categorías. Quizás este concepto sea más fácil apreciar si se habla acerca de los tres primeros lugares de una generación que se gradúa. Si el promedio de quien ocupa el primer lugar es de 3.85 en una escala de cuatro puntos; el del segundo lugar, de 3.74, y el del tercer lugar, de 3.56; la escala ordinal indica que una de esas personas alcanzó el primer lugar y otra el segundo, pero no dice nada sobre la diferencia en los logros académicos de ambas. Tampoco señala que la diferencia de logros académicos entre el primero y segundo lugares sea igual a la que hay entre el segundo y tercer lugares, pese a que la diferencia de 1 y 2 es igual a la que hay entre 2 y 3. Como se planteó con anterioridad, es posible transformar una escala ordinal en cualquier forma que se requiera, siempre y cuando se mantenga el ordenamiento básico de los objetos. De nueva cuenta, el hecho de que pueda usarse la escala ordinal para asignar números a los objetos depende del atributo en cuestión, que debe poseer la propiedad ordinal para que sea posible aplicar una escala ordinal que tenga sentido. En este tipo de escala, son permisibles la mediana y moda como mediciones del promedio. De tal modo, si 20 personas califican como primero al producto A, en comparación con los productos B y C, mientras que 10 lo ubican en el segundo lugar y 5 en el tercero, podría decirse que: 1) la posición promedio del producto A, según se juzga por la mediana, fue 1 (con 35 sujetos, la mediana está indicada por la decimoctava respuesta cuando se jerarquiza de menor a mayor), y 2) que el lugar modal también fue 1.

Escala de intervalo

Escala de intervalolo

Medición donde los números asignados permiten comparar, de manera lícita, la magnitud de las diferencias entre dos o más miembros.

Una tercera propiedad de las escalas de números es que los intervalos entre los números tienen significado, en el sentido de que indican lo separados que están los objetos en lo referente al atributo. Ello implica que es posible comparar las diferencias. La diferencia entre 1 y 2 es igual a la existente entre 2 y 3, y la que hay entre 2 y 4 es el doble de la que existe entre 1 y 2. Un ejemplo clásico de una escala de intervalo es la de temperatura, puesto que indica lo que puede decirse o no cuando se ha medido un atributo en la escala de intervalos. Suponiendo que la temperatura mínima de un día fue 40 °F, y la máxima de 80 °F, ¿puede afirmarse que la temperatura máxima fue el doble de calurosa que la mínima? La respuesta es un no inequívoco. A fin de apreciar el error de afirmar que 80 °F es el doble de caluroso que 40 °F, basta convertir esas temperaturas a sus equivalentes en grados Celsius (C), donde C = (5F — 160)/9. El cálculo arroja 4.4 °C y 26.6 °C para cada una de ellas, proporción muy distinta a la indicada por la escala Fahrenheit. El ejemplo precedente ilustra que es imposible comparar la magnitud absoluta de números cuando la medición se basa en una escala de intervalos. Esto se debe a que, en este tipo de escala, el punto cero se establece de manera arbitraria; por ejemplo, un mismo fenómeno natural, el punto de congelación del agua, se representa con el O en la escala Celsius y con el 32 en la escala Fahrenheit3, es decir, la posición del cero es arbitraria. Entonces, ¿qué puede decirse cuando la medición se realiza con una escala de intervalos? En primer lugar, que 80 °F es más caluroso que 40 °F. En segundo término, dada una tercera temperatura, es posible comparar los intervalos; en otras palabras, puede afirmarse que la diferencia de calor entre 80 y 120 °F es la misma que hay entre 40 y 80 °F, además de que la que existe entre 40 y 120 °F es el doble de la correspondiente a 40 y 80 °F. A fin de verificar que esta conclusión es legítima, basta recurrir a los equivalentes en la escala Celsius. La diferencia entre 4.4°C (40°F) y 26.6 °C (80 °F) es la misma que existe entre 26.6 °C (80 °F) y 48.8°C (120 °F), a saber, 22.2 °C. Además, la de 44.4 °C entre 4.4 °C y 48.8 °C es el doble de la existente entre 4.4 °C y 26.6 °C, al igual que cuando se usa la escala Fahrenheit. La comparación de diferencias es legítima si se usan escalas de intervalos, ya que se mantienen las relaciones entre las diferencias, sin importar la constante específica que se elija. Con las escalas de intervalos, la media, mediana y moda son mediciones significativas de los promedios.

Escalas de atributos psicológicos

362

MasterCard utiliza una escala de razón para asignar millas de vuelo en su programa BusinessCard. Porcada dólar pagado con la tarjeta, la compañía otorga una milla gratuita en aerolíneas: "membresía de la asociación de pequeñas empresas, $450 1450 millas); software de nómina y contabilidad, $760 1760 millas); artículos de oficina, $150 (150 millas)."

Escalas de razón Escala de razón Medición que tiene un cero natural o absoluto, por lo que permite comparar las magnitudes absolutas de los números.

La escala de razón se distingue de la de intervalo en que posee un cero natural o absoluto, respecto de cuya posición existe consenso universal. La estatura y el peso son ejemplos evidentes. Puesto que existe un cero absoluto, es legítima la comparación de las magnitudes absolutas de los números. De esta manera, se dice que una persona con peso de 100 kg pesa el doble que otra con peso de 50 kg, mientras que una de 150 kg pesaría el triple que la segunda. En el anuncio de MasterCard se usa una escala de razones; el usuario de la tarjeta recibe el triple de millas al pagar los derechos de membresía de la asociación de pequeñas empresas (450 dólares) que al comprar 150 dólares de artículos para oficina con la tarjeta. En una escala de razón, el cero tiene un significado absoluto y empírico; es decir, no existe la propiedad que se mide. De tal suerte, se ha visto ya que las escalas más poderosas incluyen las propiedades que tienen las menos poderosas. Ello significa que, con una escala de razón, es posible comparar intervalos, jerarquizar los objetos según su magnitud o usar números para identificar a los objetos mismos (es decir, todo lo que puede hacerse con las escalas de intervalo, ordinal y nominal). Además, la media geométrica, aunada a la media, mediana y moda aritméticas, es una medición significativa del promedio cuando los atributos se cuantifican con una escala de razón.

I Escalas de atributos psicológicos El atributo determina cuál es la escala más poderosa que puede usarse para medirlo. Siempre ocurre así en las mediciones, la característica y sus cualidades determinan el límite superior de asignación de números a los objetos. Los procedimientos usados para generar el instrumento hacen que siempre sea posible terminar con lo que podría llamarse una medición menos poderosa del atributo (como una escala nominal, en lugar de otra ordinal). Sin embargo, por ningún concepto debe excederse la naturaleza básica del atributo con las mediciones; por ejemplo, no se puede generar una escala de intervalos para un atributo que sólo tenga naturaleza ordinal. Así, es crítico conocer algo acerca del atributo mis-

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Capítulo 13: Fundamentos de medición

FIGURA 13.1

ESC ALA NOMINAL

¿Cuál de los refrescos de la lista siguiente le gustan? Marque todos los aplicables. Coca-Cola Delaware Punch Seagrams Pepsi-Cola SevenUp Sprite ESC ALA ORDINAL

Por favor, ordene los refrescos de la lista siguiente de acuerdo con su grado de preferencia por cada uno, de modo que asigne 1 a su refresco preferido y 6 al que menos prefiere. Coca-Cola Delaware Punch Seagrams Pepsi-Cola SevenUp Sprite

ESCALA DE INTERVALO Por favor, indique cuánto le agrada cada uno de los refrescos de la lista siguiente colocando una marca en la posición apropiada de la escala. ME DESAGRADA MUCHO

ME DESAGRADA

ME AGRADA

ME AGRADA MUCHO

Coca-Cola Delaware Punch Seagrams Pepsi-Cola Seven Up Sprite

ESCALA DE RAZÓN Por favor divida 100 puntos entre los refrescos siguientes, según el grado de su preferencia por cada uno. Coca-Cola Delaware Punch Seagrams Pepsi-Cola SevenUp Sprite

100

Introducción a la medición psicológica

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mo antes de asignarle números empleando un procedimiento de medición. Como muestra basta un botón: son pocos los conceptos psicológicos respecto de los cuales puede suponerse razonablemente que tienen un cero natural o absoluto. Por ejemplo, ¿cuál sería el cero absoluto de la inteligencia? ¿O cuál es el cero absoluto de la actitud hacia un partido político? Es posible que haya una opinión o actitud neutra y la posición neutral frecuentemente se utiliza como punto cero de la escala, sin que represente la ausencia absoluta de actitud.4

El problema es igual de real en mercadotecnia. Muchos conceptos de esta ciencia, derivados de la psicología y sociología, poseen a lo sumo características de intervalos, y algunos ni eso. Debe tenerse mucho cuidado al definir la noción o característica para no engañarse o desorientar a los demás con las mediciones y (lo que es más importante) con la interpretación de esas mediciones. Por añadidura, el procedimiento usado para elaborar la escala determina el tipo de escala que se genera realmente. Las escalas más poderosas permiten realizar comparaciones y extraer conclusiones más poderosas. De tal modo, es posible hacer ciertos tipos de comparaciones que permitan conclusiones específicas, cuando se usa una escala de razón, que no aparecerían con las escalas de intervalo, ordinal o nominal. Existe una considerable tendencia a suponer que todas las mediciones cuentan con las propiedades de la escala de razón, o al menos con las de intervalo. Sin embargo, que las tengan o no es otra cuestión y el simple hecho de haber asignado números a los atributos de los objetos no debe hacer que uno se engañe. Mejor hay que preguntarse de manera crítica: ¿cuál es la naturaleza básica del atributo? ¿Se ha capturado dicha naturaleza con el procedimiento de medición? Además, si bien, las escalas de razón permiten comparaciones más poderosas, también exigen más de los sujetos. Por ejemplo, en la figura 13.1 se usan las preferencias del individuo por seis refrescos distintos para ilustrar la forma en que podrían redactarse las preguntas para indagar las reacciones en las escalas nominal, ordinal, de intervalos y de razón. Se insta a que el lector complete el ejercicio con base en sus preferencias personales. ¿Le resulta más difícil llenar las escalas "más poderosas" de la parte inferior de la figura, que la escala nominal de su parte superior? Así, aunque podría tenderse a indagar la reacción del sujeto en una escala de razón, es frecuente que surja la interrogante de si el procedimiento de medición lo permite.

I Introducción a la medición psicológica

Definición constitutiva (conceptual) Definición de un concepto con base en otros del conjunto, a veees con la forma de una ecuación que expresa la relación entre ellos

Un problema que los mercadólogos comparten con otros científicos radica en medir las variables que les interesan. Por ejemplo, los mercadólogos están plenamente conscientes de que el gasto de los consumidores puede verse afectado por la opinión general que tienen de "cómo anda la economía". Sin embargo, ¿cómo se mide ese estado emocional general? En la revista American Demographics, se consideran la productividad y tecnología, tiempo de ocio, actitudes de los consumidores, ambiente social y físico, ingresos y oportunidades de empleo en la elaboración de su "Well-Being Index" (índice de bienestar), que la revista usa en la comparación de áreas y elaboración de pronósticos.5 La esencia del problema de medición se presenta en la figura 13.2. Los científicos o investigadores de ciencias básicas usan teorías para tratar de explicar fenómenos. Esas teorías o modelos consisten en conceptos (denotados con círculos que contienen la C), vínculos entre dos o más conceptos (rectas sencillas que unen los círculos) y datos que conectan a los conceptos con el mundo empírico (rectas dobles). Las rectas sencillas son definiciones constitutivas o conceptuales, en que cada concepto se especifica con base en otros del conjunto. La definición puede asumir la forma de una ecuación que exprese de manera precisa la interrelación de los conceptos, como la ecuación de la mecánica que indica: fuerza es igual a masa por aceleración. En forma alterna, la relación podría expresarse sólo de manera imprecisa, lo cual es frecuente en las ciendas sociales

Las rectas dobles indican definiciones operativas, con las cuales se describe la forma de medir el Definición operativa concepto. Con ellas, se especifican las actividades que el investigador debe realizar para que asigne Definición de un concepto que un valor al concePto (Por ejemplo, sumar las calificaciones de 10 afirmaciones para generar una calidescribe las operaciones que se ficación total). En lo esencial, la definición operativa indica al investigador qué hacer y cómo medir realizan para que el concepto el concepto. En el anexo 13.2 se muestra un ejemplo de cómo se evaluaron las opiniones de los conse mida de manera empírica. sumidores hacia la mercadotecnia, en un amplio estudio en que se usó un panel de correo de Market

364


F I G U R A 1133..22

Disyuntiva ética 13.1 José Cárdenas, analista de investigación de Encuestas de Calidad, trabajaba en un estudio que pretendía evaluar la imagen de varias distribuidoras de automóviles en un área metropolitana. En el instrumento de encuesta, se preguntaba sobre temas como fa calidad y rapidez de servicio de las distribuidoras; ¡a cortesía, conocimientos y amabilidad de su personal de ventas; lo competitiva que era la distribuidora en cuanto a la variedad y precio de los vehículos, y así sucesivamente. En total, incluía 35 reactivos acerca de los diversos atributos que los clientes podían considerar para evaluar a las distribuidoras. Se pidió a los participantes en la encuesta que evaluaran a la distribuidora con la que estuvieran más familiarizados, en relación con cada atributo, con una de las cuatro categorías siguientes; deficiente (1), regular (2), bueno (3] o excelente (4). Así, el intervalo de calificaciones podía ir de 35 a 140. Al presentar

los resultados a su cliente, una distribuidora de la marca Ford, Cárdenas señaló que los habitantes locales habían visto el doble de atributos favorables en la distribuidora Ford que en la distribuidora Chevrolet más cercana, en promedio. Basó tal señalamiento en las calificaciones promedio de 120 y 60 para las distribuidoras Ford y Chevrolet, respectivamente. • ¿Estaba Cárdenas en lo correcto al hacer tal afirmación? Si no fue así, ¿qué podría haber dicho? • ¿Cuáles eran las responsabilidades de Cárdenas hacia su cliente en cuanto a entender el tema de las escalas de medición? • ¿Tenían alguna responsabilidad al respecto los superiores de Cárdenas?

Facts para medir las reacciones de los participantes a la calidad y precios de los productos, publicidad y venta personal y al menudeo. Las definiciones conceptuales preceden a las operativas y sirven de guía para su desarrollo, ya que debe especificarse cuál es el concepto antes de elaborar reglas para evaluar su magnitud. La función de la investigación científica es identificar las relaciones que existen entre los conceptos de un modelo. Para que los científicos logren su objetivo, es necesario que algunos de esos conceptos se relacionen con datos observables. En caso contrario, el modelo es un círculo vicioso, es decir, ciertos conceptos no observables se definen con base en otros conceptos no observables. Puesto que un modelo circular no se puede sustentar ni refutar con datos empíricos, no se le considera una teoría legítima. Antes bien, una teoría o sistema de explicación se basa en la condición de que al menos ciertos conceptos puedan definirse operativamente, en grado suficiente, para que sea posible medirlos. Recordará el lector que la medición se define como las "reglas para asignar números a objetos y representar cantidades de atributos". El rigor con que se definen esas reglas y la habilidad con que se ponen en práctica determina si el concepto se captura con la medición o no.

Introducción a la medición psicológica

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ANEXO 13.2

Concepto

Medición8 Suma de las respuestas a los reactivos siguientes, cada uno medido en una escala de desacuerdo-acuerdo de cinco puntos.

Calidad del producto

La calidad de la mayoría de los productos que compré hoy es tan buena como podría esperarse. Estoy satisfecho con la mayoría de los productos que compro. Casi todos los productos que compro se desgastan con mucha rapidez. (I) Los productos actuales no son tan buenos como en el pasado. (I) Muchos productos que compro tienen algún tipo de defecto. (I) Los fabricantes de los productos que compro no se preocupan bastante por su calidad. (I) La calidad de los productos que compro ha mejorado constantemente a lo largo de los años.

Precio del producto

El precio de la mayoría de los productos que compro es excesivo. (I) Las empresas podrían cobrar precios más bajos y todavía ser rentables. (I) La mayoría de los precios es razonable si se consideran los altos costos de las empresas. La competencia entre compañías mantiene los precios en niveles razonables. Las compañías no tienen justificación para los precios que cobran. Casi todos los precios son razonables. En general, estoy satisfecho con los precios que pago.

Publicidad del producto

Gran parte de la publicidad proporciona información esencial a los consumidores. La mayor parte de la publicidad es muy molesta. (I). La mayor parte de la publicidad hace afirmaciones falsas. (I) Si se eliminara la mayor parte de la publicidad, los consumidores estarían mejor. (I) Disfruto muchos de los anuncios. La publicidad debe estar regulada más estrictamente. La mayor parte de la publicidad tiene como fin engañar, no informar, a los consumidores. (I)

Venta personal o al menudeo

La mayoría de los establecimientos minoristas atienden bien a sus clientes. Gran parte de mis compras resulta desagradable, por la forma en que me tratan en los establecimientos minoristas. (I) Casi todos los vendedores de establecimientos minoristas son muy amables. Gran parte de las tiendas al menudeo tienen una selección adecuada de mercancías. En general, muchos intermediarios obtienen utilidades excesivas. (I) Cuando necesito ayuda en una tienda, usualmente no puedo obtenerla. (I) Muchas tiendas de menudeo brindan servicio adecuado.

a

La clave (I) indica que es necesario invertir las calificaciones del elemento, de modo que las calificaciones altas indiquen las actitudes más positivas. Fuente: desarrollado a partir de información de John F. Gaski y Michael J. Etzel, "The Index of Consumer Sentiment Toward Marketing", en Journal of Marketing 5Q (julio de 1986), pp. 71-81. American Marketing Association.

Sin duda alguna, el lector se burlaría del siguiente procedimiento de medición: Juan tiene ojos azules y Guillermo tiene ojos cafés, por lo que Juan es más alto que Guillermo. Cualquiera diría que el color de los ojos de una persona no guarda relación alguna con su estatura y, además, que si se quiere averiguar quién es más alto, el mejor procedimiento sería una medición con cinta métrica o colocarlos juntos de pie y comparar su estatura. Estaría en lo correcto en ambos casos. Si se midiera a Juan y Guillermo preguntándoles su estatura, probablemente serían menores las objeciones al procedimiento, salvo en caso de que Juan diga que es más alto y la observación de los dos hombres indique que Guillermo es definitivamente más alto. Ahora bien, lo interesante de muchos conceptos psicológicos es que resulta imposible basarse en comparaciones visuales para confirmar o refutar una medición. No pueden verse una actitud una característica de personalidad, los conocimientos o conciencia de una persona sobre un producto espe-

3666 fP^F-v' ' 3

Capítulo 13: Fundamentos de medición cífico u otras características psicológicas, como la inteligencia, ansiedad mental, etc. (estas características son parte de la "caja negra" del sujeto). Su magnitud debe inferirse de las mediciones, pero resulta imposible emprender una verificación visual de las mismas, y hay que basarse en la evaluación de los procedimientos usados para determinarlas. El color de los ojos indudablemente difiere de la estatura; pero, ¿es posible captar la satisfacción de los representantes de ventas con su trabajo si se les pregunta directamente lo satisfechos que están? Es probable que no, por razones que se demostrarán más adelante en este análisis. El problema de la medición de conceptos no afecta únicamente a los investigadores con interés en explicaciones científicas, también ocurre en la práctica cotidiana. Por ejemplo, un fabricante interesado en evaluar las reacciones de los clientes hacia un nuevo producto necesita saber que una investigación realmente mide esas actitudes y que la exactitud de los datos no se ve influida por la forma en que los entrevistadores hacen las preguntas o uno de los tantos factores adicionales que enfrenta cualquier investigación. La capacidad para realizar tales evaluaciones se basa principalmente en los conocimientos de medición, errores de medición y conceptos de confiabilidad y validez. Entender estos conceptos es la tarea que se analiza a continuación.

I Variaciones en las escalas medidas Recordará el lector que las mediciones se realizan sobre los atributos de los objetos, no necesariamente en los objetos mismos. Muchas tareas de medición se acompañan de problemas, si bien, a veces las mediciones psicológicas resultan particularmente difíciles, ya que suelen relacionarse con una situación compleja, donde otros factores pueden influir en el atributo medido. Además, el proceso de medición mismo podría influir en los resultados. Por ejemplo, suponiendo que ciertas compañías tabacaleras están interesadas en medir las actitudes hacia fumar en sitios públicos, como restaurantes, edificios de oficinas y salas de espera, en entornos médicos. Se ha aplicado una escala para medir esas actitudes a una muestra de participantes. La calificación alta (máximo: 100) significa que la persona objeta abiertamente el tabaquismo en áreas públicas, mientras que la calificación baja (mínimo: 25) indica lo opuesto. Si la calificación de María es de 75 y la de Bárbara 40, podría llegarse a la conclusión de que María tiene una actitud más negativa que Bárbara hacia el hecho de fumar en sitios públicos. Sin embargo, la validez de la conclusión dependería de la calidad de la medición. A continuación, se consideran algunas posibles causas de la diferencia entre las dos calificaciones.6 1. Una diferencia verdadera en la característica que se mide. En una situación ideal, la diferencia de calificaciones reflejaría actitudes verdaderamente distintas de María y Bárbara, y nada más. Sin embargo, una situación así ocurre pocas veces, si acaso. Lo más probable es que las calificaciones distintas también reflejen la influencia de algunos de los factores que siguen. 2. Diferencias verdaderas en otras características relativamente estables del individuo. No sólo el punto de vista de una persona sobre un tema afecta su calificación, sino que puede esperarse que otras características tengan efecto en ella. A manera de ejemplo, en la Ventana de investigación 13.1 se ilustra el impacto de la cultura en los estilos de respuesta de los sujetos. Quizá la diferencia entre las calificaciones de María y Bárbara se deba simplemente a la mayor disposición de María para expresar opiniones negativas. Por el contrario, Bárbara se guía por el adagio: "Si no puedes decir algo agradable, no digas nada". Se pidió su cooperación en el estudio, de modo que brinda su respuesta, pero no es sincera. 3. Diferencias resultantes de factores personales transitorios. El estado de ánimo o salud, fatiga, etc., de una persona puede influir en sus respuestas. Sin embargo, se trata de factores temporales y que pueden variar. De tal suerte, si María, que no fuma, acaba de regresar de una larga estancia en la sala de espera de su dentista, llena de humo, su respuesta sería distinta de la que hubiera dado si se le hubiese entrevistado varios días antes. 4. Diferencias debidas a factores circunstanciales. La situación que rodea a la medición también puede repercutir en la calificación. La de María habría sido distinta si su esposo hubiera estado presente mientras se administraba la escala. Dicho sea de paso, este problema es la pesadilla de los investigadores que estudian el proceso de toma de decisiones en los matrimonios. Cuando se

Variaciones en las escalas medidas

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pregunta al esposo, por ejemplo, las funciones que desempeñan él y su mujer en la compra de un automóvil nuevo, se obtiene un conjunto de respuestas, y si se pregunta a la esposa, las respuestas son distintas; si están juntos al preguntarles, se tiene un tercer conjunto de respuestas diferentes. ¿Cuál es el correcto? Es difícil decirlo, dado que persiste el hecho de que la situación que rodea a una medición puede afectar las calificaciones que se obtengan. 5. Diferencias debidas a variaciones en la aplicación. En mercadotecnia, gran parte de las mediciones utilizan cuestionarios aplicados por teléfono o en persona. Puesto que los entrevistadores pueden variar su forma de hacer las preguntas, las respuestas también cambiarían en función del entrevistados Un mismo entrevistador incluso podría manejar dos entrevistas de manera distinta para generar una variación de las respuestas obtenidas, pese a que los entrevistados no difieran realmente en la característica considerada. 6. Diferencias debidas al muestreo de reactivos. Cuando se intenta medir cualquier concepto, es habitual que se utilice un reducido número de reactivos significativos para la característica que se mide. De esta manera, la escala de actitudes para las compañías tabacaleras sólo contendrá una muestra de los reactivos o afirmaciones que podrían haberse incluido. De hecho, es frecuente que


Efecto de la cultura en los estilos de respuesta

Uno de los aspectos más importantes e ¡mpactantes donde la cultura afecta a las investigaciones multinacionales es la forma en que las personas de los diversos países responden a !as preguntas de encuestas y usan las escalas de los cuestionarios. En un experimento cuidadosamente controlado, Custom Research. Inc., exploró el uso de los diferentes tipos de escalas en la investigación de un nuevo producto. El resultado: se descubrieron diferencias extraordinarias entre un país y otro en el uso de escalas de encuestas muy comunes. Por ejemplo, los encuestados en Filipinas e Italia tienen el cuádruple de probabilidades que

los de Hong Kong y Japón de usar el "cuadro superior" de una escala de intención de compra. Y estas diferencias son resultado de la cultura, no de niveles económicos. Japón y Estados Unidos, dos de los países más ricos del mundo, difieren considerablemente en estas mediciones. Esas diferencias se deben entender y tomar en cuenta durante el análisis de estudios multinacionales. En cuanto al experimento de Custom Research, realizado en 18 países, en ía figura siguiente se ilustran algunas diferencias identificadas en el uso de las escalas de intención de compra:

continúa

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Efecto de la cultura en los estilos de respuesta (contin

El efecto de las diferencias culturales en el uso de la escala es incluso más complejo: existen diferencias aun en un mismo país de una escala a otra. Ese fenómeno se ejemplifica al comparar el uso de la escala de singularidad, que se ¡lustra en la figura siguiente, contra el ejemplo previo de la intención de compra. Los italianos son menos optimistas en su uso de la escala de singularidad, mientras que los habitantes de Reino Unido son más agresivos al utilizar dicha escala, que en la de intención de compra.

Lo anterior significa que no existe una sola forma sencilla de ajuste de las diferencias de un país a otro. Se requieren experiencia internacional y comprensión plena del uso distinto de cada escala de un país a otro.

Furmyr: Jeffrey Pope, How Cultural Differences Affect Multi-Country Research

(Minneapolis, MN: Custom Research, Inc., 1991).

ni siquiera se sepa cuáles son todos los reactivos pertinentes. Si se añadieran, eliminaran o redactaran de nuevo algunos reactivos, sin duda alguna cambiaría el resultado de las calificaciones de María y Bárbara. En todo momento hay que estar consciente de que los instrumentos reflejan la interpretación del concepto y de los reactivos usados para medirlo, además de que las calificaciones resultantes varían, según la forma en que se elijan y expresen los reactivos. La calificación final también se ve influida por el número de reactivos presentados. La estatura de un hombre puede servir como indicador de su "tamaño;" pero lo mismo podría decirse de su peso, circunferencia de la cintura o del tórax, y así sucesivamente. Sin duda, cabe esperar que se tenga una mejor medición de ese tamaño si se incluyen todos esos reactivos. Lo mismo ocurre con las mediciones psicológicas. Si todos los demás factores permanecen constantes, una escala de un reactivo es una muestra menos adecuada que otra con 25 reactivos del universo de reactivos significativos para una característica. 7. Diferencias por la falta de claridad del instrumento de medición. En ocasiones, una diferencia en la respuesta a un cuestionario o reactivo de una escala se deriva de diferencias en la interpretación de una pregunta ambigua o compleja, no de otras de naturaleza fundamental en la característica

Clasificación y evaluación de los errores

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que se intenta medir. En el capítulo precedente, se demuestra cómo hasta las palabras más sencillas pueden malinterpretarse. Al medir conceptos complejos, como las actitudes, las posibilidades de equivocación aumentan. Una de las tareas principales del investigador es generar reactivos o preguntas que signifiquen lo mismo para todos los sujetos, a fin de que las diferencias en las calificaciones no sean el resultado de diferencias de interpretación. 8. Diferencias causadas por factores mecánicos. Los factores mecánicos también pueden afectar las calificaciones obtenidas. Ciertos aspectos, como la falta de espacio para anotar las respuestas, marcas de verificación accidentales en la casilla incorrecta e interpretación inadecuada de una respuesta poco legible pueden repercutir en las calificaciones que se asignen.

I Clasificación y evaluación de los errores Error sistemático

Error de medición, también llamado error constante porque afecta de manera sistemática a la medición.

Error aleatorio

Error de medición debido a aspectos transitorios de la persona o situación de medición, que afecta a la medición misma de manera irregular.

Validez

Grado en que las diferencias de las calificaciones del instrumento de medición reflejan diferencias verdaderas entre los individuos, grupos o situaciones en cuanto a la característica que se intenta medir; o diferencias verdaderas en un mismo individuo, grupo o situación de una ocasión a la siguiente, en vez de tratarse de errores sistemáticos o aleatorios.

El ideal de toda escala es generar una clasificación que refleje las verdaderas diferencias en la característica que se intenta medir, sin que interfieran factores irrelevantes. En los hechos, lo que se obtenga podría ser otra cosa. Un tipo de error que suele aparecer en las calificaciones es el error sistemático, también llamado error constante porque afecta de manera sistemática la medición. Un ejemplo consistiría en medir la estatura de un hombre con una vara de madera calibrada deficientemente, otro sería la recopilación de datos, realizada por el gobierno federal, sobre la actividad económica. En Estados Unidos, el Department of Commerce mide habitualmente el crecimiento nacional anual al contar el volumen de bienes y servicios vendidos en el país, calcular la diferencia respecto al año previo y restar el importe resultante de la inflación. Sin embargo, hasta hace poco el gobierno no incluía el comercio por Internet en sus datos de ventas. Por ejemplo, habría contado las ventas de Dell Computer, no así sus ventas en línea, subestimando de tal suerte la actividad económica en cada año.7 El error aleatorio se denomina de esta manera porque ocurre de manera inconstante y se debe a aspectos temporales de la persona o situación de medición, además de que afecta a la medición misma en forma irregular. Un error aleatorio está presente cuando se repite la medición de un individuo o grupo de individuos y no se obtienen las mismas calificaciones, pese a que no haya cambiado la característica que se mide. Por ejemplo, si un hombre sometido a una primera medición de su estatura se cambia de zapatos antes de medirlo de nuevo, sería posible que las dos mediciones no concuerden, no obstante que su estatura real ha permanecido sin cambio. La distinción entre los errores sistemáticos y aleatorios es crítica, en virtud de la forma en que se evalúa la validez de una medición. Se dice que tiene validez toda escala u otro instrumento de medición con que se mida de manera precisa lo que se pretendía medir. La validez de un instrumento de medición se define como "el grado en que las diferencias de calificación con él reflejan diferencias verdaderas entre los individuos respecto de la característica que se busca medir, no errores sistemáticos o aleatorios".8 Lograrlo es una tarea muy difícil que no se alcanza simplemente, por ejemplo, al conjuntar preguntas o afirmaciones para medir la actitud de una persona hacia el tabaquismo en sitios públicos. El investigador debe dar los pasos necesarios para verificar que el cuestionario realmente mida la actitud de la persona sobre el tema. Esto es algo que por ningún concepto se establece de manera inequívoca, sino que siempre se infiere. Son dos los tipos de inferencias que se hacen para establecer la validez de un instrumento: 1) evaluación directa de la validez y 2) evaluación indirecta mediante la confíabilidad.9

Evaluación directa de la validez Validez predictiva

La utilidad del instrumento de medición como factor predictivo de alguna característica o comportamiento del individuo; a veces llamada validez relacionada con criterios.

Son tres los tipos de técnicas de evaluación directa que pueden usarse para inferir la validez de una medición. Es posible buscar datos de su validez predictiva, de contenido y de concepto. Validez predictiva El grado en que una medición pronostique realmente el criterio, trátese de una característica o de un comportamiento específico del individuo, es su validez predictiva. Un ejemplo sería el Gradúate Management Admissions Test. El hecho de que la mayoría de las facultades de administración importantes en Estados Unidos requieran dicho examen certifica su validez predictiva; ha resultado útil para pronosticar cuáles serán los resultados de un estudiante, con

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Validez concurrente

Correlación entre la variable predictiva y la de criterio cuando se evalúan simultáneamente.

Validez de contenidodo

La suficiencia con que se captura el dominio de la característica a través de la medición; a veces llamada validez nominal.

una calificación específica de dicho examen, al cursar un programa de maestría en administración de empresas acreditado. La calificación del examen se usa para predecir el criterio de rendimiento. Un ejemplo de escala de actitud podría consistir en el uso de las calificaciones obtenidas por los representantes de ventas en un instrumento de medición diseñado para evaluar su satisfacción en el trabajo, a fin de predecir las probabilidades de que renuncien. Ambos ejemplos ilustran la validez predictiva -en el sentido verdadero del término- o uso de la calificación para predecir un suceso futuro. No obstante, existe otro tipo de validez predictiva, la validez concurrente, que concierne a la relación entre la variable predictiva y la de criterio, cuando se evalúan simultáneamente. Por ejemplo, la prueba cutánea (cutirreacción) de tuberculina, que es parte habitual de un examen físico, no tiene como fin predecir si una persona es propensa a contraer la tuberculosis en el futuro, sino saber si la padece en el momento actual. La validez predictiva se determina de manera estricta mediante la correlación del instrumento de medición con la característica o comportamiento que se mide. Si la correlación es alta, se dice que la medición tiene validez predictiva. "De tal modo, si se descubriera que la exactitud en los lanzamientos en el juego de la herradura guardan una estrecha correlación con el éxito en la universidad, tales lanzamientos serían una medición válida para predecir el éxito como estudiante universitario."10 Esta cita no pretende indicar de manera implícita que una teoría sólida y el sentido común son inútiles para la selección de instrumentos predictivos en la investigación, sino que una vez realizada la investigación, la prueba radica en las correlaciones. La validez predictiva es relativamente fácil de evaluar. Sin duda, requiere una forma razonablemente válida de medir el criterio contra el cual se compararán las calificaciones del instrumento de medición. Dada la disponibilidad de tales calificaciones (por ejemplo, las obtenidas realmente en un programa de maestría en administración de empresas o un conteo de cuántos representantes de ventas renuncian), lo único que necesita hacer el investigador es establecer el grado de la relación, usualmente con la forma de algún tipo de coeficiente de correlación, entre las calificaciones del instrumento de medición y la variable de criterio. Aunque fácil de evaluar, la validez predictiva pocas veces es el tipo más importante de validez. Con frecuencia, el investigador se preocupa por "qué se mide en realidad con la medición", no simplemente si lo predice con exactitud o no. Validez de contenido Se dice que el instrumento de medición tiene validez de contenido si cubre adecuadamente los aspectos más importantes del concepto que se mide. Por ejemplo, suponiendo que alguien usa la siguiente lista de palabras para evaluar la capacidad ortográfica de una persona: catcher, shortstop.foul, strike, carrera, pitcher, seguramente el lector desconfiará de la prueba. Además, la base de su objeción dependería del hecho de que todas las palabras se relacionan con el béisbol y, por tanto, podría afirmar que una persona con mala ortografía podría tener buenos resultados en esta prueba simplemente por su afición al béisbol. Por supuesto, estaría en lo correcto. Una persona con buena capacidad ortográfica básica y poco interés en el béisbol podría tener en esta prueba resultados peores que otra con menor capacidad y más interés en ese deporte. Puede decirse que la prueba carece de validez de contenido, ya que no es una muestra apropiada de toda la gama de palabras que podrían usarse, sino que es muy selectiva en su enfoque. En teoría, para indagar con mayor exactitud la capacidad ortográfica de la persona tendría que aplicarse una prueba que incluya todas las palabras de un idioma, y quien indique correctamente el mayor número de palabras tendría la mayor capacidad ortográfica. Pero ese sería un procedimiento no realista, que requeriría gran parte de la vida del sujeto para realizarlo; por tanto, se tiene que recurrir a muestras de todas las palabras que podrían usarse. Las diversas muestras de reactivos pueden producir resultados comparativos distintos por individuo. Es necesario reconocer que haber evaluado la característica verdadera depende de lo bien que se haya muestreado el intervalo de la misma. Lo anterior es válido no sólo en relación con la capacidad ortográfica, sino respecto a las características psicológicas. ¿Cómo puede tenerse la certeza de que una medición posee validez de contenido? Por ningún concepto es posible garantizarlo, ya que, en parte, es una cuestión de juicio. Es factible sentirse satisfecho con los reactivos incluidos en una medición, mientras que un crítico afirmaría que no se mostraron algunos aspectos pertinentes de la característica. Aunque sea imposible garantizar


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la validez de contenido de una medición, sí se pueden minimizar las objeciones de los críticos. La clave de la validez de contenido radica en los procedimientos usados para desarrollar el instrumento. Una forma de definir el dominio apropiado, por ejemplo, es buscar en las publicaciones cómo lo han definido otros investigadores. El paso siguiente radica en formular un gran número de reactivos que representen, de manera general, el intervalo de actitudes que podría relacionarse con el tema en cuestión. En esta etapa, el investigador puede incluir una amplia variedad de reactivos con matices de significado levemente distintos, ya que la lista original se reducirá para producir el instrumento definitivo. El conjunto de reactivos debe ser grande, de modo que, después de mejorar la medición, todavía contenga los suficientes para el muestreo apropiado del intervalo de la variable. En el ejemplo citado previamente, una medición de la satisfacción en el trabajo de un representante de ventas incluiría reactivos sobre cada uno de los componentes del puesto (obligaciones, compañeros de trabajo, altos directivos, supervisor de ventas, clientes, paga y oportunidades de promoción) para que su contenido sea válido. Validez de conceptoto

Evaluación de lo certero que resulta el instrumento para capturar el concepto o rasgo que se supone debe medir.

Validez de concepto La medición de conceptos es una tarea vital y la validez de concepto es una de las más difíciles de establecer. No sólo el instrumento debe tener coherencia interna, sino que ha de medir lo que se supone debe medir. En otras palabras, cada reactivo del instrumento debe reflejar el concepto, además de correlacionarse con los demás reactivos del instrumento. De tal suerte, se diría que tiene validez de concepto un instrumento de medición diseñado para medir actitudes si, de hecho, mide la actitud en cuestión y no otra característica subyacente del individuo, que tenga efecto en su calificación. La validez de concepto está en el centro mismo del progreso científico. Los científicos necesitan conceptos para comunicarse, lo mismo que el lector y el autor de esta obra. En mercadotecnia, se habla de la clase socioeconómica de un$ persona, su personalidad, sus actitudes, y así sucesivamente, porque todos esos conceptos explican el comportamiento. Y, aunque vitales, también se singularizan por no ser observables. Es posible observar el comportamiento relacionado con estos conceptos, pero no los conceptos mismos; por eso, se trata de definir operativamente el concepto con base en lo que puede observarse. Cuando se acuerda una definición operativa, la precisión de la comunicación avanza. En vez de decir que lo medido con 75 reactivos es la lealtad a la marca de la persona, se habla del concepto de lealtad a la marca. No obstante que la medición de conceptos es vital para el progreso científico, también es el tipo de validez más difícil de establecer.11 Por ejemplo, en la Ventana de investigación 13.2 se analizan los problemas históricos relacionados con la medición del concepto "ingreso discrecional" y una nueva medición propuesta. Es necesario cerciorarse, mediante los planes y procedimientos usados en la elaboración del instrumento, de que se muestre adecuadamente el dominio del concepto y que exista coherencia interna entre los reactivos del dominio. Una vez que los investigadores han especificado el dominio del concepto, han generado el conjunto de reactivos significativos para la anchura de ese dominio, los han refinado y verificado que tienen coherencia interna, el paso final consiste en observar qué tanto se relaciona la medición con la de otros conceptos vinculados teóricamente con el concepto de referencia. ¿Se comporta como se esperaba? ¿Encaja en la teoría o modelo que relaciona este concepto con otros? Para ejemplificar lo anterior, analicemos el caso previo relativo al efecto de la satisfacción con el trabajo en la rotación de representantes de ventas. Supongamos que se ha desarrollado una medición para evaluar dicha satisfacción. La validez de concepto de la medición podría evaluarse al determinar si en realidad existe una relación entre las calificaciones de satisfacción en el trabajo y la rotación de personal. De tal modo, las compañías con calificaciones bajas (indicativas de menos satisfacción en el trabajo) deben experimentar más rotación que otras con calificaciones altas. Si no fuera así, cabría poner en tela de juicio la validez de concepto de la medición de la satisfacción en el trabajo. Dicho de otra manera, la validez de concepto de una medición se juzga por el hecho de que la medición confirme o refute las hipótesis predichas a partir de la teoría basada en los conceptos. Por supuesto, el problema es que el hecho de que la relación hipotética no sea cierta en relación con el fenómeno observado podría deberse a falta de validez de concepto o que la teoría es incorrecta. Por ende, es frecuente que se intente establecer la validez de concepto de una medición relacio-

• -^x 372

Capítulo 13: 13: Fundamentos de medición medición Capítulo


Medición del concepto "ingreso discrecional

Además del género y edad, el ingreso familiar es uno de los factores predictivos más recopilados y eficaces en relación con el comportamiento de los consumidores. Casi todos los instrumentos de investigación de mercados incluyen preguntas sobre los ingresos, cuyas respuestas se usan de maneras muy distintas. El ingreso describe a los consumidores, divide a los mercados en segmentos, predice o explica compras y describe las posibles razones que originan los hábitos de compra cambiantes.

Nuestra medición del ingreso discrecional subjetivo se creó para tres reactivos ya presentes en ei Life-Style Questionnaire de la agencia publicitaria DDB Needham.

Aunque eí ingreso familiar es un factor predictivo útil, dista de ser completo. Los consumidores con bajos ingresos a veces se comportan como consumidores de altos ingresos, y viceversa. Entre las múltiples causas de tales contradicciones se encuentra el hecho de que los consumidores difieren mucho en sus obligaciones financieras y en su capacidad para administrar los fondos que tienen. Cuando dos familias cuentan exactamente con el mismo ingreso, el importe que queda después de adquirir los bienes básicos hace que una familia esté relativamente desahogada, y la otra, relativamente pobre. Las familias con más ingreso "discrecional" cuentan con mayores posibilidades de comprar artículos adicionales o de lujo y conveniencia, o para ahorrar dinero y usarlo en el futuro. Así, los conocimientos del ingreso discrecional serían de valor considerable en la investigación de mercados.

3. Nuestro ingreso familiar es suficientemente alto para satisfacer casi todos nuestros deseos importantes.

Pese a sus beneficios evidentes, el concepto de ingreso discrecional no se ha usado mucho a lo largo de los años. Un autor lo atribuye al hecho de que los consumidores no pueden determinar e informar sobre su ingreso discrecional de manera objetiva y precisa. Otros estudiosos han situado las formas generalmente ambiguas en que los consumidores usan las ideas económicas. Les molesta en particular el hecho de que lo "discrecional" y lo "esencial" son hasta cierto punto cuestión de gusto personal. Una forma de evitar tales problemas es utilizando un enfoque psicológico para determinar el ingreso discrecional. En vez de tratar de que los consumidores proporcionen datos económicos objetivos, el enfoque psicológico se basa en una variable totalmente subjetiva: qué piensan las personas acerca de lo que tienen.

Validez convergente Confirmación de la existencia de un concepto determinada por la correlación indicada por mediciones independientes de ese concepto.

1. Sin importar lo rápido que aumenten nuestros ingresos, nunca parece alcanzar. 2. Tenemos más para gastar en artículos adicionales que muchos de nuestros vecinos.

Las afirmaciones precedentes se califican en una escala de seis puntos, con "definitivamente en desacuerdo" (1) y "definitivamente de acuerdo" (61 como extremos. Cuando se suman las respuestas a los tres reactivos, el primero de ellos con codificación inversa, el resultado es una calificación en el intervalo de 3 a 18. Las personas con calificación alta en esta escala indican que tienen dinero suficiente para comprar lo que consideran necesario y algo más. Las personas con calificación baja expresan que tienen dificultades para salir adelante. Cada uno de los reactivos menciona un aspecto importante del concepto de ingreso discrecional subjetivo. El primero mide un aspecto de tal concepto muy cercano al bienestar económico percibido y que también se relaciona, probablemente de manera estrecha, con la capacidad de administración del dinero. El segundo se refiere a los bienes "adicionales" en comparación con los vecinos, que son un grupo de referencia importante. El tercero corresponde a la sensación de tener ingresos suficientes para lo que se considera importante y, ai mismo tiempo, lo que todavía se llama "deseos". Este reactivo llega a la esencia misma del significado del adjetivo "discrecional". FufintR Thamas C Q'Guinn y William D. Wells, "SuOjectlve Discretionary Income". Markeling Haseaich. A Magaztne ai Managemem 3nd Applications 1 (marzo de 19891. pp 32-41. American Marketing Asscdation Véase cálculos del importe de ¡ngieso discrecional en hogares estadounidenses en Cheryl Russell y Margare! Ambry. Tñe Offícial Guitie lo Ameucan focomes (libara, NV. New Stiategist Publicatinns & Consulting, 1933).

nándola con varios conceptos, no con uno solo. Además, se trata de usar las teorías e hipótesis puestas a prueba y que han resultado válidas. Si existe el rasgo o concepto, también debe ser mensurable mediante más de un método, los cuales deben ser independientes, hasta donde sea posible. Si con todos ellos se mide el mismo concepto, las mediciones han de tener alto grado de correlación, lo que aporta evidencias de la validez convergente, que se define como la "confirmación de una relación mediante procedimientos de medición inde-

Clasificación y evaluación de los errores Validez discriminante

Criterio impuesto sobre la medición de un concepto, que requiere que no se correlacione estrechamente con otras mediciones, de las cuales se supone difiere. Confíabilidad Similitud de resultados obtenidos con mediciones independientes a la vez que comparables del mismo objeto, rasgo o concepto.

FIGURA 13.3

373

pendientes". Otra evidencia de la validez de concepto es la validez discriminante, con la cual se requiere que una medición no se correlacione estrechamente con aquellas de las que se supone difiere.12 Las correlaciones demasiado estrechas indican que la medición no captura realmente un rasgo distinto o aislado.

Evaluación indirecta a través de la confiabilidad El término confiabilidad se refiere a la obtención de resultados similares al medir un objeto, rasgo o concepto con mediciones independientes, a la vez que equiparables. Si se emprenden dos mediciones distintas de la inteligencia de un grupo de personas y las calificaciones de ambas se correlacionan estrechamente entre sí, podría afirmarse que las mediciones son confiables en el sentido de que cada una reproduce las calificaciones de la otra. Evaluar la confiabilidad de un instrumento de medición consiste en determinar la parte de la variación en las calificaciones originada por la inconstancia en la medición.13 Sobra decir que la confiabilidad del instrumento debe establecerse antes de emplearlo en algún estudio importante. Antes de analizar cómo se obtienen las pruebas de confiabilidad, es necesario señalar varios aspectos. Si una medición es confiable, no está influida por factores transitorios. Sin embargo, una medición puede ser confiable, sin que sea necesariamente válida. Por ejemplo, el Food Marketing Institute realiza anualmente una encuesta, entre las compañías que lo constituyen, para averiguar las causas que originan pérdidas de mercancía en los supermercados. Dicha empresa mide la magnitud de los hurtos preguntando a los establecimientos el número de delincuentes que capturaron y cuánto vale la mercancía recuperada. En el supuesto de que las tiendas lleven registros de esos incidentes, los datos serían muy confiables. Sin embargo, el método no sería una medición válida de la magnitud de los hurtos, ya que no se realizaron conteos del número de ladrones que no fueron capturados, ni del valor de la mercancía no recuperada. De hecho, el vicepresidente de servicios de prevención de pérdidas de FMI, Charles Miller, afirma que los ladrones de tiendas organizados (llamados boosters en el gremio) habitualmente roban más de 60 artículos en cada ocasión, en especial los artículos de venta relativamente frecuente, como maquinillas de afeitar y películas, y pocas veces son capturados.14 Algunas de estas pérdidas podrían detectarse empleando los datos de lectores ópticos que miden los cambios en inventarios, pero el uso de lectores ópticos tiene a su vez un problema de validez: los datos pueden mostrar que las existencias han desaparecido; pero no que el hurto en la tienda fue la causa de su desaparición. En la figura 13.3 se ilustra este concepto. El rifle viejo no es confiable, mientras que el rifle nuevo es relativamente confiable, si bien, la mira no está ajustada correctamente al centro del diagrama. El dibujo de la derecha muestra los disparos del rifle nuevo con la mira debidamente ajustada. Sólo en esta última situación el usuario del arma podría esperar dar en el centro del blanco con regularidad. Aunque una medición que es confiable podría ser válida o no, cuando no es confiable sin duda alguna tampoco es válida. Por el contrario, si es válida, seguramente es confiable. Una medición váli-

314

Capítulo 13: Fundamentos de medición da de la estatura es confiable, puesto que, en realidad, mide el rasgo en cuestión. Así, la confiabilidad sólo aporta evidencia negativa, es decir, puede demostrar la falta de validez, no así su presencia. Sin embargo, la confiabilidad se determina más fácilmente que la validez, de modo que históricamente se ha recurrido más a ella para inferir la calidad de las mediciones.

Estabilidad

Evidencia de ia confiabilidad de una medición, determinada al medir el mismo objeto o individuo en dos momentos distintos y, luego, correlacionar las calificaciones; también llamada evaluación de confiabilidad de prueba-reprueba.

Equivalencia

Evidencia de la confiabilidad de una medición determinada respecto a un instrumento y situación de medición. Cuando se aplica a instrumentos, la medición de equivalencia de la confiabilidad es la coherencia y homogeneidad internas del conjunto de reactivos que forman la escala; aplicado a situaciones de medición, se enfoca en conocer si los diversos observadores o instrumentos usados para medir a los mismos individuos u objetos, en un mismo punto cronológico, generan resultados congruentes.

Estabilidad Una de las formas más usadas para establecer la confiabilidad de una medición consiste en medir los mismos objetos o individuos en momentos distintos y correlacionar las calificaciones obtenidas. En el supuesto de que los objetos o individuos no han cambiado, ambas calificaciones deben correlacionarse a la perfección. En la medida en que no ocurra así, existen perturbaciones aleatorias en alguna o en ambas situaciones de prueba, con lo que se producen errores aleatorios en la medición. El procedimiento se conoce como evaluación de confiabilidad de prueba-reprueba y establece la estabilidad de una medición. Una de las decisiones críticas que debe tomar el investigador cuando determina la estabilidad de una medición, es cuánto tiempo esperar entre aplicaciones sucesivas del instrumento. Si el instrumento es una escala de actitudes y el investigador espera tiempo excesivo, podría cambiar la actitud de la persona, con lo cual se produce una baja correlación entre las dos calificaciones. Por otra parte, la espera demasiado breve probablemente generará un sesgo de prueba, de manera que las personas podrían recordar cómo respondieron en la primera ocasión y ser más constantes en sus respuestas de lo que sería justificable, con base en sus actitudes. A fin de manejar ese problema, muchos investigadores usan diferentes métodos de aplicación en las dos mediciones. En lugar de poner todos los reactivos en un formulario, el investigador genera dos instrumentos diferentes, pero con el contenido tan parecido como sea posible. En otras palabras, cada formulario debe contener reactivos de los mismos dominios y cada dominio de contenido debe hacer aproximadamente el mismo énfasis en cada formulario. En teoría, habría una correspondencia uno a uno entre los reactivos de ambos formularios, de modo que las medias y desviaciones estándar respectivas serían idénticas y las correlaciones entre los reactivos serían las mismas en ambas versiones.15 Aunque es punto menos que imposible lograr este ideal, sí es factible elaborar formularios que guarden un paralelismo general, lo cual permite correlacionarlos a través del tiempo para medir la estabilidad. El intervalo recomendado entre aplicaciones es de dos semanas.16 Equivalencia En una escala de actitudes, cada reactivo actúa en teoría como una medición de la actitud y la calificación del sujeto en una parte de la escala debe correlacionarse con la que obtenga en otra parte de la propia escala. La medición de la equivalencia de la confiabilidad se enfoca en la coherencia interna del conjunto de reactivos que forman la escala. La primera medición de la coherencia interna del conjunto de reactivos fue la confiabilidad de mitades divididas de la escala. En la evaluación de esta confiabilidad, el total de reactivos se divide en dos mitades equivalentes, se correlacionan las calificaciones totales de cada una y se toma este valor como medición de la confiabilidad del instrumento. En ocasiones, los instrumentos se dividen al azar, mientras que en otras se supone que los reactivos pares forman una mitad del instrumento y los nones la otra. La calificación total de los reactivos pares se correlaciona luego con la obtenida de los reactivos nones. Ha habido críticas contra la confiabilidad de mitad dividida como medición de la coherencia interna de una escala. Los críticos aducen que la división es necesariamente arbitraria de los reactivos en mitades equivalentes. Cada una de las muchas divisiones posibles puede producir correlaciones o confiabilidades distintas entre las mitades. ¿Cuál división es la correcta? En otras palabras, ¿cuál es la confiabilidad del instrumento? Por ejemplo, con una escala de 10 puntos o reactivos son posibles 126 divisiones o coeficientes de confiabilidad. Una forma más apropiada de evaluar la homogeneidad interna de un conjunto de reactivos es analizarlos simultáneamente con el coeficiente alfa. Ello se debe a que el coeficiente alfa tiene relación directa con el modelo de mediciones más aceptado y atractivo, desde el punto de vista conceptual, el modelo de muestreo de dominios. Este modelo sostiene que el propósito de una medición dada es calcular la calificación que se habría obtenido si se usaran todos los reactivos del dominio. La calificación que obtenga un sujeto dado en todos los reactivos del dominio es la calificación verdadera de esa persona, Xr


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En la práctica, es habitual que no se usen todos los reactivos que podrían haberse utilizado, sino únicamente una muestra de ellos. Dicha muestra es buena en la misma medida en que se correlacione con la calificación verdadera. Así, según el modelo de muestreo de dominio, una fuente primaria de error de medición es el muestreo inadecuado del dominio de reactivos significativos. El concepto de una matriz de correlación muy grande, que muestra todas las correlaciones entre los reactivos del dominio, es básico para el modelo de muestreo de dominio. Es improbable que alguno de los reactivos constituya una representación perfecta del concepto, de igual modo que no puede usarse una sola palabra para poner a prueba la diferencia de capacidad ortográfica de los sujetos o una sola pregunta para medir la inteligencia de una persona. La correlación promedio entre los reactivos de esta matriz muy grande, 7, indica en qué grado está presente un núcleo común en los reactivos. La dispersión de las correlaciones alrededor del promedio indica el grado en que los reactivos varían, en cuanto a su contenido del núcleo común. El supuesto clave en el modelo de muestreo de dominio es que todos los reactivos, si son parte del dominio del concepto, tienen igual proporción del núcleo común. Esta afirmación implica que la correlación promedio en cada columna de la matriz hipotética es la misma e igual a la correlación promedio de toda la matriz. En otras palabras, si todos los reactivos de una medición se obtienen del dominio de un solo concepto, las respuestas a esos reactivos deben estar correlacionadas estrechamente. Por el contrario, las correlaciones bajas entre reactivos indican que algunos de ellos no se extrajeron del dominio apropiado y producen error y falta de confiabilidad. El coeficiente alfa es una medición resumida de las correlaciones existentes entre un conjunto de reactivos. Se calcula como sigue:17

donde

k = número de reactivos de la escala cr,2 = varianza de las calificaciones del elemento / entre sujetos o-? = varianza de las calificaciones totales entre sujetos, donde la calificación total de cada sujeto es la suma de las calificaciones de cada elemento

El coeficiente alfa debe calcularse invariablemente para evaluar la calidad de la medición. Tiene mucho significado, ya que la raíz cuadrada del coeficiente alfa es la correlación estimada de la prueba del reactivo k con calificaciones verdaderas sin error. ¿Qué debe hacer el analista si el coeficiente alfa es bajo? En el supuesto de que el conjunto de reactivos sea suficientemente grande, tal resultado hace suponer que algunos de ellos no comparten por igual el núcleo común y posiblemente deban eliminarse. La manera más sencilla de identificarlos es calcular la correlación de cada elemento con la calificación total y grafícar las correlaciones resultantes en orden de magnitud decreciente. Deben eliminarse los reactivos con correlación cercana a cero. También debe considerarse eliminar los reactivos que produzcan una caída considerable o repentina de las correlaciones elemento-total. Si el concepto tiene cinco dimensiones o componentes identificables, se calcularía el coeficiente alfa para cada dimensión. Las correlaciones reactivo-total usadas para eliminar reactivos también se basarían en los reactivos del componente y la calificación total de la dimensión. El análisis precedente estudia la medición de la equivalencia de confiabilidad cuando se aplica a un solo instrumento. Se utiliza otra medición de equivalencia cuando diferentes observadores o instrumentos miden simultáneamente a los mismos individuos u objetos. ¿Acaso estos métodos producen resultados congruentes? ¿Son equivalentes al medirlos con las correlaciones entre las calificaciones totales? Un ejemplo sería un concurso de belleza. ¿Acaso los jueces, con los criterios establecidos de belleza, talento, porte, etc., califican a las mujeres en el mismo orden de primer lugar, segundo lugar, tercer lugar, y así sucesivamente? La confiabilidad de la medición es mayor en la medida en que concuerden los jueces. Por ejemplo, en la figura 13.4 se ilustra una situación donde no concuerda el juicio de dos observadores distintos. Este tipo de equivalencia es la base de la validación convergente, cuando las mediciones son independientes.18

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F I G U R A 13.4

Fuente: Reproducido con autorización de King Features Syndicate.

I Desarrollo de mediciones Es fácil que un investigador principiante se confunda en cuanto a la manera de desarrollar mediciones de conceptos de mercadotecnia. ¿Cómo enfrentar los temas básicos de confíabilidad y validez, y tomar decisiones entre los diversos coeficientes que pueden calcularse? En la figura 13.5 se ilustra una serie de pasos que pueden emplearse para desarrollar mediciones válidas de los conceptos de mercadotecnia.19 El paso 1 del proceso consiste en especificar el dominio del concepto que se medirá. Los investigadores deben ser cuidadosos al especificar lo que se incluye o se excluye en el dominio del concepto. Para medir la satisfacción de un cliente con un nuevo calefactor que compró recientemente, ¿qué atributos del producto y la compra deben medirse para evaluarla con exactitud? Sin duda, preferiría ser razonablemente exhaustivo en la lista de características del producto que se incluirán, con aspectos como costo, durabilidad, calidad, rendimiento operativo y aspecto estético. Sin embargo, ¿qué hay de la reacción del comprador a la atención recibida del vendedor? ¿Qué puede decirse sobre las reacciones de los miembros de la familia a un anuncio, observado de manera posterior a la compra, en el que se ofrece un producto competidor con las mismas características y menor costo? y ¿de las reacciones de la familia ante la noticia de ciertos efectos ambientales negativos originados por uso del producto en cuestión? Detallar cuáles de estos factores deben incluirse o cómo se debe definir operativamente la satisfacción de los clientes rebasa el alcance de esta obra. Sin embargo, es evidente que los investigadores deben ser minuciosos al especificar lo que se incluye y excluye del dominio del concepto que se mide. El paso 2 del proceso es la generación de reactivos que capturen el dominio especificado. En esta situación, las técnicas usualmente productivas en la investigación exploratoria, como el estudio de publicaciones, encuestas de experiencia y ejemplos estimulantes de introspección generalmente son productivas. Las publicaciones deben indicar cómo se ha definido la variable y cuántas dimensiones o componentes tiene. La búsqueda de métodos para medir la satisfacción del cliente abarcaría folletos del producto, artículos en periódicos y revistas especializados o resultados de las pruebas de producto como las publicadas por Consumer Reports. La encuesta de experiencia incluiría conversaciones con miembros del grupo de producto encargado del artículo en cuestión, representantes de ventas, distribuidores, personal de investigación de mercados, consumidores y personas ajenas a la compañía fabricante que tengan experiencia acerca de equipos de calefacción. Los ejemplos estimulantes de introspección abarcarían una comparación de los productos competidores o un examen detallado de algunos señalamientos particularmente vehementes en cartas espontáneas acerca del funcionamiento del producto. Los ejemplos más productivos serían los que revelen contrastes claros o contengan características sobresalientes. En la etapa de generación de reactivos también podrían aprovecharse los grupos de enfoque.

Desarrollo de mediciones

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FIGURA 13.5

Fuente: adaptado del procedimiento que recomienda Gilbert A. Churchill Jr, "A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs", en Journal of Marketing Research 16 (febrero de 1979), p. 66. American Marketing Association.

Otra posible fuente de reactivos consiste en hacer que los participantes se enfoquen en las interacciones que resultaron cruciales o críticas para conformar su reacción al fenómeno. Por ejemplo, las siguientes preguntas se hicieron a todos los participantes al tratar de identificar las características que hacen de las solicitudes de servicio experiencias satisfactorias o insatisfactorias.20 •

Piense en un momento en que, como cliente, tuvo una interacción particularmente satisfactoria (o insatisfactorid) con un empleado de una aerolínea, hotel o restaurante.

•

¿Cuándo ocurrió el incidente?

•

¿Qué circunstancias específicas produjeron esa situación?

•

¿Exactamente qué hizo o dijo el empleado?

•

¿Fue el resultado lo que le hizo sentir que la interacción fue satisfactoria (o insatisfactoria}!

Disyuntiva ética 13.2 La tarea de Susana Blanco era medir la calidad del servicio de la empresa para la cual trabaja, Banco del Valle, Le agradó desempeñarla por varias razones, entre las que destacaba el hecho de que se topó con una escala de medición de la imagen de bancos en un número reciente de una revista especializada en bancos. Planea usar la escala tal y como ésta. Con ello, solucionará el problema de la medición, de modo que sólo quedará el aspecto del muestreo (por ejemplo, quiénes participarán en la muestra, cuántos participantes, de qué manera, y así sucesivamente), lo cual simplifica su tarea.

• Antes de usar una escala de ese tipo, ¿acaso Susana tendría la responsabilidad de investigar sus propiedades de confiabilídad y validez?

• ¿Puede suponer simplemente que la escala es buena porque fue publicada? « ¿Qué pasa si Blanco no tiene capacitación formal en e! área de mediciones? ;Qué debería hacer?

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Capítulo 13: Fundamentos de medición Observe cómo se hizo hincapié en que los participantes describiesen un caso específico en que hubo una interacción de servicio buena o mala. Podría utilizarse un procedimiento similar en una muestra de compradores del calefactor para generar los reactivos. El paso 3 consiste en recopilar datos acerca del concepto en una muestra representativa de la población prevista; por ejemplo, todos los que adquirieron un calefactor en los últimos seis meses. En el paso 4 se usan los datos recopilados en el paso anterior para refínar el conjunto original de reactivos. Este proceso consiste en eliminar aquellos que parecen generar confusión en los sujetos y los que no distinguen entre participantes con puntos de vista fundamentalmente distintos del concepto. El criterio básico para la eliminación de un elemento es su relación con otros. Si todos los reactivos en una medición se extraen del dominio de un solo concepto, las respuestas deben estar correlacionadas. De no ser así, quiere decir que algunos reactivos no se obtuvieron del dominio apropiado, producen errores y falta de confiabilidad, y deben eliminarse. Varios de los coeficientes de equivalencia de confiabilidad mencionados pueden usarse para realizar esta evaluación, al igual que otras técnicas estadísticas.21 El paso 5 del proceso consiste en determinar la validez de la medición ya refinada. Ello abarca principalmente juzgar su validez convergente, discriminativa y de concepto, puesto que la validez de contenido ya se ha evaluado en gran medida durante los pasos 1 a 4. La de su validez de concepto comprende determinar si se comporta como se esperaba o no, lo que, a su vez, requiere juzgar su validez predictiva.

De regreso en el caso "Anímate, Todd -comentó Ernie Henderson- No es el fin del mundo. Ni siquiera es el fin de Teen Sport, Simplemente tenemos que hacer algunos cambios y nada más/f "No puedo creerlo -replicó Todd Whalen, sacudiendo la cabeza-. Sé que Teen Sport es un buen producto. Simplemente no puedo creer estos resultados del mercado de prueba. Pienso que te metiste en tantos problemas con la temporada navideña, que ello arruinó los resultados." "Es cierto, tuvimos problemas con la temporada, En esa época del año las tiendas están tan llenas de artículos promocionales que las personas suelen olvidarse de los productos cotidianos, como los desodorantes. También tuvimos una tasa de respuesta en nuestras entrevistas telefónicas inferior a la que usualmente nos gustaría tener. Las personas están muy tensas y ocupadas durante la temporada y es mucho menos probable que respondan afirmativamente cuando un entrevistador telefónico les pide 10 minutos clp^íempo.* "Te lo dije --dijo bruscamente Whalen-; los resultados de la prueba son sospechosos," "No lo creo -dijo calmadamente Henderson-. Además, el estudio del mercado de prueba reveló otro problema, que no guarda relación alpna con la temporada," "No quiero oír nada al respecto/' "Bueno, te lo diré de cualquier manera: pienso que vamos a tener que tirar todas las existencias que tenemos de Teen Sport y formularlo de nuevo, ¿Recuerdas como presioné para qué hubiera una ronda más de grupos de enfoque abiertos cuando realizamos las pruebas de preferencias de empaque?"

"Simplemente no tuvimos tiempo -contestó Whalen- Tú mismo dijiste que los adolescentes son volubles. Necesitábamos tener el producto en el mercado antes de que cambiaran de idea acerca de lo que les gustaba/¡ "Bien, el problema está en que, mientras nos enfocábamos en los temas usuales del aroma, protección desodorante, empaque y precio en la ronda inicial de grupos de enfoque, no consideramos una variable que está resultando muy importante/' "¿Cuál?*, preguntó Whalen. "El color." "¿El color? Todos tus estudios mostraron que a las adolescentes les gustan los colores fosforescentes. Pensé que hacer que el desodorante tuviera color rosa brillante era la manera perfecta de comunicar que Teen Sport no es el desodorante de mamá. Además, encaja perfectamente en la campana publicitaria," "Sí; pero tal vez a las adolescentes les gustan los colores fosforescentes sólo en el empaque -contestó Hendérsete En personas de su edad hay mucte conestía ambiental. Üwízá a las muchachas no les gusta usar yn producto que contenga colores artificiales. Además, creo que la moda de los colores fosforescentes ya alcanzó su máximo nivel;.." Los investigadores deben ten^r cuidado de no permitir que sus sesgos personales afecten el instrumento y de diseñar escalas de actitud que midan en su totalidad el dominio potencial del concepto que se pretende cuantificar. Sólo si está cubierto por completo el dominio puede decirse que el instrumento tiene validez de contenido,

Resumen

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I Resumen Objetivo de aprecdizaje 1 Definir el término medición como se usa en la investigación de mercados. La medición consiste en reglas para asignar números a los objetos, de manera que representen cantidades de atributos.

Objetivo de aprendizaje 2 Enumerar los cuatro tipos de escalas que pueden usarse para medir un atributo. Los cuatro tipos de escalas con que se puede medir un atributo son: nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Objetivo de aprendizaje 3 Explicar la diferencia primordial entre una escala de razón y una de intervalo. En una escala de intervalo, el punto cero se establece arbitrariamente. La escala de razón posee un cero natural o absoluto respecto de cuya posición existe consenso universal.

Objetivo de aprendizaje 4 Citar algunos factores que pueden causar diferencias entre dos mediciones de un mismo atributo. Algunos de los factores que pueden causar diferencias entre dos mediciones de un mismo atributo son las diferencias: 1) verdaderas en la característica que se mide; 2) verdaderas en otras características relativamente estables del individuo, que influyen en la calificación; 3) resultantes de factores personales transitorios; 4) relacionadas con factores circunstanciales; 5) debidas a variaciones en la aplicación del instrumento; 6) correspondientes al muestreo de los reactivos; 7) debidas a la falta de claridad del instrumento de medición, y 8) derivadas de factores mecánicos.

Objetivo de aprendizaje 5 Nombrar y definir los dos tipos de error que pueden afectar las calificaciones de mediciones. Son dos los tipos de error que pueden afectar las calificaciones. El primero es el error sistemático, con efecto constante en la medición. El segundo es el aleatorio, que se debe a aspectos transitorios de la persona o situación de medición, y afecta a esta última de manera irregular.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar el concepto de validez en relación con los instrumentos de medición. Se dice que tiene validez toda escala u otro instrumento de medición que realmente mida lo que se pretende. La validez del instrumento de medición se define como "el grado en que

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Capítulo13:Fundamentosdemedición las diferencias de calificación reflejan diferencias verdaderas entre los individuos en relación con la característica que se intenta medir y no con errores constantes o aleatorios."

Objetivo de aprendizaje 7 Especificar los dos tipos de inferencias que hacen los investigadores cuando intentan establecer la validez de un instrumento. Los dos tipos de inferencias que se hacen cuando se intenta establecer la validez de un instrumento se basan en: 1) la evaluación directa de su validez y 2) la relación indirecta de su validez con la confiabilidad.

Objetivo de aprendizaje 8 Citar los tres tipos de técnicas de evaluación directa usados para inferir la validez de una medición. Los tres tipos de validez que pueden evaluarse directamente en una medición son el predictivo, de contenido y de concepto.

Objetivo de aprendizaje 9 Delinear la secuencia de los pasos a seguir al desarrollar mediciones válidas en la investigación de mercados. La siguiente secuencia de pasos es útil para desarrollar mejores mediciones de investigación de mercados: 1) especificar el dominio del concepto; 2) generar una muestra de reactivos; 3) recopilar datos; 4) depurar la medición y 5) evaluar su validez.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué significa medición? 2. ¿Cuáles son las escalas de medición? ¿Qué comparaciones entre calificaciones pueden hacerse con cada escala? 3. ¿Cuáles son los factores que podrían generar diferencias en las calificaciones de los individuos al realizar la medición de un mismo rasgo? 4. ¿Qué es la confiabilidad? ¿Qué información aporta para determinar si una medición es precisa? 5. ¿Cuáles son los diversos tipos de confiabilidad? 6. ¿Qué es la validez? 7. ¿Cuáles son los diversos tipos de validez?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Identifique el tipo de escala (nominal, ordinal, de intervalo o de razón) que se usa en cada una de las preguntas siguientes. Justifique su respuesta. a) ¿En qué estación del año nació usted? invierno primavera verano otoño b) ¿Cuáles son los ingresos totales de su familia? c) ¿Cuáles son sus tres marcas preferidas de cigarrillos? Califíquelas de 1 a 3, según sus preferencias, donde 1 indica su preferencia máxima. Marlboro Kent Benson and Hedges Salem Kool Vantage


JN&:

d) ¿Cuánto tiempo dedica diariamente para trasladarse a la escuela? menos de 5 minutos 16-20 minutos 5-10 minutos 30 minutos o más 11-15 minutos e) ¿Qué tan satisfecho está con la revista Newsweek? muy satisfecho insatisfecho satisfecho muy insatisfecho ni satisfecho ni insatisfecho f) ¿Cuántos cigarrillos fuma diariamente, en promedio? más de una cajetilla menos de media cajetilla media a una cajetilla g) ¿Cuál de los cursos siguientes ha tomado? investigación de mercados administración de ventas administración publicitaria comportamiento del consumidor h) ¿Cuál es el nivel de estudios del jefe de su familia? una parte del bachillerato una parte de la licenciatura bachillerato licenciatura o posgrado 2. A continuación, se analiza cada una de las preguntas precedentes. ¿Es apropiado el análisis en relación con la escala usada? a) Casi 50% de la muestra nació en el otoño, 25% en la primavera y el otro 25% en el invierno. Puede llegarse a la conclusión de que el otoño tiene el doble de popularidad como fecha de nacimiento que la primavera y el invierno. b) El ingreso promedio es de 25 000 dólares. Existe casi el doble de individuos con ingreso menor de 9999 dólares que el de personas con ingreso de 40 000 dólares o más. c) Marlboro es la marca con mayor preferencia. La preferencia media es de 3.52. d) La mediana de tiempo de transporte a la escuela es de 8.5 minutos. El número de participantes que se transporta en menos de 5 minutos es el triple de los que emplean entre 16 y 20 minutos. e) La calificación de satisfacción promedio es 4.5, lo cual parece indicar un alto nivel de satisfacción con la revista Newsweek. f) Uno de cada 10 participantes fuma menos de media cajetilla de cigarrillos diaria, mientras que el triple de ellos fuma más de una cajetilla diaria. g) El curso tomado con mayor frecuencia es el de administración de ventas, cuya mediana es 3.2. h) Las respuestas indican que 40% de la muestra tiene estudios parciales del bachillerato, 25% terminó el bachillerato, 20% estudio parcialmente la licenciatura y 10% terminó la licenciatura. El nivel medio de estudios es de 2.6. 3. Elabore un cuestionario diseñado para medir actitudes hacia un conjunto de anuncios de televisión para un nuevo bocadillo. Los participantes ven en grupo los anuncios en un televisor y luego llenan el cuestionario. Debido a circunstancias logísticas, que están más allá de su control, debe dividir la muestra en tres grupos y recopilar los datos en tres días distintos. ¿Qué pasos daría para minimizar la posible varianza de las calificaciones resultante de las tres aplicaciones separadas? 4. Muchas áreas de la investigación de mercados se basan considerablemente en mediciones de conceptos psicológicos. ¿Qué características inherentes a esos conceptos dificultarían su medición? ¿Cuáles herramientas puede usar el investigador de mercados al evaluar lo "correcta" que es la medición? En otras palabras, ¿qué puede hacerse para afirmar, con cierto grado de confianza, que en realidad se mide el concepto que interesa? 5. Analice el concepto de que una medición específica podría ser confiable sin ser válida. En su análisis, explique la diferencia entre confiabilidad y validez. 6. Equipajes de Calidad es un productor de maletas cubiertas de tela, cuyo escaso peso es una de sus ventajas principales. La compañía distribuye sus productos a través de tiendas departamentales importantes, empresas de ventas por correo, establecimientos minoristas de ropa y otros negocios minoristas, como papelerías, tiendas de artículos de piel, etc. La empresa se hace

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Capítulo 13: Fundamentos de medición publicidad muy intensa; pero complementa ese esfuerzo promocional con un numeroso equipo de campo de representantes de ventas, casi 400. Ese número es variable y uno los problemas históricos de la compañía ha sido la alta proporción de renuncias de sus representantes; es usual una rotación anual de 10 a 20% de la fuerza de ventas. El costo de capacitar a un nuevo representante se calcula en 5000 a 10000 dólares, sin incluir las ventas que podrían perderse por el cambio de personal, de modo que el señor Hernández, gerente de ventas, está preocupado, y con razón. El tema le ha inquietado durante algún tiempo, por lo que ha estado realizando entrevistas con cada uno de los representantes que renuncia. Con base en ellas, ha llegado a la conclusión de que la alta rotación se debe a la insatisfacción general de los representantes con las políticas, oportunidades de promoción y paga de la compañía. Sin embargo, los altos directivos no muestran simpatía por los cambios que solicita el gerente de ventas en estas áreas de la política corporativa, sino que tienden a responder a sus comentarios con señalamientos de que gran parte de lo que opina el gerente de ventas se basa en reacciones viscerales y poco en datos objetivos. Antes de estar dispuestos a realizar cambios, los altos directivos quieren tener evidencias más sistemáticas de que la satisfacción con el trabajo, en general, y esas dimensiones de la satisfacción, en lo particular, son las razones verdaderas de la alta rotación. Describa los procedimientos que usaría para desarrollar una medición con que pueda evaluarse la satisfacción en el trabajo de los representantes de ventas de la compañía. Indique el tipo de escala que usaría y porqué, además de detallar los pasos específicos que seguiría para cerciorarse de la validez y confiabilidad de esa medición.

Notas 1.

Peter D. Bennett (ed), Dictionary ofMarketing Terms, 2a. ed. (Chicago: American Marketing Association, 1995), p. 173.

2.

Nuestra clasificación sigue la de Stanley S. Stevens, "Mathematics, Measurement and Psychophysics", en Stanley S. Stevens (ed), Handbook of Experimental Psychology (Nueva York: John Wiley, 1951), que es la más aceptada en las ciencias sociales.

3.

El punto cero de la escala Fahrenheit se estableció originalmente al mezclar nieve y sal por partes iguales de peso.

4.

Wendell R. Garner y C.D. Creelman, "Problems and Methods of Psychological Scaling", en Harry Helson y William Bevan (eds), Contemporary Approaches to Psychology (Nueva York: Van Nostrand, 1967), p. 4.

5.

Elia Kacapyr, "Money Isn't Everything", American Demographics 18 (julio de 1996), pp. 10-11; Elia Kacapyr, "The Well-Being Index", en American Demographics 18 (febrero de 1996), pp. 32-35,43.

6.

Estas diferencias se adaptaron de Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, Research Methods in Social Relations, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976), pp. 164-168. Véase también Duane F. Alwin y David J. Jackson, "Measurement Models for Response Errors in Surveys: Issues and Applications", en Karl F. Schuessler (ed), Sociológica! Methodology 1980 (San Francisco: Jossey-Bass, 1979), pp. 69-119; Frank E. Saal, Ronald G. Downey y Mary Anne Lakey, "Rating the Ratings: Assessing the Psychometric Quality of Ratings Data", en Psychological Bulletin 88 (septiembre de 1980), pp. 413-428; Ellen J. Wentland y Kent W. Smith, Survey Responses: An Evaluation ofTheir Validity (San Diego, CA: Academic Press, 1993).

7.

Tom Benemann, "Feds Announce Collection of Information on E-Commerce", en Forbes (8 de junio de 1999, bajado del sitio de Forbes, www.forbes.com, el 8 de junio de 1999).

8.

Selltiz, Wrightsman y Cook, Research Methods, p. 169.

9.

Véase un análisis detallado de las relaciones conceptuales que existen entre los diversos indicadores de confiabilidad y validez, además de una evaluación empírica de la evidencia, en J. Paul Peter y Gilbert A. Churchill, Jr., "The Relationship among Research Design Choices and Psychometric Properties of Rating Scales: A Meta-Analysis", en Journal of Marketing Research 23 (febrero de 1986), pp. 1-10. Véase también Mark S. Litwin, How to Measure Survey Reliability and Validity (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995).

10. Jum C. Nunnally e Ira H. Bernstein, Psychometric Theory, 3a. ed. (Nueva York: McGraw-Hill, 1994), p. 95. 11.

Véase un procedimiento que puede usarse en las escalas de conceptos que tengan validez de concepto en Gilbert A. Churchill, Jr., "A Paradigm for Developing Setter Measures ofMarketing Constructs", en Journal ofMarketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 64-73. Véase un análisis más profundo de la noción de validez de concepto en J. Paul Peter, "Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices", en Journal ofMarketing Research 18 (mayo de 1981), pp. 133-145. Véase también Robert DeVellis, Scale Development: Theory and Applications (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1991).


383

12.

Una forma conveniente para establecer la validez convergente y discriminativa de una medición es mediante la matriz de rasgos múltiples-métodos múltiples de Campbell y Fiske. Véase Donald T. Campbell y Donald W. Fiske, "Convergent and Discriminant Validation by the Multitrait-Multimethod Matrix", en Psychological Bulletin 56 (1959), pp. 81-105. Véase un ejemplo de su uso en Ronald E. Goldsmith y Janelle Emmert, "Measuring Product Category Involvement: A Multitrait-Multimethod Study", en Journal of Business Research 23 (diciembre de 1991), pp. 363-371.

13.

Véase un tratamiento detallado del tema de la confíabilidad de las mediciones en J. Paul Peter, "Reliability: A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices," en Journal ofMarketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 6-17. Véase una evaluación empírica de los factores que parecen afectar a la confíabilidad de las escalas de calificaciones en Gilbert A. Churchill Jr. y J. Paul Peter, "Research Design Effects on the Reliability of Rating Scales: A Meta-Analysis", en Journal ofMarketing Research 21 (febrero de 1984), pp. 360-375.

14. Food Marketing Institute (FMI), "Shoplifting Remains Top Challenge for the Supermarket Industry", comunicado de prensa (13 de mayo de 1998, bajado del sitio del FMI, www.fini.org, el 28 de septiembre de 1999); Steve Weinstein, "Loss Leaders", en. Progressive Grocer (septiembre de 1998), pp. 57-65. 15.

George W. Bohmstedt, "Reliability and Validity Assessment in Attitude Measurement", en Gene F. Summers (ed), Attitude Measurement (Chicago: Rand McNally, 1970), p. 85.

16. Nunnally y Bernstein, en Psychometric Theory, pp. 252-255, argumentan claramente en contra del uso de la confíabilidad de prueba-reprueba y a favor de formas alternas de confíabilidad. 17. Véase en Nunnally y Bernstein, en Psychometric Theory, capítulos 6 y 7, pp. 209-292, los fundamentos del coeficiente alfa y un análisis más detallado de la fórmula para calcularlo. Véase un estudio de su uso en mercadotecnia y psicología en Robert A. Peterson, "A Meta-Analysis of Cronbach's Coefficient Alpha", en Journal ofConsumer Research 21 (septiembre de 1994), pp. 381-391. 18.

Véase un análisis general de la medición de la confíabilidad entre jueces, en William D. Perreault Jr. y Laurence E. Leigh, "Reliability of Nominal Data Based on Qualitative Judgments", en Journal ofMarketing Research 26 (mayo de 1989), pp. 135-148; Marie Adele Hughes y Dermis E. Garrett, "Interceder Reliability Estimation Approaches in Marketing: A Generalizability Theory Framework for Quantitative Data", en Journal ofMarketing Research 27 (mayo de 1990), pp. 185-195. Véase también Roland T. Rust y Bruce Cooil, "Reliability Measures for Qualitative Data: Theory and Implications", en Journal of Marketing Research 31 (febrero de 1994), pp. 1-14.

19. El procedimiento se adaptó de Gilbert A. Churchill, Jr., "A Paradigm...", pp. 64-73. 20.

Mary Jo Bitner, Bernard H. Booms y Mary Stanfíeld Tetreault, "The Service Encounter: Diagnosing Favorable and Unfavorable Incidents", en Journal ofMarketing 54 (enero de 1990), pp. 71-84. Véase también Mary Jo Bitner, Bernard H. Booms y Lois A. Mohr, "Critical Service Encounters: The Employee's Viewpoint", en Journal of Marketing 58 (octubre de 1994), pp. 95-106.

21.

Véase un análisis más detallado de los coeficientes que deben usarse y los fundamentos para su uso en Churchill, "A Paradigm..."

Lecturas recomendadas Véase un procedimiento que puede usarse para desarrollar escalas que tengan validez de concepto en: Gilbert A. Churchill Jr., "A Paradigm for Developing Better Measures ofMarketing Constructs", en Journal ofMarketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 64-73. Véase un tratamiento de los diversos tipos de confíabilidad y la función de la misma en las mediciones en: Gilbert A. Churchill Jr. y J. Paul Peter, "Research Design Effects on the Reliability of Rating Scales: A Meta-Analysis", en Journal of Marketing Research 21 (febrero de 1984), pp. 360-375. J. Paul Peter, "Reliability: A Review of Psychometric Basics and Recent Marketing Practices", en Journal ofMarketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 6-17. Véase análisis más profundos de la noción de validez en: J. Paul Peter, "Construct Validity: A Review of Basic Issues and Marketing Practices", en Journal ofMarketing Research 18 (mayodel981),pp. 133-145. J. Paul Peter y Gilbert A. Churchill Jr., "The Relationship among Research Design Choices and Psychometric Properties of Rating Scales: A Meta-Analysis", en Journal ofMarketing Research 23 (febrero de 1986), pp. 1-10.

C a p í t u l o 14

MEDICIÓN DE ACTITUDES, PERCEPCIONES Y PREFERENCIAS

OBJETIVOSDEAPRENDIZAJE Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Enumerar las diversas formas en que pueden medirse las actitudes. 2. Señalar las técnicas más usadas en la investigación de mercados para las escalas de actitudes y explicar por qué las prefieren los investigadores. 3. Explicar en qué difieren las escalas de Stapel y de diferencial semántico. 4.. Citar la característica común en todas las escalas de calificación. 5. Enumerar los tipos más comunes de escalas de calificación. * 6. Explicar la diferencia entre una escala de calificación gráfica y una de calificación de reactivos. 7. Explicar cómo funciona el método de escala de suma constante. 8. Identificar las decisiones clave que debe tomar el analista para realizar un análisis de escala multidimensional. 9. Explicar el principio fundamental subyacente al análisis de conjuntos.

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Un caso para la investigación de mercados Son las 4:00 p.m. en la vida de una madre trabajadora típica. ¿Qué es ese ruido en su abdomen? Bueno, apenas tuvo tiempo de calentar la sopa en el horno de microondas para el almuerzo y ahora tiene hambre. Es mejor que empiece a pensar en la comida.

Kevin Lowery, la empresa ha definido un enfoque:"... ir tras un segmento significativo del mercado (de comida congelada) al mejorar nuestra calidad y anunciar esas mejoras a nivel nacional". A fin de lograrlo con eficacia, la empresa también intenta conocer lo que piensan sus consumidores.

Escenas como ésa se repiten cada día hábil en todo el mundo, según Angelo lantosca, vicepresidente de mercadotecnia de Nestlé Frozen Food. La compañía ha preguntado a madres trabajadoras cómo manejan la planeación y preparación de los alimentos. La investigación reveló que, en los días hábiles, casi la mitad planea la comida después de las 4:00 p.m.

Saber lo que pasa por la mente de otras personas es difícil. Compañías como Vlasic y Nestlé realizan sus propias investigaciones y se unen a grupos gremiales que patrocinan estudios. Por ejemplo, el National Frozen Food Institute patrocinó un estudio, llamado "Understanding the Frozen Food Consumer" (Entendiendo al consumidor de comida congelada) que realizó el Alcott Group, de Chicago. En esa investigación, se exploraron las razones que originan las ventas espontáneas de comida congelada. Los investigadores se preguntaban si los consumidores evitaban intencionadamente tos alimentos congelados y, en caso de comprarlos, qué beneficios esperaban de ellos. Además, las compañías estudiaron las actitudes de los consumidores hacia sus propias marcas y productos.

A esas alturas del día, el solo hecho de pensar en preparar la comida puede resultar agotador. ¿Qué preparar? ¿Tengo los ingredientes? ¿Tengo tiempo, entre las carreras a la guardería, el partido de fútbol y las tareas, para hacer las compras y preparar la comida? lantosca y sus compañeros de Nestlé tienen sus propias preguntas. Esta empresa, entre cuyas marcas se incluyen Stouffery Lean Cuisine, pretende que los consumidores seleccionen esas líneas de comida congelada al comprar los alimentos. Los datos de la industria muestran que el importe de las ventas de comida congelada está en aumento, no así el volumen de unidades. ¿Cómo puede persuadir la compañía a los consumidores de que busquen sus productos en el pasillo de comida congelada de los supermercados? ¿Cuándo consideran siquiera los consumidores ésta como una opción? Y, si lo hacen, ¿cómo deciden cuál producto comprar? Los investigadores de mercado de Vlasic Foods, rival de Nestlé, se hacen las mismas preguntas acerca de sus alimentos congelados Swanson. Según el vicepresidente de esta compañía,

Temas para análisis 1. ¿Qué beneficios obtienen las empresas como Nestlé Frozen Foods y Vlasic Foods de recopilar datos acerca de las actitudes y preferencias, no respecto del comportamiento de compra? 2. ¿Con cuáles problemas esperaría toparse en la medición de actitudes y preferencias? 3. ¿Cómo aplicarían las empresas dicha información en sus decisiones relativas a alimentos congelados?

Uno de los conceptos más difundidos en mercadotecnia es que las actitudes tienen una función decisiva en el comportamiento de los consumidores. Por ende, casi todos los modelos importantes de mercadotecnia y muchas investigaciones del comportamiento de los consumidores, que no se basan en modelos formales integrados, incluyen tentativas de medición de actitudes.1 Los mercadólogos tienden a destacar la importancia de las actitudes: "Las actitudes afectan directamente las decisiones de compra que, a su vez, influyen de manera directa en las actitudes a través de la experiencia resultante de emplear el producto o servicio elegido. En gran medida, las decisiones de compra se basan casi exclusivamente en las actitudes vigentes al momento de la compra, sin tener en cuenta cómo se hayan formado".2 Los profesionales dedicados a la práctica también se interesan en las actitudes de las personas y las usan para diversos propósitos, como decidir cuánto pagan a sus empleados. Por ejemplo, la premisa fundamental de AT&T para desarrollar su servicio de tarjeta de crédito fue la calidad, que para este caso se definió en cómo complacer al cliente -superando sus expectativas en todos sentidos. A fin de tener la certeza de que esta tarea resulte exitosa, AT&T mide de diversas maneras las reacciones de sus clientes al servicio, lo que incluye encuestas mensuales para determinar las características de su servicio más importantes para los clientes y el desempeño de la compañía al respecto. AT&T utiliza esas mediciones de las actitudes de los clientes, aunadas a más de 150 mediciones del desempeño de sus proveedores y de sus propias operaciones internas, para determinar el monto del pago a sus empleados, quienes en la división de tarjeta de crédito tienen ingresos ligados a la calidad de su desempeño.3 Otros usos comunes serían los siguientes: 1) Un fabricante de aparatos electrodomésticos se interesa en las actitudes actuales y futuras de los distribuidores hacia la política de garantía de la compañía. Si los distribuidores apoyan esa política, la compañía siente que es más probable que brinden un servicio adecuado y cortés, con lo cual sus clientes quedarían más satisfechos. 2) El interés de un fabricante de cosméticos en las actitudes de las consumidoras hacia los nuevos jabones de la compañía, recién introducidos en un mercado de prueba. Con base en una evaluación preliminar de la reacción de la clientela, la compañía podría modificar o ajustar su estrategia de mercadotecnia introductoria, antes de emprender la distribución en el mercado nacional. 3) El interés de un mercadólogo industrial por la satisfacción con el trabajo global de su equipo de campo, constituido por representantes de ventas altamente capacitados. Los ejemplos anteriores indican algunos de los numerosos grupos de personas en cuyas actitudes suelen estar interesados los mercadólogos: empleados de la compañía, sus intermediarios y sus clientes. Su actitud, postura o predisposición para actuar pueden ser factores determinantes en el éxito de la empresa y el mercadólogo necesita contar con técnicas para medir esas actitudes. En este capítulo se analizan algunas de esas técnicas. Aunque el concepto de actitud es uno de los más usados en la psicología social, su uso suele ser poco coherente. Tanto los investigadores como los profesionales dedicados a la práctica tienen dificultades para ponerse de acuerdo en la interpretación de sus diversos aspectos. Sin embargo, parece haber consenso en los puntos siguientes: 1. La actitud constituye una predisposición para actuar, sin ser garantía de que ocurra el comportamiento respectivo. Simplemente indica la disposición a responder hacia un objeto. Todavía hace falta algo para generar la respuesta. Por ejemplo, el anuncio de los relojes Omega, que se muestra más adelante, puede ayudar a conformar una actitud, sin que garantice una respuesta específica. 2. Las actitudes son relativamente persistentes y constantes en el tiempo. Aunque indudablemente pueden cambiarse, la alteración de una actitud apreciada por la persona puede requerir una intervención significativa. 3. Existe congruencia entre las actitudes y el comportamiento, además de que las personas actúan para mantener tal congruencia.

Procedimientos de evaluación de actitudes Los relojes Omega se anuncian como el producto "que usa James Bond", en el supuesto de que el interés y actitud positiva de los consumidores hacia el personaje literario y fílmico James Bond se traduciría en la compra del producto. Sin embargo, la actitud positiva del consumidor no garantiza que adquiera el reloj.

lH

James

Bond* S Cholee

4. Las actitudes denotan la preferencia y evaluación de una idea u objeto. Producen sentimientos positivos, neutrales o negativos hacia esa idea u objeto. Los conceptos señalados en esta lista definen la actitud como representativa de las ideas, convicciones o preferencias de una persona respecto de un objeto o idea específicos, como se presentó en el capítulo 9. Además de las actitudes, los mercadólogos también se interesan mucho en las percepciones y preferencias, de tal suerte que, en este capítulo, se analizan algunas de las técnicas que usan los investigadores para medir las actitudes, percepciones y preferencias.

I Procedimientos de evaluación de actituds Autoinforme Método de evaluación de actitudes donde se preguntan directamente al individuo sus creencias o puntos de vista relativos a un objeto o clase de objetos.

Las actitudes se han medido de muchas formas, lo que incluye autoinformes, observación del comportamiento manifiesto, técnicas indirectas, rendimiento en tareas objetivas y reacciones psicológicas.4 Con mucho, la técnica más usada ha sido la de autoinformes; en ella, se pregunta directamente a la persona cuáles son sus creencias o puntos de vista hacia un objeto o clase de objetos. Por ejemplo, en la Ventana de investigación 14.1 se muestran los resultados de un estudio de autoinformes, realizado por Ogilvy & Mather para la selección de medios publicitarios en diversos países. Se han elaborado diversas escalas y métodos de escalas para medir esos puntos de vista mediante autoinformes. En esta sección se analizan los tipos principales; pero, antes, se presentan brevemente otros enfoques para determinar las actitudes.

Procedimientos de evaluación de actitudes

-||ÍI

Observación del comportamiento La técnica de observación para determinar las actitudes se basa en el supuesto de que el comportamiento de un sujeto está condicionado por sus actitudes, de tal suerte que el comportamiento observado puede usarse para inferir esas actitudes. Así, con base en el hecho de que la hamburguesa "dietética" McLean de McDonald's, que tras mucha promoción resultó un fracaso mercadológico, los observadores infieren que los consumidores no buscan comida baja en grasas cuando entran a dicho establecimiento. Al parecer, desde que la compañía gastó 50 millones de dólares en el lanzamiento de ese producto, los consumidores han respondido de manera distinta cuando se les pide que expresen directamente sus actitudes hacia una hamburguesa con bajo contenido de grasa.5 El comportamiento que el investigador pretende observar suele presentarse al crear una situación artificial. Por ejemplo, para evaluar la actitud hacia leyes de uso obligatorio del cinturón de seguridad, podría pedirse al sujeto que firme una petición, redactada con firmeza, a favor de tales leyes. La actitud del individuo hacia los cinturones de seguridad se inferiría con base en el hecho de que la firme o no. Por otra parte, podría solicitarse al sujeto que participe en una discusión de grupo sobre los cinturones de seguridad, donde el investigador observaría si los individuos apoyan o se oponen a las leyes sobre el tema.

Técnicas indirectas Técnicas indirectas

Métodos de evaluación de actitudes, donde se usan estímulos no estructurados o parcialmente estructurados, como las pruebas de asociación de palabras, terminación de oraciones, narración de historias, etcétera.

Realización de tareas objetivas

Método de evaluación de actitudes que se basa en el supuesto de que el rendimiento de un sujeto, al asignársele una tarea específica (como memorizar ciertos hechos) depende de su actitud.

Las técnicas indirectas de evaluación de actitudes usan algunos de los estímulos no estructurados o parcialmente estructurados que se analizan en el capítulo 10, como las pruebas de asociación de palabras, terminación de oraciones, narración de historias, y demás. El análisis de esas técnicas se detalla en el capítulo mencionado.

Realización de tareas objetivas Con base en el supuesto de que si se encomienda a una persona la realización de tareas objetivas refleja sus actitudes, podría pedírsele que memorice ciertos hechos sobre un tema, para luego evaluar su actitud hacia el mismo con base en los hechos que memorizó. De esta manera, para juzgar la actitud de un sujeto hacia las leyes relativas a los cinturones de seguridad, sería factible solicitarle que memorice hechos como: 1) el número de vidas salvadas con el uso de los cinturones; 2) el número de personas que fallece en accidentes porque no pudo quitarse el cinturón de seguridad a tiempo y 3) el número de estados en los que se ha promulgado una ley que hace obligatorio el uso del cinturón de seguridad. El material debe reflejar ambos puntos de vista sobre el tema. Luego, el investigador determinaría los hechos que recuerda la persona. El supuesto es que el sujeto tendería más a recordar los argumentos compatibles con su punto de vista personal.

Reacciones fisiológicas Reacciones fisiológicas

Método de evaluación de actitudes, donde el investigador vigila las respuestas del sujeto, por medios eléctricos o mecánicos, con la aplicación controlada de ciertos estímulos.

Otra técnica para medir actitudes es la de reacciones fisiológicas, que se estudia en el capítulo 11. En el contexto del presente capítulo, el investigador vigila la respuesta del sujeto a la presentación controlada de ciertos estímulos, por medios eléctricos o mecánicos, como la técnica de respuesta de la piel al galvanómetro. Uno de los problemas que surgen con estas mediciones es que la respuesta fisiológica del individuo, salvo en el caso del análisis del tono de voz, indica sólo la intensidad de sus sentimientos, no si estos son positivos o negativos. Aunque los procedimientos de autoinforme para la evaluación de actitudes son los más usados en la investigación de mercados por su fácil aplicación, debe tenerse en cuenta que existen otros métodos como los analizados, en especial cuando se intenta establecer la validez de una medición de autoinforme. Las otras técnicas pueden aportar datos útiles sobre el grado en que el método de medición, no las diferencias en las actitudes básicas de los sujetos, hacen que varíen las calificaciones. Ello es compatible con el concepto de emplear múltiples indicadores para determinar la validez convergente y discriminativa de una medición.

390 :

Capítulo 14: 14: Medición de de actitudes, percepciones y preferencias

| Escalas de autoinforme de las actitudes Puesto que las actitudes son uno de los conceptos más penetrantes de la psicología social, es natural que los investigadores hayan ingeniado procedimientos para medirla. Aunque muchos métodos usan los autoinformes, cada uno los emplea en diferente forma. En esta sección revisaremos algunas de estas escalas de autoinforme, en especial las de uso más amplio en los estudios de mercadotecnia y aquellas con características novedosas. Este análisis permitirá valorar tipos principales, su construcción y uso. Además, lo descrito en los siguientes párrafos será útil para distinguir la construcción de una escala de su uso.

Escala de autoinforme de las actitudes Escala de calificaciones

sumadas

Técnica de autoinforme para medición de actitudes en que se pide a los sujetos que indiquen su grado de acuerdo o desacuerdo con cada una de varias afirmaciones; la calificación total de su actitud se obtiene al sumar los elementos de la escala.

La escala de Likert, también llamada escala de calificaciones sumadas, es una de las técnicas de escalas de actitudes más usadas en la investigación de mercados. Resulta particularmente útil porque permite que los sujetos expresen la intensidad de sus opiniones.6 Elaboración de la escala Al desarrollar una escala de calificaciones sumadas o de Likert, los investigadores crean varias afirmaciones relacionadas con el tema u objeto en cuestión. Luego, se pide a los sujetos que indiquen su grado de acuerdo o desacuerdo con todas y cada una de las afirmaciones. En la figura 14.1 se muestra un ejemplo de una escala que podría usar un banco interesado en comparar su imagen con la de sus competidores. Al desarrollar este tipo de escala, el investigador trata de generar afirmaciones, sobre las características del objeto, que podrían influir en la actitud de la persona hacia él. Luego, se clasifica cada afirmación como favorable o desfavorable y se pide a los sujetos que indiquen su grado de acuerdo o desacuerdo con cada una y les asignen valores de escala. Para ilustrar este análisis, suponga que se asignan los valores 1, 2, 3, 4 y 5 a las categorías de respuesta correspondientes. Ahora bien, podría considerarse que el sujeto tiene actitud positiva hacia el banco si está de acuerdo con una afirmación favorable o en desacuerdo con otra desfavorable. Por ende, es necesario invertir la escala con las afirmaciones negativas; las respuestas "totalmente de acuerdo" con una afirmación favorable y "totalmente en desacuerdo" con otra desfavorable recibirían la calificación 5. Con ese procedimiento de calificación se calcula luego una calificación total de actitud para cada sujeto. A continuación, el investigador evalúa las respuestas para determinar los elementos que distinguen con mayor claridad a las personas con calificaciones alta y baja en la escala total. Se eliminan las afirmaciones que generan respuestas mixtas, puesto que tienden a producir resultados ambiguos

F I G U R A 14.1

1.

El banco brinda servicio cortés.

2. El banco tiene una ubicación conveniente. 3. El banco tiene un horario conveniente. 4. El banco ofrece préstamos con tasas de interés bajas.

TOTALMENTE EN

EN

Ni DE ACUERDO

DE

DESACUERDO

DESACUERDO

NI EN DESACUERDO

ACUERDO

TOTALMENTE DE ACUERDO

Escalas de autoinforme de las actitudes

391

o, en el mejor de los casos, no sirven para discriminar la actitud. Así, se logra que el cuestionario tenga coherencia interna, de modo que cada elemento se relacione con la misma actitud general.7 Uso de la escala Una vez depurada la lista de afirmaciones, las restantes se ordenan al azar en el formulario de la escala, a fin de mezclar las afirmaciones positivas y negativas. Entonces, la escala está lista para aplicarse en la muestra de sujetos prevista. Una vez más, se pide a los sujetos que indiquen su grado de acuerdo o desacuerdo con cada afirmación. Generalmente es fácil responder, ya que las categorías de respuesta les permiten expresar la intensidad de sus opiniones. La calificación total de cada sujeto se genera mediante la suma directa de las calificaciones de cada afirmación. Desafortunadamente, la interpretación de estas calificaciones sumadas pocas veces es sencilla. Por ejemplo, si la calificación favorable máxima de una escala dada de 20 reactivos es 100, ¿qué podría decirse acerca de la calificación 78? ¿Puede suponerse que la persona tiene una actitud favorable hacia el banco? No, puesto que las calificaciones, como tales, adquieren significado sólo si se comparan con un parámetro. Este problema no se limita a las escalas psicológicas, surge todos los días de diversas maneras en la vida y siempre estamos realizando juicios basados en comparaciones con un parámetro. Lo habitual es que dicho parámetro se establezca con base en la experiencia y pocas veces se define estrictamente. De tal modo, al afirmar "ese hombre es muy alto", lo que en realidad se dice, con base en la experiencia, es que tiene una estatura superior a la promedio. En las escalas psicológicas, eso se formaliza de alguna manera al especificar con claridad el parámetro, que con frecuencia se toma como la calificación promedio de todos los sujetos, si bien, también se calculan promedios para ciertos subgrupos definidos previamente. Ese procedimiento se llama desarrollo de parámetros. Entonces, es cuando puede efectuarse la comparación con los parámetros establecidos para determinar si la persona tiene actitud positiva o negativa hacia el objeto. Por supuesto, los parámetros no son necesarios al comparar a los sujetos entre sí para determinar quién tiene la actitud más favorable. En tal caso, simplemente se comparan las calificaciones respectivas. Tampoco se requieren parámetros para determinar si la actitud de un sujeto ha cambiado con el paso del tiempo, o si una persona prefiere un objeto sobre otro; basta con comparar las calificaciones última y previa o la diferencia de calificaciones entre los dos objetos. Éste es el método que usa el National Quality Research Center (NQRC) al medir la satisfacción de los clientes con el American Customer Satisfaction Index. Los investigadores del NQRC realizan entrevistas telefónicas con personas que compraron o usaron recientemente un producto o servicio de una compañía y les preguntan sobre tres determinantes de satisfacción: sus expectativas, su percepción de calidad y su percepción de valor. Con base en un modelo de ecuaciones múltiples, NQRC utiliza las respuestas para calificar a las organizaciones e industrias en una escala de satisfacción de 1 a 100, además de generar una calificación nacional de satisfacción de los clientes. Una organización puede dar seguimiento a su desempeño desde que se inició la medición base en 1994 o compararlo con los valores correspondientes a su ramo o a la calificación global de satisfacción de los clientes. Por ejemplo, la satisfacción de los clientes con la programación televisiva ha disminuido casi todos los años, desde 77 en 1994 hasta 62 en 1999. Por el contrario, la satisfacción que tienen con los servicios de energía eléctrica y establecimientos minoristas ha permanecido estable: casi 74 en ambas categorías.8

Escala de diferencial semántico Escala de diferencialal

semántico

Técnica de autoinforme para la medición de actitudes, donde se pide a los sujetos que marquen cuál del conjunto de adjetivos o frases bipolares que se les presenta describe mejor sus opiniones hacia el objeto en cuestión.

Una de las técnicas más usadas en la investigación de mercados para medir actitudes es la escala de diferencial semántico. Ha resultado particularmente útil en los estudios corporativos, de marca e imagen de producto. Esta escala surgió de ciertas investigaciones que realizaron Charles Osgood y sus colaboradores de la Universidad de Illinois sobre la estructura subyacente de las palabras.9 Sin embargo, se ha adaptado para hacerla eficaz en la medición de actitudes. La escala de diferencial semántico original estaba constituida por muchos adjetivos bipolares, que se usaban para determinar las reacciones de las personas hacia los objetos de interés. Osgood descubrió que muchas reacciones pueden clasificarse en una de tres dimensiones básicas: 1) una dimensión de evaluación, representada por pares de adjetivos como bueno-malo, dulce-amargo, útil-inútil; 2) una dimensión de potencia, indicada por pares de adjetivos como poderoso-impotente, fuerte-débil, profundo-superficial, y 3) una dimensión de actividad, a la cual corresponden pares de adjetivos como rápido-lento, vivo-muerto, ruidoso-silencioso. Casi siempre surgieron las mismas tres dimen-

392

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias

Diagrama de víbora Llamado así por su forma, es el que conecta con rectas las respuestas promedio a una sucesión de afirmaciones de diferencial semántico, con lo que se representa en forma gráfica el perfil del objeto u objetos evaluados.

siones, fuese cual fuese el objeto que se evaluara. Por ello, la tendencia general al emplear la técnica de diferencial semántico, para la formación de escalas, consistió en seleccionar una muestra apropiada de los pares de adjetivos aceptados o básicos, de modo que pudiera generarse una calificación para el objeto en cada una de las dimensiones: evaluación, potencia y actividad, para después compararlo con otros empleando dichas calificaciones. Los mercadólogos tomaron la idea general de Osgood y la adaptaron a sus propias necesidades. Por principio de cuentas, en vez de aplicar los pares de adjetivos básicos a los objetos de interés, los mercadólogos generaron sus propios pares. Éstos no siempre han sido antónimos ni han consistido en una sola palabra. En su lugar, los mercadólogos han usado frases para delimitar los extremos de la escala y algunas de ellas han sido atributos que posee el objeto. Por ejemplo, un extremo de la escala podría ser "vale lo que cuesta", y el otro extremo, "no vale lo que cuesta". En segundo término, en vez de tratar de generar calificaciones de evaluación, potencia y actividad, los mercadólogos han estado más interesados en desarrollar perfiles de marcas, tiendas, compañías o lo que se esté comparando, y calificaciones totales con las que sea posible realizar la comparación. En este sentido, el uso del método de diferencial semántico en los estudios de mercadotecnia ha tendido a seguir al de calificaciones sumadas en la elaboración de las escalas, no a la tradición del diferencial semántico. Permítase nuevamente el uso de la escala de actitudes hacia los bancos para ilustrar el método del diferencial semántico. En primer término, el investigador generaría una larga lista de adjetivos o frases bipolares. La figura 14.2 es parecida a la 14.1 en cuanto a los atributos usados para describir al banco, pero está organizada en el formato de diferencial semántico. Lo que se hizo en la figura 14.2 fue expresar lo que podría usarse para describir al banco y, de tal suerte, servir de base para la formación de actitudes, con afirmaciones positivas y negativas. Observe que la frase negativa está algunas veces al lado izquierdo de la escala y en otras al lado derecho. Con ello, se pretende evitar que una persona con actitud positiva simplemente ponga una marca en los extremos derecho o izquierdo, sin molestarse en leer las descripciones. Luego, la escala se aplicaría a una muestra de sujetos. Se les pediría que lean cada conjunto de frases bipolares y marquen la celda que mejor describa su opinión hacia el objeto. Es usual que se indique considerar las posiciones extremas de la escala como muy descriptivas del objeto, la posición central como neutra, y las posiciones intermedias como levemente descriptivas y moderadamente descriptivas. De esta manera, si un sujeto pensara que el servicio en el banco A fue cortés, pero sólo en forma moderada, marcaría la sexta posición de izquierda a derecha. Se podría pedir al individuo que evaluara dos o más bancos con la misma escala y ambos perfiles. Por ejemplo, en la figura 14.3 (lo que a veces se llama diagrama de víbora, por su forma) se ilustra que existe la percepción de que el banco A tiene servicio más cortés, ubicación más conveniente y tasas de interés más bajas que el banco B, pese a que el horario de este último es más conveniente. Observe que, en la elaboración de estos perfiles, las descripciones positivas se colocaron a la derecha, lo cual facilita la interpretación de los resultados. Los valores graneados representan la calificación promedio de todos los sujetos para cada descripción. El perfil obtenido indica con claridad cómo perciben los sujetos las diferencias entre ambos bancos.

F I G U R A 14.2

El servicio es descortés.

El servicio es cortés.

La ubicación es conveniente.

La ubicación no es conveniente.

El horario no es conveniente.

El horario es conveniente.

Las tasas de interés sobre préstamos son altas.

Las tasas de interés sobre préstamos son bajas.

393

Escalas de autoinforme de las actitudes FIGURA 14.3

En vez de desarrollar un perfil, también se puede calcular la calificación total de una escala de diferencial semántico para comparar actitudes hacia objetos distintos (por ejemplo, diseños de empaque). Dicha calificación se calcula al sumar las calificaciones de cada descripción. Quizá la investigación de mercados utiliza mucho las escalas de diferencial semántico debido a que se desarrollan con facilidad y muestran con claridad los resultados. Además, esta técnica tiene la ventaja de permitir que los sujetos expresen la intensidad de sus sentimientos hacia la compañía, producto, empaque, anuncio o lo que sea. Cuando se combina con técnicas de análisis de elementos apropiadas, el método de diferencial semántico constituye una herramienta muy valiosa para el investigador de mercados.

Escala de Stapel Escala de Stapel Técnica de autoinforme para la medición de actitudes en que se pide a los sujetos que indiquen el grado de exactitud con que cada una de diversas afirmaciones describe al objeto de interés.

Una modificación de la escala de diferencial semántico, que ha recibido cierta atención en las publicaciones relacionadas con la mercadotecnia, es la escala de Stapel. Difiere de la técnica de diferencial semántico en que: 1) los adjetivos o frases descriptivos se califican por separado, no de manera simultánea, como pares bipolares; 2) los puntos de la escala se identifican con números y 3) en vez de siete, se incluyen 10 posiciones de la escala. En la figura 14.4 se emplean los mismos cuatro atributos usados anteriormente para medir actitudes hacia dos bancos, esta vez en el formato de la escala de Stapel. Se indicaría a los sujetos que califiquen con qué exactitud describe el objeto que interesa (en este caso, el banco A) cada una de diversas afirmaciones. Las instrucciones brindadas a los participantes serían como las siguientes: Seleccione un número positivo para palabras que, en su opinión, describan con precisión al objeto (banco A). Cuanto más exacta piense que es la descripción, tanto mayor será el número positivo que debe elegir. De igual modo, seleccione un número negativo para las expresiones que, en su opinión, no lo describan exactamente. Cuanto menor sea la exactitud de la descripción, tanto más negativo será el número que debe elegir. De esta manera, puede seleccionar cualquier número, desde +5, para expresiones que considera muy precisas, hasta -5, para las que piensa que son muy imprecisas.10

F I G U R A1 4 . 4

El servicio es cortés.

-5 D

-4 D

-3 D

-2 D

-1 D

+1

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+2 D

+3 D

+4 D

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La ubicación es conveniente.

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El horario es conveniente.

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Las tasas de interés sobre préstamos son altas.

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394

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias Quienes apoyan la escala de Stapel señalan que no sólo libera al investigador de la complicada tarea de elaborar pares de adjetivos bipolares para cada uno de los reactivos de la prueba, sino que permite una discriminación más fina en la medición de actitudes. No obstante esas ventajas, es una escala menos aceptada que la de diferencial semántico, a juzgar por el número de estudios de mercados publicados con cada una de ellas.11 Uno de los problemas que afectan a la escala de Stapel es que muchas de las descripciones usadas para evaluar un objeto pueden redactarse en una de tres maneras -positiva, negativa o neutra- y la decisión que se tome al respecto parece influir en los resultados y en la capacidad de respuesta de los sujetos. No obstante, es una adición útil al arsenal de los investigadores, en particular porque puede administrarse telefónicamente.12 Debe señalarse que la calificación de las escalas recién mencionadas se asemeja a la total de la escala de calificaciones sumadas. Por ejemplo, la calificación 48 no tiene sentido por sí sola, pero lo adquiere cuando se compara con un parámetro u otra calificación. Existe polémica en cuanto a definir si estas tres escalas son de intervalo u ordinales. Mientras arrecia ese debate, los mercadólogos, al igual que muchos especialistas en escalas psicológicas, han optado por suponer que se trata de escalas de intervalos. Pese a que dicho supuesto podría no ser del todo correcto, permite que los investigadores usen métodos de análisis más poderosos con los datos que se generan. Además, desde el punto de vista estadístico, el supuesto de intervalo tiene sentido. Por ejemplo, en las pruebas estadísticas de significación "no importa de dónde provengan los números", siempre y cuando se satisfagan las premisas subyacentes al uso de una prueba estadística dada.13 Por consiguiente, en lo estadístico es innecesario preocuparse mucho por el nivel de medición. Con lo que sí debe tenerse cuidado es con la interpretación de los resultados (por ejemplo, afirmar que una persona con calificación 80 tiene el doble de actitud favorable hacia un objeto que otra con calificación 40, a menos que la escala de medición sea una de razón, por supuesto).

| Otras escalas de calificaciones El análisis precedente trata sobre algunos de los principales métodos de escala que se han usado para medir actitudes, pero, por ningún concepto, pretende ser exhaustivo. Resalta en particular la ausencia del estudio de la importancia de diversos atributos para el individuo. Es decir, en el caso del


Una cadena nacional de tiendas departamentales contrató a una investigadora independiente para desarrollar una escala que le permitiera medir la imagen de cada una de sus tiendas. La investigadora consideró que la mejor manera de lograrlo era usando una escala de diferencial semántico. Sin embargo, interesada en ser reconocida como experta en la investigación de la imagen de tiendas, decidió desarrollar también reactivos para una escala de ükert y administrar ambas escalas a los participantes designados. Se dio cuenta de que ello podría inducir mayor fatiga de los sujetos y, quizá, respuestas de menor calidad, si bien estaba dispuesta a arriesgarse porque sabía que su cliente no aprobaría ni pagaría la aplicación de la segunda encuesta a otra muestra de sujetos.

¿Fue ético que la investigadora aceptara correr el riesgo de disminuir la calidad de los datos recopilados para el tema que interesa al cliente sólo para perseguir sus objetivos y avanzar en su carreta? ¿Qué pasaría si los datos recopilados con ambos instrumentos aportaran pruebas concluyentes de que la imagen de la tienda se ha medido más adecuadamente que si se hubieran recopilado sólo con la escala de diferencial semántico? ¿Sería diferente la situación si hubiera habido probabilidades razonables de que el formato de Likert produjera un mejor instrumento para medir la imagen det establecimiento minorista, en comparación con el formato de diferencial semántico?

Otras escalas de calificaciones

395

banco, aun cuando el individuo crea que la institución tiene horario conveniente o no, sería posible que no valore ese atributo y, por tanto, no afecte su actitud hacia el banco. Por otra parte, si la persona concede mucha importancia a la ubicación y percibe que la del banco no es conveniente, ello tendrá un efecto negativo, y quizá muy negativo, en su actitud hacia el banco. Con el fin de capturar los diferentes valores que las personas conceden a atributos específicos, es frecuente que los investigadores traten de medir su importancia. A manera de ejemplo, en la Ventana de investigación 14.2 se ilustra la jerarquía que las personas otorgan a diversos atributos cuando compran hornos de microondas, televisores a color y videocámaras portátiles. Se reconoce que existe una considerable polémica acerca de la importancia de los diversos atributos que deben incluirse al determinar la actitud de una persona hacia un objeto. Aquí no se profundiza en tal debate, ya que incluye diversos argumentos complejos en cuanto a la forma de determinar cuáles son los atributos más destacados (es decir, los usados en la formación de una actitud) y la forma de medirlos. En vez de ello, simplemente se usan los valores de importancia como una manera de enfocar la atención en las diferencias que existen entre los tipos generales de escalas de calificación.14 En el desarrollo de escalas especiales, para fines específicos, es muy útil conocer esos tipos básicos. Existe una característica común en todas las escalas de calificación: "El calificador coloca a la persona u objeto de calificación en algún punto de un continuo o en una de las categorías que conforman una serie ordenada; y se asigna un valor numérico al punto o categoría".15 Sin embargo, las escalas difieren en cuanto a la claridad de las distinciones que permiten y los procedimientos relacionados


Reflexiones más importantes para la compra de algunos aparatos electrodomésticos

396

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias con la asignación de objetos a las posiciones. Las tres escalas de calificación más comunes son: gráfica, de reactivos (pormenorizada) y comparativa.

Escala de calificación gráfica Escala de calificación gráfica

Escala en la que el sujeto indica su calificación de un atributo colocando una marca en el punto apropiado de una línea, que va de un extremo del atributo al otro.

Cuando se usan escalas de calificación gráfica, los individuos señalan su calificación colocando una marca en el punto apropiado de una línea, que va de un extremo a otro del atributo. Es posible hacer muchas variantes, la línea puede ser vertical u horizontal, tener marcas o no y, en caso de tenerlas, que sean pocas o muchas, como en la escala de termómetro, así llamada por su similitud con tal dispositivo. En la figura 14.5 se muestra un ejemplo de una escala de calificaciones gráfica horizontal fija en un extremo. Se pide a cada persona que indique la importancia del atributo al poner una marca en la posición apropiada. El valor de importancia se inferiría al medir el tramo de la línea que va desde el origen izquierdo hasta la posición marcada. Una de las mayores ventajas que tienen las escalas gráficas es la facilidad con que se pueden elaborar y usar. Brindan la oportunidad de lograr distinciones finas y, en este sentido, sólo las limita la capacidad de discriminación del sujeto. Pero, para que se explote al máximo su eficacia, se recomienda que el investigador no haga excesivamente contrastantes los dos extremos del continuo, ya que ello obliga al sujeto a responder sobre el centro de la escala, con lo que se genera poca información de utilidad.

Escala de calificación de reactivos Escala de calificación de reactivos

Escala que se distingue por el hecho de que la persona debe indicar su calificación de un atributo u objeto seleccionando una de entre un número limitado de categorías, la que mejor describa su punto de vista del atributo u objeto.

La escala de calificación de reactivos o pormenorizada es similar a la escala gráfica, salvo que el individuo debe seleccionar entre un número limitado de categorías, en vez de colocar una marca en una escala continua. En general, el uso de cinco a nueve categorías funciona de manera óptima, ya que permite distinciones finas y, al mismo tiempo, es de fácil comprensión para los sujetos. Por supuesto, también es posible usar un mayor número de categorías.16 Son muchas las posibles variantes de las escalas de reactivos. Por ejemplo, en la figura 14.6 se muestran tres escalas pormenorizadas de formas distintas que se han usado para medir la satisfacción de los clientes. Observe que las categorías están ordenadas conforme a su posición en la escala y, mientras que en algunos casos las categorías tienen adjuntas descripciones verbales, no es así en otros. Aunque las descripciones de categorías no son del todo necesarias en las escalas de calificación de reactivos, su presencia y naturaleza parecen influir en las respuestas.17 Cuando se usan, es importante verificar que las descripciones tengan el mismo sentido para todos los entrevistados. En caso de no utilizarlas, resulta tentador concluir que se está empleando una escala de calificaciones gráfica, pero se trata de una conclusión errónea. La característica que distingue a las escalas de calificación de reactivos es que las categorías de posibles respuestas son limitadas. De tal modo, un conjunto de caras que varían sistemáticamente en cuanto al uso del ceño fruncido o sonrisa, para captar la satisfacción o preferencia de la persona (llamada apropiadamente escala de caras) se consideraría una escala de calificación de reactivos, sin importar que las categorías de caras no se acompañen de descripciones.

F I G U R A 14.5

Por favor, evalúe cada atributo, en relación con la importancia que tiene para usted, colocando una "X" en la posición de la línea horizontal que más refleje su sentir.

ATRIBUTO Servicio cortés Ubicación conveniente Horario conveniente Préstamos con tasas de interés bajas

NO ES IMPORTANTE

MUY IMPORTANTE

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Otras escalas de calificaciones

Una escala de calificaciones sumadas ilustra a una escala de calificación de reactivos de cinco puntos, mientras que un par de adjetivos de diferencial semántico lo sería de una escala de siete puntos. La figura 14.7 es una escala de calificación de reactivos usada para medir valores de importancia, contiene cuatro puntos y descripciones de las categorías.

F I G U R A 14.6

MEDICIÓN

DESCRIPCIÓN

Escala Muy bienMuy mal

¿Cómo se siente respecto a Me siento: 7 6

Muy bien

Complacido

? 5

4

Satisfecho

3

Satisfecho e insatisfecho por igual

2

Insatisfecho

1

Disgustado

Muy mal

A = Neutral (ni satisfecho ni insatisfecho) B = Nunca pensé en eso. Escala porcentual

Escala de satisfaccióninsatisfacción de necesidades

En general, ¿qué tan satisfecho ha estado con 100% 90 80 70 60 50 Totalmente satisfecho ¿En qué grado Muchísimo

:

?

40

30

20

satisface sus necesidades en este momento? : : : : : (7)

10

:

0% Totalmente insatisfecho Muy poco

(1)

Fuente: adaptado de Robert A. Westbrook, "A Rating Scale for Measuring Product/Service Satisfaction", en Journal ofMarketing (otoño de 1980), p.69. Publicado por la American Marketing Association, Chicago, IL

F I G U R A 14.7

Por favor, evalúe cada atributo, en relación con la importancia que tiene para usted, colocando para ello una "X" en el cuadro apropiado.

ATRIBUTO Servicio cortés Ubicación conveniente Horario conveniente Préstamos con tasas de interés bajas

NO ES IMPORTANTE

LEVEMENTE IMPORTANTE

MODERADAMENTE IMPORTANTE

D D D D

D D D

D

D

D D D

MUY

IMPORTANTE D D D D

398


FIGURA 14.8

Por favor, divida 100 puntos entre los dos siguientes atributos, en función de la importancia relativa que cada uno de ellos que para usted. Servicio cortés Ubicación conveniente

La escala de calificación de reactivos también es fácil de elaborar y usar; aunque no permite las distinciones finas que se obtienen con la escala gráfica, la definición clara de las categorías generalmente produce calificaciones más confiables.

Escala de calificación comparativa

Escala de calificación comparativaa

Es en la que se requiere que el sujeto elabore sus calificaciones como una sucesión de juicios relativos o comparaciones, no como evaluaciones independientes.

Método de suma constante

Tipo de escala de calificación comparativa donde se pide al sujeto que divida una cantidad dada entre dos o más atributos, con base en su importancia para él. Efecto de halo

Problema que surge en la recopilación de datos y consiste en la transferencia de un juicio a otro.

En las escalas gráfica y de reactivos, no se pide al sujeto que compare dos atributos entre sí o con el parámetro indicado por los investigadores. Por ejemplo, se les preguntaría lo importante que es para ellos que la ubicación sea conveniente al momento de seleccionar un banco; pero no si una ubicación conveniente tiene más o menos importancia que un horario conveniente. Sin embargo, en las escalas de calificación comparativa sí se pide al sujeto que juzgue cada atributo en comparación directa con los demás que se evalúan. El método de escala de suma constante es un ejemplo de escala de calificación comparativa que puede usarse para medir valores de importancia. En el método de suma constante, se pide al individuo que divida cierta cantidad entre dos o más atributos, con base en la importancia que tienen para él. De tal modo, si en la figura 14.8 el individuo asigna 50 puntos al servicio cortés e igual cantidad a la ubicación conveniente, se juzgaría que ambos atributos tienen igual importancia para él, y si asigna 80 y 20 puntos, en el mismo orden, que el servicio cortés tiene el cuadruplo de importancia. Observe la diferencia de acento de este método. Con él, todos los juicios se elaboran en comparación con otra alternativa. En general, con este método se pide a los sujetos que comparen dos atributos, aunque también podría solicitárseles que dividan 100 puntos entre tres o más. Aunque las escalas comparativas requieren más juicio del individuo que las gráficas de reactivos, tienden a eliminar el halo, que se manifiesta frecuentemente en las escalas. Es un efecto que consiste en la transferencia de un juicio a otro. Un problema que puede surgir cuando los investigadores usan escalas gráficas o de reactivos para medir valores de importancia, es que los sujetos tienden a indicar que todos o casi todos los atributos son importantes. Sin embargo, las investigaciones empíricas indican que cuando se enfrentan decisiones complejas, donde aparecen muchos atributos o alternativas, los sujetos se inclinan por simplificar la decisión reduciendo el número de atributos u opciones que se consideran realmente.18 Ello es compatible con el concepto de que sólo ciertos atributos sobresalen cuando se forman las actitudes. Los métodos de escalas comparativas permiten conocer más las calificaciones relativas, si no es que de la importancia absoluta, que los atributos tienen para cada individuo.

| Determinación de la escala Para decidir el tipo de escala, el número de puntos que se usa en ella, si se invierten o no algunos reactivos, etc., podría ser de utilidad realizar una extensa búsqueda en las publicaciones relacionadas con la medición en mercadotecnia, donde ya se examinaron estos y otros aspectos relacionados con su efecto en la confiabilidad de las mediciones.

Escalas de percepciones

399

En el estudio en cuestión, donde se analizaron las publicaciones de mercadotecnia de los últimos 20 años, se examinan mediciones respecto de las cuales se informó por lo menos de dos indicadores de calidad, además de la evaluación cuantitativa del efecto de las características de una medición en su confiabilidad.19 Recordará que en el capítulo 13 se menciona que la confíabilidad calibra si diversas mediciones de un mismo objeto, rasgo o concepto producen resultados similares. Ésta es un indicador significativo de la calidad de una medición, ya que determina el impacto de las incongruencias de la medición en los resultados. De tal estudio se obtuvo la conclusión general de que muchas características no parecen afectar la calidad de la medición en forma significativa, con excepción del número de reactivos y el de puntos de las escalas. En relación con estas dos características, la confiabilidad de la medición aumenta conforme lo hace el número de una u otra. Sin embargo, en lo referente a otras características, no existen alternativas superiores, en todos los casos. Muchas decisiones forman parte del juicio del investigador y probablemente lo seguirán siendo, incluida la elección de las escalas de calificación, sean de diferencial semántico, calificaciones sumadas u otras. Todas las escalas han resultado útiles en un momento u otro y cada una tiene su lugar entre las herramientas de medición del investigador. La naturaleza del problema y el método de aplicación planeado afectan la decisión final. También lo hacen las características de los sujetos, su compromiso con la tarea y su capacidad y experiencia para responder. En algunas culturas, las escalas de calificación gráfica son prácticamente desconocidas y las personas con bajo nivel de estudios podrían no comprender una escala continua, que va de la insatisfacción extrema a la satisfacción extrema y se divide en incrementos iguales de satisfacción, por ejemplo. En otras culturas, como en Europa Oriental, el uso de tales escalas sería una experiencia totalmente novedosa para muchos participantes en investigaciones y los entrevistadores necesitarían dedicar bastante tiempo a explicarla. Existen otras situaciones en que sería necesario desarrollar nuevas escalas. Por ejemplo, la de "caras tristes a felices" que funciona en Estados Unidos, no lo hace en África, donde la cultura requiere caras con otro aspecto para ilustrar los diversos niveles de felicidad (véase la figura 14.9).

| Escalas de percepciones Hasta este punto se ha hecho hincapié en la medición de las actitudes de las personas hacia los objetos. Pero, los gerentes de mercadotecnia también están interesados en determinar la forma en que las personas perciben diversos objetos, trátese de productos o marcas. En su búsqueda constante de una ventaja diferencial, las empresas necesitan posicionar correctamente sus productos contra lo que ofrecen sus competidores. A tal efecto, el gerente de producto tiene que identificar lo siguiente:20 1. El número de dimensiones que los consumidores usan para distinguir los productos. 2. Señalar esas dimensiones. 3. El posicionamiento de los productos existentes en relación con esas dimensiones. 4. Dónde prefieren los consumidores que se ubique un producto, en lo concerniente a esas dimensiones. Una forma para que los gerentes puedan comprender el posicionamiento de su marca, respecto a las competidoras, es analizando los mapas de percepciones. En estos mapas, cada producto o marca ocupa un punto específico. Los productos o marcas similares están situados muy juntos, y los que son disímiles, muy separados. Estos mapas proporcionan a los gerentes una imagen significativa para comparar sus productos y marcas con otros. Existen muchos procedimientos para elaborar mapas de percepciones. La diferencia fundamental radica en que los métodos se basen o no en atributos. Los que se basan en atributos parten de evaluar todas las características, una por una, de los diversos objetos; por ejemplo, con escalas de calificaciones sumadas o de diferencial semántico. En cada uno de los reactivos, la calificación de los objetos se analiza de manera subsecuente con diversas técnicas estadísticas para identificar los atributos o dimensiones clave que usan los consumidores para diferenciar los objetos. En los métodos no basados en atributos, se pide al individuo que elabore ciertos juicios resumidos acerca de los objetos, en lugar de calificarlos respecto de atributos designados (como la conveniencia, facilidad de uso o valor, en relación con el costo). Luego, el investigador trata de inferir cuáles carac-

408


F I G U R A 14.9

Fuente: las caras correspondientes a África son parte de C.K. Corder, "Problems and Pitfalls in Conducting Marketing Research in África", en Betsy Gelb, ed., Marketing Expansión in a Shrinking World, Proceedings of American Marketing Association Business Conference (Chicago: American Marketing Association, 1978, pp. 86-90. Reproducido con autorización de American Marketing Association.

terísticas se usaron para formar esos juicios. Se recurre a este enfoque indirecto porque, en muchos casos, se desconocen los atributos y el sujeto no puede o no quiere representar con exactitud sus juicios. Es habitual que se pidan al individuo sus percepciones de la similitud entre diversos objetos y sus preferencias respecto de ellos. Después, se intenta ubicarlos en un espacio multidimensional, donde

Escalos de percepciones

«KWi

Disyuntiva ética 14.2 Larkin Electronics, fabricante de partes electrónicas pequeñas para radios, se puso en contacto con Samueison Research Rrm para que realizara una encuesta entre sus empleados. El propósito de la investigación era determinar el estado de ánimo de ios trabajadores y la importancia de algunas de sus quejas, a fin de que los directivos de dicha compañía electrónica pudieran juzgar la fuerza de su posición al negociar el próximo contrato colectivo de trabajo con el sindicato. El despacho de investigación aceptó realizar el estudio.

• ¿Tienen derecho los investigadores a hacer preguntas sobre el terna?

• ¿Qué consecuencias tiene para los empleados que participan en una encuesta de este tipo?

• En general, ¿debe preocuparse el investigador por los usos y efectos resultantes de la investigación que realiza sobre quienes participan en eíla?

• ¿Acaso cooperar en esta investigación sería dañino para los intereses personales de los empleados?

Escala multidimensional

Método en que se miden las percepciones que tienen las personas de la similitud de los objetos y sus preferencias entre ellos, para luego representarlas gráficamente en un espacio multidimensional.

• ¿Socava esta investigación la posición de los representantes sindicales, que no cuentan con una forma equivalente para evaluar las opiniones de los directivos? • Si fuera el director de la investigación, ¿qué tipos de preguntas habría hecho a los directivos de la compañía electrónica?

• ¿Habría aceptado realizar esta encuesta?

el número de dimensiones concuerda con el de características que usó el individuo para formar su juicio. Se usa el término análisis de escalas multidimensionales para referirse a los métodos basados en similitudes y preferencias. El método basado en preferencias para elaborar mapas de percepciones no se usa tanto como los fundamentados en similitudes. Por ende, el análisis siguiente se centra en los segundos, particularmente en las decisiones que deben tomarse para emprender un análisis de escala multidimensional. Los método basados en atributos se analizan brevemente más adelante, ya que su apreciación plena requiere entender los propósitos fundamentales y operativos de los análisis de factores y discriminantes, temas que no son parte de esta obra.21

Decisiones fundamentales en las escalas multidimensionales El analista debe tomar varias decisiones para realizar un análisis de escalas multidimensionales. En la figura 14.10 se enumeran algunas de las decisiones fundamentales. La primera de ellas consiste en especificar los productos o marcas que se usaron. Aunque el propósito del estudio determina algunos de esos productos o marcas, la elección de otros queda en manos del analista. En tal decisión, el analista debe reconocer que las dimensiones incluidas en el mapa de percepciones son resultado directo de los objetos usados (conocidos como conjunto de estímulos) para obtener los juicios. Suponga que se realiza un estudio para indagar las percepciones de los sujetos acerca de diversos refrescos. Si no se incluye en el conjunto de estímulos a los refrescos sin edulcorante o bajos en calorías, esta dimensión muy importante no aparecerá en los resultados. A efecto de no correr tal riesgo, el analista podría verse incitado a incluir todo producto o marca concebibles en el conjunto de estímulos, pero ello sobrecargaría a los sujetos, a tal punto, que sus respuestas no tendrían sentido. La carga de trabajo para los participantes depende, por una parte, del número de juicios que cada uno deba tomar y, por la otra, de la dificultad de cada juicio. A su vez, ambos aspectos varían, según la forma como se obtengan los juicios de similitudes. Existen dos alternativas principales, y diversas opciones en cada una, que son los juicios de similitudes directos o indirectos, términos que se explican solos hasta cierto punto. Los métodos directos se basan en mecanismos de recopilación de datos donde los participantes comparan estímulos con los criterios de su preferencia y, con base en ello, señalan cuáles estímulos son más similares, más disímiles, y así sucesivamente.

402


F I G U R A 14.10

En el ejemplo de los refrescos, por citar un caso, los sujetos habrían evaluado marcas con base en su grado de "sabor a cola" o "contenido bajo de calorías". Podrían formarse todos los posibles pares de marcas que se evalúen y se pediría a las personas que los jerarquizaran del más similar al más diferente, de acuerdo con sus propios criterios (por ejemplo, ¿qué par es más similar: Pepsi-Coca, 7UpCoca o Pepsi-7Up? En forma alterna, podría haberse separado una marca focal para luego pedir a los sujetos que jerarquizaran a cada una de las otras marcas conforme a su similitud con la marca focal (por ejemplo, si Coca es la marca focal, se les solicitaría que jerarquizaran a Pepsi, Pepsi Max, 7Up y Delaware Punch, según su similitud con Coca). A su vez, cada marca podría ser la marca focal. Aunque existen diversas alternativas para recopilar estos juicios, todos tienen algo en común: se pide a los participantes que juzguen directamente lo similares que son los distintos elementos, con criterios de su propia preferencia. Los métodos indirectos funcionan de otra manera. En lugar de que los participantes elijan los criterios para comparar las alternativas, se pide su evaluación de cada marca con criterios preestablecidos, que selecciona el analista. Luego, se calcula algún tipo de medición de la similitud entre cada par de marcas (como la correlación entre las calificaciones de las marcas). Millward Brown International, división de investigación de mercados, con sede en Londres, de la agencia de publicidad WPP, utilizó este método en un gigantesco estudio internacional de lealtad a la marca, denominado Brandz. En dicha investigación, se entrevistó a 70 000 consumidores en relación con 3500 marcas de 50 categorías de compañías y productos. La empresa midió la lealtad a la marca según criterios que ya usaba para las marcas de sus clientes: presencia (conocimiento de marca en el consumidor), importancia, rendimiento del producto, ventajas y vinculación (porcentaje de consumidores que tiene un "vínculo" emocional y racional con la marca). Millward Brown puede comparar estos criterios -llamados conjuntamente "firma de marca"- de las marcas relacionadas entre sí, como en el caso de los tenis Reebok y New Balance, que aparecen en la parte superior de la figura 14.II.22 A continuación, los analistas deben decidir si agrupan los juicios de los sujetos, a fin de desarrollar mapas de percepciones grupales, o elaboran mapas individuales. El problema para los gerentes de mercadotecnia con estos últimos es que resultan difíciles de usar en la confección de estrategias de mercado. Es habitual que los gerentes analicen las preguntas de planeación de mercados con base en segmentos de mercado, no en individuos. Sin embargo, tan pronto surge el problema del segmento, la cuestión se convierte en una decisión acerca de cómo agrupar los juicios individuales. ¿Es probable que los individuos hayan usado el mismo número de criterios (digamos, grado de sabor a cola, bajo nivel de calorías y dulzura) al evaluar las diversas marcas? Incluso si el número de criterios usados es el mismo, ¿es probable que se trate de los mismos criterios? (¿Qué pasa si algunos usaron el grado de sabor a cola, lo dietético y el valor en relación con lo que cuesta el producto?) En caso de que no sean


403

F I G U R A 14.11

Fuente: Jean McDougall, "Building Brands forthe Future", en Perspectivas(M\\\ward Brown International), invierno de 1998 (bajado del sitio Millward Brown, www.millwardbrown.com, el 30 de septiembre de 1999).

los mismos criterios, ¿cuáles deben usarse para agrupar a los participantes? Por ejemplo, uno de los algoritmos más usados, INDSCAL, supone que todos los sujetos usan los mismos criterios para juzgar la similitud de los objetos, si bien, ponderan de manera distinta las dimensiones al formar sus juicios.23 El paso 4 de la figura 14.10 corresponde a la recopilación de los juicios y su procesamiento. Este último incluye dos pasos; el primero es la configuración inicial que debe determinarse para cada una de las dimensiones. Los diferentes programas usan rutinas distintas para generar una solución inicial. El segundo, consiste en mover los puntos hasta que el ajuste sea el mejor posible para esa dimensión, de acuerdo con el criterio bajo el cual opera el programa.

404 >

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias La última decisión que deben tomar los analistas cuando realizan un análisis de escalas multidimensionales basadas en similitudes consiste en señalar las dimensiones. En el estudio Brandz de Millward Brown International, los investigadores generaron mapas donde se comparaban las marcas en varias dimensiones. En la parte inferior de la figura 14.11 se muestra uno de esos mapas para ciertas marcas de productos de consumo. Las dimensiones se definieron como la presencia (grado de conocimento en el consumidor) y fuerza de la marca (cálculo de las probabilidades de su crecimiento). Son varios los procedimientos para señalar las dimensiones: • Puede pedirse al sujeto que evalúe cada uno de los objetos (como los refrescos) en relación con varios atributos (grado de sabor a cola, bajo contenido de calorías y precio) que determina el investigador. Luego, éste correlaciona las calificaciones que para ese atributo recibe cada objeto con las coordenadas del objeto mismo en el diagrama. En este método se usa la magnitud de los coeficientes de correlación referentes a las actitudes y dimensiones señaladas. • El gerente o investigador puede interpretar las dimensiones con base en su propia experiencia y la configuración visual de los puntos, e incluso puede tratar de relacionar las dimensiones con las características físicas de los refrescos, como su dulzura, color o contenido de calorías. No obstante, en la práctica, la dificultad para señalar las dimensiones es una de las mayores preocupaciones de los administradores en el análisis de escala multidimensional basado en similitudes.

Métodos basados en atributos Una de las ventajas que distinguen a los métodos basados en atributos, para el desarrollo de mapas de percepciones, es que se facilita señalar las dimensiones y, al parecer, su uso es más sencillo para los participantes. Como se mencionó, los métodos basados en atributos se basan en que el individuo califique diversas marcas, usualmente con escalas de diferencial semántico o calificaciones sumadas. Luego, esos juicios se alimentan al análisis discriminante o de factores. El análisis discriminante se ocupa principalmente de determinar las combinaciones de atributos que mejor discriminan los objetos y marcas. Las mediciones dependientes son el producto calificado (Coca, Pepsi o 7Up), y las variables predictivas, las calificaciones de los atributos. El análisis usualmente se aplica a grupos de participantes para encontrar una estructura común. Las dimensiones se señalan mediante un examen del peso de los atributos que componen una dimensión discriminante o un cálculo de las correlaciones entre los atributos y cada una de las calificaciones discriminantes. El uso del análisis discriminante, para elaborar mapas de percepciones, parece funcionar bien cuando se investigan los atributos de diseño del producto, que los consumidores pueden percibir de manera clara e inequívoca.24 El análisis de factores se basa en el supuesto de que existen sólo unas cuantas dimensiones básicas subyacentes a las calificaciones de atributos. Con esta técnica se examinan las correlaciones entre los atributos para identificar dichas dimensiones básicas. Las correlaciones suelen establecerse entre marcas y grupos de consumidores. Es habitual que se señalen las dimensiones examinando las cargas de factores que corresponden a las correlaciones entre cada atributo y cada factor. El uso del análisis de factores, en el desarrollo de los mapas de percepciones, parece resultar especialmente útil cuando el interés mercadológico se enfoca en la formulación de estrategias de comunicación, donde son clave las relaciones lingüísticas entre los atributos.

Comparación de los métodos para elaborar mapas de percepciones En el anexo 14.1 se resumen las ventajas para las escalas multidimensionales del método basado en atributos, en comparación con el no basado en ellos. Muchas aplicaciones de mercadotecnia, que no se basan en atributos, usan juicios de similitud. La medición de similitudes tiene la ventaja de no depender de un conjunto de atributos predefinido, pero es una espada de dos filos. Aunque permite que el sujeto use sólo las dimensiones que normalmente aplicaría para elaborar juicios entre objetos, complica el señalar las dimensiones. Por añadidura, cada consumidor podría usar dimensiones distintas y luego, hay que arreglárselas para combinar de la mejor manera a los consumidores en la formación de los mapas. Construir un mapa para cada individuo resulta excesivamente costoso, mientras que agrupar las respuestas y luego elaborar un mapa deforma la realidad, ya que implica una homogenei-


405

A N E X O 14.1

Técnica

Mediciones del sujeto

Ventajas

Desventajas

Juicios de similitudes no basados en atributos

Juzgar la similitud de diversos productos o marcas

No depende de un conjunto de atributos predefinido. Admite que el sujeto utilice su criterio normal al juzgar los objetos. Permite apreciar que la percepción del todo no es simplemente la suma de la percepción de las partes.

Se complica señalar las dimensiones y determinar si deben combinarse los juicios de los participantes y cómo. Los criterios que usan los sujetos dependen de los estímulos que se comparen. Requiere programas especiales. Proporciona un punto de vista demasiado simplista de las percepciones cuando se usan pocos objetos.

Factor de análisis o discriminante basado en atributos

Calificar diversos atributos o marcas en relación con los atributos especificados

Facilita señalar las dimensiones, así como agrupar a los participantes en grupos con percepciones similares. De uso fácil y barato. Existen ya programas de computadora para este análisis.

Precisa un conjunto relativamente completo de atributos. Se basa en el supuesto de que la percepción global de un estímulo se compone de las reacciones del individuo ante los atributos que componen a ese estímulo.

dad de percepciones que probablemente no exista. El punto medio de agrupar a los consumidores en segmentos hace surgir el problema de cómo debe efectuarse el agolpamiento. Se sabe que, incluso en un mismo consumidor, varían los criterios cuando usa una serie de juicios, lo cual indica que los criterios dependen de los productos o marcas del conjunto de estímulos. El hecho de que los criterios puedan cambiar cuando se elabora la serie de juicios de similitud agrava todavía más el difícil problema de señalar las dimensiones. Si el número de objetos juzgado es menor de ocho, debe tenerse cuidado al usar los programas basados en similitudes; de lo contrario, es muy fácil tener una imagen excesivamente simplista del entorno competitivo. Como se mencionó, los métodos basados en atributos facilitan el señalamiento de las dimensiones y la tarea de agrupar a los sujetos con percepciones similares. Sin embargo, suponen que la lista de atributos usada para obtener las calificaciones es relativamente precisa y completa, además de que la percepción o evaluación que la persona tiene del estímulo es una combinación de sus reacciones ante los atributos que componen a ese estímulo. Aún así, algunos individuos podrían no percibir o evaluar los objetos con base en sus atributos subyacentes, sino como algún tipo de todo que no puede descomponerse en atributos separados (por ejemplo, los propietarios del Corvette podrían no comprar este automóvil por su maniobrabilidad, rendimiento de combustible e incluso su diseño, sino por: uno o más atributos indefinibles -¿estatus, imagen, sexualidad, diversión o poder?- que juntos componen la calidad única del Corvette). Al mismo tiempo, las medidas usadas para agrupar a las personas implican ciertos supuestos acerca de cómo deben combinarse las reacciones de los consumidores ante las diversas escalas de atributos. Los métodos basados en atributos son más fáciles de usar que el método de similitudes, puesto que los programas están más ampliamente disponibles y son de menor costo. Cualquiera que sea el enfoque usado, el atractivo de las escalas multidimensionales radica en los mapas que se producen con esta técnica. Esos mapas pueden usarse para obtener respuestas a preguntas básicas sobre los mercados, incluidas las siguientes, en relación con mercados de productos:

406

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias 1. Los atributos sobresalientes del producto, que perciben los compradores en el mercado. 2. La combinación de atributos que más prefieren los compradores. 3. Los productos que se perciben como sustitutos y los que se diferencian de los demás. 4. Los segmentos viables de un mercado. 5. Los "huecos" de un mercado, que pueden dar cabida a un nuevo producto. Por añadidura, la técnica también parece idónea para el análisis de ciclos de vida de productos, segmentación del mercado, evaluación de proveedores, valoración de anuncios, mercados de prueba, investigaciones de la imagen de representantes de ventas y tiendas, estudios de cambio de marca y escalas de actitudes.25

I Análisis de conjuntos Análisis de conjuntos Técnica en que se infiere la utilidad o valor que tienen los atributos para el sujeto, a partir de la preferencia que expresa por combinaciones variadas de esos atributos.

A semejanza del análisis de escala multidimensional, el análisis de conjuntos se basa en la capacidad del sujeto para elaborar juicios relativos a estímulos. En el primero de estos métodos, los estímulos son productos o marcas existentes, respecto de cuya similitud relativa se pide al individuo que elabore juicios. En el análisis de conjuntos, los estímulos son combinaciones predeterminadas de características, ventajas y atributos de un producto, y se pide al participante que juzgue su preferencia por esas combinaciones variadas. En lo fundamental, el análisis de conjuntos busca determinar cuáles ventajas o atributos están dispuestos a ceder los compradores para conservar otros. El objetivo básico es determinar cuáles combinaciones de características prefieren más los participantes. Por ejemplo, los sujetos podrían utilizar atributos como el rendimiento de combustible, número de asientos, precio, duración de la garantía, etc., para elaborar juicios sobre el automóvil que prefieren. Pero, si se les pregunta directamente, muchos tienen grandes dificultades para expresar cuáles atributos usaron y cómo los combinaron para formar su juicio global. El análisis de conjuntos trata de manejar este problema calculando el valor que se concede, a cada uno de los atributos, con base en las preferencias de los sujetos entre diversos conceptos de producto, que se varían de manera sistemática. En este tipo de análisis, el investigador trata de inferir los sistemas de valores de los sujetos con base en sus preferencias, en lugar de recurrir a las estimaciones de los propios participantes. El análisis de conjuntos supone que puede medirse el valor relativo de un conjunto de objetos, que podría no ser mensurable si se tomaran uno por uno. Es frecuente que se pida a los participantes que expresen el valor relativo que tienen para ellos las diversas alternativas, al ordenarlas de la más deseable a la menos deseable. Luego, los investigadores tratan de asignar valores a los niveles de cada uno de los atributos, de una manera compatible con los juicios de jerarquización de los sujetos.

Ejemplo del análisis de conjuntos Suponiendo que se considera la introducción de una nueva cafetera percoladora y se desea medir la evaluación que los consumidores hacen de los siguientes niveles de cada uno de los atributos del producto: • Capacidad: 4, 8 y 10 tazas • Precio: 28, 32 y 38 dólares • Tiempo de preparación: 3, 6, 9 y 12 minutos Los tres son atributos de maternidad, lo cual significa que, si todo lo demás permanece constante, muchos consumidores preferirían los grados máximo o mínimo de cada atributo -en este caso, la cafetera de mayor capacidad con menor tiempo de preparación y precio más bajo. Desafortunadamente, la vida no es tan sencilla, la cafetera grande cuesta más; la preparación más rápida implica colocarle un elemento calefactor más grande, lo cual también aumenta el costo, y una cafetera de mayor

Análisis de conjuntos

>J|BPPvi!»*

capacidad con elemento calefactor normal requiere más tiempo para la preparación del café. En suma, el consumidor tendrá que ceder en una característica para obtener más de otro atributo. El fabricante está interesado en determinar cómo valoran los consumidores esos atributos específicos. ¿Es el precio bajo el atributo más valorado o están dispuestos los consumidores a pagar un precio más alto para mejorar alguno de los otros atributos? ¿Qué precio? ¿Cuáles atributos? Una manera de responder a esas preguntas es desarrollando un conjunto de tarjetas que contengan todas las posibles combinaciones de esos atributos de producto. Si cada tarjeta incluye la combinación de un posible aspecto de cada categoría (por ejemplo, capacidad de 4 tazas, precio de 32 dólares y tiempo de preparación de 6 minutos), habría 36 combinaciones posibles. Si, luego, se pide a los participantes que ordenen esas descripciones de productos o tarjetas desde la menos deseable (lugar 1) hasta la más deseable (lugar 36), los números altos indican mayor preferencia. También podría indicarse al sujeto que primero ordene las tarjetas en cuatro categorías, intituladas "muy indeseable", "moderadamente indeseable", "moderadamente deseable" y "muy deseable," tras lo cual debe ordenar las de cada categoría en orden creciente de su preferencia. Suponga que de este proceso resulta el orden que se muestra en el anexo 14.2. Son varios los aspectos que deben observarse de ese ordenamiento. En primer término, el sujeto mostró la menor preferencia por la cafetera de 38 dólares, con capacidad de 4 tazas y tiempo de preparación de 12 minutos (lugar 1) y la máxima por la cafetera de 10 tazas, con tiempo de preparación de 3 minutos y precio de 28 dólares (lugar 36). En segundo lugar, si la persona no puede obtener ese producto, está dispuesta a intercambiar el tiempo de preparación breve por otro más largo, siempre y cuando pueda comprar una cafetera de 10 tazas por 28 dólares (lugar 35). Sin embargo, no está dispuesta a ceder mucho al respecto, como lo refleja su tercera opción (lugar 34). Antes bien, pagaría un poco más para obtener el tiempo de preparación de 3 minutos, en lugar de tener que avenirse a un tiempo de 9 minutos. De hecho, está dispuesta a pagar más por el tiempo de preparación. El tipo de preguntas que intenta responder el análisis conjunto es: ¿Qué ventajas considera el individuo respecto al precio, tiempo de preparación y capacidad para tomar su determinación? ¿Qué valor tiene cada uno de estos atributos en la elección de productos?

Procedimiento del análisis de conjuntos El procedimiento para determinar las ventajas, o valores, que proporciona al individuo cada uno de los diversos atributos del producto estudiado, en el análisis de conjuntos, es similar al que se utiliza en el análisis de escala multidimensional. Una vez más, la técnica depende de la disponibilidad de una computadora rápida. Al igual que en la escala multidimensional, el programa de computadora se concentra en generar una solución inicial y, luego, modificarla con un conjunto de iteraciones para mejorar la idoneidad del ajuste.26 Dicho de manera más específica, dado un conjunto de juicios alimentados, el programa de computadora:

A N E X O 14.2

Capacidad Precio

4 tazas

10 tazas

8 tazas

$28

$32

$38

$28

$32

$38

$28

$32

$38

17 16 9 4

15 12 8 2

6 5 3 1

30 29 21 14

26 25 20

24 22 8 7

36 35 32 19

34 33 31 18

28 27 23 11

Tiempo de preparación 3 minutos 6 minutos 9 minutos 12 minutos

13

408

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias 1. Asigna ventajas arbitrarias a cada nivel de cada atributo. 2. Calcula las ventajas de cada alternativa al combinar, de alguna manera, los valores individuales (usualmente mediante suma). 3. Calcula la idoneidad del ajuste entre la jerarquización de las alternativas mediante el uso de los valores de las ventajas deducidos y el orden inicial de juicios alimentados. 4. Modifica sistemáticamente los valores de las ventajas hasta que las ventajas deducidas produzcan evaluaciones que, al ordenarse, concuerden tanto como sea posible con el orden de los juicios alimentados a la computadora. Con base en los resultados que determina la computadora, el investigador puede establecer la importancia relativa de cada atributo. Es importante tener en cuenta que esos valores de importancia dependen de los atributos específicos que se usan en la estructuración del análisis. De esta manera, si se hubieran utilizado precios más altos, los valores de los participantes podrían haber sido distintos, lo cual haría suponer que el precio es relativamente más importante para el individuo, que en caso de utilizar precios más bajos. Un análisis de este tipo puede servir para identificar los valores e importancia óptimos de cada atributo en la estructuración de los ofrecimientos de productos y servicios.

Comentarios generales acerca del análisis de conjuntos Puede verse que el análisis de conjuntos responde a preguntas de mercadotecnia vitales en el diseño de productos. Además, la técnica no se restringe a la evaluación de productos, y puede usarse siempre que se requiera una decisión entre alternativas con atributos múltiples. Cuando se tienen estas últimas, lo habitual es no contar con la opción de tener más de cada atributo deseable y menos de cada atributo indeseable. En su lugar, muchas decisiones requieren intercambiar una parte de algo para obtener más de otro atributo. El análisis de conjuntos trata de reflejar los intercambios a los que se está dispuesto. Por consiguiente, aunque lo más frecuente es usarlo en relación con aspectos del diseño de productos, en particular la evaluación del concepto de producto, también se utiliza como auxiliar en las decisiones de precios, preguntas de segmentación de mercados o decisiones publicitarias. Su empleo ha sido menos usual en las decisiones de distribución, evaluación de proveedores, determinación de las retribuciones que estiman los vendedores y determinación de las preferencias de los consumidores respecto de diversos atributos de las organizaciones que brindan servicios de salud, por citar algunos ejemplos.

De regreso en el caso Sí Vlasic Foods y Nestlé Frozen Foods tomaran sus decisiones de rnercadotecnia únicamente con base en el comportamiento observable, no podrían responderá los consumidores. Dedicarían muchos años y millones de dólares a retocar un producto hasta dar con la combinación que aumentaría las ventas. Por ende, no obstante las limitaciones de la medición de actitudes y preferencias, las compañías usan investigaciones en que piden opiniones a los consumidores y aplican los datos de las respuestas a sus decisiones de mercadotecnia. Ambas compañías podrían partir de los datos existentes, como los del estudio "Understanding the Frozen Food Consumer" de la National Frozen Food Association, en el cual se identificaron algunos patrones generales de actitudes de los consumidores hacia la comida congelada. Los consumidores están muy conscientes de que estos alimentos son útiles; pero no suelen pensar que proporcionen "sabor y nutrición óptimos". No obstante, suelen tener mejor opinión de los alimentos congelados que de los enlatados o empacados en cajas. El estudio también

agrupó a los compradores de alimentos congelados en cinco categorías, con base en sus actitudes y comportamiento de compra: 1. Buenos cocineras (26% de la muestra): se trata de cocineros que confían en sí mismos v usan los alimentos congelados como ingredientes de una comida. Ello comprende guarniciones, verduras o cortes selectos de carne de res y aves de corral. 2. Cocineros apresurados (24%): son personas muv ocupadas y con muchas presiones de tiempo, por lo que compran cualquier cosa que les permita ahorrarlo. Es el segmento que más adquiere comida congelada. 3. Cocineros conformistas (19%): cocineros punto menos que competentes, los cuales buscan comidas sencillas. Están muy satisfechos con los alimentos congelados. 4. Cocineros principiantes (19%); son cocineros prácticos y que buscan economía. Tienden a preferir los alimentos enlatados o en caja sobre los congelados, que consideran de menor calidad.

Resumen

409

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Enumerar las diversas formas en que pueden medirse las actitudes.

Las actitudes pueden medirse con autoinformes, observación del comportamiento, técnicas indirectas, realización de tareas objetivas y reacciones fisiológicas.

Objetivo de aprendizaje 2 Señalar las técnicas más usadas en la investigación de mercados para las escalas de actitudes y explicar por qué las prefieren los investigadores. La escala de Likert o de calificaciones sumadas y la de diferencial semántico son las técnicas de escalas de actitudes más usadas en la investigación de mercados. Ambas resultan particularmente útiles porque permiten que los sujetos expresen la intensidad de sus opiniones.

Objetivo de aprendizaje 3 Explicar en qué difieren las escalas de Stapely de diferencial semántico. La escala de Stapel difiere de la de diferencial semántico en que: 1) se prueban por separado frases o adjetivos descriptivos, en vez de hacerlo simultáneamente, con pares bipolares;

5. Cocineros antkongeiados (12%): no les preocupa la comodidad. ni les gustan los alimentos congelados. Los usan solo como respaldo en situaciones imprevistas. Las descnpciones precedentes pueden ayudar a que cada compania defina los segmentos de mercados y genere preguntas para sus propias investigaciones. Vlasic Foods hablo con los consumidores acerca de su relaci6n con la marca Swanson. La compania averiguo que los ccnsumidores de 25 a 54 afios de edad recuerdan alguna comida o cena con estos productos. Cuando eran nifios, sus padres les permitian elegit un platillo de esa marca para que lo comieran, mientras veian la televisibn, cuando la pareja salfa por la noche. Es un recjerdo agradable para estos consumidores y la compaiiia decidio apravechar esa relacicn positive con la marca. Lanzo una campana publicitaria con el lema "Reviva sus recuerdos con Swanson", con la que apoya un platillo de polio frito mejorado -el favorite de siempre. La marca Lean Cuisine de Nestle, una de las ultimas en incorporate al pasillo de comida congelada, no puede apelar a la nostalgia. La compaiiia ha usado datos de los consumidores para encontrar su propio nicho. Estudio su mercado previsto; las madres que trabajan, y descubri6 que casi la rnitad de ellas planea la comida despues de los 4:00 p.m., ademas de que casi

el mismo numero piensa que las 6:00 p.m. es una hora demasiado tardia para iniciar la preparation de una comida con ingredientes frescos. Nestle desarrollo para ellas Lean Cuisine Skillet Sensations, que combina carne y verduras congeladas en una sola bolsa. Las consumidoras pueden tener toda una comida, sin necesidad de seleccionar por separado la came y verduras, y pese a elio, todavia preparar una comida que sepa fresca. i.Por que no poner todo simplemente en una charola y vender "comidas para la televisi6n", como en el caso de Swanson? Si asi fuera, los consumidores no tendrian que poner una sarten en la estufa. Nestle posiciono su producto con base en sus propias investigaciones. La compafiia estudio a los miernbros de las casas que toman las decisiones sobre la comida, preguntandoles sobre el tiempo y otros factores que consideran en esas decisiones, y descubrio que muchas t)e las madres trabajadoras prefieren cocinar, si bien piensan que no cuentan con tiempo suficiente. Segun Angelo lantosca, de Nestle: "Skillet Sensations fue disenado para... consumidores que necesitan un equilibrio entre comodidad y sabor fresco". En el empaque, se indica que el tiempo de preparacion es de apenas 15 minutos. Fuentes" David Weil man, "New Life in the F re e'er Case", Supermarke! Business (febiem is 1999}, Pp. 34-36; Maryallen Lo Bosco, "MFFA Study. Target the High! Consumer," Supermarket News [2 de raviembre As 1998), p 47.

410

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias 2) los puntos de la escala se identifican con números, y 3) la escala incluye 10 posiciones, no siete. Se pide a los sujetos que indiquen lo exacto que cada una de diversas afirmaciones describe el objeto de interés.

Objetivo de aprendizaje 4 Citar la característica común en todas las escalas de calificación. La característica que es común a todas las escalas de calificación es que el sujeto ubica a la persona u objeto en un punto de un continuo o en un lugar de una serie de categorías ordenadas; y se asigna un valor numérico al punto o categoría.

Objetivo de aprendizaje 5 Enumerar los tipos más comunes de escalas de calificación. Tres de las escalas de calificación más usadas son las gráficas, de reactivos y comparativas.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar la diferencia entre una escala de calificación gráfica y una de calificación de reactivos. La escala de reactivos es similar a la de calificaciones gráficas, excepto que el sujeto debe seleccionar entre un número limitado de categorías, no poner una marca en una escala continua. En general, de cinco a nueve categorías funcionan satisfactoriamente.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar cómo funciona el método de escala de suma constante. En el método de suma constante de calificaciones comparativas se indica al sujeto que divida cierta suma entre dos o más atributos, con base en la importancia que tienen para él. En general, compara dos atributos con este método, si bien, es posible que compare más.

Objetivo de aprendizaje 8 Identificar las decisiones clave que debe tomar el analista para realizar un análisis de escala multidimensional. A fin de realizar el análisis de escala multidimensional, el analista debe: 1) especificar los productos o marcas que se usarán; 2) especificar cómo se obtendrán los juicios de similitudes y se desarrollarán los estímulos; 3) decidir si los juicios se agruparán y, en caso afirmativo, cómo; 4) recopilar los juicios y analizarlos para generar el mapa de percepciones, y 5) señalar las dimensiones resultantes.

Objetivo de aprendizaje 9 Explicar el principio fundamental subyacente al análisis de conjuntos. En el análisis de conjuntos, los estímulos son combinaciones predeterminadas de características, beneficios y atributos de un producto, y se pide al sujeto que elabore juicios acerca de sus preferencias por esas combinaciones. En lo fundamental, el análisis de conjuntos busca determinar los beneficios o atributos que los compradores están dispuestos a intercambiar por otros. El objetivo básico es determinar cuáles combinaciones de características prefieren más.

411


Preguntas de repaso 1. ¿Cuáles son las formas principales que se han usado para medir actitudes? 2. ¿Cómo se elabora una escala de calificaciones sumadas o de Likert? ¿Cómo se evalúa a los sujetos con tal escala? 3. ¿Qué es una escala de diferencial semántico? ¿Cómo se evalúa la actitud global de la persona con dicha escala? 4. ¿En qué difieren las escalas de Stapel y de diferencial semántico? 5. ¿En qué consisten las escalas de calificaciones gráficas, de reactivos y de suma constante? 6. ¿Qué es un mapa de percepciones? ¿Cuál es la diferencia principal entre los enfoques basados y no basados en atributos, para la generación de mapas de percepciones? 7. ¿Cuál es el propósito del análisis de conjuntos y cómo se logra?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. a) Enumere, por lo menos, ocho atributos que usarían los estudiantes para evaluar librerías. b) Con esos atributos, desarrolle ocho reactivos de escalas de calificaciones sumadas y de diferencial semántico con los que se evalúen las actitudes hacia: i) la librería de la universidad, y ii) otra librería. c) Aplique cada una de las escalas a 10 estudiantes. d) ¿Cuáles son las calificaciones de muestra promedio de las dos librerías con la escala de calificaciones sumadas? ¿Qué puede decirse acerca de las actitudes de los estudiantes hacia las dos librerías? e) Elabore un análisis de perfil o diagrama de víbora de la escala de diferencial semántico. f) Con base en la escala de diferencial semántico, ¿qué puede decirse acerca de las actitudes de los estudiantes hacia las dos librerías? 2. a) Suponga que el fabricante de una línea de quesos quiere evaluar las actitudes de los clientes hacia sus productos. Un panel de 500 consumidores habituales de la marca respondió al cuestionario que les fue enviado e incluyó varias escalas de actitudes, con lo que se obtuvieron los resultados siguientes: i) La calificación promedio de la muestra en una escala de calificaciones sumadas de 25 elementos fue 105. ii) La calificación promedio de la muestra en una escala de diferencial semántico de 20 elementos fue 106. iii) La calificación promedio de la muestra en una escala de Stapel de 15 elementos fue 52. El vicepresidente de la compañía le ha pedido que indique si sus clientes tienen una actitud favorable o desfavorable hacia la marca. ¿Qué le diría? Por favor, sea específico, b) Después de su informe inicial, el vicepresidente de la compañía le proporcionó más información. Le envió el memorando siguiente: "La compañía ha usado las mismas mediciones de actitud durante los últimos cuatro años. Los resultados de los años previos fueron los siguientes:

Año

Calificaciones sumadas

Diferencial semántico

Stapel

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

86 93 97 104 110 106 104 105

95 95 98 101 122 112 106 106

43 48 51 55 62 57 53 52

411

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias Nos damos cuenta de que podría no haber relación alguna entre las actitudes y el comportamiento, si bien, debe resaltarse que las ventas máximas se presentaron durante 1996 y desde entonces han disminuido gradualmente." ¿Cambiaría sus conclusiones con esta información? ¿Puede decirse algo más acerca de las actitudes de los clientes? 3. Genere ocho atributos para evaluar las actitudes de los estudiantes hacia los "exámenes para resolver en casa". Use escalas de calificaciones: i) gráficas; ii) de reactivos, y iii) comparativas, para determinar la importancia de cada uno de esos atributos en la evaluación que los estudiantes hacen de esos exámenes (Nota: en el caso de la escala de calificaciones comparativas, use sólo cinco atributos). Aplique cada una de las escalas a muestras independientes de cinco estudiantes. a) ¿Cuáles son sus resultados con la escala de calificaciones gráficas? ¿Cuáles atributos revisten mayor importancia? b) ¿Cuáles son sus resultados con la escala de calificaciones de reactivos? ¿Cuáles atributos tienen mayor importancia? c) ¿Cuáles son sus resultados con la escala de calificaciones comparativas? ¿Cuáles atributos son de mayor importancia? 4. Suponga que es el investigador de planta de un fabricante de tres marcas de detergentes para ropa, que abarcan todo el territorio nacional. El departamento de investigación y desarrollo formuló un nuevo tipo de detergente, que la compañía decidió lanzar con un nuevo nombre. El gerente de productos de la línea de detergentes para ropa ha expresado su preocupación porque la nueva marca "canibalice" (absorba) ventas de las otras marcas de la compañía, a menos que se posicione cuidadosamente. Se le encargó obtener la información, basada en una investigación, que ayudará a los altos directivos en el posicionamiento adecuado de la nueva marca para minimizar la posibilidad de tal canibalismo. ¿Qué método de análisis usaría y por qué? Dada su elección, ¿cuáles son algunas de las decisiones fundamentales que debe tomar? 5. Encuentre seis anuncios impresos de diferentes tipos de automóviles medianos (por ejemplo, Ford, Toyota o Dodge). Adjunte los seis anuncios a este ejercicio. a) Forme todos los pares posibles de esos modelos. Use los anuncios como fuente de información y jerarquice los pares en orden decreciente de similitud (de modo que el par más similar ocupe el lugar 1), según los perciba. b) Llene la tabla siguiente: JUICIOS DE SIMILITUD PERCIBIDA Modelo

1

2

3

4

5

6

1. 2. 3. 4. 5. 6. c) Enumere los criterios que usó para determinar la similitud de los modelos. d) Ahora, califique los modelos en relación con dos atributos: i) estilo y ii) características, empleando una escala de diferencial semántico de siete puntos. Por ejemplo, si piensa que un modelo tiene mucho estilo, asígnele 6 o 7 como calificación. Hágalo para los seis modelos, en relación con cada atributo. e) Llene la siguiente matriz de distancia mediante el cálculo de la distancia entre cada par de objetos. Las distancias pueden calcularse con la fórmula siguiente:

DÛxi-xf + fy-yf donde: x¡ = calificación del modelo / en relación con el atributo 1, / = 1... 6 y i = calificación del modelo / en relación con el atributo 2

413

Preguntas de análisis, problemas y proyectos Xj = calificación del modelo y* en relación con el atributo l,y = 1... 6 / *y yj = calificación del modelo j en relación con el atributo 2 Por ejemplo, la distancia entre los modelos 1 y 2 es:

MATRIZ DE DISTANCIA Modelo

1

3

2

4

5

6

1. 2. 3. 4. 5. 6. Nota: los pares con atributos semejantes tienen menores distancias. Los más disímbolos al respecto tienen distancia mayor. f) Convierta las distancias precedentes en valores de similitud al asignar el lugar 1 a los dos objetos más parecidos, el lugar 2 a los que ocupan el grado siguiente de similitud, y así sucesivamente. Asigne el promedio de las calificaciones a los pares donde las distancias entre los objetos sean las mismas. JUICIOS DE SIMILITUD ESTIMADOS Modelo

1

2

3

4

5

6

1. 2. 3. 4. 5. 6.

g) Compare la similitud percibida en el inciso b) de esta pregunta con la estimada en el f). 6. Suponga que está interesado en lanzar un nuevo horno tostador y decide usar el análisis de conjuntos para determinar cómo valoran las personas los diversos atributos. a) Enumere tres atributos del producto, que le parezcan significativos. b) Enumere tres niveles de cada uno de esos atributos, que podría esgrimir para evaluar la utilidad para los consumidores. c) Asigne ventajas a cada uno de esos niveles. Por ejemplo, suponga que el tamaño es uno de los atributos. Podrían asignarse ventajas crecientes conforme aumenta el tamaño: ATRIBUTO I Niveles

Ventajas

ATRIBUTO II Niveles

Ventajas

ATRIBUTO III Niveles

Ventajas

1. 2. 3.

d) Calcule las ventajas de cada alternativa, suponiendo que se suman las de cada atributo. Llene la tabla siguiente:

414

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias VENTAJAS DE LAS COMBINACIONES DE CARACTERÍSTICAS, DADOS LOS VALORES SUPUESTOS Atributo I

(1)

Atributo II

(1)

(2)

(2) (3)

(1)

(2)

(3) (3)

(1)

(2)

(3)

Atributo III (1) (2) (3)

e) Solicite a una persona que jerarquice esas descripciones de producto, de la menos deseable (lugar 1) a la más deseable (lugar 27). Nota: i) Existen 27 combinaciones. ii) Escribir cada combinación, en una tarjeta, simplifica la tarea. f) Ahora, llene la tabla siguiente: ORDENAMIENTO DE LAS DIVERSAS DESCRIPCIONES DE PRODUCTO POR EL SUJETO Atributo I Atributo II

(2)

(1) (1)

(2)

(3)

(1)

(2)

(3) (3)

(1)

(2)

(3

Atributo III (1) (2) (3) g) Grafique el orden original de los juicios contra las ventajas asignadas, h) ¿Son apropiadas las ventajas asignadas? 7. El diseño de cuestionarios se guía, en el mejor de los casos, sólo con procedimientos generales. En consecuencia, dos investigadores con el mismo objetivo podrían diseñar cuestionarios distintos. Con este dato en mente, analice de manera crítica el cuestionario de CARA presentado más adelante, en el proyecto de investigación de la parte 4. ¿Cuáles son sus puntos fuertes? ¿Qué características cambiaría? Proporcione ejemplos específicos y justifique su respuesta si piensa que una técnica alterna proporcionaría información más útil.

Notas 1.

Por ejemplo, véase James F. Engel, Roger D. Blackwell y Paul Miniard, Consumer Behavior, 8a. ed. (Fort Worth, Tex.: Dryden Press, 1996).

2.

James H. Myers y William H. Reynolds, Consumer Behavior and Marketing Management (Boston: Houghton Mifflin, copyright © 1967), p. 146. Véase un análisis de la función de las actitudes y sus efectos en Alice H. Eagley y Chaiken Shelly, The Psychology of Attitudes (Fort Worth, Tex.: Harcourt Brace Jovanovich, 1993).

3.

Kevin T. Keleghan, "Quality of Service: Dancing to the Customer's Tune", Retail Control 60 (marzo de 1992), pp. 3-8. Véase también Robert Davis, Susan Rosengrant y Michael Watkins, "Managing the Link between Measurement and Compensation", Quality Progress (febrero de 1995), pp. 101-106.

4.

Esta clasificación se tomó de Stuart W. Cook y Claire Selltiz, "A Multiple Indicator Approach to Attitude Measurement", Psychological Bulletin 62 (1964), pp. 36-55. Véase también Dagmar Krebs y Peter Schmidt (eds), New Directions in Attitude Measurement (Berlin: Walter de Gruyter, 1993).

5.

Hugh Graham, "Annals of Marketing: Don't Go Changin'", Globe and Mail (25 de septiembre de 1998, bajado de la Dow Jones Publications Library en el sitio de Dow Jones, www.dowjones.com, el 10 de agosto de 1999).

6.

La proposición original de la escala corresponde a Rensis Likert, "A Technique for the Measurement of Attitudes", en Archives of Psychology No. 140 (1932).

7.

Véase un procedimiento susceptible de generalización acerca de cómo elaborar escalas en Gilbert A. Churchill, Jr., "A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs", en Journal of Marketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 64-73.

Notos

4Í5

8.

"American Customer Satisfaction Index", sitio de la American Society for Quality (www.asq.org, bajado el 30 de septiembre de 1999).

9.

Charles E. Osgood, George J. Suci y Percy H. Tannenbaum, The Measurement of Meaning (Champaign, IL: University of Illinois Press, 1957).

10. Irving Crespi, "Use of a Scaling Technique in Surveys", en Journal of Marketing 25 (julio de 1961), p. 71. 11.

En un estudio donde se compararon los resultados de las escalas de Stapel y de diferencial semántico, no hubo diferencias básicas entre sus resultados o la capacidad de los sujetos para usarlas. Véase Del I. Hawkins, Gerald Albaum y Roger Best, "Stapel Scale or Semantic Differential in Marketing Research", en Journal of Marketing Research 11 (agosto de 1974), pp. 318-322. Véase también Grábame R. Dowling, "Measuring Corporate Images: A Review of Alternative Approaches", en Journal of Business Research 17 (agosto de 1988), pp. 27-34.

12. Gregory D. Upah y Steven C. Cosmas, "The Use of Telephone Dials as Attitudes Scales", en Journal of the Academy of Marketing Science (otoño de 1980), pp. 416-426; Barbara Loken, et al, "The Use of 0-10 Scales in Telephone Surveys", en Journal of the Market Research Society 29 (julio de 1987), pp. 353-362. 13.

Se tienen datos demostrativos, por ejemplo, de que existe diferencia mínima en los resultados cuando se analizan datos originales con procedimientos apropiados para datos de intervalos. Véase Stanford Labovitz, "Some Observations on Measurement and Statistics", en Social Forces 46 (1967), pp. 151-160; Stanford Labovitz, "The Assignment of Numbers to Rank Order Categories", en American Sociological Review 35 (1970), pp. 515-524; John Gaito, "Measurement Scales and Statistics: Resurgence of an Old Misconception", en Psychological Bulletin 87 (1980), pp. 564-567.

14.

Véase comparaciones empíricas relativas a diversas formas de escalas de autoinformes sobre la importancia de los atributos en "Measuring the Importance of Attributes", en Research on Research No. 28 (Chicago: Market Facts, Inc., sin fecha); "The Use of Concern Scales as an Alternative to Importance Ratings", en Research on Research N° 44 (Chicago: Market Facts, Inc., sin fecha); "An Analysis of Importance Ratings", en Research on Research No. 60 (Chicago: Market Facts, Inc., sin fecha).

15.

Claire Selltiz, Lawrence S. Wrightsman y Stuart W. Cook, en Research Methods in Social Relations, 3a. ed. (Nueva York: Holt, Rinehart and Winston, 1976), pp. 403-404.

16.

Eli P. Cox III, "The Optimal Number of Response Alternatives for a Scale: A Review", en Journal of Marketing Research 17 (noviembre de 1980), pp. 407-422. Véase un análisis del tema del número de puntos de escalas específicamente en relación con la medición de la satisfacción de los clientes en el especial: "Scales: A Weighty Debate", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 9 (otoño de 1994), pp. 6-33.

17.

Albert R. Wildt y Michael B. Mazis, "Determinants of Scale Response: Label versus Position", en Journal of Marketing Research 15 (mayo de 1978), pp. 261-267; H.H. Friedman y J.R. Liefer, "Label versus Position in Rating Scales", en Journal of the Academy of Marketing Science (primavera de 1981), pp. 88-92; Norbert Schwarz, et aL, "Rating Scales: Numeric Values May Change the Meanings of Scale Labels", en Public Opinion Quarterly 55 (invierno de 1991), pp. 570-582; Colm O'Muircheartaigh, George D. Gaskell y Daniel B. Wright, "Weighing Anchors: Verbal and Numerical Labels for Response Scales", en Journal of Official Statistics 11 (1995), pp. 295-307.

18.

Jerome S. Burner, Jacqueline J. Goodnow y George R. Austin, A Study of Thinking (Nueva York: John Wiley, 1956); James G. Miller, "Sensory Overloading", en Bernard E. Flaherty (ed), Psychophysiological Aspects of Space Flight (Nueva York: Columbia University Press, 1961), pp. 215-224; Jacob Jacoby, "Perspectives on Information Overload", en Journal of Consumer Research 10 (marzo de 1984), pp. 432-435.

19.

Gilbert A. Churchill Jr. y J. Paul Peter, "Research Design Effects on the Reliability of Rating Scales: A Meta-Analysis", en Journal of Marketing Research 21 (noviembre de 1984), pp. 360-375.

20.

Glen L. Urban y John R. Hauser, Design and Marketing of New Products, 2a. ed. (Englewood Cliffs, NJ: PrenticeHall, 1993). Véase un análisis de la utilidad de diversas técnicas para responder a estas preguntas en Michael D. Johnson y Elania J. Hudson, "On the Perceived Usefulness of Scaling Techniques in Market Analysis", en Psychology & Marketing 13 (octubre de 1996), pp. 653-675.

21.

Véase ejemplos de los métodos de análisis discriminante y de factores para la generación de mapas de percepciones en John R. Hauser y Frank S. Koppelman, "Alternative Perceptual Mapping Techniques: Relative Accuracy and Usefulness", en Journal of Marketing Research 16 (noviembre de 1979), pp. 495-506; Joel Huber y Morris B. Holbrook, "Using Attribute Ratings for Product Positioning: Some Distinctions Among Compositional Approaches", en Journal of Marketing Research 16 (noviembre de 1979), pp. 507-516.

22.

Jean McDougall, "Building Brands for the Future", en Perspectives (Millward Brown International), invierno de 1998 (bajado del sitio de Millward Brown International, www.millwardbrown.com, el 30 de septiembre de 1999); Mercedes M. Cardona, "WPP Brand Study Ranks Gerber 1st in U.S. Market", en Advertising Age (5 de octubre de 1998).

23.

Véase un panorama general de algunos estudios de mercadotecnia en que se han usado diversos algoritmos, en Lee G. Cooper, "A Review of Multidimensional Scaling in Marketing Research", en Applied Psychological Measurement 1

416

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias (otoño de 1983), pp. 427-450. Véase una revisión de algoritmos generalmente disponibles en microcomputadoras, entre ellos INDSCAL, en Paul E. Green, Frank J. Carmone Jr. y Scott M. Smith, en Multidimensional Scaling: Concepts and Applications (Boston: Allyn and Bacon, 1989). 24.

Huber y Holbrook, "Using Attribute Ratings for Product Positioning".

25.

Véase una revisión de estas aplicaciones en Cooper, "A Review of Multidimensional Scaling in Marketing Research", p. 23.

26.

Son diversos los programas disponibles. Uno de los más usados históricamente fue MONANOVA. Véase J. B. Kruskal, "Analysis of Factorial Experiments by Estimating Monotone Transformations of the Data", en Journal of the Royal Statistical Society, Serie B, 27 (1965), pp. 251-263. Véase una revisión y comparación de los programas más usados actualmente en el análisis, realizada por F.J. Carmone y C. M. Schañer en la Journal of Marketing Research 32 (febrero de 1995), pp. 113-120.

Lecturas recomendadas Véase un análisis general sobre cómo hacer preguntas en las encuestas de actitudes en: Howard Schuman y Stanley Presser, Questions and Answers in Attitude Surveys (Orlando, FL: Academic Press, 1981). Véase un análisis del procedimiento general que puede seguirse para desarrollar escalas de actitudes con las cualidades deseables en: Gilbert A. Churchill Jr., "A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs", en Journal of Marketing Research 16 (febrero de 1979), pp. 64-73. Véase un análisis de las diversas alternativas para elaborar mapas de percepciones en: Glen L. Urban y John R. Hauser, Design and Marketing of New Products, 2a. ed. (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1993). Véase un estudio de los diversos temas que rodean al análisis de conjuntos en: J. Douglas Carroll y Paul E. Green, "Psychometric Methods in Marketing Research: Part I, Conjoint Analysis", en Journal of Marketing Research 32 (noviembre de 1995), pp. 385-391. Paul E. Green y V Srinivasan, "Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice", en Journal of Marketing 54 (octubre de 1990), pp. 3-19.

5

PARTEIV PROYECTO DE MYESTRAGAION • *?^'^^*TW*^^5i^^|p^fíW^~^ít^^F'F*«^^^^!5W|^S-^S^'wl¡V'

La cuarta etapa del proceso de investigación es el diseño del formulario de recopilación de datos. Como se analiza en los capítulos de estaparte, diseñar un cuestionario es más un arfe que una ciencia. Empero, como se menciona en el capítulo 12, existe una sucesión de pasos que suele resultar muy útil a los investigadores principiantes en la elaboración de cuestionarios. El método mencionado parte de especificar la información que se buscará y termina con laprepnteba del cuestionario y su modificación en caso necesario. Sin embargo, como se señala en el capítulo, pocas veces el desarrollo de cuestionarios es en realidad tan ordenado. Lo más frecuente es que los investigadores vuelvan atrás para modificar una fase previa del cuestionario después de que su desarrollo posterior ha resultado deficiente en algún aspecto. En los capítulos de esta parte, también se aprendió que el cuestionario habitual contiene dos tipos de información: básica y de clasificación. La información básica es el tema del estudio, y la de clasificación, los datos recopilados acerca de los sujetos, como sus características demográficas y socioeconómicas, que ayudan a entender los resultados. También se estudió en estoparte que la secuencia apropiada en un cuestionario consiste en obtener primero la información básica y después la de clasificación, ya que sin información básica no hay estudio. Los investigadores de CARA decidieron usar una escala de actitudes de autoinforme para medir las opiniones de los hombres de negocios locales hacia diversos medios publicitarios y sus representantes de ventas. En el formato elegido se pidió a los participantes que indicaron su grado de acuerdo o desacuerdo con afirmaciones acerca de los representantes de ventas y medios publicitarios, para lo cual debían poner una marca en uno de los espacios en blanco, que iban desde "abiertamente de acuerdo" hasta "abiertamente en desacuerdo". Tal formato brindaba dos ventajas a los investigadores: podrían medir la intensidad de las opiniones de los sujetos y se facilitaría calificar las respuestas. En el estudio de CARA se asignaron los valores 5,4,3,2 y 1 a los diversos grados de acuerdo o desacuerdo, de modo que "abiertamente de acuerdo" correspondía al valor 5, y "abiertamente en desacuerdo", al valor 1. De tal manera, podría calcularse la calificación total de actitud de cada participante al sumar las calificaciones de cada elemento.

Se pidió a los sujetos que calificaran la importancia de los atributos y características usados para describir a los representantes de venías y medios publicitarios mediante la colocación de una marca en los tres reactivos más importantes de cada categoría. Los investigadores consideraron que esto era sipificativo, ya que un participante podría estar abiertamente de acuerdo o en desacuerdo con un elemento sin que valorara la característica o atributo. Cada una de las tres categorías sobre los representantes de ventas contenía 12 atributos descriptivos. Éstos se ordenaron al azar y se usó el mismo orden en cada categoría. Al usar reactivos ¡guales en un orden idéntico, los investigadores podían comparar las calificaciones totales de actitud entre las categorías de representantes de ventas. Sí hubieran usado reactivos distintos o los hubiesen colocado en un orden distinto para cada categoría, la variación en el instrumento de pruebas habría originado diferencias en las calificaciones resultantes. Se pidió a los sujetos que de los 12 atributos descritos indicaran los tres que consideraban más importantes. Esos atributos se enumeraron en el mismo orden que los reactivos en las escalas sobre los representantes de ventas. También se describieron 12 características de los medios publicitarios televisivo, radiofónico y periodístico. De igual modo, se ordenaron al azar y en cada una se se colocaron los reactivos en el mismo orden, por la razón mencionada. Por añadidura, los atributos se enumeraron en la escala de importancia con el mismo orden que los reactivos en las categorías de medios publicitarios y se pidió a los participantes que seleccionaran los tres atributos que consideraban más trascendentes. Las preguntas relativas a los representantes de ventas se incluyeron al principio, para generar interés en el cuestionario, sección que fue seguida de prepntas sobre actitudes hacia los diversos medios publicitarios. Por último, los investigadores agregaron una sección donde solicitaban información de clasificación. Se incluyó al último porque, sin dejar de ser importante, era la de naturaleza menos critica para el estudio. Los investigadores eligieron los 12 atributos específicos usados para describir a los representantes de ventas y los medios publicitarios con base en una revisión de las publicaciones, conversaciones con miembros de CARA y encuestas de experiencia con minoristas locales.

Cuestionario de CARA

Sección 1 Por favor indique su opinión en cuanto a su grado de acuerdo a desacuerdo con las afirmaciones siguientes, relativas a los representantes de ventas de televisoras, emisoras de radio y periódicos, colocando una "X" en ei lugar apropiado. Si lo atienden dos o más representantes de ventas de cualquiera de esos medios, sus opiniones deben incluir su impresión general de todos los representantes. En el supuesto de que no haya tenido contacto con representantes de ventas de alguno de esos medios, por favor omita la sección o secciones correspondientes y proceda a la parte siguiente. No se preocupe por cada respuesta, lo importante es su primera impresión sobre cada reactivo.

418

Capítulo 14: Medición de actitudes, percepciones y preferencias REPRESENTANTES DE VENTAS TELEVISIVOS

Los representantes de ventas televisivos que me visitan son/están:

Abiertamente Ni de acuerdo Abiertamente de acuerdo De acuerdo ni en desacuerdo En desacuerdo en desacuerdo

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Creativos Confiables Sinceros Orientados a resultados Conocedores de mi negocio Cooperativos Disponibles cuando los necesito Muy trabajadores Preocupados por mis necesidades de publicidad específicas 10. Capaces de colocar rápidamente mis anuncios 11. Saben quiénes son mis clientes 12. Preocupados por dar seguimiento después del servicio REPRESENTANTES DE VENTAS RADIOFÓNICOS Los representantes de ventas radiofónicos que me visitan son/están:


1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Creativos Confiables Sinceros Orientados a resultados Conocedores de mi negocio Cooperativos Disponibles cuando los necesito Muy trabajadores Preocupados por mis necesidades de publicidad específicas 10. Capaces de colocar rápidamente mis anuncios 11. Saben quiénes son mis clientes 12. Preocupados por dar seguimiento después del servicio REPRESENTANTES DE VENTAS PERIODÍSTICOS Los representantes de ventas periodísticos que me visitan son/están: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Creativos Confiables Sinceros Orientados a resultados Conocedores de mi negocio Cooperativos Disponibles cuando los necesito Muy trabajadores Preocupados por mis necesidades de publicidad específicas 10. Capaces de colocar rápidamente mis anuncios 11. Saben quiénes son mis clientes 12. Preocupados por dar seguimiento después del servicio


Parte IV: Proyecto de investigación

419'

Por favor, indique cuáles considera que son las tres características más importantes de un representante de ventas, colocando una "X" en el lugar apropiado. Por ejemplo, si piensa que los reactivos 4,8 y 10 son las características más importantes, coloque una "X" en el espacio que está junto a cada uno de ellos. Las tres características más importantes de un representante de ventas de medios publicitarios son: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.

Creatividad Confiabilidad Sinceridad Orientación a resultados Conocimientos de mi negocio Cooperación Disponibilidad cuando se les necesita Disposición para trabajar intensamente Preocupación por mis necesidades publicitarias específicas Capacidad para colocar rápidamente mis anuncios Conocimiento de quiénes son mis clientes Preocupación por dar seguimiento después del servicio

Sección 2 Por favor, indique su grado de acuerdo o desacuerdo con las afirmaciones siguientes acerca de la publicidad en televisión, radio y periódicos, use o no cualquiera de esos medios publicitarios. Coloque una "X" en el lugar apropiado. Una vez más, no se preocupe por cada respuesta, dado que su primera impresión sobre cada reactivo es lo importante.

Publicidad en televisión 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.

Abiertamente de acuerdo

Ni de acuerdo Abiertamente De acuerdo ni en desacuerdo En desacuerdo en desacuerdo

El público presta atención a los anuncios. Los anuncios llegan a mi mercado objetivo. Los anuncios no cuestan mucho. Los anuncios mejoran mi volumen de ventas. Los anuncios son creativos. Los anuncios no tienen que repetirse frecuentemente para ser eficaces. Los anuncios llegan a muchas personas. Los anuncios incrementan el reconocimiento de mi empresa. Existen pruebas de que los anuncios llegan a un mercado conocido. Comprar los anuncios no es un proceso difícil. Es fácil vigilar cuándo se presentan los anuncios. La calidad de los anuncios es alta (buena).

Continúa

420


Publicidad en la radio 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.

7. 8. 9. 10. 11. 12.

Ni de acuerdo Abiertamente De acuerdo ni en desacuerdo En desacuerdo en desacuerdo


Publicidad en los periódicos 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Abiertamente de acuerdo



Por favor, indique cuáles considera que son los tres atributos más importantes de la publicidad colocando una "X" en el lugar apropiado. Por ejemplo, si piensa que los reactivos 4,8 y 10 son los atributos más importantes, coloque una "X" en el espacio que está junto a cada uno de ellos. Los tres atributos más importantes de la publicidad son: 1. El público presta atención a los anuncios. 2. Los anuncios llegan a mi mercado objetivo. 3. Los anuncios no cuestan mucho. 4. Los anuncios mejoran mi volumen de ventas. 5. Los anuncios son creativos. 6. Los anuncios no tienen que repetirse frecuentemente para ser eficaces.

Parte IV: Proyecto de investigación 7. 8 9. 10. 11. 12.

" ^Îtt

Los anuncios llegan a muchas personas. Los anuncios incrementan el reconocimiento de mi empresa. Existen pruebas de que los anuncios llegan a un mercado conocido. Comprar los anuncios no es un proceso difícil. Es fácil vigilar cuándo se presentan los anuncios. La calidad de los anuncios es alta (buena).

Sección 3: Datos de clasificación 1. ¿Qué tipos de publicidad ha usado durante los últimos 12 meses? Exteriores Radio Televisión Periódicos Revistas Sección amarilla Correo directo Compradores Otra 2. ¿Qué proporción aproximada de su presupuesto anual total de publicidad gasta en cada uno de los tipos de publicidad siguientes? Exteriores Radio Televisión Periódicos Revistas Sección amarilla Correo directo Compradores Otra Total = 100% 3. ¿Cuánto gasta anualmente en publicidad? 0-$9 999 $10000-$24999 $25 000-$49 999 $50 000 o más

4. ¿Qué categoría describe mejor su puesto? Gerente Propietario/gerente Secretaria Empleado administrativo Otro 5. ¿Toma decisiones relativas a los gastos de publicidad? Sí No 6. ¿Usa los servicios de una agencia publicitaria? Sí No

CASOS DE LA PARTE IV

CASO IV.A Rumstad Decorating Centers (B) Rumstad Decorating Centers era una empresa de Rockford, Illinois. En 1929, Joseph Rumstad la fundó como una pequeña tienda de pintura y papel tapiz que administró hasta jubilarse en 1970, cuando se hizo cargo del negocio su hijo, Jack Rumstad. En 1974 se cerró la tienda original del centro de la ciudad y se abrió otra en el sector poniente, una zona en rápida expansión. En 1999, se inauguró una sucursal en el sector oriente de la misma localidad y fue cuando la empresa cambió su nombre por Rumstad Decorating Centers.

Parrett, propietaria y administradora de su propio servicio de investigación de mercados en el área de Rockford. Sandra se encargaba de todas las tareas de atención al cliente y ayudaba en el diseño de las investigaciones. Además, su hija Lisa supervisaba a los cuatro empleados de campo, analizaba los datos y preparaba los informes de investigación. Aunque la compañía era pequeña, tenía una excelente reputación entre la comunidad empresarial.

La revisión que hizo Jack Rumstad de 2000 operaciones le resultó desconcertante. Ambas tiendas habían sufrido pérdidas durante el año [véase el caso II.A, Rumstad Decorating Centers (A)]. La situación era mucho más desalentadora en la tienda del sector poniente. Las pérdidas de la tienda del sector oriente habían sido 80% menores que las del año precedente, lo que se debió en parte a algunos importantes cambios organizativos. Además, dicho local tuvo 25% de aumento en las ventas netas y en las utilidades brutas durante 1999. Por el contrario, en la tienda del sector poniente había una disminución de 21 y 31% en las ventas netas y utilidades brutas, respectivamente.

Diseño de la investigación

La investigación preliminar de la empresa hizo suponer que los problemas de la tienda del sector poniente podían relacionarse con su ubicación o publicidad. ¿Su ubicación parecía conveniente? ¿Conocían los clientes potenciales a Rumstad Decorating Centers, sus productos y ubicación? ¿Eran favorables sus impresiones de la empresa? ¿Cómo eran sus actitudes hacia la compañía en comparación con las correspondientes a sus competidores principales? Jack Rumstad se dio cuenta de que no tenía la experiencia para responder a esas preguntas. Por consiguiente, llamó a Sandra

Rumstad aceptó la sugerencia de Sandra Parrett en el sentido de que la mejor forma de aclarar sus preocupaciones sería mediante un cuestionario estructurado y con cierto grado de ocultamiento (anexo IV.A. 1). Se ocultaría al patrocinador de la investigación para que los sujetos no respondieran "correctamente", en vez de hacerlo con sinceridad, de modo que se incluyeron preguntas acerca de los dos competidores principales de Rumstad Decorating Centers: Nina Emerson Decorating Center y Wallpaper Shop. Ambos negocios tenían productos y servicios similares a los de Rumstad Decorating Centers, además de ubicarse en la misma área que la tienda poniente de esta última empresa. El estudio se limitaría a dicha tienda en virtud del costo; la pérdida de utilidades durante los últimos años había restringido considerablemente la capacidad de la empresa para emprender investigaciones de este tipo. Sin embargo, dicha tienda era tan crítica para la supervivencia de Rumstad Decorating Centers que Jack Rumstad estaba dispuesto a dedicar fondos a la investigación, si bien subrayó repetidamente a Sandra Parrett la necesidad de mantener los costos tan bajos como fuera posible.

A N E X O IV.A.1 Sección I En relación con los preguntas 1-8, por favor indique su opinión acerca de la importancia que tienen para usted los siguientes factores para elegir un centro de decoración. Coloque una X en el lugar apropiado. No es importante 1 2 3 4 5S. 7.

Vio o escuchó un anuncio Vents especial Ubicación conveniente Horario conveniente Personal de ventas capacitado Productos de buena calidad Servicios adicionales (v.gr., igualación de colores de pintura, servicios de decorador, etc.) 8. Precios razonables en relación con la calidad

Levemente importante

Moderadamente importante

Muy importante

Casos de la parte IV

423

A N E X O IV.A.1

Para simplificar, en lo sucesivo se usarán las siguientes abreviaturas al referirse a las tres tiendas de decoración del sector poniente que alude este cuestionario: Emerson Decorating Centers: "Emerson" Rumstad Decorating Centers: "Rumstad" Wallpaper Shop: "Wallpaper Shop" Por favor indique su respuesta con una X en el lugar apropiado. 9. ¿Sabe dónde se ubica cualquiera de las tiendas del sector poniente? (Es decir, ¿podría encontrar cualquiera de esas tiendas sin consultar otras fuentes?) Emerson Rumstad Wallpaper Shop

Sí

No

10. ¿Cuándo fue la última vez que vio o escuchó anuncios de las tiendas siguientes? Nunca

Durante el último mes

Más de 6 meses

1-6 meses

Emerson Rumstad Wallpaper Shop //. Por favor indique la o las fuentes de los anuncios que haya visto u oído. No he visto/ oído

Shopper's World

Rockford Morning Star

Radio

Televisión

Otra

No recuerdo

Emerson Rumstad Wallpaper Shop 12. ¿Sabe cuáles de los artículos siguientes están disponibles en estas tiendas? De ser así, ponga una marca en el o los artículos correspondientes. No sé

Pintura

Paneles

Alfombras

Tapices

Otros

Emerson Rumstad Wallpaper Shop 13. ¿Cuáles de las siguientes marcas de pintura que siguen asocia con las tiendas que se mencionan? Benjamin Moore

Dutch Boy

Glidden

Pittsburg

No las asocio

Emerson Rumstad Wallpaper Shop Continúa

424


A N E X O IV.A.1

14. ¿Ha visitado alguna vez cualquiera de estas tiendas en el sector poniente? Nunca

En el último año

1-5 años atrás

Más de 5 años atrás

Emerson Rumstad Wallpaper Shop Sección II Si ha visitado o conoce una más de las tiendas enumeradas a continuación, por favor indique su grado de acuerdo o desacuerdo con las afirmaciones siguientes respecto de cada tienda. Por ejemplo, si conoce sólo una tienda, responda cada pregunta para esa tienda específica. Si no ha visitado ninguna de las tiendas ni tiene conocimientos sobre ellas, omita esta sección y pase a la sección III. Abiertamente de acuerdo

De acuerdo

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

En desacuerdo

Abiertamente en desacuerdo

15. La ubicación de la tienda es conveniente. Emerson Rumstad Wallpaper Shop 16. El personal de ventas es conocedor Emerson Rumstad Wallpaper Shop 17. La tienda carece de servicios adicionales (por ejemplo, igualación de colores de pintura, servicios de decorador, etc.) Emerson Rumstad Wallpaper Shop 18. La tienda tiene productos de buena calidad. Emerson Rumstad Wallpaper Shop 19. Los precios son razonables en relación con la calidad de los productos. Emerson Rumstad Wallpaper Shop 20. El horario de la tienda es inconveniente. Emerson Rumstad Wallpaper Shop


425

A N E X O IV.A.1

Sección III 1. Su género: 2. Su edad:

Masculino

Femenino

Menos de 25 años 40-54 años

25-29 años 55 años o más

30-39 años

3. ¿Durante cuánto tiempo ha vivido en Rockford? Menos de laño 4. Indique si:

1-3 años

4 o más años

Es propietario de una casa o condominio

Renta un apartamento

Renta una casa

Otra

5. ¿Cuándo fue la última vez que pintó o remodeló su hogar? Nunca

En el último año

Hace 1-5 años

Hace más de 5 años

6. ¿Aproximadamente cuántas veces ha recibido la publicación semanal Shopper's World en los últimos tres meses? Ninguna

1-5 veces

6-12 veces

7. ¿Lee u hojea Shopper's World ? No la recibo

Nunca

Casi la mitad del tiempo

Menos de la mitad del tiempo Más de la mitad del tiempo

Aunque Emerson Decorating Center y Wallpaper Shop son similares a Rumstad Decorating Centers, existen diferencias en sus estrategias de mercadotecnia. Por ejemplo, las primeras dos tiendas parecen anunciarse más que Rumstad, si bien no se averiguaron los importes precisos de sus presupuestos de publicidad. Emerson se anuncia en Shopper's World (periódico semanal dedicado exclusivamente a publicidad, que se distribuye gratuitamente), coloca anuncios cuatro veces por año en Rockford Morning Star y hace un poco de publicidad en la radio y en exteriores. Wallpaper Shop se anuncia con regulari-

dad en Shoppers World, además de hacerlo diariamente en el Rockford Morning Star y en la radio. En otros tiempos, Rumstad se anunciaba en el Rockford Morning Star, si bien ahora se limita a Shoppers World.

Muestra Dadas las limitaciones económicas que Jack Rumstad impuso al estudio, se decidió restringirlo a los hogares situados en un radio de tres kilómetros alrededor de las tres tiendas. Se identificaron los distritos electorales dentro de dicho radio, cuatro, y se enumeraron las subdivisiones de cada distrito. Se excluyeron dos de las 12 subdivisiones porque estaban fuera del área

especificada. Se elaboró una lista de las manzanas de cada una de las 10 subdivisiones restantes y se seleccionaron al azar cinco manzanas de cada una. Se determinó un punto de partida inicial en cada manzana y el personal de campo de Sandra Parrett aplicó el cuestionario en una de cada seis casas por manzana. Si no había nadie en la casa o la persona no quería cooperar, se la sustituía con la casa siguiente de la manzana; no hubo nadie en 39 casas, además de que en otras 18 los sujetos se rehusaron a participar. El trabajo de campo se completó en un fin de semana y produjo una muestra total de 123 cuestio-

narios.

Preguntas 1. Evalúe el cuestionario. ¿Piensa que responde adecuadamente a las preocupaciones de Jack Rumstad? ' ¿Cómo Acomendaría que se analizaran los datos recopilados Para resolver en forma óPtima el problema de Jack Rumstad? 3. ¿Piensa que fue adecuada la aplicación personal del cuestionario o habría recomendado otra alternativa? ¿Por qué?

2

426


| CASO IV.B Facultad de Administración (A) 1 1

Se agradece la colaboración de Sara Pitterle para el desarrollo de este caso.

En una universidad pública con más de 40 000 estudiantes, la facultad de administración es una unidad que cuenta con casi 2100 alumnos de licenciatura, maestría y doctorado en áreas como contabilidad, finanzas, administración de la información y operaciones, mercadotecnia, administración general y otras. La facultad atiende a una población estudiantil diversa con recursos limitados, por lo que se considera importante medir con exactitud la satisfacción del estudiantado con los programas y servicios de la escuela. Dicha medición permitirá que la facultad mejore sus esfuerzos en las áreas que más preocupen a los estudiantes, trátese de las áreas de especialización, servicios de apoyo o algún otro aspecto de su experiencia educativa. La escuela considera que mejorar el servicio a sus clientes (estudiantes) tendrá como resultado alumnos más satisfechos, mejores relaciones con la comunidad de la facultad, más solicitudes de ingreso y un aumento del apoyo de compañías privadas. Los estudiantes de licenciatura y posgrado tienen expectativas y necesidades distintas, de modo que la escuela planea investigar por separado la satisfacción de ambos grupos. En una encuesta previa aplicada a alumnos de último año de licenciatura con preguntas abiertas, se identificaron tres áreas principales de inquietud: profesorado, clases/programas de es-

tudios y recursos. En esta última, se incluyeron cinco áreas específicas: servicios de asesoría a estudiantes de licenciatura, centro de aprendizaje, instalaciones de cómputo, biblioteca y oficina de servicios profesionales. El equipo de investigación de este proyecto elaboró preguntas tipo escala de Likert de cinco puntos para medir la satisfacción de los estudiantes en cada área. Además, se incluyeron preguntas demográficas para determinar si la satisfacción con la escuela dependía de las calificaciones promedio del estudiante, su área de especialización, situación laboral al titularse o género. Algunas encuestas previas aplicadas en la facultad y otras escalas de satisfacción publicadas sirvieron como prototipo para las preguntas y el formato. En el anexo IV.B.l, se muestra el cuestionario utilizado. Aunque la encuesta incluyó principalmente preguntas tipo escala de Likert, también abarcó unas cuantas preguntas abiertas. De manera específica, se pidió a los participantes que enumeraran los aspectos débiles y fuertes de la facultad, así como sus razones para usar diversas áreas de recursos o no. Las respuestas obtenidas a las preguntas sobre puntos fuertes y débiles de la escuela se clasificaron en cuatro subgrupos principales: clases, reputación, recursos y profesorado. En el anexo IV.B.2 se presenta una muestra de respuestas textuales.

A N E X O IV.B.1 En su opinión, ¿cuáles son los aspectos fuertes y débiles de la Facultad de Administración? Aspectos fuertes

Aspectos débiles

CLASES/PROGRAMA DE ESTUDIOS Por favor indique el grado en que concuerda con las afirmaciones siguientes. Totalmente de acuerdo

De acuerdo


En desacuerdo

Totalmente en desacuerdo

Estuve satisfecho con la calidad de las clases que tomé en mi área de especialización. (1)

(2)

(3)

(4).

(5)


ül

A N E X O IV.B.1 Pude tomar materias optativas suficientes en mi área de especialización. (1) (2) (3) (4) Las actividades de ponencia son más útiles para aprender que las de proyecto o grupales. (1) (2) (3) (4) La enseñanza en la Facultad fue excesivamente teórica y no incluye suficientes aplicaciones prácticas. (1) (2) (3) (4) En mis clases, se alentó la solución creativa de problemas. (1) (2) (3) (4) Los grupos fueron demasiado grandes. (1) (2) (3) (4) Sentí que los cursos eran un desafío. (1) (2) (3) (4) No hubo suficientes proyectos de grupo en mis clases. (1) (2) (3) (4) Deben ofrecerse más cursos nocturnos. (1) (2) (3) (4) En general, el material presentado en mis clases estaba actualizado. (1) (2) (3) (4)

(5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5)

PERSONAL DOCENTE Totalmente de acuerdo

De acuerdo


En desacuerdo


Los profesores se preocupan por mi éxito futuro. (1) (2) (3) (4) (5) En general, los profesores de la facultad son buenos. (1) (2) (3) (4) (5) La facultad concede mucha importancia a la investigación e insuficiente a la docencia. (1) (2) (3) (4) (5) En general, mis profesores fueron accesibles fuera de clase. (1) (2) (3) (4) (5) La facultad toma con seriedad los comentarios que anoto en los formularios para evaluar profesores. (D (2) (3) (4) (5) En general, los profesores me brindaron asesoría fuera de clases adecuada durante el semestre. (D (2) (3) (4) (5) En general, los profesores alientan a los estudiantes para que hagan preguntas relevantes durante la clase. (1) (2) (3) (4) (5) En los exámenes, los profesores someten a prueba las habilidades de memorización más que la capacidad de aplicar conceptos (D (2) (3) (4) (5) En general, los profesores de la facultad interactúan bien con los estudiantes. (D (2) (3) (4) (5) Los profesores mostraron creatividad en sus métodos de enseñanza. (D (2) (3) (4) (5) Los profesores tienen los conocimientos más avanzados en su campo. (D (2) (3) (4) (5) Estoy a favor de los cursos básicos de la asociación de profesores. (D (2) (3) (4) (5) Mis profesores fueron estimulantes. (D (2) , (3) (4) (5) continúa

428


A N E X O IV.B.1

RECURSOS Asesoría ¿Usó alguna vez la oficina de asesoría para estudiantes de licenciatura? (1)

Sí

(2)

No

Si no lo hizo, ¿por qué?

En caso de que haya respondido afirmativamente a la pregunta anterior, por favor llene el resto de las preguntas sobre asesoría. Si su respuesta fue negativa, por favor pase a la sección "Centro de aprendizaje". Totalmente de acuerdo

De acuerdo


En desacuerdo

La oficina de asesoría a estudiantes de licenciatura me ayudó mucho a preparar mi plan de estudios. (1) (2) (3) (4) La oticina de asesoría debería tener más asesores. (1) (2) (3) (4) Los asesores de la oficina fueron serviciales. (1) (2) (3) (4) El personal de la oficina fue servicial. (1) (2) (3) (4) Sentí que molestaba a los asesores de la oficina cuando les hacía preguntas. (1) (2) (3) (4) Los asesores de la oficina se preocuparon por mis necesidades. (1) (2) (3) (4) Si hubiera más asesores para estudiantes de licenciatura, habría utilizado sus servicios más seguido. (1) (2) (3) (4) La asesoría que me brindaron los asesores de la oficina no fue útil para mí. (1) (2) (3) (4)

Totalmente en desacuerdo (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5)

Centro de aprendizaje ¿Usó alguna vez el centro de aprendizaje? (1) Sí (2) No Si no lo hizo, ¿por qué?

Si respondió afirmativamente a la pregunta anterior, por favor conteste el resto de las preguntas concernientes al "Centro de aprendizaje". Si su respuesta fue negativa, por favor pase a la sección: "Instalaciones/personal de servicios profesionales".


429

A N E X O IV.B.1

Totalmente de acuerdo

De acuerdo

El centro de aprendizaje fue útil para mí. (1) (2) El personal del centro de aprendizaje es útil. (1) (2) El centro de aprendizaje debe ampliar su horario. (1) (2)


En desacuerdo


(3)

(4)

(5)

(3)

(4)

(5)

(3)

14)

15)

Instalaciones/personal de servicios profesionales ¿Usó alguna vez la oficina de servicios profesionales como recurso en su búsqueda de empleo de medio tiempo o tiempo completo? (1) Sí (2) No Si no lo hizo, ¿por qué?

Si respondió afirmativamente a la pregunta anterior, por favor conteste el resto de las preguntas sobre "Instalaciones/personal de servicios profesionales". En el supuesto de que su respuesta haya sido negativa, por favor pase a la sección "Instalaciones/personal de cómputo". Totalmente de acuerdo

De acuerdo


En desacuerdo


En general, la oficina de servicios profesionales fue un recurso valioso en mi búsqueda de trabajo. (D (2) (3) (4) (5) El personal de la oficina es servicial. (D (2) (3) (4) (5) La oficina es/fue el recurso principal que usé en mi búsqueda de trabajo. (D (2) (3) (4) (5) En mi opinión, la oficina tiene personal insuficiente. (D (2) (3) (4) (5) Me complació ver el número de compañías que realizan entrevistas en la oficina dentro de mi área de especialización. (D (2) (3) (4) (5) La oficina tiene éxito en atraer a buenas empresas para que entrevisten a estudiantes en el campus. (D (2) (3) (4) (5) El proceso de inclusión para entrevistas en la oficina es justo. (D (2) (3) (4) (5) La oficina proporciona información suficiente para utilizar el programa computarizado de curriculum vitae. (D (2) (3) (4) (5) La oficina brinda capacitación adecuada para las entrevistas. (D (2) (3) (4) (5) Instalaciones/personal de cómputo ¿Usó alguna vez las instalaciones de cómputo de la facultad? (1) Sí (2) No Continúa

430


ANEXO IV.B.1 Si no lo hizo, ¿por qué?

Si respondió afirmativamente a la pregunta anterior, por favor conteste el resto de las preguntas relativas a "Instalaciones/personal de cómputo". Si su respuesta fue negativa, por favor pase a la sección siguiente "Instalaciones/personal de biblioteca". Totalmente de acuerdo

De acuerdo


La sala de cómputo debe ampliar su horario de fin de semana. (1) (2) (3) La sala de cómputo debe ampliar su horario nocturno. (1) (2) (3) Se necesitan más computadoras en la sala de cómputo. (1) (2) (3) Se necesitan más impresoras en la sala de cómputo. (1) (2) (3) El personal de la sala de cómputo es servicial. (1) (2) (3) Siempre estuvo disponible una computadora cuando la necesitaba. (1) (2) (3)

En desacuerdo


(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

Instalaciones/personal de biblioteca ¿Usó alguna vez la biblioteca de la facultad? (1) Sí (2) No Si no lo hizo, ¿por qué?

Si respondió afirmativamente a la pregunta anterior, por favor conteste el resto de las preguntas concernientes a "Instalaciones/personal de biblioteca". Si su respuesta fue negativa, por favor pase a la sección "Organizaciones estudiantiles". Totalmente de acuerdo

De acuerdo

El personal de la biblioteca es servicial. (1) (2) La biblioteca tiene espacio de estudio adecuado. (1) (2)


En desacuerdo


(3)

(4)

(5)

(3)

(4)

(5)

Organizaciones estudiantiles ¿Fue miembro de alguna organización estudiantil de la facultad? (1) Sí (2) No

Casos de lo parte IV

-4HL

A N E X O IV.B.1

Si no lo hizo, ¿porqué?

Si respondió afirmativamente a la pregunta anterior, por favor conteste el resto de las preguntas concernientes a "Organizaciones estudiantiles". En caso contrario, por favor pase a la sección General". ¿De cuántas organizaciones fue miembro? (1) 1 (2) 2 (3) 3 (4) >3 ¿Ocupó algún puesto? (1)

Sí

(2)

No

¿Piensa que el profesorado y personal administrativo brindaron apoyo a las organizaciones estudiantiles? (1) Sí (2) No (3) Nosé ¿Qué razones lo hicieron incorporarse a la o las organizaciones estudiantiles?

GENERAL Totalmente de acuerdo

De acuerdo


En desacuerdo

Mis estudios en la facultad me han dado la sensación de haber alcanzado un logro. (D (2) (3) (4) La Facultad goza de respeto en todo el país. (D (2) (3) (4) Mi licenciatura me ha preparado bien para una carrera exitosa en la administración. (D (2) (3) (4) El nivel de mis compañeros de clase mejoró mi aprendizaje. (D (2) (3) (4) La facultad debería establecer más cursos de cómputo. (D (2) (3) (4) Las instalaciones de fotocopiado de la Facultad son inadecuadas. (D (2) (3) (4) Mi experiencia como estudiante de licenciatura fue desalentadora. (D (2) (3) (4) La Facultad concede mucha importancia a un promedio académico alto, e insuficiente al aprendizaje. (D (2) (3) (4) Me siento como un número más en la Facultad. (1) (2) (3) (4) La Facultad debería incluir que una clase obligatoria de ética para los estudiantes de licenciatura. (D (2) (3) (4)

Totalmente en desacuerdo (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) Continúa

i|í I


A N E X O IV.B.1 Por favor, en qué grado está de acuerdo con que cada uno de los factores siguientes CONTRIBUYÓ POSITIVAMENTE a la calidad general de sus estudios de la licenciatura en administración: Totalmente de acuerdo


De acuerdo

Tamaño de los grupos en las clases del área de especialización: (1) (2) (3) Tamaño de los grupos en los cursos comunes a todas las áreas: (1) (2) (3) Proyectos de grupo: (1) (2) (3) Casos de estudio: (1) (2) (3) Exámenes de opción múltiple: (1) (2) (3) Uso del pensamiento creativo: (1) (2) (3) Ponentes invitados: (1) (2) (3) Clases obligatorias: (1) (2) (3) Número de materias optativas que pude tomar: (1) (2) (3) Número de cursos de cómputo obligatorios: (1) (2) (3)

En desacuerdo


(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

(5)

(4)

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(4)

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(4)

(5)

(4)

(5)

Por favor, en qué grado está de acuerdo con que cada uno de los cursos básicos siguientes CONTRIBUYÓ POSITIVAMENTE a la calidad general de sus estudios de licenciatura en administración: Ciencias de la computación Contabilidad administrativa 302 Contabilidad financiera 200 Comunicaciones 320 Derecho mercantil 330 Finanzas corporativas 510 Mercadotecnia 520 Comportamiento organizacional 530 Estadística administrativa 570 Administración de operaciones de servicios-manufactura 574 GLOBAL

(1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1)

(2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

(3) (3) (3) (3) (3) (3) (3) (3) (3)

(4) (4) (4) (4) (4) (4) (4) (4) (4)

(5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5) (5)

(1) (1)

(2) (2)

(3) (3)

(4) (4)

(5) (5)

INFORMACIÓN GENERAL Por favor marque el número correspondiente a su género: (1) Femenino (2) Masculino ¿Vive en este estado? (1) Sí

(2)

No

Por favor marque el o los números correspondientes a su o sus áreas de especialización. (1) Contabilidad (7) Mercadotecnia (2) Actuaría (8) Análisis cuantitativo (3) Diversificada (9) Bienes raíces (4) Finanzas (10) Administración de riesgos (5) Sistemas de información (11) Transporte.y servicios públicos (6) Administración y recursos humanos


4..

A N E X O IV.B.

Por favor, marque el número correspondiente a su promedio académico. (1) 3.5-4.0 (2) 3.0-3.49 (3) 2.5-2.99 Por favor, marque el número de años en que terminó sus estudios. (1) 3 1/2 (2) 4 (3) 4 1/2 ¿ Trabajó durante sus estudios (sin incluir los veranos)? (1) Tiempo completo (2) Medio tiempo

2.0-2.49

(4)

(4)

(3)

5

(5)

>5 1/2

No trabajé

¿Qué planea hacer al terminar sus estudios? 1) empleo de tiempo completo 2) empleo de tiempo parcial 3) estudios de posgrado 4) otro (por favor especifique) Si planea trabajar tiempo completo, por favor especifique si: 1) ya ha sido aceptado en un puesto 2) todavía está interesado en el proceso de entrevistas 3) otra (por favor especifique) GRACIAS POR LLENAR LA ENCUESTA DE ESTUDIANTES DEL ÚLTIMO AÑO DE ADMINISTRACIÓN

MISIÜBBPIÜJI Aspectos fuertes

Aspectos débiles

"Amplitud de cursos y áreas de especialización". "El aumento de los proyectos de grupo también fue útil". "Los grupos en mi área de especialización son relativamente pequeños". "La asesoría de profesores es excelente (no para estudiantes de licenciatura)". "Buena escuela", "profesores excelentes". "Tiene buena reputación". "Se requieren algunas clases que hagan pensar (literatura, filosofía)". "Impresión a láser gratuita en la sala de cómputo". "Los recursos para recopilar información son excelentes". "Las opciones de recursos disponibles son excelentes". "La calidad y actitud competitiva de los estudiantes". "Es bueno que las clases no se saturen mucho los viernes (libres para quienes desempeñan un trabajo remunerado o voluntario)". "Plan de estudios claro de cuáles clases son necesarias en el propedéutico o el área de administración; aunque son muchas, las clases fundamentales permiten conocer todas las áreas de especialización". "Una opción muy respetada y menos costosa para obtener una licenciatura en administración, en comparación con otras alternativas disponibles". "Unos cuantos profesores buenos compensan a todos los malos". "Algunos profesores son excelentes y realmente se preocupan por los estudiantes". "Buena reputación nacional".

"Aplicaciones reales insuficientes". "Las clases básicas son tediosas". "Demasiado interés en el promedio académico". "Carencia de asesores". "Carencia de instalaciones de apoyo". "La asesoría para estudiantes de licenciatura es terrible". "Las clases son demasiado teóricas". "Las clases de cómputo son un desperdicio de tiempo". "Muchas materias básicas innecesarias, que podrían cambiarse por otras clases o por materias optativas". "Demasiados exámenes programados para la sexta y duodécima semanas". "Demasiados proyectos de grupo obligatorios". "No puedo tener clases a la hora en que las necesito". "Recursos insuficientes para el número de estudiantes". "No tratan a los estudiantes como personas". "Las computadoras son insuficientes". "Hacen que los estudiantes tomen clases básicas en cada función administrativa". "Se necesitan más clases con casos de estudio y seminarios con menos estudiantes". "Memorización excesiva y aplicación práctica insuficiente de los conocimientos". "Tener que hacer cita para ver a un asesor". "Los profesores esperan demasiado de los estudiantes". "Los cursos de computación son demasiado técnicos".

434


Preguntas 1. Al considerar la satisfacción del cliente en el contexto universitario, ¿qué otras áreas, además de las identificadas en el proyecto, contribuirían a la satisfacción/insatisfacción de los estudiantes con su experiencia educativa? 2. ¿Acaso el cuestionario aporta información sobre la satisfacción general de los estudiantes con el plan de estudios de licenciatura? Explique su respuesta. ¿Qué modificaciones deben hacerse al cuestionario para que se obtenga una calificación de satisfacción general?

3. ¿Acaso la facultad puede usar los resultados de este estudio para identificar las áreas más importantes de mejoras necesarias? Explique su respuesta. Señale los cambios al cuestionario que permitirían a la escuela identificar las áreas objetivo con base en su importancia. 4. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar preguntas abiertas para identificar los aspectos fuertes y débiles de la facultad? Considerando las respuestas del anexo IV.B.2, ¿qué sistema usaría para codificar esas respuestas?

I CASO IV.C Compañía Editorial Juvenil (A) 1 ¿De qué manera puede comercializar una compañía productos dirigidos a un nicho específico del mercado de adolescentes? Ésta es la pregunta que enfrentó Linda Hernández, copropietaria de Compañía Editorial Juvenil. Linda está convencida de que sus poco convencionales novelas para jóvenes podrían ser muy atractivas por lo menos para un segmento del mercado de adolescentes. Sin embargo, no tiene claro cómo llegar a este segmento "no conformista".

Antecedentes Hace tres años, Linda escribió su primera novela para jóvenes (de 15-18 años de edad), Ilusiones del verano. Sin embargo, ninguna de las grandes editoriales quiso publicarla, principalmente porque trata temas políticos y sociales polémicos. La mayoría de los editores simplemente pensaó que esos temas no interesarían lo suficiente a los adolescentes de bachillerato como para justificar su publicación, si bien muchos concordaron en que la novela tenía calidad, en otros aspectos, para publicarla. Frustrada por los esfuerzos para publicar la novela, Linda y una socia, Teresa Martínez, decidieron formar su propia compañía editorial y publicar la obra. Ambas pensaron que los adolescentes se interesarían mucho en los temas sociales y políticos y comprarían la obra. De esa manera nació Compañía Editorial Juvenil. Linda esperaba que si la compañía desarrollaba un plan de mercadotecnia eficaz para la novela en el ámbito local, alentaría a que los distribuidores nacionales modificaran su postura. Cuando se puso a la venta Ilusiones del verano, recibió una cálida acogida de varios críticos literarios, además de ganar premios y obtener buenas críticas. A pesar del éxito, fue más difícil lograr su aceptación comercial. Los dos años siguientes a su publicación, se habían vendido apenas 1500 ejemplares, en su mayor parte a través de librerías locales y pedidos por correo. Muchos distribuidores eran renuentes a manejar la obra porque no provenía de una editorial conocida. Con muy pocos 1

Se agradece la colaboración de Tom J. Brown para el desarrollo de este caso.

canales para comercializar el producto, éste era casi desconocido fuera del mercado local restringido. Incluso con esa situación desalentadora desde el punto de vista comercial, Linda continuó creyendo que los llamados adolescentes "no conformistas" estarían dispuestos a comprar libros de ese tipo, por lo que escribió y publicó una segunda novela, Decisiones finales. Una vez más, la novela incluía varios temas polémicos para adolescentes sobre aspectos políticos y sociales, y de nuevo los críticos reaccionaron favorablemente. Sus ventas iniciales han sido mejores que las de su predecesora; actualmente, dos meses después de su publicación, se han vendido 250 ejemplares. Gracias a conversaciones con los empleados de librerías locales, Linda se ha enterado de que muchos ejemplares son comprados por adolescentes.

Naturaleza del problema Aunque alentada por las buenas críticas y las mayores ventas de su segundo libro, Linda y Teresa están preocupadas por el futuro de la Compañía Editorial Juvenil. Aunque la empresa se las ha arreglado para alcanzar el punto de equilibrio durante los últimos dos años, gracias a la maquila de trabajos de impresión, Teresa ha señalado que la supervivencia de la compañía bien podría depender del éxito de la nueva novela. Las socias todavía están convencidas de que existe un mercado para sus novelas, pero aceptan que tal vez no conocen lo suficiente el mercado de adolescentes como para comercializar las novelas con eficacia. Por ejemplo, piensan que necesitan información en las áreas siguientes: • ¿Seleccionan específicamente los adolescentes de bachillerato novelas para adultos jóvenes o piensan que están escritas para adolescentes? • ¿Están interesados los adolescentes en problemas sociales y políticos? • ¿De qué fuente obtienen usualmente los adolescentes de bachillerato los libros que leen por puro placer?


435

• ¿Se encargan los adolescentes de comprar sus libros o lo hacen sus padres?

cursos son limitados y Linda quisiera tener los resultados de la investigación a más tardar en 60 días.

• ¿Qué tipos de artículos promocionales disfrutan más los adolescentes de bachillerato?

Preguntas

• ¿Qué medios publicitarios son más eficaces para llegar a los adolescentes?

1. Defina el problema de investigación con base en la información proporcionada y sus conocimientos de la mercadotecnia y la investigación de mercados.

• ¿En qué difieren los adolescentes "no conformistas" de otros en cuanto a temas como los de las novelas?

2. ¿Cuál es la población prevista del estudio?

Compañía Editorial Juvenil lo contrató para que elabore un proyecto de investigación encaminado a estudiar tales ideas. Los re-

3. Analice el plan de muestreo propuesto, incluyendo las consecuencias de poner en práctica el proyecto.

CASO IV.D Producciones TIM (A)' Producciones TIM, antes Teatro Infantil de México, se formó en 1965 para "producir teatro de la máxima calidad". Su misión es "garantizar que nuestros esfuerzos [los de TIM] incluyan a toda la familia humana, no sólo a una parte de ella". A fin de medir el logro actual y futuro de este objetivo, TIM necesita conocer cuál es realmente su auditorio. El equipo de investigación de TIM decidió estudiar al auditorio de su propia producción de Para matar a un cenzontle. El estudio tiene tres objetivos principales: 1) elaborar un perfil del 1

Se agradece la colaboración de Sara L Pitterle para el desarrollo de este caso.

auditorio, que incluya los datos demográficos y de exposición ante los medios; 2) tener un marco de referencia y un instrumento de recopilación de datos para investigaciones de mercado futuras y 3) elaborar una lista de posibles suscriptores de abonos para toda la temporada. La empresa nunca había realizado investigaciones de mercado, por lo que no se cuenta con información secundaria interna. La información secundaria externa sirvió de guía en cuanto a los tipos de preguntas que se harían en este cuestionario y la redacción apropiada de esas preguntas. El cuestionario se muestra en el anexo IV.D. 1.

A N E X O IV.D.1

Queremos conocerlo Bienvenido a la producción Para matar a un cenzontle, de Producciones TIM, que fue fundada en 1965. Desde entonces, más de 33000 personas han visto nuestras producciones. Se trata de personas con las que nunca hemos tenido una presentación formal. Se trata de personas reales, como usted, que actualmente sólo son números en nuestros registros. Ahora tenemos la oportunidad de cambiar esa situación. Le pedimos que dedique dos minutos a responder las preguntas siguientes, que nos ayudarán a entender quién es usted. Empecemos por lo básico. Su nombre es y vive en (por favor incluya su dirección con código postal) ¿A cuántas producciones de TIM ha asistido? Temporada 1999-2000 [ ] Suscriptor de abono [ ] El viento en los sauces [ ] Un villancico navideño [X] Para matar a un cenzontle [ ] Babarll (planea asistir)

[ ] Es la primera vez que asisto a una producción de TIM

Temporada 1998-1999 [ ] Suscriptor de abono [ ] Zapatos rojos [ ] Un villancico navideño [ ] Ana de los mil días [ ] Narnia

¿Quién le acompaña hoy? (marque todas las aplicables) [ } nadie [ ] mi cónyuge/compañero [ ] uno o más amigos adultos [ ] menores de edad no emparentados

Temporada 1997-1998 [ Suscriptor de abono [ La Bella y la bestia [ Un villancico navideño [ Hecuerdos de mi madre [ Babar, el Elefante mis hijos otras familias continúa

smiigmiiiKy PiHwi^HBIIi!!;


A N E X O IV.D.1

¿Quién le ha acompañado en el pasado? (marque todas las aplicables) [ ] nadie [ ] mi cónyuge/compañero [ j uno o más amigos adultos [ ] menores de edad no emparentados

[ ] mis hijos [ ] otras familias

¿Han participado su familia o usted personalmente en cualquiera de las actividades siguientes de TIM? (marque todas las aplicables) [ ] clases de teatro vespertinas [ ] audiciones [ ] no hemos participado [ ] escuela de verano [ ] representaciones [ ] no sabíamos que se podía ¿Cómo se enteró de nuestra producción Para matar a un cenzontle? (marque todas las aplicables) [ } folleto de la temporada [ ] cartel Leí un artículo en: [ ] periódico El Estado

[ ] periódico La Capital

[ ] periódico El Istmo

[ ] otra fuente

Vi/oí un anuncio en: [ ] periódico El Estado

[ ] periódico La Capital

[ ] periódico El Istmo

[ ] otra fuente

[ [ [ [

] ] ] ]

radio (indique la estación) televisión (indique el canal) revista (indique cuál) otras personas

[ ] otra fuente

¿Asistió a esta representación porque conoce a alguien del elenco? [ ] sí

[ ] no

¿A qué otros eventos ha asistido los últimos seis meses? (Marque todas las aplicables) Con familiares o amigos: [ ] deportes [ ] cine [ ] interpretaciones musicales en vivo [ j museos [ ] conferencias [ ] otras representaciones teatrales en vivo Solo(a): [ ] deportes

[ ] cine

[ j museos

[ ] interpretaciones musicales en vivo

[ ] conferencias

[ ] otras representaciones teatrales en vivo

Sus respuestas a las preguntas demográficas siguientes nos ayudarán a conocerle mejor. ¿Cuál es su género?

[ ] femenino

[ ] masculino

¿A qué grupo de edad pertenece? [ ] 16-20 [ 121-30

[ ] 31-40 []41-50

¿Cómo llegó al teatro? [ ] caminando [ ] automóvil

[ ]51-60 []61-70

[ ] 71-80 [ 181-100

[ ] autobús

[ ] otro medio

¿A qué distancia le queda el teatro? [ ] en el mismo barrio [ ] menos de 10 kilómetros

[ ] 10-15 kilómetros

[ ] más de 15 kilómetros

¿Durante cuánto tiempo ha vivido en el barrio donde se ubica el teatro? [ ] no vivo allí [ ] me acabo de mudar allí [ ] 1 -3 años [ ] 4-7 años ¿Cuál es su nivel de estudios máximo? [ ] una parte del bachillerato [ ] una parte de la licenciatura [ ] terminé el bachillerato [ ] terminé la licenciatura

[ ] más de 7 años

[ ] una parte de un posgrado [ j terminé un posgrado

[ ] más


437

RQIXQnQQnj ¿Cuál es el ingreso anual de su hogar? [ ] menor de $20000 [ ] $31000-$40000 [ ] $21000-$30 000 [ ] $41000-$50 000

[ ] más de $50000 [ ] no estoy seguro(a)

[ ] preferiría no contestar

¿Se trata de ingresos de dos adultos? [ ] sí [ ] no ¿Cuántas personas viven en su casa? (marque un número con un círculo, incluyéndose) 1

2

3

4

5

6

más

Si tiene hijos, ¿cuántos están en cada una de las categorías siguientes? [ ] todavía no asisten a la escuela [ ] 4°-6° de primaria [ ] bachillerato [ j jardín de niños-3° de primaria [ ] secundaria [ ] universidad

[ ] otra

¿Le gustaría ser parte de nuestra lista de correos para recibir información de las actividades de Producciones TIM? []sí []no

Preguntas ! T-,, . j . ., j ~ j . r™, A.,. , j A. 1. El equipo de investigación de Producciones TIM utilizo datos secundarios para escoger los tipos y la redacción de preguntas específicas. ¿Utilizó la información secundaria de manera eficaz en este estudio?

2. ¿El cuestionario del anexo IV.D.l le proporciona a Producciones TIM la información necesaria para responder los ob. . * M 'H ? ^ 1VOS es 3. Considerando los objetivos de Producciones TIM, ¿el plan de muestreo usado en este estudio proporciona la información necesaria? ¿El plan de muestreo desvía los resultados?

| CASO IV.E Industrias Caldera1 Cristina Tamayo recién había empezado a trabajar durante el verano en Industrias Caldera, proveedor de componentes elec-

irónicos con distribución nacional. Entre sus clientes se incluyen fabricantes de equipo original que comercializan televisores,

. . „ . aparatos telefónicos y de audio para el hogar y productos de tl . u , „ , n £ Este caso fue desarrollado por Michael R. Luthy, Ph.D., profesor adjunto de mercadotecnia , , , ,,,. i A ji i de la W. Fielding Rubel School of Business, Bellarmine College, 2001, Newburg Road, Louiscomputo para el publico en general. A su regreso del almuerzo, ville, KY 40205. Reproducido con autorización. Cristina encontró el memorándum y cuestionario siguientes en la bandeja de entrada de su correo electrónico. 1

ANEXO IV.E.1

Industrias Caldera

Al servicio de las necesidades electrónicas de nuestros clientes durante más de 15 Años

1C

PARA: ccp: De: Fecha: Asunto:

Memorándum interno Cristina Tamayo Analista de Mercadotecnia Carolina Martínez Gerente de Mercadotecnia Manuel Ortega Vicepresidente de Ventas y Mercadotecnia 23 de mayo de 2000 Evaluación del cuestionario de investigación de mercados

Dentro de tres semanas tendré una junta con ejecutivos de varios de nuestros clientes. Uno de los temas de la agenda es el proyecto de investigación que nuestra compañía ha aceptado emprender por cuenta de ellos. En esa junta, se distribuirá y aprobará la versión definitiva del cuestionario. continúa

439


A N E X O IV.E.1

Adjunto a este memorándum un borrador inicial del Cuestionario de electrónica para consumidores que planeamos usar en el estudio. Como empleado recién contratado del área de mercadotecnia y en virtud de su experiencia en cursos de investigación de mercados, le sugerí a nuestra gerente de mercadotecnia, Carolina Martínez, que revisar el cuestionario sería una primera tarea idónea para usted. Ella estuvo de acuerdo. Por favor, analice el cuestionario adjunto y sírvase enviarme un memorándum escrito con su análisis, comentarios y sugerencias de mejoras (si piensa que se requieren) a más tardar en dos semanas. De manera específica, me interesan sus comentarios sobre los temas siguientes: • tipo y cantidad de información que se busca • idoneidad del tipo de cuestionario diseñado y su método de aplicación • contenido de las preguntas en el borrador • formatos de respuesta usados para las diversas preguntas • redacción de las preguntas • orden de las preguntas • características físicas y distribución del instrumento También me interesan sus comentarios o sugerencias sobre una posible prueba de cuestionario. Espero leer pronto su respuesta.

A N E X O IV.E.2

Cuestionario de electrónica para consumidores Instrucciones: Este cuestionario se desarrolló para un consorcio de compañías de productos de cómputo y entretenimiento en el hogar (que desean permanecer anónimas). Responda todas las preguntas y envíenoslo hoy mismo. Investigadores de Calidad Asociados Paseo del Bosque Norte 571 Chihuahua, Chih., 08261 1. Nombre:

Sr.

2. Sexo: 3. Edad: 4. Escolaridad:

5. Estatus étnico:

6. Partido político:

Sólo terminé la licenciatura Parte de un posgrado Posgrado terminado Posgrado terminado más allá de la maestría Caucásico Negro Asiático PAN PRI Independiente Otro

7. Ocupación: 8. Nombre y edad de su cónyuge:

Hispano Indio Otro

¿Cuál?

Sra.


441

ANEXO IV.E,2

9. Número de hijos: 10. Compañía donde labora actualmente: 11. Número de fax en el trabajo: ( 12. ¿Cuánto tiempo ha estado casado?:

) _

. No me he casado Menos de un año Entre 1 y 5 años Más de 5 años y menos de 10 años Más de 15 años y menos de 20 años Más de 20 años

13. Sus ingresos anuales: $ 14. Su Registro Federal de Contribuyentes: 15. Los patrocinadores de esta investigación lanzan constantemente nuevos productos, los cuales creen que podrían interesarle (y también a sus seres queridos). A efecto de darle a conocer esa información, por favor proporciónenos a continuación su número telefónico. 16. ¿Tiene computadora en su hogar o el trabajo? Sí No 17. En promedio, ¿cuánto tiempo pasa por semana ante la computadora? Horas Minutos 18. ¿Haciendo principalmente qué?

En relación con cada uno de los productos enumerados a continuación, por favor indique el grado de su satisfacción con el producto, ceteris paribus, ya sea con un círculo o colocando una "X" en la línea que está a la derecha de cada afirmación. 19 20. 21. 22.

Computadoras y periféricos Computadoras y periféricos Computadoras y periféricos Computadoras y periféricos

Apple. Gateway. Dell. IBM.

23. Computadoras y periféricos Hewlett-Packard.

25. 26. 27. 28.

Computadoras y periféricos Macintosh. Computadoras y periféricos Hitachi, Ltd. Computadoras y periféricos Unisys. Computadoras y periféricos Tandy.

Satisfacción leve •^

Muy satisfecho ^

^

^

^

^

^

^^

^

^

29. Sin extenderse demasiado, señale qué tendencias o tecnologías emergentes considera tan importantes que los fabricantes de computadoras (tanto de equipos como de programas) deberían considerarlas en su desarrollo de nuevos productos.

30. ¿Cuántas salas de conversación (chat rooms) en línea ha visitado durante el último mes? 1-2 2-3 3-4 más de 4 Continúa

443


ANEXO IV.E.2

A continuación se muestra una lista con varias actividades que realizan las personas utilizando alguna clase de aparatos electrónicos de manera regular. ¿Qué porcentaje de su tiempo dedica habitualmente a cada una? Marque abajo en caso de no usar

Sí la usa

En promedio, número de otras personas presentes durante su uso Actividades con la computadora relacionadas con el trabajo Actividades con la computadora relacionadas con entretenimiento Ver cadenas televisivas Ver televisión por cable Ver servicios de televisión digital Ver películas rentadas en la videocasetera Ver películas rentadas en DVD Escuchar música en la radio o en discos compactos Otra (especificar)

31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39.

En relación con la música que escucha, de conformidad con su respuesta a la pregunta núm. 38, ¿cuáles son sus periodos o tipos musicales favoritos? Por favor indique sus diez primeras preferencias en orden numérico. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60.

Prerrenacentista Renacentista Barroca Clásica Romántica Impresionista Neoclásica Contemporánea Cristiana contemporánea Rock Rock pesado Balada rock Jazz Ambiental Fusión de jazz/rock Bluegrass Contemporánea Folclórica Country Occidental Otra


445

A N E X O IV. E

61. Por favor indique qué tanto realizan sus hijos las siguientes actividades relacionadas con computadoras durante el año (A = nunca; B = una o dos veces por mes; C = una o dos veces por semana; D = todas las semanas; E = dos o más veces por semana; F = diariamente; G = varias veces al día) Procesador de texto

EXCEL

Programas de Correo bases de datos electrónico

"Navegación" en Internet

Chat en Internet

Juegos

1-15 de enero 16-31 de enero 1-15 de febrero 16-28 de febrero 1-15 de marzo 16-30 de marzo 1-15 de abril 16-30 de abril 1-15 de mayo 16-30 de mayo 1-15 de junio 16-30 de junio 1-15 de julio 16-31 de julio 1-15 de agosto 16-31 de agosto 1-15 de septiembre 16-30 de septiembre 1-15 de octubre 16-31 de octubre 1-15 de noviembre 16-30 de noviembre ¿Cuál es el mayor importe que estaría dispuesto a gastar en la compra de un aparato electrónico para el consumidor final durante el año siguiente y por qué? 62. 63. 64. 65. 66.

$ $ $ $ $

Reproductor de DVD Unidad Zip externa Televisor de pantalla grande Aparato estereofónico o televisor portátil Cámara fotográfica digital

¿Por qué?

Nota: En la pregunta núm. 61, si tiene dos o más hijos, utilice los datos correspondientes al mayor. 67. ¿Hasta qué punto piensa que el acceso a internet es importante para las necesidades de entretenimiento de su familia?

A

B

C

D

E

68. ¿Qué tendencias o tecnologías emergentes consideraban importantes para usted que los fabricantes de computadoras (tanto de equipo como de programas) deberían considerarlas en su desarrollo de nuevos productos?

Continúa

447


ANEXO IV.E.2

69. Proporcione los nombres y direcciones de por lo menos tres (3) parientes o amigos que hayan comprado en fecha reciente (en los últimos dos años) un aparato electrónico avanzado para el consumidor final, de modo que podamos ponernos en contacto con ellos. Por favor, una vez que llene el cuestionario, envíelo en un sobre común a: Investigadores de Calidad Asociados Avenida del Transporte 4518 Norte Culiacán, Sin. 44534 (necesitará un timbre postal de 1 dólar)

Preguntas 1. Evalúe el cuestionario en relación con los temas que plantea el señor Manuel Ortega.

2. ¿Cómo recomendaría que se efectúe la prueba de cuestionario?

CASO IV.F Calamity-Casualty Insurance Company 1 Calamity-Casualty Insurance Company es una empresa de seguros con oficinas en Dallas, Texas, que sólo ofrece pólizas de automóvil. Su cobertura incluye lo habitual en muchas aseguradoras, como daños a terceros, cobertura amplia, servicios de emergencia en el camino, gastos médicos y conductores no asegurados. Lo que singulariza a la compañía es que todas sus pólizas se venden por correo; los agentes no realizan visitas personales a los clientes y la compañía no tiene oficinas regionales. En consecuencia, sus gastos de capital/ mano de obra se reducen mucho, con un ahorro considerable de costos para la compañía. Una gran parte de esos ahorros se transfieren al consumidor a través de primas más bajas. Los datos indican que la empresa ofrece sus pólizas con primas 20-25% menores que el promedio del mercado. Esa estrategia de venta de pólizas por correo a precios bajos ha tenido mucho éxito. Históricamente, la compañía ha ocupado el tercer lugar entre los principales vendedores de pólizas para automóviles en el suroeste de Estados Unidos. Durante los últimos cinco años, la empresa ha logrado constantemente una participación de mercado promedio de casi 14% en los cuatro estados donde tiene actividad: Arizona, Nuevo México, Nevada y Texas. Ello contrasta favorablemente con 19 y 17% de participación de mercado de dos importantes empresas de la región. La participación de mercado más alta de la compañía en Arizona ha sido de 4%, con lo que se ubica en séptimo lugar entre las aseguradoras que compiten en dicho estado. El bajo rendimiento de la compañía en Arizona preocupa mucho al consejo de administración de la aseguradora. Los expertos demográficos calculan que durante los siguientes 6-10 1

Se agradece la colaboración de David M. Srymanski para el desarrollo de este caso.

años la población de ese estado se incrementará 10-15%, la tasa de crecimiento proyectada más alta entre los estados del suroeste. De tal modo, para continuar siendo un competidor importante en la región, Calamity-Casualty Insurance Company necesita mejorar sus ventas en Arizona. Por lo anterior, la compañía patrocinó un estudio que realizó la Automobile Insurance Association of America (AIAA), la asociación nacional de ejecutivos de seguros de automóvil, para determinar las actitudes y percepciones de los residentes del estado en relación con las compañías aseguradoras que venden pólizas en Arizona. Los resultados de la investigación muestran que es favorable la percepción de Calamity-Casualty Insurance Company en muchas de las categorías medidas. La empresa recibió las calificaciones más altas en cuanto a servicio, precios, oferta de pólizas e imagen. Aunque esos resultados fueron bien recibidos por el consejo de administración, aportan poca información estratégica en cuanto a la forma de aumentar sus ventas en Arizona, donde la compañía está decidida a obtener información útil para emprender una campaña de ventas más eficaz. Entonces, el consejo de administración contrató los servicios de Aminbane, Pedrone y Asociados, despacho de investigación de mercados que se especializa en consultoría de seguros. Después de muchas juntas entre los miembros del equipo de investigación y los ejecutivos de la aseguradora, se decidió que el mejor método para diseñar una campaña de ventas apropiada sería obtener los perfiles psicográficos de compradores y no compradores por correo directo de pólizas de la compañía. Ello ayudaría a que la aseguradora conozca mejor los factores personales que influyen en la decisión de responder favorable o desfavorablemente a la oferta por correo directo.

Casos de la parte IV Diseño de la investigación Se emprendió una investigación exploratoria para indagar más sobre los factores psicográfícos importantes en la descripción de los compradores de pólizas de automóvil. Se realizarcuL^^ entrevistas profundas con dos vendedores de seguros, quienes brindaron sus observaciones al respecto. Estas entrevistas de experiencia fueron seguidas por un grupo de enfoque de residentes en el estado de Arizona, quienes habían recibido el ofrecimiento de correo directo de la compañty. Por último, el equipo de investigación consultó a profesores universitarios de psicología y comunicación de masas para indagar otros factores determinantes del comportamiento de compra. El resultado de estos procedimientos consistió en tres factores primarios que podrían usarse para describir a los compradores de pólizas de seguros por correo: aversión al riesgo, impotencia y orientación a la conveniencia. Se pensó que las personas con aversión al riesgo, baja sensación de impotencia y orientadas a la conve-

449

niencia estarían dispuestas más favorablemente a las actividades de mercadotecnia por correo directo y, de tal suerte, era más probable que compraran las pólizas de la compañía. Método de recopilación de datos Dados esos factores de interés, se generó la lista de reactivos que contiene el anexo 1 para formar la base de un cuestionario que se administraría a residentes en Arizona. Se usaron dos muestras de sujetos, una de compradores por correo directo y otra de personas que no habían comprado. El equipo de investigación calculó que se requerirían 175 sujetos de ambas muestras para evaluar adecuadamente los tres conceptos. Un cuestionario por correo sobre el tema psicográfico habría tenido tasa de respuesta muy baja, por lo que se pensó que una entrevista telefónica era idónea para cubrir las necesidades de la investigación.

A N E X O IV.F.1

Aversión al riesgo 1. Siempre es mejor comprar un automóvil usado a una distribuidora que a un individuo. 2. En términos generales, evito los medicamentos genéricos en la farmacia. 3. Sería desastroso quedarse en la carretera por una falla mecánica. 4. Sería muy importante para mí planear un largo viaje de manera minuciosa y detallada. 5. Me gustaría intentar alguna vez el salto con paracaídas. 6. Antes de comprar un nuevo producto, primero hablo con alguien que ya lo ha usado. 7. Antes de decidirme por ver una nueva película en el cine, es importante leer los comentarios de los críticos. 8. Si mi automóvil necesita una reparación, aunque sea pequeña, primero obtengo presupuestos de varios talleres. Impotencia 1. Personas como yo tenemos pocas oportunidades de proteger nuestros intereses personales cuando entran en conflicto con grupos de presión fuertes. 2. Podemos lograr la paz mundial duradera quienes trabajamos para alcanzarla. 3. Pienso que cada uno de nosotros podemos hacer mucho por mejorar la opinión mundial respecto de nuestro país. 4. Unas cuantas personas en el poder dirigen al mundo y es muy poco lo que pueden hacer al respecto los ciudadanos comunes y corrientes.

Preguntas 1. Desde el punto de vista conceptual, ¿qué son las nociones de aversión al riesgo, conveniencia e impotencia?

5. Personas como yo podemos cambiar la historia del mundo si hacemos que nos escuchen. 6. Me siento cada vez más impotente ante los acontecimientos mundiales de nuestro tiempo. Orientación a la conveniencia 1. Me gusta comprar productos por correo o por catálogo, ya que ahorro tiempo. 2. Pienso que no vale la pena el esfuerzo adicional de recortar cupones para la compra de abarrotes. 3. Prefiero lavar mi automóvil que pagar para que lo laven en un servicio de lavado. 4. Prefiero tener un automóvil de transmisión automática que otro de transmisión doble (estándar-automática). 5. Cuando elijo un banco, pienso que la ubicación es el factor más importante. 6. Cuando compro abarrotes, estaría dispuesto a conducir una mayor distancia para comprar a precios más bajos. Nota: Cada elemento requiere una de las respuestas siguientes:

Respuestas

TA—Totalmente de acuerdo A—De acuerdo NN—Ni de acuerdo ni en desacuerdo D—En desacuerdo TD—Totalmente en desacuerdo

Código 5 4 3 2 1

2. ¿Considera que la muestra de reactivos sirve para evaluar adecuadamente cada concepto? ¿Podría añadir otros reactivos que puedan o deban usarse?

P

A

R

T

E

V

^^^^^••^^^^^^^^•••••^••••••^^^•^^^•••^••^^^•••••^•^••^^•••i

Muestreo y recopilacion de datos

Capitulo 15 Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple Capitulo 16 Muestreo estratificado y de grupo Capitulo 17 Tamaho de la muestra Capitulo 18 Recopilscion de datos: proccdimiento de campo V errores de falta de muestreo En la parte V nos enfocamos en !a recopilacion de los datos necesarios para revolver un problema. En el capitulo 15 se presentan de manera general los tipos de muestreo que se utilizan para deterrninar los elementos de publaci6n entre los cuales dcben recopilarse IDS datos. Tambien se describen los muestreos no probabilistico y aleatorio simple, que es uno de los tipos de muestreo probabilistico. Posteriormente, en el capituio 16 se analizan dos metodos de muestreo probabilfstico muy usados, si bien mas complejos: [los muestreos estratificado y de grupo). En el capftub 17 se analiza cuantos elementos de la poblaci6n se necesitan para responder a un problema con precision y confianza en los resultados. Por ultimo, en el capitulo 18 se estudian los errores de falta de muestreo que pueden surgir al recopilar datos.

LA INVESTIGACION DE MERCADGS PREPARA A PENN STATE PARA SU

LANZAMIENTO EN ELCiBERESPACio. Los rapidos camhios que se sucedon en el mundo y las exigencies lie la economfa de la informacion hacen que el aptBtirli/aje continue sea mas importante que antes A firv de responder a las necesidades de los estudianles "vilalicios", la Universidad Estatal de Pennsiylvania (Penn State) brinda el servicio de "aprendi/aje a distancia" en la forma de cursos por carrespondencta con libros do texto. videodntas y audiocinlas, CO-ROM y videoconferencias. Adumas, la universidad se prepara para crear un Wmlif Campus (campus mundial): (una comunidad mundial de estudiantes vinculados mediante internet a los recutsos educativos de Penn State. Lus adroinistradores de !a institucidn querlan mantener los altos estcindares y la rcputacion de Penn State creando programas de excelencia que satisfieieran las necesidades de los estudiantes. Asf pues, la universidad empezd por investigar posibles Kstrategias con su Outreach Office of Marketing Research. Los investigadores de Penn Slate evaluaron primero las los tipos de preguntas que necesitaban contestar. Deterrnmaron que debfan investigar acerca de la demanda de cursos en linea en varias disciplinas. la disposicion de IDS esludiantes para probar los cursos en llnea. la del profesorado para brincfar este tipo de instruccion por ese rnedio, la capacidad y disposition de los estudiantes para pogor la instruccion en linea, la frRuienciacon que se ofrece en otras esouelas, la reputacipn del programa y la posibilidad de ciear asociaciones con otras organizaciones. Los investigadores reconocieron que la intormaci6n que retpifirian precisaba la recopilaci6n de o"atos objetivus y subjetivos mediante preguntas abiertas de amptin alcance y tambien cucstionarios precisos. Ademas, debian entrevistar a los miembros de la comunidad, desde los estudiantes hasta e! profesorado, fiasando por posibles socios comerciales. Asi pues, los investigadorcs crearon un plan de investiyacifin rie fases multiples, que inclufa varios rn^todos tie recopilacion de datos. Fn la primera fase de ID recopilaci6n de datos se exaininaron las ventajas Oe los programas de Perm Stale y las caracteristicas demograficas de los usuarios de internet. Luego. los investigadofes centraron su atencion en los cstudiantes actuales y potenciales, Rcalizaron encuestas telefonicas lie astudiantes que se habian inscrito en tin programa de certificaciSn de aprendizaje a distancia. Tambien llevaron a cabo encuestas en linea de estudiant.es inscritos en cursos por internet que Penn State ya estaba probando. Otra enDijeslfi se envi6 por correo electronico a quienes praporcionaron su cuenta cuando solicitaron informaciun relaliva a un proqrarno dc aprendizaje a distancia que impartia la Universidad.

Los resultados de la encuesla par airreo electronico indicaron que existian estudiantos potcnciales para el campus mundia! DB las (.lersonas qua querian continuar sus esiudios en forma independienle, 82% buscaba convenience de eslutiiu, 53% estaba interesada en estudiar en Pcnn State, 85% tenia acceso a la tecnologia necesaria y 43% esperaba mejorar sus ingresos actuales. Por ende, IDS invest! gadores ahondaror* en las perspeciivas de brindar cursos en las nueve areas seleccionadas en la fase inicial de la investigation. En relaciun can caiia LIDO de los nueve programas que se considerabo. los investigadores de mercados renopifaron ifalus para uontestar las preguntas siguientes: • fCu£l es Is repulacidn tie Penn Slate? A fin de responder esta pregunta, se cmprcndio uno investigacion secundaiia, que induyo busquedas en internet y un estudto de jerarquizaci6n dc universidades en IDS medios de ixiinunicacion masiva nacionales de Lstados Unidos. Tambie"n realizaron evaluaciones intemas y entrevistas con miembros de otras universtdades y asociactones. • iCuan preparada esti r.atfa faaillad para la instruction en lines? Los investi gad ores realizaron enlrevistas en profundidad. en las cuales preguntaron al profesorado acerca de su expericncia y actitudes concei nientus a la insliiimdii an linns. Tambien les preguntaron si cl nuevo programa contribuiria a lograr las objetivos eslrategicos de la facultad. • iCuales son las condiciones de /a pabfacitiii que asistita al campus mundial? Esta parte de la investigacion asumio la forma da encuestas dirigidas a unos 100 profesionales que ejercen en cada una de las disciplines abarcaiJas pur los uursos en consideracifin. Se pregunt6 a los cncucstados si pensaban que otros proEesionales de su area se mteresarlan en los cursos propuestos, ademas de solicitar informafiifln sohre su acceso a la tecnologia necesaria. i os daios recopilados con esta combinacion de metodos permitieron que los investi gadores hicieran recomefldaciones especfficas. For ejemplo. descubneron quo Pcnn State tcni'a muy buena reputacion en los nattipos ds intjeniefia, agricultura, ciencias de la salud, administracion y ciencias cxactas. Tambien se enterarnn rle que

profesores poseen conocimientos limitados de las caracteristicas dc la instrucuifln en Iffiea (uor ejemplo, que puede ser interactiva]. Las encuestos de los estudiantes potenciales revelaron su maym inteifis y disposicion tavorabie hacia los cursos de ingcnicria, sistcmas de inroniiacioii yBoijrafica, Hdminislracion de campos cte golf y asesorla en cfcpendencio de sustancias quimicas. Ei accesa a la tecnologia fue mayor entre las personas interesadas en los sistemas de informanion gHografica y nutrici6n Aunque fue manor la disponibilidad cntre quienes pretendfan estudiar asesoria sobre dependencia de sustancias quimicas. el crecimiento esperado en este campo. aunado a ia (apida diserriinacibn de la tecnologta de internet htzo que esta area de contenido tambie'n fuera atractiva. Asimisrno, resultaron llamativos ciertos campos porque algunas organizacioncs gremiales eslalian ilispuHSlas H armyar Ins pragramas educativos Por ejemplo. la Golf Course Superintendents Association of America mastro su interes en asociarse con Penn State para brindar cursos de adminis traciiin de campos de golf Hespuus de analiâr los datos, la Outreach Office of Marketing Research aconsej6 que et campus mundial de Penn State empezara por ofrecer cursos en adrninistracion de campos de gulf, asesoria sobre dependencia de sustanctas quimicas c ingcnieria de control de ruidos. Despues, Penn Stale anadio cursos sobre sistemas de informacion geogra'fica, fundamenlos AH ingKnieria. logfstica empresarial. nutricion y mucnas otras areas. La investigaci6n proporciono una buena guia para la aventura de Penn State en el ciherespacio En su primer afio se inscribieron en el programa 41 estudiantes, y apcnas un afio despue's el numera habia crecido a b26 estudiantes de Sudarnenca. Luropa y Asia, ademas de Esiarfos Unidos. I us Bstudiantes que ubiienen una cuenta de acceso pucden bajar matcrioles de los cursos, intercambiar correspondencia con los mstructores y con otros estudiantes y vincularse con expertos medianteel coriKiielHClronico, salas tie conversation (cAaf rooms) y boletmcs electronicos. Penn State predice que en el 2002 proporcionara mas de JUU cursos a It) UOO estudiantes del campus mundial. Fuentcs James Fong. "Tuiimiy lo a Virtual Campus foi d Kedl bitutation". en Ow*S MarkelingHeseardtHeview. julio de 1338. bajado del silio de Quirk's, www.quirks.com, el 13 deagostode 1999: silio de Penn State Llntarsiiy1 www fisu Grin. de 1999

Capitulo 15 TIPOS DE MUESTREO Y MUESTREO ALEATORIO SIMPLE O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Distinguir entre censo y muestra. 2. Enumerar los seis pasos que siguen los investigadores para obtener una muestra poblacional. 3. Definir un marco de muestreo. 4. Explicar la diferencia entre una muestra probabilística y otra no probabilística. 5. Distinguir entre muestras fija y secuencial. 6. Explicar qué es una muestra de juicio y describir su uso óptimo y sus riesgos. 7. Definir una muestra de cuota. 8. Explicar qué es un parámetro en un procedimiento de muestreo. 9. Explicar qué es una población derivada. 10. Explicar por qué el concepto de distribución de muestreo es el más importante en estadística.

446

Un caso para la investigación de mercados Existe una guerra de ratings y no es la de las cadenas televisivas, sino más bien se trata de una guerra por dominar la medición de qué hacen las personas en internet. Los principales contrincantes son Media Metrix, compañía de Nueva York pionera en la tabulación del uso de la world wide web, y Nielsen/NetRatings, empresa que cuenta con el copatrocinio de NetRatings y de Nielsen Media Research, líder desde hace mucho tiempo en la medición de los ratings televisivos. Las empresas quieren afirmar su dominio con base en la calidad de sus datos. La victoria en este conflicto requiere que el ganador convenza a sus clientes actuales y potenciales de que brinda datos más fiables. Muchos de los clientes son agencias publicitarias que compran los datos para convencer a sus anunciantes de que coloquen publicidad en los sitios web donde serán vistos por tantos miembros del mercado objetivo como sea posible. Además, las compañías de medios publicitarios aprovechan los datos para la venta de publicidad en su sitio web y los comerciantes con presencia en internet, para medir el éxito de sus actividades en línea. Por ejemplo, suponga que trabaja para Sony. Esta empresa creó un sitio web y quiere publicar encabezados publicitarios en los que puedan hacer clic los cibernautas para vincularse con ella. ¿Dónde debe colocar los anuncios? De preferencia, en sitios web que generen mucho tráfico de miembros de su mercado objetivo. Necesita que su agencia publicitaria le diga cuáles son los sitios que más visitan las personas cuyas características demográficas y comportamiento de compra corresponden a lo que sabe de su mercado objetivo. A fin de obtener tal información, usted mismo o su agencia publicitaria podrían suscribirse a Media Metrix, Nielsen/NetRatings o ambas. La guerra entre Media Metrix y Nielsen/NetRatings se inició hacia fines de la década de 1990, después de la fusión de dos antiguos rivales, Media Metrix y RelevantKnowiedge. Estas dos empresas afirmaban que tenían métodos de calidad superior. Después de la fusión por la que se formó la nueva Media Metrix (con el eslogan "el poder del conocimiento relevante"), la compañía afirmó que combinaba las mejores características de ambos

métodos. Apenas dos semanas después del anuncio de la fusión, Nielsen Media Research y NetRatings, una empresa de Silicon Valley, anunciaron que había formado una alianza para medir el uso de internet. Nielsen/NetRatings aseveró que su método era mejor que el de Media Metrix. Una diferencia radica en el tamaño de las muestras tomadas en el panel de cada compañía. Media Metrix tiene un panel de 40000 usuarios en oficinas y hogares, en comparación con los 9000 miembros de Nielsen/NetRatings que cuentan con computadora en el hogar. Sin embargo, esta última empresa afirma que su método de reclutamiento de los miembros del panel genera una muestra más representativa. Otra diferencia radica en que Media Metrix vigila las actividades de todos los miembros de su panel, mientras que la especialidad de NetRatings consiste en los sitios web y los encabezados publicitarios de los grandes anunciantes de la WWW. Jim Nail, analista sénior de Forrester Research, dijo a Adweek que el tamaño menor del panel de NetRatings no le impedirá constituirse en un desafío para Media Metrix. "Se trata simplemente de llevar el producto a la gente de mercadotecnia, mostrarles que pueden ver los anuncios [en la red] y los sitios competidores. Luego, hay que decirles que se tiene toda la tecnología necesaria para que sepan que se trata de datos precisos." Nail afirma que tal discurso de ventas es suficiente para que algunos anunciantes cambien a Nielsen.

Temos poro análisis 1. Si su compañía vende software a consumidores finales, ¿qué información necesitaría acerca del uso de internet? 2. Si su compañía vende software a empresas, ¿cómo diferirían sus necesidades de datos de uso de internet respecto de las identificadas en la pregunta 1? 3. ¿Qué preguntas formularía acerca de las muestras que usan Media Metrix y Nielsen/NetRatings? ¿Cómo decidiría a cuál servicio suscribirse (o pedir a su agencia publicitaria que se suscriba a él)?

Censo Imagen completa de una población. Muestra Selección de un subconjunto de elementos que es parte de un grupo más grande. Población Totalidad de casos que se ajustan a ciertas especificaciones.

Marco de muestreo Lista de unidades de muestreo de la cual se obtiene una muestra; puede consistir en regiones geográficas, organizaciones, individuos u otras unidades.

Una vez que el investigador ha especificado el problema y creado un diseño de investigación e instrumentos de recopilación de datos, el paso siguiente de la investigación es elegir los elementos de los que se recopilará la información. Una forma de hacerlo es obtenerla de cada miembro de la población, cubriéndola por completo. Se llama censo a la investigación que abarca toda una población. Otra manera sería recopilar la información de una parte de esa población tomando una muestra de elementos y, con base en la información recopilada en ese subconjunto, hacer inferencias sobre el conjunto del cual es parte. La capacidad de hacer tales inferencias depende del método con que se tome la muestra de elementos. Dedicamos una gran parte del capítulo al "porqué" y al "cómo" de la selección de muestras. Dicho sea de paso, en este contexto población no se refiere sólo a personas, sino también a empresas manufactureras, organizaciones minoristas o mayoristas o aun a objetos inanimados, como los productos de una planta manufacturera. En efecto, población se define como la totalidad de casos que se ajustan a ciertas especificaciones designadas, las cuales definen los elementos que son parte del grupo previsto y los que se excluyen de él. Un estudio destinado a identificar el perfil demográfico de personas que compran pizzas congeladas especificaría a quién se considerará como individuo que consume ese producto, ¿Quién lo ha comido, al menos una vez? ¿Quién lo ha comprado una vez por mes o una vez por semana? ¿Quién come cierto número mínimo de pizzas congeladas por mes? Los investigadores deben ser muy explícitos al definir el grupo objetivo. También han de tener mucho cuidado de que realmente la muestra sea de la población prevista y no de otra como resultado de la definición inapropiada o incompleta del marco de muestreo, que es la lista de elementos de los cuales se extrae la muestra. En general, y por varias razones, se opta por el muestreo y no por el censo completo de una población. En primer lugar, el conteo completo de poblaciones incluso de tamaño moderado es muy costoso y requiere de mucho tiempo. Es frecuente que la información sea obsoleta cuando se completa el censo y se procesa la información. En algunos casos, el censo sería imposible. Por ejemplo, si un grupo de investigadores quiere comprobar la vida útil de las bombillas eléctricas (focos) de una compañía dejándolas encendidas hasta que se funda la resistencia, tendrían datos confiables, pero se quedarían sin producto para venta. Por último, y lo que es una sorpresa para los investigadores novatos, es el hecho de que se opta por una muestra en lugar del censo en aras de la exactitud. Los censos requieren más personal de campo, que a su vez introduce mayores posibilidades de errores de muestreo. Ésta es una de las razones de que organismos censales como los de Estados Unidos utilicen encuestas aplicadas a muestras para verificar la exactitud de diversos censos. Así es: se toman muestras para verificar la exactitud de los censos.1

I Fases del muestreo En la figura 15.1 se delinea un procedimiento de seis pasos para que los investigadores definan la muestra de una población. Note que en primer término es necesario definir la población o conjunto de elementos respecto de los cuales hay que hacer una inferencia. Por ejemplo, en lo relativo a las preferencias de los menores de edad, los investigadores deben decidir si la población que medirán consiste en los menores, sus padres o ambos. Una compañía realizó una prueba de pistas de carreras sólo con niños. A los pequeños les encantó el producto. Sin embargo, las madres dijeron que no les gustaba porque enseñaba a los niños a chocar automóviles y los padres señalaron que no les agradaba el hecho de que el producto se hubiera convertido en juguete.

Fases del maestreo

JlliÉf

FIGURA 15.1

También puede funcionar de otro modo. Otra compañía introdujo un producto alimenticio con una campaña publicitaria nacional que resaltaba a un niño precoz. La compañía probó la campaña sólo con las madres, a quienes les gustó. Los niños pensaron que el chico era odioso, y el producto también: fin del producto.2

Incidencia Porcentaje de la población general o grupo aceptable para su inclusión en la muestra con base en ciertos criterios.

El investigador debe decidir si la población pertinente consiste en individuos, familias, empresas, otras organizaciones, transacciones con tarjetas de crédito o lo que fuere. Al tomar estas decisiones, los investigadores también deben tener cuidado de especificar qué unidades se excluirán. Los límites geográficos y de tiempo de un estudio deben detallarse invariablemente, si bien es frecuente que se impongan restricciones adicionales a los elementos. Por ejemplo, si los elementos son individuos, la población pertinente podría definirse como las personas mayores de 18 años, sólo mujeres o únicamente individuos con bachillerato terminado. El problema de especificar los límites geográficos de la población objetivo a veces es más difícil en los estudios internacionales de investigación de mercados, dada la complejidad del ámbito internacional. Por ejemplo, podría haber diferencias significativas entre regiones urbanas y rurales en diversos países. Además, la composición de la población variaría de una región a otra en una misma nación. Por ejemplo, en Chile, la zona norte tiene una población indígena muy centralizada, mientras que en la zona sur es alta la concentración de individuos de ascendencia europea. En general, cuanto más simple sea la definición de la población objetivo o blanco, tanto más alta será la incidencia y menos costosa la selección de la muestra.3 El término incidencia se refiere al porcentaje de la población general o grupo aceptable para su inclusión en la muestra con ciertos criterios. Cuando la incidencia es alta (es decir, cuando muchos elementos de la población son aceptables en el estudio, ya que sólo se utilizan uno o unos cuantos criterios fáciles de cumplir para la selección de los participantes potenciales), se minimizan el costo y tiempo de recopilación de los datos. En cambio, al aumentar los criterios para describir a los participantes aceptables para el estudio, se incrementan el costo y el tiempo necesarios para encontrarlos. A manera de ejemplo, en la figura 15.2 se muestra el porcentaje de adultos que, según cálculos, participa en diversas actividades deportivas. Los datos de la figura indican que sería más difícil y costoso enfocar un estudio en las personas que practican el motociclismo, apenas 3.6% de los adultos, en comparación con 27.4% de los adultos que caminan como forma de hacer ejercicio. Lo más importante es que el investigador sea preciso al especificar qué elementos interesan y cuáles serán excluidos. Una definición clara del propósito de la investigación ayuda de manera inconmensurable a determinar los elementos de interés apropiados. El segundo paso del proceso de selección de la muestra es identificar el marco de muestreo que, como recordará el lector, es la lista de elementos de la cual se selecciona la muestra. Supongamos que

450

Capítulo 15: Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple

FIGURA 15.2

Fuente: elaborado a partir de información de "SSI-¿/re™: ¿ow Aicidence Targeted Sampling", Fairfield, CN, Survey Sampling, Inc., 1994.

la población prevista de un estudio consiste en todas las familias de la zona metropolitana de Dallas. A primera vista, el directorio telefónico de la localidad parecería una forma buena y sencilla de definir el marco de muestreo. Sin embargo, en el análisis a fondo está claro que el directorio telefónico constituye una lista imprecisa de las familias de Dallas, ya que omite a las que tienen números privados (y, por supuesto, a las que no tienen línea telefónica) y repite a las familias con varios números en el directorio. También se excluiría a quienes se mudaron recientemente y, por ello, se les asignó un nuevo número que todavía no aparece en el directorio. Los investigadores experimentados saben que pocas veces hay una correspondencia perfecta entre el marco de muestreo y la población prevista. Una de las tareas más creativas del investigador es generar un marco de muestreo apropiado cuando no se tiene disponible la lista de elementos de la población. Ello podría requerir el muestreo de bancos y zonas telefónicas, por ejemplo, cuando se usa el marcado digital aleatorio a causa de la inexactitud de las muestras tomadas de los directorios telefónicos. Sin embargo, el aumento considerable del número de bancos activos durante los últimos 10 años ha complicado esta tarea (Ventana de investigación 15.1). O en ocasiones significa el muestreo de regiones o instituciones, seguido del submuestreo en esas unidades cuando, por ejemplo, la población prevista consta de individuos y no se tiene una lista actualizada y completa de los miembros apropiados.

Fases del muestreo

Ventura de investigation 1 S.1

Cambios en la estructura de los numeros telefonkos de Estados Unidos

Desde 1986. el numero calculado de hogares con telefono en Estados Unidos aument614.2%, mientras que el de zonas telefonicas residenciales activas lo hizo 27.1% y el de bancos activos, 182.4%, como se detalla en la tabla adjunta. En el mismo peiiodo, el numero de hogares cuyo telSfono aparece en el directorio se increment^ apenas 10.4%, lo que causa una disminucidn continua de la tasa de numeros incluidos en el mismo. 1986

1996

Crecimiento

92366039 66016760

14.2% 10.4%

31530

40083

27.1%

1391237

3 928 ZOO

182.4%

Familiascon telfifono 80900000 59788590 Families con telefono incluidoen el directorio

Prefijos residenciales activos Bancos funcionales

451

Definiciones Banco:

el primer par de los ultimos cuatto digitos dei numero teletonico

Banco activo:

todo banco con al menos un niimero en el directorio telefo'nico

Los cambios tecnologicos, en particular el explosive crecimiento de los tele'fonos celulares v moviles, equipos de radiolocalizaci6n, modems v aparatos de fax, han aumentado considerablemente !a demanda de numeros telefonicos. Esto no s6lo ha generado nuevos codigos de zonas telefonicas, sino que tambi^n ha reducido la densidad de los numeros incluidos en los directories telefonicos que son parte de bancos activos, ya que algunos de esos numeros se dedican a modems y equipos de fax. El nuevo y competido mercado telefonico tambien conlribuye a reducir la densidad de los bancos activos. Varias compafiias telefonicas atienden mercados pequenos y se ies asignan bancos exclusivos. Es creciente el numero de bancos asignados a mas companias telefonicas, si bien los bancos activos no se llenan por completo. iCuales son sus consecuencias en el muestreo? El cambio ma's evidente se refiere a la tasa de telefonos activos de una muestra aleatoria digital. Al disminuir los numeros en el directorio telefonico por banco activo tambien decrecen las probabiiidades de seleccionar un numero que este en el directorio teleftinico al crear una muestra digital aleatoria. Las muestras que incluyen zonas metropolitanas tienen mavores probabiiidades de verse afectadas por esta tendencia.

Zona telefonica/ prefijo: "Zona telefo'nica" indica la ciudad, pueblo o comunidad donde se origina el numero. "Prefijo" es el numero de tres digitos que se asigna a una zona telefonica. Es frecuente que estos terminos se usen indistintamente.

Fuente. "Working Block Density Declines". Fairfield. CN. Survey Sampling. Inc.. 1996.

El tercer paso del procedimiento de selección de una muestra se relaciona estrechamente con la identificación del marco de muestreo. Elegir un método o procedimiento de muestreo depende en gran parte de que el investigador pueda crear un marco de muestreo. Los diferentes tipos de muestras requieren distintos tipos de marcos. En este capítulo y en el siguiente se analizan los principales tipos de muestras usados en la investigación de mercados. La relación entre el marco y el método de muestreo debe resultar evidente con base en tal análisis. El cuarto paso del proceso de selección de la muestra requiere determinar el tamaño de la muestra. Este tema se estudia en el capítulo 17. El quinto paso consiste en que el investigador lleve a cabo la selección de los elementos que se incluirán en el estudio. Cómo lo haga varía según el tipo de muestra y, por consiguiente, el tema de la selección de la muestra se analiza con los métodos de muestreo Por ultimo, el investigador debe recopilar los datos de los participantes designados. Son muchos los problemas potenciales en esa tarea y se describen, junto con algunos métodos para afrontarlos en el capítulo 18.

4Ü


I Tipos de planes de muestreo Muestra probabilística Muestra en la que cada elemento de la población tiene probabilidades conocidas y diferentes de cero de ser incluido en ella. Muestra no probabilística Muestra que se basa en usar el juicio personal en el proceso de selección de los elementos y, por ende, impide calcular las probabilidades de que un elemento poblacional dado sea incluido en la muestra.

Muestra fija Muestra cuyo tamaño se determina aprioriy en la cual la información necesaria se recopila de los elementos designados. Muestra secuencial Muestra formada con base en una serie de decisiones sucesivas. Si se tienen datos no concluyentes después de usar una muestra pequeña, se realizan más observaciones; en caso de que todavía no sean concluyentes tras las nuevas observaciones, se realizan otras más. Así, en cada etapa se decide si debe recopilarse más información o los datos son suficientes para extraer conclusiones.

Las técnicas de muestreo pueden dividirse en las categorías amplias de muestras probabilísticas y no probabilísticas. En una muestra probabilística, cada miembro de la población tiene probabilidades conocidas y diferentes de cero de ser incluido en la muestra. Aunque esas probabilidades podrían no ser iguales para cada miembro, todos tienen probabilidades conocidas de su inclusión. Están determinadas por el procedimiento específico que se siga en la selección de los elementos de la muestra. Por otra parte, en el caso de muestras no probabilísticas no hay manera de calcular las probabilidades de que un elemento dado de la población sea parte de la muestra. Así pues, tampoco hay forma alguna de garantizar que la muestra sea representativa de la población. Por ejemplo, Allstate Corporation ha elaborado un sistema para analizar los datos de reclamaciones de los 14 millones de hogares que son sus clientes. La compañía planea aprovechar los datos para identificar patrones de demanda de sus productos; por ejemplo, las probabilidades de que una familia que tiene un Mercedes Benz también sea propietaria de una casa de descanso (para lo cual necesitaría una póliza de seguro). Aunque la base de datos es enorme, la compañía no ha encontrado la forma de calcular las probabilidades de que un cliente específico haga una reclamación. Por lo tanto, no tiene la certeza de que los datos acerca de clientes que hacen reclamaciones sean representativos de toda su clientela y, mucho menos, de sus clientes potenciales.4 Todas las muestras no probabilísticas se basan en algún grado de juicio personal durante el proceso de selección de la muestra, no en un procedimiento mecánico de selección de los miembros de la muestra. Aunque esos juicios a veces generan cálculos adecuados de una característica poblacional, no hay un medio para determinar objetivamente si la muestra es adecuada. Sólo cuando se han seleccionado elementos con probabilidades conocidas es posible evaluar con precisión el resultado de una muestra. Por tal razón, .suele considerarse que el muestreo probabilístico es mejor como método para calcular la magnitud del error de muestreo presente. También es posible clasificar las muestras en fijas o secuenciales. En las muestras fijas, su tamaño se decide antes de iniciar el estudio y la información necesaria se recopila antes del análisis de los resultados. En esta obra insistimos en las muestras fijas, ya que son las más usadas en la investigación de mercados, pero el lector debe tener en cuenta que es factible recurrir a muestras secuenciales y, de hecho, que podrían usarse con cada uno de los planes de muestreo básicos que estudiamos. En una muestra secuencial, el número de elementos que se incluye en ella no se decide anticipadamente, sino que se basa en un conjunto de decisiones tomadas durante la recopilación de los datos. Por ejemplo, si después de tomar una muestra pequeña los datos no son concluyentes, se realizan más observaciones. En el caso de que los datos todavía no sean concluyentes, se amplía el tamaño de la muestra. En cada etapa debe decidirse si se recopilará más información o los datos son suficientes para derivar conclusiones. La muestra secuencial permite juzgar tendencias en los datos conforme se re-

FIGURA 1 5 . 3

Diseños de muestra

Muestras no probabilísticas De conveniencia De juicio De cuota

Muestras probabilísticas Aleatorias simples Estratificadas Proporcionadas Desproporcionadas De grupo Sistemáticas De área

Muestras no probabilísticas

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copilan, con lo cual se reducen los costos si las nuevas observaciones arrojan una utilidad decreciente. Los planes probabilísticos y no probabilísticos de muestreo se dividen enseguida por tipo. Por ejemplo, las muestras probabilísticas se clasifican en las de conveniencia, juicio o cuota, y las probabilísticas, en aleatorias simples, estratificadas o de grupo, algunas de estas últimas con sus propias divisiones. En la figura 15.3 se aprecian los tipos de muestras estudiados en este capítulo y el siguiente. Debe tenerse en cuenta que estos tipos básicos se combinan en planes de muestreo más complejos. Empero, si el lector entiende los tipos básicos, comprenderá los diseños más complejos.

| Muestras no probabilísticas Como dijimos, las muestras no probabilísticas introducen el juicio personal en el proceso de selección. En ocasiones, el investigador impone tal juicio, mientras que en otros casos la selección de los elementos de la población que se incluirán queda en manos de cada trabajador de campo. Puesto que los elementos no se seleccionan con un procedimiento mecánico, es imposible evaluar las probabilidades que tiene cada miembro de ser incluido y, de tal suerte, tampoco se puede juzgar el error de muestreo. Desconocer la magnitud del error como resultado de un procedimiento de muestreo específico impide que el investigador calibre la exactitud de sus cálculos con algún grado de precisión.

Muestras de conveniencia Muestra de conveniencia

Tipo de muestra no probabilística llamado también muestra accidental, ya que los elementos se integran por accidente, pues simplemente están el lugar y momento en que se realiza el estudio.

Las muestras de conveniencia también se denominan muestras accidentales, ya que los miembros de la muestra se integran por "accidente", por estar donde se recopila la información del estudio. Los ejemplos de muestras de conveniencia abundan en la vida cotidiana. Después de hablar con unos cuantos amigos, inferimos el ambiente político del país; la estación radiofónica local pide a su auditorio que llame para expresar sus reacciones a un tema polémico y las opiniones expresadas se interpretan como prevalecientes o se pide la participación de voluntarios en una investigación y se trabaja con quienes se presenten. El problema de las muestras de conveniencia radica en que no se cuenta con una forma de saber si los elementos incluidos son representativos de la población prevista. Y aunque podría haber dudas sobre la validez de inferir que las reacciones de unos cuantos amigos indiquen el ambiente político prevaleciente, es frecuente sentirse tentado a sacar en conclusión que muestras más grandes, incluso si se seleccionan por conveniencia, son representativas. La falacia de este supuesto se ejemplifica con un incidente personal. Una de las estaciones televisoras locales de la ciudad donde radica el autor realizaba diariamente, varios años atrás, un sondeo público de opinión sobre temas de interés para la comunidad local. Los sondeos se intitulaban "Pulse of Madison" y se realizaban de la manera siguiente. Durante el noticiario de las 18:00 horas, la estación hacía una pregunta sobre un tema debatido, a la cual respondía el público con "sí" o "no". Quienes estaban a favor debían llamar a un número telefónico y quienes estaban en contra, a otro. El número de televidentes que llamaba se registraba electrónicamente. Los porcentajes a favor y en contra se presentaban en el noticiero de las 22:00 horas. Luego de que 500 a 1000 personas expresaban cada noche su opinión, el comentarista de la televisora local parecía interpretar los resultados como indicativos de la opinión general de la comunidad. Por ejemplo, un día se planteó en el noticiero de las 18:00 horas esta pregunta: "¿Piensa que la edad para la venta de bebidas alcohólicas en Madison debe disminuirse a 18 años?" (la edad límite a la sazón era de 21 años). ¿Creería el lector que casi 4000 personas llamaron ese día y 78% estuvo a favor de que se disminuyera la edad para la venta de bebidas alcohólicas? ¡Evidentemente, 4000 respuestas en una comunidad de 180000 habitantes "deben ser representativas"! Pues no. Como habrá supuesto, ciertos segmentos de la población estaban más interesados que otros en el tema. Así pues, al comentar el tema en clase unas semanas después, no me sorprendió descubrir que los estudiantes habían organizado turnos de media hora cada uno para llamar a la televisora. Cada uno llamaría al número de la respuesta afirmativa, colgaría, llamaría de nuevo, colgaría, y así sucesivamente, hasta que

414

Capítulo 15: Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple fuera el turno del siguiente estudiante. De tal suerte, ni el tamaño de la muestran ni la proporción a favor del cambio de edad resultaron sorprendentes. La muestra simplemente no era representativa. Además de lo anterior, aumentar el tamaño de una muestra no le confiere representatividad. La representatividad de una muestra debe garantizarse con el procedimiento de muestreo. Cuando la participación es voluntaria o se selecciona a los elementos de la muestra por razones de conveniencia, el plan de muestreo no garantiza en forma alguna que la muestra sea representativa. De hecho, los datos empíricos indican todo lo contrario. Pocas veces las muestras seleccionadas por conveniencia, sin importar su tamaño, son representativas. Los sondeos telefónicos en que se debe marcar números "800" y "900" son un ejemplo particularmente común de muestras no representativas. Resulta especialmente desafortunado que muchas personas crean que los resultados de esos sondeos son precisos.5 Un uso muy frecuente de las muestras de conveniencia en las investigaciones de mercados internacionales es recurrir a ciudadanos de los países estudiados que residan en la nación donde se realiza el estudio (por ejemplo, escandinavos que residan en Estados Unidos). Aunque en ocasiones tales muestras de conveniencia arrojan cierta luz sobre aspectos del país, debe tenerse en cuenta que suele tratarse de miembros de la clase de élite, frecuentemente "occidentalizados" y que podrían no estar en contacto con la realidad actual de su propio país. No se aconsejan muestras de conveniencia en investigaciones descriptivas o causales. Pueden usarse en los diseños exploratorios, cuya prioridad es generar ideas y percepciones, si bien incluso en estos diseños las muestras de juicio parecen mejores.

Muestra de juicio

Tipo de muestra no probabilística llamada también muestra intencionada, en la que se selecciona a los elementos que la integran porque se espera que sirvan para el propósito de la investigación.

Muestra de bola de nieve

Vanante de muestra de juicio que se basa en la capacidad del investigador para localizar a un conjunto inicial de participantes con las características buscadas, a los cuales se utiliza como informantes para identificar a otros más con esas mismas características.

Muestras de juicio Las muestras de juicio suelen denominarse muestras intencionadas y en ellas se elige los elementos de la muestra porque se espera que sirvan para el propósito de la investigación. Procter & Gamble recurrió a este método para realizar publicidad dirigida a personas de 13 a 17 años del área que rodea a sus oficinas generales de Cincinnati. La división de alimentos y bebidas de la compañía contrató este grupo de adolescentes para que actuase como una especie de panel de consumidores. Trabajaban 10 horas por semana a cambio de 1000 dólares y un viaje a un concierto; revisaban anuncios de televisión, visitaban centros comerciales con directivos de Procter & Gamble para estudiar los exhibidores en tiendas, probaban nuevos productos y comentaban su comportamiento de compra. La selección de los miembros del panel mediante un proceso de "contratación", no al azar, permitió que la compañía se enfocara en los rasgos que consideraba útiles, como la capacidad de los adolescentes para expresar con claridad su punto de vista, pese al riesgo de que sus opiniones no fueran representativas de su grupo de edad.6 Como vimos, la característica clave de las muestras de juicio es la selección intencionada de los elementos de una población. En algunos casos, se elige a los participantes no porque sean representativos, sino porque pueden brindar la información que necesitan los investigadores. Cuando en los tribunales se recurre al testimonio de expertos, en cierto sentido se toman muestras de juicio. En la búsqueda de ideas y percepciones, el investigador no está interesado en el muestreo de un segmento de opinión, sino en quienes le den cierta perspectiva sobre la pregunta de investigación. La muestra de bola de nieve es una variante de muestra de juicio que a veces se utiliza para el muestreo de poblaciones especiales.7 Se fundamenta en la capacidad del investigador para localizar a un conjunto inicial de participantes con determinadas características. Luego funcionan como informantes para identificar otros con esas mismas características. A manera de ejemplo, supongamos que una compañía necesita determinar cuan deseable es cierto producto que permitiría a personas con sordera comunicarse por vía telefónica. Los investigadores deben empezar por localizar a personas sordas y pedirles los nombres de otras que pudieran participar en el estudio. Además, a quienes se solicitaba su participación, se les pedían nombres de otros que quisieran cooperar.8 Así, la muestra experimenta un efecto de "bola de nieve" que se incrementa conforme los integrantes identifican a otros posibles participantes. La muestra de juicio puede usarse con provecho, siempre que se esté en las etapas iniciales de la investigación, cuando se buscan ideas u opiniones y a condición de que el investigador tome en cuenta sus limitaciones. Empero, se vuelve riesgosa si se aplica en estudios descriptivos o causales y se olvidan por conveniencia sus debilidades. Los índices de precios al consumidor son un ejemplo al respecto. Como señala Sudman: "[En Estados Unidos] el índice de precios al consumidor corresponde tan sólo a 56 ciudades y zonas metropolitanas seleccionadas mediante juicio y, en cierta medida, so-

Muestras no probabilísticas

456

bre la base de presiones políticas. En realidad, esas ciudades son representativas sólo de sí mismas, aunque el índice en cuestión se denomine [traducido al español] índice de Precios al Consumidor para Asalariados Urbanos y Empleados de Oficina, y muchas personas creen que refleja los precios de todo Estados Unidos. Además, la selección de los establecimientos minoristas investigados en cada ciudad también se basa en muéstreos de juicio, de modo que se desconoce la posible magnitud del sesgo de muestreo" [cursivas mías].9

Muestras de cuota Muestras de cuota

Forma de muestra no probabilística seleccionada de manera que la proporción de elementos que poseen ciertas características sea idéntica a la que ocurre en la población; se asigna a cada trabajador de campo una cuota, que especifica las características de las personas con las que debe establecer contacto.

Las muestras de cuota son un tercer tipo de muestras no probabilísticas que pretenden ser representativas de la población al hacer que la proporción de elementos con ciertas características sea la misma que en la población (Ventana de investigación 15.2). Considere, por ejemplo, un intento de selección de una muestra representativa de estudiantes de licenciatura en un campus universitario. Si una muestra dada de 500 sujetos no incluye a ningún estudiante de último año, se tendrían reservas considerables acerca de la representatividad de la muestra y de la posibilidad de generalizar sus conclusiones más allá de la muestra misma. En una muestra de cuota, el investigador podría cerciorarse de que se incluya a los estudiantes de último año y en la misma proporción en que están presentes en el estudiantado de licenciatura. Supongamos que un investigador está interesado en el muestreo del estudiantado de licenciatura de manera que la muestra refleje la composición de ese estudiantado por generación y sexo. Digamos también que hay 10000 estudiantes de licenciatura, de los cuales 3200 son de primero, 2600 de segundo, 2200 de tercero y 2000 de cuarto años, además de que se dividen en 7 000 hombres y 3000 mujeres. En una muestra de 1000 estudiantes, el plan de muestreo de cuota requeriría 320 elementos de la muestra de primer año, 260 de segundo, 220 de tercero y 200 de cuarto, además de que 700 elementos fueran hombres y 300, mujeres. El investigador lograría tal objetivo mediante la asignación a cada trabajador de campo de una cuota, de lo cual se deriva el término muestra de cuota, en q«e se especifiquen los estudiantes con que debe ponerse en contacto. Así, un trabajador de campo al que se asignaran 20 entrevistas podría recibir instrucciones de encontrar a los siguientes estudiantes y recopilar datos de ellos: • Seis de primer año; cinco hombres y una mujer • Seis de segundo año; cuatro hombres y dos mujeres • Cuatro de tercer año; tres hombres y una mujer • Cuatro de cuarto año; dos hombres y dos mujeres Nótese que los elementos de muestra que se tomen no estarían especificados en el plan de la investigación, sino que quedarían a discreción del trabajador de campo. El juicio personal de este último regiría en la selección de los estudiantes específicos que entreviste. El único requisito sería que el entrevistador acate de manera diligente la cuota establecida y entreviste a cinco hombres y una mujer de primer año, y así sucesivamente. Adviértase también que la cuota de este trabajador de campo refleja con exactitud la composición de géneros de la población estudiantil, sin que guarde un paralelismo completo con la composición por generación: 70% (14 de 20) de las entrevistas serían con hombres; pero apenas 30% (seis de 20) corresponderían a estudiantes de primer año, que comprenden 32% del estudiantado de licenciatura. Es innecesario e inusual en estas muestras que las cuotas por trabajador de campo reflejen con exactitud la distribución de las características de control en la población; por lo común, sólo la muestra en su totalidad tiene las mismas proporciones que la población. Por último, advierta que las muestras de cuota se basan en juicios subjetivos y personales, no en procedimientos objetivos, para la selección de los elementos de la muestra. En este caso, el juicio personal es del trabajador de campo, no del diseñador de la investigación, como ocurriría en una muestra de juicio. Ello nos hace preguntarnos si las muestras de cuota pueden considerarse verdaderamente representativas o no, pese a que reflejen con exactitud a la población en cuanto a la proporción de la muestra que posee cada característica de control. Son tres los aspectos que deben aclararse sobre este tema. En primer lugar, la muestra podría estar alejada de otras características importantes que probablemente influyan en el resultado. Así, si el estudio del campus universitario se relaciona con los

456



El anuncio es ingenioso y claro, pero, jalguien lo lee?

•. ,,ada ano los anunciantes gastan millones de dolares en producir los anuncios que aparecen en piiblicaciones que van desde Advertising Age hasta la revista Yankee. Aunque se realicen pruebas de disefio y texto en la agenda antes de publicar el anuncio, la verriadera ptueba de su 6xilo tiene lugar cuando se publics y, junto con decenas de otras anuncios diseriados con igual cuidadn, compile par ilamar la atencibn del lector.

diversas, de modo que en conjunto cada estudio sea ampliamente representative de los lectores de cada publication. En cuanto a ciertas pubhcaciones de negocios, gremiales y profesionales, las ssignaciones de entrevistas tambien conesponden a la circulacifin por giro industrial y puesto. Por ultimo, en el caso dc publicaciones de poca circulacibn, se recurre a las listas de suscriptores para localizar a participantes aceptables.

Hopcr Starch Worldwide es tins campania que se dedica a medir la Icctura de amintins puhticilarios en revislas y periodicos para consumidores en general, de negodos. gremiales y profesionales (por supuesto, cobra por et servicio). Puesto que diariamente los anunciantes arriesgan grandes sumas para tratar de comunicar su mensaje a los consumiUoies, dictia organization ha tenido el cuidado de diseiiar una muestra para sus investigaciones que pueda brinriar a sus suscii plates information rapida y precisa del exito de sus annncios. Cada afio, Starch entrevista a mas de 50000 persnnas scibre su leclura de mas de 20000 anuncios publicitarios. Anualmenie se estudian unos 500 numeros distintos.

En cada entrevista, el entrevistndor pregunta al participante, a quicn sc pormite ver lo publication en ese momento, si ha visio o Icido cualquter parte de un anuncio dado. Si la respuesta es afirmativa, el entrevistador contimia con mas preguntas para determinar el grado en que el sujeto leyo el anuncio.

Starch rectiire a una muestra da cuoia que incluve cuando menos 100 lectores por genero. La compahia ha determinado que con ese tamafio de muesira se estabilizan las grandes fluctuaciones en los niveles de lectura. Se entrevista personalmente a arlultos (18 anos o ma's) en re!aci6n con todas las publicacio nes, salvo las diiirjidas exctusivamente a grupos especialcs (por ejerjiplo, para la revista Seventeen solo se entrevistarla a mujeres adolescents).

• ieldo en su mayor pane. El porcentaje que leyb 50% o mas del texto del anuncio.

Las entrevistas estan dislribuidas ds manera que guarden un paralelismo con la distribution geografica de la publicaci6n. Asi. en el caso de la invista Los Angeles, el estudio se enfocaria en lentores del sur de California. Una investigaci6n para la revista Time debe corresponder con su circulation nacional. Se entrevists a personas de 20 a 30 ciudades por cada numero que se estudia. Se asigna a cada entrevistador s6!o una pequeha cuota de entrevistas, para minimizar su sesgo. Ademas, las entrevistas se distribuyen entre personas de edad. ingresos y ocupaciones

Se midcn tres grados de lectura: • Notable. LI porccntajc que recuerda haber visto el anuncio en el numcro,

• Asociado. El porcentaje que vio cualquier parte del anuncio en la que se indicaba claramente cual era la marca o B! anuntiante

Oespues de hacer preguntas acerca de todos los anuncios, los entrevistadores registrar datos dc clasificacion basicos, de genero, edad, ocupacibn, estado civil, grupo etnico, ingresos y tamaiio y composici6n de la familia, de modo que sean posibles ia verification del mucstrco y las tabulaciones cruzadas de lectura. Los datos de Starch, usados correctamente, avudan a que los anunciantes y agencias publicitarias identifiquen los diserios de anuncios que atraen v retienen al maxima ia lectura. asi como los que estimulan una lectura promedio o deficiente. E(i el caso de los anunciantes, esta informacibn es invaluable paia discnar campafias eficaces de sus pmriitctos. ruenffi: "Rnpnr Sismh Wrirlrtwicfe''. Mamaronccl:, NY 10643.

prejuicios raciales existentes, habría diferencias si los trabajadores de campo entrevistan a estudiantes provenientes de áreas urbanas o rurales. Puesto que no se especifica una cuota referente a esta característica, es improbable que los participantes la reflejen con exactitud. Por supuesto, la opción es especificar cuotas en que se consideren todas las características potencialmente importantes. El problema radica en que aumentar el número de características de control complica las especificaciones y dificulta o hasta imposibilita la localización de los elementos de la muestra, aparte de que la encarece. Por ejemplo, si el origen geográfico y posición socioeconómica también fuesen carac-

Muestras probabilísticas

=.-:H§ ^

Disyuntivo etito 15.1 Listed se encuentra en el proceso de disefiar un experimento para comparar la eficacia de diferentes tipos de anuncios comerdales y necesita localizar un grupo numeroso de sujetos de edades diversas para que vean la television durante una hora cada noche por espacio de una semana. Se acercs a su clerigo local y le comenta que har3 una donacion para restaurar la iglesia por cada feligres que acepte participar.

i.Cuando son coercitivos los incentives? i.Es etico coaccionar a las personas para que participen en las investigaciones? (,EI reclutamiento coercitivo de los participantes tendra un efecto negative sobre la calidad de los datos?

terísticas importantes del estudio, se debería asignar al trabajador de campo, por ejemplo, que identifique estudiantes varones de primer año, de clase media superior, provenientes de zonas urbanas. Evidentemente, es mucho más difícil que simplemente localizar hombres de primer año. Además de lo anterior, es difícil verificar si una muestra de cuota es representativa o no. Sin duda, es posible verificar la distribución de características de la muestra no usadas como controles para determinar si la distribución concuerda con la de la población o no. Sin embargo, se trata de una comparación que proporciona sólo datos negativos. Puede indicar que la muestra no refleja la población si las distribuciones de algunas características son distintas. Inclusive si las distribuciones de la muestra y la población son similares respecto de cada una de esas características, sería posible que la muestra difiera mucho de la población en alguna característica no comparada explícitamente. Por último, los entrevistadores que operan por su propia cuenta son propensos a reiterar ciertas prácticas. Así, tienden a entrevistar en proporciones excesivas a sus amigos. Puesto que es frecuente que éstos sean similares entre sí, ello puede introducir sesgo. Por ejemplo, datos empíricos obtenidos en Inglaterra indican que las muestras de cuota presentan un sesgo: 1) hacia lo accesible, 2) contra familias pequeñas, 3) hacia familias con hijos, 4) contra trabajadores de industrias manufactureras, 5) contra personas en los extremos de la escala de ingresos, 6) contra sujetos con bajo nivel de ingresos y 7) contra individuos de baja posición social.10 Los entrevistadores que cumplen su cuota deteniendo a los transeúntes propenden a concentrarse en lugares donde son numerosos los posibles participantes, como las zonas de oficinas, terminales de transporte y entradas a grandes tiendas departamentales. Ello hace que estén representados excesivamente los tipos de personas que frecuentan tales sitios. Cuando se requieren visitas a domicilio, los entrevistadores también sucumben a los pecados de la conveniencia y la apariencia. Por ejemplo, suelen realizar entrevistas sólo durante el día, con lo que se representa insuficientemente a las personas que trabajan. También es frecuente que eviten las construcciones ruinosas y los pisos superiores de edificios sin ascensor. De conformidad con el tema del estudio, con todas esas tendencias se corre el peligro de que haya sesgos. Aunque esas tendencias podrían introducir sesgos en los resultados o no, es difícil corregirlas durante el análisis de los datos. Por otra parte, si la selección de los elementos de la muestra es objetiva, los investigadores cuentan con herramientas que facilitan determinar si una muestra es representativa o no. En las muestras probabilísticas, la solución del problema de la representación se basa en el procedimiento de muestreo, no en la composición de la muestra específica de que se trate.

I Muestras probabilísticas En una muestra probabilística, el investigador calcula las probabilidades de que se incluya a un elemento poblacional dado, puesto que selecciona objetivamente a los elementos de la muestra mediante un proceso específico, no con base en los caprichos del trabajador de campo. Dada esa selección

458

Capítulo 15: Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple objetiva, se puede evaluar la fiabilidad de los resultados de la muestra, algo que resulta imposible con las muestras no probabilísticas, sin importar que se ejerza un juicio minucioso en la selección de los individuos. Lo anterior no significa que las muestras probabilísticas sean invariablemente más representativas que las no probabilísticas. De hecho, las segundas podrían serlo en mayor grado. La ventaja de las primeras es que permiten evaluar la magnitud del error de muestreo que probablemente ocurra, puesto que en la recopilación de los datos se utiliza una muestra, no un censo. Por otra parte, con las muestras no probabilísticas el investigador carece de un método objetivo para evaluar su idoneidad.

I Muestreo aleatorio simple Muchas personas han tenido contacto con las muestras aleatorias simples, ya sea en los cursos de introducción a la estadística o cuando leen los resultados de tales muestras en periódicos o revistas. En una muestra aleatoria simple, toda unidad de la muestra tiene probabilidades iguales y conocidas de ser seleccionada para el estudio y toda combinación de elementos de la población es una posible muestra. Por ejemplo, si se quisiera una muestra aleatoria simple de todos los estudiantes de una universidad dada, se asignaría un número a cada estudiante en una lista completa del estudiantado y luego se debería recurrir a una computadora para que ésta seleccionara una muestra al azar.

Población objetivo Población objetivo

La totalidad de casos que se ajustan a ciertas especificaciones designadas; también llamada población meta. Parámetro

Característica o medición fijas de una población prevista (o población meta).

[

La población objetivo o población meta es la que se utiliza como fuente de una muestra aleatoria simple. Esa población puede describirse con ciertos parámetros, que son características representativas que posee cada una de una magnitud fija que distingue a una población de otra. Por ejemplo, supongamos que la población prevista se compone de todos los adultos de la ciudad de Cincinnati. Podrían usarse diversos parámetros para describir a esa población: edad promedio, proporción con estudios universitarios, ingresos, etc. Note que son cantidades con valor fijo. Dado un censo poblacional, es posible calcularlas fácilmente. En vez de recurrir a un censo, por lo regular se selecciona una muestra y se toman los valores calculados a partir de las observaciones de la muestra para calcular los valores requeridos en la población. Considere la población hipotética de 20 individuos que se muestra en el anexo 15.1 para ver cómo se realizan esos cálculos. Son varias las ventajas de trabajar con una población hipotética pequeña, como la del anexo. Por principio de cuentas, que la población sea pequeña facilita el cálculo de los parámetros con que debe describírsela. En segundo término, su tamaño mismo hace relativamen-

A N E X O 15.1

Elemento

Ingreso

Estudios (años)

Suscripción a un periódico

1A

5600 6000 6400 6800 7200 7600 8000 8400 8800 9200

8 9 11 11 11 12 12 12 12 12

No Sí No Sí No Sí No Sí No Sí

2B 3C 4D 5E 6F 7G 8H 9 I 10 J

Elemento

Ingreso

Estudios (años)

Suscripción a un periódico

11 K 12 L 13 M

9600 10000 10400 10800 11200 11600 12000 12400 12800 13200

13 13 14 14 15 16 16 17 18 18


14 15 16 17 18 19 20

N 0 P Q R S T

Muestreo aleatorio simple

ÍSJ

te sencillo ver qué ocurriría con un plan de muestreo dado. Asimismo, ambas características hacen que comparar los resultados de la muestra con los valores poblacionales "verdaderos", ahora ya conocidos, sea más fácil que en la situación habitual de valores poblacionales reales desconocidos, por lo cual, la comparación de la estimación con el valor "verdadero" es más real que en otras circunstancias. Suponga ahora que se pretende calcular el ingreso promedio de esta población a partir de dos elementos seleccionados aleatoriamente. En tal caso, el ingreso poblacional medio sería un parámetro idóneo. A fin de calcular la media poblacional (JJL), se divide la suma de todos los valores entre el número de valores que componen la suma. En otras palabras: media poblacional (JUL) =

suma de elementos poblacionales número de elementos poblacionales

En este caso, el cálculo arroja lo siguiente: 5600 +6000+ ... +13200 20

-9400

Otro parámetro que serviría para describir el ingreso de esta población sería la varianza poblacional, que es una medición de la dispersión de ingresos. Para determinarla hay que calcular la desviación de cada valor respecto de la media, elevar las desviaciones al cuadrado, sumarlas y dividir entre el número de valores que componen la suma. Si a2 denota la varianza poblacional, el cálculo es el siguiente:

2

varianza poblacional (a ) =

suma de las diferencias de cada elemento poblacional respecto de la media poblacional elevadas al cuadrado número de elementos poblacionales

(5600 - 9400)2 + (6000 - 9400)2 + ... + (13 200 - 9400)2

- 5 320 000

20

Población derivada Población derivada Población que se conforma con todas las muestras que podrían obtenerse de una población objetivo con un plan de muestreo específico. Dato estadístico (o estadística) Característica o medición de una muestra.

La población derivada consta de todas las muestras de la población objetivo que son posibles con un plan de muestreo dado. Un dato estadístico, o simplemente estadística, es una característica o medición de una muestra. El valor de un dato estadístico usado para el cálculo de un parámetro específico depende de la muestra particular que se seleccione de la población objetivo con el plan de muestreo especificado. Las diferentes muestras generan datos estadísticos distintos y cálculos del mismo parámetro poblacional que también difieren. Considere la población derivada de todas las muestras que podrían obtenerse con la población objetivo hipotética de 20 individuos antes ejemplificada, con un plan de muestreo en que se especifica que la muestra de tamaño n = 2 se obtenga por muestreo aleatorio simple sin reposición. Suponga, por el momento, que la información de cada elemento poblacional, en este caso, el nombre e ingreso de cada persona, está grabada en un disquete, se colocan los disquetes en un recipiente y se sacude éste vigorosamente. Luego, el investigador introduce la mano en el recipiente, extrae un disco, registra la información y lo pone a un lado. Después, hace lo mismo con un segundo disco. A continuación, inserta de nuevo ambos discos en el recipiente y repite el proceso. En el anexo 15.2 se muestran los numerosos resultados posibles con ese procedimiento: 190 combinaciones de los 20 disquetes. Es factible calcular la media de ingreso de la muestra para cada combinación. Así pues, con la muestra AB (k= 1) se tiene: media de la muestra kth =

suma de elementos de la muestra número de elementos de la muestra

5600 + 6000

20

-5800

En la figura 15.4 se anotan los cálculos de las medias de ingreso de la población y la magnitud del error en cada cálculo cuando se derivan las muestras k = 25, 62, 108, 147 y 189.

460


A N E X O 15.2

K

1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

Identidad en la muestra

AB AC AD AE AF AG AH Al AJ AK AL AM AN AO AP AQ AR AS AT BC BD BE BF BG BH Bl BJ BK BL BM BN BO BP BQ BR BS BT CD CE CF CG CH Cl CJ CK CL CM CN CO CP

Media

K


Media

K

5800 6000 6200 6400 6600 6800 7000 7200 7400 7600 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 6200 6400 6600 6800 7000 7200 7400 7600 7800 8800 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 6600 6800 7000 7200 7400 7600 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000

51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

CQ CR CS CT DE DF DG DH DI DJ DK DL DM DN DO DP DO DR DS DT EF EG EH El EJ EK EL EM EN EO EP EQ ER ES ET FG FH Fl FJ FK FL FM FN FO FP FQ FR FS FT GH

9200 9400 9600 9800 7000 7200 7400 7600 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 7400 7600 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 8200

101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150


Gi GJ GK GL GM GN GO GP GQ GR GS GT HI HJ HK HL HM HN HO HP HQ HR HS HT U IK IL IM IN 10 IP IQ IR IA IT JK JL JM JN JO JP JQ JR JS JT KL KM KN KO KP

Media

8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 10800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 10800 11000 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 10800 11000 11200 9800 10000 10200 10400 10600

K

151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190


KQ KR KS KT LM LN LO LP LO LR LS LT MN MO MP MQ MR MS MT NO NP NQ NR NS NT OP 00 OR OS OT PQ PR PS PT OR OS QT RS RT ST

Media

10800 11000 11200 11400 10200 10400 10600 10800 11000 11200 11400 11600 10600 10800 11000 11200 11400 11600 11800 11000 11200 11400 11600 11800 12200 11400 11600 11800 12000 12200 11800 12000 12200 12400 12200 12400 12600 12600 12800 13000


46*

FIGURA 15.4

Proceden ciertos comentarios sobre el concepto de población derivada antes de analizar la relación del ingreso medio de la muestra (un dato estadístico) con el ingreso medio poblacional (el parámetro que se calcula). En primer lugar, note que en la práctica no se genera realmente la población derivada. Sería un desperdicio absoluto de tiempo y datos. En su lugar, el investigador genera una muestra del tamaño necesario. Sin embargo, aplica el concepto de población derivada y el de distribución de muestreo, relacionado con el de población derivada, para elaborar inferencias. Poco más adelante se analiza cómo lo hace. En segundo término, observe que la población derivada se define como la de todas las muestras distinguibles que pueden obtenerse con un plan de muestreo dado. Si se cambia cualquier parte del plan de muestreo, también se modifica la población derivada. Así pues, al seleccionar los disquetes, si el investigador reintroduce el primer disco que extrae, la población derivada incluye las posibilidades de muestra AA.BBy así sucesivamente. En caso de que la muestra tenga tamaño n = 3 en lugar de n = 2 y extracción de disquetes sin su reintroducción, ABC es una muestra posible y hay muchas otras posibilidades: 1140 en lugar de las 190 con muestras de dos elementos. La población derivada también cambia al seguir un método de selección de los elementos que no sea el muestreo aleatorio simple. Por último, note que la selección de una muestra de un tamaño dado en una población objetivo es equivalente a seleccionar un solo elemento (1 de los 190 disquetes) de la población derivada. Este hecho es básico en las inferencias estadísticas.

462


Comparación de las medias de muestra y poblacional En caso de ser necesaria la evaluación del ingreso de los elementos de una muestra aleatoria simple, ¿puede suponerse que la media de la muestra es igual a la media de la población objetivo? Generalmente se supone que hay cierta relación. En ocasiones, se sabe a priori que el cálculo podría contener errores. Por ejemplo, cabría esperar que la información recopilada de una muestra de usuarios de internet difiera mucho de la población general (véase el anuncio del programa e-centives). En otros casos, se piensa que la media de la muestra debe permitir el cálculo razonablemente preciso de la media poblacional, ya que de lo contrario no tendría sentido tomar el valor de la muestra para estimar o calcular el valor poblacional. Sin embargo, ¿cuál es la magnitud probable del error? Suponga que se suman todas las medias de muestras del anexo 15.2 y se divide el resultado entre el número de muestras, es decir, que se promedian los promedios. Al hacerlo, se tendría lo siguiente: 5800 + 6000+ ... + 13000 ¡90

9400

Ese resultado es también la media de la población objetivo, y esto es lo que se llama dato estadístico (estadística) sin sesgo. Un dato estadístico no tiene sesgo cuando su valor promedio es igual al parámetro poblacional que supuestamente se calcula con tal dato. Inclusive sin sesgos, un cálculo específico podría diferir mucho del valor poblacional verdadero; por ejemplo, si se seleccionan las muestras AB o ST. En algunos casos, inclusive sería imposible obtener el valor poblacional verdadero con cualquier muestra posible, pese a que el dato estadístico no contenga sesgo; pero eso ocurre en el ejemplo, ya que diversas muestras posibles —como AT— arrojan una media de la muestra que es igual al promedio de la población.

Internet es una fuente de información para los mercadólogos, que rastrean los hábitos de navegación y compra de las personas. Programas como e-centives recompensan a los navegantes del ciberespacio con cupones en línea y otros ofrecimientos por llenar perfiles personales. Sin embargo, una media de la muestra del público conocedor de internet difiere mucho de la población general, con menores conocimientos tecnológicos y que sería más cauta en cuanto a proporcionar información en línea. Así pues, los mercadólogos deben tener cuidado al hacer proyecciones de la población general con base en la información que recopilan en línea.


"4MI-*

En siguiente término, es útil considerar la distribución de estos cálculos de muestras, particularmente la relación entre esa distribución y la dispersión de ingresos en la población. Dijimos que para calcular la varianza poblacional es necesario el cálculo de la desviación de cada valor respecto de la media, elevar esas desviaciones al cuadrado, sumarlas y dividir el resultado entre el número de valores que componen la suma. La varianza de los ingresos medios se debe calcular en forma similar. En otras palabras, se debe determinar la varianza de los ingresos medios al considerar la desviación de cada media en relación con la media global, elevar al cuadrado y sumar esas desviaciones y dividir el resultado entre el número de casos. En forma alterna, podría determinarse indirectamente la varianza de los ingresos medios empleando la varianza de ingresos en la población objetivo, puesto que hay una relación directa entre las dos cantidades. Dicho de manera más específica, cuando la muestra es sólo una pequeña parte de la población objetivo, la varianza de ingresos medios de la muestra es igual a la de la población prevista dividida entre el tamaño de la muestra. Esto se representa con la ecuación siguiente:

*•£

Distribución de muestreo

Distribución de valores de un dato estadístico calculado para cada muestra distinguible que podría extraerse de una población objetivo con un plan de muestreo específico.

FIGURA 15.5

donde v-2 es la varianza de ingresos medios de la muestra, a2 es la varianza de ingresos de la población, y n es el tamaño de la muestra.11 En tercer lugar, considere la distribución de cálculos en contraste con la distribución de la variable en la población objetivo. En la figura 15.5 se indica que la distribución de la población objetivo, que se anota en la parte A, tiene forma de espiga -cada uno de los 20 valores ocurre una sola vez- y es simétrica respecto del valor medio de la población, 9400. La distribución de cálculos, que se muestra la parte B, se elaboró a partir del anexo 15.3, que a su vez se derivó al colocar los cálculos del anexo 15.2 en categorías según el tamaño y luego contar el número que contenía cada categoría. La porción B es el histograma convencional que se analiza en los cursos de introducción a la estadística y representa la distribución de muestreo del dato estadístico. Tome nota de lo siguiente: el concepto de distribución de muestreo es el más importante en estadística; se trata de la pieza fundamental de los procedimientos de inferencia estadística. Si se conoce la distribución de muestreo del dato estadístico de que se trata, es posible elaborar una inferencia acerca del parámetro poblacional correspondiente. Por otra parte, cuando sólo se sabe que un cálculo de muestra específico podría variar con el muestreo repetido y no se tiene información acerca de cómo vana, es imposible crear una medición del error de muestreo que guarde relación con dicho cálculo. La distribución de mués-

m


A N E X O 15.3

Media de la muestra

Número de muestras

$6 000 o menos $6100 a $6 600 $6 600 a $7 200 $7 300 a $7 800 $7 900 a $8 400 $8 500 a $9 000 $9100 a $9 600 $9700 a$10200 $10300 a$10800 $10 900 a $11400 $11 500 a $12 000 $12100 a $12600 $12 700 o más

2 7 11 16 20 25 28 25 20 16 11 7 2

treo de un cálculo describe cómo varía dicho cálculo con el muestreo repetido, de modo que sirve de base para determinar la fíabilidad del cálculo de la muestra. Es por ello que en los planes de muestreo probabilístico reviste tanta importancia la inferencia estadística. Si conocen las probabilidades de inclusión de cualquier elemento poblacional en la muestra, los estadísticos pueden derivar la distribución de muestreo de diversos datos estadísticos. Los investigadores pueden basarse en tales distribuciones, trátese de la media, proporción o varianza de la muestra u otro dato estadístico para elaborar inferencias de una muestra a valores poblacionales. Note también que la distribución de medias de la muestra tiene forma de campana y simetría respecto de la media poblacional, con muestras de tamaño 2. En resumen, se demostró que: 1. La media de todas las medias de muestra posibles es igual a la media poblacional. 2. La varianza de las medias de muestra guarda una relación con la varianza poblacional. 3. La distribución de las medias de muestra tiene forma de campana y la distribución poblacional, de espiga.

Teorema central del límite Teorema según el cual si se toman muestras aleatorias simples de tamaño n de una población objetivo con media JJL y varianza a2, entonces cuando |x es muy grande la media de muestras x tiene distribución aproximadamente normal, con media JJL y varianza v2/n. La aproximación se vuelve cada vez más precisa conforme aumenta el valor de n.

Teorema central del límite La distribución en forma de campana de los cálculos es una evidencia preliminar del teorema central del límite, el cual afirma que al tomar muestras aleatorias simples de tamaño n de una población prevista con media (JL y varianza a2, entonces cuando n es muy grande la media de muestras tiene distribución aproximadamente normal, con media igual a la media poblacional y varianza igual a la de la población prevista dividida entre el tamaño de la muestra, es decir: a->-2Í x n La aproximación adquiere mayor precisión conforme aumenta el valor de n. Note las consecuencias que esto tiene. Significa que la distribución de las medias de muestras será normal si la muestra es suficientemente grande, sin importar la forma de la población objetivo. ¿Cuándo es suficientemente grande? Si la distribución de la variable en la población objetivo es normal, la distribución de las medias de muestras con tamaño n = 1 será normal. Cuando la distribución de la variable es simétrica sin ser normal, las muestras muy pequeñas producen una distribución normal. Si la distribución de la variable está muy sesgada en la población prevista, se requieren muestras de mayor tamaño.


«5

No obstante lo anterior, puede suponerse que es normal la distribución del dato estadístico, la media de las muestras, si se trabaja con una muestra de tamaño suficiente. Es innecesario recurrir al supuesto de que la variable tiene distribución normal en la población objetivo para elaborar inferencias con la curva normal. En su lugar se usa el teorema central del límite y se ajusta el tamaño de la muestra en concordancia con la distribución poblacional, de modo que pueda suponerse que es válida la curva normal. Por fortuna, la distribución normal del dato estadístico ocurre con tamaños de muestras relativamente pequeños, como se indica en la figura 15.6.

FIGURA 15.6

Fuente: Ernest Kurnow, Gerald J. Glasser y Frederick R. Ottman, Statistics for Business Decisions (Homewood, III., Richard D. Irwin, Inc., © 1959), pp. 182-183. Usado con permiso.

466

Capítulo 15: Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple Estimaciones de intervalos de confianza ¿De qué manera lo precedente sirve para hacer inferencias sobre la media de la población objetivo? Después de todo, en la práctica no se extraen todas las posibles muestras de un tamaño dado, sino solamente una, y se toman los resultados obtenidos para inferir algo acerca del grupo objetivo. Todo se vincula como se describe a continuación. Se sabe que con cualquier distribución normal un porcentaje específico de las observaciones se sitúa a cierto número de desviaciones estándares de la media, por ejemplo, 95% de los valores están a ±1.96 desviaciones estándares de la media. La distribución de las medias de las muestras es normal si el teorema central del límite resulta válido y, de tal suerte, no hay excepciones. Ahora bien, la media de esta distribución de muestreo es igual a la media de la población, JJL, y su desviación estándar está dada por la raíz cuadrada de la varianza de las medias, llamada error estándar de la media, específicamente &x = aVí?. Por consiguiente, es cierto que: • 68.26% de las medias de la muestra está a ± 1 o^ de la media de la población • 95.45% de las medias de la muestra está a ± 2 o^ de la media de la población • 99.73% de las medias de la muestra está a ± 3 o^ de la media de la población y, en general, JJL ± zo^ contiene cierta proporción de todas las medias de muestras, proporción que depende del valor seleccionado de z. La expresión puede convertirse en una desigualdad, a saber: media de (error estándar media de media de (error estándar —z • —z — i z la población de la media) las muestras la población de la media) o bien |JL - zv- < x < JJL + za-

(15.1)

que resulta válida en cierto porcentaje del tiempo e implica que la media de las muestras está en el intervalo que se forma al sumar y restar cierto número de desviaciones estándares al valor medio de la distribución. Esta desigualdad puede convertirse en otra equivalente: media de la muestra

z

(error estándar media de media de de la media) ~~ z la población ~~ las muestras

(error estándar de la media)

o bien x - za- < jx < x + za-

(15.2)

Además, si la ecuación 15.1 es verdadera, por ejemplo, 95% del tiempo (z = 1.96), entonces la ecuación 15.2 también es verdadera 95% del tiempo. Cuando se hace una inferencia con base en una sola media de las muestras, se usa la ecuación 15.2. Es importante resaltar que la ecuación 15.2 no dice nada acerca del intervalo construido a partir de una muestra particular como incluyente de la media de la población. Por el contrario, el intervalo se refiere al procedimiento de muestreo. El intervalo que rodea a una sola media puede contener la media verdadera de la población o no. La confianza en la inferencia se basa en la propiedad de que 95% de los intervalos que se construyan con ese plan de muestreo contendrá el valor verdadero. Se espera o se tiene confianza de que la muestra sea una de esas 95 de cada 100 que (cuando se tiene confianza de 95%) incluyen el valor verdadero. A fin de ejemplificar este punto importante, suponga por el momento que fue normal la distribución de las medias de las muestras de tamaño n = 2 del ejemplo hipotético. En el anexo 15.4 se ilustra el resultado gráfico de las primeras 10 muestras de las 190 posibles con el plan de muestreo especificado. Note que apenas siete de los 10 intervalos contienen la media verdadera de la población. Así pues, la confianza en el cálculo surge por el procedimiento, no por un cálculo específico. El procedimiento indica que, por ejemplo, con una intervalo de confianza de 95%, si se extraen cien muestras y se calcula la media de muestras del intervalo de confianza de cada una, 95 de los intervalos construidos incluirán el valor poblacional verdadero. La exactitud de una muestra específica se evalúa sólo con referencia al procedimiento usado para obtener la muestra. Un plan de muestreo representativo

Muestreo aleatorio simple ANEXO 15,4

ÉB

''

Intervalo confidencial Número de muestra

Identidad de la muestra

Media

Límite inferior

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

AB AC AD AE AF AG AH Al Aj AK

5800 6000 6200 6400 6600 6800 7000 7200 7400 7600

2689 2889 3089 3289 3489 3689 3889 4089 4289 4489

Límite superior

Representación gráfica Válido m = 940 (representado con la línea vertical)

8911 9111 9311 9511 9711 9911 10111 10311 10511 10711

• X • • X • • X • • X " • X • • X -• • X • t X 1 • X • • X •

no garantiza que una muestra dada también lo sea. Los procedimientos de inferencia estadística se basan en la representatividad del plan de muestreo y es ésta la razón de que las muestras probabilísticas sean tan críticas para dichos procedimientos. Son muestras que permiten calcular la precisión de los resultados en cuanto a su agrupamiento alrededor del valor verdadero. Cuanto mayor sea el error estándar del dato estadístico, tanto más variables son los cálculos y menos preciso el procedimiento. Si al lector le inquieta que el intervalo de confianza se aplique al procedimiento, no a un resultado de muestra específico, puede tranquilizarse con el hecho de que es posible controlar el nivel de confianza con ese cálculo del valor poblacional. De tal suerte, si no desea asumir el riesgo que tendría de que cinco intervalos de muestra por cada 100 no contenga el valor poblacional, podría utilizar un intervalo de confianza de 99%, en que el riesgo es de que apenas 1 de cada 100 intervalos de muestra no contenga la media poblacional. Así pues, si está dispuesto a aumentar el tamaño de la muestra, puede hacerlo con confianza y al mismo tiempo conservar la precisión con ese cálculo del valor poblacional. Este tema se analiza con más detalles en el capítulo 17. Quizás haya otro ingrediente perturbador en el procedimiento: en el cálculo del intervalo de confianza se utilizan tres valores: Je, z y o^. Ahora bien, la media de muestras x se calcula a partir de la muestra seleccionada, mientras que z se especifica a modo de lograr el nivel de confianza buscado. Sin embargo, ¿qué hay respecto del error estándar de la media, a^? Es igual a o> = a/Vw y para calcularlo es necesario conocer la desviación estándar de la variable en la población, es decir, a. ¿Qué hacer cuando se desconoce este último valor? No hay problema alguno, por dos razones. La primera, que la variación habitualmente cambia con lentitud mucho mayor que numerosas variables de interés en mercadotecnia. Por ende, si el estudio es una repetición, puede usarse el valor descubierto previamente de a. En segundo lugar, una vez que se selecciona la muestra y se recopila la información, es posible calcular la varianza de muestras para determinar la varianza de la población. La varianza de muestras sin sesgo, í2, se calcula como sigue: suma de desviaciones alrededor de la media de muestras al cuadrado varianza de muestras s = tamaño de la muestra = 1 2

Por ende, el cálculo de la varianza de muestras requiere calcular primero la media de muestras. Luego, se procede a calcular la diferencia entre cada uno de los valores de muestras y la media de muestras, se elevan los resultados al cuadrado, se suman y se divide la suma entre el número de observaciones de la muestra menos uno. La varianza de la muestra no sólo proporciona un cálculo de

468 8

Capítulo 15: Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple la varianza poblacional, sino que también sirve para estimar el error estándar de la media. Cuando se conoce la varianza de la población, a2, también se tiene el error estándar de la media, a^, puesto que o> = aA/w. Si se desconoce la varianza poblacional, sólo es posible estimar el error estándar de la media. Esta última está dada por sx, que €s igual a la desviación estándar de la muestra dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, o sea, s/\/~ñ. El cálculo guarda un paralelismo con el del valor verdadero, en que la desviación estándar de la población se sustituye con la de la muestra. Así, si se extrae la muestra AB, con media de 5800, se tiene: (5600 - 5800)2 + (6000 - 5800)2 s= ~ —^ = 80 000 y, por consiguiente, s = 283 y s¿ = s/Vn = 283/V2 = 200, de modo que el intervalo de confianza de 95% es ahora: 5800 - 1.96(200) < JJL < 5800 + 1.96(200) - 5408 < |ÜL < 6192 un poco menor que antes. En el anexo 15.5 se resumen las fórmulas de cálculo de las diversas medias y varianza usadas en el capítulo. Extracción de la muestra aleatoria simple Aunque resultó útil para ilustrar los conceptos de población derivada y distribución de muestreo, no se recomienda de manera particular seleccionar los elementos de la muestra de un recipiente que contenga todos los elementos de la población, dado su alto potencial de sesgo. Es improbable que los disquetes sean totalmente uniformes en tamaño o características táctiles, por lo cual diferencias leves podrían afectar las probabilidades de que se extraiga un elemento dado. Un ejemplo al respecto es el reclutamiento en Estados Unidos durante la guerra de Vietnam. Las prioridades de reclutamiento se determinaron sacando de un gran recipiente, frente al auditorio de televisión, discos con fechas de nacimiento impresas. Desgraciadamente, los meses del año habían sido vertidos en el recipiente de manera ordenada, primero enero y diciembre al último. Aunque se agitó vigorosamente el recipiente, se observó la tendencia a que salieran primero los disquetes de diciembre y al último los de enero. El procedimiento se modificó después para que el proceso de selección fuera más aleatorio.

ANEXO 15.5

., Población

IWIllpoffo

Población derivada de medias de muestras

u =

Y —

suma de elementos de la población número de elementos de la población

suma de muestras de elementos . número de muestras de elementos

valor promedio = media poblacional desconocida

suma de las diferencias elevadas al cuadrado de cada elemento de la „ población menos la media poblacional a2 = número de elementos de la población

c-¿ —-

suma de las diferencias de cada elemento de la muestra menos la media de muestras elevadas al cuadrado número de muestras de elementos de la muestra - 1 0-2

s¿2 = — (cuando se conoce la varianza poblacional)

s 5-2 x = — (cuando no se conoce la varianza poblacional) n


$ÉI

La forma preferida para obtener una muestra aleatoria simple es el uso de una tabla de números aleatorios, que incluye la secuencia de pasos descrita a continuación. En primer término, se enumera en forma seriada a los elementos de la población prevista, de 1 a TV; en la población hipotética del ejemplo anterior, el elemento A tendría el número 1, el B tendría el 2, etc. Luego, se da a los números de la tabla un tratamiento como si tuvieran el mismo número de dígitos que N. Con TV = 20, se usarían números de dos dígitos; si N estuviera entre 100 y 999, se requerirían números de tres dígitos, etc. En tercer lugar, se determina al azar un punto de partida. Ello podría consistir simplemente en abrir la tabla en cualquier página y apuntar a una posición con los ojos cerrados. Puesto que los números de una tabla de números aleatorios son en verdad aleatorios, es decir, sin orden, no hay mucha diferencia, sin importar dónde se inicie.12 Por último, se procede en alguna dirección arbitraria, por ejemplo, hacia arriba, abajo o los lados y se seleccionan los elementos de la muestra para los cuales se tenga correspondencia del número seriado con el número aleatorio. A manera de ejemplo, considérese la lista parcial de números aleatorios que se ilustra en el anexo 15.6. Puesto que N= 20, se trabaja sólo con dos dígitos, de modo que pueden usarse los números del anexo tal como están, en vez de tener que combinar columnas para producir números que abarquen el intervalo de números seriados. Supongamos que habíamos decidido proceder hacia abajo y que el punto de inicio arbitrario corresponde a la cuarta columna de la undécima hilera, específicamente, al número 77. Es un número muy alto y se desecharía. Lo mismo ocurriría con los dos números siguientes; pero sí se usaría el cuarto número, 02, puesto que 2 corresponde a uno de los números seriados de la lista, el elemento B. Los cinco números siguientes también se excluirían, por ser demasiado grandes, mientras que el número 05 correspondería a la inclusión del elemento E. Así pues, los elementos B y E conformarían la muestra de dos elementos con que se buscaría información sobre ingresos. Otra estrategia consistiría en usar un programa de computadora que genere los números aleatorios. Aunque datos recientes indican que los números generados por programas de cómputo no son tan aleatorios como se piensa, lo son en grado suficiente para muchos casos de investigaciones de mercados, si bien tal vez no lo sean para la creación de modelos matemáticos complejos.13 Note que una muestra aleatoria simple requiere una lista numérica seriada de elementos poblacionales. Ello significa que debe conocerse la identidad de cada miembro de la población. En algunas poblaciones no hay problema alguno, por ejemplo, si el estudio corresponde a la lista de la revista Fortune de las 500 compañías más grandes de Estados Unidos. Es una lista ya disponible y una muestra aleatoria simple podría seleccionarse fácilmente de ella. En muchas otras poblaciones de interés (por ejemplo, las familias que viven en una ciudad dada), es mucho más difícil obtener la lista de elementos del universo y los investigadores aplicados frecuentemente recurren a otros métodos de muestreo.

470


A N E X O 15. 6

10 37 08 99 12 66 31 85 63 73 98 11 83 88 99 65 80 74 69 09 91 80 44 12 63 61 15 94 42 23 04 00 35 59 46 32 69 19 45 94 98 33 80 79 18 74 54 11 48 69

09 54 42 01 80 06 06 26 57 79 52 80 45 68 59 48 12 35 91 89 49 33 10 55 60 19 47 55 48 52 49 54 96 80 05 17 23 56 15 86 08 18 95 75 63 02 17 66 32 07

73 20 26 90 79 57 01 97 33 64 01 50 29 54 46 11 43 09 62 32 91 69 48 07 64 69 44 72 11 37 35 99 31 80 88 90 46 54 51 43 62 51 10 24 33 94 84 44 47 49

25 48 89 25 99 47 08 76 21 57 77 54 96 02 73 76 56 98 68 05 45 45 19 37 93 04 52 85 62 83 24 76 53 83 52 05 14 14 49 19 48 62 04 91 25 39 56 98 79 41

33 05 53 29 70 17 05 02 35 53 67 31 34 00 48 74 35 17 03 05 23 98 49 42 29 46 66 73 13 17 94 54 07 91 36 97 06 30 38 94 26 32 06 40 37 02 11 83 28 38

76 64 19 09 80 34 45 02 05 03 14 39 06 86 87 17 17 77 66 14 68 26 85 11 16 26 95 67 97 73 75 64 26 45 01 87 20 01 19 36 45 41 96 71 98 77 80 52 31 87

52 89 64 37 15 07 57 05 32 52 90 80 28 50 51 46 72 40 25 22 47 94 15 10 50 45 27 89 34 20 24 05 89 42 39 37 11 75 47 16 24 94 38 96 14 55 99 07 24 63

01 47 50 67 73 27 18 16 54 96 56 82 89 75 76 85 70 27 22 56 92 03 74 00 53 74 07 75 40 88 63 18 80 72 09 92 74 87 60 81 02 15 27 12 50 73 33 98 96 79

35 42 93 07 61 68 24 56 70 47 86 77 80 84 49 09 80 72 91 85 76 68 79 20 44 77 99 43 87 98 38 81 93 68 22 52 52 53 72 08 84 09 07 82 65 22 71 48 47 19

86 96 03 15 47 50 06 92 48 78 07 32 83 01 69 50 15 14 48 14 86 58 54 40 84 74 53 87 21 37 24 59 54 42 86 41 04 79 46 51 04 49 74 96 71 70 43 27 10 76

34 24 23 38 64 36 35 68 90 35 22 50 13 36 91 58 45 43 36 46 46 70 32 12 40 51 59 54 16 68 45 96 33 83 77 05 15 40 43 34 44 89 20 69 31 97 05 59 02 35

67 80 20 31 03 69 30 66 55 80 10 72 74 76 82 04 31 23 93 42 16 29 97 86 21 92 36 62 86 93 86 11 35 60 28 56 95 41 66 88 99 43 15 86 01 79 33 38 29 58

35 52 90 13 23 73 34 57 35 83 94 56 67 66 60 77 82 60 68 75 28 73 92 07 95 43 78 24 84 59 25 96 13 94 14 70 66 92 79 88 90 54 12 10 02 01 51 17 53 40

48 40 25 11 66 61 26 48 75 42 05 82 00 79 89 69 23 02 72 67 35 41 65 46 25 37 38 44 87 14 10 38 54 97 40 70 00 15 45 15 38 85 33 25 46 71 29 15 68 44

76 37 60 65 53 70 14 18 48 82 58 48 78 51 28 74 74 10 03 88 54 35 75 97 63 29 48 31 67 16 25 96 62 00 77 07 00 85 43 53 96 81 87 91 74 19 69 39 70 01

80 20 15 88 98 65 86 73 28 60 60 29 18 90 93 73 21 45 76 96 94 53 57 96 43 65 82 91 03 26 61 54 77 13 93 86 18 66 59 01 39 88 25 74 05 52 56 09 32 10

95 63 95 67 95 81 79 05 46 93 97 40 47 36 78 03 11 52 62 29 75 14 60 64 65 39 39 19 07 25 96 69 97 02 91 74 74 67 04 54 09 69 01 85 45 52 12 97 30 51

90 61 33 67 11 33 90 38 82 52 09 52 54 47 56 95 57 16 11 77 08 03 04 48 17 45 61 04 11 22 27 28 54 12 08 31 39 43 79 03 47 54 62 22 56 75 71 33 75 82

91 04 47 43 68 98 74 52 87 03 34 42 06 64 13 71 82 42 39 88 99 33 08 94 70 95 01 25 20 96 93 23 00 48 36 71 24 68 00 54 34 19 52 05 14 80 92 34 75 16

17 02 64 97 77 85 39 47 09 44 33 01 10 93 68 86 53 37 90 22 23 40 81 39 82 93 18 92 59 63 35 91 24 92 47 57 23 06 33 56 07 94 98 39 27 21 55 40 46 15

39 00 35 04 12 11 23 18 83 35 50 52 68 29 23 40 14 96 94 54 37 42 22 28 07 42 33 92 25 05 66 23 90 78 70 85 97 84 20 05 35 37 94 00 77 80 36 88 15 01

29 82 08 43 17 19 40 62 49 27 50 77 71 60 47 21 38 28 40 38 08 05 22 70 20 58 21 92 70 52 33 28 10 56 61 39 11 96 82 01 44 54 62 38 93 81 04 46 02 84

27 29 03 62 17 92 30 38 12 38 07 56 17 91 83 81 56 60 05 21 92 08 20 72 73 26 15 74 14 28 71 72 33 52 74 41 89 28 66 45 13 87 46 75 89 45 09 12 00 87

49 16 36 76 68 91 97 85 56 84 39 78 78 10 41 65 37 26 64 45 00 23 64 58 17 05 94 59 66 25 24 95 93 01 29 18 63 52 95 11 18 30 11 95 19 17 03 33 99 69

45 65 06 59 33 70 32 79 24 35 98 51 17 62 13 44 63 55 18 98 48 41 13 15 90 27 66 73 70 62 72 29 33 06 41 38 38 07 41 76 80 43 71 79 36 48 24 56 94 38

Fuente: Esta tabla se reproduce de la página 1 de The Rand Corporation, A Million Random Digits with 100,000 Normal Deviates (Nueva York: The Free Press, 1955), Copyright © 1955 y 1983, The Rand Corporation. Reproducida con autorización.

Resumen

471


Ambas panes de la guerra de ratings se muestran optimistas, pues suponcn que sus dientes apreciaran la superioridad de sus metodos. Mary Ann Packo, directora opeiativa de Media Metrix. afirma: "Nuestra muestra de 40 000 es significativamente mayor que la de Nielsen/NetRatings, y el lamano de la muestra es vcrdaderamente crftino an este caso". Tim Meadows, vicepresidente de mercadotRcnia de WelRatings, conlraataca: "Si se trata de proporcionar informacion ualiosa a los anunciantes, afirmaria que los 100 sitins web principals es lo que cuenta". A continuation profundizarnos en el metodo de cada compania. Media Metrix recopila dalos de uu panel de casi 50000 usuanos de internet. La empresa recluta a sus miembros con tecnieas postales y telefonicas. Los medidures en las computadoras de los miembros del panel obtienen datos con los que se determina cualcs sitios visitan y cuanto liempo eslan en cada uno de ellos. La compania ordena Ins datos segun la computadora este en su trabajo o su hngar. Cuenta el numera de visitantes unicos de cada sitio web (lo cual significa que si una persona visito dos veces un sitio en ei periodo de medicion se la cuenta solo una vezj. Los datos cubren el USD de rnas de 21 000 sitios web y otros scrvicios en linea. Nielsen Media Research cuenta con un panel dc internet de 9000 usuarios de computadoras domcsticas, rcclutados por vfa lelefoniua. Recurre al marcado digital alcatorio para ponerse en contaelo con las personas en su hogar e instarlas a que participen en el panel. El entrevistador dc Nielsen determina si son acfiptables (con base en el hecho de quo tengan computadora personal y atceso a internet) y, en caso do que lo sean, les pide que partici-

pen. Quienes est6n de acucrdo reciben un paquete que incluye software de rastreo para mstalacion en su computadora. Si un hogar no rcsulta accptablc o la persona rechaza la participar.inn, la empresa se pone nucvamente en contacto con ella al cahn de seis mescs, para vcr si ya es aceptable o esta dispuesta a participar. Ello ticne como tin mejorar la calidad de la muesrra. Nielsen tambicn llama tclefonicamente cada dos meses a los miembros del panel paro agradecerles su participsciiin y preguntar si tienen algunas dilicultades en relacion r,on la participation. Tsl seguimicnto tiene como fin conservar a los miembros del panel. Niclscn/NetRatings ha determinado que seria dificil obtener una mucstra vcrdaderamente representativa de la poblacion que trabaja, en vista de las diferentes polfticas de las companias en cuanto a In seguridad de sus computadoras Sin embargo, la empresa estudia actualmente la posibilidad creai un pane! de usuarios en centros de tratiajo. (.Cual enfoque RK mejor? Algunas compafifas, como el sitio publiutario OgilvyOne, el portal de Internet Yahoo! y el mayorista en linea Ama7nn.com se protegen suscribiendose a ambos servicios.

Fuenlfis Kipp Chenq. "Measuiement's Tangled Web", en Attwcck, 73 dc nuiiu de lySD. pp. 4748. siliu dc NiclsuN/NKtRdtiiiys. www.nielscnnetralings.coni. bajado el 18 de ayosto de 1999; sii'O Qe Media Metrix. www.mediarnetrix.com, bajado ei 4 da octuhra rtc 1999; Media Metra, "A Homparisnn of Wotid Wide Web Audience Estimates Utilizing Two Different Approaches", cnsayn bajado del situ de Mediu Melm el 4 de ucluU'e de 1999

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Distinguir entre censo y muestra. Se llama censo al estudio de una población completa. Una muestra es una porción de esa población.

Objetivo de aprendizaje 2 Enumerar los seis pasos que siguen los investigadores para obtener una muestra poblacional. Los seis pasos que siguen los investigadores para obtener una muestra son: 1) definir la población, 2) identificar el marco de muestreo, 3) seleccionar un procedimiento de muestreo, 4) determinar el tamaño de la muestra, 5) seleccionar los elementos de la muestra y 6) recopilar los datos de los elementos designados.

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Objetivo de aprendizaje 3 Definir marco de muestreo. Un marco de muestreo es la lista de elementos de la cual se obtiene la muestra real.

Objetivo de aprendizaje 4 Explicar la diferencia entre una muestra probabilística y otra no probabilística. En una muestra probabilística, cada miembro de la población tiene probabilidades conocidas, diferentes de cero, de ser incluido en ella. Aunque esas probabilidades podrían no ser iguales para cada miembro, todos tienen probabilidades conocidas de ser incluidos. Por otra parte, con las muestras no probabilísticas se carece de una forma de calcular las probabilidades de que un elemento poblacional dado sea incluido. Así pues, no se tiene una forma de garantizar que la muestra sea representativa de la población. Todas las muestras de este tipo se basan en el juicio personal en algún punto del proceso de selección de la muestra. Aunque tal juicio puede generar cálculos o estimaciones adecuados de una característica de la población, se carece de una forma de determinar objetivamente si la muestra es adecuada.

Objetivo de aprendizaje 5 Distinguir entre muestras fija y secuencia!. En una muestra fija, el tamaño de la muestra se decide previo al comienzo del estudio y toda la información necesaria se recopila antes del análisis de los resultados. En una muestra secuencial, el número de elementos de la muestra no se decide anticipadamente, sino que se determina con un conjunto de decisiones a medida que se recopilan los datos.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar qué es una muestra de juicio y describir su uso óptimo y sus riesgos. Una muestra de juicio es aquella en que se selecciona a los elementos que la componen porque se piensa que pueden servir para los propósitos de la investigación. En ocasiones, su selección se debe a que se cree que son representativos de la población objetivo. La muestra de juicio puede usarse productivamente siempre que se esté en las etapas iniciales de la investigación, cuando se buscan ideas u opiniones o que el investigador tome en cuenta sus limitaciones. Sin embargo, adquiere características riesgosas cuando se la utiliza en estudios descriptivos o causales y se pasan por alto sus debilidades.

Objetivo de aprendizaje 7 Definir una muestra de cuota. La técnica de muestra de cuota intenta garantizar que la misma sea representativa de la población mediante la selección de sus elementos de manera tal que la proporción de elementos de la muestra que posee una cierta característica sea casi la misma que la de elementos con dicha característica en la población. Ello se logra asignando a cada entrevistador una cuota en la que se especifican las características de las personas que debe entrevistar.

Preguntas de repaso

423

Objetivo aprendizaje 8 Explicar qué es un parámetro en un procedimiento de muestreo. Un parámetro es una característica de la población objetivo o meta; es una cantidad fija que distingue a una población de otra.

Objetivo aprendizaje 9 Explicar qué es una población derivada. La población derivada consiste en todas las muestras que pueden seleccionarse de la población objetivo con un plan de muestreo dado.

Objetivo de aprendizaje 10 Explicar por qué, en estadística, el concepto de distribución de muestreo es el más importante. El concepto de distribución de muestreo es la base de los procedimientos de inferencias estadísticas. Si se conoce la distribución de muestreo del dato estadístico en cuestión, se está en posición de elaborar inferencias acerca del parámetro poblacional correspondiente. Por otra parte, cuando sólo se sabe que un cálculo de muestreo dado variará con el muestreo repetido y no se cuenta con información acerca de cómo lo hará, es imposible idear una medición del error de muestreo relacionado con dicho cálculo. La distribución de muestreo de un cálculo o estimación que describe cómo varía tal cálculo con el muestreo repetido, proporciona la base para determinar su fiabilidad.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué es un censo? ¿Qué es una muestra? 2. ¿Resulta siempre preferible una muestra en lugar de un censo? Explique su respuesta. 3. ¿En qué se diferencian las muestras probabilísticas y las no probabilísticas? 4. ¿Qué es una muestra de conveniencia? 5. ¿Qué es una muestra de juicio? 6. Explique cómo funciona una muestra de cuota. ¿Por qué es una muestra no probabilística? ¿Qué comparaciones deben hacerse con los datos de esta muestra para verificar su representatividad y qué conclusiones pueden extraerse de ello? 7. ¿Cuáles son las características que distinguen a una muestra aleatoria simple? 8. ¿Qué es una población derivada? ¿Cómo se distingue de la población objetivo o meta? 9. Considere el cálculo de una media poblacional. ¿Cuál es la relación de las medias de la población objetivo y la población derivada? ¿Cuál es la relación entre la varianza de la población objetivo y de la población derivada? 10. ¿Qué es el teorema central del límite? ¿Qué funciones tiene en la elaboración de inferencias acerca de una media poblacional? 11. ¿Qué procedimiento se sigue para crear un intervalo de confianza de una media poblacional cuando se conoce la varianza de la población? ¿Qué procedimiento se sigue si se desconoce tal varianza? ¿Qué significa dicho intervalo? 12. ¿Cómo debe seleccionarse una muestra aleatoria simple? Describa el procedimiento.

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Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. En cada una de las situaciones siguientes, identifique la población objetivo y marco de muestreo apropiados. a) Un capítulo local de la American Lung Association planea probar la eficacia de un folleto con 12 razones para no fumar en la ciudad de St. Paul, Minnesota. b) Una empresa mediana que fábrica alimentos para gatos desea realizar una prueba de uso de un nuevo producto en el hogar en Sacramento, California. c) Un gran mayorista de aparatos electrodomésticos de la ciudad de Nueva York pretende evaluar la reacción de los distribuidores ante una nueva política de descuentos. d) Una tienda departamental local necesita evaluar la satisfacción con una nueva política crediticia que ofrece a sus tarjetahabientes. e) Un fabricante nacional pretende evaluar si los mayoristas tienen inventarios adecuados para prevenir el desabasto de los minoristas. f) La cafetería de su escuela piensa probar un nuevo refresco que fábrica y vende el personal de la misma. g) Un fabricante de mezclas para pastel con ventas principalmente en el centro del país pretende realizar una prueba de mercado de una nueva mezcla para pastel. 2. En los últimos tres años, un popular destino turístico en la costa del Pacífico ha sufrido la disminución del número de turistas y la reducción de su estancia. Las tendencias de la industria indican que el turismo en general está en expansión y crece rápidamente. Los administradores quieren realizar un estudio para determinar las actitudes de los turistas hacia actividades específicas que están disponibles en el destino turístico en cuestión. Quieren causar molestias mínimas a los clientes, por lo que adoptan el plan siguiente: en cada cuarto de dos hoteles principales de ese destino se colocará una solicitud que indica la naturaleza del estudio y pide a los clientes que participen. Éstos deberán presentarse ante un escritorio especial, localizado en la recepción de los hoteles. Las entrevistas personales, con duración de 20 minutos, se realizarán en ese escritorio. a) ¿Qué método de muestreo se usó? b) Evalúelo críticamente. 3. Un fabricante nacional de alimentos infantiles planea entrar en el mercado canadiense. En la fase inicial, se enfocará en las provincias de Ontario y Quebec. Antes de las decisiones finales de lanzamiento del producto, los administradores deciden emprender pruebas de mercado de los productos en dos ciudades. Después de revisar las diversas localidades en cuanto a criterios externos, como características demográficas, de compra, etc., el departamento de investigación se decide por las ciudades de Hamilton, Ontario, y Sherbrooke, Quebec. a) ¿Qué método de muestreo se usó? b) Evalúelo críticamente. 4. La Compañía Juno que fabrica ropa de tallas grandes, puso en marcha un proceso para evaluar sus productos y su estrategia publicitaria. Las actividades iniciales consistieron en diversas entrevistas con sesiones de grupos. Los grupos estaban constituidos por 10 a 12 hombres y mujeres de complexión gruesa con características demográficas variadas, seleccionados en la calle por el departamento de investigación de la compañía a partir de la observación de sus características físicas. a) ¿Qué método de muestreo se usó? b) Evalúelo críticamente. 5. Estilistas de Calidad es una cadena de salones de belleza de San Diego, California. Durante los últimos cinco años ha aumentado considerablemente el número de sus sucursales y sus ventas brutas y margen de utilidad neta. El propietario planea brindar servicio gratuito de análisis y consulta de cabello, servicio por el que otros salones de belleza cobran. A fin de compensar el aumento de los gastos operativos, también piensa aumentar 5% las tarifas de otros servicios. Antes de introducir el nuevo servicio y aumentar las tarifas, el propietario quiere realizar una encuesta en que tomará a sus clientes como muestra, con el método de muestreo de cuota. Le pide su ayuda para planear el estudio.

Notas

475

a) ¿Qué variables recomendaría como base de las cuotas y por qué? Enumere esas variables con sus valores respectivos. b) Durante cinco años, el propietario ha llevado un registro completo de las características demográficas de sus clientes y decide que sería pertinente para identificar los elementos de muestra que se usarán. Porcentaje de clientes

Variable

Nivel

Edad

0-15 años 16-30 años 3 1-45 años 46-60 años 61-75 años 76 años o más

5 30 30 15 15 5

Género

Masculino Femenino

24 76

Ingreso (en dólares)

0-9999 10000-19999 20000-29999 30000-39999 40 000 ornas

10 20 30 20 20

Indique, con base en estas tres variables de cuota, las características de una muestra de 200 sujetos, c) Analice las posibles fuentes de sesgo con el método de muestreo.

Notas 1. El hecho de que se evalúe mediante muestras la exactitud de los censos ha llevado a la Oficina del Censo estadounidense a un debate para determinar si los conteos censales deben ajustarse con base en los resultados de las muestras. Véase el análisis de la polémica que rodea a tal ajuste en Eugene Carlson, "Census Debate: Is an Estimate More Accurate than a Count?", en The Wall Street Journal, 4 de agosto de 1987, p. 35; Timothy Noah, "Census Bureau Says It Missed 2% of Population", en The Wall Street Journal, 19 de abril de 1991, p. 1. En parte a raíz de la polémica sobre la exactitud, se propuso el muestreo como la mejor forma de realizar el censo del 2000, si bien el Congreso de Estados Unidos rechazó la idea. 2. Cyndee Miller, "Researching Children Isn't Kids Stuff Anymore", en Marketing News 24, 3 de septiembre de 1990, p. 32. 3. Seymour Sudman, "Applied Sampling", en Peter H. Rossi, James D. Wright y Andy B. Anderson (comps.), Handbook of Survey Research, Orlando, Academic Press, 1983, p. 145-194. Véase también "SSI Lowers the Cost of Finding Rare Groups", en The Frame, octubre de 1991, p. 3. 4. Julie Johnsson, "Writing a New Policy", en Grains Chicago Business, 1 de junio de 1999, pp. E47, E49. 5. Kathy Gardner Chadwick, "Some Caveats Regarding the Interpretation of Data from 800 Number Callers", en Journal of Services Marketing 5, verano de 1991, pp. 55-61; Jack Honomichl, "It's Time to 86 the 900-Number Poll Plague", en Marketing News 25, 2 de septiembre de 1991, p. 33. 6. Jack Neff, "P&G Enlists 13-Year-Olds in Summer Intern Jobs", Advertising Age, 28 de junio de 1999, p. 20. 7. El planteamiento original de la técnica corresponde a Leo A. Goodman, "Snowball Sampling", en Annuals of Mathematical Statistics 32, 1961, pp. 148-170. 8. AT&T usó tal proceso para resolver este problema de comunicación, según afirmó Robert Whitelaw, gerente divisional de investigación de mercados, en la ponencia "Research Solutions and New High Technology Service Concepts", presentada ante Annual Conference de la American Marketing Association's 1981, celebrada en San Francisco, California, del 14 al 17 de junio de 1981.

476

Capítulo 15: Tipos de muestreo y muestreo aleatorio simple 9. Seymour Sudman, Applied Sampling, San Francisco, Academic Press, 1976, p. 10. Véase el análisis de la composición del índice de precios al consumidor en Estados Unidos en John R. Dorfman, "U.S. to Give More Emphasis to Costs of Housing in the Consumer Price Index", en The Wall Street Journal, 26 de febrero de 1987, p. 8; Christina Duff, "Is the CPI Accurate? Ask the Federal Sleuths Who Get the Numbers", en The Wall Street Journal, 16 de enero de 1997, pp. Al, A6. 10. Catherine Marsh y Elinor Scarbrough, "Testing Nine Hypotheses About Quota Sampling", en Journal of the Market Research Society 32, octubre de 1990, pp. 485-506. Véase un ejemplo en Gunter Schweiger, Gerald Haubl y Geroen Friederes, "Consumer Evaluations of Products Labeled 'Made in Europe'", en Marketing & Research Today 23, febrero de 1995, pp. 25-34. 11. En el ejemplo en cuestión, la muestra equivale a 10% de la población, ya que el procedimiento especifica la selección de muestras de tamaño n = 2 de una población con tamaño n = 20. En una situación como ésta, en que la muestra es una parte relativamente grande de la población, la fórmula correcta que relaciona las dos varianzas contiene un término adicional. En concreto, es igual a:

El término adicional,

, se \\amafacfor de corrección de población finita. Por supuesto, es

cercano a 1 cuando la población es muy grande en comparación con la muestra y puede hacerse caso omiso de él sin mayores problemas. La varianza de los ingresos medios en el ejemplo, con la fórmula, resultó ser:

12. Hay dos errores principales que deben evitarse cuando se usan tablas de números aleatorios: 1) empezar en un sitio dado porque se conoce la distribución de números en tal sitio y 2) desechar una muestra porque no "parece buena" en algún sentido y continuar usando los números aleatorios hasta que se seleccione una muestra de "buen aspecto". Véase Sudman, Applied Sampling, p. 165. 13. Malcolm W. Browne, "Coin-Tossing Computers Found to Show Subtle Bias", en The New York Times, 13 de enero de 1993, pp. 135-136.


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Lecturas recomendadas Véase una buena exposición de los principios y ventajas del muesíreo secuencia] comparado con las muestras fijas en: E.I. Anderton y R. Tudor, "The Application of Sequential Analysis in Market Research", en Journal of Marketing Research 17, febrero de 1980, pp. 97-105. Véase un análisis del uso de muestras de bola de nieve en: Patrick Biernacki y Dan Waldorf, "Snowball Sampling: Problems and Techniques of Chain Referred Sampling", en Sociological Methods and Research 10, noviembre de 1981, pp. 141-163. Véase un análisis profundo de algunos problemas fundamentales del muestreo en: Martin Frankel, "Sampling Theory", en Peter H. Rossi, James D. Wright y Andy B. Anderson (comps.), Handbook of Survey Research, Orlando, Academic Press, 1983, pp. 21-67. Richard L. Schaeffer y William Mendenhall, Elementary Survey Sampling, Belmont, CA., Wadsworth Publishing, 5a. ed, 1996.

C a p í t u l o 16 MUESTREO ESTRATIFICADO Y DE GRUPO O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Especificar los dos procedimientos con que se distingue una muestra estratificada. 2. Citar las dos razones por las que los investigadores optan por usar una muestra estratificada, y no una aleatoria simple. 3. Señalar qué aspectos deben considerar los investigadores cuando dividen una población en estratos para obtener una muestra estratificada. 4. Explicar qué es una muestra estratificada proporcionada. 5. Explicar qué es una muestra estratificada desproporcionada. 6. Enumerar los pasos que se siguen para extraer una muestra de grupo. 7. Explicar la diferencia entre una muestra de grupo de una sola etapa y otra de dos etapas. 8. Explicar por qué el muestreo de grupo, pese a ser estadísticamente menos eficiente que las muestras estratificadas, es el procedimiento de muestreo más usado en las encuestas de campo a gran escala de entrevistas personales. 9. Distinguir entre el muestreo de área de una y dos etapas. 10. Señalar la cualidad que distingue al muestreo de probabilidades proporcional al tamaño y explicar cuándo se usa.

478

Un caso para la investigación de mercados Pam Heisler vio al otro lado de la mesa a los dos investigadores cuyos esfuerzos le habían permitido conocer el estado de ánimo del electorado durante los primeros meses de su campaña para senadora. Tenía el mayor de los respetos por sus juicios. La habían ayudado a mantener su campaña enfocada en las cuestiones que más importaban a los electores. El único problema radicaba en que precisamente ahora le daban consejos contradictorios. "Conforme pasa cada día, los usuarios de internet se parecen cada vez más a la población general -le dijo la investigadora Terry Shapiro- Si queremos saber qué piensan los electores en este minuto, hay que preguntarles en línea. Con ello, tenemos la ventaja de formarnos la reputación de escuchar a las personas y preocuparnos por lo que piensan." "Tal vez vayamos hacia allá -advirtió Jim Lovesey, el otro investigador-; pero todavía no llegamos. Las estadísticas actuales muestran que los usuarios de internet tienen una escolaridad mayor que la población media. También están representados excesivamente los blancos y los hombres. Es imposible sacar inferencias sobre la población total con una muestra de la población del ciberespacio. Pam, lo que te creas es una reputación de preocuparte por lo que piensan los tecnócratas" "¿Existe alguna forma de ajustar sus métodos para conciliar las diferencias entre los grupos?", preguntó Pam. "Por supuesto que sí -respondió confiadamente Terry- Por ejemplo, podemos establecer algunas cuotas, o sea, incluir un cierto número de mujeres, uno de negros y otro de blancos. O podríamos tomar muestras aleatorias de esos grupos."

"Pero no puedes tener la certeza de que con ello los resultados serán más precisos", añadió Jim. "¿Por qué no?", preguntó Pam. "Bueno, por ejemplo, se puede estudiar el porcentaje apropiado de negros para reflejar la proporción de ese grupo en la población; pero no puede tenerse la certeza de que los negros que están en línea compartan las opiniones de los negros que no se conectan a internet. Y se presenta el mismo problema con cualquier otro subgrupo: mujeres, republicanos, lo que sea. No puedes estar segura de que los navegantes del ciberespacio vean el mundo de la misma manera que todos los demás." "Entonces, antes de continuar con este experimento, averigüen qué experiencia se ha tenido con los sondeos de opinión en internet. ¿Son válidos o no? Regresen la próxima semana y tomaremos una decisión al respecto."

Temos poro análisis 1. Si usted fuera la candidata a senadora, ¿qué querría saber acerca de los métodos de muestreo disponibles para los sondeos de opinión en línea? 2. ¿Cuáles serían las ventajas de esta fuente de información? 3. ¿Qué errores sería necesario evitar? ¿Cómo los evitaría?

En el capítulo precedente se analizaron los tipos básicos de muestras y cómo obtenerlas. Las muestras aleatorias simples sirven para ejemplificar la base de las inferencias estadísticas, en que se calcula un parámetro a partir de un dato estadístico. En este capítulo adelantaremos un poco más estos conceptos y exploraremos otros dos tipos de muestras probabilísticas: las muestras estratificadas y las de grupo.

I Muestra estratificada

Muestra estratificada

Muestra probabilísima que se distingue por un procedimiento de dos pasos: 1) se divide a la población prevista en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes, y 2) se selecciona una muestra aleatoria simple de elementos de manera independiente para cada grupo o subconjunto.

En ocasiones, una muestra aleatoria simple no es la forma más útil de responder a una pregunta de investigación. Por ejemplo, una agencia de mercadotecnia minorista de Westport, Connecticut, necesitaba comparar las experiencias de los establecimientos minoristas con las promociones. En concreto, tenía que contrastar las opiniones de los supermercados, farmacias y grandes almacenes respecto del éxito de diversas actividades promocionales, desde los programas de compradores frecuentes hasta las demostraciones en las tiendas. La agencia se preguntaba si ciertas actividades promocionales eran más apropiadas para una categoría de minoristas que para las otras.1 Una muestra aleatoria simple no habría garantizado la representación adecuada de cada categoría. Un enfoque más dirigido habría implicado el uso de alguna forma de muestra estratificada, que es una muestra probabilística que se distingue por el procedimiento de dos pasos siguiente: 1. La población prevista se divide en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes. 2. Se extrae una muestra aleatoria simple de elementos de manera independiente para cada grupo o subconjunto. En el caso del estudio de TradeZone, la población prevista consistía en establecimientos minoristas y los subconjuntos, en supermercados, farmacias y comerciantes masivos. Note que la definición no señala criterio alguno para separar a los elementos del universo en subconjuntos. Ello se debe a que los criterios no determinan si se obtiene una muestra estratificada o no. Debe admitirse que esos criterios marcan una diferencia en cuanto a la utilidad que tenga la muestra específica en cuestión. Sin embargo, la muestra es estratificada refleja el proceso de dos etapas. Debe tenerse en cuenta esta distinción, pues será de utilidad más adelante, cuando distingamos entre las muestras de grupo y las estratificadas. Los subconjuntos en que se dividen los elementos del universo se llaman estratos o subpoblaciones. Observe que la definición específica que tal división debe ser exhaustiva y mutuamente excluyente. Ello significa que cada elemento de la población debe estar asignado a uno y sólo un estrato y que no debe omitirse a ninguno de esos elementos en el procedimiento de asignación. A fin de ejemplificar el proceso, suponga que se toma de nuevo la población hipotética de 20 personas del capítulo precedente, que se ilustra una vez más en el anexo 16.1. Podría describirse dicha población con base en varios parámetros, como el ingreso promedio, escolaridad y proporción que está suscrita a diversos periódicos. Digamos también que se divide el grupo en dos estratos fundamentados de escolaridad. En el anexo 16.2 se muestran los resultados de este proceso de estratificación. Los elementos A a J forman el primer estrato (12 años de estudios o menos), y los elementos K a T, el segundo estrato (más de 12 años de estudios). No hay ninguna razón para definir los dos estratos. La población prevista puede dividirse en cualquier número de estratos que se requiera. Se eligieron dos como una forma conveniente de ejemplificar esta técnica.


y481

A N E X O 16.1

Elemento

Ingreso

Estudios (años)

Suscripción a periódicos

1A

5600 6000 6400 6800 7200 7600 8000 8400 8800 9200

8 9 11 11 11 12 12 12 12 12


2B 3C 4D 5E 6F 7G 8H 91 10J

Elemento

Ingreso

Estudios (años)

Suscripción a periódicos

11 K

9600 10000 10400 10800 11200 11600 12000 12400 12800 13200

13 13 14 14 15 16 16 17 18 18


12L 13M 14 N

150 16P 17Q 18R 19S 20 T

A N E X O 16.2

Elementos del estrato II

Elementos del estrato 1 A B C D E

F G H 1 J

K L M N 0

P Q R S T

El segundo paso del proceso requiere que se obtenga una muestra aleatoria simple de manera independiente en cada estrato. Trabajaremos nuevamente con muestras de tamaño n = 2, formadas en este caso al seleccionar un elemento de cada estrato (sin embargo, no hay razón para que el número de elementos de cada estrato tenga que ser igual). El procedimiento que se seguiría para seleccionar los dos elementos de la muestra estratificada sería el mismo utilizado en la muestra aleatoria simple. En cada estrato, se numerarían los elementos del 1 al 10. Luego, se consultaría una tabla de números aleatorios. El primer número encontrado entre 1 y 10 se designaría como elemento del primer estrato. El elemento del segundo estrato se elegiría con otro punto de comienzo independiente o al continuar con el primer punto de inicio determinado al azar. Sea cual fuere el caso, de nuevo se seleccionaría el primer número entre 1 y 10 encontrado.

Población derivada Aunque de hecho se seleccionará sólo una muestra de tamaño 2, considere brevemente la población derivada de todas las posibles muestras de ese tamaño que podrían seleccionarse con este plan de muestreo. Esta población derivada y la media de cada muestra se presentan en el anexo 16.3. Note en este plan de muestreo que sólo hay 100 muestras posibles de elementos, mientras que en el muestreo aleatorio simple el número era de 190. Ello se debe a que en este tipo de muestreo se especifica que se extraiga un elemento de cada estrato. Recordará el lector que en el muestreo aleatorio simple se extraían dos elementos cualesquiera de la población de elementos. En este sentido, el muestreo estratificado es siempre más restrictivo que el aleatorio simple. Observe también que cada elemento tiene iguales probabilidades de ser incluido en la muestra -1 en 10- porque puede ser el seleccionado del estrato al cual pertenece. Ello explica por qué se especificó un procedimiento adicional para definir las muestras aleatorias simples. Aunque éstas brindan iguales probabilidades

482

Capítulo 16: Muestreo estratificado y de grupo

A N E X Ó 16.3


k

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

>

AK AL AM AN AO AP AQ AR AS AT BK BL BM BN BO BP BQ BR BS BT CK CL CM CN CO

Media

k


7600 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 8000 8200 8400 8600 8800

26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

Cp CQ CR CS CT DK DL DM Dn DO DP DQ DR DS DT EK EL EM EN EO EP EQ ER ES ET

Media

k

8000 9200 9400 9600 9800 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200

51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75

Identidad de la muestra FK FL FM FN FO FP FQ FR FS FT GK GL GM GN GO GP GQ GR GS GT HK HL HM HN HO

Media

k

8600

76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 8800 9000 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 9000 9200 9400 9600 9800

Identidad de la muestra HP HQ HR HS HT IK IL IM IN 10 IP IQ IR IS IT JK GL JM JN JO JP JO JR JS JT

Media 10000 10200 10400 10600 10800 9200 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 10800 11000 9400 9600 9800 10000 10200 10400 10600 10800 11000 11200

de seleccionar cada elemento, lo mismo ocurre con otras técnicas. Así pues, las probabilidades iguales de selección son una condición necesaria, mas no suficiente, del muestreo aleatorio simple, además de que cada combinación de n elementos debe ser una posible muestra y tener tantas probabilidades de ocurrir como cualquier otra combinación de n elementos.

Distribución de muestreo El anexo 16.4 contiene la clasificación de medias de muestras por tamaño, mientras que en la figura 16.1 se representa gráficamente este dato estadístico de muestras. Advierta, en comparación con la figura 15.4 del muestreo aleatorio simple, que el estratificado puede producir una distribución más concentrada de los cálculos. Ello indica una razón para optar por este método: las muestras estratificadas pueden producir datos estadísticos de muestras más precisos o con menor error de muestreo si se comparan con las aleatorias simples. En el caso de usar los años de estudios como variable de estratificación, hay una reducción considerable del número de medias de muestras que se desvían ampliamente de la media poblacional. La segunda razón para usar muestras estratificadas es que la estratificación permite investigar la característica de interés en subgrupos específicos. Así, con la estratificación es posible garantizar la representación de personas con estudios de bachillerato o menos y la de individuos con estudios superiores al bachillerato. Ello puede ser de suma importancia en el muestreo de poblaciones con segmentos inusuales; Por ejemplo, suponga que un fabricante de anillos de diamantes pretende realizar un estudio de ventas de sus productos por clase social. Amenos que se tomen precauciones especiales, es probable que la clase alta, que representa apenas 3% de la población total, no esté representada en absoluto d lo esté con un número insuficiente de elementos. Empero, sería un segmento de

483

Muestra estratificada A N E X O 16.4

Número de muestras

Media de muestras

3 12 21 28 21 12 3

7300 a 7800 7900 a 8400 8500 a 9000 9100 a 9600 9700 a 10 200 10300 a 10800 10900 a 11400

FIGURA 16.1

suma importancia para el fabricante de anillos. En mercadotecnia, es frecuente que una gran proporción del comportamiento de interés, por ejemplo, el consumo del producto, corresponda a un pequeño subconjunto de la población de interés. En tal caso, se vuelve crítico que ese subgrupo esté representado adecuadamente en la muestra. El muestreo estratificado es una forma de garantizar la representación adecuada de cada subgrupo de interés.

Estimación del intervalo de confianza Al hablar de la estimación del intervalo de confianza de una muestra aleatoria simple, vimos que son tres los requisitos de las especificaciones de tal intervalo, dadas por: x - zs- < JUL < x + zs-

1. El grado de confianza buscado, de modo que se seleccione un valor de z. 2. Una estimación puntual de la media poblacional, dada por la media de muestras x. 3. Una estimación de la incidencia del error de muestreo relacionado con la media de las muestras, que está indicado por el error estándar de la media, s- = s/Vñ, cuando se desconoce la varianza poblacional. Esas mismas tres cantidades se precisan para derivar inferencias con una muestra estratificada. La única diferencia de procedimiento ocurre en la forma de generar los conceptos 2 y 3. En el muestreo estratificado, la estimación de la muestra de la media de la población y del error estándar de la estimación relacionado con este estadístico se determinan al ponderar los resultados de cada estrato.

484

Capítulo 16: Muestreo estratificado y de grupo Dicho de manera más específica, el analista debe estimar la media de muestras y la varianza de muestras de cada estrato como antes, ya que se toma una muestra aleatoria simple de cada estrato. La media de la muestra como un todo se determina luego al ponderar las medias respectivas de cada uno de los estratos mediante la proporción relativa de elementos de la población que son parte del estrato. Por ejemplo, si se divide a la población en grupos de manera que un estrato contenga la cuarta parte de los elementos de la población, la media de la muestra del estrato recibe un peso de 0.25 cuando se determina la media de la muestra total. De manera similar, la media de la muestra de un estrato que contenga 10% de los elementos poblacionales tendría peso de 0.1 al estimar la media de muestras global. El proceso para derivar el error estándar global de la media es un poco más complejo. Se usa nuevamente el tamaño relativo de los estratos; pero las proporciones se elevan al cuadrado, por ejemplo, un estrato que incluya a 10% de los elementos de la población tendría como peso (0.10)2 = 0.01. Por añadidura, es necesario ponderar las varianzas de las medias por estrato para obtener la varianza global de la media. Así, se toma la raíz cuadrada del resultado global para derivar el error estándar de la media de la muestra global. La varianza de las medias de cada estrato se calcula como si se tratara de una muestra aleatoria simple, es decir, dividiendo la varianza de la muestra del estrato entre el tamaño de la muestra de ese estrato. En el anexo 16.5 se ilustra el procedimiento en el supuesto de que se seleccionan al azar los elementos B y E del primer estrato y los elementos N y S del segundo. Puesto que cada estrato contiene 10 de los 20 elementos poblacionales, la media de la muestra de cada estrato recibe peso de la mitad (10 -5- 20) al determinar la media de muestras global, mientras que cada varianza de la estimación tiene peso de 0.25. Con la media de muestras global de 9200 y el error estándar de la estimación de

^^^HQQI^QI ESTRAT01

ESTRATO 2

Elemento

Ingreso

Elemento

B E

6000 7200

N S

Media: Varianza:

Varianza de la estimación: MUESTRA GLOBAL Media:

Varianza de la estimación: Error estándar de la estimación:

Ingreso 10800 12800


::

^mM.

583, el intervalo de confianza (z = 1.96) es 9200 ± (1.96)583 u 8057 < JJL < 10 343. Este intervalo se interpreta de la misma manera que antes. La media verdadera podría estar en el intervalo o no, pero puesto que 95 de cada 100 intervalos creados con este proceso contienen la media verdadera, se tiene confianza de 95% de que el ingreso medio poblacional verdadero se sitúa entre 8 057 y 10 343 dólares.2 Aumento de la precisión de las muestras estratificadas Dijimos que podría optarse por una muestra estratificada porque brinda la oportunidad de reducir el error de muestreo o aumentar la precisión. Cuando se estima una media, el error de muestreo está dado por el tamaño del error estándar de la media, s^; cuanto menor sea éste, tanto menor será el error de muestreo y tanto más preciso es la estimación, como lo indica el engrosamiento del intervalo de confianza relacionado con el grado de confianza especificado. Volvamos al ejemplo del anexo 16.1. El tamaño total de la población y el de la población de cada estrato son fijos. Así pues, la única manera de disminuir el error de muestreo total es hacer que sea menor la varianza de la estimación en cada estrato. Ahora bien, la varianza de la estimación por estrato depende de la variabilidad de la característica de que se trate en el estrato. Por ende, la estimación de la media se hace más precisa en la medida en que sea posible dividir a la población de modo que haya menos variabilidad en cada estrato, es decir, en el grado en que se pueda lograr una homogeneidad interna del estrato. Las características de interés presentan ciertas variaciones entre las poblaciones. El investigador no puede hacer nada al respecto, ya que se trata de una característica fija de la población. Por ejemplo, en la población del anexo 16.1 hay una variación en los ingresos y el investigador está impedido para hacer algo sobre ello. Sin embargo, el analista sí puede hacer algo cuando divida a los elementos de la población en estratos, para aumentar la precisión con que pueda estimarse el valor promedio de la característica (o sea, el ingreso promedio). En particular, el objetivo es dividir la población en estratos de modo que los elementos de cada uno tengan valores tan similares como sea posible y que los valores entre dos estratos difieran hasta donde sea factible. En este caso, dividir a la población según la escolaridad no fue una buena manera de separarla en dos estratos, ya que los elementos de cada estrato tienen ingresos similares. En una situación extrema, si el investigador consigue dividir a la población de modo que los elementos de cada estrato sean exactamente iguales, no existirán errores de estimación de la media poblacional. En tales circunstancias, la media poblacional se estimaría sin error, ya que la variabilidad entre estratos no se incluye al calcular el error estándar de la estimación con el muestreo estratificado. Lo anterior puede verse claramente con un caso sencillo que comprende un número limitado de valores. Suponga que en una población de 1000 elementos el valor es 5 para 200, 10 para 300 y 20 para 500. Ahora bien, la media de esta población sería \L = 14 y la varianza, a2 = 39. Si se usa una muestra aleatoria simple de tamaño n = 3 para estimar la media, el error estándar de la estimación es: a v/39 a.x = -= = -=-=3.61 fc JJ

y la amplitud del intervalo de confianza equivaldría a ± z(3.61). Por otra parte, suponga que un investigador recurre a una muestra estratificada y consigue dividir la población de modo que los elementos con valor 5 de la característica estén en un estrato, los de valor 10 se ubiquen en otro y los de valor 20 en el tercer estrato. La generación de una descripción totalmente precisa de la media de cada estrato requeriría únicamente que el investigador tomara una muestra de un elemento de cada estrato. Por añadidura, cuando se combinan estos resultados individuales en un cálculo global de la media global, el error estándar del cálculo sería cero. Se habría determinado con exactitud el valor de la media poblacional. Bases de la estratificación El hecho de que la variación entre estratos no sea parte de la determinación del error estándar de la estimación indica los criterios que deben usarse para dividir la población. Los valores de la característica se desconocen, ya que si no fuera así tampoco habría necesidad de to-

-^py^jj

Capítulo 16: Muestreo estratificado y de grupo mar una muestra para estimar su valor medio. Por consiguiente, lo que el investigador intenta es dividir la población según uno o más criterios, de los cuales se espera que estén relacionados con la característica que interesa. Es por ello que no fue accidental, en el ejemplo hipotético, tomar la escolaridad para dividir los elementos poblacionales en estratos. Como se indica en el anexo 16.1, la escolaridad y los ingresos guardan una relación: a mayor escolaridad, mayores ingresos. Por otra parte, las suscripciones a periódicos serían una variable inadecuada para dividir a la población en segmentos, puesto que casi no existe relación entre el periódico al cual se suscribió una persona y su ingreso. Que se seleccione una variable "buena" o "mala" para dividir la población no tiene efecto en la selección de una muestra estratificada o no. Es significativo sólo al determinar si se seleccionó una muestra buena o mala; pero, como dijimos, las dos características que definen a la muestra estratificada son: 1) la división de la población en subgrupos y 2) la selección aleatoria de elementos de cada subgrupo. La determinación del error estándar de la estimación brinda ciertos indicios en cuanto al número de estratos que deben usarse. Dicho error sólo depende de la variabilidad de cada estrato, por lo que debe lograrse la mayor homogeneidad posible en cada uno. En el ejemplo de la escolaridad podría haber estratos adicionales, como primaria terminada o menos, estudios parciales de bachillerato, estudios parciales de licenciatura y licenciatura terminada; inclusive sería posible realizar distinciones más finas. Sin embargo, hay límites prácticos del número de estratos que conviene utilizar en las investigaciones reales. En primer término, añadir más estratos es costoso en lo concerniente al diseño de la muestra y recopilación y análisis de datos. En segundo lugar, hay un tope a la magnitud de la variación que puede explicarse con cualquier grado de estratificación. Sin importar los criterios con que se divida la población, es probable que cierta magnitud de variación no esté explicada y, de tal suerte, los estratos adicionales no tendrían ningún fin útil.

Muestras estratificadas proporcionadas y desproporcionadas

Muestra estratificada proporcionada Muestra en que el número de observaciones de la muestra total se distribuye entre los estratos en proporción al número relativo de elementos de cada estrato en la población. Muestra estratificada desproporcionada Muestra en que se hace el muestreo de cada estrato o subconjunto en relación con su tamaño y variabilidad, de modo que los estratos con mayor variabilidad se disponen en forma más proporcionada a su tamaño relativo, mientras que los más homogéneos se disponen en grado menor que el proporcional a su tamaño.

Optar por una muestra estratificada en lugar de una aleatoria simple depende en parte de una cuestión de equilibrio entre costo y precisión. Aunque es habitual que se obtengan estimaciones más precisas con las muestras estratificadas, también suelen ser más caras que las aleatorias simples. Si se opta por la muestra estratificada, el investigador debe decidir si será proporcionada o desproporcionada. En el caso de una muestra estratificada proporcionada, el número de observaciones en la muestra total se distribuye entre los estratos en proporción al número relativo de elementos de cada estrato en la población. Así, a un estrato que contenga 20% de los elementos poblacionales le correspondería 20% del total de observaciones de la muestra, y así sucesivamente. En el ejemplo del nivel de estudios, se utilizó el muestreo proporcionado, ya que cada estrato incluía 50% de la población y se hizo el muestreo por igual. Una ventaja de la estratificación proporcionada es que el investigador necesita conocer únicamente los tamaños relativos de cada estrato para determinar el número de observaciones de muestreo que seleccionará de cada estrato con un tamaño de muestra dado. Sin embargo, una muestra estratificada desproporcionada puede brindar estimaciones aún más eficientes. Este tipo de muestra requiere equilibrar los criterios de tamaño y variabilidad del estrato. Con una muestra de tamaño fijo, los estratos con más variabilidad son muestreados en forma más que proporcional a su tamaño relativo. A la inversa, los estratos muy homogéneos son objeto de muestreo menor que el proporcional a su tamaño. Amanera de ejemplo, en la Ventana de investigación 16.1 se ilustra el método de muestreo estratificado desproporcionado que usó Nielsen en la creación de su servicio SCANTRAK, analizado en el capítulo 8.3 El análisis completo de cómo debe determinarse el tamaño de la muestra de cada estrato entrañaría una desviación excesiva del presente tema y sería demasiado técnica para los propósitos de este capítulo, si bien hay quienes piensan que es útil como fundamento del muestreo desproporcionado. Considere el caso extremo de un estrato con variabilidad nula. Puesto que todos sus elementos tienen valor idéntico, una sola observación lo dice todo. Por otra parte, un estrato caracterizado por una gran variabilidad requiere muchas observaciones para obtener un estimado preciso de la media del estrato. Por ejemplo, cabría esperar mayor variabilidad entre los ingresos de las personas que se suscriben a Newsweek y menor entre los suscriptores de la revista de sociales ilustrada Town and Country (véase


487

Ventana de iinvestigation 16.1

otro ejemplo en los anuncios comerciales adjuntos de vehículos deportivos utilitarios). Puede esperarse mayor precisión cuándo los estratos son objeto de muestreo proporcionado a la variabilidad relativa de la característica de estudio, no a su tamaño relativo en la población. Una muestra estratificada desproporcionada requiere mucho más conocimientos que otra proporcionada de la población de interés. El muestreo de los estratos en relación con su variabilidad precisa conocimientos de su variabilidad relativa. La teoría del muestreo constituye un fenómeno peculiar, pues los conocimientos generan más conocimientos. El muestreo desproporcionado produce estimaciones más eficientes que el proporcionado, si bien el primero requiere determinar en cierto grado la variación relativa en cada estrato. En ocasiones, es posible prever la homogeneidad relativa que probablemente exista en un estrato con base en estudios previos y la experiencia. Por ejemplo, cabría esperar que las grandes tiendas minoristas tengan mayor variación que las pequeñas en las ventas de ciertos productos. Ésa es la razón de que las primeras sean objeto de muestreo más intenso en el servicio SCANTRAK de Nielsen.

«8


Estos dos anuncios de revistas corresponden a vehículos de doble tracción. Cabría esperar mayor variabilidad del nivel de ingresos de quienes adquieran el 4Hunner de Toyota, que anuncia la posibilidad de ahorrar dinero, y menor variabilidad entre quienes estén interesados en el Range Rover, en cuyo anuncio se dice literalmente: "Un Range Rover lo hará sentir como un millón de dólares [o sea, a las mil maravillas]. Por supuesto, a menos que usted valga más".

A Range Rover will make you feel like a million dollars. Unless, of course, you're worth more. I law yw ever drhxn n Ks»n¿« Hoou* Urn* you ever run your hurxt* uking UK !«nih«r Ktminji «tied alter «4j»«l»gymnSWM (n the one of ivn poxHtam (tat hc*f x

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Muestra de grupo

489

I Comparación de muestras estratificadas y de cuota En ocasiones, los investigadores novatos confunden las muestras estratificadas y de cuota, y es que hay similitudes entre ellas. En ambas, la población se divide en segmentos de los que se seleccionan elementos. Sin embargo, hay una diferencia clave. En las muestras estratificadas, los elementos se seleccionan con métodos probabilísticos, mientras que en las de cuota la selección se basa en el juicio del investigador. Es una diferencia que tiene consecuencias importantes. Los elementos de una muestra estratificada se determinan de manera probabilística, de modo que el investigador puede calcular la distribución de muestreo del dato estadístico en cuestión y formarse una idea del intervalo de confianza. En la muestra de cuota no se cuenta con una forma objetiva de evaluar la magnitud del error de muestreo, de modo que tampoco hay una forma de obtener las estimaciones del intervalo de confianza y las pruebas estadísticas de significancia.

I Muestra de grupo Muestra de grupo

Muestra probabilística que se distingue por un procedimiento de dos pasos en que: 1) se divide a la población prevista en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes y 2) se selecciona una muestra aleatoria de subconjuntos. Si el investigador toma luego todos los elementos de la población de los subconjuntos seleccionados para la muestra, se trata del muestreo de grupo de una etapa; y si selecciona en forma probabilística una muestra de elementos de los subconjuntos, es el muestreo de grupo de dos etapas.

Las muestras de grupo son otra técnica de muestreo probabilístico de uso frecuente entre los investigadores. Comparten ciertas similitudes con el muestreo estratificado, si bien hay igualmente diferencias clave. El muestreo de grupo comprende los pasos siguientes: 1. Se divide a la población prevista en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes. 2. Se selecciona una muestra aleatoria de los subconjuntos. Cuando el investigador toma después todos los elementos de la población en los subconjuntos seleccionados de la muestra, el procedimiento es el muestreo de grupo de una etapa. Por otra parte, si selecciona por métodos probabilísticos una muestra de elementos de los subconjuntos elegidos, el procedimiento se llama muestreo de grupo de dos etapas. Note las similitudes y diferencias entre los muéstreos de grupo y estratificado. Aunque en ambos se divide a la población en subgrupos exhaustivos y mutuamente excluyentes, en el muestreo estratificado se selecciona una muestra de elementos de cada subgrupo, mientras que en el muestreo de grupo se elige una muestra de subgrupos. Recordará el lector que el objetivo del muestreo estratificado es separar a la población en estratos relativamente homogéneos en cuanto a cierta característica. En el muestreo de grupo, la finalidad radica en formar subgrupos que sean similares entre sí y que sean modelos a escala de la población. Cada grupo debe reflejar la diversidad de la población fuente. En el ejemplo anterior, concerniente a la relación de los ingresos con la escolaridad, se señaló que dividir a la población en subgrupos basados en las suscripciones a periódicos probablemente no era una buena idea para el muestreo estratificado, ya que dicha característica no predice satisfactoriamente el ingreso. Sin embargo, el objetivo del muestreo de grupo es formar subgrupos tan heterogéneos como resulte posible, de modo que las suscripciones a periódicos serían una buena base para segmentar la población en este tipo de muestreo. En el supuesto de que se consideren todas las suscripciones al periódico X para formar un subgrupo y todas las suscripciones al periódico Y para configurar un segundo subgrupo, se podría tener una confianza relativa en la selección aleatoria de uno u otro grupo para determinar el ingreso medio de la población. La distribución de ingresos en cada subgrupo no es exactamente la misma que la población, pero el intervalo de ingresos es tal que habría únicamente un error leve si se estiman el ingreso medio y la varianza de ingresos de la población con los elementos de cada subconjunto. Debe aceptarse que, en la práctica, estos subgrupos no siempre se forman con la mayor heterogeneidad factible. La manera en que se extraen las muestras de grupo hace que los subgrupos definidos sean homogéneos, no heterogéneos, en cuanto a la característica que interesa. Los investigadores principiantes frecuentemente comenten el error de pensar que se trata de un muestreo estratificado, puesto que lleva a la formación de subgrupos homogéneos de elementos poblacionales. Empero, el procedimiento es de muestreo de grupo, siempre que después se seleccionen sub-

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Eficiencia estadística Medición usada para comparar los planes de muestreo; se dice que un plan es superior (tiene más eficiencia estadística) que otro si produce un error estándar de cálculo menor con el mismo tamaño de muestra.

grupos para su investigación aleatoria, sin importar cómo se formen. También debe aceptarse que los subgrupos homogéneos producen muestras de grupo menos idóneas desde el punto de vista de la eficiencia estadística, en comparación con los subgrupos heterogéneos. La eficiencia estadística es un concepto relativo con el cual se comparan los planes de muestreo. Se afirma que un plan tiene más eficiencia estadística que otro si produce un error estándar de estimación menor con el mismo tamaño de muestra. Por ejemplo, cuando la característica que interesa es la media, el plan de muestreo que genere el valor más bajo del error estándar de la media Sx con un tamaño de muestra dado es el de más eficiencia estadística. Las muestras de grupo suelen tener una eficiencia mucho menor que muestras estratificadas comparables o inclusive que las muestras aleatorias simples, ya que el margen de error probable con una muestra de tamaño fijo suele ser mayor en el caso de las muestras de grupo. No obstante que su eficiencia estadística es habitualmente menor, es probable que el muestreo de grupo sea el procedimiento más usado en las encuestas de campo en gran escala con entrevistas personales, en particular las que se realizan en los hogares. ¿Por qué? Simplemente porque el muestreo de grupo suele tener mayor eficiencia económica, en el sentido de que el costo por observación es menor. Tales ahorros permiten seleccionar una muestra más grande a menor costo. Puesto que el muestreo de grupo hace posible que los investigadores obtengan, con un costo dado, más observaciones que las factibles con el muestreo estratificado, el margen de error asociado con la estimación podría ser de hecho menor con el muestreo de grupo. En otras palabras, es frecuente que éste tenga mayor eficiencia general que los demás métodos de muestreo. Aunque requiera de una muestra más grande para lograr el mismo grado de precisión y por ende tenga menos eficiencia estadística, el menor costo por observación permite usar muestras tan grandes que pueden obtenerse estimaciones con error estándar de menor cuantía al mismo costo.

Muestra sistemática Muestra sistemática Variante de muestreo de grupo en que se designa, para inclusión en la muestra, a cada k elemento de la población después de un punto de inicio aleatorio.

La muestra sistemática es una variante de muestreo de grupo que constituye una de las formas más simples de muestreo de muchas poblaciones de interés. Consiste en seleccionar cada k elemento siguiente a un punto inicial aleatorio. Por ejemplo, una empresa de tecnología de base de datos, Informix, necesitaba recopilar datos básicos acerca de las preferencias de los visitantes de su sitio, lo cual incluía qué buscaban y qué les agradaba y desagradaba del mismo. A fin de recopilar tal información, la empresa configuró su software para que contara el número de visitantes del sitio e invitara a uno de cada cuatro a participar en una encuesta. Aunque la compañía sabía que con ese método no generaría una muestra aleatoria de todos los clientes potenciales, la encuesta fue una forma poco costosa de identificar las áreas en que podría mejorarse el sitio.4 Considere una vez más la población hipotética de 20 individuos y suponga que se selecciona una muestra de cinco elementos de esa población, numerados del 1 al 20. Con 20 elementos poblaciona-

- ==— - = — -, les y tamaño de muestra 5, la fracción de muestreo es /f = =— > lo cual significa que se ' " N ~ 20 4 ' selecciona a uno de cada cuatro elementos. El intervalo de muestreo,/ = -j > será 4, es decir, se seleccionará cada cuarto elemento después de un punto inicial aleatorio. Este último, que debe ser un número entre 1 y 4 -1 e / en general- se determina con una tabla de números aleatorios. Así, si el punto inicial aleatorio fuera 1, la muestra comprendería los elementos 5, 9, 13 y 17. En caso de que el punto inicial fuera 2, los elementos serían el 2, 6, 10, 14 y 18, y así sucesivamente. El muestreo sistemático es uno de grupo de una sola etapa, dado que no se obtienen muestras de los subgrupos, sino que se usan todos los elementos de los grupos seleccionados. En este caso, los subgrupos serían: • Subgrupo I: A, E, I, M y Q • Subgrupo II: B, F, J, N y R • Subgrupo III: C, G, K, O y S • Subgrupo IV: D, H, L, P y T

Muestra de grupo

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y se seleccionaría al azar uno de estos subgrupos para su investigación. Por supuesto, el punto inicial aleatorio determina qué subgrupo se utiliza. Puede verse de inmediato la facilidad con que se deriva una muestra sistemática. Por ejemplo, es mucho más sencillo extraerla que seleccionar una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. En el caso de la muestra sistemática, es necesario usar una sola vez la tabla de números aleatorios. El problema de verificar la duplicación de elementos, importante en el caso de las muestras aleatorias simples, no se presenta con las sistemáticas. Todos los elementos están determinados de manera única por la selección del punto inicial aleatorio.5 Es frecuente que pueda lograrse que una muestra sistemática sea más representativa que otra aleatoria simple. A manera de ejemplo, en la población hipotética antes citada, se tiene garantía de representación de los elementos de bajos y altos ingresos con el plan de muestreo sistemático. Sin importar cuál de los cuatro grupos se seleccione, un elemento debe tener ingreso de 6800 o menos, otro ha de tenerlo de 12 000 o más, y los otros tres un ingreso que se ubique entre esos dos límites. Una muestra aleatoria simple de tamaño 5 podría incluir personas con bajos y altos ingresos o no. Lo mismo puede decirse del muestreo de otras poblaciones. Así pues, si se muestrean tiendas minoristas, se tiene la certeza de la representación de tiendas grandes y pequeñas con una muestra sistemática, en el supuesto de que se ordenen de menor a mayor con base en algún criterio, como sus ventas anuales o metros cuadrados de piso. La garantía de la representación de cada segmento de tamaño depende de la disponibilidad de conocimientos acerca del tamaño de cada tienda, de modo que se ordenen de menor a mayor y se numeren en forma seriada. Una muestra aleatoria simple de tiendas tendería a representar de manera insuficiente a las tiendas grandes, ya que son menos numerosas que las pequeñas. Empero, esas pocas tiendas grandes comprenden una gran proporción del total de ventas. Así, el grado en que la muestra sistemática es más representativa que la aleatoria simple depende del agrupamiento de los objetos en la lista de la cual se deriva la muestra. Una lista ideal para una muestra sistemática es la que tiene juntos los elementos de valor similar en cuanto a la característica (por ejemplo, con similitud en el nivel de ingresos, ventas, estudios, etc.) y separados a los elementos con valor distinto. En el mejor de los casos, un riesgo de las muestras sistemáticas es que la existencia de una periodicidad natural en la lista de elementos puede hacer que esta muestra produzca estimaciones muy erradas. Por ejemplo, suponga que se tienen las ventas anuales de boletos de una aerolínea por día y se pretende analizarlas con base en la duración de los viajes. El análisis de los 365 días del año sería inconmensurablemente costoso; pero suponga que el presupuesto de investigación permite estudiar 52 días de ventas. Una muestra sistemática de días en que se utilice un intervalo de muestreo de 7 (365 -=- 52) evidentemente produciría algunas conclusiones desorientadoras, ya que las ventas diarias reflejarían, por ejemplo, todos los viajes de los lunes, viernes o domingos.6 Por supuesto, sería aceptable cualquier otro intervalo de muestreo y, en general, la selección razonada de tal intervalo eliminaría en gran parte los problemas relacionados con la periodicidad natural de los datos. Es evidente que la selección apropiada del intervalo de muestreo depende de los conocimientos que se tengan del fenómeno y de la naturaleza de la periodicidad.

Muestreo de área En todos los planes de muestreo probabilístico analizados hasta este punto, el investigador necesita una lista de elementos poblacionales para extraer la muestra. La lista en que se identifica a cada elemento de la población es requisito sine qua non para las muestras aleatorias simples, estratificadas y sistemáticas. Además, las últimas dos requieren conocimientos de otras características de la población para su diseño óptimo. Empero, no se tienen esas listas detalladas de muchas poblaciones de interés. Por añadidura, suele resultar excesivamente costoso crearlas. En tales circunstancias, el muestreo de grupo brinda otra ventaja distintiva al investigador: sólo necesita la lista de elementos de población de subgrupos escogidos. A manera de ejemplo, considere que el investigador necesita medir ciertas características de los representantes de ventas industriales, como sus ingresos, actitudes hacia el trabajo, horas trabajadas, etcétera. Sería muy difícil, sino es que imposible, y sin duda alguna costoso, elaborar una lista actualizada de cada representante de ventas industriales. Sin embargo, tal lista sería necesaria en una muestra

482


Unidades de muestreo

Conjuntos no sobrepuestos de elementos de la población.

Muestreo de área

Variante de muestreo de grupo en que ciertas áreas (por ejemplo, distritos censales o manzanas) fungen como unidades de muestreo primarias. Con el auxilio de mapas, se divide a la población en áreas exhaustivas y mutuamente excluyentes y se selecciona una muestra aleatoria de áreas. El muestreo de área es de una etapa si se usan todas las viviendas de las áreas seleccionadas y de dos etapas si se derivan submuestras de viviendas de esas áreas.

aleatoria simple. Además, en caso de usar una muestra estratificada, se requeriría que el investigador tuviese conocimientos de ciertas características adicionales de cada representante de ventas (como sus estudios o edad), de modo que pueda dividir a la población en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes. Por otra parte, en el caso de una muestra de grupo sería factible utilizar a las compañías como unidades de muestreo. El investigador generaría una muestra de empresas de la población de compañías de interés. Esas empresas serían las unidades de muestreo, donde unidad de muestreo se define como "el elemento o conjunto de elementos que se considera para su selección en alguna etapa del muestreo".7 Luego, el investigador podría compilar una lista de representantes de ventas que trabajan en cada una de las empresas seleccionadas, tarea mucho más factible. En el supuesto de que el investigador estudie a cada representante de ventas de cada una de las compañías seleccionadas, debería usar el muestreo de grupo de una etapa y, si extrae una submuestra de representantes de la lista de cada compañía, el de dos etapas. En el anexo 16.16 se enumeran otros subgrupos que podrían usarse en el muestreo de diversos tipos de elementos poblacionales. El mismo principio es la base del muestreo de área. Pocas veces se cuenta con listas precisas de elementos poblacionales. Simplemente no suele haber directorios de todos los habitantes de una ciudad en un momento dado, y en caso de haberlos, ya son obsoletos en el momento de su publicación: algunas personas se mudan, otras mueren y se forman constantemente nuevas familias.8 Aunque no se cuenta con listas de familias, se tienen en cambio listas relativamente precisas de unidades de muestreo primarias en la forma de mapas de ciudades, en el supuesto de que las divisiones por zonas de la ciudad sirvan como unidades de muestreo primarias. Pese a que aquí no son pertinentes los detalles complejos del muestreo de área, sí lo son los conocimientos de las bases de sus variantes. Muestreo de área de una etapa Suponga que el investigador está interesado en calcular el volumen de vino consumido por hogar en Chicago y la relación de tal consumo con el ingreso familiar. No se cuenta con una lista precisa de todos hogares del área metropolitana de Chicago. El directorio telefónico ya es hasta cierto punto obsoleto cuando se publica, además de tener otras inexactitudes ya mencionadas. Una forma de abordar este problema sería: 1. Seleccionar una muestra aleatoria simple de n manzanas de la ciudad, de la población de N manzanas. 2. Determinar el consumo de vino e ingresos en todos los hogares de las manzanas seleccionadas y generalizar las relaciones de la muestra a la población de la ciudad. Es factible calcular las probabilidades de que un hogar dado sea incluido en la muestra. Están dadas simplemente por — , puesto que son iguales a las probabilidades de que sea seleccionada la N

A N E X O 16.6 Elementos poblacionales

Grupos posibles

Estudiantes de licenciatura de último año Estudiantes de escuela primaria Empresas manufactureras

Universidades Escuelas primarias Municipios o condados Localidades Plantas Aeropuertos Aviones Hospitales

Pasajeros de aerolíneas Pacientes de hospitales

Fuente: Adaptado de Seymour Sudman, Applied Sampling, San Francisco, Academic Press, 1976, p. 70.

Muestra de grupo

483

manzana en que se localiza dicho hogar. Como se conocen tales probabilidades, el procedimiento es en realidad un muestreo probabilístico. Empero, en este caso los hogares se sustituyen con manzanas en la selección de las unidades de muestreo primarias. Se opta por tal reemplazo porque es posible elaborar una lista de manzanas de la zona metropolitana de Chicago con base en mapas de la ciudad. Puede identificarse cada manzana y la existencia de este universo de manzanas permite el cálculo de las probabilidades necesarias. Todo hogar de las manzanas seleccionadas se incluye en la muestra, de modo que se trata de un muestreo de área de una etapa. Observe que las manzanas sirven para dividir a la población prevista en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes. Advierta también que las manzanas no serían tan idóneas en lo estadístico como subconjuntos de muestras de grupo, puesto que cabe esperar que los hogares de una manzana dada sean relativamente similares en cuanto a ingreso y consumo de vino, no heterogéneos, como se requiere. Por otra parte, los costos de recopilación de datos serán muy bajos, dada la concentración de hogares en cada manzana. Muestra de área de dos etapas La característica distintiva de la muestra de área de una etapa es que se enumeran y estudian todos los hogares de las manzanas (u otras zonas) seleccionadas. Es innecesario utilizar todos los elementos de un subgrupo seleccionado; puede derivarse una submuestra de las áreas seleccionadas mismas y es frecuente que resulte ventajoso hacerlo. Deben distinguirse dos tipos de muestreo de dos etapas: 1. Muestreo de área de dos etapas simple. 2. Muestreo de área probabilístico, proporcional al tamaño. Muestreo de área de dos etapas simple

Variante de muestreo de grupo en que se selecciona una cierta proporción de unidades de muestreo de segunda etapa (como las viviendas) de cada unidad de la primera etapa (por ejemplo, manzanas).

En el caso del muestreo de área de dos etapas simple, se selecciona cierta proporción de unidades de muestreo de segunda etapa (como las viviendas) de cada unidad de la primera etapa (por ejemplo, manzanas). Considere un universo de 100 manzanas con 20 viviendas por manzana y el requisito de una muestra de 80 viviendas de la población total de 2000 viviendas. La fracción de muestreo de grupo es, de tal suerte,

=

Hay varias formas de obtener la muestra, por

ejemplo, seleccionando: 1)10 manzanas y ocho viviendas por manzana; 2) ocho manzanas y 10 viviendas por manzana; 3) 20 manzanas y cuatro viviendas por manzana, o 4) cuatro manzanas y 20 viviendas por manzana. Por supuesto, la última de las alternativas correspondería al muestreo de área de una etapa y las primeras tres, al de dos etapas. Las probabilidades de seleccionar las manzanas se llaman fracción de muestreo de primera etapa o de manzana y están dadas por la razón nMl NM, donde nMyNM son los números de manzanas en la muestra y la población, respectivamente. En las tres primeras alternativas recién mencionadas, las fracciones de muestreo de primera etapa serían 1 de cada 10, 1 de cada 12.5 y 1 de cada 5, en el mismo orden. Las probabilidades de que se seleccione a las viviendas se llaman fracción de muestreo de segunda etapa o de vivienda. Puesto que debe haber 80 viviendas en la muestra, esta fracción de muestreo difiere con cada alternativa. Está dada por nv/Ml NV/M, donde nv/MyNv/M son los números de viviendas por manzanas en la muestra y la población, de nuevo en el mismo orden. Con la primera alternao

^

20

5

tiva de muestreo, la fracción de muestreo de viviendas se calcula como -5_ - _A, con la segunda es de -1ÍL = JL, y con la tercera es de 20 2

— = — . Observe que el producto de las fracciones de 20 5

muestreo de primera y segunda etapas en cada caso es igual a la fracción de muestreo total _L. 25

¿Qué alternativa sería preferible? Aunque la presentación de los cálculos detallados para determinarlo rebasa el alcance de esta obra, convendría ilustrar el principio general. El ahorro en costos de recopilación de datos sería mayor con la fracción de muestreo de segunda etapa. Ello significa que se seleccionarían muchas viviendas de cada manzana designada, como en la segunda de las alternativas citadas. La eficiencia estadística dictaría el uso de una fracción de muestreo de segunda etapa pequeña, ya que puede esperarse que las manzanas sean relativamente homogéneas y, de tal suerte, sería

494


Muestreo probabilistic proporcional al tamaño Variante de muestreo de grupo en que se selecciona un número fijo de unidades de segunda etapa de cada unidad de primera etapa. A su vez, son variables las probabilidades de la selección de cada unidad de primera etapa, puesto que guardan relación directa con el tamaño relativo de estas unidades.

aconsejable tener pocas viviendas en una manzana dada. La tercera alternativa sería preferible sobre bases estadísticas. La teoría del muestreo estadístico indicaría que es preciso equilibrar estos dos criterios. Hay fórmulas para lograr dicho propósito que, en lo esencial, reflejan el costo de recopilación de datos y la variabilidad de la característica en un subgrupo y entre subgrupos; pero una regla general útil es que los subgrupos de tres a ocho viviendas por manzana o segmento son casi óptimos respecto de muchas variables en ciencias sociales.9 El muestreo de área de dos etapas es muy eficaz cuando el número de unidades de segunda etapa (por ejemplo, viviendas) es casi el mismo que el de unidades de primera etapa (como las manzanas). En caso de ser claramente desiguales, el muestreo de área de dos etapas simple puede sesgar la estimación. De nuevo en el ejemplo hipotético, algunas manzanas de Chicago incluirían viviendas multifamiliares de varios pisos, de personas de bajos ingresos. Las manzanas en barrios residenciales más elegantes de la ciudad tendrían menos viviendas, cada una de una sola familia. En tal caso, el número de unidades de segunda etapa por cada unidad de primera etapa sería muy diferente. En ocasiones, el problema puede superarse al combinar áreas. Cuando tal opción es impensable o de realización muy difícil, es factible recurrir al muestreo probabilístico proporcional al tamaño. Considere como ejemplo los datos del anexo 16.7 y suponga la selección de una muestra de 20 elementos, de la población de 2000 viviendas. En el muestreo probabilístico proporcional al tamaño se selecciona un número fijo de unidades de segunda etapa de cada unidad de primera etapa. Asuma que después de equilibrar las consideraciones económicas y estadísticas se determina que el número de unidades de segunda etapa por cada una de primera etapa es 10. Deben seleccionarse dos unidades de primera etapa para tener una muestra total de 20. El procedimiento deriva su nombre de la forma en que se eligen esas unidades de primera etapa. Las probabilidades de selección son variables, ya que dependen del tamaño de las unidades de primera etapa. En este ejemplo, se debe consultar una tabla de números aleatorios de cuatro dígitos. Los primeros dos números encontrados entre 1 y 2000 serían las manzanas que se tomen. Todo número entre 1 y 800 indicaría la inclusión de la manzana 1; entre 801 y 1200, la de la manzana 2; entre 1201 y 1400, la de la manzana 3, y así sucesivamente. Son iguales las probabilidades de que un hogar dado se incluya en la muestra, puesto que las probabilidades de selección desiguales de la primera etapa se equilibran con las de la segunda etapa, también desiguales. Por ejemplo, considere las manzanas 1 y 10, que son los dos extremos. Las probabilidades de selección de primera etapa de la manzana 1 son

ROO

2UUU

1

= —» puesto que 800 2j

de los 2000 números aleatorios corresponden a dicha manzana. Por otra parte, apenas 25 de esos números (1976 a 2000) se asignarían a la manzana 10, de modo que su fracción de muestreo de primera etapa es

ZOOO

= — • Se selecciona 10 viviendas de cada manzana, de modo que la fracción de oU

muestreo de segunda etapa de la manzana 1 es ^TT - ^' y la de la manzana 10, _ = _. Z*3

¿O

ANEXO 16.7

Manzana

Hogares

Número acumulativo de hogares

1

800 400 200 200 100 100 100 50 25 25

800 1200 1400 1600 1700 1800 1900 1950 1975 2000

2 3 4 5 6 7 8 9 10

Combinación de los tipos de muestras

4NK;

Disyuntiva etica 16.1 Miguel Toledo investiga el surgimiento y resolucibn de conflictos en los canales de distribution. En virtud de la dif icuitad para entrar en contacto con los miembros de los canales, decide emprender un experimento con una muestra de conveniencia de estudiantes de licenciatura. Las muestras de estudiantes son tolerables en la investigacion del comportamiento de constimidores, pero han recibido criticas mas severas en los estudios de canales, ya que los estudiantes tambie'n son consumidores, mas no miembros de canales. Sin embargo, decidido a presenter su investigacion en la mejor forma postble, Toledo hace caso orniso

de la alta fracci6n de estudiantes de bellas artes incluida en su muestra de estudiantes de primeros sernestres de rnercadotecnia y se refiere a su muestra como 'estudiantes de administracitin con experiencia laboral promedio de tres anos en puestos donde se requieren y desarrollan las habilidades personales y de negociacion en niveles comparables a los de muchos miembros de los canales de distribucion".

* i.Es etico decir que una muestra inadecuada es apropiada?

De tal suerte, los productos del muestreo de primera y segunda etapas se compensan, a saber: 800 2000

_10_ 800

=

25 2000

_10_ 25

lo que también es válido para las manzanas restantes. El muestreo probabilístico es otro ejemplo de cómo la información genera información con problemas de muestreo aplicados. Es factible evitar el sesgo del muestreo de área de dos etapas simple y obtener estimaciones más precisas cuando hay una variación considerable en el número de unidades de segunda etapa por unidad de primera etapa. Por supuesto, el precio que se paga es que el muestreo probabilístico proporcional al tamaño requiere tener conocimientos detallados del tamaño de cada unidad de primera etapa. Empero, tal precio no es tan alto como podría ser, por ejemplo en Estados Unidos, donde las autoridades censales informan sobre el número de viviendas por manzana en todas las ciudades con más de 50 000 habitantes y en muchas otras áreas urbanizadas.10 Además, se incluyen mapas en cada informe. Pese a que son hasta cierto punto obsoletos cuando se publican, estos mapas y datos estadísticos por manzana son actualizables. Las empresas proveedoras de energía eléctrica tienen registros al día de las viviendas con servicio, al igual que las compañías telefónicas. En muchos casos, esos datos estadísticos pueden desglosarse por manzana.

I Combinación delos tipos demuestras Como empezará a advertir, el diseño de muestras es un tema muy detallado. En este análisis se han presentado sólo algunos aspectos fundamentales, en particular los tipos básicos de muestras probabilísticas. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que estos tipos básicos son combinables y, de hecho, se combinan en estudios de campo en gran escala, con lo que se producen diseños muy complejos. A manera de ejemplo, el sondeo de opinión de la empresa Gallup es uno de los más conocidos. La muestra de ese sondeo "consiste en 1500 adultos seleccionados de 320 localidades con métodos de muestreo de área. En cada localidad, se da al entrevistador un mapa con un punto inicial especificado y se requiere que siga una dirección, también indicada. En cada vivienda ocupada, el entrevistador debe intentar el cumplimiento de las cuotas por sexo".11 En resumen, en el sondeo de opinión de Gallup se utiliza una combinación de muestreo de área y de cuota. Además, es hasta cierto punto frecuente que varios niveles de estratificación, como los de área geográfica y densidad de población, procedan a realizar varias etapas del muestreo de grupo. De tal suerte, es imposible convertirse en un experto en muestreo con el breve análisis del tema en esta obra.12 Empero, el lector debe haber adquirido la capacidad para comunicarse en relación con el diseño de muestras y usar el software de mi-

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Capítulo 16: Muestreo estratificado y de grupo crocomputadoras disponible para selección de muestr^. Por añadidura, inclusive si no entiende plenamente, por ejemplo, por qué se obtuvieron n} observaciones de un estrato y n2 de otro, debe tener la capacidad de apreciar las consideraciones básicas que determinaron la decisión.


Cuando Pam Heisler se reunid con sus investigadores la semana siguiente, estaban listos para comenlarle acerca de intentos ptevios de sondeos de opinion en internet. Terry Shapiro empezd por informar sobre sondeos que realizd Harris Black International. Esta empresa de investigation habia vigilado las preferencias de los votantes en los meses que antecedieron a varias elecciones de gobernadores y senadores en Estados Unidos. En 21 de 22 elecciones que vigilo, predijo correclamente al ganador. "Eso es impresionante -dijo Pam-. <.Qu£ ocurrid en la vigesimo segunda election?" "Fue la election del gobernador de Georgia -respondio" Terry-. La empresa habfa predicho que Guy Millner, republicano, obtendria la gubernatura. Lo que no sabia era que los democratas estaban tan molestos por los intentos de llevar a juicio al presidente Clinton que salieron a votar en mass y lo hicieron por Roy Barnes, el candidate de su partido, quien gand." "jAcaso el sondeo de opinion no revelo la ira de los democratas?" "Todo indica que no. Sin embargo, pueden ocurrir cambios inesperados en ciertos grupos, sin importar que digan los sondeos de opinidn.' 'Eso es cierto -dijo Jim Lovesey- Pero el partido republicano contratb en Atlanta a Whit Ayres para que realizara un sondeo de opinifln telefdnico, y Sste identified al ganador en las elecciones por la gubernatura de Georgia."

"America Online tambien ha realizado sondeos de opinidn en linea. La empresa preguntd a mas de 100 000 de sus suscriptores que opinidn tenian antes de las audiencias del caso Clinton. Ma's de la mitad penso que Clinton debia renunciar. Los sondeos de opinidn teief6nicos de la poblacion general mostraban en ese momento que mas de la mitad pensaba que no debia renunciar." "Asi es -interrumpid Terry-; pero los investigadores de AOL ni siquiera trataron de efectuar ajustes en relacidn con las diferencias entre las caracteristicas demograf icas de su poblaci6n y la poblacion general." "Es cierto -comentd Jim- Pero algunos expertos en sondeos afirman que el ajuste relative a las caracteristicas demograficas no corrige de verdad las diferencias enlre ios usuarios de internet y los no usuarios. No se trata simplemente de diferencias econdmicas o Stnicas, sino de diferencias en las actitudes hacia la tecnologfa, y eso puede derivarse de muchos factores." "iNo seria mejor empezar con una muestra que en verdad represente a mis electores -pregunto Pam- en vez de tratar de ajustar los numeros?" "Tu eres la cliente, Pam", dijo Terry. "Asi es -finalize" Jim-. Dinos que quieres saber y te traeremos las mejores respuestas posibles."

Fuenie. Esie caso se basa en el anSlisis de los sondeos de opinion politics en linea en John Simons. "Is a Weh Political Poll Reliable? Yes? No? Maybe?", en The Wall Sfreer Jouma/.13deabrildsl999,pp B1,W

'(.due" mas averiguaste, Jim?", pregunt6 Pam,

| Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Especificar los dos procedimientos con que se distingue una muestra estratificada. Una muestra estratificada es una muestra probabilística que se distingue por el procedimiento de dos pasos siguiente: 1) se divide a la población prevista en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes y 2) se selecciona una muestra aleatoria simple de elementos en forma independiente de cada subgrupo o subconjunto.

Resumen

HÜBN

Objetivo de aprendizaje 2 Citar las dos razones por las que los investigadores optan por usar una muestra estratificada y no una aleatoria simple. Las muestras estratificadas pueden generar datos estadísticos más precisos, lo cual significa que tienen menos errores de muestreo, en comparación con las aleatorias simples. Además, la estratificación permite investigar características de interés en subgrupos específicos.

Objetivo de aprendizaje 3 Señalar qué aspectos deben considerar los investigadores cuando dividen una población en estratos para obtener una muestra estratificada. Los investigadores deben dividir a la población en estratos, de modo que los elementos de un estrato dado tengan la mayor similitud de valores posibles y que los valores entre dos estratos sean tan distintos como resulta factible.

Objetivo de aprendizaje 4 Explicar qué es una muestra estratificada proporcionada. Con una muestra estratificada proporcionada, el número de observaciones en la muestra total se distribuye entre los estratos en proporción al número relativo de elementos de la población de cada estrato.

Objetivo de aprendizaje 5 Explicar qué es una muestra estratificada desproporcionada. El muestreo estratificado desproporcionada consiste en equilibrar los dos criterios de tamaño y variabilidad de los estratos. Con un tamaño de muestra fijo, los estratos con mayor variabilidad son muestreados en forma más que proporcional a su tamaño relativo. A la inversa, los estratos muy homogéneos son objeto de muestreo menos que proporcional.

Objetivo de aprendizaje 6 Enumerar los pasos que se siguen para extraer una muestra de grupo. El muestreo de grupo consta de los pasos siguientes: 1) dividir a la población prevista en subconjuntos exhaustivos y mutuamente excluyentes y 2) seleccionar una muestra aleatoria de los subconjuntos.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar la diferencia entre una muestra de grupo de una sola etapa y otra de dos etapas. Si el investigador usa todos los elementos de población en los subconjuntos seleccionados para la muestra, ésta es de una etapa. Por otra parte, cuando se selecciona por métodos probabilísticos una muestra de elementos de ciertos subconjuntos, el procedimiento se llama muestreo de grupo de dos etapas.

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Objetivo de aprendizaje 8 Explicar por qué el muestreo de grupo, pese a ser estadísticamente menos eficiente que las muestras estratificadas, es el procedimiento de muestreo más usado en las encuestas de campo a gran escala de entrevistas personales. El muestreo de grupo es el procedimiento más usado en las encuestas de campo en gran escala de entrevistas personales porque suele ser más eficiente en lo económico, pues el costo por observación es menor. Los ahorros permiten seleccionar una muestra más grande con menor costo. Aunque el muestreo de grupo requiere una muestra mayor para derivar el mismo grado de precisión, por lo que es menos eficiente desde el punto de vista estadístico, el costo por observación más bajo permite usar muestras tan grandes que pueden producirse cálculos con error estándar menor al mismo costo.

Objetivo de aprendizaje 9 Distinguir entre el muestreo de área de una y dos etapas. La característica distintiva del muestreo de área de una etapa es que se enumeran y estudian todas las viviendas de las manzanas seleccionadas (u otras áreas). En el muestreo de área de dos etapas simple, se selecciona de cada unidad de primera etapa una cierta proporción de las unidades de muestreo de segunda etapa.

Objetivo de aprendizaje 10 Señalar la cualidad que distingue al muestreo de probabilidades proporcional al tamaño y explicar cuándo se usa. En el muestreo probabilístico proporcional al tamaño, se selecciona un número fijo de unidades de segunda etapa de cada unidad de primera etapa. Este muestreo resulta particularmente útil cuando el número de unidades de segunda etapa es desigual y el muestreo de área de dos etapas simple podría causar sesgo en la estimación.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué es una muestra estratificada? ¿Cómo se selecciona? 2. ¿Es probabilística o no probabilística una muestra estratificada? Explique su respuesta. 3. ¿Qué principio debe usarse para determinar los estratos de una muestra estratificada y por qué? ¿Cómo se pone en práctica ese principio? 4. Describa el procedimiento que se utiliza para estimar un intervalo de confianza para una media poblacional con una muestra estratificada. Sea específico. 5. ¿Qué método de muestreo suele producir estimaciones más precisas de una media poblacional: el aleatorio simple o el estratificado? Fundamente su respuesta. 6. ¿Qué es una muestra estratificada proporcionada y una estratificada desproporcionada? ¿Qué debe saberse acerca de la población prevista para seleccionar cada una? 7. ¿Qué es una muestra de grupo? ¿Cómo se selecciona? 8. ¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre las muestras de grupo y estratificada? 9. ¿Qué es una muestra sistemática? ¿Cómo se determinan el punto inicial aleatorio y el intervalo de muestreo de tal muestra? 10. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de las muestras sistemáticas? 11. ¿Qué es una muestra de área y por qué se usa? 12. ¿En qué difieren las muestras de área de una y dos etapas?


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Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. El Banco Nacional Mexiquense, con sede en Toluca, Edo. de México, tiene unos 400 000 usuarios de su tarjeta de crédito dispersos en todo el estado. En los formularios de solicitud de la tarjeta se pide información de nombre, dirección, teléfono, ingresos, escolaridad, etcétera, como es usual en tales solicitudes. Ahora, el banco está muy interesado en determinar si existe una relación entre los usos que se dan a la tarjeta y las características socioeconómicas del tarjetahabiente. Por ejemplo, ¿hay diferencias entre las características de las personas que sólo usan la tarjeta para compras mayores, como las de aparatos electrodomésticos, y quienes la utilizan para compras cotidianas y menores? a) Identifique la población y el marco de muestreo que usaría el Banco Nacional Mexiquense. b) Indique cómo extraería una muestra aleatoria simple de ese marco de muestreo. c) Señale cómo obtendría una muestra estratificada de ese mismo marco de muestreo. d) Describa cómo derivaría una muestra aleatoria de grupo del marco de muestreo. e) ¿Qué método sería preferible y por qué? 2. Supermercados Exclusivos estudia la posibilidad de entrar al mercado de una gran zona metropolitana. Sin embargo, antes de tomar la decisión los directivos desean estimar los metros cuadrados promedio de piso de ventas de sus competidores potenciales, con el fin de planear más adecuadamente la nueva tienda propuesta. Una muestra estratificada de supermercados de dicha zona produjo los resultados siguientes:

Tamaño Supermercados pequeños Supermercados intermedios Supermercados grandes

Número total en la ciudad

Número de cada tamaño en la muestra

Media de tamaño de tiendas de la muestra

Desviación estándar de las tiendas de la muestra

1000 600 400

20 12 8

371.6 m2 929 m2 5574 m2

185.8m2 92.9 m2 278.7 m2

a) Estime el tamaño promedio de los supermercados en la zona metropolitana. Detalle sus cálculos. b) Genere un intervalo de confianza de 95% en relación con dicho valor. Muestre nuevamente sus cálculos. c) ¿Se usó un diseño de muestra estratificada proporcionada o desproporcionada para determinar el número de observaciones de muestra en cada estrato? Explique su respuesta. 3. Más Tienda es una tienda de departamentos grande de una localidad. La gerente general está preocupada por el constante exceso de diversos artículos en varios departamentos. Cada mes se contabiliza un excedente de unos 3000 artículos, que van desde pequeñas herramientas multifimcionales hasta podadoras. La gerente no sabe si el exceso se debe principalmente a políticas de compra inadecuadas o al diseño deficiente de la tienda y prácticas de abasto inapropiadas. Está consciente de la dificultad de usar los pedidos de compra, facturas y tarjetas de inventario de todos los artículos con existencias excesivas. Así pues, decide seleccionar una muestra de artículos, si bien no sabe cómo proceder. a) Identifique los elementos poblacionales y el marco de muestreo. b) ¿Qué método de muestreo recomendaría y por qué? Sea específico. c) ¿Cómo elaboraría la muestra con base en ese método de muestreo? 4. El departamento de viviendas de una universidad decidió realizar un estudio para determinar la influencia que vivir en dormitorios o en viviendas situadas fuera del campus tiene en el rendimiento académico de los estudiantes. Se le ha pedido su ayuda. a) ¿Qué método de muestreo recomendaría y por qué? Sea específico. b) ¿Cómo obtendría la muestra con base en ese método? 5. Maxwell Federated es una cadena de tiendas departamentales de la zona metropolitana de Chicago. Sus directivos están preocupados por la falta de liquidez y el deterioro de las cuentas por cobrar de la compañía. Al parecer, más y más clientes caen en morosidad. Los administra-

W

Capítulo 16: Muestreo estratificado y de grupo dores pretenden evaluar el estado actual de cuentas vencidas para determinar si se concentran en algunas tiendas y en ciertos tipos de compras o compradores. a ) ¿Qué método de muestreo recomendaría y por qué? Sea específico. b) ¿Cómo elaboraría la muestra con base en ese método de muestreo? 6. Un establecimiento minorista de aparatos electrodomésticos planea introducir en el mercado local una nueva marca de lavavajillas, por lo cual está interesado en estimar la demanda del producto. Se decidió por un muestreo de área de dos etapas y ha obtenido un mapa actualizado de la ciudad, si bien no sabe cómo proceder y requiere su ayuda. Confeccione un enfoque, paso a paso, que recomendaría para el estudio. 7. En febrero, una ciudad del centro del país aprobó un plan de reciclado obligatorio de ciertos tipos de basura doméstica. Se contrató a un despacho de investigación de mercados para que evaluara el avance del plan en julio. Entre las medidas de eficacia evaluadas, los investigadores compararon el peso de basura reciclable que fue recolectada en cada vivienda por semana con un estimado previo al plan, de 5 kg semanales. A tal efecto, se usó el procedimiento de muestreo siguiente: En primer término, se dividió a la ciudad en 840 manzanas. Luego, se ordenaron las manzanas de mayor a menor con base en el número estimado de viviendas de cada una y, con base en números aleatorios, se seleccionó cada duodécima manzana. Por último, los investigadores acompañaron a los recolectores de basura en sus rondas semanales y pesaron cada bolsa de basura reciclable que fue recolectada en las manzanas especificadas (suponga que cada vivienda tira una bolsa de basura semanal). a) ¿Cuáles son los elementos de la población y el marco de muestreo? b) ¿Cuáles son las unidades de muestreo primarias? c) Describa el plan de muestreo que usaron los investigadores. d) ¿Cuáles son las probabilidades aproximadas de que una vivienda sea incluida en la muestra? 8. Una investigadora está interesada en estudiar la satisfacción laboral de representantes de ventas de la industria de ordeño automatizado. Decidió usar el muestreo probabilístico proporcionado al tamaño para seleccionar la muestra. En los trabajos preliminares se identificaron sólo ocho compañías que fabrican las máquinas de ordeño automática. Se considerará cada compañía como unidad de primera etapa. La investigadora determinó que necesita tener cuatro unidades de segunda etapa por cada una de la primera etapa. El tamaño total de la muestra buscada es 16. Se generó la tabla siguiente: Unidad

Personal de ventas

Personal de ventas acumulado

1

6 10 7 12 8 8 14 9

6 16 23 35 43 51 65 74

2 3 4 5 6 7 8

a) ¿Cuántas unidades de primera etapa deben seleccionarse? b) Consulte el anexo 15.6 de la tabla de números aleatorios abreviada, en el capítulo precedente. Empezando en la primera columna y la primera fila, y moviéndose hacia abajo, ¿cuáles unidades de primera etapa se deben seleccionar para el muestreo de segunda etapa? c) Demuestre que son iguales las probabilidades de que cualquier representante de ventas sea incluido en la muestra.

Notas 1. Cecelia Blalock, "Selling Sales", en Grocery Headquarters, diciembre de 1998, pp. 43-46. 2. Note que aquí se supone de nuevo que se aplica la distribución normal para derivar esta inferencia. Aun-


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que tal supuesto no es estrictamente correcto en este caso, dado el tamaño de la muestra tomada de cada estrato, se usa para hacer una comparación más directa con el intervalo derivado del muestreo aleatorio simple. En muchas situaciones la distribución normal sería válida, ya que el teorema central del límite también se aplica a las medidas de cada estrato y la combinación lineal de éstas produce una media de muestras global de distribución normal. 3. La Oficina del Censo estadounidense también usa el muestreo estratificado desproporcionado en sus encuestas. Véase descripciones de los estratos y las tasas de muestreo en "Eighteen Million Households Will Receive Sample Questionnaire in '90 Census", en Census and You 24, enero de 1989, p. 2. 4. Joseph Rydholm, "On the Front Line of On-Line", en Quirks Marketing Research Review, julio de 1998, bajado del sitio de Quirk's, wwwquirks.com, el 13 de agosto de 1999. 5. Véase un análisis del uso de muestras sistemáticas en las encuestas telefónicas en J. Michael Brick, Joseph Waksberg, Dale Kulp y Amy Starer, "Bias in List-Assisted Telephone Samples", en Public Opinion Quarterly 59, verano de 1995, pp. 218-235. 6. Sudman propone que cuando el "intervalo de muestreo / no es un entero, la solución más sencilla es usar como intervalo el entero inmediato superior o inferior a z. Es usual que ello produzca una muestra seleccionada apenas levemente mayor o menor que la requerida en forma inicial y que este nuevo tamaño de muestra no tenga efecto apreciable en la exactitud de los resultados o el presupuesto. En el caso de muestras en que el intervalo i es pequeño (generalmente con z menor que 10), de modo que el redondeo produzca un efecto de importancia en el tamaño de la muestra, es posible añadir o eliminar casos [...] Es usual que sea más fácil el redondeo en el cálculo de z, de modo que la muestra sea mayor, para luego proceder a la eliminación sistemática". Seymour Sudman, Applied Sampling, San Francisco, Academic Press, 1976, p. 54. 7. Earl R. Babbie, The Practice of Social Research, Belmont, CA, Wadsworth Publishing, 7a. ed., 1995, p. 198. 8. R.L. Polk and Company, de Taylor, Michigan, publica cerca de 1400 directorios de ciudades de tamaño intermedio, a saber, de 50 000-800 000 habitantes. Esos directorios contienen una lista alfabética de personas y empresas, así como una lista de viviendas por calle. Aunque la lista alfabética puede contener un alto porcentaje de entradas incorrectas en un momento dado, es razonablemente precisa porque omite sólo las construcciones edificadas después de publicados los directorios y éstos se actualizan cada dos o tres años. 9. Sudman, Applied Sampling, p. 81. 10. US. Census of Housing: Vol. Ill, City Blocks, HC(3)—N° (número de ciudad). 11. Sudman, Applied Sampling, p. 71. 12. Quienes estén interesados en ahondar en el tema deben leer alguno de los excelentes libros que se han publicado al respecto: William G. Cochran, Sampling Techniques, Nueva York, John Wiley, 3a. ed., 1977; Morris H. Hansen, William N. Hurwitz y William G. Madow, Sample Survey Methods and Theory, vol. I, Methods and Applications, (Nueva York: John Wiley, 1953; Gary I. Henry, Practical Sampling, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1990; Leslie Kish, Survey Sampling, Nueva York, John Wiley, 1995); Paul S. Levy y Stanley Lemeshow, Sampling of Populations: Methods and Applications, Nueva York, John Wiley and Sons, Inc., 1991; Richard L. Schaeffer y William Mendenhall, Elementary Survey Sampling, Belmont, CA., Wadsworth Publishing Company, 5a. ed., 1996).

Lecturas recomendadas Existen varios libros excelentes en los que se analizan con más detalles que en esta obra los fundamentos y diversos tipos de muestras estratificadas y de grupo. Tres de los tratamientos más extensos y de mayor calidad son: William Cochran, Sampling Techniques, Nueva York, John Wiley 3a. ed., 1977. Morris H. Hansen, William N. Hurwitz y William G. Madow, Sample Survey Methods and Theory, vol. I, Methods and Applications, Nueva York, John Wiley, 1993. Leslie Kish, Survey Sampling, Nueva York, John Wiley, 1995. Véase tratamientos abreviados de los principios del muestreo de encuestas, sin que por ello dejen de ser útiles, en: Graham Kalton, Introduction to Survey Sampling, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, 1982). Richard L. Schaeffer y William Mendenhall, Elementary Survey Sampling, Belmont, CA., Wadsworth Publishing Company, 5a. ed., 1996.

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TAMAÑO DE LA MUESTRA O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Especificar el factor clave que debe considerar el investigador al estimar el tamaño de la muestra con principios estadísticos. 2. Citar otros dos factores que los investigadores también deben considerar para estimar el tamaño de la muestra y explicar su relación. 3. Explicar la influencia del tamaño de la población en el tamaño de la muestra. 4. Especificar las circunstancias en las que debe usarse el factor de corrección de población finita. 5. Explicar el efecto del costo en el tamaño de las muestras estratificadas o de grupo. 6. Citar la regla general para el cálculo del tamaño de la muestra cuando se usan tablas de clasificación cruzada.

502

Un caso para la investigación de mercados "¿Cómo estuvo su cena hoy?", preguntó María Martínez a Guillermo Bojórquez y su esposa Emilia cuando terminaban de comer el cordero. "Maravillosa, como siempre", respondió Emilia. Su esposo, todavía con un bocado en la boca, asintió con la cabeza. "Le pedí a Vicente que les trajera pastelillos y capuchino de postre, como cortesía de la casa." "Qué amable de tu parte, gracias", replicó Emilia. "Siento interrumpir su cena -continuó María-, pero recuerdo que el señor Bojórquez me comentó una noche que trabaja en una compañía de investigación de mercados. Me pregunto si habría algún momento en que podríamos hablar sobre cierta idea que tengo."

"Exactamente. Miguel cree que esa zona tiene mucho potencial de atraer a la clientela del centro después de la jornada laboral. Es probable que tenga razón. Por otra parte, no estoy convencida de que otro local sea la forma correcta de expandirse. Me parece que Miguel y yo somos las razones del éxito de nuestro restaurante. Uno de los dos siempre estamos aquí. Con dos locales tan distantes, tendríamos que contratar a un gerente, con lo cual se perdería el control personal." "Y, ¿cómo te gustaría que se expandieran? -preguntó Emilia-. ¿Ampliando este restaurante?"

"Ninguno mejor que ahora -replicó Guillermo, al tiempo que se limpiaba la boca y hacía un movimiento hacia la silla vacía que estaba junto a él- Por supuesto, puedes abandonar tus deberes del restaurante unos cuantos minutos."

"No. Preferiría iniciar el servicio de entrega a domicilio o comida para llevar. Cuando asistía la feria de restaurantes, me di cuenta de que hay una tendencia creciente a comprar comida para el hogar. Nos gustaría atender ese mercado. El problema es que no sé cómo promover ese servicio entre los profesionales jóvenes que no tienen tiempo para cocinar y quieren comer en su hogar comidas elegantes, propias de restaurantes, o entre parejas en que los dos trabajan y buscan un servicio de entrega a domicilio o comida para llevar porque no pueden cocinar en casa."

María hizo una señal a los meseros para que limpiaran la mesa de los Bojórquez mientras se sentaba. Vicente apareció con copas espumosas de capuchino y tubos crujientes de pastelillos rellenos de crema.

"Bien -contestó Guillermo-, una forma de averiguar qué quieren las personas y qué están dispuestos a pagar es realizar una encuesta. Un buen principio sería entrevistar a las personas que han comido en el restaurante durante los últimos seis meses."

"Como seguramente saben, el medio restaurantero está muy competido. La satisfacción del cliente lo es todo. El servicio descuidado o un cambio de cocinero pueden cavar la tumba de un restaurante. Nosotros hemos tenido mucha suerte. Nos ha ido muy bien desde que abrimos hace tres años. Hemos tenido pocos cambios de meseros y nuestro chef, aunque temperamental, nos ha sido fiel."

"¿Pero a cuántas personas entrevistarían? -inquirió María- No puedo darme el lujo de gastar mucho dinero en una investigación de mercado. Los restaurantes operan con un margen de utilidad muy reducido. Además, mi esposo está decidido a abrir una sucursal. Aunque una buena investigación de mercado podría convencerlo de que mi plan es mejor, no estará de acuerdo en invertir mucho dinero en estudiar una opción que no le interesa en particular."

"Entonces, ¿en qué puedo ayudarlos?", preguntó Guillermo. "Como saben, mi esposo Miguel y yo somos socios del restaurante. Yo me encargo del área de comedor y la supervisión de la cocina. Él maneja los aspectos económicos. Estamos de acuerdo en que llegó el momento de expandirnos. Nos gustaría abrir un segundo restaurante. Miguel ya le echó el ojo a un local restaurado con vista a la calle en el sector poniente." "¿En el sector poniente? -preguntó Emilia- ¿Donde están renovando construcciones en la vieja zona de almacenes?"

Temas para análisis 1. ¿Qué factores influirían en el tamaño de la muestra en un estudio que realizará el señor Bojórquez para el restaurante de María y Miguel? 2. Poniéndose en el lugar de Guillermo Bojórquez, ¿qué información le interesaría acerca de los clientes del restaurante?

Hasta este punto, nuestro análisis del muestreo se ha centrado en el tipo de muestra. Otra consideración importante es el tamaño de la muestra. Salvo que el investigador use una muestra secuencial, necesita algún medio para determinar el tamaño necesario de la muestra antes de iniciar la recopilación de datos. Los investigadores principiantes podrían suponer que la muestra debe ser tan grande cuanto pueda pagar el cliente, pero la cuestión del tamaño es compleja. Depende, entre otros factores, del tipo de muestra, dato estadístico en cuestión, homogeneidad de la población, tiempo, dinero y personas disponibles para el estudio. Aunque es imposible estudiar adecuadamente todos esos temas en un capítulo, presentamos principios estadísticos importantes que determinan el tamaño de la muestra, usando para ello muestras aleatorias simples y algunos de los datos estadísticos más comunes. Los lectores interesados en la forma de determinar el tamaño de las muestras estratificadas o de grupo deben consultar alguna obras de referencia estándar sobre la teoría del muestreo. Quienes estén interesados en usar una muestra aleatoria simple para estimar valores como la varianza poblacional, que rebasa el alcance de este capítulo, encontrarán información útil en un buen texto intermedio de estadística. Pese a que los principios son los mismos en cada caso, las fórmulas difieren porque dependen del plan de muestreo y del dato estadístico de que se trate.

| Consideraciones básicas en la determinación del tamaño de la muestra

Precisión

Margen de error en un estudio o magnitud del intervalo de estimación. La precisión absoluta se expresa como el número de unidades por arriba o abajo del estimado. La precisión relativa, en referencia al valor estimado del parámetro. Confianza

Grado en que puede considerarse que un estimado se aproxima al valor verdadero.

No debe sorprender que la distribución de muestreo de un dato estadístico sea la clave para determinar el tamaño de la muestra. Recordará el lector que la distribución de muestreo de un dato estadístico indica cómo varían las estimaciones de la muestra en función de la muestra específica seleccionada. Si el investigador conoce la amplitud de la distribución de muestreo, puede determinar la incidencia del error relacionado con un estimado. Por ejemplo, en el capítulo 15 dijimos que el error relacionado con la estimación de la media poblacional basada en la media de la muestra está dado por el error estándar de la media, o^ = a/Vw, o desviación estándar poblacional dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra cuando se conoce la varianza poblacional, y por s/\/ñ o desviación estándar de la muestra dividida entre las raíz cuadrada del tamaño de la muestra si se desconoce tal varianza. Así, el primer factor que debe considerarse al estimar el tamaño de la muestra es el error estándar de la estimación obtenido de la distribución de muestreo conocida del dato estadístico. La segunda consideración es cuan precisa debe ser la estimación. Por ejemplo, un investigador que estudia la media de ingresos podría necesitar que el estimado de la muestra esté a ± 100 unidades monetarias del valor poblacional verdadero. O también podría requerirse un estimado menos preciso, por ejemplo, a ± 500 del valor verdadero. Cuando el problema consiste en estimar un parámetro poblacional, se dice que la precisión se mide con la magnitud del error o del intervalo de estimación. El grado de precisión necesario recibe una influencia considerable de la importancia de la decisión correspondiente en el estudio desde el punto de vista administrativo. Si de los resultados del estudio dependen una erogación millonaria de dinero o los puestos de cientos de empleados, es probable que el margen de error aceptable sea mínimo. La precisión absoluta se expresa en unidades por arriba o abajo de la estimación del parámetro y Imprecisión relativa, en referencia directa al valor de la estimación del parámetro. Otro factor que influye en el tamaño de la muestra es el grado de confianza que el investigador requiera de la estimación. En caso de usar una muestra de tamaño fijo, se requiere el equilibrio entre el grado de confianza y el de precisión. Es posible especificar uno u otro, mas no ambos. Sólo cuando se permite que varíe el tamaño de la muestra se logran la precisión y grado de confianza especifi-

Determinación del tamaño de la muestra en la estimación de medias

505

cados en el resultado. En realidad, la determinación del tamaño de la muestra con principios estadísticos consiste en equilibrar simultáneamente las dos consideraciones.1 A fin de entender la diferencia entre confianza y precisión, suponga que es necesario conocer el ingreso medio de cierta población. La medición más precisa de ese parámetro sería una estimación puntual de la media, el cual comprende un solo valor no relacionado con límites de error. En el caso de este estudio, los cálculos demostrarían que la media de ingreso de la población estimada como la media de la muestra es 19243 dólares. Lo más probable es que esta estimación puntual sea incorrecta y, de tal suerte, es imposible confiar en ella pese a su precisión. Por otra parte, puede tenerse confianza plena en una estimación de que el ingreso medio de la población está entre cero y 1000 000, si bien, resulta demasiado imprecisa para ser útil.

I Determinación del tamaño de la muestra en la estimación de medias La mejor forma de apreciar la relación recíproca de los factores básicos que afectan la determinación del tamaño de la muestra es mediante un ejemplo. Imaginemos que las autoridades de turismo de un estado desean conocer el monto promedio que gastan los pescadores cada año en comida y alojamiento cuando van de pesca en el estado. El trabajo del investigador es tomar una muestra aleatoria simple para estimar la erogación anual media de los pescadores, basándose para ello en una lista de todos los solicitantes de licencias de pesca en el año.2 El teorema central del límite indica que la distribución de las medias de muestras es normal con muestras de tamaño razonable, sin importar la distribución de las erogaciones en la población de pescadores. Así pues, considere la distribución de muestreo de medias de las muestras en la figura 17.1 y distinga dos casos: el caso I, en que se conoce la varianza poblacional, y el caso II, en que se desconoce tal varianza.

Caso I: Varianza poblacional conocida La varianza poblacional, a2, tal vez se conozca de estudios previos, pero los gastos promedio de comida y alojamiento podrían ser desconocidos, ya que la variación usualmente cambia con lentitud mucho mayor que el nivel.3 Ello significa que también se conoce la dispersión de la distribución dada por el error estándar de la estimación, oj, (véase figura 17.1), hasta una constante de proporcionalidad, la

Suponga que es necesario estimar los gastos anuales medios de los pescadores en cierto estado. El teorema central del límite indica que la distribución de medias de las muestras es normal con muestras de tamaño razonable, sin importar la distribución de las erogaciones en la población de pescadores. Fuente: Guísela Murat

506

Capítulo 17: Tamaño de la muestra

F I G U R A 17.1

Disyuntivo etitn 17.1 Los investigadores del laboratorio de un fabricante regional de alimentos desarrollaron recientemente una nueva cobertura para postres. Esta cubierta es mas util que las disponibles en el mercado, ya que se produce en diversos sabores y tendria mas uses potenciales que los productos actuales. Aunque el fabricante piensa que se trata de un producto muy promisorio, tambien cree que sen'3 necesario convencer a los comerciantes de su potencial de ventas para que tanto mayoristas como minoristas lo tengan en existencia. For consiguiente, se decide realizar una prueba de mercado del producto en un par de zonas donde el fabricante tiene una distribution especialmente fuerte. Se seleccionan varias tiendas con ias que se ha tenido una larga relacirjn de trabajo para que tengan en existencia el producto. Durante el periodo de prueba planeado, de dos meses, las ventas del producto ni siquiera se acercan a las de otras coberturas para postres. Considerando que ello podria dificultar sobremanera su distribucion, el fabricante decide emprender dos medidas: 1) prolongar el periodo de prueba y 2) aumeniar el numero de establecimientos que tienen el producto de prueba. Cuatro meses despues, los

resultados son mucho mas convmcentes y los directives sienten mayor confianza de acercarse a sus canales de distribucion con los resultados del mercado de prueba. • Ês etico realizar una prueba de mercado en una zona donde la distribucifri o la reputacion de la ernpresa son especialmente buenas?

• i,Es etico no informar sobre tal hecho a los comerciantes, con lo cual se hace que malinterpreten la respuesta del mercado at producto? • i.Es etico ampliar el tamafio de ia muestra hasta que se obtengan los resultados que se buscan? jY si e! argumento para aumentar el tamafio de la muestra fue que el producto era tan novedoso que dos meses no bastaban para que los consumidores se farniliaricen con el producto? sido mas etico planear inicialrnente una prueba de mercado rnas amplia y prolongada, en vez de ajustar su aniplitud y duracion segiin los resultados iniciales? iPorque?

raíz cuadrada del tamaño de la muestra, puesto que o^ = a/Vw". De tal suerte, se tiene una idea del primer elemento en la determinación del tamaño de la muestra, el error estándar de la estimación. Supongamos que el director de la oficina de turismo necesita que el estimado esté a ±25 unidades monetarias del valor poblacional verdadero. Por consiguiente, la precisión total sería de 50 unidades, y la mitad de la precisión, llamada M, de 25. La razón de utilizar Men lugar del intervalo completo radica en que la curva normal es simétrica alrededor de la media poblacional verdadera y los cálculos se simplifican al trabajar sólo con la mitad de la curva. El elemento restante que debe especificarse es el grado de confianza buscado en el resultado. Suponga que el director de turismo necesita una confianza de 95% de que el intervalo que genere el investigador contenga la media poblacional verdadera. Ello implica que z es aproximadamente igual a 2.4


lp:

En este punto se tiene ya todo lo necesario para determinar el tamaño de la muestra, puesto que se sabe que cierto número de desviaciones estándar a ambos lados de la muestra incluirá una proporción de todas las observaciones con curva normal y, en particular, las dos desviaciones estándar incluirán 95% de las observaciones. En la figura 17.1, cada observación es una media de muestra; la distribución de esas medias se centra en la media poblacional y las dos desviaciones estándar son 2oj o zo¿ en el caso general. Note que la desviación estándar de esta distribución es el error estándar de la media, ya que la distribución en cuestión es la de las medias de muestras. Se pretende que el estimado no difiera en más de 25 unidades monetarias (= M) del valor poblacional verdadero, por lo que simplemente se equipara el tamaño de la mitad de intervalo especificado con el número de desviaciones estándar (= zo^) para obtener: (17.1)

En esta ecuación, puede despejarse «, puesto que ya se especificaron My z, además de que se conoce s de estudios previos. En particular, es posible demostrar que n es igual a: (17.2) o, en otras palabras

tamaño de la muestra =

z, correspondiente al grado de confianza buscado, al cuadrado X varianza poblacional nivel de precisión buscado al cuadrado

A manera de ejemplo, suponga que la variación histórica de gastos de comida y alojamiento medida con la desviación estándar poblacional, a, fue de 100 dólares. Entonces:

y n = 64. De tal suerte, sólo es necesaria una muestra relativamente pequeña para estimar el nivel de gastos medio cuando la desviación estándar poblacional es de 100 dólares y la precisión permitida es de ±25. Otra forma de resolver los problemas de estimación es elaborar un nomograma de la ecuación y leer en él el tamaño de la muestra, en vez de calcularlo. El nomograma, o gráfica de alineación, es simplemente una solución gráfica de una ecuación. Cuando se especifican los valores de todas las variables de una ecuación, salvo de una variable, el valor de esta última puede leerse en la gráfica. La figura 17.2 es un nomograma de la ecuación 17.2 cuando interesa un intervalo de confianza de 95%. Al colocar una regla, de preferencia una de plástico transparente, sobre los valores M= 25 y a = 100, puede leerse el tamaño de la muestra en la columna de tamaños de muestras. El nomograma indica que n = 64 con un nivel de confianza de 95%. Pese a lo anterior, note qué ocurre si el estimado debe tener el doble de precisión: 25 dólares es la anchura total del intervalo buscado y M= 12.5. La lectura en la figura 17.2 o la sustitución en la ecuación 17.2 indican que:

y n = 256, es decir, duplicar la precisión (reducir a la mitad de la anchura total del intervalo) aumentó el tamaño de muestra requerido en un factor de cuatro. Éste es un caso básico de equilibrio entre precisión y tamaño de la muestra. Cuando se incrementa la precisión por un factor c, el tamaño de la muestra aumenta por el factor c2. Así, si la precisión buscada fuese de 10 dólares, no 50, el estimado debe ser cinco veces más preciso (c = 5) y el tamaño de la muestra tendría que ser de 1600 en vez de 64 (e* = 25).

saa


FIGURE 17.2


509

También se paga un precio alto por mejorar el grado de confianza. A manera de ejemplo, suponga que se prefiere que sea de 99, no de 95%. Sería posible usar el nomograma del intervalo de confianza de 99% que se ilustra en la figura 17.3 o calcular directamente el resultado con la ecuación 17.2, si bien en este caso z - 3, no 2, como antes. Hagamos que M- 25 y a = 100, como en la situación original. Se tendría:

3 y n = 144, mientras que n = 64 cuando z = 2. Al aumentar z por el factor d(d=— en el ejemplo), D

9

el tamaño de la muestra se incrementó por el factor d2(d2 = — en el ejemplo). 4 Lo primordial de todos estos cálculos es que debe tenerse conciencia plena del precio que debe pagarse por aumentar la precisión y confianza. Aunque es frecuente que se prefieran estimados muy precisos, en los cuales se tenga gran confianza, en la realidad alguien tiene que pagar la factura en que se incurre con cada grado adicional de precisión o confianza.

Caso II: Varianza poblacional desconocida En el primer caso acudimos a ejemplos en que se conoce la varianza poblacional. ¿Qué ocurre en el caso más habitual, cuando se desconoce? El procedimiento para estimar el tamaño de la muestra es el mismo, salvo que se usa el valor estimado de la desviación estándar poblacional, a, en lugar del valor conocido. Una vez seleccionada la muestra, la varianza calculada de la muestra se usa en lugar de la varianza estimada originalmente al determinar los intervalos de confianza. Supongamos que no se tienen estudios pasados, que sirvan de base para estimar la desviación estándar poblacional, a. ¿Cómo se genera un estimado de la desviación estándar poblacional? Podría usarse un estudio piloto.5 También, a veces es posible estimar la varianza a partir de las condiciones del enfoque del problema. Por ejemplo, en la Ventana de investigación 17.1 se analiza la estimación de la varianza cuando se usan escalas de calificación para medir las variables importantes. Una tercera posibilidad es tomar en cuenta el hecho de que el intervalo de la variable es casi igual a más o menos tres desviaciones estándares con una variable de distribución normal. De tal suerte, si es posible estimar el intervalo de variación, también lo será la desviación estándar, al dividir entre 6. Es frecuente que conocimientos mínimos a priori del fenómeno basten para estimar el intervalo. Si el estimado resulta erróneo, la consecuencia es un intervalo de confianza más o menos preciso que lo buscado. A continuación se ejemplifica esto. Sin duda habría algunos pescadores con licencia que no gastan en comida y alojamiento cuando van de pesca porque hacen viajes de un solo día. También cabría esperar que realicen varios viajes de fin de semana cada año. Suponga que se consideró que 15 días por año es el límite habitual y que los gastos de comida y alojamiento se calcularon en 30 dólares diarios, con lo que el límite superior sería 450. El intervalo también sería 450 (ya que no se puede gastar menos de cero dólares) y la desvia450 ción estándar de la estimación sería = 75 6 Con la precisión buscada de ±25 y el intervalo de confianza de 95%, el cálculo del tamaño de la muestra sería:

y n = 36. El nomograma de la figura 17.2 también arrojaría el mismo resultado.

510 Figure 17.3




§f f

Lineamientos para estimar la varianza con datos obtenidos mediants escalas de calificacion

Las escalas de calificacion estan acompanadas de una doble limitation: por ejemplo, en una escala de cmco puntos las respuestas no pueden ser menores de 1 ni mayores de 5. Ello origins una cierta relacion entre la media y la varianza. Por ejemplo, si la media de la muestra es de 4.6 en una escala de cinco puntos, debe haber una proportion alta de respuestas con la calificacion 5 V la variation debe ser relativamente pequena. Por otra parts, si la media es cercana a 3, la varianza podria ser mucho mayor. La naturaleza de !a relacibn entre la media y la varianza depende del numero de puntos de la escala y de la "forma" de la distribution de respuestas (por ejemplo, agrupadas de manera aproximadamente normal o simetrica alrededor de un valor central de la escala, sesgadas o disperses de modo uniforme entre los valoEes de la escala]. Al considerar las formas de distribution habituales en l2 pra"ctica, es posible estimar las varianzas para su uso en el calculo de los requisites de! tamano de muestra con un numero dado de puntos de la escala. En el cuadro 1 se enumeran los intervals de varianzas que son probables con IDS diversos numeros de puntos de la escala. El extreme inferior del intervalo es la varianza aproximada cuando los valores de datos tienden a concentrate alrededor de algun punto medio de la escala, como ocurre en la distribucion normal. El extreme superior del intervalo corresponde a la varianza que se obtendrfa si las respuestas se distnbuyen uniformemente en los puntos de la escala. Aunque es posible toparse con distribu-

ciones que tengan varianzas mayores que las enumeradas (como las que tienen modas en ambos extremes de la escala), no son frecuentes. En muchos casos, los datos obtenidos con las escalas de calificacion tienden a distribute de manera ma's uniforme que en la distribucion normal. Por consiguiente, para obtener estimados conservations del tamano de la muestra (es decir, tamanos de muestra que sean por lo menos sufitientes para los objetivos especificados) es aconsejable usar un estimado de la varianza que se ubique en el extremo superior del intervaio enumerado o cerca de dicho extremo. Cuadro 1 Numero de puntos de la escala

Intervalo tipico de varianzas

4

0.7-1.3

5 6

1.2-2.0 2.0-3 0

7 10

2.5-4.0 3.0-7.0

Fuente: Research on Research niim. 37.Chicago, Market Fact;. Inc sin fecha

Luego, se debe seleccionar la muestra de 36 elementos y recopilarse la información. Suponga que las observaciones generan una media de muestra, x = 35, y una desviación estándar de muestras, s = 60. El intervalo de confianza se calcula como antes,6 con la expresión media de muestras ±z (error estándar de la media), y ahora dicho error se determina con la desviación estándar de la muestra; en símbolos, x ± zs?, o sea:

Tome nota de qué ocurrió. Se buscaba precisión de ±25 y se obtuvo precisión de ±20. El intervalo es menor que el planeado (lo cual resulta ventajoso) porque se sobrestimó la desviación estándar poblacional al juzgarla con la desviación estándar de la muestra. Si se hubiera subestimado tal desviación, se habría invertido la situación y el resultado habría sido un intervalo de confianza más amplio que el buscado.

512


Caso de objetivos múltiples Los investigadores pocas veces realizan un estudio para determinar un solo parámetro. Es mucho más usual que una investigación abarque varios objetivos. Por ejemplo, la empresa de investigación de mercados BAI Global, de Tarrytown, Nueva York, vigila el tipo y cantidad de ofrecimientos de tarjetas de crédito enviadas a hogares estadounidenses. La compañía estudia los envíos postales que llegan a una muestra de viviendas y luego extrapola los resultados a la población y giro de tarjetas de crédito globales de Estados Unidos. BAI recopila datos como el volumen de solicitudes de tarjetas de crédito, tasas de intereses ofrecidas y proporción de viviendas en que se aceptan tales ofrecimientos.7 Puesto que es habitual que una investigación tenga objetivos múltiples, considere de nuevo el ejemplo de los pescadores y suponga, en forma más realista, que se pidió al investigador que estimara el nivel medio anual de gastos en aparejos y equipo de pesca de los pescadores con licencia, así como el número de kilómetros recorridos cada año en sus viajes de pesca. Ahora, se tienen que estimar tres medias. Suponga que cada uno se determina con confianza de 95% y que la precisión absoluta buscada y la desviación estándar de la estimación son las que se indican en el anexo 17.1. Éste también incluye los tamaños de muestra necesario para estimar cada variable, determinados con la ecuación 17.2. Los tres requisitos producen tamaños de muestra distintos. Según la variable que se estime, n puede ser igual a 36,16 o 100. De alguna manera, el investigador debe conciliar estos valores y obtener un tamaño de muestra idóneo para el estudio en general. El enfoque más conservador sería seleccionar n= 100, que es el valor más alto. Ello garantizaría que cada variable se calcule con la precisión necesaria, asumiendo que las estimaciones de las desviaciones estándares son precisas. Sin embargo, considere que de las tres medias que se determinarán la menos crítica es la de kilómetros recorridos. En tal caso, usar una muestra de 100 elementos sería un desperdicio de recursos. Un mejor enfoque sería centrarse en las variables críticas y seleccionar una muestra de tamaño suficiente para estimarlas con la precisión y confianza requeridas. Las variables que requieran una muestra más grande se estimarían luego con un grado de confianza o precisión menores que los planeados. En este caso, los datos de erogaciones revisten importancia máxima y el analista, en consecuencia, decide usar una muestra de 36 elementos. Suponga también que la información de esta muestra de 36 pescadores genera una media de muestras de Je = 300 y desviación de muestras de s = 500 km recorridos. Así, puede verse que el resultado de la muestra concuerda con la estimación original de la desviación estándar poblacional y que el estimado del intervalo de confianza no se ve afectado por las imprecisiones resultantes. Al usar la expresión estándar, la media de la muestra ±z (error estándar de la media), el intervalo de confianza de kilómetros recorridos se calcula como:

o 133.3 < JJL < 466.7. La precisión buscada era de ± 100 km, mientras que la obtenida fue < 166.7 km. A fin de obtener un estimado con la precisión requerida, tendría que haberse disminuido el grado de confianza de su valor actual de 95%.

A N E X O 17.1

VARIABLE

Nivel de confianza Precisión buscada Desviación estándar estimada Tamaño de muestra necesario

Gastos en comida y alojamiento

Gastos en aparejos y equipo de pesca

Kilómetros recorridos

95% (z =2) ±$25 ±$75 36

95% (z = 2) ±$10 ±$20 16

95% (z = 2) ±100 km ±500 km 100


:

1Ü

| Determinación del tamaño de la muestra en la estimación de proporciones Todos los ejemplos precedentes conciernen a valores de medias. Es frecuente que los mercadólogos también estén interesados en estimar otros parámetros, como la proporción poblacional, ir. En el ejemplo referido, al investigador le interesa determinar la proporción de pescadores con licencia que provienen de otros estados o de zonas rurales, así como los que hicieron al menos un viaje con estancia de una noche. Al principio de este capítulo se planteó que eran tres los requisitos para determinar el tamaño de la muestra: un grado de confianza especificado, una precisión también especificada y el conocimiento de la distribución de muestreo del dato estadístico. Como se señaló, los requisitos del problema de investigación determinan cómo se especifican los dos primeros conceptos. Empero, el uso de porcentajes hace que la precisión absoluta signifique que la estimación esté a determinados puntos porcentuales por arriba o abajo del valor verdadero, por ejemplo a ±5 puntos porcentuales de dicho valor. A manera de ilustración, cuando el Chicago Tribune realizó un sondeo de opinión de habitantes de los suburbios de Chicago para indagar su opinión del bienestar económico, utilizó una muestra de 930 residentes de los condados que rodean la ciudad. El periódico informó que el grado de precisión fue de ±3 puntos porcentuales y señaló que 50% de los residentes de los suburbios de Chicago pensaban que su situación económica mejoraría en cinco años, si bien el porcentaje verdadero podría haber estado entre 47 y 53%.8 Así, la consideración que nos queda es la distribución de muestreo de la proporción de la muestra. Si se selecciona con independencia de los elementos de la muestra, como puede suponerse razonablemente que sea si el tamaño de la muestra es pequeño en relación con el de la población, entonces la distribución de la proporción de la muestra teóricamente correcta es la binomial. Sin embargo, ésta se vuelve indistinguible de la normal con muestras grandes o cuando la proporción de la población es cercana a la mitad.9 Resulta conveniente usar la aproximación normal en la estimación del tamaño de la muestra. Una vez extraída ésta y determinada la proporción de la muestra, el investigador puede recurrir a la distribución binomial para determinar el intervalo de confianza si la aproximación normal genera un error. La distribución de las proporciones de muestras se centra alrededor de la proporción poblacional (figura 17.4). La proporción de una muestra es un estimado sin sesgo de la proporción poblacional. La desviación estándar de la distribución normal de las proporciones de muestras, es decir, el error estándar de la proporción, que se denota con ap, es igual a Vir(l - ir)/w. Puesto que se trabaja de nuevo con la curva normal, el nivel de precisión se equipara una vez más con el número de desviaciones estándar que el estimado puede eliminar del valor medio. Sin embargo, ahora este último es la proporción poblacional y la desviación estándar es el error estándar de la proporción, o sea: M = zvp. Al sustituir Vir(l - TT/W para
FIGURA 17.4

(17.3)

514


(17.4) o, en otras palabras „ , , tamaño de la muestra =

z, correspondiente al grado proporción (1 - proporción de confianza buscado, al cuadrado X poblacional x poblacional) nivel de precisión buscado al cuadrado

Supongamos que la oficina de turismo está interesada en conocer la proporción de pescadores que realizaron al menos un viaje con estancia de una noche durante el año pasado. Además, requiere dicha estimación con ±2 puntos porcentuales y confianza de 95% (z = 2) en el resultado. Al sustituir estos valores en la fórmula (ecuación 17.4), se tiene:

Esta ecuación contiene dos variables desconocidas, la proporción poblacional a ser estimada y el tamaño de la muestra. No puede resolverse tal como está. A fin de determinar el tamaño de la muestra, es necesario que el investigador estime la proporción poblacional. El investigador debe estimar la cantidad misma para cuya indagación se diseña el estudio afín de determinar el tamaño de la muestra. Ese hecho frecuentemente resulta asombroso y sin duda desconcertante para quienes toman decisiones e investigadores principiantes por igual. No obstante, es cierto que con las proporciones uno se ve forzado a elaborar algún juicio acerca del valor aproximado del parámetro para determinar el tamaño de la muestra. Éste es un ejemplo más de cómo la información genera información en el diseño de muestras. Los investigadores podrían consultar estudios pasados u otros datos publicados para elaborar un estimado inicial. También sería factible realizar un estudio piloto. Si ninguna de ésas es una opción, simplemente se basarían en su juicio informado -su mejor conjetura- en cuanto al valor aproximado probable del parámetro. Una estimación inadecuada hace que el intervalo de confianza sea más o menos preciso que lo buscado. Por ejemplo, suponga que la mejor conjetura fue que cabía esperar que 20% de los pescadores con licencia efectúen un viaje de pesca con una noche de estancia durante el año. Luego, se calcularía el tamaño de la muestra como sigue:

y n = 1600. Considere que después de recopilar datos de los 1600 pescadores designados, la proporción de la muestra,;?, resulta ser 0.4. A continuación, se establece el intervalo de confianza con el error estándar de muestra de la proporción, sp para estimar el valor desconocido del error estándar poblacional de la proporción, oy

donde p es la proporción de pescadores con el comportamiento en la muestra específica seleccionada, y q = 1 - p. En el ejemplo:

El intervalo de confianza de la proporción poblacional está dado por la expresión proporción de la muestra ± error estándar de la proporción (z), o sea:

Tamaño de la población y tamaño de la muestra

:4BII"

p±zs= 0.4 ± 2(0.012) 0.376 < ir < 0.424 Note que el intervalo es mayor que el buscado. Ello se debe a que la proporción de la muestra resultó mayor que la proporción poblacional estimada. Considere que ese intervalo más amplio resulta inaceptable. Una forma de evitarlo sería la selección del tamaño de la muestra de modo que refleje el "peor de los casos". Note en la fórmula, que la muestra de mayor tamaño se obtiene cuando el producto TT(! — TT) es máximo, ya que dicho tamaño es proporcional a esta cantidad. A su vez, el producto en cuestión tiene valor máximo si la proporción poblacional ir = 0.5, como cabría esperar intuitivamente, ya que si la mitad de la población se comporta de una manera y la otra mitad en otra forma, se requerirían más pruebas para una inferencia válida que cuando una proporción considerable tiene un mismo comportamiento. Entonces, a falta de otra información acerca de la proporción poblacional, siempre resulta conservador suponer que ir es igual a 0.5. El intervalo de confianza establecido simplemente será más preciso en la medida en que el estimado de la muestra se desvíe del valor 0.5 supuesto. En las figuras 17.5 y 17.6 se muestran nomogramas para determinar el tamaño de la muestra con el fin de estimar una proporción poblacional con nivel de confianza de 95% y 99%, respectivamente.

| Tamaño de la población y tamaño de la muestra Aunque tal vez no lo haya observado, tome nota ahora: el tamaño de la población no entra en el cálculo del tamaño de la muestra. Salvo por una modificación mínima que se analiza poco más adelante, el tamaño de la población no tiene un efecto directo en el tamaño de la muestra. Aunque la afirmación precedente parecería extraña en principio, si todos los elementos de la población tienen exactamente el mismo valor de la característica (por ejemplo si cada uno de los pescadores gasta 74 dólares por año en comida y alojamiento), basta una muestra de un elemento para determinar la media. Esto es válido sin importar que haya 1000, 10000 o 100000 elementos en la población. Lo que sí tiene un efecto directo en el tamaño de la muestra es la variabilidad de la característica en la población. Supongamos que el estado del ejemplo es una de las mejores opciones de pesca en el país y atrae a pescadores de toda la nación, así como a felices lugareños. Si el parámetro que se busca medir es la media de kilómetros recorridos anualmente en viajes de pesca, habría variación considerable de la característica. Cuanto más variable sea ésta, tanto más grande tiene que ser la muestra para estimarla con un nivel específico de precisión. Esta idea no sólo es de sentido común, sino que puede expresarse de manera directa en las fórmulas de determinación del tamaño de la muestra para estimar la media poblacional (ecuación 17.2). Así pues, el tamaño de la población afecta al tamaño de la muestra en forma indirecta, a través de la variabilidad. En muchos casos, cuanto mayor sea la población, tanto mayor el potencial de variación de la característica. También es cierto que el tamaño de la población no tiene efecto en el de la muestra cuando se estima una proporción. En tal caso, el factor determinante es, como se ha visto, la proporción estimada de la población que posee la característica; cuanto más cercana sea esa proporción a 0.5, tanto más grande debe ser la muestra, sin importar el tamaño de la población. Que el valor sea 0.5 significa variabilidad máxima, ya que una mitad de la población posee la característica y la otra mitad no. Los procedimientos analizados hasta este punto se aplican a situaciones en que la población objetivo es, en lo esencial, infinita. Tal es el caso de muchos estudios de productos para consumidores finales. Sin embargo, en el inicio del análisis se mencionó que existe una modificación a la regla general de que el tamaño de la población no tiene efecto directo en el tamaño de la muestra. Cuando la muestra es una porción considerable de la población, deben modificarse las fórmulas para que no sobreestimen la muestra necesaria. Puesto que cuanto más grande sea la muestra tanto más costoso es el estudio, debe utilizarse el factor de corrección de población finita.

5t6

Capítulo 17: Tamaño de la muestro

FIGURA 17.5

Tamaño de la población y tamaño de la muestra

•jMUffinM»

517

518

Capítulo 17: Tamaño de la muestra Como dijimos, la fórmula del error estándar de la media es o> = cr/Ví7en muchos problemas de muestreo. Cuando se requiere el factor de corrección de población finita, la fórmula se convierte en:

donde N denota el tamaño de la población, y /?, el tamaño de la muestra. El factor (N - rí) I (N - 1) es el de corrección de población finita. En el supuesto de que la muestra estimada equivalga a más de 5% de la población, el tamaño calculado debe reducirse con el factor de corrección de población finita.10 Por ejemplo, si la población contenía 100 elementos y el cálculo del tamaño de la muestra indicó la necesidad de que fuera de 20 elementos, de hecho habría menos de 20 observaciones si se usa el factor de corrección de población finita. La muestra requerida estaría dada por rí = n[N / (N + n — 1)], donde n es el tamaño determinado originalmente, y n\ el tamaño modificado. Así pues, si N = 100 y n = 20, se usarían de hecho apenas 17 elementos en la muestra.

I Otros planes de muestreo probabilístico Hasta este punto, el análisis del tamaño de la muestra se ha basado en muestras aleatorias simples. Empero, el lector debe tener en cuenta que también existen otras fórmulas para determinar dicho tamaño cuando se usan otros planes de muestreo probabilístico. Aunque las fórmulas son más complejas, se aplican los mismos principios subyacentes. También se requiere conocer la distribución de muestreo del dato estadístico, además de especificaciones de la investigación concernientes al nivel de precisión y el grado de confianza. No obstante, la cuestión del tamaño se complica por el hecho de que ahora hay que trabajar con cierto número de estratos o subgrupos. Ello significa que debe afrontarse la variabilidad en cada estrato y la variabilidad entre subgrupos y en los subgrupos al calcular el tamaño de la muestra, mientras que con el muestreo aleatorio simple sólo la variabilidad de la población total entraba en escena. Al igual que antes, cuanto más variable sea el estrato o subgrupo, tanto más grande debe ser la muestra que tiene que extraerse de él, en igualdad de condiciones. Ello es precisamente la base del muestreo estratificado desproporcionado que se analiza en el capítulo 16. Empero, algo que debe permanecer sin cambio es el costo. No se incluyó directamente en el cálculo del tamaño de la muestra en el caso del muestreo aleatorio simple, si bien tiene efecto en dicho tamaño. En el supuesto de que el costo de recopilación de datos con una muestra del tamaño calculado sea mayor que el presupuesto de investigación el costo podría ser el factor que mantenga el tamaño de la muestra en un valor más bajo que el indicado por las fórmulas. De hecho, es usual que el tamaño de una muestra aleatoria simple se determine dividiendo el presupuesto de recopilación de datos entre el costo estimado por observación. Sin embargo, desde el punto de vista estrictamente estadístico, el costo por observación no entra en las fórmulas de cálculo del tamaño de muestras aleatorias simples. En cuanto a las muestras estratificadas o de grupo, el costo sí ejerce un efecto directo. Al calcular el tamaño de la muestra, es necesario considerar los costos desiguales de observación por estrato o subgrupo, y al realizar el cálculo del tamaño de la muestra debe tenerse una estimación inicial del costo. La tarea se vuelve entonces la de equilibrar la variabilidad contra los costos y evaluar tal equilibrio. Por ejemplo, si en una muestra estratificada los costos son los mismos en todos los estratos, se preferiría el muestreo en mayor grado del estrato más variable. Por otra parte, cuando hay una variación mínima en cada estrato, podría optarse por el muestreo más intenso de los estratos en que el costo por observación sea menor. Puesto que es improbable que el costo por observación y la variabilidad sean los mismos en todos los estratos, la dificultad radica en determinar el tamaño de la muestra al considerar la precisión que probablemente resultaría del muestreo de cada estrato con una tasa dada. Se tienen fórmulas para tal propósito y para las muestras

Determinación del tamaño de la muestra con clasificaciones cruzadas previstas

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de grupo. No se detallan en este punto porque ya están disponibles en las obras de referencia sobre la teoría del muestreo y corresponden en gran parte al dominio de los especialistas en muestreo.11 Sin embargo, el lector debe estar consciente de que el costo de observación por subgrupo de muestras estratificadas o de grupo entra directamente en el cálculo del tamaño de la muestra. También debe tomar nota de que hay fórmulas para determinar el tamaño de la muestra si el problema es de probar una hipótesis, no el de estimar un intervalo de confianza. Una vez más, los principios son los mismos, si bien hay algunas consideraciones adicionales, como los errores tipos I y II que se tolerarán y la cuestión de determinar si es necesario identificar diferencias mínimas o sólo las evidentes. Tampoco se detallan estas fórmulas, que se encuentran en las obras de referencia de estadística y cuyo análisis representaría una desviación considerable del tema de este capítulo.12

I Determinación del tamaño de la muestra con clasificaciones cruzadas previstas Hasta el momento, hemos basado nuestro estudio de cómo determinar el tamaño de la muestra en el uso de principios estadísticos, con enfoque especial en el error de muestreo y en el equilibrio entre el grado de confianza y el de precisión. Hemos limitado el análisis a esas consideraciones porque son las de mayor importancia teórica. Sin embargo, en los problemas aplicados el tamaño de la muestra también recibe efecto de ciertas consideraciones prácticas. Al comentar las muestras estratificadas y de grupo dijimos que el presupuesto del estudio y el costo previsto por observación afectan al tamaño de la muestra. Además, pueden tener dicho efecto otros factores más bien subjetivos. Por ejemplo, los investigadores a veces incrementan el tamaño de la muestra más allá de lo estadísticamente necesario para convencer a ejecutivos escépticos, con pocos conocimientos de la teoría del muestreo, de modo que tengan confianza en los resultados del estudio. Una de las bases prácticas más importantes para determinar el tamaño de muestra necesario radica en las clasificaciones cruzadas que los investigadores planean aplicar a los datos. Suponga que en la tarea de calcular la proporción de todos los pescadores que realizaron al menos un viaje de pesca durante el año pasado con estancia de una noche también se tiene el propósito de determinar si ese patrón de comportamiento se relacionó de alguna manera con la edad e ingresos del individuo. Considere también que las categorías de edad que interesan son las de menos de 20, 20-29, 30-39, 40-49 y 50 o más años. En cuanto al ingreso, las categorías son menos de 10000 unidades monetarias, 10000-19999, 20000-29999, 30000-39999 y 40000 o más. Así, se tienen cinco categorías de ingreso y otras tantas de edad a partir de las cuales se estimaría la proporción de pescadores que realizaron un viaje con estancia de una noche. Sería posible estimar por separado las proporciones de cada una de esas variables; pero también debe reconocerse que esas variables se interrelacionan en el sentido de que el ingreso suele aumentar con la edad. A fin de considerar esa interdependencia, debe tenerse en cuenta simultáneamente el efecto de los dos variables. La forma de lograrlo es una tabla de clasificación cruzada, en que la edad y el ingreso definan conjuntamente las celdas o categorías.13 A manera de ejemplo, el anexo 17.2 es una tabla de clasificación cruzada que podría usarse para el ejemplo en cuestión. Observe que es una tabla modelo completa, salvo por los datos de las celdas. Por supuesto, esos datos estarían determinados por lo que se recopile en la realidad en cuanto al número y proporción de los elementos de la muestra que realizó por lo menos un viaje con estancia de una noche. En la tabla, son 25 las celdas que deben estimarse. Sin embargo, es improbable que el tomador de decisiones al cual va dirigido el estudio se sienta conforme con un estimado basado sólo en unos cuantos casos del fenómeno. Inclusive con una muestra, por ejemplo, de 500 pescadores, habría apenas 20 casos por celda (es decir, 500 casos entre 25 celdas) si la muestra se divide uniformemente en cuanto a la edad e ingreso considerados. Por añadidura, es improbable que ocurra tal división de la muestra, con lo cual el investigador estaría en la difícil posición de estimar la proporción en una celda correspondiente a este comportamiento con base en menos de 20 casos.

íH


ANEXO 17.2 EDAD Ingreso (en dólares)

Menos de 20 años

20-29

30-39

40-49

50 años o más

Menos de 10 000 10000-19999 20000-29999 30000-39999 40 000 o más

Sería posible invertir esa argumentación para estimar cuan grande debe ser la muestra. En primer lugar, se debería calcular el número de celdas en las clasificaciones cruzadas previstas. Ese número puede derivarse al multiplicar el de niveles de las características que forman cada una de las clasificaciones cruzadas. En el estudio del ejemplo, los investigadores deberían multiplicar cinco niveles de ingresos por otros tantos de edad, con lo que se tendrían 25 celdas. Si se piensa que el tomador de decisiones requeriría al menos 30 observaciones por celda para sentirse a gusto con las estimaciones, ello significa que se precisaría una muestra de 750 sujetos. Sin embargo, es improbable que tal muestra se distribuya uniformemente en las celdas, de modo que los investigadores tendrían que determinar cómo es probable que ocurra su distribución. Una vez identificadas las celdas más importantes, puede calcularse una muestra cuyo tamaño satisfaga las preocupaciones relativas al mués-

Disyuntiva etico 17.1 Una conversation reciente entre la ejecutiva cle cuentas de una agenda de investigacion independiente y el personal de mercadotecnia del cliente dejo perpleja a la mujer. Despues de numerosas conversaciones, la ejecutiva pensaba que entendia el problema y las preocupaciones ma's importantes del cliente. Con base en ese conocimiento, habia elaborado un conjunto de tablas modelo para investigar las preocupaciones de su cliente. Las presento en la junta mas reciente. El cliente habia aceptado por completo sus recomendaciones acerca de como se verfan los datos y habia culminado la junta con una pregunta relativa al tamano de muestra que recomendaba la ejecutiva y cuanto costaria el estudio. La ansiedad de la ejecutiva result^ del hecho de que pensaba, por conversaciones anteriores y algo de investigacion preliminar, que dos de las siete hipotesis eran particularmente promisorias. El tamano de muestra necesario para investigar esas dos hipotesis era caai 60% menor que el requerido para estudiar las otras hipotesis, puesto que precisaba menos celdas en la tabla de clasificacion cruzada. La ejecutiva

enfrentb la disyuntiva de jugar a la segura y recomendar la muestra de mayor tamano al cliente, garantizando con ello que pudieran concretarse todas las clasificaciones cruzadas que se habian planeado, o hacer caso a su corazonada y recomendar la rnuestra ma's pequeha, ahorrando con ello algodedinero a su cliente. l serfa su recomendacion sobre lo que debe hacer la ejecutiva? iEs etico que la ejecutiva recomiende la rnuestra grande si no tiene certeza razonable de que la muestra pequefia brindara las respuestas que necesita el cliente? (.Seria Eitico hacer lo opuesto y recomendar la rnuestra pequefia si hubiera riesgo de que esta no responda al problema investigado para cuya solucion se contrato a la empresa de investigacion? iCuales son las responsabilidades de la ejecutiva de cuenta ante el cliente en un caso como 6ste?

Determinación del tamaño de la muestra con datos históricos treo suficiente. Una regla general es que "la muestra debe tener tamaño suficiente para que haya 100 o más unidades en cada categoría de celdas principales y al menos 20-50 en las celdas secundarias".14 El término celdas principales se refiere a las de las tabulaciones cruzadas críticas para el estudio, y el vocablo celdas secundarias, a las de las clasificaciones cruzadas menos importantes. En medio de todo eso, hay que considerar la tasa de falta de respuesta, ya que algunos individuos designados para su inclusión en la muestra no estarán disponibles y otros se rehusarán a participar. El investigador "infla" la muestra, por así decirlo, con la debida consideración de estos aspectos a partir del tamaño de la tabla de clasificación cruzada. Es factible que la clasificación cruzada no sea el elemento básico que se deba usar para analizar los datos. En su lugar, podrían usarse otras técnicas estadísticas. Los mismos argumentos de determinación del tamaño de la muestra se aplican inclusive en tal caso. En otras palabras, se necesita un número de casos suficiente para satisfacer los requisitos de la técnica usada e inspirar confianza en los resultados. Las diferentes técnicas tienen requisitos de tamaño de muestra distintos, que frecuentemente se expresan con el grado de libertad necesario en el análisis. Los lectores interesados en el uso de una técnica estadística de análisis particular deben prestar atención a los requisitos del tamaño de muestra para usar dicha técnica sin riesgo alguno. Por el momento, basta reiterar el importante punto mencionado en la introducción al proceso de investigación: que las etapas están muy interrelacionadas y una decisión referente a una de ellas puede afectar a las demás. En este caso, la decisión concerniente a la etapa 6 del método de análisis tendría efecto importante en la etapa 5, que la precede, referente al tamaño de muestra que debe seleccionarse. Así pues, el investigador debe pensar a fondo el problema de investigación en su totalidad, lo que incluye la forma de analizar los datos, antes de iniciar el proceso de recopilación de los datos mismos.

| Determinación deltamaño de la muestra con datos históricos Un último método con que el analista puede determinar el tamaño de la muestra es recurrir a lo que otros han utilizado en estudios similares. Aunque podría diferir del tamaño idóneo para un problema dado, el hecho de que el tamaño de muestra planeado concuerde con el que se usó en estudios similares resulta psicológicamente tranquilizador, en particular para investigadores novatos. En el anexo 17.3, en que se resumen los datos correspondientes, se presenta una medida de referencia burda a este respecto. Note que los estudios nacionales habitualmente incluyen muestras más grandes que los regionales o especiales. Advierta también que el número de análisis de subgrupos tiene efecto directo en el tamaño de la muestra.

A N EX 0 1 7 . 3

NÚMERO DE ANÁLISIS DE SUBGRUPOS Ninguno o pocos Promedio Muchos

PERSONAS U HOGARES

INSTITUCIONES

Nacionales

Regionales o especiales

Nacionales

Regionales o especiales

1000-1500 1500-2500 2500+

200-500 500-1000 1000+

200-500 500-1000 1000+

50-200 200-500 500+

Fuente: Seymour Sudman, Applied Sampling, San Francisco, Academic Press, 1976, p. 87.

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Capitulo 17: Tomono de la muestra


A las 15:00 Noras, el restaurants de los Martinez tenia un aspecto muy distinto al que ofrecia por la noche, cuando estaba lleno de personas. Sin los manteles, se apreciaba que las mesas estaban apolilladas y desgastadas. En una esquina. los ayudantes de meseros, en mangas de camisa, estaban sentados doblando servilletas mientras veian telenovelas en un pequefio televisor en bianco y negro. Miguel y Maria Martinez estaban sentados a otra mesa, analizando lo que parectan ser notas. Saludaron calurosamente a Guillermo Bojorquez y, si Miguel tenia objeciones de que su esposa explorase una alternativa de negocios que no contaba con su apoyo, sin duda alguna no lo demostro. "He estado pensando mucho en la idea de Maria del servicio de comida para llevar y entregar a domicilio -empezo Guillermo-. Para saber si seria una opcion rentable para ustedes, creo que lo mas importante es indagar donde viven sus ciientes en relacion con el restaurante. Las personas no van a sitios muy lejanos para llevar comida a sj casa, por la idea de que este fria cuandc lleguen y porque el concepto mismo de la comida para llevar se basa en ia conveniencia. Ademas, si piensan anadir un servicio de entregas a domicilio, tendran las mismas preocupaciones acerca de que la comida llegue caliente, aparte de los tiempos y costos de combustible en el caso de entregas a sitios distantes" "
"Seria un punto de partida, si bien no una particularmente precise. Preferiria que me dejaras redactar una hoja de preguntas y respuestas para que cada mesero la lea a los ciientes en una noche dada. De esa manera, tendremos la certeza de que todos los ciientes respondan a la misma pregunta y sera posible tabular los resultacios con cierto grado de confianza. Ademas, aimque 100 personas parezcan muchas, no tengo certeza de cuan confiable seria la estimacion de kilbmetros recorridos, con base en el numero de entrevistados. Me sentirla mucho mas tranquilo si estuvieran dispuestos a repetir la encuesta una o dos noches mas, en caso necesario." "Eso parece razonable", replico Maria. "Entonces, les propongo que si una encuesta sencilla de ubicacidn muestra que es suficiente el numero de ciientes que viven en un radio adecuado en torno al restaurante, realicemos otra encuesta de ciientes. El enfoque de esta segunda encuesta sera explorar su edad, ingresos e interns en el servicio de comida para llevar y entregas a domicilio. De esa manera, podremos ver si seria mejor dirigir el menu de comida para llevar a personas que desean platillos de restaurante o comida de tipo casero," "(A cuantas personas entrevtstarias en la segunda etapa?", pregunto Miguel. "De nuevo, me gustaria dejarlo abierto -contesto Guillermo- En toda muestra siempre hay que buscar el equilibno entre el grado de confianza y el de precision. Si variamos ia muestra para product un estimado con la precisi6n y confianza que necesitamos, tendrSn ma's confianza de apoyar la decision que tomen con su tiempoysu dinero."

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Especificar el factor clave que debe considerar el investigador al estimar el tamaño de la muestra con principios estadísticos. El factor clave que debe considerar el investigador para estimar el tamaño de la muestra es el error estándar de la estimación obtenido de la distribución de muestreo conocida del dato estadístico.

Objetivo de aprendizaje 2 Citar otros dos factores que los investigadores también deben considerar para estimar el tamaño de la muestra y explicar su relación.

Preguntas de repaso

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Los investigadores deben considerar en la estimación del tamaño de la muestra cuan precisa debe ser tal estimación y el grado de confianza necesario en él. En el caso de una muestra de tamaño fijo, debe lograrse el equilibrio entre el grado de confianza y el de precisión. Es posible especificar uno u otro, mas no ambos. Sólo cuando se permite que varíe el tamaño de la muestra es posible lograr los grados de precisión y confianza especificados en los resultados. La determinación del tamaño de la muestra consiste en equilibrar simultáneamente estas dos consideraciones.

Objetivo de aprendizaje 3 Explicar la influencia del tamaño de la población en el tamaño de la muestra. En muchos casos, el tamaño de la población no tiene efecto directo en el de la muestra, sino únicamente indirecto a través de la variabilidad de la característica, mientras que el tamaño de la muestra es directamente proporcional a tal variabilidad.

Objetivo de aprendizaje 4 Especificar las circunstancias en las que debe usarse el factor de corrección de población finita. En general, el tamaño de muestra estimado debe reducirse con el factor de corrección de población finita cuando la muestra calculada equivale a más de 5% de la población.

Objetivo de aprendizaje 5 Explicar el efecto del costo en el tamaño de las muestras estratificadas o de grupo. El costo tiene efecto directo en el caso de muestras estratificadas o de grupo. Al calcular el tamaño de la muestra, deben considerarse los costos desiguales por observación en los estratos o subgrupos, y al poner en práctica el cálculo de dicho tamaño, es necesario tener una estimación inicial de esos costos. Luego, la tarea consiste en equilibrar la variabilidad con los costos y evaluar la función de equilibrio relativa a los dos.

Objetivo de aprendizaje 6 Citar la regla general para el cálculo del tamaño de la muestra cuando se usan tablas de clasificación cruzada. Cuando se calcula el tamaño de la muestra con tablas de clasificación cruzada, la regla general indica que la muestra debe tener tamaño suficiente para que haya 100 o más unidades en cada categoría de celdas principales, y al menos 20-50 en las celdas secundarias.

Preguntas de repaso 1. ¿Qué factores debe considerar el analista al determinar el tamaño de la muestra? 2. ¿Qué significa precisión absoluta en el contexto de la estimación de una media poblacional? ¿Cuál es el significado de precisión relativa en ese contexto? 3. ¿En qué radica la diferencia entre grado de confianza y grado de precisión? 4. Supongamos que se conoce la varianza poblacional. ¿Cómo determinaría el tamaño de muestra necesario para estimar una media poblacional con un cierto grado previsto de precisión y

524 :;

Capítulo 17: Tamaño de la muestra confianza? Puesto que la muestra ha sido seleccionada, ¿cómo generaría el intervalo de confianza buscado? 5. ¿Cómo difiere del procedimiento de la pregunta anterior cuando se desconoce la varianza de la población? 6. ¿Qué efecto tendría en el tamaño de la muestra disminuir en 25% la precisión absoluta con que se estima una media poblacional? ¿Cuál sería el efecto de reducir el grado de confianza de 95 a 90%? (z= 1.64) 7. Suponga que necesita estimar una media poblacional con intervalo de confianza de 95% ± 10%. ¿Cómo procedería y cuáles cantidades necesitaría estimar? 8. Suponga que necesita estimar una proporción poblacional con ±3 puntos porcentuales en el nivel de confianza de 95%. ¿Cómo procedería y qué cantidades tendría que estimar? 9. ¿Qué ocurre si la proporción de muestras es mayor que la proporción poblacional estimada que se usa para determinar el tamaño de la muestra y qué pasa si es menor? ¿Qué valor de la proporción poblacional debe suponerse para no correr riesgos de que el intervalo generado sea mayor que el buscado? 10. ¿Cuál es el procedimiento correcto de tratamiento de objetivos múltiples de una investigación en el cálculo del tamaño de la muestra? 11. ¿Cómo se determina el tamaño de la muestra con base en las clasificaciones cruzadas previstas de los datos?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. El departamento de investigación de mercados de una empresa mediana fabricante de aparatos electrodomésticos diseñó una encuesta. El objetivo general era evaluar la satisfacción de los clientes con los lavavajillas de la compañía. Como parte de ese objetivo general, los directivos querían medir los gastos anuales promedio de mantenimiento por vivienda, el promedio de fallas o descomposturas por año y el número de veces que se limpia el lavavajillas en un año. Se pretendía tener confianza de 95% en los resultados. Además, la magnitud del error no debía exceder de ±$4 en los gastos de mantenimiento, ±1 en las fallas o descomposturas y ±4 en el número de limpiezas. El departamento de investigación señaló que, si bien en algunos hogares no había gastos de mantenimiento en absoluto, en otros se gastaba hasta 120 dólares. Además, mientras que algunos lavavajillas no sufrían fallas en un año dado, el número máximo esperado no debía exceder de tres. Por último, al tiempo que algunos clientes no limpiaban en absoluto la lavavajillas durante el año, otros la limpiaban cada mes. a) ¿Qué tan grande debe ser la muestra que recomiende si se consideran por separado cada una de las tres variables? Detalle todos sus cálculos. b) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría en general, dado que los directivos sienten que los gastos de reparaciones son lo más importante y que el número de limpiezas es el dato cuya exactitud reviste menos trascendencia? c) La encuesta indicó que los gastos promedio de mantenimiento fueron de 30 dólares, con desviación estándar de 15 dólares. Calcule el intervalo de confianza del parámetro poblacional, JJL. ¿Que podría decir acerca del grado de precisión? 2. Los administradores de una importante granja lechera necesitan determinar el promedio de vasos de leche consumidos por residentes del estado. Las tendencias pasadas indican que la variación del consumo de leche (a) fue de 120 mi. Se requiere el nivel de confianza de 95% y el error no debe exceder de ± 15 mi. a) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría? Muestre sus cálculos.


525

b) Los administradores de la granja le piden que duplique el nivel de precisión y aumente el de confianza a 99%. ¿Qué tamaño de muestra aconsejaría? Muestre sus cálculos y comente los resultados. 3. El administrador de un centro recreativo local pretende determinar el tiempo promedio que dedica cada cliente a transportarse de su hogar al centro recreativo, y viceversa. Con base en los resultados, planea aumentar las tarifas de entrada. El administrador señala que los clientes que viven cerca del centro recreativo no gastan nada en transporte. Por otra parte, los que viven al otro lado de la población tienen que recorrer unos 20 km, con un gasto de 0.20 dólares por kilómetro. El administrador requiere confianza de 95% en los resultados y que el error no exceda de ±0.10. a) ¿Qué tamaño de muestra debe usar el administrador para determinar los gastos promedio de transporte? Muestre sus cálculos. b) Después de realizar la encuesta, el investigador calcula que el gasto promedio de transporte es de 1.00 dólar, con desviación estándar de 0.60 dólares. Elabore un intervalo de confianza de 95%. ¿Que podría decirse acerca del grado de precisión? 4. Una importante empresa fabricante de productos químicos fue objeto de críticas de ecologistas por el trato que da a sus emisiones y desechos industriales. En respuesta, los directivos lanzaron una campaña para contrarrestar la publicidad negativa. Un estudio de la eficacia de la campaña indicó que casi 20% de los residentes de la ciudad había oído hablar de la campaña y de la posición de la compañía. En la realización del estudio se usó una muestra de 400 elementos y se especificó un intervalo de confianza de 95%. Tres meses después, se pensaba que 30% de los residentes tenía conciencia de la campaña. Sin embargo, los directivos decidieron emprender otra encuesta y especificaron un nivel de confianza de 99% con margen de error de ±2 puntos porcentuales. a ) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría para este estudio? Muestre todos sus cálculos. b) Después de realizar la encuesta, se descubrió que 50% de la población tenía conciencia de la campaña. Elabore un intervalo de confianza de 99% para el parámetro poblacional. 5. Anotación, S.A., es un importante fabricante de juegos de video. Su departamento de investigación de mercados está diseñando una encuesta para determinar actitudes hacia los productos de la compañía. Además, se indagará el porcentaje de hogares que tiene juegos de video y la tasa promedio de uso por semana. El departamento de investigación requiere 95% de confianza en los resultados y que el error no exceda de ±3 puntos porcentuales en cuanto a la propiedad de juegos de video y de ±1 h respecto de la tasa promedio de uso. Informes previos mostraron que en casi 20% de los hogares hay juegos de video y que la tasa promedio de uso es de 15 h, con una desviación estándar de 5 h. a) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría en el supuesto de que sólo se determine el porcentaje de hogares que tiene juegos de video? Muestre todos sus cálculos. b) ¿Qué tamaño de muestra aconsejaría si únicamente se calculara la tasa promedio de uso por semana? Muestre todos sus cálculos. c ) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría si deben determinarse esas dos variables y por qué? Después de realizar la encuesta, los resultados indican que 30% de los hogares tiene juegos de video y la tasa promedio de uso es de 13 h, con desviación estándar de 4 h. d) Calcule el intervalo de confianza de 95% para el porcentaje de individuos que tiene juegos de video. Comente el grado de precisión. e) Calcule el intervalo de confianza de 95% respecto de la tasa de uso promedio. Comente el grado de precisión. 6. El proveedor local de gas y energía eléctrica de una ciudad del noreste inició recientemente una campaña para motivar en sus clientes el consumo eficiente de gas y electricidad. Los directivos pretenden realizar una encuesta para evaluar la eficacia de la campaña y determinar la proporción de personas que ha adoptado las medidas recomendadas de ahorro de energía.

5256

Capítulo 17: Tamaño de la muestra a) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría si el error no debe exceder de ±0.025 puntos porcentuales y el intervalo de confianza debe ser de 90%? Muestre sus cálculos. b) La encuesta indicó que la proporción que adoptó las medidas fue 40%. Estime el intervalo de confianza de 90%. Comente el nivel de precisión y muestre sus cálculos. 7. Suponga que es analista de investigación de mercados del Instituto TV y le acaban de asignar que estime el porcentaje de hogares de todo el país en que se vio la película del domingo por la noche de una cadena televisiva. Se le indicó que su estimación debe tener precisión de ± 1 puntos porcentuales y debe haber "probabilidad" de 95% de que esté en lo "correcto" en su estimación. Su primera tarea es seleccionar una muestra de tamaño apropiado. Parta de los supuestos que sean necesarios. a) Exprese el problema en términos estadísticos. b) Calcule el tamaño de muestra que satisfaga las especificaciones. c) ¿Cuál es el tamaño de muestra requerido si se especifica una precisión de ±2 puntos porcentuales? d) ¿Cuál sería el tamaño de la muestra si la probabilidad de que esté en lo "correcto" se reduce a 90%, mientras que se mantiene la precisión en ±1 puntos porcentuales? e) Si contara con tiempo suficiente para obtener una muestra de 100 elementos, ¿qué nivel de precisión esperaría de su estimación? (Suponga que el intervalo de confianza es de 95%.) f) Supongamos que en vez de tomar una muestra de todo el país (60 millones de hogares) preferiría restringirla a un estado con un millón de hogares. ¿Resultaría excesivo o insuficiente el tamaño de la muestra calculado en b)? Explique su respuesta. 8. Suponga que el Instituto TV le ofreció un contrato para realizar otro estudio, en este caso, estime el número promedio de horas de las familias en televisión en el país. Se le pide que genere un estimado con precisión de ±5 h. Además, debe haber 95% de confianza de que el estimado es correcto. Parta de los supuestos que sean necesarios. a) Calcule el tamaño de la muestra que satisfaga las especificaciones. b) ¿Cuál sería el tamaño de muestra requerido si la precisión se cambia a ± 10 h? 9. El administrador de una panadería local pretende determinar el gasto promedio por hogar en productos de panadería. Investigaciones pasadas indican que la desviación estándar es de 10 dólares. a) Calcule el tamaño de la muestra con los diversos niveles de precisión y confianza de la tabla siguiente. Muestre sus cálculos.

1

2 3 4 5 6 7 8 9

Precisión buscada (±)

Confianza buscada

0.50 1.00 0.50 0.25 0.50 0.25 1.00 1.00 0.25

0.95 0.99 0.90 0.90 0.99 0.95 0.90 0.95 0.99

Tamaño de muestra estimado

b) ¿Qué opciones generan el valor más alto de tamaño de la muestra? Explique su respuesta. 10. Un fabricante de jabón líquido necesita estimar la proporción de individuos que usa este tipo de productos en lugar de jabón de pastilla. En la tabla adjunta, se muestran estimaciones previas de las proporciones.


527

a) Calcule el tamaño de muestra necesario con los diversos niveles de precisión y confianza indicados. Precisión buscada en puntos porcentuales (±)

Confianza buscada

Proporción estimada (%)

6 2 6 4 2 2 6 4 4

0.99 0.90 0.99 0.95 0.90 0.99 0.90 0.95 0.95

20 10 10 30 20 30 30 10 20

1

2 3 4 5 6 7 8 9

Tamaño de muestra estimado

b) ¿Qué alternativa genera el tamaño de muestra estimado más alto? Explique su respuesta. 11. El Mundo a su Alcance, S.A., es una importante agencia de viajes. Los directivos están preocupados por la disminución de sus ventas de viajes y tours de placer. Piensan que el perfil de las personas que emprenden viajes de placer ha cambiado en los últimos años. Con el fin de indagar si ello es cierto, los administradores deciden emprender una encuesta para determinar el perfil de los actuales clientes de esos servicios. Se identifican tres variables que requieren atención especial. Antes de iniciar la encuesta, se elaboran las tres tablas modelos siguientes: Edad Ingreso (en dólares)

18-24

25-34

35-54

55+

049999 $10000419999 $20000429999 $30000439999

$40 000 o más

Estudios Edad

Bachillerato parcial

Bachillerato terminado

Licenciatura parcial

Licenciatura terminada

18-24 25-34 35-54 55+

Estudios Ingreso (en dólares) 049999 $10000419999 $20000429999 $30000439999

$40 000 o más





528

Capítulo 17: Tamaño de la muestra a) ¿Cuan grande recomendaría que fuese la muestra? Justifique su respuesta. b) La encuesta produjo la tabla incompleta siguiente respecto de las variables de edad y estudios. Complétela, bajo el supuesto de que esas dos características son independientes (no obstante que tal supuesto es erróneo). Con base en la tabla terminada, ¿piensa que se usó un tamaño de muestra apropiado? Justifique su respuesta. Estudios Edad





Total

100

100 200 350 350 1000

18-24

25-34 35-54 55+

Total

200

400

300

12. Suponga que está a cargo de la subdirección de investigación política de una cadena televisiva. Es el año 1996 y se realizarán elecciones presidenciales en el país. Necesita elaborar una predicción del porcentaje que votaría por un candidato, en el supuesto de que la elección se celebrara hoy, para el noticiero de mañana por la noche. Necesitará una confianza de 95% en su predicción, con precisión total de 6%. a) Suponga que carece de información confiable acerca del porcentaje de la población que prefiere al candidato en cuestión. ¿Qué tamaño de muestra usaría en el proyecto? b) Suponga que en un sondeo de opinión similar, obtenido un mes atrás, 40% de los encuestados afirmó que votaría por el candidato de referencia. Con base en esa información, ¿qué tamaño de muestra usaría en el proyecto? c) ¿Cuál de los dos tamaños de muestra calculados preferiría usar en el proyecto y por qué? d) Muchos sondeos de opinión de este tipo se emprenden por vía telefónica. Cuando un participante potencial contesta el teléfono, ¿cuál es la primera pregunta que debe hacerle y por qué? 13. El gobierno de una ciudad considera implantar un sistema de cobro de recolección de basura residencial cuyo lema es "pague según tira". Según este plan, se cobraría la recolección de basura por kilogramo a cada vivienda. Como parte de su propuesta al gobierno, el departamento de recolección de basura necesita calcular un importe promedio mensual por vivienda con el sistema propuesto. A tal efecto, planea pesar la basura recolectada de una muestra aleatoria de viviendas durante los dos meses siguientes. Con base en un sondeo de opinión informal de los conductores de las rutas de recolección, el departamento de basura estima que el promedio mensual de basura por vivienda se sitúa entre 15 y 45 kg. El departamento de recolección necesita que el estimado se ubique a ± 1 kg del promedio poblacional verdadero y el gobierno insiste en que sólo aceptará resultados con probabilidades de 99% de ser correctos. a) ¿Qué tamaño de muestra recomendaría? b) Le acaban de informar que se redujo el presupuesto y el tamaño de la muestra debe disminuir 20%. Sin embargo, debe mantenerse el nivel de confianza de 99%. ¿Cuál es el nuevo tamaño de muestra? ¿Qué efecto tiene ello en la precisión de la estimación?

Notas 1. Los analistas bayesianos también consideran el costo de las decisiones erróneas al determinar el tamaño de la muestra. Véase una comparación de los procedimientos clásicos y bayesianos de determinación del tamaño de la muestra en Seymour Sudman, Applied Sampling, San Francisco, Academic Press, 1976, pp. 85-105. 2. El problema sería de interés para la industria turística y acaso también para las autoridades estatales de desarrollo económico. Se escogió este problema porque la disponibilidad de una lista de elementos poblacionales permite seleccionar un muestreo aleatorio simple.


§29

3. Véase uno de los mejores tratamientos de la obtención de la estimación de varianza a partir de datos pasados en Morris H. Hansen, William N. Hurwitz y William G. Madow, Sample Survey Methods and Theory, vol. 4, Methods and Applications, Nueva York, John Wiley, 1993, en particular las pp. 450-455. 4. Es más correcto decir que la variable z equivale a 1.96 con un intervalo de confianza de 95%. Se utiliza la aproximación z = 2 porque simplifica los cálculos. 5. Véase un análisis de la forma de usar los resultados de los estudios piloto no sólo para elaborar un estimado de la varianza poblacional, sino para estimar la media poblacional correspondiente al nivel de confianza especificado y el tamaño de intervalo buscado, en Raphael Gillett, "Confidence Interval Construction by Stein's Method: A Practical and Economical Approach to Sample Size Determination", en. Journal of Marketing Research 26, mayo de 1989, pp. 237-240. 6. Se usaría más estrictamente la distribución / para establecer el intervalo, ya que se desconoce la varianza poblacional. El problema se enmarcó usando el valor aproximado z = 2 con un intervalo de confianza de 95% para ilustrar de mejor manera las consecuencias de la estimación inicial deficiente de cr. 7. Joseph B. Cahill, "Credit Cards Get a Record Level of Solicitations", en The Wall Street Journal, 9 de abril del 999, p. 1310. 8. Ted Gregory, "Suburbanites a Study in Optimism", en Chicago Tribune, 29 de agosto de 1999, sec. 1, pp. 1, 16. 9. El requisito estricto es que mr debe exceder un cierto valor para que la curva normal proporcione una buena aproximación de la binomial, donde ir es la proporción poblacional y n es el tamaño de la muestra. En algunas obras se afirma que «ir debe ser mayor que 5, mientras que en otras se plantea que el producto debe exceder de 10. 10. El factor de corrección de 5% dista de ser una regla absoluta. Ciertas obras afirman que debe hacerse caso omiso del factor de corrección de la población finita si la muestra no incluye más de 10% de la población. Cochran afirma que puede omitirse este factor siempre que "la fracción de muestreo no exceda de 5% y, para muchos propósitos, inclusive si es hasta de 10%". William G. Cochran, Sampling Techniques, Nueva York, John Wiley, 3a. ed., 1977, p. 25. Véase también Richard L. Schaeffer, William Mendenhall y Lyman Ott, Elementary Survey Sampling, Boston, PWS-Kent Publishing Co., 4a. ed., 1990. Omitir el factor de corrección de población finita produce la sobreestimación del error estándar de la estimación. 11. Por ejemplo, véanse Cochran, Sampling Techniques; Hansen, Hurwitz y Madow, Sample Survey Methods', Leslie Kish, Survey Sampling, Nueva York, John Wiley, 1965; R.L. Jensen, Statistical Survey Techniques, Nueva York, John Wiley, 1978; Paul S. Levy y Stanley Lemeshaw, Sampling of Populations: Methods and Applications, Nueva York, John Wiley and Sons, Inc., 1991. 12. También hay sistemas expertos computarizados que se basan en las técnicas de inteligencia artificial, para determinar del tamaño de la muestra. Esos sistemas guían al investigador por una serie de preguntas relativas al grado necesario de confianza, precisión, variabilidad, etc., y, de acuerdo con las respuestas, realizan los tediosos cálculos del tamaño de muestra requerido. Un ejemplo al respecto es Ex-Sample, disponible en la empresa Idea Works, de Columbia, Missouri. 13. En el capítulo 19, se analizan los procedimientos para establecer y analizar las tablas de clasificación cruzada de modo que puedan derivarse inferencias apropiadas. 14. Sudman, Applied Sampling, p. 30.

Lecturas recomendadas Véase análisis más completos del cálculo del tamaño de diferentes tipos de muestras y de características que no sean la media y proporción en: William Cochran, Sampling Techniques, Nueva York, John Wiley, 3a. ed., 1977. Morris H. Hansen, William N. Hurwitz y William G. Madow, Sample Survey Methods and Theory, vol. 1, Methods and Applications, Nueva York, John Wiley, 1953. Leslie Kish, Survey Sampling, Nueva York, John Wiley, 1995. Richard L. Schaeffer, William Mendenhall y Lyman Ott, Elementary Survey Sampling, Belmont, CA., Wadsworth Publishing Co., 5a. ed., 1996.

C a p í t u l o IS

RECOPILACIÓN DE DATOS: PROCEDIMIENTO DE CAMPO Y ERRORES NO IMPUTABLES AL MUESTREO O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar qué es un error de muestreo. 2. Citar los dos tipos básicos de errores no imputables al muestreo y describirlos. 3. Delinear formas de reducir el sesgo de falta de cobertura. 4. Explicar qué es el error por falta de respuesta. 5. Citar la definición estándar de tasa de respuesta. 6. Identificar las dos fuentes principales del sesgo por falta de respuesta. 7. Definir tasa de contacto. 8. Citar algunos factores que pueden contribuir a la renuencia de los sujetos a participar en un estudio. 9. Identificar tres factores que pueden ser fuente de sesgos en la interacción entrevistador-entrevistado. 10. Analizar comportamientos del entrevistador que podrían generar sesgos en las respuestas.

530

Un caso pora la investigación de mercados Lucy Lindenbloom estaba preparada para el combate, o al menos eso pensó mientras se preparaba para ir al trabajo. Era empleada del gobierno estadounidense, si bien no como soldado, como entrevistadora de campo acreditada de la Oficina del Censo y los años de trabajo le habían enseñado que debía prepararse para lo peor. Se había vestido con pulcritud y sencillez, pero incluía varias capas de ropa por el clima incierto de marzo. Tenía una gabardina en la cajuela del automóvil y llevaba zapatos cómodos. En el asiento delantero de su viejo Honda tenía un mapa de la zona metropolitana de Plainfield, una decena de lápices del número 2, un imponente manual de instrucciones y una caja de pañuelos desechables. Aunque muchas personas creen que lo único que hace la Oficina del Censo es contar cabezas cada 10 años, Lindenbloom había participado en muchas otras tareas de acopio de información. En ese momento, recopilaba datos para la Current Population Survey, un programa continuo en que se basan las cifras de desempleo nacional. Tenía una lista de las personas con las que debía ponerse en contacto esa semana para preguntarles acerca de su situación de trabajo durante la semana anterior. Su tarea de ese día consistía en entrevistar a varias personas en uno de los suburbios más elegantes de la ciudad, Moreland Heights. En los inicios de su carrera, había ansiado pasar un día en un barrio donde las grandes mansiones se proyectan sobre enormes y bien cuidados jardines. Pero hoy avizoraba un día lleno de subidas y bajadas por largos caminos. La primera dirección en su lista era el número 2720 de la calle Shelley Drive. Cuando tocó el timbre, escuchó el ruido de perros que ladraban en su interior, sin que hubiera respuesta. Vio automóviles estacionados detrás de la casa y luces encendidas en las ventanas del piso superior, de modo que fue a la puerta de servicio y tocó el timbre. Al no obtener respuesta, abrió la puerta del mosquitero y tocó vigorosamente con la aldaba. En el interior, los perros estaban volviéndose histéricos. Finalmente, una joven mujer apareció en la ventana y abrió la puerta. "Oh, hola -dijo- Espero no haberla hecho esperar mucho tiempo. Estaba arriba haciendo ejercicio en la bicicleta fija y no escuché el timbre. ¿En qué la puedo ayudar?" "Soy entrevistadora de campo de la Oficina del Censo -dijo Lindenbloom, mostrando su identificación oficial-, y estoy tratando de localizar a Suzanne Cooper para hacerle algunas preguntas acerca de su situación laboral durante la semana pasada."

"¿Suzanne, trabajando? -preguntó la joven mujer con una sonrisa- No, a menos que el tenis y las compras sean un trabajo." "Supongo que usted no es la señora Cooper", replicó Lindenbloom. "No, soy su hermana. Me quedo en su casa para cuidar a los perros." "¿Podría decirme cuándo puedo encontrar a los Cooper en casa?" "No estoy segura. Ahora están en Italia. Rick tenía algunos negocios allá y Suzanne lo acompañó. No sé... supongo que regresarán a mediados de abril." Lindenbloom agradeció a la joven mujer el tiempo que le dedicó y continuó hacia el 2722 de la misma calle. Cuando una mujer de edad avanzada en uniforme blanco abrió la puerta, Lindenbloom se presentó y pidió hablar con los señores Evans. "El señor Evans ya no vive aquí-dijo la anciana- Se fue a vivir con alguna mujer de su oficina. La señora Evans se está divorciando de él." "Ya veo -replicó Lindenbloom- ¿Está la señora Evans en casa?" "No, está en el trabajo. Es abogada y trabaja en el centro." "¿Sabe cuándo puedo encontrarla en casa?" "Es difícil saberlo. Algunos días regresa a casa para la hora de la cena, si no tiene juntas. Sé que hoy viene la niñera, por lo que supongo que no llegará temprano." "Gracias por su tiempo", finalizó Lindenbloom. A media tarde, Lindenbloom había visitado todas las casas de Shelley Drive. Había hablado con seis amas de casa, un limpiador de ventanas y tres niñeras. Sentía como si hubiera caminado 30 kilómetros. Temas para análisis 1. Además de las personas que no están en casa y de los problemas de cobertura de las áreas de muestreo especificadas, ¿qué otros problemas enfrentan los entrevistadores cuando recopilan datos? 2. ¿Qué procedimientos serían útiles para aminorar tales problemas? 3. ¿Con qué problemas podrían toparse los entrevistadores en las encuestas personales o telefónicas que no surgirían en encuestas por correo? ¿Cuáles son los problemas especiales de las encuestas por correo?

La tarea de recopilación de datos es una de las que más vienen a la mente de las personas cuando piensan en la investigación de mercados. En esta etapa del proceso de investigación se usa algún tipo de fuerza de campo que puede operar desde una oficina o realizar encuestas telefónicas, o por correo, correo electrónico o fax. En este capítulo centramos la atención en diversos aspectos que puede generar problemas en la realización de un estudio de campo, pero haremos hincapié en las fuentes de error no analizadas en capítulos previos. Entender las fiíentes de error durante la recopilación de datos brinda conocimientos útiles para evaluar la información de las investigaciones en que deben basarse las decisiones.

| Efectos de importancia de los errores no imputables al muestreo Error de muestreo Diferencia entre los valores observados de una variable y el promedio a largo plazo de valores observados en repeticiones de la medición.

Error no imputable al muestreo Error que surge en las investigaciones y no guarda relación con el muestreo, sino que puede resultar por deficiencias de concepción, lógica, interpretación de las respuestas, estadística, aritmética, tabulación, codificación o preparación de informes.

Son dos los tipos básicos de errores que se cometen en las investigaciones: los errores de muestreo y errores no imputables al muestreo. Los errores de muestreo conciernen a gran parte de lo que estudiamos en los capítulos 15 a 17. En esos capítulos era básico el concepto de distribución de muestreo de algún dato estadístico, trátese de la media de muestra, proporción de muestras, etc. La distribución de muestreo surge en virtud del error de muestreo. Tal distribución refleja el hecho de que las diferentes muestras que podrían seleccionarse con el plan de muestreo producen estimados distintos del parámetro. Los datos estadísticos varían de una muestra a otra simplemente porque sólo se muestrea una parte de la población en cada caso. Así, el error de muestreo es "la diferencia entre los valores observados de una variable y el promedio a largo plazo de los valores observados en repeticiones de la medición".1 Como se dijo, es posible reducir este error aumentando el tamaño de la muestra. La distribución del dato estadístico de la muestra se concentra cada vez más alrededor del valor promedio a largo plazo, pues el dato estadístico de la muestra se iguala más a otra cuando se basa en un mayor número de observaciones. Los errores no imputables al muestreo reflejan otros tipos de problemas que pueden surgir en las investigaciones, incluso si no se basan en una muestra. Este error puede ser aleatorio o no aleatorio. Los errores no imputables al muestreo y no aleatorios son los más problemáticos. Los errores aleatorios producen estimaciones que varían del valor verdadero, unas veces por arriba y otras por debajo, si bien invariablemente al azar. El resultado final es que, a falta de errores de muestreo, la estimación de la muestra es igual al valor poblacional. Por otra parte, los errores no imputables al muestreo y no aleatorios tienden a producir dificultades en una sola dirección. Suelen generar sesgos del valor de muestra de manera tal que se aleja del parámetro poblacional. Estos errores no pueden surgir por deficiencias de concepción, lógica, interpretación de respuestas, estadística, aritmética, tabulación, codificación o preparación de informes. Son tan comunes que hicieron que un escritor se lamentara de la manera siguiente: La lista de posibles problemas parece crecer a medida que se tienen más conocimientos. Si se participa en el trabajo de un campo específico, al paso de los años se adquiere experiencia metodológica considerable, gran parte de la cual no está escrita y es improbable que se ponga por escrito. Tratar de analizar todas las formas en que podía salir mal un estudio es caso perdido.2 [Cursivas mías] Además de que los errores no imputables al muestreo son comunes, no son tan manejables como los de muestreo, los cuales disminuyen y aumentan con el tamaño de la muestra. Los errores no imputables al muestreo no se reducen necesariamente al incrementarse la muestra; de hecho, podrían aumentar. Además, es posible estimar los errores de muestreo si se usan procedimientos de muestreo probabilísticos. En el caso de errores no imputables al muestreo, es difícil inclusive predecir la dirección del error, y mucho menos, su magnitud.

Efectos de importancia de los errores no imputables al muestreo

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Las personas suelen informar sobre comportamientos distintos de los que realmente practican, lo cual es un error no imputable al muestreo. En las sociedades modernas, con mayor conciencia de la salud, algunas personas dicen que comen más frutas y verduras frescas de las que en verdad consumen y piensan que su estilo de vida es más saludable de lo que en realidad es. Fuente: Guísela Mural

Es verdad que los errores no imputables al muestreo producen un sesgo del valor de la muestra en dirección contraria al parámetro poblacional. Sin embargo, en muchos estudios es difícil ver si causan la subestimación o sobreestimación del parámetro. Estos errores también deforman la confíabilidad de las estimaciones de muestras. Provocan un sesgo que podría aumentar el error de la estimación de datos estadísticos particulares a tal grado que el intervalo de confianza pierda su validez. En una investigación, el Consumer Savings Project, emprendida en la Universidad de Illinois, se obtuvieron pruebas convincentes de este fenómeno. En dicho estudio, los investigadores compararon los informes que dieron los consumidores de sus activos y deudas con datos conocidos: Las investigaciones científicas presentadas [...] indicaron de manera clara que los errores no imputables al muestreo distan de ser simplemente una cuestión teórica, sino que existen y son una causa importante de la tendencia pronunciada de los datos de encuestas a subestimar los agregados [...] No sólo dicho sesgo estuvo presente en los datos de la encuesta, sino que en muchos casos la contribución que los errores no imputables al muestreo hacen tan grande a la varianza total de los datos que priva de significado a los intervalos de confianza calculados con las fórmulas estadísticas usuales [...]La magnitud de este tipo de error tiende, si acaso, a aumentar con el tamaño de la muestra? [Cursivas mías] Por añadidura, el uso de muestras más perfeccionadas no es la respuesta para eliminar este tipo de errores: Si los resultados de este proyecto indican algo, es que debe prestarse atención creciente a detectar y corregir los errores no relacionados con el muestreo. Se necesita en particular tal atención cuando se utilizan muestras probabilísticas bien diseñadas en gran escala, ya que los errores no imputables al muestreo se vuelven cada vez más importantes a medida que aumenta la eficacia del diseño de la muestra y disminuye la magnitud de las varianzas de muestreo. Puesto que las varianzas no relacionadas con el muestreo casi no resultan afectadas por el tamaño de la muestra, se enfrenta la situación paradójica de que cuanto más eficaz sea el diseño de la muestra, tanta más importancia es probable que tengan los errores no imputables al muestreo y tanto menor será el significado de los cálculos de intervalos de confianza basados en las fórmulas de error usuales.4 En el estudio de la Universidad de Illinois, la magnitud del error no imputable al muestreo se pudo calcular porque fue posible comparar los informes que daban los consumidores de sus activos y deudas con los datos reales de su situación económica. Sin embargo, supongamos que no se cuenta

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Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo con tales datos. Aunque los investigadores sospecharan que las respuestas obtenidas no son precisas, ¿cómo predecir la dirección del error? Por ejemplo, ¿deben suponer que los consumidores sobreestiman sus activos para impresionar al entrevistador o los subestiman por temor a que las autoridades fiscales obtengan la información? Y si mencionan datos incorrectos de sus activos, ¿cómo determina el investigador la magnitud de la incorrección? ¿Es la cifra 10 000 dólares mayor que la real o 2000 menor que ésta? ¿O a la inversa? Como el lector advertirá, los errores no imputables al muestreo suelen ser los más importantes en las investigaciones. La falta de respuesta o la respuesta deficiente de las personas incluidas en un estudio dan lugar a errores no imputables al muestreo que pueden generar literalmente caos en los resultados de una encuesta. A manera de ejemplo, en investigaciones especiales de la Oficina del Censo estadounidense acerca de la incidencia de los errores no imputables al muestreo, se determinó que su magnitud era 10 veces mayor que la de los errores de muestreo.5 Y eso es lo habitual. Un descubrimiento constante es que estos errores son la parte principal del error total de una encuesta, mientras que los errores de muestreo aleatorios tienen un efecto mínimo.6 Además, es posible disminuirlos, si bien su reducción depende de mejorar los métodos, no de aumentar el tamaño de la muestra. Comprender las fuentes de estos errores permite al analista encontrar una mejor posición para disminuirlos.

I Errores no imputables al muestreo Error de falta de observación

Error no imputable al muestreo que surge por la falta de respuesta de algunos elementos designados para su inclusión en la muestra.

Error de observación

Error no imputable al muestreo que surge de obtener información poco precisa de los elementos de la muestra o de la introducción de errores en el procesamiento de los datos o la preparación del informe de la investigación.

FIGURA 18.1

En la figura 18.1 se presenta una panorámica de los errores no imputables al muestreo. Son dos los tipos básicos: errores debidos a la falta de observación o errores de observación. Los errores de falta de observación resultan de no obtener datos de ciertas partes de la población de la encuesta. Estos errores surgen porque no se incluye a una parte de la población de interés o porque algunos elementos designados para su inclusión no responden.7 Según una anécdota que cuenta Marsh Faber, ejecutivo de Hewlett-Packard, este error plagaba la investigación de nuevos productos en un laboratorio de la empresa. Un grupo de ingenieros, todos ellos hombres, estaba desarrollando un interruptor que se usaría en actividades de manufactura. A fin de activar el interruptor, el trabajador de producción tenía que juntar dos brazos mecánicos. El equipo de ingeniería revisaba el prototipo del interruptor cuando una ingeniera recomendó que lo probara una mujer, ya que muchos usuarios del producto serían mujeres. El grupo la invitó a que lo probara. Incluso después de esforzarse mucho, la ingeniera no pudo juntar los brazos del aparato. Los sorprendidos ingenieros tuvieron que diseñar de nuevo el interruptor para que pudieran usarlo mujeres, que en promedio tienen menos fuerza física que los hombres en la parte superior del cuerpo.8 En esta situación, las mujeres eran parte de la población de interés (es decir, los usuarios potenciales) y descubrir el problema de diseño requirió la inclusión de una mujer en el grupo de personas que evaluaba el nuevo producto. Por otra parte, los errores de observación surgen cuando se obtiene información imprecisa de los elementos de la muestra o se introducen errores en el procesamiento de los datos o la preparación de informes. Estos errores son en muchos aspectos más problemáticos que los de falta de observación. Con estos últimos, al menos se sabe que surgirán problemas por falta de cobertura o de respuesta. En el caso de los errores de observación, es factible que ni siquiera se tenga conciencia de la existencia de un problema. El concepto mismo de error de observación se basa en el supuesto de que hay un valor

Errores no imputables al muestreo

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"verdadero" de la o las variables. Así pues, un error de observación es la diferencia entre el valor del que se informa y el "verdadero". Puede apreciarse fácilmente que la detección de un error de observación coloca al investigador en la posición incómoda de tener que conocer la cantidad misma para cuya indagación se diseña el estudio.

Errores de falta de observación Son dos los tipos de errores de falta de observación: los de falta de cobertura y de falta de respuesta. Como se desprende de la figura 18.1, los dos pueden introducir un sesgo considerable en los resultados de un estudio, si bien los analistas con habilidad suficiente para reconocer el problema potencial cuentan con varias opciones para compensarlo o realizar ajustes. Error de falta de cobertura Error no imputable al muestreo que surge porque no se incluyen ciertas unidades o secciones enteras de la población prevista definida en el marco de muestreo.

Errores de falta de cobertura Una fuente de errores significativos en un estudio puede ser la falta de cobertura, si bien el término error de falta de cobertura no se refiere a sectores de una población excluidos deliberadamente de la encuesta, sino a los que se excluyó indebidamente. Así pues, la falta de cobertura es, en lo esencial, un problema de marco de muestreo. Por ejemplo, los investigadores saben que los directorios telefónicos no constituyen un marco de muestreo completo para muchas encuestas generales. Ni todas las familias tienen una línea telefónica ni todas las personas con línea telefónica incluyen su número en el directorio. Además, las personas con y sin línea telefónica varían en ciertas características demográficas importantes. Esta situación se complica con las encuestas por fax de la población general. Son menos problemáticas, sin que se eliminen, en las encuestas de empresas u otras organizaciones. La falta de cobertura también es problemática en las encuestas por correo y correo electrónico. Las listas de correo y de correo electrónico son la base del marco de muestreo. Si tales listas representan inadecuadamente a los segmentos de la población, la encuesta también tendrá el sesgo de falta de cobertura. No es frecuente que esas listas contengan exactamente la población que el investigador pretende estudiar, si bien hay listas de correos de grupos de población muy específicos, como se ilustra en el anexo 18.1. Si los datos se recopilarán mediante entrevistas personales a domicilio, suele utilizarse algún tipo de muestra de área para identificar a los participantes. En tal caso, el marco de muestreo es de áreas, manzanas y unidades de vivienda, no una lista de personas. Sin embargo, ello no elimina el problema del marco de muestreo incompleto. Los mapas de las ciudades no siempre están del todo actualizados y los fraccionamientos más recientes podrían no estar incluidos en la muestra. También puede ser que las instrucciones dadas al entrevistador estén detalladas de manera insuficiente. Instrucciones como "Parta de la esquina noroeste de las manzanas seleccionadas, genere un punto de inicio aleatorio y seleccione cada quinta vivienda en lo sucesivo" serían inadecuadas en manzanas con edificios de apartamentos. Por ejemplo, los datos muestran que se evitan los hogares de más bajos ingresos cuando la selección de viviendas está en manos del personal de campo, no de personal de la oficina. Por añadidura, es habitual que los entrevistadores seleccionen a las personas más accesibles en la vivienda, contraviniendo las instrucciones de selección aleatoria. Ello significa una vez más que una parte de la población de interés esté representada insuficientemente en el estudio, mientras que el segmento accesible lo está de manera excesiva. También puede haber problemas de marco de muestreo si se usan entrevistas personales en centros comerciales para recopilar datos. Por principio de cuentas, no hay una lista de elementos de la población, sino que únicamente quienes vayan de compras a un centro comercial específico tendrían probabilidades de ser incluidos en el estudio, probabilidades que dependen de cuan frecuentemente compren en dicho centro. Ésa es la razón de que suelan utilizarse muestras de cuota en los estudios de intercepción en centros comerciales. Pese a lo anterior, el sesgo de falta de cobertura no se elimina en las muestras de cuota, sin importar que éstas se usen en centros comerciales u otros sitios. En su lugar, la flexibilidad de los entrevistadores en la selección de participantes puede abrir la puerta a un importante sesgo de falta de cobertura. Es habitual que los entrevistadores seleccionen insuficientemente a personas de las clases alta y baja. El director de investigación podría no identificar este sesgo, ya que el personal de campo también tiende a falsificar las características, de modo que parezca que se entrevistó al número apropiado de casos por celda. Por añadidura, cuanto más perfecta y compleja sea la muestra de cuota, tan-

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Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo

A N E X O1 8 . 1 Cantidad 12900 800 30 200 2400 600 2450 10500 16 100 4100

Ropa infantil, minoristas Bagel, tiendas Panaderías, minoristas Panaderías, fabricantes de productos para . . . Baile / danza, compañías Globos (de aire caliente), propietarios Bandas musicales de preparatorias, directores Banca e hipotecas, ejecutivos Banca e hipotecas, despachos

Precio

Cantidad

$45/M $85 $45/M $45/M $85 $45/M $45/M $45/M $45/M

170 Comercio, cámaras locales $85 4000 Bebidas, embotelladoras y distribuidoras ... $45/M 26 000 Bebidas, industria, ejecutivos $45/M 1 1 700 Bicicletas, distribuidores y talleres de reparación $45/M 2500 Billares $45/M 1380 "Mil millones de dólares", compañías de . . . $85 5700 Bioquímicos $45/M 23700 Biólogos $45/M 3900 Control de la natalidad, centros $45/M 6400000 Negros, familias Preguntar 4600 Sangre, bancos $45/M

Bancos 1 3 790 Bancos, oficinas principales $45/M 324 Bancos con activos de 1000 millones de dólares o más $85 538 Bancos con activos de 500 millones o más . . $85 1278 Bancos con activos de 200 millones o más . . $85 3582 Bancos con activos de 75 millones o más . . . $45/M 8835 Bancos con activos de 25 millones o más . . . $45/M 12400 Bancos con activos de 10 millones o más . . . $45/M 13245 Bancos con activos de 5 millones o más . . . . $45/M 200 Bancos con activos menores de 5 millones . . $85 40100 Bancos, sucursales $45/M 20000 Bancos, cajeros $45/M 209600 Bancos, ejecutivos $45/M 66700 Bancos, ejecutivas $45/M 3490 Bancos, instituciones de ahorros, oficinas principales $45/M 16800 Bancos, instituciones de ahorros, sucursales . $45/M 6000 Bancos, funcionarios de fideicomisos $45/M 1 1 030 Bancos, funcionarios de préstamos $45/M 243 Bancarrota, jueces $85 8400 Estéticas y salones de belleza, proveedores .. $45/M 64200 Estéticas $45/M 81 900 Bares y tabernas $45/M 2800 Belleza, escuelas $45/M 200000 Tiendas de belleza $45/M 315 Apicultores $85 90 Cervecerías $85 1 1 900 Cerveza, distribuidores $45/M 37 000 Comportamiento, científicos del $45/M

3 000 000

Precio

ObrerOS

Preguntar

Embarcaciones 5250 12350 21 000 567400

Embarcaciones, atracaderos (marinas) $45/M Embarcaciones, distribuidoras $45/M Embarcaciones y mar, proveedores $45/M Embarcaciones, propietarios (seleccionar por tipo, envergadura y potencia) $50/M 10000 Astilleros, fabricación y reparación de embarcaciones $45/M Otras $45/M 14000 Consejos educativos $45/M 67700 Automóviles, talleres de hojalatería y pintura $45/M 5000 Calderas, contratistas $85 135 Libros, clubes $45/M 6300 Editoriales $45/M 1725 Editoriales (principales) $85 850 Libros, mayoristas $85 24000 Contabilidad, servicios $45/M 20 100 Librerías $45/M 588 Librerías, cadenas $85 3100 Librerías universitarias $45/M 3300 Librerías religiosas $45/M 132 Jardines botánicos $85 2700 Botánicos $45/M 2600 Embotelladoras de refrescos $45/M 4600 Boutiques $45/M 7500 Boliche, salas de $45/M 6000 Cajas y recipientes, fabricantes $45/M

Fuente: Zeller List Corp., 15 East 26th Street, Nueva York, NY10010. Reproducido con autorización.

Error de cobertura excesiva

Error no imputable al muestreo que surge por la duplicación de elementos en la lista de unidades de muestreo.

ta más importancia adquiere este problema de "engaño". Si se cuenta con tres o cuatro variables que definen a cada celda, al entrevistador podría resultarle difícil localizar participantes con todas las características indicadas, de modo que hace trampa en las características que definen a las celdas difíciles de llenar. El error de cobertura excesiva surge con la duplicación en la lista de unidades de muestreo. Las unidades con varias entradas que el marco de muestreo, por ejemplo, familias con varios números telefónicos en el directorio, tienen mayores probabilidades de ser incluidas en la muestra, en comparación con las unidades de muestreo que aparecen una sola vez en la lista. Empero, en muchas encuestas la falta de cobertura es mucho más frecuente y problemática que la cobertura excesiva.


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El sesgo de falta de cobertura es un problema que no ocurre en todas las encuestas. Algunas tienen marcos de muestreo claros, convenientes y completos. Por ejemplo, una tienda departamental que desea realizar un estudio de sus clientes de cargo a cuenta debe experimentar pocas dificultades de sesgo de marco de muestreo, ya que éste consiste simplemente en los clientes con tales cuentas. Aunque podrían surgir problemas para distinguir entre cuentas activas e inactivas, es factible considerarlo durante la etapa de diseño del estudio. Así, la oficina de crédito del sindicato de una empresa puede tener sesgo de falta de cobertura mínimo para realizar un estudio entre sus clientes potenciales. En este caso, la población de interés consistiría en los empleados de la compañía y cabría esperar que la lista de personal esté completa y actualizada, puesto que es necesaria para el pago de la nómina. El sesgo de falta de cobertura plantea dos preguntas al investigador: 1) ¿cuan extendido está el sesgo? y 2) ¿qué puede hacerse para disminuirlo? Una dificultad radica en que sólo es posible estimar su incidencia al comparar los resultados de la encuesta con algún criterio externo. A su vez, este último se debería establecer mediante una verificación de calidad auxiliar de una parte de los resultados o estaría disponible en otro estudio actualizado y confiable, como los censos. Empero, la comparación con el censo u otra muestra grande significa que las unidades de muestreo básicas deben ser similares en cuanto a sus definiciones operativas. Si el investigador piensa realizar tales comparaciones, debe planear el estudio de manera que las bases usadas (por ejemplo, viviendas o personas) se presten a comparaciones fructíferas. Puesto que el sesgo de falta de cobertura es probable, ¿qué puede hacer el investigador para disminuir su efecto? Por supuesto, el paso más evidente es mejorar la calidad del marco de muestreo. Ello significa dedicar tiempo a obtener mapas actualizados de la ciudad o realizar un muestreo para verificar la calidad y representatividad de una lista de correos en lo que respecta a la población objetivo. El problema de números no incluidos en el directorio es común en las encuestas telefónicas y podría afrontarse con el marcado digital aleatorio o el método "más uno", si bien no se elimina el problema de la representación adecuada en la muestra de personas sin línea telefónica. Es usual que haya límites al grado de mejoramiento posible de un marco de muestreo imperfecto. Una vez alcanzado el límite, el investigador trataría de reducir todavía más el sesgo de falta de cobertura mediante la selección de unidades de muestreo o el ajuste de los resultados. A manera de ejemplo, cuando obtienen muestras de listas, es frecuente que los analistas se topen con el problema de que éstas incluyen elementos duplicados o inaceptables, mientras que excluyen a algunos miembros de la población objetivo. El primer paso en la corrección de este problema es actualizar la lista, con uso de fuentes complementarias si es posible. Aunque ello reduciría un aspecto del problema (elementos excluidos), sirve de poco para eliminar las duplicaciones y los elementos inaceptables. Sin embargo, después de seleccionada la muestra es posible excluir a todos los elementos inaceptables. Debe tenerse cuidado de no caer en la tentación de sustituirlos por el nombre siguiente de la lista, lo cual constituiría un sesgo de selección hacia los elementos que siguen a los inaceptables. El procedimiento correcto es extraer aleatoriamente otro elemento, si se usan procedimientos de selección aleatoria. El intervalo de muestreo debe ajustarse en forma anticipada, para tomar en cuenta el porcentaje de elementos inaceptables, en el supuesto de que se recurra a procedimientos de muestreo sistemáticos. El problema de los elementos duplicados también se maneja con ajustes. En concreto, se ponderan los resultados con la inversa de las probabilidades de selección. Así pues, en un estudio en que se utiliza una lista de automóviles registrados, a cada participante se le debería preguntar: "¿Cuántos automóviles tiene?". La respuesta de quien afirme tener dos autos se ponderaría como V2, y la de quien dijera tener tres, como V3.9 Los procedimientos de ajuste y de muestreo apropiado para considerar los marcos de muestreo inadecuados pueden requerir de un elevado dominio técnico en diseños de muestras complejos y corresponde principalmente al área de los especialistas en muestreo. Por consiguiente, no se profundiza en estos procesos, sino que simplemente se resalta, en relación con el sesgo de falta de cobertura, lo siguiente: 1. Es un error no imputable al muestreo, por lo que se excluye de las fórmulas estadísticas comunes. 2. Es improbable que se elimine al aumentar el tamaño de la muestra. 3. Puede ser de magnitud considerable.

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Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo 4. Es posible reducirlo, aunque no necesariamente eliminarlo, si se reconoce su existencia, se trabaja para mejorar el marco de muestreo y se recurre a un especialista en muestreo para que ayude a reducir, mediante el procedimiento de muestreo, y a ajustar, a través del análisis, las imperfecciones restantes del marco de muestreo.

Error de falta de respuesta

Error no imputable al muestreo que representa la incapacidad para obtener información de algunos elementos de la población seleccionados y designados para la muestra.

Tasa de respuesta

Número de entrevistas completadas con las unidades participantes, dividido entre el número de unidades participantes aceptables de la muestra.

Errores de falta de respuesta Otra fuente de sesgo no relacionado con la observación es el error de falta de respuesta, que consiste en la incapacidad para obtener información de algunos elementos de la población seleccionados y designados para la muestra. El primer problema que debe superarse al afrontar estos errores es simplemente prever que todo puede salir mal cuando se intenta tener contacto con un participante designado. Por ejemplo, en la figura 18.2 se ilustran los diversos resultados de un intento de contacto telefónico. Es tan amplia la diversidad de alternativas, que resulta difícil inclusive calcular una medición de la magnitud del problema de falta de respuesta. Hacia fines de la década de 1970, varios investigadores se preocuparon por el hecho de que la ciencia de la investigación de mercados no tenía una norma uniforme para medir las tasas de respuesta y falta de respuesta. Las diversas empresas de investigación usaban definiciones y métodos muy distintos para calcular la falta de respuesta, de modo que era imposible obtener una evaluación precisa de este problema. En un intento por solucionarlo, los investigadores realizaron un estudio de una muestra de miembros del Council of American Survey Research Organizations (CASRO) y las principales compañías usuarias. Cada miembro recibió un cuestionario que contenía los datos reales de contacto y respuesta de tres diferentes encuestas telefónicas: una muestra de directorio telefónico, otra de marcado de dígitos aleatorios y una de lista. Se pidió a los participantes que calcularan las tasas de respuesta, contacto, entrevistas completas y renuencia de cada una de las tres encuestas (tasas que se definen más adelante en el capítulo).10 Las diferencias en los resultados fueron sorprendentes. En la parte superior del anexo 18.2 se muestran los datos originales de la muestra de directorio telefónico. A partir de los mismos, una organización informó que la tasa de respuesta -número de entrevistas dividido entre el número de contactos- era de 12%, y otra, que era de 90%. Tampoco hubo consenso entre las demás organizaciones. No más de tres empresas, de 40, concordaron en una sola definición de

FIGURA 18.2

Fuente: Frederick Wiseman y Philip McDonald, Toward the Development of Industry Standards for Response and Nonresponse Hates. Cambridge, MA: Marketing Science Institute, 1980, p. 29. Reproducido con autorización. American Marketing Association.


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A N E X O 18.2

A. Resultado de la llamada telefónica Número telefónico desconectado/ en reparación 426 No es vivienda 153 No contestó, línea ocupada o no está en casa 1757 Rechazo del entrevistador (barreras de lenguaje, problemas auditivos...) 187 Renuencia del entrevistado 711 Entrevistado inaceptable 366 Entrevista interrumpida por el entrevistado 74 Entrevista completada 501 Total 4175 B. Tasas mínima y máxima de respuesta más frecuente Más frecuente No es vivienda + Rechazo + Renuencia + Inaceptable 4- Interrumpida + Entrevistas completadas

(D

Todas 153 + 187 + 711 +366 + 74 + 501 4Í75

= 48%

Rechazo + Renuencia + Inaceptable + Interrumpida + Entrevistas completadas

(2)

Todas 187 + 711 +366 + 74 + 501

= 44%

4175

Mínima Máxima

Entrevistas completadas

501

Todas

4175

Entrevistas completadas

501

Todas

= 12% (3)

= 12%

4175

Rechazo + Renuencia + Inaceptable + Interrumpida + Entrevistas completadas Todas 711 +366 + 74 + 501 187 + 711 +366 + 74 + 501

= 90%

Fuente: Frederick Wiseman y Philip McDonald, Toward the Development of Industry Standards for Response and Nonresponse fíales, Cambridge, MA: Marketing Science Institute, 1980, pp. 12 y 19. Reproducido con autorización. Véase también M.A. Hidiroglu, J.D. Drew y G.B. Gray, "A Framework for Measuring and Reducing Nonresponse in Surveys", en Survey Methodology19,1993, pp. 81-94.

la tasa de respuesta, e inclusive esas tres utilizaron tres definiciones distintas para derivar su respuesta. En la parte inferior del anexo 18.2 se muestran las tres definiciones más usadas y las que produjeron tasas de respuestas mínima y máxima. Las diferentes definiciones no sólo generan confusión cuando se informa de las tasas de falta de respuesta en una encuesta, sino que también dificulta el tratamiento del problema del error por falta de respuesta. Por ejemplo, se dificulta distinguir si un método particular resultó eficaz o no, o si una definición distinta originó un error de falta de respuesta más bajo en una investigación específica. El grupo de trabajo especial del CASRO elaboró, con el fin de estandarizar los resultados para mejorar

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Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo la práctica de la investigación mediante encuestas, una definición estándar de tasa de respuesta, cuya adopción se recomienda a las empresas del ramo:11 número de entrevistas completadas con unidades participantes tasa de respuesta = —; : rr— — — : numero de unidades participantes aceptables en la muestra El requisito clave en el cálculo preciso de la tasa de respuesta es el manejo apropiado de las unidades aceptables. En el anexo 18.3 se muestra cómo varía la forma de calcular correctamente la tasa de respuesta según exista un requisito de aceptación para inclusión en la muestra o no.

A N E X O 18.3

Ejemplo 1. Muestra de una sola etapa sin requisito de aceptación Supongamos que se realiza una encuesta de 1000 entrevistas entre suscriptores de una revista. Se selecciona una muestra aleatoria de n= 1000 y la actividad inicial de recopilación de datos produce los resultados siguientes: Entrevistas completadas = 660 Renuencia a responder = 1 1 5 Sujetos no contactados = 225 Se selecciona a participantes sustitutos de cada uno de los 340 que no responden, hasta que se obtiene una entrevista completada. Suponga que en esta recopilación de datos de seguimiento se requieren los nombres de 600 sustitutos para obtener las 340 entrevistas. Se recomienda la tasa de respuestas: y no

660/1000 = 66% 1000/1600 = 62.5%

Ejemplo 2. Muestra de una etapa con requisito de elegibilidad Se selecciona una muestra de n = 900 nombres de una lista de votantes registrados. Se define a los participantes elegibles como los que planean votar en la elección siguiente. Supongamos que la recopilación de datos produce los resultados siguientes:

La tasa de respuestas recomendada es:

Entrevistas completadas No hubo contacto Renuencia o elegibilidad indeterminadas Inelegibles

= 300 = 250 = 150 = 200

Como se indica, al usar el requisito de elegibilidad primero debe estimarse el número de participantes elegibles entre quienes no responden. Ello se logra con el porcentaje de elegibilidad, 60% = (330 / 500), obtenido entre las personas cuya elegibilidad se determinó, que comprende a quienes no respondieron. Así pues, de las 400 personas sin respuesta, se estima que 60% (240) habrían sido elegibles y la tasa de respuesta estimada es 55.5% (300/540). Fuente: Frederick Wiseman y Maryann Billington, "Comment on a Standard Definition of Response Rates", en Journal of Marketing Research 21, agosto de 1984, p. 337. Reproducido de Journal of Marketing Research, publicado por la American Marketing Association, Chicago, IL 60606.


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La falta de respuesta es un problema de cualquier encuesta en la que ocurra, ya que no se sabrá si quienes respondieron difieren en algún aspecto importante de quienes no lo hicieron. Por supuesto, es una pregunta que no puede responderse; pero uno tras otro los estudios han indicado que es riesgoso suponer que son iguales quienes responden y quienes no lo hacen. Las dos fuentes principales de sesgo de falta de respuesta son no estar en casa y renuencia. Dicho sesgo puede surgir en estudios de entrevistas personales, telefónicas o encuestas por correo como método de obtención de datos. Empero, en estas últimas el problema de los ausentes se convierte en uno de falta de recepción del cuestionario. Es factible que el cuestionario se pierda en el correo, en cuyo caso el error no imputable al muestreo podría considerarse aleatorio y no productor de sesgo, mientras que también sería factible que hubiera razones más importantes para no recibirlo, por ejemplo, que el destinatario se haya mudado o haya muerto. Estas últimas circunstancias serían una fuente de error sistemático no imputable al muestreo.

Ausentes de casa

Error no imputable al muestreo que surge cuando no se obtiene respuesta de algunas unidades de muestreo designadas porque la persona no está en casa cuando la visita o llama el entrevistador.

Ausentes de casa No se obtiene respuesta de algunas unidades de muestreo porque la persona no está en casa cuando la visita o llama el entrevistador. Los datos empíricos indican que el porcentaje de personas ausentes de casa ha aumentado con el paso del tiempo. Evidentemente, mucho depende de la naturaleza del sujeto designado y del momento de la llamada o visita. Las mujeres casadas con hijos pequeños tienden más a estar en casa durante el día en las jornadas laborales, en comparación con los hombres, las mujeres casadas sin hijos y las solteras. Las probabilidades de encontrar a alguien en la vivienda también son mayores en familias de bajos ingresos o rurales. Asimismo, ocurren variaciones estacionales, particularmente en días feriados, así como entre días laborales y fines de semana.12 Por añadidura, es mucho más fácil encontrar en casa a un "adulto responsable" que a un sujeto específico, de modo que la selección de la unidad de muestreo elemental es clave en cuanto al problema de personas ausentes. Son varias las medidas que pueden tomarse para reducir la incidencia de personas designadas que están ausentes de casa. Por ejemplo, en algunos estudios el entrevistador concerta anticipadamente una cita. Aunque este enfoque es útil en encuestas de ejecutivos muy ocupados, sería injustificable en una ordinaria de consumidores. Una técnica de uso común en esta segunda situación es repetir la llamada o visita, y es muy conveniente si esta segunda visita o llamada (de preferencia, varias) se realiza a hora distinta que la visita o llamada original. De hecho, el problema de falta de respuesta debido a que la persona está ausente es tan agudo y significativo para la exactitud de muchas encuestas que un importante experto ha planteado que pequeñas muestras con cuatro a seis llamadas o visitas repetidas son mejores que muestras grandes sin llamadas o visitas repetidas, a menos que sea posible aumentar el porcentaje de respuesta inicial muy por arriba de los niveles normales.13 Por ejemplo, algunos datos indican que suelen requerirse cuatro a cinco llamadas o visitas repetidas para obtener entrevistas en tres cuartas partes de las muestras de hogares (anexo 18.4).

ANEXO 18.4 ENTREVISTA PERSONAL Llamada o visita

1 2 3 4 5 6 7 8 a

Porcentaje

Porcentaje acumulado

25 25 18 11 7 5 3 6

25 50 68 79 86 91 94 100

ENCUESTA TELEFÓNICA

Porcentaje 24 18 14 11 8 6 5 3

Se requirieron 17 llamadas para tener contacto con todos los hogares objetivo de la encuesta telefónica. Fuente: Robert M. Groves y Robert L. Kahn, Surveys by Telephone, Orlando, FL: Academic Press, 1979, pp. 56 y 58.

Porcentaje acumulado 24 42 56 67 75 81 86 89^

542

Tasa de contacto


Medición que se usa para evaluar y comparar la eficacia de los entrevistadores en establecer contacto con los participantes designados, K, igual al número de unidades de muestreo con que se tiene contacto dividido entre el número total de unidades de muestreo elegibles con que se intenta el contacto.

Una alternativa respecto de la llamada repetida directa es la repetición modificada de la llamada. Si el primer intento de contacto y las primeras llamadas o visitas repetidas de un entrevistador no le permiten establecer contacto, podría enviar por correo el cuestionario de autoadministración en un sobre rotulado y con timbre postal (o dejarlo en la puerta, si se trata de una encuesta en persona). En el supuesto de que sea un caso de "ausencia de un entrevistado designado", no de "no hay nadie en casa", el investigador puede aprovechar la oportunidad para indagar acerca del horario en que la persona está disponible en su hogar. Una técnica que se sugiere ingenuamente en ocasiones para manejar el problema de las personas ausentes es pasar a la siguiente unidad de vivienda o, en una encuesta telefónica, llamar al nombre siguiente de la lista. Ésta es una forma muy deficiente de resolver el problema. Lo único que logra es sustituir con más personas que están en casa (que podrían ser muy distintas de las que no están, en varias características importantes) el segmento de población al que intenta llegar el entrevistador. Ello aumenta la proporción de personas de la muestra que están en su hogar, lo que de hecho, agrava el problema en lugar de resolverlo. La proporción de ausentes de que se informa probablemente dependa de la habilidad del entrevistador y del juicio usados en los contactos iniciales y repetidos. Ello hace suponer que una forma de reducir el sesgo de falta de respuesta por ausencia es mejorar la capacitación de los entrevistadores, ante todo en la forma de programar los contactos repetidos. La eficacia del entrevistador sobre el número de sujetos ausentes del hogar también indica una medida con la que es posible comparar y evaluar a los entrevistadores. Es el cálculo de la tasa de contacto (K), el porcentaje de asignaciones elegibles en que el entrevistador establece contacto con el participante designado, a saber:

K=

número de unidades de muestreo con que se logró contacto número total de unidades de muestreo elegibles con que se intenta el contacto

La tasa de contacto mide la persistencia de los entrevistadores. Es posible compararlos con base en ella y, frecuentemente, emprender medidas correctivas a partir de la misma. El supervisor de campo podría investigar las razones por las cuales un entrevistador presente una tasa de contactos baja. Quizás el entrevistador trabaje en un área que tradicionalmente tiene índice alto de sujetos ausentes, como un sector de altos ingresos de una zona urbana. En forma alterna, el examen de los informes de las visitas o llamadas en busca del horario de cada visita o llamada podría vincular el problema con rutinas de seguimiento deficiente. Ello indicaría la necesidad de capacitación adicional, que debe brindar el supervisor de campo mientras continúa el estudio. La tasa de contactos también puede usarse para evaluar un estudio completo en lo referente a la posible falta de respuesta como resultado de que la persona esté ausente. El sesgo de falta de respuesta por ausencia del hogar también se puede enfrentar mediante el ajuste estadístico de los resultados con el método que crearon Politz y Simmons.14 En lugar de basarse en las llamadas o visitas repetidas, su sistema depende de un solo intento de contacto con cada miembro de la muestra en un momento determinado aleatoriamente. Durante ese intento, se pregunta a la persona si estaba en el hogar a la hora de la entrevista en los cinco días precedentes. Esas cinco respuestas y la hora de la entrevista aportan información sobre la hora en que el sujeto estuvo en casa durante seis días distintos. Luego, las respuestas de cada informante se ponderan con la recíproca de las probabilidades autoinformadas de estar en casa; por ejemplo, las respuestas de una persona que estuvo en casa en una de las seis ocasiones recibirían un peso de seis. El fundamento de este método es que las personas que usualmente no están en casa son más difíciles de entrevistar y, por consiguiente, tenderían a estar mal representadas en la encuesta. Así pues, cuanto menos esté en casa el sujeto, tanto más peso se da a sus respuestas. Renuencia En casi todos los estudios, algunos sujetos elegidos se rehusan a participar. En una de las investigaciones más amplias sobre la magnitud de este problema, 46 compañías de investigación de campo patrocinaron un estudio, titulado "Your Opinion Counts" [Su opinión cuenta], que incluyó casi 1400000 entrevistas telefónicas y personales. El estudio indicó que 38% de las personas a las que se pidió su participación se negó a brindarla y de ellas 86% expresó su renuencia antes de la introducción o durante ella. El resto la manifestó antes de que se completara la encuesta.15 En la Ventana de investigación 18.1 se muestra qué ocurre con las tasas de renuencia en general y las razones principales que dan los sujetos para rehusarse a participar en encuestas.

Errores no imputables al muestreo Ventana de investigacion 18.1

543

ffPf Renuencia


Error no imputable al muestreo que surge porque algunos sujetos designados se rehusan a participar en el estudio.

La tasa de renuencia depende, entre otros factores, de la naturaleza del participante, la organización que patrocina la investigación, las circunstancias que rodean al contacto, la naturaleza del tema que se investiga y la habilidad del entrevistador. Incluso la cultura del país tiene afecta la tasa de renuencia. Por ejemplo, es casi imposible entrevistar a mujeres en algunos países, como Arabia Saudita. El método usado para recopilar los datos también genera diferencias. A manera de ejemplo, los datos empíricos muestran que las entrevistas personales tienen mayor eficacia, mientras que la de los cuestionarios por correo es mínima en cuanto a generar respuestas. Las entrevistas telefónicas son un tanto menos exitosas que las personales, en promedio, para el logro de la cooperación de los participantes elegidos. Aunque las diferentes técnicas de recopilación de datos influyen en los tipos de personas que cooperan en una encuesta, parece haber mayores probabilidades de renuencia de participación entre mujeres, personas de raza blanca y quienes tienen nivel de ingresos o de estudios más bajos o personas de edad más avanzada.16 La organización que patrocina la investigación también pueden ser causa de diferencias en la magnitud de la renuencia. Las personas no sólo brindan información diferente a patrocinadores distintos, sino que también suelen tomar la decisión de responder o no hacerlo con base en quién sea el patrocinador. En ocasiones, las circunstancias que rodean al contacto pueden motivar la renuencia. El participante podría estar ocupado, cansado o enfermo cuando se establece el contacto. Además, el tema de la investigación también tiene efecto sobre la tasa de renuencia. Son mayores las probabilidades de que respondan quienes se interesen en el tema. Por otra parte, la falta de respuesta suele aumentar con la delicadeza de la información que se busca. Por último, los mismos entrevistadores pueden ejercer un efecto significativo sobre el grado de renuencia. Su manera de abordar a la persona, sus modales e inclusive sus características demográficas pueden afectar la disposición del sujeto a participar. ¿Qué puede hacerse para corregir el sesgo de falta de respuesta que se presenta cuando los sujetos elegidos se rehusan a participar? Al parecer, son tres las estrategias disponibles: 1. Aumentar la tasa de respuesta inicial. 2. Reducir el efecto de las renuencias mediante el seguimiento. 3. Extrapolar la información obtenida para compensar la falta de respuesta. Aumentar la tasa de respuesta inicial Mejorar las circunstancias que rodean a la entrevista o brindar mayor capacitación a los entrevistadores son formas lógicas de aumentar la tasa de respuesta, si bien la naturaleza del sujeto a entrevistar parecería ser un factor que está más allá del control del investigador. Después de todo, la población objetivo depende del problema y es probable que dicha población incluya hogares con diferencias en los niveles de estudios e ingresos, antecedentes culturales, ocupación, etc. Sin embargo, la situación no es tan desesperada como podría parecer. Como se demuestra más adelante, al analizar un modelo de interacción entrevistador-entrevistado, la cooperación de los entrevistados puede ser estimulada mediante la "elección apropiada" del entrevistador. También es factible incrementar su cooperación convenciendo al sujeto del valor de la investigación y la importancia de su participación. Asimismo, sería útil la notificación anticipada. Si es probable que la falta de respuesta aumente al identificar la organización que patrocina el estudio, el investigador puede evitar tal sesgo ocultando dicha información o contratando una organización profesional para que realice las tareas de campo. Ésta es una razón por la que las compañías con un departamento de investigación bien establecido en ocasiones utilizan empresas especializadas para recopilar los datos. Se sabe que cuanta más información proporcionen los entrevistadores acerca del contenido y propósito de la encuesta, tanto más alta es la tasa de respuesta en entrevistas personales y telefónicas. Garantizar la confidencialidad sirve para obtener respuestas adicionales, ya que algunas personas se rehusan a participar porque no quieren que se las vincule con sus respuestas. Además, las investigaciones indican que los incentivos monetarios son eficaces para aumentar la tasa de respuesta de encuestas por correo.17 Pero hay que resaltar que no lo son en el caso de entrevistas personales, salvo que se realicen en centros comerciales. La capacidad de generalizar lo que ocurriría si se usa una cierta técnica de inducción para aumentar la tasa de cooperación en una encuesta se ve obstaculizada por el hecho de que los efectos difie-


,/JpH.

ren de una encuesta a otra. Cuando las encuestas se analizan en conjunto, la situación mejora, aunque en los artículos de análisis no hay consenso pleno acerca del efecto de las diversas técnicas de inducción de respuestas. Ello se debe en parte a los artículos y a los periodos incluidos en los análisis.18 Los resultados de uno de los estudios más extensos de las técnicas de inducción de respuestas en encuestas por correo se muestran en la figura 18.3. El efecto promedio de la técnica de facilitación se ilustra con el coeficiente de correlación ponderada entre estudios, donde el peso refleja la magnitud de las diversas muestras sobre las cuales se basó cada una de las correlaciones. Cuanto mayor sea la corre-

F I G U R A 18,3

*Los números entre paréntesis indican el número de correlaciones en que se basó la correlación promediada.

Fuente: desarrollada a partir de información de Frances J. Yammarino, Steven J. Skinner y Terry L Childers, Understanding Mail Survey Response Behavior: A Meta-Analysis", en Public Opinion Quarterly 55, invierno de 1991, pp. 613-639. Reproducido con autorización de la University of Chicago Press.

SKI:r<:

Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo lación media ponderada, tanto mayor será el efecto que tiene la técnica de facilitación correspondiente. Los resultados de la figura indican que, en promedio, las técnicas de inducción de respuestas más exitosas en encuestas por correo son el uso de incentivos, notificación anticipada de la encuesta y seguimiento o envíos postales repetidos. Aumento de la tasa de respuesta mediante seguimiento En algunos casos, las circunstancias que rodean a un contacto originan la renuencia del sujeto a participar. Esas circunstancias pueden ser transitorias o modificables, de modo que las acciones de seguimiento pueden producir una respuesta ulterior y, de tal suerte, aumentar la tasa de respuesta global. Si un sujeto se niega a participar porque está ocupado o enfermo, intentar el contacto en un momento distinto o con un enfoque diferente podría bastar para que se logre su cooperación. En una encuesta por correo, ello significaría un envío de seguimiento en un momento más conveniente. La clave para el éxito de este seguimiento podría radicar en la capacitación y control apropiados del personal de campo. Es menos lo que puede hacerse con el tema de la investigación si éste es la fuente del sesgo de falta de respuesta, ya que el tema depende del problema que debe resolverse. Un tema de investigación delicado o de poco interés para los sujetos probablemente genere una alta tasa de renuencia. Sin embargo, el investigador no debe pasar por alto cualquier oportunidad de hacer que el estudio sea más interesante; por ejemplo, mediante la eliminación de preguntas innecesarias. Si una persona se rehusa a participar en una entrevista personal o encuesta telefónica por razones ajenas a las circunstancias, el contacto repetido tendrá menos éxito. No ocurre lo mismo con las encuestas por correo. Es frecuente que se obtenga respuesta con un segundo o tercer envíos de quienes no respondieron al paquete inicial. Por supuesto, el seguimiento de una encuesta por correo requiere identificar a quienes no respondieron con antelación, lo que a su vez precisa saber quiénes sí respondieron y ya dijimos que el rechazo a ser identificado podría causar la renuencia a contestar. Así pues, la identificación de los sujetos, que serviría para disminuir una fuente de falta de respuesta, puede aumentar otra causa. La alternativa, que es realizar el envío de seguimiento a todos los miembros elegidos de la muestra, sin excluir a los que ya respondieron, puede ser costosa para la organización y frustrante para el sujeto. Ajuste de los resultados para corregir la falta de respuesta Una tercera estrategia para reducir el sesgo de falta de respuesta consiste en calcular sus efectos y luego ajustar los resultados.19 Suponga que al estimar el ingreso medio de una población se obtiene únicamente la respuesta de una parte (pr) de la muestra elegida. La proporción que no responde podría denotarse con pnr. Si xr es el ingreso medio de quienes respondieron y xnr, el ingreso medio de los que no lo hicieron, la media global sería: x=prxr+pnrxnr Por supuesto, este cálculo supone el conocimiento o al menos la factibilidad de estimar xnr. En ocasiones se usa el seguimiento intensivo de una muestra de quienes no responden para generar dicha estimación. Tal seguimiento debe consistir en un contacto repetido modificado (antes descrito). Aunque pocas veces genera respuesta de cada una de las personas que no respondieron elegidas para el seguimiento, permite un ajuste burdo de los resultados iniciales. Hacer caso omiso de la falta de respuesta inicial es equivalente a suponer que xr es igual a xnr, lo cual suele ser incorrecto. Una segunda forma de ajustar los resultados es llevar un registro de quienes responden al contacto inicial, al primer seguimiento, al segundo seguimiento, etc. Luego, se calcula la media de la variable (u otro dato estadístico apropiado) y se compara cada subgrupo para determinar si surgen diferencias estadísticamente significativas en función de la dificultad para establecer contacto. Si no las hubiera, se supone que la media de la variable de quienes no respondieron es igual a la media de quienes sí lo hicieron. En caso de percibir una tendencia apreciable, se la extrapola para considerar a quienes no respondieron. Este método resulta particularmente valioso en encuestas por correo, en las que es fácil identificar a quienes responden al primer envío, al segundo, etcétera. Los datos acumulados de encuestas pasadas también sirven en ocasiones como base para el ajuste de la falta de respuesta. Este enfoque resulta particularmente útil en organizaciones que emprenden encuestas en que recurren a procedimientos de muestreo similares. Aunque no hay un método de ajus-


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te perfecto, cualquiera de ellos es mejor que suponer la similitud entre quienes responden y quienes no lo hacen en cuanto a las características de interés. Sin embargo, es precisamente ese supuesto el que se utiliza para corregir la falta de respuesta. Falta de respuesta a preguntas específicas El análisis precedente concierne a la falta de respuesta total. También puede ser problemática la falta de respuesta a preguntas específicas, que ocurre cuando el sujeto acepta la entrevista, pero se rehusa a contestar ciertas cuestiones por su contenido, forma o la cantidad de trabajo necesario para obtener la información solicitada, o no puede contestarlas. Como se señaló, los investigadores usualmente tratan de afrontar este problema durante la elaboración del cuestionario y la planeación de los métodos para administrarlo. Sin embargo, en ocasiones surge la falta de respuesta a preguntas específicas pese al esfuerzo de los investigadores por evitarla. Que pueda hacerse algo acerca de la falta de respuesta a preguntas específicas o no es algo que depende de su magnitud. En este contexto, debe diferenciarse entre la falta de respuesta a numerosas preguntas y la aislada o esporádica. Si se dejan sin respuesta muchas preguntas, el cuestionario pierde utilidad y su tratamiento o, al menos, su ajuste, es el mismo que debe realizarse ante la falta de respuesta total. Por otra parte, si se dejan sin respuesta unas cuantas preguntas de un cuestionario, usualmente éste puede utilizarse. En el peor de los casos, los "no sé" y "sin respuesta" pueden recibir tratamiento de categorías separadas cuando se informe de los resultados. En muchas formas, ésta es la mejor estrategia, ya que son pocos los datos de que la falta de respuesta a preguntas específicas indique que el problema es extenso y no aleatorio. En forma alterna, la información de la pregunta o preguntas faltantes en ocasiones puede inferirse de otras respuestas al cuestionario. Ello reviste validez especial si el cuestionario incluye otras preguntas relacionadas con el mismo tema. De ser así, se verifican las otras preguntas y se formula una respuesta congruente para la pregunta no contestada. A falta de tal congruencia, en ocasiones se utiliza la técnica estadística de análisis de regresión, con el que se mide la relación entre dos o más variables. La respuesta faltante recibe el tratamiento de variable de criterio y se establece a priori la relación funcional entre ella y preguntas afines, mediante el análisis de regresión en los casos de falta de respuesta a la pregunta. Luego, se usa la ecuación para calcular la respuesta en los cuestionarios restantes, dada la información que contienen sobre las variables de predicción. Por último, una tercera forma de manejar la falta de respuesta a preguntas específicas es sustituir con la respuesta promedio que dieron a la pregunta quienes sí la contestaron. Por supuesto, esta técnica entraña el supuesto de que las personas sin respuesta a la pregunta son similares a quienes sí la respondieron. Como hemos dicho repetidas veces, se trata de un supuesto riesgoso, de modo que tal sustitución debe emprenderse con cautela.

Tasa de contactos completos Medición que se usa para evaluar y comparar a los entrevistadores en cuanto a su capacidad para obtener la información necesaria de los sujetos con que establecen contacto, mide la proporción de contactos completos por entrevistador.

Tasas de respuesta comparadas con tasa de contactos completos De igual modo que la tasa de contactos puede usarse para comparar y evaluar a los entrevistadores en lo referente a sujetos ausentes de su hogar, se han propuesto al menos dos razones para compararlos en lo concerniente a la renuencia a participar: la tasa de respuesta (R) y la tasa de contactos completos (C). Como se explicó, la tasa de respuesta es igual a la razón del número de entrevistas completas con unidades que respondieron dividida entre el número de unidades que respondieron elegibles en la muestra. Es una tasa que refleja la eficacia del entrevistador en la puerta o al teléfono. La tasa de contactos completos se aplica a preguntas específicas del estudio. Es usual que sirva para evaluar a los entrevistadores en relación con preguntas cruciales del estudio, por ejemplo los ingresos, deudas o activos del sujeto, pero también puede usarse para evaluar el contacto en su totalidad. Esta tasa determina si la respuesta es completa o no en preguntas decisivas o del cuestionario en su totalidad.

Errores de observación Error de campo Error no imputable al muestreo que surge durante la recopilación de los datos.

Los errores de observación, ya definidos, suelen ser más difíciles de evaluar que los de falta de observación, ya que el analista en ocasiones ni siquiera se percata de su existencia. Errores de campo Por mucho, el tipo más prevaleciente de error de observación es el error de campo, que surge después de que el individuo ha aceptado participar en el estudio. En vez de cooperar

548

Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al maestreo plenamente, la persona se rehusa a contestar preguntas específicas o las responde falsamente, lo que se ha llamado errores de omisión y de comisión, respectivamente.20 En la sección precedente analizamos los errores de omisión y la falta de respuesta a preguntas específicas. A continuación, dirigiremos la atención a los errores de comisión, que suelen clasificarse como errores de respuesta. En la consideración de estos errores, es útil considerar qué ocurre cuando el sujeto responde a una pregunta. En primer término, es necesario que entienda la pregunta. En segundo, debe emprender un proceso de razonamiento para generar la respuesta. Es habitual que intente evaluar la información necesaria para brindar una respuesta precisa y luego recuerde las actitudes, hechos o experiencias pertinentes a la pregunta. A continuación, intenta organizar la respuesta con base en esa información. En tercer lugar, el individuo evalúa la exactitud de su respuesta. En cuarto término, debe juzgarla en relación con otros objetivos que pudiera tener, como preservar la imagen de sí mismo o complacer al entrevistados Por último, debe poner en palabras la respuesta que se origina de todos esos procesos mentales. Alcanzar este último paso es el objetivo del proceso de encuesta. Sin embargo, el mismo puede alterarse en cualquiera de los pasos precedentes, lo que produce una respuesta imprecisa: un error de respuesta. Los factores que pueden causar errores de respuesta son tan numerosos que casi resulta imposible clasificarlos. Empero, un esquema al parecer útil para afrontar los errores de recopilación de datos es el modelo de interacción entrevistador-entrevistado que proponen Kahn y Cannell (figura 18.4).21 Dicho modelo plantea varios aspectos. Por principio de cuentas, cada persona lleva a la entrevista sus antecedentes y predisposiciones psicológicas. Ciertos antecedentes (como la edad y género) son fácilmente observables, mientras que otros no y el estado psicológico del

F I G U R A 18.4

Fuente: Robert L. Kahn y Charles F. Cannell, The Dynamics of Interviewing, Nueva York, John Wiley and Sons, Inc., © 1957, p. 193. Véase también Wendy Sykes y Martin Collins, "Anatomy of the Survey Interview", en Journal of Official Statistics 8, num. 3,1992, pp. 277-291.


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interlocutor tampoco es apreciable. Empero, tanto el entrevistador como el entrevistado adoptan actitudes ante la otra persona y se forman expectativas de ella con base en sus percepciones iniciales. En segundo término, la entrevista es un proceso interactivo, en que tanto el entrevistador como entrevistado son determinantes de importancia. Ambos perciben comportamientos específicos de su interlocutor y reaccionan ante ellos. Sin embargo, note que en la figura no hay un vínculo directo entre los cuadros relacionados con el comportamiento. En vez de ello, ese vínculo es más complejo, "e incluye comportamiento del entrevistador o entrevistado, su percepción por el interlocutor, el desarrollo de una actitud o proceso cognoscitivo basados en tal percepción y, por último, una motivación resultante para comportarse de cierta manera. Sólo en dicho momento se emprende un acto o comportamiento que es percibido por el otro participante de la entrevista y motiva su reacción".22 Las percepciones de esos comportamientos podrían ser incorrectas, de igual modo que las percepciones iniciales de cada una de las partes. No obstante, tales inferencias surgen inevitablemente conforme entrevistador y entrevistado buscan indicios que les ayuden a entenderse y a cumplir con los requisitos que impone la entrevista. En resumen, no sólo los comportamientos de los participantes de la interacción afectan el resultado, sino también sus antecedentes y predisposiciones psicológicas. El modelo de interacción entrevistador-entrevistado es atrayente por varias razones. En primer lugar, es congruente con los datos empíricos. En segundo, brinda percepciones valiosas sobre cómo reducir los errores de respuesta (y los errores de falta de respuesta por renuencia). Además, se aplica a encuestas telefónicas y por correo, lo cual aumenta mucho su valor. Por ejemplo, las percepciones del entrevistado sobre los antecedentes y comportamiento del entrevistador telefónico probablemente afecten las respuestas que proporcione. Los antecedentes del entrevistado sin duda alguna tienen efecto en sus respuestas. Lo mismo ocurre con las sospechas que la persona tenga acerca del propósito verdadero del estudio o las suposiciones que haga en cuanto al grado de confidencialidad que se dará realmente a sus respuestas. Estos factores pueden deformar las respuestas, sin importar el método usado para recopilar los datos, y es improbable que tales deformaciones sean aleatorias. Sea cual fuere el caso, el modelo indica ciertas acciones que el investigador puede emprender para obtener información precisa. Antecedentes Los datos empíricos sustentan la idea de que los antecedentes tienen efecto en las respuestas. Dicho de manera más específica, indican que es probable que el entrevistador obtenga una mayor cooperación y más información del entrevistado si ambos tienen antecedentes similares. Ello reviste validez especial en el caso de características observables a simple vista, como el grupo étnico, edad y género, pero también se aplica a otras menos observables, como la clase social y nivel de ingresos. Por consiguiente sería útil buscar la correspondencia más estrecha posible entre las características del entrevistador y el entrevistado, puesto que cuanto más de ellas tengan en común, tanto mayores serán las probabilidades de éxito de la entrevista. Desafortunadamente, a los investigadores les ha resultado difícil lograrlo en la práctica. En muchos casos, el entrevistador es una mujer casada que trabaja medio tiempo en su hogar. Es un trabajo que de ninguna manera atrae a un sector demográfico balanceado de personas. Así pues, ¿qué puede hacer el investigador para minimizar tal sesgo? Suele quedar restringido a calcular la variabilidad de los entrevistadores cuando analice los resultados. Es posible que el supervisor de campo revise las cédulas de los entrevistadores en un proyecto específico para mejorar la similitud de antecedentes, si bien la mejor medida sería reclutar a entrevistadores con antecedentes socioeconómicos diversos. Factores psicológicos Los entrevistados no quieren sentirse avergonzados, ni siquiera ante un extraño. En ocasiones, dicen lo que parece más apropiado en el contexto. Por ejemplo, James Sorensen platica la anécdota de un estudio en que los entrevistadores de su empresa, Sorensen Associates, entrevistaron a compradores en tiendas de abarrotes. Un entrevistador se acercó a un hombre que acababa de pagar sus compras y le hizo algunas preguntas. El cliente afirmó que estaba usando una lista de compras ese día y que uno de los artículos sobre los cuales preguntó el entrevistador estaba en la lista. A fin de conocer la lista que el individuo usó para hacer sus compras, el entrevistador le pidió verla. El comprador se rehusó a mostrarla. Cuando se le preguntó la razón, admitió la verdad: "El artículo que acabo de comprar no estaba en la lista. Le mentí".23

^H%f

Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo Los datos concernientes al efecto de los factores psicológicos sobre las respuestas tienden a sustentar el concepto de que las opiniones, percepciones, expectativas y actitudes de los entrevistadores influyen sobre las respuestas que se les brindan.24 Sin duda alguna, esas actitudes, opiniones, expectativas, etc., de los entrevistadores están condicionadas por sus antecedentes y, puesto que es imposible controlar éstos, ¿cómo controlar esos factores psicológicos? La forma principal de lograrlo es la capacitación. Que los entrevistadores tengan predisposiciones psicológicas no es un problema crítico, ya que el entrevistado no se fija en ellas. Lo crítico sería permitir que esos factores afecten el comportamiento de los entrevistadores durante la entrevista y, con ello, contaminen las respuestas. Por lo anterior, muchas encuestas se llevan a cabo con un conjunto más bien rígido de procedimientos que deben aplicar los entrevistadores. Las instrucciones deben ser claras y estar por escrito. Además, es imperativo que expresen diáfanamente el propósito del estudio. Deben describir los materiales que se usarán, como cuestionarios, mapas, formularios de tiempo, etc. También, describir cómo debe responderse cada pregunta, los tipos de respuestas aceptables y los tipos de sondeos que se usarán, así como su momento idóneo. Por añadidura, en las instrucciones deben especificarse el número e identidad de los entrevistados que serán contactados por los entrevistadores y las limitaciones de tiempo bajo las cuales trabajarán. Asimismo, es importante que las instrucciones estén bien organizadas y no sean ambiguas. Las instrucciones deben estar articuladas claramente, pero es incluso más importante que los entrevistadores las entiendan y puedan acatarlas. Ello hace suponer que es necesario implementar sesiones de capacitación práctica. También podría requerirse aplicar un examen a los entrevistadores sobre los propósitos y procedimientos del estudio. Por último, sería útil precisar que los entrevistadores contesten el cuestionario, de modo que sea factible discernir patrones entre sus respuestas y las que se obtengan cuando administren el cuestionario. Factores de comportamiento Los antecedentes, actitudes, motivos, expectativas, y así sucesivamente, de los entrevistadores también pueden introducir sesgo. Que lo introduzcan o no es algo que depende de la interacción entrevistador-entrevistado. En otras palabras, las predisposiciones al sesgo adquieren operatividad sólo con el comportamiento. Algunos investigadores tratan de corregir este problema con encuestas estructuradas cuidadosamente. Por ejemplo, para estudiar a las personas que compran y pilotean aviones, el Advanced General Aviation Transport Experiment (AGATE) emprendió una encuesta en línea. Quienes prepararon el cuestionario observaron que cuando en la encuesta se preguntaba cuánto estaba dispuesta la persona a pagar por un artículo, el encuestado habirualmente daba una respuesta cercana al límite inferior del intervalo aceptable verdadero, mientras que una pregunta dicotómica (con respuesta sí/no) como "¿Estaría dispuesto a pagar 200?", generaba respuestas más precisas, si bien únicamente respecto de ese precio en particular. Así pues, los investigadores de AGATE elaboraron un formato de cuestionario en que se usaron números aleatorios para seleccionar los precios que verían los encuestados. De esa manera, ninguno de éstos tendría que evaluar todos los precios, sino que respondería a una decena de preguntas seleccionadas aleatoriamente y los resultados deberían reunirse para crear gráficas que mostraran los porcentajes de encuestados que consideraron aceptable cada opción.25 En el contexto de las entrevistas telefónicas y en persona, los datos indican que los entrevistadores no acatan las reglas, incluso cuando éstas son rígidas y los cuestionarios son relativamente sencillos y estructurados. De tal suerte, introducen sesgo. En un estudio clásico, 15 entrevistadores con estudios universitarios entrevistaron al mismo sujeto, el cual había recibido previamente las instrucciones de dar siempre respuestas idénticas.26 Se grabaron todas las entrevistas y luego se analizaron para determinar la incidencia de errores por tipo y frecuencia. Uno de los descubrimientos más sorprendentes del estudio fue el número de errores. Por ejemplo, en 66 ocasiones no se hicieron preguntas complementarias cuando las respuestas fueron inadecuadas, además de que el número de errores por entrevistador varió entre 12 y 36. En otro estudio, se descubrió que "un tercio de los [...] entrevistadores se desvió de manera frecuente y marcada respecto de sus instrucciones, en ocasiones al no explicar los términos clave o no repetirlos en la medida necesaria, y en otras al dejarlos de lado por completo, abreviar preguntas o no dar el seguimiento requerido a ciertas respuestas ambiguas".27 Al menos tres comportamientos de los entrevistadores produjeron sesgo de respuesta: 1) errores al hacer preguntas y no sondear cuando se requería información adicional, 2) errores de registro de las respuestas y 3) errores debidos a engaños.


v'fÜ'

Los errores al interrogar pueden surgir con cualquier tipo básico de preguntas, si bien el problema es particularmente agudo con las preguntas abiertas en que el sondeo sigue a la respuesta inicial. No hubo dos entrevistadores que realizaran los mismos sondeos. El contenido y momentos de estos últimos difirieron. Ello hace surgir la posibilidad de que las diferencias entre las respuestas se deban a los sondeos que se aplican y no a diferencias "verdaderas" en la postura de los entrevistados. La forma de expresar la pregunta inicial también puede introducir errores. Es frecuente que los entrevistadores modifiquen la redacción de la pregunta para ajustaría a sus percepciones sobre lo que puede entender el entrevistado. También podrían cambiar la redacción de manera que refleje su propia opinión sobre cuál es la respuesta apropiada. De manera sorprendente, las preguntas que incluyen respuestas alternas presentan un gran potencial de sesgo del entrevistador, que ocurre porque éste otorga excesiva importancia a una de las alternativas cuando hace la pregunta. Los cambios leves del tono de voz pueden modificar el significado de la pregunta. Por ejemplo, en uno de los estudios más completos para investigar los errores de los entrevistadores al hacer preguntas, se descubrió que el número promedio de errores por tipo y por pregunta fue el siguiente:28 • Error de lectura

0.293

• Variaciones del tono de voz

0.116

• Sondeos

0.140

• Retroalimentación al entrevistado

0.161

Una de las tareas principales del entrevistador es mantener el interés y motivación del entrevistado. Al mismo tiempo, debe tomar nota de las respuestas de éste al registrarlas debidamente en preguntas abiertas o poner una marca en la casilla apropiada de preguntas cerradas. Estas responsabilidades dobles y a veces incompatibles también pueden causar errores. Los entrevistadores podrían no "escuchar" correctamente lo que dice el entrevistado. Ello puede deberse a que el entrevistado no se expresa con claridad y murmura su respuesta o a que entran en operación los procesos selectivos del entrevistador, que escucha lo que quiere escuchar y retiene lo que quiere retener. Eso es algo que ocurre a todo mundo y, no obstante su capacitación, los errores de registro de los entrevistadores son muy comunes. A efectos de no parecer demasiado duros con los entrevistadores, debe reconocerse que su trabajo es difícil. Requiere mucho ingenio, creatividad y determinación. El engaño o trampa del entrevistador también es una fuente de error de respuestas. Dicho engaño puede variar desde fabricar toda una entrevista hasta "inventar" una o dos respuestas para hacerlas más completas. Por ejemplo, la Advertising Research Foundation (ARF) realiza estudios de validación para los miembros que lo solicitan entrevistando de nuevo a una muestra de personas supuestamente entrevistadas. Los investigadores de la fundación verifican si la entrevista realmente tuvo lugar y si se hicieron las preguntas designadas. En un estudio, la ARF descubrió que fue imposible verificar 5.4% de las entrevistas en 33 estudios independientes, además de que en otro 7.9% hubo al menos dos errores de ejecución.29 Preocupan especialmente estos resultados, ya que en general se pensaba que las encuestas entregadas para su verificación se contaban entre las mejor ejecutadas en el área de la publicidad. Incluso organizaciones como la Oficina del Censo de Estados Unidos, reconocida como el recopilador de datos más completo y cuidadoso del mundo, tienen que hacer frente a la fabricación de entrevistas (véase la Ventana de investigación 18.2). Muchas empresas de investigación comercial validan 10-20% de las entrevistas completadas mediante llamadas telefónicas de seguimiento o el envío de tarjetas postales a una muestra de "encuestados", para verificar que en realidad se tuvo contacto con ellos. La validación usualmente cubre áreas generales, tales como: 1. Método de contacto, por ejemplo, para verificar que una entrevista personal no se manejó por vía telefónica. 2. Preguntas efectuadas para comprobar que no se omitieron preguntas importantes, como las de elegibilidad o las demográficas.

552


Ventana de investigador! 18.2 Terry Ghazey y Mary Betti Scully creían en los censos. Empezaron a trabajar en la oficina distrital durante el ultime invierno. Un día, Ghazey realizó tres visitas nocturnas a un refugio de indigentes para contar a todos sus residentes. Al paso del tiempo, fue promovida a supervisora de 100 enumeradores. Scully encabezaba un equipo de control de calidad de 25 miembros. "Si pensara que el personal de campo está inventando cosas, los sancionaría", dijo en una ocasión. Entonces llegó el fin de semana del 22 de junio. Hackensack estaba bajo la presión de la oficina censal regional de Filadelfia para que terminara su conteo. De las 45 000 viviendas del distrito que no habían enviado los formularios por correo, los enumeradores todavía no tenían datos de 450Ü Scully, Ghazey y otros seis entrevistadores dijeron que el viernes 22 de junio el gerente de distrito de Hackensack, Michael Rodak. ordenó a su personal que inventara cifras, alternando "uno. dos y tres" ocupantes en los cuestionarios. "Todo mundo se sentó a falsificar cuestionarios -dijo Scully-. Se estaban riendo. Les estaban pagando tiempo extra para que trabajaran todo el fin de semana en falsificar formularios. Dieron: 'Necesitamos 300 más para terminar esta sección' y llenaron 300." "Eso continuó durante días -afirmó Ghazey. quien calcula que se falsificaron 3500 formularios- Eran pilas y pilas de formularios" Kristin Veleber dijo que fue uno de los 50 trabajadores a los que Rodak ordenó que llenaran los formularios al "uno-dos-tres". "Todo el persona! disponible lo hizo -afirmó-. Yo falsifiqué muchos, probablemente 300 en dos días." Aunque se le pidió •abajara tiempo extra para falsificar más, se rehusó. "Cuando me di cuenta de qué estaba ocurriendo, me asusté " La Oficina del Censo comenzó una investigación hace dos semanas, después de que el periódico The Record of Hackensak informó sobre los hechos. John Connelly, vocero de dicho organismo, afirmó que no "había una explicación válida del método uno-dos-tres. De ninguna manera alguien podría haberlo autorizado." Scully estaba tan alterada ese viernes de junio que se puso en contacto con el gerente de la región central de Nueva Jersey. Medell Ford. "Estaba pálida --comentó- Acababa de dedicar Eres meses a tareas de control de calidad, y helos allí, falsificando datos. Le dije a Medell que me rehusé a participar. Me dijo

que la oficina apreciaba mi preocupación pero que no había problema, que otras oficinas hacían lo mismo. Actuó como sí fuera una práctica común en la región." Forrj se rehusó a hacer comentario alguno, afirmando que se le había dicho que no hablara con los reporteros. Rodak únicamente dijo: "Acaté los procedimientos y no hice nada mal". Había habido agitación considerable en las operaciones del centro de Nueva Jersey. Los directores de tres de las cuatro oficinas distritales del área -Hackensack, Bergenfield y Wayne- renunciaron durante la primavera, en medio de los conteos. Rodak, de 24 años de edad y el sexto en la jerarquía de personal de Hackensack, fue promovido a jefe de la oficina en abril. Ya terminado gran parte del censo, ahora trabaja medio tiempo para un congresista del estado y es maestro asistente. Los antiguos supervisores dijeron que gran parte del problema consistía en la falta de experiencia de todo el personal. Hackensack es una de las áreas más urbanizadas de! distrito, principalmente suburbano. "Era difícil encontrar encuestadores adultos en Hackensack -comentó Ghazey- Al final, casi todos eran estudiantes de bachillerato." Murray Rubenstein, quien era líder de equipo, afirmó que los cuestionarios se perdían constantemente. "Algunos formularios se traspapelaron dos veces. No sabemos cuánto se perdió." Afirmó que al final del conteo la oficina estaba capacitando a centenares de nuevos entrevistadores, en una época en que no había trabajo suficiente ni siquiera para los ya contratados. "Se tiraron a la basura muchos impuestos", afirmó Scully. Ghazey comentó que mientras los oficinistas falsificaban cuestionarios en junio, los entrevistadores trataban de contar legítimamente las viviendas. "Trajeran los formularios correctos e intentamos procesarlos. Pero la computadora los rechazó porque ya tenía registrado un formulario falsificado para esas direcciones." Bob Fuchs. exsupervisor, afirmó que cuando intentó procesar los formularios correctos, "fueron rechazados como duplicados". ¿Qué ocurrió con los formularios correctos? "Los sacaron y los tiraron a la basura", comentó Ghazey.

Fuente Michaal Wmerip, "How to Fimsh a Census: Just Mske It Up", en New Yoti Times, IB de noviembre fe 139C, p. AIB. Copyright © New York Times Company. Reproducido con automación.

El error total es la clave

553 5

3. Documentos / productos mostrados, para comprobar que las personas vieron las tablas de concepto o productos que se suponía debían ver. 4. Familiaridad del entrevistado con el entrevistador, para determinar que el entrevistador no se puso en contacto con amigos o conocidos. 5. Reacciones generales a la entrevista, para comprobar la calidad general del contacto.30 Otra forma de engaño, que no constituye precisamente un error de respuesta, si bien tiene efecto considerable en todos los errores no imputables al muestreo, consiste en "inflar" las facturas. El entrevistador podría falsificar el número de horas trabajadas o de kilómetros recorridos. El problema está muy generalizado, debido a la naturaleza de las situaciones de entrevista. El entrevistador trabaja sin supervisión directa en lo que es, básicamente, un trabajo mal pagado. Además, el salario del supervisor normalmente guarda relación directa con lo que cobran los entrevistadores, de modo que a mayor paga de los entrevistadores, tanto mayor será la compensación del supervisor. El problema de inflar facturas absorbe recursos de otras partes del estudio y, con ello, disminuye la eficiencia (valor) de la información, que se obtiene a un costo mayor. Como explicamos, es mucho más difícil el ajuste correspondiente a los errores de respuesta que a los de falta de respuesta. Se desconocen su dirección y magnitud porque a fin de estimar sus efectos debe conocerse el valor verdadero. La esperanza principal del investigador radica en prevenir estos problemas, no en realizar más tarde ajustes de los resultados. Las diversas fuentes de los errores apuntan a las medidas preventivas. Por ejemplo, la capacitación ayuda a disminuir los errores al hacer preguntas y registrar las respuestas. De manera similar, la forma en que se selecciona, paga y controla a los entrevistadores reduce sus engaños. El rendimiento global de los entrevistadores puede evaluarse calificando la calidad de su trabajo en las características apropiadas, como costos, tipos de errores, capacidad para acatar instrucciones, etc. No se ahondará aquí en los procedimientos recomendados para evaluar estos factores, que abarcarían solos toda una obra. Para los propósitos de este texto, es necesario reconocer la existencia de los errores de respuesta, sus fuentes y sus efectos potencialmente devastadores. El modelo de interacción entrevistador-entrevistado es útil para apreciar tales fuentes e indica algunos métodos de prevención.

Errores de oficina Los problemas con los errores no imputables al muestreo no terminan con la recopilación de datos, pues también surgen en su revisión, codificación, tabulación y análisis.31 En su mayor parte, son errores que se reducen, si no es que se eliminan, con los controles apropiados en el procesamiento de los datos. Estas cuestiones son tema de los capítulos relacionados con el análisis.

I Elerror total es la clave A estas alturas, el lector seguramente entiende la advertencia de que el error total, no un tipo específico de error, es la clave en una investigación. Esa advertencia se aplica especialmente a los errores de muestreo. Con un curso de estadística en su haber, quienes inician sus estudios en métodos de investigación frecuentemente se pronuncian a favor de la "mayor muestra posible", basados en el razonamiento de que una muestra grande tiene probabilidades de generar datos estadísticos cercanos al parámetro poblacional que se estima mucho mejores que una muestra pequeña. Empero, lo que el estudiante no advierte es que ese argumento se aplica únicamente al error de muestreo. Incrementar el tamaño de la muestra disminuye el error de muestreo; sin embargo, también podría aumentar los errores no imputables al muestreo, por ejemplo, puesto que una muestra más grande requiere más entrevistas y ello genera trabajo adicional de selección, capacitación y control. Además, estos errores son mucho más insidiosos y problemáticos que los de muestreo. Estos últimos son susceptibles de estimación. Los no imputables al muestreo no lo son. Los errores de muestreo se reducen mediante el diseño más cuidadoso de la muestra o el uso de una muestra más clara. El camino es claro y está hasta cierto punto recorrido, de modo que el investigador debe tener pocas dificultades para mantener los errores de muestreo dentro de límites aceptables. No ocurre lo mismo con los

554

Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimieato de campo y errores no imputables al muestreo Disyuntiva ética 18.1

Una distribuidora de automóviles muy conocida necesitaba decidir si importaba o no una línea relativamente desconocida de vehículos extranjeros para completar su línea de vehículos nacionales. La distribuidora, para sustentar la decisión, contrató a una empresa de investigación para que realizara un estudio del interés potencial de los consumidores en esa línea de vehículos y su demanda. Los resultados indicaron que había conciencia e interés considerables en la línea, de modo que se tomó la decisión de incluirla. A fin de hacer publicidad a la nueva línea, se preparó un lanzamiento especial para miembros interesados de la comunidad, como periodistas de diarios y radiodifusoras locales, ejecutivos de industrias relacionadas con la automovilística, propietarios de gasolineras y talleres mecánicos y presidentes de clubes de hombres y mujeres. Los propietarios de la distribuidora también querían invitar a los participantes de la encuesta que expresaron su interés en los vehículos y, por consiguiente, pidieron a la empresa de investigación que les diera los nombres de los encues-

tados. El despacho de investigación se negó a hacerlo, argumentando que ello sería una violación del anonimato prometido a los encuestados. • ¿Debería haber aceptado la empresa de investigación la solicitud que le hacía la distribuidora? • ¿Tenía derecho la distribuidora a recibir los nombres de los participantes, puesto que pagó la investigación? • ¿Sería diferente si el estudio se hubiera realizado para determinar el potencial de ventas? • ¿Cuáles serían las consecuencias de dar los nombres de los encuestados a la distribuidora? • Si esa solicitud se hubiera hecho antes de iniciada la encuesta, ¿podría haberse estructurado la entrevista para evitar la disyuntiva en que están ahora la empresa de investigación y la distribuidora?

errores no imputables al mismo. El camino no está allanado. Constantemente se descubren nuevas fuentes de este tipo de errores y, aunque se conozcan, muchas son difíciles de reducir mediante procedimientos automáticos. Aunque resulta crítico "mejorar los métodos", se desconoce cuál es el método ideal. En este capítulo queremos resaltar algunas de las fuentes más conocidas de errores no imputables al muestreo y la forma de hacerles frente. En el anexo 18.5 se resume lo que se dijo en este capítulo acerca de estos errores y la forma de reducirlos y controlarlos. Los gerentes de mercadotecnia y otros usuarios de investigaciones pueden tomar dicho anexo como una lista de comprobación para evaluar la calidad de las investigaciones antes de tomar decisiones de peso con base en los resultados de las mismas. Aunque ciertos métodos de manejo de errores no imputables al muestreo son inaplicables en algunos estudios, el análisis sistemático de la investigación con los lineamientos del anexo debe permitir la apreciación correcta de la calidad de la información que se obtuvo con la investigación.

A N E X O 18.5 Tipo

Definición

Métodos de manejo

Falta de cobertura

No incluir en el marco de muestreo algunas unidades o sectores de la población prevista definida.

1. Mejorar el marco de muestreo básico con otras fuentes. 2. Seleccionar una muestra de manera que se reduzca la incidencia, por ejemplo, de hacer caso omiso de los sujetos inelegibles en una lista. 3. Ajustar los resultados mediante la ponderación correcta de los resultados de la submuestra.

El error total es la clave

55

A N E X O 18.5 Tipo

Definición

Falta de respuesta

No obtener información de algunos elementos de la población seleccionados para la muestra. El sujeto designado no está en su hogar cuando el entrevistador llama o lo visita.

Ausente

Renuentes

Campo

Oficina*

Métodos de manejo

1. Hacer que los entrevistadores concerten citas anticipadamente. 2. Intentar el contacto en otro momento, de preferencia a otra hora del día. 3. Intentar el contacto con el sujeto elegido usando otro enfoque (por ejemplo, una llamada o visita modificada). El sujeto se rehusa a cooperar con la 1. Tratar de convencer al sujeto sobre el valor de la investigación y la importanencuesta. cia de su participación. 2. Notificar anticipadamente al sujeto sobre la encuesta. 3. Garantizar el anonimato. 4. Proporcionar un incentivo por la participación. 5. Ocultar la identidad del patrocinador mediante el uso de una organización de investigación independiente. 6. Tratar de ganar terreno, es decir, que el entrevistado realice una tarea pequeña antes de proceder a la encuesta. 7. Usar cartas de presentación personalizadas. 8. Recurrir a un contacto de seguimiento a una hora más conveniente. 9. Evitar preguntas innecesarias. 10. Ajustar los resultados para considerar la falta de respuesta. Aunque la persona participa en el estudio, 1. Hacer que concuerden los antecedentes del entrevistador y entrevistado tan se rehusa a responder preguntas especíestrechamente como sea posible. ficas o las contesta incorrectamente. 2. Cerciorarse de que las instrucciones para el entrevistador sean claras y estén por escrito. 3. Emprender sesiones de capacitación práctica con los entrevistadores. 4. Analizar la comprensión que los entrevistadores tienen de los propósitos y procedimientos del estudio. 5. Hacer que los entrevistadores llenen el cuestionario y examinar sus respuestas para ver si existe alguna relación entre las respuestas que obtienen y las suyas. 6. Verificar una muestra de las entrevistas de cada entrevistador. Errores que surgen en la codificación, tabú1. Recurrir a la edición de campo para detectar las omisiones e inexactitudes lación o análisis de los datos. más flagrantes de los datos. 2. Realizar una segunda edición en la oficina para decidir cómo se manejarán los instrumentos de recopilación de datos que contengan respuestas incompletas, evidentemente incorrectas o que reflejen falta de interés. 3. Usar preguntas cerradas para simplificar la codificación; sin embargo, si se necesitan preguntas abiertas, especificar los códigos apropiados que se permitirán antes de recopilar los datos. 4. Si al codificar las preguntas abiertas se recurre a codificadores múltiples, dividir la tarea por preguntas, no por formularios de recopilación de datos. 5. Hacer que cada codificador se encargue de una muestra del trabajo de otros codificadores para tener la certeza de que usa un conjunto congruente de criterios de codificación. 6. Apegarse a convenciones establecidas; por ejemplo, usar códigos numéricos en vez de letras al codificar los datos para su análisis computarizado. 7. Preparar un libro de códigos en el cual se enumeren los códigos de cada variable y las categorías que se incluyen en cada código. 8. Usar métodos apropiados de análisis de datos.

*Los pasos para disminuir la incidencia de errores de oficina se estudian con más detalles en los capítulos sobre análisis.

556

Capitulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errares no imputables al muestreo

Disyuntiva ético 18.2 "¡Esas nuevas encuestas telefónicas con programación de voz son maravillosas! -comenta un amigo en el almuerzo-. No hay que pagar entrevistadores telefónicos, de modo que podemos hacer que los números se marquen de nuevo automáticamente hasta que alguien conteste. Por supuesto, al público le resulta irritante la voz de la computadora y humillante el concepto mismo de ser entrevistado por una máquina. No obstante, podemos superar la renuencia de muchas personas a participar mediante llamadas repetidas, hasta que cedan y respondan al cuestionario."

•

¿Es ético ponerse en contacto repetidamente con los encuestados hasta que acepten participar en una investigación? ¿Cuántos contactos son apropiados?

•

Si una industria no puede lograr que sus miembros se comporten éticamente, ¿debe imponer el gobierno reglamentos?

•

Si el público reacciona contra este tipo de encuesta teletónica, ¿cuáles son los probables resultados para los investigadores que recurran a las encuestas telefónicas tradicionales, más consideradas con las personas?


Rosemont no estaba tan distante geográficamente de la prosperidad de Moreiand Heights, si bien en lo económico era otro muncio. En realidad, era un barrio pobre con alto índice de delincuencia; era, literalmente, un barrio bajo. Sin embargo, para Lucy Lindenbloom recopilar información allí no era peor que hacerlo en Moretand Heights. Como entrevisladora censal, siempre tuvo que enfrentar problemas; en Rosemont, los problemas simplemente son un poco distintos. Además, siempre sentía que era una misión especial ir a los barrios pobres. Se trataba de las personas para las cuales están diseñados muchas programas de ayuda gubernamental. Si el gobierne no podía encontrarlas para contarlas, tampoco las encontraría para ayudarlas. Su primera parada fue un edificio de piedra rojiza con el timbre descompuesto y la cerradura violada. Entró en el vestíbulo. Estaba lleno de vagabundos y despedía un leve olor a col. En uno de los muros, había un banco de bu2ones. Encontró el nombre que buscaba en el buzón 4D. "Fantástico -pensó para sus adentros-, en el cuarto piso y sin ascensor." Lindenbloom sabía que edificios como éste eran los que hacían que los entrevistadores no quisieran subir las escaleras y llenaran los formularios de entrevista. La tentación de hacerlo siempre estaba presente y se sabía que los entrevistadores inventaban datos de diversas maneras, desde "fabricar" entrevistas completas hasta entrevistar a los sujetos en grupos y no por separado. "Pero no importa cómo lo hagas -pensó mientras subfa los escalones-, no deja de ser un fraude. Cuando un entrevistador inventa datos, afecta el trabajo de todos los demás porque introduce errores de respuesta en los datos."

Lindenbloom, casi sin aire, tocó en la puerta del apartamento 4D. "¿Quién es?", preguntó una voz atemorizada. "Vengo de la oficina del censo, señora -respondió Lindenbloom-. Estoy buscando a Mary Porter para hacerle unas preguntas." "Espere un momento", replicó la voz. Lindenbloom esperó y esperó. Después de diez minutos, tocó de nuevo a la puerta. "¿Señora Porter, está usted bien?" Fue entonces cuando escuchó pasos en la escalera. Dos policías uniformados se acercaron a ella y le preguntaron qué hacía. "Soy entrevistadora del censo", respondió Lindenbloom al tiempo que mostraba su identificación. "Perdón por la molestia -dijo uno de los agentes-, pero ha habido muchos rabos en el barrio. La gente aquí sospecha cuando alguien trata de entrar a su apartamento." "Todo está en orden, señora Porter -gritó uno de los policías para que le escucharan a través de la puerta cerrada-. Es la señora Lindenbloom, Realmente trabaja en la Oficina del Censo. Simplemente quiere hacerle unas preguntas." Lindenbloom suspiró cuando escuchó el sonido de la cadena que era retirada de la puerta. Había sido entrevistadora del censo durante más de 10 años. Pero ésta era la primera vez que iniciaba una entrevista con escolta policiaca.

Resumen

567

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar qué es un error de muestreo. El error de muestreo es la diferencia entre los valores observados de una variable y el promedio a largo plazo de valores observados en repeticiones de la medición.

Objetivo de aprendizaje 2 Citar los dos tipos básicos de errores no imputables al muestreo y describirlos. Hay dos tipos básicos de errores no imputables al muestreo: los de falta de observación y los de observación. Los primeros resultan de no tener datos de una parte de la población objetivo. Ocurren porque la población de interés no se incluye en la muestra o porque algunos elementos designados para su inclusión no responden. Los errores de observación se deben a que la información obtenida de los elementos de la muestra es imprecisa o a que se introducen errores en el procesamiento de los datos o al preparar el informe de los resultados.

Objetivo de aprendizaje 3 Delinear formas de reducir el sesgo de falta de cobertura. El sesgo de falta de cobertura se puede reducir, sin que necesariamente se elimine, si se reconoce su existencia, se trabaja en el mejoramiento del marco de muestreo y se recurre a un especialista en muestreo para que ayude a reducir (a través del procedimiento de muestreo) y ajustar (mediante el análisis) las imperfecciones del marco de muestreo.

Objetivo de aprendizaje 4 Explicar qué es el error por falta de respuesta. El error por falta de respuesta consiste en no tener información de algunos elementos de la población seleccionados y designados para la muestra.

Objetivo de aprendizaje 5 Citar la definición estándar de tasa de respuesta. Tasa de respuesta suele definirse como el número de entrevistas completadas con las unidades que respondieron dividido entre el número de unidades con respuesta elegibles en la muestra.

Objetivo de aprendizaje 6 Identificar las dos fuentes principales del sesgo por falta de respuesta. Las dos fuentes principales de sesgo de falta de respuesta son las personas ausentes de su hogar y las renuentes.

SSI;;


Objetivo de aprendizaje 7 Definir tasa de contacto. La tasa de contacto es el porcentaje de asignaciones elegibles en que el entrevistador logra el contacto con los sujetos elegidos, a saber: TS _

número de unidades de la muestra contactadas número total de unidades de la muestra elegibles con el cual se intentó el contacto

Objetivo de aprendizaje 8 Citar algunos factores que pueden contribuir a la renuencia de los sujetos a participar en un estudio. La tasa de renuencia de un estudio depende, entre otros factores, de la naturaleza del entrevistado, el carácter de la organización que patrocina la investigación, las circunstancias que rodean al contacto, del tema de la investigación y la habilidad del entrevistador. El método usado para recopilar los datos también puede generar diferencias.

Objetivo de aprendizaje 9 Identificar tres factores que pueden ser fuente de sesgos en la interacción entrevistador-entrevistado. La interacción entrevistador-entrevistado puede presentar sesgo por los antecedentes, factores psicológicos y factores de comportamiento del entrevistador, el entrevistado o ambos.

Objetivo de aprendizaje 10 Analizar comportamientos del entrevistador que podrían generar sesgos en las respuestas. Son al menos tres los comportamientos del entrevistador que pueden generar sesgo de respuesta: 1) errores al hacer preguntas y al sondear cuando se requiere información adicional, 2) errores al registrar las respuestas y 3) errores debidos a engaño.

Preguntas de repaso 1. Distinga entre errores de muestreo y errores no imputables al muestreo. ¿En qué radica la importancia de esta distinción? 2. ¿Qué son los errores de falta de cobertura? ¿Constituyen problemas en las encuestas telefónicas? Enumérelos. ¿Y en las encuestas por correo? Especifíquelos. ¿Y en las investigaciones mediante entrevistas personales? Menciónelos y explíquelos. 3. ¿Cómo puede evaluarse el sesgo de falta de cobertura? ¿Qué puede hacerse para reducirlo? 4. ¿Qué es el error de falta de respuesta? 5. ¿Cuáles son los tipos básicos de errores de falta de respuesta? ¿Tienen igual gravedad en las investigaciones por correo, teléfono o entrevista personal? Explique sus respuestas. 6. ¿Qué puede hacerse para reducir la incidencia de sujetos ausentes de sus hogares en la muestra final? 7. ¿Qué es la tasa de contacto y qué función desempeña en la evaluación de los resultados? 8. ¿Cuáles son las razones habituales por las cuales los sujetos designados se rehusan a participar en un estudio? ¿Acaso su renuencia introduce generalmente errores aleatorios o sesgos sistemáticos en las investigaciones?


..-SKI

9. ¿Qué es la falta de respuesta a preguntas específicas? ¿Cuáles son las opciones disponibles para enfrentarlo? 10. ¿Qué es la tasa de respuesta? ¿Qué es la tasa de respuestas completas? ¿Existe una relación entre ellas? 11. ¿Qué son los errores de observación y cuáles son sus tipos básicos? 12. ¿Es probable que los errores de observación sean más graves o menos graves que los de falta de observación? Explique su respuesta. 13. Describa el modelo de interacción entrevistador-entrevistado, e incluya sus propuestas básicas. 14. ¿Qué propone el modelo de interacción del entrevistador y el entrevistado en relación con los antecedentes de aquéllos y sus características psicológicas? 15. ¿Cuáles son los tipos básicos de comportamientos de los entrevistadores que pueden originar sesgo de respuesta? 16. Explique el enunciado "el error total es la clave".

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Julia Hernández, propietaria de un supermercado de tamaño mediano en una pequeña ciudad, pensaba modificar la distribución del local, de modo que, por ejemplo, la sección de alimentos congelados quedara cerca de las frutas y verduras frescas. Estos cambios tenían como fin adaptarse a los hábitos de compra de los clientes y, con ello, darles mejor servicio. Antes de realizar los cambios, decidió administrar un breve cuestionario en la tienda a una muestra aleatoria de clientes. Durante un periodo de dos semanas, tres de los cajeros recibieron instrucciones de pararse al final de pasillos escogidos y realizar entrevistas personales con uno de cada cinco clientes. Julia Hernández les dio instrucciones específicas de no acosar ni ofender en forma alguna a los clientes. Identifique las mentes principales de errores de falta de cobertura y de falta de respuesta. Explique su respuesta. 2. Neumáticos de Calidad, un importante fabricante de llantas radiales, sufría un problema común de las empresas del sector. La mala situación en la industria del automóvil tenía repercusiones graves en la industria llantera. A fin de tratar de mantener las ventas y su posición competitiva, los fabricantes ofrecían créditos y descuentos adicionales a los mayoristas. Los administradores de la empresa estaban preocupados particularmente por la reacción de los mayoristas ante una nueva política de descuentos que se había planeado. La primera encuesta realizada por la compañía para explorar esa reacción les pareció insatisfactoria. Pensaban que se había realizado de manera descuidada y que contenía numerosos errores no imputables al muestreo. Los directivos decidieron emprender otro estudio, que contenía los cambios siguientes: • El cambio en el marco de muestreo se definió como una lista de los 1000 mayoristas más grandes que manejaban los neumáticos de la compañía y se seleccionaría aleatoriamente, de esa lista, a los elementos de la muestra. • Se utilizó una técnica de contacto repetido, con base en la cual la repetición del contacto se realizaría a una hora distinta a la del intento de contacto original. • El tamaño de la muestra se duplicó de 200 a 400 elementos. • Los elementos de la muestra inelegibles o renuentes serían sustituidos con el siguiente elemento de la lista. • Se ofreció un incentivo de 1.00 dólar a los participantes. Evalúe de manera crítica los pasos que se consideran para prevenir los errores no imputables al muestreo. ¿Considera que fueron apropiados? Sea específico.

560

Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo 3. Una importante editorial de diversas revistas estaba interesada en determinar la satisfacción de sus clientes con tres de sus publicaciones principales: Moda y Estilo, Perfil de Negocios y Revista de Alta Tecnología, dedicadas a la moda femenina, tendencias de negocios y adelantos en la tecnología de computadoras, respectivamente. Se formularon tres marcos de muestreo, que contenían a los suscriptores de la capital del país. De ellos, se seleccionarían tres muestras aleatorias. Se realizarían entrevistas personales con un cuestionario no estructurado sin ocultación. La editorial tenía un grupo de entrevistadores a los que llamaba habitualmente cuando tenía que realizar entrevistas. Los miembros del grupo tenían antecedentes de formación diversos, si bien 95% había terminado bachillerato y el resto tenía estudios parciales de licenciatura. En cuanto a género y edad, el intervalo era de 18-45 años, 70% de mujeres y 30% de hombres. Muchos entrevistadores eran amas de casa o estudiantes. Antes de emprender la encuesta, la compañía envió la información necesaria y solicitó que los entrevistadores indicaran si estaban interesados o no. Los cuestionarios, direcciones y otros detalles se enviaron a los entrevistadores cuya respuesta fue afirmativa. Después de que un entrevistador completaba su cuota de entrevistas, enviaba los cuestionarios respondidos a la compañía. Luego, la editorial les hacía llegar su remuneración. a) Evalúe críticamente, con los lincamientos del anexo 18.5, la selección, capacitación e instrucciones a los entrevistadores de campo. b) Use el modelo de Kahn y Cannell (figura 18.4) para identificar las fuentes principales de sesgo que afectarían a las entrevistas. 4. La oficina de bolsa de trabajo de su universidad le ha pedido ayuda para determinar los sueldos iniciales y el intervalo de sueldos que reciben los estudiantes que terminan a licenciatura. Dicha oficina ha recopilado cierta información al respecto, ya que históricamente algunos exalumnos se presentan para informar el nombre de la compañía para la cual trabajan y su sueldo inicial. La oficina piensa que esos datos estadísticos podrían contener sesgo y desea abordar la tarea de manera más sistemática. Lo contratan para que con su experiencia determine cuál es la situación real de los sueldos de los alumnos que se graduaron el año pasado. a) Describa cómo seleccionaría una muestra de encuestados para que respondan a la pregunta sobre su sueldo inicial. ¿Por qué seleccionaría esa muestra específica? b) ¿Qué tipos de errores de falta de muestreo espera encontrar si emplea dicho enfoque y cómo los controlaría? 5. Una empresa de reclutamiento de ejecutivos realizó una gran encuesta por correo de gran magnitud para recopilar información sobre la movilidad laboral de administradores de nivel intermedio. Se seleccionó una muestra de 500 administradores elegibles, mediante un procedimiento de muestreo aleatorio simple. La empresa efectuó tres envíos por correo. Después del tercer envío, se estableció contacto telefónico con las unidades de la muestra que no respondieron para pedirles que contestaran únicamente cuatro preguntas concernientes a las variables que la compañía de reclutamiento consideraba importantes, dado el objetivo del estudio. La tabla siguiente muestra los valores medios de esas variables: Años en Años totales Número de Ingreso el puesto de experiencia Envío respuestas Edad (en dólares) actual administrativa

1

2 3 N.R.

125 100 75 200

30 37 42 50

22000 27000 32500 31250

1.2 4.0 5.1 10.2

5.1 9.4 15.1 24.2

a) ¿Cuál fue la tasa de respuesta de cuestionarios llenados? b) Elabore estimados de las medidas de muestra globales de las cuatro variables. Presente sus cálculos. c) ¿Qué variables parecen ser más afectadas por el sesgo de falta respuesta potencial? ¿Acaso indica algo sobre el procedimiento de selección de la muestra? 6. Concerté una entrevista con un profesional de una empresa de investigación de mercados local o del departamento de investigación de la compañía para la cual trabaja. ¿De qué magnitud es el problema de falta de respuesta para la compañía? ¿Cuál es la tasa de respuesta habitual de los proyectos de investigación que emprende? Analice el o los métodos usados para manejar el

Notas

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sesgo de falta de respuesta. ¿Acaso la empresa compensa la falta de respuesta de maneras que no se analizan en este texto? Prepare un informe de sus indagaciones. 7. Elabore un cuestionario breve acerca de los hábitos de ver televisión entre adultos de su ciudad. Aplique el instrumento a una muestra de sujetos, mediante al menos diez entrevistas telefónicas y otras tantas personales. Analice la magnitud del sesgo de falta de respuesta con cada método. 8. En este ejercicio necesitará el cuestionario redactado en el ejercicio previo. Además, elabore preguntas diseñadas para medir la actitud de los participantes hacia la televisión. Añada estas preguntas a los cuestionarios sobre hábitos de ver televisión. Aplique el nuevo cuestionario a uno de sus compañeros de clase. Luego, pídale que se lo aplique a usted. Consulte la figura 18.4 y analice los factores de antecedentes, psicológicos y de comportamientos que podrían haber causado sesgo en las entrevistas. (Sugerencia: Después de la entrevista, sería útil analizar estos aspectos con su compañero. Explique qué quiso indagar con las preguntas y averigüe cómo las interpretó su compañero.)

Notas 1. Frederick Mosteller, "Nonsampling Errors", en Encyclopedia of Social Sciences, Nueva York, Macmillan, 1968, p. 113. Véase también el número especial de Journal of Official Statistics 4, No. 3, 1987, editado por Lars Lyberg, que se dedica a los errores no imputables al muestreo; Elizabeth Hervey Stephen y Beth J. Soldo, "How to Judge the Quality of a Survey", en American Demographics 12, abril de 1990, pp. 42-43; Tom Corlett, "Sampling Results in Practice", en Journal of the Market Research Society 38, octubre de 1996, pp. 307-318. 2. Mosteller, "Nonsampling Errors", p. 113. 3. Robert Ferber, The Reliability of Consumer Reports of Financial Assets and Debts, Urbana, IL., Bureau of Economic and Business Research, University of Illinois, 1966, p. 261. Hubo una sucesión de estudios referentes al objetivo único. En la monografía de Ferber, se presenta una panorámica de los estudios y sus resultados, si bien fueron en total seis monografías. Véase también un análisis adicional de la importancia de minimizar los errores no imputables al muestreo y cómo lograrlo en Floyd J. Fowler Jr., Survey Research Methods, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, 2a. ed., 1993. 4. Ibid., p. 266. Wiseman y McDonald asumen una posición similar, con el comentario siguiente: "El uso de procedimientos de muestreo muy elaborados cuando otros aspectos de la recopilación de datos lo son en mucho menor grado suele producir costos más altos que los justificables con la calidad de los datos resultantes". Véase Frederick Wiseman y Philip McDonald, "Noncontact and Refusal Rates in Consumer Telephone Surveys", en Journal of Marketing Research, 16 de noviembre de 1979, p. 483. Véase también Robert Groves, Survey Errors and Survey Costs, Nueva York, John Wiley and Sons, Inc., 1989. 5. WH. Williams, "How Bad Can 'Good' Data Really Be?", en The American Statistician, 32, mayo de 1978, p. 61. Véase también Judith T. Lessler y William D. Kalsbeek, Nonsampling Errors in Surveys, Nueva York, John Wiley and Sons, Inc., 1992. 6. Por ejemplo, véase Ronald Andersen, Judith Kasper, Martin R. Frankel eí al, Total Survey Error, San Francisco, Jossey-Bass, 1979, y Henry Assael y John Keon, "Nonsampling vs. Sampling Errors in Survey Research", en Journal of Marketing 46, primavera de 1982, pp. 114-123. 7. Leslie Kish, Survey Sampling, Nueva York, John Wiley, 1995. El capítulo 13, "Biases and Nonsampling Errors", es recomendable en cuanto al análisis de los sesgos resultantes de la falta de observación. 8. Tia O'Brien, "Women on the Verge of a High-Tech Breakthrough", en West, suplemento en forma de revista del periódico San Jose Mercury News, 9 de mayo de 1999, pp. 10-14, 19. 9. El procedimiento general de ajuste relativo al problema de elementos duplicados en una lista consiste en ponderar los elementos de la muestra que aparecen en ella k veces entre l/k. Seymour Sudman, Applied Sampling, San Francisco, Academic Press, 1976, p. 63. Muchos paquetes de software para el análisis estadístico de datos contienen mecanismos para que el analista especifique el peso que se concede a cada observación de la muestra. 10. Frederick Wiseman y Philip McDonald, Toward the Development of Industry Standards for Response and Nonresponse Rates, Cambridge, MA., Marketing Science Institute, 1980. 11. "On the Definition of Response Rates", CASRO Special Report, Port Jefferson, NY: The Council of American Survey Research Organizations, 1982. Véase también M.A. Hidiroglu, J.D. Drew y G.B. Gray, "A Framework for Measuring and Reducing Nonresponse in Surveys", en Survey Methodology 19,1993, pp. 81-94.

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Capítulo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo 12. Varios estudios contienen datos acerca de cuándo es probable que tipos específicos de personas estén en casa. Por ejemplo, véase M.F. Weeks, B.L. Jones, R.E. Folsum Jr. y C.H. Benrud, "Optimal Times to Contact Sample Households", en Public Opinion Quarterly 44, primavera de 1980, pp. 101-114; Michael F. Weeks, Richard W. Kulka y Stephanie A. Pierson, "Optimal Call Scheduling for a Telephone Survey", en Public Opinion Quarterly. 51, invierno de 1987, pp. 540-549; Gideon Vigderhaus, "Scheduling Telephone Interviews: A Study of Seasonal Patterns", en Public Opinion Quarterly, 45, verano de 1981, pp. 250-259. El informe "Identifying Monthly Response Rates Aids in Mail Planning" en Specialty Advertising Report, 15, cuarto trimestre de 1979), contiene una tabla útil para programar estudios por correo de manera que coincidan con los meses en que es más probable que las personas respondan. 13. W. Edwards Deming, "On a Probability Mechanism to Attain an Economic Balance between the Resultant Error of Response and the Bias of Nonresponse", en Journal of the American Statistical Association, 48, diciembre de 1953, pp. 766-767. Véase también Benjamin Lipstein, "In Defense of Small Samples", en Journal of Advertising Research 15, febrero de 1975, pp. 33-40; William C. Dunkelburg y George S. Day, "Nonresponse Bias and Callbacks in Sample Surveys", en Journal of Marketing Research 10, mayo de 1973, pp. 160-168; Lorna Opatow, "Some Thoughts about How Interview Attempts Affect Survey Results", en Journal of Advertising Research, 31, febrero/marzo de 1991, pp. RC6-RC9. 14. Esta técnica, que puede usarse con entrevistas telefónicas, fue diseñada para entrevistas personales por el enorme gasto que implican éstos cuando son repetidas. Además, preguntar por teléfono cuándo estuvo la persona en casa durante los últimos cinco días puede generar desconfianza. Véase una explicación de la técnica en Alfred Politz y Willard Simmons, "An Attempt to Get the Not-at-Homes into the Sample Without Callbacks", en Journal of the American Statistical Association, 44, marzo de 1949, pp. 9-32. Véase una investigación empírica del efecto de la ponderación en el sesgo en James Ward, Bertram Russick y William Rudelius, "A Test of Reducing Callbacks and Not-at-Homes Bias in Personal Interviews by Weighting At-Home Respondents", en Journal of Marketing Research, 22, febrero de 1985, pp. 66-73. Véase también I-Fen Lin y Nora Cate Schaeffer, "Using Survey Participants to Estimate the Impact of Nonparticipation", en Public Opinion Quarterly, 59, verano de 1995, pp. 236-258. 15. Your Opinion Counts: 1986 Refusal Rate Study, Chicago, Marketing Research Association, 1986. Véase también Tom W. Smith, "Trends in Nonresponse Rates", en International Journal of Public Opinion Research, 1, 1995, pp. 157-171. 16. T. De Maio, "Refusals: Who, Where, and Why", en Public Opinion Quarterly, 44, verano de 1980, pp. 223-233. Véase también Jolene M. Strubbe, Jerome B. Kernan y Thomas J. Grogan, "The Refusal Problem in Telephone Surveys", en Journal of Marketing Research, 26, junio/julio de 1986, pp. 29-37; Kathy E. Green, "Sociodemographic Factors and Mail Survey Response", en Psychology & Marketing, 13, marzo de 1996, pp. 171-184. 17. James R. Chromy y Daniel G. Horowitz, "The Use of Monetary Incentives in National Assessment Household Surveys", en Journal of the American Statistical Association, 73, septiembre de 1978, pp. 473-478; Lee Harvey, "Factors Affecting Response Rates to Mailed Questionnaires: A Comprehensive Literature Review", en Journal of the Market Research Society, 29, julio de 1987, pp. 341-353; Mike Brennan, "The Effect of a Monetary Incentive on Mail Survey Response Rates: New Data", en Journal of the Market Research Society, 34, abril de 1992, pp. 173-177; Jeannine M. James y Richard Bolstein, "Large Monetary Incentives and Their Effect on Mail Survey Response Rates", en Public Opinion Quarterly, 56, invierno de 1992, pp. 442-453; Allan H. Church, "Estimating the Effect of Incentives on Mail Survey Response Rates: A Meta-analysis", en Public Opinion Quarterly, 57, primavera de 1993, pp. 62-79; Diane K. Willimack, Howard Schuman, Beth-Ellen Pennel y James M. Lepkowski, "Effecs of a Prepaid Non-monetary Incentive on Response Rates and Response Quality in a Face-to-Face Survey", en Public Opinion Quarterly, 59, primavera de 1995, pp. 78-92. 18. Leslie Kanuk y Conrad Berenson, "Mail Surveys and Response Rates: A Literature Review", en Journal of Marketing Research, 12, noviembre de 1975, pp. 440-453; T.A. Heberlein y R.A. Baumgartner, "Factors Affecting Response Rates to Mailed Questionnaires: A Quantitative Analysis of the Published Literature", en American Sociological Review, 43, agosto de 1978, pp. 447-462; Julie Yu y Harris Cooper, "A Quantitative Review of Research Design Effects on Response Rates to Questionnaires", en Journal of Marketing Research, 20, febrero de 1983, pp. 36-44; Richard J. Fox, Melvin R. Crask, Jonghoon Kim, "Mail Survey Response Rate: A Meta-Analysis of Selected Techniques for Inducing Response", en Public Opinion Quarterly, 52, invierno de 1989, pp. 467-491; Francis J. Yammarino, Steven J. Skinner y Terry L. Childers, "Understanding Mail Survey Response Behavior: A Meta-Analysis", en Public Opinion Quarterly, 55, invierno de 1991, pp. 613-639. 19. Statistical Adjustment for Nonresponse in Sample Surveys: A Selected Bibliography with Annotations, Monticello, IL., Vance Bibliographies, 1979; J. Scott Armstrong y Terry S. Overton, "Estimating Nonres-

Lecturas recomendados

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ponse Bias in Mail Surveys", en Journal of Marketing Research, 14, agosto de 1977, pp. 396-402; Michael J. O'Neil, "Estimating the Nonresponse Bias Due to Refusals in Telephone Surveys", en Public Opinion Quarterly, 40, verano de 1976, pp. 218-232; David Elliott y Roger Thomas, "Further Thoughts on Weighting Survey Results to Compensate for Nonresponse", en Survey Methodology Bulletin, 15, febrero de 1983, pp. 2-11; Valentine Appel y Julian Bairn, "Predicting and Correcting Response Rate Problems Using Geodemography", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications, 4, marzo de 1992, pp. 22-28. 20. Robert A. Peterson y Roger A. Kerin, "The Quality of Self-Report Data: Review and Synthesis", en Ben Enis y Kenneth Roering (comps.), Annual Review of Marketing 1981, Chicago, American Marketing Association, 1981, pp. 5-20. 21. Robert L. Kahn y Charles F Cannell, The Dynamics of Interviewing, Nueva York, John Wiley, © 1957, p. 193. Se usa la figura con autorización de John Wiley and Sons, Inc. Véase también Wendy Sykes y Martin Collins, "Anatomy of the Survey Interview", en Journal of Official Statistics, 8, num. 3,1992, pp. 277-291. 22. Kahn y Cannell, The Dynamics of Interviewing, p. 194. 23. Art Shulman, "War Stories: True-Life Tales in Marketing Research", en Quirks Marketing Research Review, diciembre de 1998, p. 16. 24. Seymour Sudman, Norman Bradburn, Ed Blair y Carol Stocking, "Modest Expectations: The Effects of Interviewers' Prior Expectations and Response", en Sociological Methods & Research 6, noviembre de 1977, pp. 177-182; Eleanor Singer, Martin R. Frankel y Marc B. Glassman, "The Effect of Interviewer Characteristics and Expectations on Response", en Public Opinion Quarterly, 47, primavera de 1983, pp. 68-83; Stanley Presser y Shanyang Zhao, "Attributes of Questions and Interviewers as Correlates of Interviewing Performance", en Public Opinion Quarterly, 56, verano de 1992, pp. 236-240. 25. Beth Clarkson, "Research and the Internet: A Winning Combination", en Quirk's Marketing Research Review, julio de 1999, pp. 46, 48-51. 26. L.L. Guest, "A Study of Interviewer Competence", en International Journal of Opinion and Attitude Research, 1, marzo de 1947, pp. 17-30; P. Davis y A. Scott, "The Effect of Interviewer Variance on Domain Comparisons", en Survey Methodology, 21, 1995, pp. 99-106; Pamela Kiecker y James E. Nelson, "Do Interviwers Follow Survey Instructions?", en Journal of the Market Research Society, 38, abril del 996, pp. 161-176. 27. W.A. Belson, "Increasing the Power of Research to Guide Advertising Decisions", en Journal of Marketing, 29, abril de 1965, p. 38. Véase también Martin Collins y Bob Butcher, "Interviewer and Clustering Effects in an Attitude Survey", en Journal of the Market Research Society, 25, enero de 1983, pp. 39-58. 28. Norman M. Bradburn y Seymour Sudman, Improving Interview Method and Questionnaire Design, San Francisco, Jossey-Bass, 1979, p. 29. 29. Benjamin Lipstein, "In Defense of Small Samples", en Journal of Advertising Research, 15, febrero de 1975, pp. 33-40. 30. Jeffrey L. Pope, Practical Marketing Research, Nueva York, American Management Association, 1993, p. 57. Véase también, en las páginas 56-59, algunas preguntas de validación eficaz de estos temas. 31. Si el lector piensa que los errores de análisis no deben ser problema alguno, tiene que leer a Mosteller, "Nonsampling Errors", donde dedica nueve de 19 páginas al análisis de los errores potenciales en el análisis. Véase también John G. Keane, "Questionable Statistics", en American Demographics, 1, junio de 1985, pp. 18-21; Paul Lavrakas, "To Err Is Human", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications, 8, primavera de 1996, pp. 30-36.

Lecturas recomendadas Véanse análisis generales de la calidad de los datos, la diferencia entre los errores de muestreo y los no imputables al muestreo y los pasos que pueden darse para mejorar la calidad de la información recopilada en los estudios de investigación de mercados, en: Ronald Andersen, Judith Kasper, Martin R. Frankel et al, Total Survey Error, San Francisco, Jossey-Bass, 1979. Henry Assael y John Keon, "Nonsampling vs. Sampling Errors in Survey Research", en Journal of Marketing, 46, primavera de 1982, pp. 114-123. Judith T. Lessler y William D. Kalsbeek, Nonsampling Errors in Surveys, Nueva York, John Wiley and Sons, Inc., 1992. Robert A. Peterson y Roger A. Kerin, "The Quality of Self-Report Data: Review and Synthesis", en Ben Enis y Kenneth Roering (comps.), Annual Review of Marketing 1981, Chicago, American Marketing Association, 1981, pp. 5-20.

PARE V PROYECTO DE INVESTIGACION

La quinta etapa del proceso de investigación consiste en el diseno de la muestra de la recopilación de datos. Como se analiza en los capítulos de estaparte, los investigadores prefieren usar muestras de población en lugar de censos, no sólo porque es menos costoso obtener la muestra, sino también porque es más precisa. En estos capítulos aprendimos que los investigadores recurren a un procedimiento de seis pasos para seleccionar una muestra, lo que incluye definir la población, identificar el marco de muestreo, seleccionar un procedimiento de muestreo, determinar el tamaño de la muestra, seleccionar los elementos de la muestra y recopilar los datos de los elementos designados. Estudiamos los diferentes tipos de muestras que usan los investigadores y las ventajas y desventajas de cada uno. En el último capítulo analizamos el segundo tipo de error que afecta las investigaciones: los errores no imputables al muestreo. Como se analiza, existen dos subtipos de esta categoría, los errores por falta de observación y los errores de observación. De ellos, los primeros incluyen errores de falta de cobertura y de falta de respuesta, mientras que los segundos abarcan errores de campo y de oficina. El problema con los errores no imputables al muestreo, como vimos, es que se diferencian de los errores de muestreo en que no se pueden estimar con precisión y corregir. Al igual que el virus de la gripe, se descubren constantemente nuevas fuentes de errores no imputables al muestreo, y, una vez más como en la gripe común, son resistentes a la cura. La mejor táctica del investigador es conocer hasta donde sea posible los tipos de errores no imputables al muestreo potenciales y tratar de diseñar el estudio para prevenirlos. Los investigadores de CARA estaban interesados en evaluar las actitudes de los hombres de negocios locales hacia su estudio. Optaron por definir al condado de Fairview como área local. Además, definieron como hombres de negocios a quienes toman decisiones relativas a los gastos de publicidad de su empresa. Asimismo, decidieron excluir de la muestra a las empresas que contrataban agencias de publicidad o mostraron interés mínimo en recurrir a cualquiera de los tres medios de publicidad principales. Las excluyeron porque CARA estaba interesada en obtener respuestas de compañías a las que era probable que atendieran directamente los representantes de ventas. Las empresas que recurren a agencias publicitarias tienen poco contacto directo con los representantes de ventas, mientras que las muy pequeñas tienen potencial mínimo para generar ingresos por publicidad. Los investigadores decidieron usar la edición más reciente de la sección amarilla de Centerville como marco de muestreo. Recuerde que un marco de muestreo es la lista de elementos de la cual se obtiene la muestra. Luego, identificaron 10 categorías principales de empresas: materiales de construcción y ferretería, ventas y servicio de automóviles, tiendas de ropa, tiendas de mobiliario y accesorios, establecimientos de comida y bebidas, empresas de entretenimiento en el hogar, servicios profesionales y una categoría diversa, que incluía florerías,

joyerías, impresores, libreros y ventas y servicios de fotografía al menudeo. La lista se depuró para eliminar a las empresas que pagaban agencias publicitarias o expresaban poco interés en la publicidad, con lo que los investigadores completaron una lista final de 3086 empresas. Se seleccionó un plan de muestreo sistemático para el estudio. Recuerde que en este muestreo cada elemento tiene probabilidades a priori conocidas de su inclusión en la muestra. Cada una de las 3086 empresas identificadas como parte del marco de muestreo se clasificó como miembro de una de las 10 categorías mencionadas y se colocó en orden alfabético dentro de esa categoría. Luego, se ordenaron al azar las categorías y se enumeró a las empresas del 1 al 3086. Los investigadores decidieron usar una muestra de 600 elementos y luego determinaron dos mediciones: el intervalo de muestreo y el punto de inicio aleatorio. El intervalo consistió en dividir el número de elementos de la población (3086) entre la cantidad de elementos de la muestra prevista (600), tras lo cual el resultado, 5.14, se redondeo a 5. Luego, se recurrió a una tabla de números aleatorios para seleccionar el número inicial entre 1 y 5, y en lo sucesivo se seleccionó una de cada cinco elementos hasta obtener la muestra del tamaño previsto. Este proceso garantizó que la muestra fuera representativa del marco de muestreo; la proporción de las diversas categorías de empresas incluidas en la muestra fue igual a la proporción de estos tipos de empresas en el marco de muestreo. A continuación, los investigadores realizaron una preprueba del cuestionario mediante envío por correo de 20 cuestionarios a empresas seleccionadas mediante el plan de muestreo sistemático. La mitad de los participantes recibió un dólar por su cooperación y la otra mitad sólo un agradecimiento. Ocho de las primeras devolvieron el cuestionario, mientras que sólo una de la otra mitad lo hizo. Puesto que ocho de los nueve cuestionarios devueltos habían sido llenados completamente, los investigadores decidieron no realizarle cambio alguno. CARA estaba interesada en indagar si el ofrecimiento de un incentivo a los participantes aumentaría la respuesta de manera similar en la muestra completa, de modo que los investigadores decidieron ofrecer un dólar por responder a una mitad de la muestra y no ofrecer incentivos a la otra mitad. Una regla general en la selección del tamaño de la muestra es que debe haber 100 o más unidades de cada categoría en las divisiones principales y 20-50 en las secundarias. Los investigadores partieron del supuesto de que la sección del cuestionario relativa a las actitudes hacia los representantes de ventas tendría el porcentaje más alto de subsecciones llenadas de manera incompleta. Con base en las respuestas a esa parte de la prueba, estimaron que se requerirían 150 cuestionarios para cumplir el requisito de las divisiones principales. También supusieron que si los cuestionarios devueltos se distribuían uniformemente entre las cuatro categorías de presupuestos anuales de publicidad, deberían tener 25 unidades en las

Parte V: Proyecto de investigación divisiones secundarias, con lo que se cumpliría la segunda regla general. No se tenía garantía alguna de que la distribución fuera uniforme, por lo que se decidió aumentar el número de devoluciones para que ocurriese lo mismo con las probabilidades de que el número deseado de unidades de las divisiones secundarias se acercara al valor requerido. Se estimaron conservadoramente las tasas de devolución de cuestionarios, a saber, 10% de los individuos que no recibieran el incentivo y 50% de quienes sí lo recibieran. Por consiguiente, una muestra de 300 elementos de cada grupo debería producir 30 y 150 cuestionarios devueltos en los grupos sin y con incentivo, respectivamente, que serían suficientes para satisfacer las reglas generales. Los investigadores de CARA identificaron las fuentes de errores no imputables al muestreo en su estudio. Por ejemplo, sabían que eran inevitables los errores de falta de cobertura en su marco de muestreo, ya que la sección amarilla de Centerville no incluía a todas las empresas locales. Además, algunas que aparecían en el directorio ya no existían, otras eran tan recientes que no estaban incluidas y algunas más habían decidido tener números privados. No obstante, se carecía de una mejor lista de empresas a un costo razonable. Al usar sólo 10 categorías principales de empresas, los investigadores también reconocían que era probable la inclusión de ciertas empresas que no deberían estar en la lista y la exclusión de otras que sí deberían estar. Los errores de inclusión y exclusión también eran probables, debido a sus intentos por seleccionar únicamente a empresas que no utilizaban agencias publicitarias y que estaban interesadas en los tres medios publicitarios principales. En virtud de estos sesgos, los investigadores recomendaron cautela a los representantes de CARA en cuanto a generalizar los resultados del estudio a todas empresas del condado Fairview. Los errores de falta de respuesta fueron evidentes en la tasa de respuesta. De los 600 cuestionarios enviados por correo, sólo fueron devueltos 212. De éstos, 165 correspondieron al grupo con incentivo y 47 al otro grupo. Sin embargo, 34 de los cuestionarios devueltos eran inutilizables, ya fuese porque no se había llenado ninguna de las páginas o porque sólo incluían datos de clasificación. Los investigadores estaban interesados en realizar un muestreo entre las empresas que no contratan agencias publicitarias, indi-

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viduos que participan en la toma de decisiones publicitarias y personas que tenían el puesto de gerente o propietario. Los resultados del estudio parecieran indicar que, en general, con los cuestionarios se obtuvieron respuestas de la población de interés. De los 178 cuestionarios utilizables devueltos, 149 compañías (84%) no pagaban agencias publicitarias, 166 encuestados (93%) eran tomadores de decisiones y 160 encuestados (90%) eran propietarios o gerentes. A fin de tener mayor certeza de que los datos usados en los análisis eran representativos de la población de interés, se compararon las calificaciones medias de actitudes hacia los diversos medios publicitarios y los representantes de ventas en medios publicitarios de las compañías que contrataban agencias publicitarias con las que no lo hacían, de los encuestados que tomaban decisiones de publicidad y los que no lo hacían y de quienes eran propietarios o gerentes en comparación con quienes no lo eran. Por lo tanto, en el análisis de las calificaciones de actitudes se consideraron sólo las de las compañías que no pagaban agencias publicitarias. Los errores de campo se presentan cuando un individuo que ha aceptado participar en un estudio se rehusa a contestar preguntas específicas o proporciona respuestas que no son no verdaderas. Los investigadores de CARA identificaron varios casos de probables errores de campo en los cuestionarios llenados. Por ejemplo, en la escala de medición de actitudes hacia los medios publicitarios de televisión, radio y periódicos, se llenaron 453 subsecciones. De ellas, 133 correspondieron a televisión, 153 a radio y 167 a periódicos. Puesto que se pidió que llenaran cada subsección sin importar que usaran el tipo de publicidad específico o no, no debería haber habido diferencias en estos números. Los investigadores especularon que los encuestados podrían haberse confundido en cuanto a su tarea en esta sección o que simplemente decidieron no llenarla. También se pidió a los sujetos que indicaran de manera aproximada la proporción de su presupuesto anual de publicidad dedicado a nueve tipos distintos de publicidad. Los investigadores tomaron las respuestas y determinaron las calificaciones porcentuales medias de cada categoría. Sin embargo, la suma no arrojó 100%, lo cual indica que algunos sujetos tuvieron dificultades para determinar esas proporciones.

Casos de la parte v

CASO V.A Centro Médico San Andrés 1 La Clínica de Trastornos Alimentarios del Centro Médico San Andrés se ha dedicado desde 1985 al tratamiento de la anorexia nerviosa y la bulimia. La anorexia nerviosa, caracterizada por la obsesión con las dietas y la reducción de peso, y la bulimia, también conocida como "síndrome de comilona y purga", afectan usualmente a mujeres de 14 a 22 años. Sin tratamiento, pueden provocar trastornos graves de salud o inclusive la muerte. En años recientes, la clínica ha experimentado una reducción considerable del número de pacientes, al mismo tiempo que un programa competidor del hospital del gobierno, según los funcionarios de la clínica, ha continuado su crecimiento. Estos programas son comparables en personal y costo del tratamiento. Es habitual que los pacientes sean canalizados a un programa de atención de enfermedades alimentarias por su médico familiar u otro profesional de la salud. Los funcionarios del Centro Médico San Andrés están muy preocupados por la tendencia decreciente del número de pacientes que llega a la clínica y recibe tratamiento. Al principio, pensaban que era un reflejo de menor prevalencia de la anorexia nerviosa y bulimia en la población. Sin embargo, el análisis de la bibliografía médica y sus conversaciones con administradores de programas similares en todo el país indican claramente de que no es así. Por añadidura, conversaciones con el director del hospital del gobierno confirman que el número de casos que han tratado ellos ha continuado en ascenso durante años recientes. Los directivos del centro médico pidieron al departamento de mercadotecnia que se hiciera cargo de alguna investigación destinada a descubrir las razones del número cada vez menor de pacientes en el programa de trastornos alimentarios. Plan de muestreo Más de 80% de los casos tratados en la Clínica de Trastornos Alimentarios llega por recomendación de profesionales de la salud, de modo que el personal de mercadotecnia del centro médico pensaba que la investigación debería centrarse en esos profesionales. En particular, querían indagar sus actitudes y opiniones acerca del programa del centro médico y de los programas de trastornos alimentarios en general. La población de la que se obtendría el marco de muestreo comprendió a todos los profesionales de la salud del área del mercado de centro médico que trataban a mujeres de 14 a 22 años. La revisión de los registros de ingreso reveló que las referencias de pacientes tenían mayores probabilidades de provenir de médicos de atención primaria, lo que incluye a médicos generales, familiares, internistas y gastroenterólogos. 1

Se agradece la contribución de Tom J. Brown para el desarrollo de este caso.

Además, se habían recibido envíos de pediatras, ginecoobstetras, psiquiatras y psicólogos. Aunque los nombres y direcciones de los especialistas en estas áreas estaban disponibles en varias fuentes, el personal de mercadotecnia consideró que la forma más sencilla y barata de obtenerlos era el directorio telefónico. Así pues, el marco de muestreo incluyó a todos los médicos (o psicólogos) de cada una de esas especialidades incluidos en la sección amarilla del directorio telefónico vigente. En el anexo V.A.l se desglosa el número de profesionales de cada especialidad que fue incluido en el marco de muestreo. Se establecería contacto con todos los profesionales de la salud que conformaban la lista. Administración de la encuesta El personal del departamento de mercadotecnia decidió emprender una encuesta por correo y elaboró un cuestionario estructurado de tres páginas que se envió a los 699 profesionales de la salud incluidos en la lista, a las direcciones obtenidas del directorio telefónico. También se incluyó una carta de presentación idónea. Aunque ni dicha carta ni el cuestionario identificaban al Centro Médico San Andrés como patrocinador de la encuesta, tampoco se intentó ocultar el propósito del estudio. Además de las preguntas relacionadas específicamente con el programa del centro médico, el personal de mercadotecnia incluyó otras relativas al programa competidor del hospital gubernamental y a los programas de atención de trastornos alimentarios en general. De los 699 cuestionarios distribuidos, el servicio postal devolvió 56 (8%) por no haberlos podido entregar, mientras que los elementos de la muestra llenaron y devolvieron 119 (tasa de respuesta de 17%). Aunque la tasa de respuesta desagradó a los directivos del centro médico, que habían previsto que fuese de 25%, pensaron que los datos constituían información útil para los administradores de la clínica. ANEXO V.A.1

Marco de muestreo

Especialidad Pediatras Ginecoobstetras Psiquiatras Psicólogos Médicos de atención primaria* Total

Número de profesionales 63 63 124 128 321

699

"Incluye especialistas en medicina familiar, general, interna y gastroenterología.

Casos de la parte V

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Preguntas 1. ¿Cuál es la población prevista idónea, dados los intereses del centro médico?

otras fuentes pueden servir para seleccionar el marco de muestreo?

2. Evalúe el marco de muestreo en función de la población objetivo que seleccionó al personal de mercadotecnia. ¿Qué

3. Evalúe la utilización de un cuestionario por correo en esta investigación.

CASO V.B Riverside County Humane Society (B) Las exigencias a las que se ha visto sometida la Riverside County Humane Society (RCHS) han aumentado en forma impresionante durante los últimos años, mientras que el subsidio que recibe para brindar sus servicios ha permanecido relativamente sin cambio. En un esfuerzo para detener el deterioro de la calidad de sus servicios y brindar mejor atención a las mascotas en su centro, el comité directivo del consejo de administración inició planes para una campaña de miembros y colaboradores. Sería la primera de su tipo en la sección local de la sociedad y los integrantes del comité querían que fuera muy productiva. A medida que evolucionaron los planes, el comité se dio cuenta de que la organización sólo tenía fragmentos de información acerca de sus miembros. Se contaba con una lista de miembros y contribuyentes de los últimos cinco años, compilada por el personal de la propia RCHS. Además, se tenía acceso a los resultados de una encuesta realizada por un empleado varios años antes, enfocada en el uso de los refugios por los miembros y sus opiniones de los servicios y programas de los albergues. Sin embargo, la organización sólo tenía conocimientos dispersos del perfil habitual de sus miembros y contribuyentes, sus razones para participar, cuánto tiempo habían estado relacionados con RCHS, como podían mejorarse los servicios de la organización, etc. Los miembros del comité pensaban que la información sobre estos temas era importante para el éxito de la campaña de afiliación, de modo que solicitaron una investigación para obtenerla. Algunos contactos iniciales con otras secciones de la organización y entrevistas con el personal de RCHS y miembros del consejo produjeron diversas hipótesis relativas a quiénes era probable que se convirtiesen en miembros o contribuyentes, sus razones para hacerlo, cuántas personas posiblemente contribuyesen, etc. Los investigadores están interesados en examinar esas hipótesis mediante una encuesta por correo, que se enviará a los miembros y contribuyentes actuales (véase detalles en el caso II.B, al final del capítulo 6).

Plan de muestreo Durante los últimos cinco años, RCHS ha confeccionado una lista maestra de miembros y contribuyentes. Los contribuyentes son quienes envían una donación sin optar por el llenado de un formulario oficial que los convierta en miembros, lo cual les da derecho a recibir el boletín de la organización. La lista de miembros contiene a todas las personas que habían expresado interés en serlo y recibían el boletín. Las dos listas son alfabéticas. La de contribuyentes incluye el monto de las donaciones recibidas de cada persona o empresa pero no las que hizo durante los últimos cinco años. La lista de miembros muestra el número de años que ha sido miembro cada persona u organización. Todos los nombres de empresas u otras organizaciones se eliminaron para los propósitos de la investigación y se obtuvo una muestra separada de cada lista. La lista de miembros contenía aproximadamente 1050 personas, y la de contribuyentes, 300. Los investigadores decidieron tomar 120 nombres de la primera y 50 de la segunda. La designación de quienes recibirían los cuestionarios se efectuó mediante la selección de dos números aleatorios, 3 y 5, de una tabla de números aleatorios. Luego, se enviaron cuestionarios a la tercera, undécima, decimonovena, etc. personas de la lista de miembros y a la quinta, undécima, decimoséptima, etc. personas de la de contribuyentes.

Preguntas 1. ¿Cuál es el marco de muestreo? ¿Es adecuado en relación con la población objetivo? 2. ¿Qué tipo de muestra se usa? 3. ¿Cómo se mejoraría la muestra?

^Jpl^^


ICASOV.C

Fiestas, S.A.1

Andrés lavares, director general de Fiestas, S.A., un fabricante de productos especiales de papel, se prepara para tomar una decisión importante. En los 14 años transcurridos desde que fundó la compañía, las ventas y utilidades se han incrementado hasta alcanzar importes sin precedentes de 7 000 000 y 1 150 000 dólares, respectivamente, en el año actual. Los analistas del sector predicen que su crecimiento continuará estable durante el año venidero. Pese a su firme creencia en el adagio "si no está descompuesto, no lo arregle", el señor lavares piensa que podría haber llegado el momento para establecer un nuevo canal de distribución, con base en información reciente. La compañía Fiestas, S.A., fabrica productos especiales de papel, que pueden agruparse en tres categorías básicas: envolturas para regalos (de diversos tipos), artículos para fiestas (platos decorados, tazas, servilletas, etc.) y otros productos (publicidad especializada, calendarios, etc.). Cuando el señor lavares fundó la compañía, adquirió y renovó un aserradero en el noreste del país. Hoy, las oficinas centrales e instalaciones de producción de la compañía permanecen en su ubicación original. Durante la temporada de mayor producción, trabajan en la empresa unas 200 personas. Como se muestra en el anexo V.C.l, las envolturas para regalos abarcan casi 60% de los ingresos (50% de las utilidades) y los artículos para fiestas 30% de las ventas (40% de las utilidades). Todos los demás productos de papel que vende la compañía generan casi 10% de los ingresos y de las utilidades. Las ventas de envolturas para regalos y otros artículos de papel han sido estables, con un aumento anual de 3-4% durante los últimos cinco años. Interesa resaltar (y al señor lavares le gusta hacerlo) que las ventas totales de artículos para fiestas se han incrementado a ritmo anual de 9%. La decisión de distribución Dada la rentabilidad de la línea de artículos para fiestas y el aumento considerable de sus ventas en años recientes, el señor 1

Se agradece la contribución de Tom J. Brown para el desarrollo de este caso.

lavares estaba muy interesado en promover aún más las ventas de estos artículos. En una publicación reciente de la Asociación Nacional de Minoristas de Papel y Artículos para Fiestas, se indica que se espera un aumento de 10-20% de las ventas durante el año venidero. Reviste interés particular la proyección de que las ventas de artículos para fiestas a través de tiendas independientes se incrementarán en más de 25%. En la actualidad, ese tipo de productos se distribuye sólo a través de grandes almacenes y cadenas de farmacias. Aunque las ventas han ido en ascenso constante con los canales existentes, el señor lavares se pregunta si ha llegado el momento de añadir el canal de tiendas independientes. Sin embargo, toda decisión que incluya a este nuevo canal debe tomarse a comienzos del año, antes de que empiecen a llegar los pedidos para la temporada de fiestas (un gran porcentaje de las ventas totales de artículos para fiestas de los minoristas tiene lugar en esa temporada). Tiendas independientes Por lo general, los establecimientos minoristas independientes son tiendas pequeñas o medianas, frecuentemente ubicadas en centros comerciales. El adjetivo "independiente" indica que no son propiedad o franquicia de ningún fabricante importante, como Hallmark. En años recientes, el número de estos establecimientos se ha incrementado mucho, hasta el punto de que se ha vuelto usual que haya 15 a 20 de estos negocios en cada ciudad grande. El crecimiento ha sido mayor en ciertas regiones del país. Aspectos competitivos La competencia en los canales de distribución tradicionales de artículos para fiestas es intensa. En ellos, la compañía debe competir con productores importantes: C.A. Reed, Beach Products, Unique, Hallmark y Ambassador. En contraste, los competidores principales del canal independiente son menos numerosos, ya que sólo AMSCAM, Contempo y Paper Art son los principales proveedores de ese canal. Se piensa que la competencia en el canal independiente es mucho menos intensa que los canales tradicionales.

ANEXO V.CI Categoría Envolturas para regalos Artículos para fiestas Otros artículos de papel Tota|es

Ventas

Porcentaje

Utilidades

Porcentaje

4302300 2045500 705200 7053000

61 29 10 100

564700 472300 115000 1152000

49 41 10. 100

Casos de la parte V 13 de diciembre El señor lavares se inclina por asignar los recursos necesarios para entrar en el canal de tiendas independientes y convoca a una junta de sus gerentes para analizar la propuesta. Piensa que hay espacio por lo menos para un proveedor más, ya que la competencia es menos intensa que en los canales de distribución tradicionales. Además, considera que es una oportunidad para expandir la línea más rentable de la compañía. En la junta, gran parte de los gerentes parece concordar con su opinión, si bien Carla Suárez, la contadora en jefe de la empresa, recomienda indagar más acerca de los minoristas independientes antes de que se tome una decisión. En un memorando que se distribuyó en la junta, detalló las áreas en que se necesita más información antes de tomar una decisión: • Productos de los competidores ¿Están satisfechos los minoristas independientes con la oferta actual de productos en el mercado? ¿Reciben servicio satisfactorio de sus proveedores actuales? • Criterios de compra Además de las consideraciones de precio y productos, ¿qué otras características de los proveedores y sus líneas de producto consideran importantes los minoristas? • Lealtad a proveedores ¿Hasta qué punto los minoristas están dispuestos a ofrecer líneas de productos de dos o más proveedores? El señor lavares acepta que sería útil contar con más información antes de tomar una decisión, pero también sabe que las limitaciones de tiempo lo forzarán a tomar una decisión en las semanas siguientes. De común acuerdo con sus gerentes, decide llamar a un equipo de investigación de mercados. 16 de enero El equipo de investigación de mercados está listo para presentar los resultados del proyecto de investigación a los gerentes de la compañía. Con el fin de llevar a cabo la investigación, fue necesario elaborar un cuestionario telefónico

569

semiestructurado sin ocultación diseñado para obtener la información que había propuesto la contadora. Los funcionarios de la compañía están interesados particularmente en las respuestas de los establecimientos minoristas ubicados en las regiones geográficas donde se espera que el crecimiento sea mayor durante el año siguiente, por lo que se generó un marco de muestreo basado en los directorios telefónicos de las ciudades principales de esas regiones geográficas. En virtud de los numerosos establecimientos que podrían considerarse como tiendas independientes de artículos para fiestas, se establecieron los criterios para la inclusión en el marco de muestreo: 1) el establecimiento debe dedicar más de 50% de su espacio de estantería a artículos de papel y fiestas y 2) debe tener productos de dos o más proveedores. En total, se identificaron 110 tiendas con los directorios telefónicos. Aunque se intentó ponerse en contacto con ellas en horas hábiles, sólo se logró hacerlo con 82. De estas últimas, apenas 32 satisficieron los dos criterios y 23 aceptaron participar en la entrevista. 19 de enero Con base en los resultados del proyecto de investigación de mercado y la información que proporcionan sus gerentes, el señor lavares decide aumentar la producción de artículos para fiestas y comercializarlos a través del canal de tiendas independientes.

Preguntas 1. Evalúe la selección de la muestra de propietarios de tiendas que hizo el equipo de investigación. ¿Qué habría recomendado al equipo de investigación para desarrollar el marco de muestreo? 2. ¿Considera que la encuesta telefónica fue la mejor forma de recopilar la información necesaria?

CASO V.D Laboratorio de cómputo estudiantil (B) 1 Rod Stevenson, director del centro de cómputo estudiantil, abrió un nuevo laboratorio de cómputo en la Facultad de Administración de una importante universidad en el otoño de 2000, diseñado para satisfacer las necesidades de sus estudiantes. Incluía software especializado que se requiere en los cursos, tanto computadoras personales (IBM-PC compatibles) como equipos Macintosh y los últimos adelantos tecnológicos en hardware y software. Después de seis meses, el señor Stevenson reconoce algunos problemas potenciales del nuevo laboratorio. Aunque el número de computadoras se había duplicado desde su apertura, las sugerencias y quejas de los estudiantes indicaban que en ]

Se agradece la contribución de Monika E. Wingate para el desarrollo de este caso.

ocasiones, la demanda era mayor que los recursos disponibles. Para afrontar este problema, en enero del 2001 el señor Stevenson formó un grupo de trabajo para que investigara el grado de satisfacción de los estudiantes con el laboratorio de cómputo. El grupo estaba formado por cuatro estudiantes de la licenciatura en administración. Sus objetivos eran: 1) ayudar a que el laboratorio de cómputo identificara las necesidades de los estudiantes y 2) obtener sugerencias sobre la forma de satisfacer tales necesidades. Después de revisar la información disponible acerca del laboratorio, el grupo decidió realizar una investigación antes de presentar recomendaciones sobre los servicios ofrecidos (véase más información en el caso II.D, al final del capítulo 6).

570


Encuesta estudiantil Con base en información obtenida mediante varios grupos de enfoque, los estudiantes redactaron un cuestionario que en su opinión abarcaba todos los problemas importantes del laboratorio de cómputo. Antes de presentarlo al señor Stevenson, el grupo de trabajo necesitaba proponer un método para administrar el cuestionario. Definieron la población objetivo como los estudiantes inscritos en la facultad de administración. Puesto que no tenían tiempo ni fondos adecuados para aplicar el cuestionario a todos los estudiantes, acordaron que debía obtenerse una muestra. El grupo estimó que para lograr un nivel de confianza de 90% era necesario tener una muestra de 100 elementos. Así pues, elaboraron cinco posibles planes de muestreo para lograr el objetivo: Plan 1 Puesto que todos los miembros del grupo de trabajo toman clases en la facultad, cada uno podría aplicar la encuesta a sus compañeros antes y después de clases o en los pasillos de la facultad. Cada miembro del grupo tendría a su cargo 25 cuestionarios. Plan 2 La universidad publica una lista de cursos disponibles en la facultad de administración. Esa lista podría usarse como marco de muestreo. Se recurriría a una tabla de números aleatorios para seleccionar las clases y todos los estudiantes de las aulas correspondientes formarían la muestra. Debido a que el número promedio de estudiantes por aula es de 45, se seleccionarían tres grupos o aulas para la muestra. Plan 3 El director de la facultad posee una lista de todos los estudiantes, la cual incluye sus nombres, matrículas y direcciones. El grupo de trabajo usaría una tabla de números aleatorios para obtener una muestra de estudiantes basada en su número de matrícula y luego enviaría el cuestionario por correo, con un sobre para devolución, a las direcciones de la lista. Se enviarían cuestionarios suficientes para recibir 100 cuestionarios contestados.

Plan 4 Cada miembro del grupo de trabajo tendría asignada la aplicación de 25 cuestionarios a estudiantes de licenciatura o posgrado. Puesto que 75% del estudiantado de la facultad es de licenciatura, tres miembros del grupo aplicarían las encuestas a estudiantes de licenciatura y uno a los de posgrado. Plan 5 Las oficinas de licenciatura y posgrado tienen listas de sus estudiantes, las cuales incluyen nombre, número de matrícula, dirección y teléfono. Podrían obtenerse muestras separadas de cada lista con una tabla de números aleatorios. De los estudiantes de la facultad, 75% son de licenciatura, de modo que el grupo llamaría telefónicamente a un número suficiente de estudiantes para obtener respuestas de 75 estudiantes de licenciatura y 25 de posgrado. El grupo de trabajo del laboratorio de cómputo estudiantil tenía tres preguntas que consideraban pertinentes para decidir el plan de muestreo apropiado. En primer término, ¿era necesario tener una muestra aleatoria de los estudiantes? En segundo, puesto que usaban el laboratorio tanto estudiantes de licenciatura como de posgrado, ¿se requería que el grupo obtuviera respuestas de ambos grupos? En tercero, ¿qué efecto tendría el método de recopilación de datos sobre las respuestas de los estudiantes?

Preguntas 1. ¿Qué plan de muestreo se propone en cada uno de los cinco planes? 2. En su opinión, ¿cómo debería abordar el grupo de trabajo las tres preguntas para decidir el plan de muestreo apropiado? 3. ¿Cuáles son los aspectos fuertes y débiles de cada plan de muestreo propuesto? ¿Cuál plan recomendaría y por qué?

CASO V.E First Federal Bank de Bakersfield La Equal Credit Opportunity Act (Ley de igualdad de oportunidades de crédito) de 1974 se ideó en parte para proteger a las mujeres contra las prácticas bancarias discriminatorias. Por ejemplo, prohibía el uso de evaluaciones de crédito basadas en el género o en el estado civil. Aunque el acatamiento de esta ley ha cambiado la forma en que muchos banqueros conducen sus negocios, la percepción de las mujeres es que persiste el prejuicio contra ellas en ciertas instituciones bancarias, a menos que éstas emprendan medidas específicas para contrarrestar esa percepción. Durante la década de 1980 abrieron sus puertas poco más de una decena de "bancos de mujeres", es decir, bancos de mujeres y para mujeres, también operados por mujeres, con el propósito específico de atender este mercado por demás insuficientemente desarrollado y promover sus servicios. Mientras que los bancos

de mujeres evolucionan hacia bancos de servicios completos, que atienden a una amplia gama de clientes, ciertas instituciones convencionales se están moviendo en la dirección opuesta, con intentos de establecer servicios dirigidos en particular a las mujeres. Muchas de estas instituciones ven en tal estrategia una forma viable de atraer a dientas valiosas y aumentar su participación de mercado en el corto plazo, además de obtener una ventaja competitiva que les permita tener una posición favorable en el largo plazo, conforme crezca la importancia de las mujeres en la fuerza laboral. Es posible encontrar, inclusive con un examen superficial de la prensa especializada, ejemplos de anuncios de tarjetas de crédito en que se ilustra a una mujer soltera, exitosa y cabeza de familia que tiene una tarjeta de crédito; programas de seminarios financieros para las esposas de profesionales exitosos;

Casos de la parte V bibliografía informativa en la que se detalla cómo pueden obtener crédito mujeres recién divorciadas o separadas y paquetes de asesoría, oportunidades educativas y servicios especiales para mujeres. El First Federal Bank estaba interesado en crear su propio programa. Sus directivos tenían dudas sobre varios aspectos. ¿Se satisfacían las necesidades financieras de las mujeres en el área de Bakersfield? ¿Qué nuevos servicios financieros necesitaban en particular las mujeres? ¿Cuál era la opinión de las mujeres de Bakersfield acerca de los bancos y banqueros? ¿Estaba la institución en una buena posición para aprovechar las necesidades de las mujeres? ¿Qué canales de comunicación serían mejores para llegar a mujeres que pudieran estar interesadas en los servicios que podía ofrecerles la institución?

579

Método La tarea de generar una estrategia de investigación para evaluar esos objetivos se asignó al departamento de investigación de mercados del banco, el cual constaba de apenas cinco miembros: Beth Anchurch, directora de investigación, y cuatro analistas de proyectos. Mientras Anchurch ponderaba la asignación, se preguntaba cuál sería la mejor forma de proceder. En particular, la tenía inquieta el breve tiempo con que contaba para implementar el proyecto. Los altos directivos pensaron que la idea de los seminarios era promisoria. Si estaban en lo correcto, deberían diseñarlo y ofrecerlo antes de que algún competidor tuviera una idea similar. Así pues, especificaron que les gustaría tener los resultados de la investigación en 45 a 50 días.

Los directivos pensaban que el banco tendría ciertas ventajas especiales si intentaba atraer a las mujeres. Por principio de cuentas, la comunidad local parecía muy sensible a los temas que plantea el movimiento feminista. Además, se trataba de un banco pequeño y de atención personalizada. Los directivos pensaban que las mujeres se sentían más a gusto tratando con una institución pequeña no despersonalizada, de modo que el banco no tendría el "problema de imagen" tradicional de los grandes bancos entre las mujeres.

Mientras Anchurch empezaba a contemplar la recopilación de datos, no había determinado si el estudio debía consistir en cuestionarios por correo o entrevistas telefónicas. En forma tentativa, descartó las entrevistas personales por el corto plazo con que contaba. Después de varios días de analizar las opciones, finalmente decidió que la mejor sería recopilar telefónicamente la información. Además, tomó la decisión de que sería más conveniente contratar a entrevistadores telefónicos que usar a sus cuatro analistas de proyectos para realizar las llamadas.

Objetivos de la investigación

Anchurch pensaba que los objetivos múltiples del proyecto requerían una muestra razonablemente grande de mujeres, de modo que las características de interés estuvieran representadas en grado suficiente para extraer conclusiones válidas sobre toda la población de Bakersfield. Después de ponderar las tabulaciones cruzadas que podrían interesar a los ejecutivos del banco, finalmente decidió que sería suficiente una muestra de 500 a 600 mujeres adultas. Bakersfield Interviewing Service, la empresa que el banco contrató para las entrevistas, seleccionaría la muestra de las páginas blancas del directorio telefónico local.

Un programa que consideraron los ejecutivos del banco y pensaron que podría ser particularmente atractivo para las mujeres consistía en una serie de seminarios financieros que abarcarían diversos temas, como la administración del dinero, testamentos, fideicomisos, planeación de herencias, impuestos, seguros, inversiones, servicios financieros y creación de un historial crediticio. Los ejecutivos estaban interesados en determinar las reacciones de las mujeres en torno de estos temas. También querían indagar cuál sería el mejor formato de cada programa en cuanto a ubicación, frecuencia, duración, etc. Por consiguiente, decidieron que el banco debía emprender una investigación cuyo objetivo principal íuese evaluar la serie de seminarios financieros, pero que también debía arrojar luz sobre otros temas que habían debatido. De manera específica, los objetivos de la investigación eran los siguientes: 1. Determinar el interés de las mujeres del área de Bakersfield en seminarios sobre asuntos financieros. 2. Identificar las razones por las cuales las mujeres de la localidad podrían cambiar o habían cambiado de banco. 3. Examinar las actitudes de las lugareñas hacia las instituciones financieras y quienes las administran. 4. Determinar si había correlación entre las características demográficas de las mujeres locales y los servicios que les gustaría recibir. 5. Analizar los hábitos de uso de medios de comunicación masivos de las mujeres del área de Bakersfield.

La muestra se elaboraría con base en un esquema en que se tomarían dos nombres de cada página del directorio, para lo cual primero se elegirían al azar dos de las cuatro columnas de la página y luego el decimoquinto nombre de cada una de las columnas seleccionadas. La decisión del muestreo de nombres en cada página se tomó para asignar a cada entrevistadora ciertas páginas del directorio, ya que trabajarían desde su hogar en forma independiente. La decisión de obtener la muestra de cada decimoquinto nombre de las columnas seleccionadas se determinó como sigue. En primer término, el directorio estaba compuesto por 328 páginas con cuatro columnas de nombres cada una. En promedio, había 80 nombres por columna, con un total aproximado de 26 240 abonados. Se usaron datos censales sobre la composición de las viviendas para estimar que 20% de los hogares serían inelegibles para el estudio, ya que no incluían una mujer adulta. Ello significaba que era probable que apenas 20 992 viviendas (0.8 X 26 240) de los abonados serían elegibles. Puesto que se necesitaban 500 a 600 nombres, parecía más sencillo seleccio-

m


nar dos columnas de cada página al azar y tomar la misma entrada para cada columna. Luego, la entrevistadora simplemente contaría hacia abajo desde el extremo superior de la columna. El número 15 se determinó al azar. De tal manera, se llamó al decimoquinto abonado de columnas seleccionadas aleatoriamente en cada página. En el supuesto de que nadie contestara el teléfono, o la mujer de la casa se rehusara a participar, las entrevistadoras tenían la instrucción de seleccionar otro abonado de la misma columna, usando para ello una tabla de números aleatorios abreviada que se le entregó a cada una. Debían recurrir al mismo procedimiento si el número marcado correspondía a una vivienda que no incluyera una mujer adulta. El banco decidió que no habría intentos repetidos de llamadas, ya que la empresa de entrevistas los cobraba muy caros. Anchurch pensó que sería útil el seguimiento de una muestra de las entrevistadas, para cerciorarse de que realmente las hubieran llamado, ya que las entrevistadoras contratadas trabajaban desde su hogar y era imposible supervisarlas directamente. Anchurch lo hizo al seleccionar aleatoriamente unas cuantas entrevistas completadas de cada una de ellas. Luego, ordenó que una de las asistentes del proyecto llamara a la entrevistada, verificara que había tenido lugar la entrevista y comprobara la exactitud de las respuestas en lo concerniente a las preguntas más importantes. Esta auditoría reveló que no hubo un solo caso de engaño. Los formularios de entrevistas llenados se entregaron al banco para su análisis interno. Como parte de dicha tarea, los analistas de proyecto compararon las características demográficas de las mujeres contactadas con las de la población del área de Ba-

|

kersfield en el censo del 2000. Esta comparación se muestra en el anexo V.E. 1. Los analistas también prepararon un resumen de falta de respuesta y renuencia por entrevistadora, comparación que se presenta en el anexo V.E.2.

^^^^^^^^B PORCENTAJE DE MUJERES Característica / categoría

Encuesta

Censo

53 30 1 9 7

42 40 2 9 7

23 30 16 18 13

23 28 14 21 14

9 19 58

29 29 36

Estado civil Casada Soltera Separada Viuda Divorciada Edad 18-24 años 25-34 años 35-44 años 45-64 años 65 años o más Ingreso (en dólares) Menos de 10 000 10000-19999 20 000-50 000 Mas de 50 000 Se rehusaron a contestar IV/lÁm

rlr*

CH

HHH

12

ANEXO V.E.2 NUMERO SIN RESPUESTA

NÚMERO DE RENUENCIAS

Entrevistadora

Teléfono ocupado

Teléfono no contestado

Inelegibles*

Inicial

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Total

7 2 11 14 9 5 6 7 11 10 38 5 23 12 7 2 169

101 45 71 56 93 102 36 107 106 55 83 22 453 102 173 65 1670

36 13 23 47 10 28 17 23 36 6 48 3 102 27 29 9 457

15 16 17 35 23 63 16 13 47 35 92 8 65 31 66 33 575

*N¡nguna mujer adulta reside en la vivienda.

1839

Después de llenado parcial

631

0 0 7 6 13 14 0 0 0 9 0 0 7 0 0 0 56

Cuestionarios llenados

30 30 30 39 30 35 18 30 30 30 30 9 99 19 34 22 515

Casos de la parte V

573

Preguntas 1. Compare las ventajas y desventajas de usar entrevistas telefónicas en lugar de entrevistas personales o cuestionarios por correo para recopilar los datos necesarios. 2. Compare las ventajas y desventajas de usar personal propio o un servicio de entrevistas profesionales para recopilar los datos. 3. ¿Considera que el directorio telefónico fue un buen marco de muestreo dados los propósitos del estudio o habría recomendado otro?

4. ¿Qué tipo de muestra se usó? Todavía con las páginas blancas del directorio telefónico como marco de muestreo, ¿habría recomendado otra técnica de muestreo? Explique su respuesta. 5. Si fuera la directora de investigación, ¿estaría satisfecha con el trabajo del servicio de entrevistas? Fundamente su opinión.

CASO V.F Holzem Business Systems Holzem Business Systems brindaba servicios a varias empresas pequeñas del área inmediata que rodea a sus oficinas en Madison, Wisconsin. La compañía, encabezada por el contador público titulado Claude Holzem, se especializaba en la preparación de estados financieros, declaraciones de impuestos y otros informes que deben presentarse ante organismos gubernamentales. Desde su fundación, la compañía ha experimentado un crecimiento sostenido y, en ocasiones, espectacular. Holzem, cuya política era de servicio de alta calidad a tarifas competitivas, tenía tal éxito en el condado Dañe que era con mucho el despacho predominante en la atención de pequeñas empresas del área. Al parecer, su crecimiento dependía más de la expansión hacia nuevas áreas que de su penetración adicional en el mercado de Madison. Ante tal perspectiva, Holzem concibió un plan para aprovechar el talentoso personal de su oficina principal. Imaginó una operación en que representantes de campo de área obtendrían datos de sus clientes. Al final de cada día, transmitirían esta información a las oficinas centrales por medio de un modem. Allí se codificarían y procesarían los datos y se prepararían los formularios necesarios. Esos estados de resultados, balances generales o declaraciones de impuestos se devolverían luego al representante de área, el cual los evaluaría con el cliente y respondería a las preguntas de éste. En opinión de Holzem, ese sistema tenía muchas ventajas. En primer término, hacía posible que Holzem Business Systems aprovechara la amplia experiencia con que contaba en su oficina de Madison. Podría mantener el control de calidad que había hecho sobresalir a la compañía, así como su fama de servicio rápido. En segundo lugar, la empresa no tendría que contratar contadores públicos titulados como representantes de campo, ya que los gerentes de áreas no prepararían en realidad los estados financieros. La perspectiva de usar profesionales recién egresados de facultades de administración, que entendieran los estados financieros y pudieran explicarlos a sus clientes, proporcionaba ventajas de costos a Holzem Business Systems, ya que los contadores públicos titulados tenían sueldos más altos.

El gran problema que enfrentaba la compañía era si había demanda para tal servicio o no. Resultaba indudable, en la mente de Holzem, que había necesidad de servicios contables en las pequeñas empresas. Su experiencia en Madison lo había demostrado. Sin embargo, le preocupaba que la distancia física entre el cliente y la oficina central constituyese una barrera psicológica para los clientes. Si fuese necesario establecer sucursales con todos los servicios en cada área, la expansión geográfica resultaría menos atractiva. Con el fin de que le ayudara a decidir si procedía o no con el plan, Holzem pensó en realizar una investigación cuyos objetivos serían identificar los problemas percibidos y la necesidad de servicios contables, en general, así como las actitudes de los clientes potenciales hacia el tipo de servicios que Holzem había concebido, en particular. Se contrató para el estudio a Hathaway Research Associates, que encabezaban James y Nancy Hathaway. La investigación consistiría en entrevistas personales de una muestra representativa de pequeñas empresas del estado. Para los propósitos del estudio, se definió como pequeña empresa a la que tenía menos de 50 empleados. El estudio se limitaría a pequeñas compañías de los ramos de contratistas de construcción, manufactura, comercio mayorista, comercio minorista y servicios comerciales. Esas categorías abarcaban casi 95% de las cuentas actuales de la empresa, 85% del total de pequeñas empresas y 81% del total de compañías en el estado. Plan de muestreo Las empresas que constituirían la muestra se seleccionarían de la manera siguiente. En primer término, se dividiría al estado en las tres regiones que se ilustran en la figura V.F.l. Luego, se seleccionarían cinco condados de cada región con el método siguiente: 1. El número acumulativo de empresas se calcularía a partir del anexo V.F. 1. Por ejemplo, la acumulación de los primeros 10 condados de la región 1 es la siguiente:

;)|l^^


FIGURA V.F.1

Condado Douglas Burnett Porl Washburn Barron Baysfield Sawyer Rusk Ashland Iron

Número de empresas

147 488 282 565 178 324 229 307 122

Número acumulativo de empresas 668 815 1303 1585 2150

2328 2652 2881 3188 3310

2. Se usaría una tabla de números aleatorios para determinar los cinco condados que se seleccionarían. Por ejemplo, si el número se ubicaba entre 816 y 1303, se seleccionaría el condado Polk.

Hathaway Research Associates planeaba ponerse después en contacto con las autoridades estatales de industria, trabajo y relaciones humanas para conseguir una lista de empresas de cada condado. Dichas autoridades usaban los datos de computadora sobre el desempleo para preparar tales listas. Esa información se recopilaba cada año y reflejaba los pagos que las empresas del estado hacían al sistema de seguro de desempleo estatal. Los registros se llevaban condado por condado, por código SIC (Standard Industrial Classification) en cada condado y alfabéticamente en cada código SIC. Se contaba con el número de empleados de cada empresa y las autoridades podían aplicar filtros a la lista maestra e imprimir sólo las empresas que satisficieran los criterios de ubicación, giro industrial y geográficos que especificaba Hathaway Research Associates. Las autoridades estatales de industria, trabajo y relaciones humanas venderían esas listas de empresas a cualquier cliente interesado, si bien únicamente le proporcionarían el nombre, dirección y número telefónico de las empresas seleccionadas. Hathaway Research Associates propuso seleccionar 40 compañías de cada condado con el procedimiento siguiente:

Casos de la parte V

575

'Í^PW":

A N E X O V. F, 1

Condado Adams Ashland Barran Bayfield Brown Buffalo Burnett Calumet Chipewa Clark Columbia Crawford Dane Dodge Door Douglas Dunn Eau Claire Florence Fond du Lac Forrest Grant Green Green Lake Iowa Iron Jackson Jefferson Juneau Kenosha Kewaunee La Crosse Lafayette Langlade Lincoln Manitowoc Marathon Marinette Marquette Menominee Milwaukee Monrow Oconto Oneida Outagamie Ozaukee Pepin Pierce Polk

Contratistas de construcción 14 26 88 20 387 23 22 62 105 60 98 33 638 143 76 49 37 122 4 178 9 88 71 60 41 11 27 120 38 159 44 167 31 29 50 161 244 63 27 1 1200 49 49 101 273 151 12 50 59

Manufactureras

Comercio mayorista

Comercio minorista

Servicios comerciales

10 37 52 25 187 14 12 47 67 76 55 25 314 98 27 30 21 39 6 94 25 60 49 28 23 15 14 88 28 75 35 91 29 53 43 102 148 75 11 5 1238 37 43 40 117 109 7 27 44

3 26 82 8 330 22 7 48 94 82 84 32 493 119 27 43 55 113 1 131 8 125 82 28 55 10 29 111 27 105 32 159 50 59 38 119 196 56 9 2 1711 67 50 45 227 95 18 29 51

49 127 295 85 871 92 82 162 300 203 360 119 1800 370 206 339 187 415 29 546 116 341 234 150 135 60 120 400 172 624 112 573 106 135 184 464 520 253 68 4 4914 235 143 305 697 313 61 206 234

27 91 48 40 804 47 24 128 216 101 208 64 1705 258 168 207 110 331 6 374 27 200 122 84 65 26 49 283 79 167 76 450 58 92 109 338 432 153 34 6 5708 115 97 180 568 245 31 104 100

Total 103 307 565 178 2579 198 147 447 782 522 805 273 4950 988 504 668 410 1020 46 1323 185 814 558 350 319 122 239 1002 344 1130 299 1440 274 368 424 1184 1540 600 149 18 14771 503 382 671 1882 915 129 416 488 continúa

576


A N E X O V.F.1

Portage Price Racine Richland Rock Rusk St. Croix Sauk Sawyer Shawano Sheboygan Taylor Trempeleau Vernon Vilas Wai worth Washburn Washington Waukesha Waupaca Waushara Winnebago Wood Totales

83 19 292 29 236 24 80 104 36 65 204 29 51 37 72 144 41 173 694 81 26 244 141

42 44 285 20 118 34 44 58 25 58 151 28 43 39 30 106 27 110 506 70 22 157 83

71 32 178 35 148 34 61 91 16 61 118 36 60 52 17 90 18 97 501 72 30 151 104

280 92 853 108 811 95 225 376 128 232 523 93 192 154 175 522 136 369 1147 328 114 759 427

171 59 738 67 570 42 144 223 119 110 433 57 98 85 113 345 60 262 1097 201 71 632 303

647 246 2346 259 1883 229 554 852 324 526 1429 243 444 367 407 1207 282 1011 3945 752 263 1943 1058

8475

5995

7466

26655

20957

69548

Fuente: County Business Patterns.

1. El número total de empresas en cada condado se dividiría entre 40 para obtener el intervalo de muestreo. Por supuesto, dicho intervalo sería diferente para cada condado. 2. Se generaría un punto de inicio aleatorio por condado mediante una tabla de números aleatorios. El número aleatorio tendría que ubicarse entre 1 y el intervalo de muestreo, y se usaría para designar a la primera empresa que se incluiría en la muestra. 3. El intervalo de muestreo se sumaría repetidamente al punto inicial aleatorio y cada número generado de esta manera designaría a una empresa para su inclusión en la muestra. Ese procedimiento se usaría en todos los condados, salvo Milwaukee y Dañe. Holzem pensaba que si se expandía hacia el primero de ellos, lo haría con una sucursal completa y autosuficiente, no con una oficina satélite vinculada con la casa central de Madison. Por lo tanto, indicó a Hathaway Research Associates que excluyera al condado de Milwaukee de esta parte de la investigación. Por otra parte, se excluyó al condado de Dañe dada la exitosa penetración de la compañía en ese mercado.

Una vez especificada la muestra total de 600 empresas, Hathaway Research Associates se pondría en contacto telefónico con cada una para concertar una cita de entrevista personal, de la cual se encargaría uno de sus entrevistadores de campo muy capacitados.

Preguntas 1. ¿Qué muestra propone Hathaway Research Associates? ¿Es una buena opción? 2. ¿Se trata de una muestra probabilística verdadera (es decir, en la que cada pequeña empresa de Wisconsin tiene probabilidades conocidas de ser seleccionada)? 3. ¿Cuáles son las probabilidades de que una pequeña empresa del condado de Menominee (el que tiene menos pequeñas empresas) sea incluida en la muestra? ¿Cuáles serían en el condado de Waukesha (de los condados elegibles, el que tiene más pequeñas empresas)? ¿Acaso esta discrepancia causará problemas de análisis? 4. ¿Es probable que las empresas de cada uno de los códigos SIC estén representadas apropiadamente en la muestra?

Cosos de la parte V

IjÉHi

CASO V.G The Dryden Press The Dryden Press, empresa que fue fundada a mediados de la década de 1960 por Holt, Rinehart y Winston, es una editorial que había sido tradicionalmente fuerte en ciencias sociales, en respuesta al número creciente de alumnos inscritos en las facultades de administración y a la explosión de las inscripciones que se predecía para su futuro. Esa empresa constituyó una de las primeras aventuras de una editorial tradicionalmente ajena a los textos de administración en el mercado universitario. El experimento resultó muy exitoso y The Dryden Press se convirtió en una de las seis principales editoriales de administración por volumen de ventas. Los directivos de la compañía pensaban que una de las razones de su éxito era la capacidad de crear libros para segmentos específicos del mercado. La compañía fue una de las primeras en reconocer el crecimiento potencial de los cursos sobre comportamiento de los consumidores y economía administrativa, por citar dos ejemplos, y publicó los exitosos libros de Engel, Kollat y Blackwell sobre el primero de esos temas y los de Brigham y Pappas en relación con el segundo. La administración minuciosa de las sucesivas ediciones ha permitido que esos textos conserven una fuerte posición en el mercado, más de un cuarto de siglo después de su primera edición. El personal editorial de The Dryden Press ha tratado de mantener una postura de mucha sensibilidad ante las condiciones cambiantes del mercado, que resultan de la publicación de nuevos resultados de investigaciones, y ante las mutables demandas a que están sometidos los estudiantes debido a las alteraciones del entorno y las necesidades de las empresas. Los editores tratan de mantener el paso de esos cambios, de modo que la compañía esté preparada con nuevos productos cuando la situación lo requiera. No se trata de una tarea insignificante, ya que el tiempo de preparación de una obra habitualmente es de tres o cuatro años, desde el momento en que el autor firma el contrato hasta la fecha de publicación. Muchos autores requieren casi dos años para redactar un primer borrador del manuscrito de un libro. Luego, ese manuscrito es sometido a la revisión de un conjunto de expertos en la disciplina. Con base en sus comentarios, muchos manuscritos sufren modificaciones antes de entrar a producción. El proceso de producción, que incluye la revisión editorial del manuscrito, composición, elaboración de todas las figuras, preparación de materiales promocionales, lectura de pruebas de páginas, etc., suele tardar un año. Preguntas y objetivos de la investigación

El personal editorial de la compañía decidió investigar el uso actual de diversos textos sobre comportamiento de los consumidores y la tendencia que sigue el mercado, para no estar en una posición desventajosa si cambian las necesidades y carencias del mercado sobre ese tipo de libros. ¿Cuáles eran las participaciones de mercado de las obras respectivas? ¿Qué características de esos libros eran aprobadas o desaprobadas?

¿Acaso el uso de los diversos textos y la preferencia por ciertas características variaban según el tipo de escuela? ¿Tenían diferentes requisitos de textos de comportamiento de los consumidores las escuelas con programas de estudios de cuatro y dos años? Después de una amplia discusión entre los miembros del personal editorial, estas preguntas generales se tradujeron en objetivos de investigación. En concreto, el personal decidió realizar una investigación para determinar lo siguiente: 1. La importancia de diversos temas en la enseñanza del comportamiento de los consumidores en los dos a cinco años siguientes. 2. La importancia y tratamiento de las aplicaciones administrativas en los cursos de comportamiento de los consumidores. 3. El grado de satisfacción con los textos actualmente en uso. 4. Las participaciones de mercado relativas de los principales textos sobre comportamiento de los consumidores. 5. El grado de cambio de textos sobre comportamiento de los consumidores de un año a otro. 6. La importancia de diversos auxiliares didácticos, como glosarios, casos, objetivos de aprendizaje, y así sucesivamente, en la selección del texto. 7. La importancia de herramientas de aprendizaje complementarias, como las guías de estudio para los estudiantes, transparencias o manual del instructor, entre otras, en la selección del texto. El personal editorial consideró que era importante obtener la información necesaria de quienes participaban activamente en la enseñanza de los cursos de comportamiento de los consumidores. También se consideró imperativo que se entrevistara sólo a una persona de cada escuela, pese a que los editores se daban cuenta de que algunas escuelas tenían cursos de comportamiento de los consumidores en áreas múltiples y que podrían usarse libros distintos en las diversas áreas. Sin embargo, pensaban que en su mayor parte se usaba una misma obra de un área a otra, aunque no de un curso a otro, en el sentido de que en los cursos de introducción de los niveles de licenciatura y posgrado se utilizaban diferentes obras. Los editores decidieron que sería mejor dirigir los cuestionarios a un individuo de cada institución seleccionada y pedirle que indicara en él si impartía un curso de licenciatura o de posgrado. Luego, The Dryden Press analizaría las respuestas para determinar si había diferencias que pudieran atribuirse al nivel en que se impartía.

Método

Fueron varias las razones por las cuales el personal editorial se decidió por un cuestionario por correo para recopilar los datos.

578

Capillo 18: Recopilación de datos: procedimiento de campo y errores no imputables al muestreo

Por principio de cuentas, la población objetivo estaba dispersa geográficamente. Aunque se decidió limitar el estudio sólo a quienes participaban activamente en la docencia sobre el comportamiento de los consumidores, en el nivel nacional ello significaba participantes de Estados Unidos, lo que a su vez haría excesivo el costo de recopilar tal información mediante entrevistas personales. Al mismo tiempo, los profesores no tenían horarios de trabajo uniformes. Algunos impartían clases por la mañana y otros por la noche. Cuando estaban en clase, algunos trabajaban en su oficina y otros en diversos sitios. Esta variedad de horarios y condiciones de trabajo requería que los cuestionarios estuvieran disponibles cuando los profesores se sintieran con ánimos de llenarlos. Además, los objetivos decididos permitían el uso de un cuestionario relativamente estructurado y sin ocultación. La gran pregunta que enfrentaba el personal de The Dryden Press era cómo obtener una muestra de la población objetivo, es decir, de quienes se dedicaban activamente a la docencia de cursos sobre comportamiento de los consumidores en los niveles de licenciatura o posgrado. Para los propósitos del estudio, "dedicarse activamente a la docencia" se definió operativamente como haber impartido un curso de comportamiento de los consumidores por lo menos una vez en los últimos dos años o estar contratado para hacerlo en el año siguiente. La editorial estaba considerando extraer la muestra de una de dos listas que tenía a su disposición. Una era una lista interna, consistente en los profesores que, según los informes de los representantes de ventas, habían manifestado interés en impartir cursos específicos, como los de planeación financiera, introducción a la contabilidad, administración mercadotécnica o comportamiento de los consumidores. Ello significaba que el representante de ventas había señalado en su informe que el profesor debía recibir ejemplares gratuitos de todos los libros que The Dryden Press había publicado, por ejemplo, sobre el comportamiento de los consumidores. Muchos elementos de la lista provenían de visitas de los representantes de ventas, si bien algunos surgieron en congresos gremiales nacionales, en los cuales la empresa tuvo en exhibición su catálogo de obras. Los profesores frecuentemente solicitaban ejemplares de ciertas obras en esos congresos, con el fin de revisarlos antes de tomar la decisión de adoptarlos. Todas las solicitudes de ejemplares gratuitos se enviaban para autorización al representante de ventas que atendía a la escuela correspondiente. Al aprobar la

solicitud, el representante se enteraba del interés del profesor y podía darle seguimiento para lograr la adopción. Por la forma en que se desarrollaba y usaba, la lista interna guardaba paralelismo con la estructura de los territorios de ventas. Aunque muchas personas operaban en un estado y, frecuentemente, sólo en una parte de ellos, algunas lo hacían en varios estados. Cada representante de ventas tenía a su cargo las escuelas de su territorio, lo que incluía a universidades con programas de licenciatura y a instituciones de nivel medio superior. Las escuelas aparecían en la lista ordenadas alfabéticamente por representante de ventas y se asignaba un código de computadora a cada una, código que indicaba el tipo de escuela. Cada profesor también tenía un conjunto de códigos de computadora asignado a él, con el cual se identificaban sus áreas de interés. La lista alterna que consideraba The Dryden Press para su uso era un directorio de miembros impreso por la Association for Consumer Research (ACR), una organización formada a fines de la década de 1980 para promover los conocimientos en el área del comportamiento de los consumidores. Entre sus miembros predominan profesores de mercadotecnia (casi 80% del total); pero también se incluyen miembros de empresas y organismos gubernamentales, así como representantes de otras disciplinas académicas, por ejemplo, sociología y psicología. Su directorio está organizado alfabéticamente por nombre de los miembros. Además del nombre, el directorio incluye dirección de trabajo o particular, según la preferencia del miembro, y los números telefónicos de su trabajo y hogar. En más de la mitad de los casos, se menciona únicamente la dirección de la escuela donde trabaja y en el resto también el área o departamento. El directorio consta de 64 páginas y, salvo la última, cada una contiene 16 nombres. Un pequeño porcentaje de las direcciones corresponde a personas de otros países.

Preguntas 1. Dados los propósitos del estudio, ¿dónde recomendaría que se obtuviera la muestra? a) La lista interna computarizada de The Dryden Press. b) El directorio de miembros de ACR. 2. ¿Qué enfoque recomendaría? Explique su respuesta.

CASO V.H Facultad de Administración (B) 1 La Facultad de Administración, que es parte de una universidad pública con más de 40 000 estudiantes, cuenta con unos 2100 estudiantes en sus programas de licenciatura, maestría y doctorado en todas las áreas de administración, lo que incluye contabilidad, finanzas, operaciones e información, mercadotecnia, 1

Se agradece la contribución de Sara Pitterle para el desarrollo de este caso.

administración y otras. La facultad debe atender a una población estudiantil diversa con recursos limitados, por lo que es de suma importancia medir con exactitud el grado de satisfacción del estudiantado con los servicios de la escuela. La medición precisa de la satisfacción de los estudiantes permitirá que la facultad concentre sus esfuerzos de mejoramiento en las áreas que más preocupan al estudiantado, trátese de las

Casos de la parte V

Üt.

áreas de especialización, servicios de apoyo u otros aspectos de su experiencia educativa. La facultad considera que mejorar los servicios brindados a sus clientes (los estudiantes) dará por resultado alumnos más satisfechos, mejores relaciones con la comunidad, más solicitudes de ingresos y mayor apoyo del sector privado. Se piensa que los estudiantes de licenciatura y de posgrado tienen expectativas y necesidades diferentes, de modo que la facultad planea investigar por separado la satisfacción de esos dos grupos.

Una semana después del envío por correo, el equipo de investigación llamó telefónicamente de nuevo a cada elemento. Se agradeció su respuesta a quienes ya habían entregado el cuestionario llenado. A quienes no lo habían hecho, se les recordó la importancia de tenía su respuesta sincera para la facultad.

En una encuesta previa de alumnos de licenciatura de último semestre, con preguntas abiertas, se identificaron tres áreas principales de preocupación: profesorado, clase / programa de estudios y recursos. De ellas, los recursos consisten en cinco áreas específicas, a saber: servicios de asesoría a estudiantes de licenciatura, centro de aprendizaje, servicios de cómputo, biblioteca y bolsa de trabajo. El equipo de investigación de este proyecto elaboró preguntas con escala de Likert de cinco puntos para medir la satisfacción de los alumnos en cada una de esas áreas. Además, se incluyeron preguntas demográficas para determinar si la satisfacción con los servicios de la escuela guarda relación con el promedio de aprovechamiento de los estudiantes, su área de especialización, su situación laboral al titularse o su género. La facultad utilizó otras encuestas y escalas de satisfacción publicadas como ejemplos de preguntas y de redacción de la encuesta.

• El cuestionario incluyó un cupón de 10% de descuento en una pizzeria de la zona.

Se seleccionó una muestra aleatoria de 400 alumnos de último semestre de la licenciatura para administrar el cuestionario. Fue posible el muestreo aleatorio para este proyecto porque la escuela tiene una lista computarizada de todos los alumnos que se gradúan al final del semestre. Esa lista incluye sus números telefónicos y dirección particular. Se asignó un número a cada estudiante y se usó un generador de números aleatorios para seleccionar a los participantes. El equipo de investigación trabajaba con grandes presiones de tiempo (los alumnos de último semestre estaban por terminar sus estudios), de modo que se utilizó un formato por correo modificado para aumentar la tasa de respuesta.

2. Describa la utilidad de los datos de satisfacción en la mercadotecnia y promoción de la facultad.

Los cuestionarios se enviaron a cada uno de los elementos designados un viernes. Durante el fin de semana, el equipo de investigación llamó a cada elemento de la muestra y le explicó el propósito e importancia de la encuesta. Se obtuvo de cada participante el compromiso personal de llenar el cuestionario.

CASO V.I

Además de las llamadas telefónicas, el grupo utilizó las estrategias siguientes para aumentar la tasa de respuesta: • Se prometió anonimato a los participantes.

• Se seleccionó aleatoriamente a dos de los participantes para que recibieran un premio en efectivo de 15 dólares. • Se colocaron buzones en sitios convenientes de la facultad para depositar las encuestas. • La información recopilada se analizó con tabulaciones cruzadas.

Preguntas 1. Actualmente, el número de solicitudes de ingreso a facultades de administración es mayor que el de sitios disponibles. Dado este exceso de solicitantes, ¿es necesario que la facultad mida la satisfacción de los estudiantes?

3. ¿Qué otra información requiere el grupo de investigación para determinar el tamaño apropiado de la muestra de este proyecto de investigación? 4. El grupo de investigación ha dedicado esfuerzo y dinero considerables a mejorar la tasa respuesta en el estudio. Analice las razones de la importancia de obtener la respuesta de toda la muestra de elementos. 5. La facultad se planteó la hipótesis de que la satisfacción podría variar según ciertas características demográficas de los elementos. ¿Es el muestreo aleatorio simple el más apropiado para investigar esas hipótesis? Explique su respuesta. ¿Cuáles otros métodos de muestreo habrían sido útiles en este proyecto?

Rockway Publishing Company, Inc.

Rockway Publishing Company publica directorios telefónicos de comunidades urbanas y rurales. La empresa tiene sus oficinas en una gran zona metropolitana del centro de Estados Unidos. Los directorios cubren más de 80 mercados, principalmente del centro y sur de dicho país. Además son competidores 'Este caso fue preparado por el doctor Paul D. Boughton, profesor adjunto de mercadotecnia, Saint Louis University, 3674 Lindell Blvd., St. Louis, MO 63108. Reproducido con autorización.

de los directorios que publican las compañías telefónicas que brindan servicio local en dichos mercados. La empresa ha tenido mucho éxito en ofrecer a los anunciantes de su sección amarilla un producto de calidad a tarifas competitivas. Sin embargo, ha habido algunos problemas de distribución, la cual se realiza de dos formas. Winston Delivery Company lo ha hecho por contrato de manera personal en áreas suburbanas y pequeñas ciudades. Dicha empresa contrata a alumnos

580


A N E X O V.1.1

ENTREGADOS PERSONALMENTE

Población total del área Urbana Rural Muestra total Urbana Rural Porcentaje global que recibe el directorio

ENVIADOS POR CORREO

Área 1

Área 2

Área 3

Área 4

Área 5

35000 24000 11000 525 325 200 88%

50000 45700 4300 750 650 100 90%

69000 52000 17000 1035 775 260 95%

85000 43000 42000 1275 685 590 85%

155000 100000 55000 2325 1325 1000 92%

universitarios, a los cuales paga el sueldo mínimo más viáticos para que realicen las entregas. Se asigna un área de calles y rutas rurales a cada estudiante. En algunos sitios, en particular los que tienen más población rural, los directorios se envían por correo. En fecha reciente, el personal de la editorial ha recibido quejas de anunciantes que sostienen que algunos de sus clientes no han recibido el directorio. Ciertos representantes de ventas piensan que hasta 10-15% de los hogares en cualquiera de los mercados no lo recibe. Método de encuesta Ante la perspectiva de que no se entreguen todos los directorios destinados a viviendas, Ron Combs, presidente de Rockway Publishing Company, emprendió un plan para medir las discrepancias. Unas tres semanas después de la entrega del directorio en un área, se llama telefónicamente a una muestra de viviendas y se pregunta a quien conteste si efectivamente lo recibió. Los resultados se tabulan según la vivienda en cuestión tenga dirección urbana o rural. A fin de ser incluido en la tabulación, el entrevistado debe tener la certeza de haber recibido o no el directorio. En caso de incertidumbre o de que no sepa si lo recibió, se le brinda más información acerca de la fecha de entrega, la portada del directorio y la forma de entrega (por correo o personalmente). Si a pesar de ello todavía tiene dudas, se le sustituye con otro en la muestra y no se le incluye en el conteo. El entrevistado puede ser cualquier persona de la vivienda que conteste el teléfono o que esté disponible en el momento de la llamada. El presidente de la editorial quiere tener la certeza de que el error de muestreo no exceda de ±2 puntos porcentuales.

Plan de muestreo El marco de muestreo es un directorio cruzado, producido internamente en la editorial, de abonados de la sección blanca

ordenados por calle. El entrevistador hojea el texto y selecciona arbitrariamente nombres. Si una persona afirma no haberlo recibido, se realizan llamadas adicionales en la misma calle, para determinar si se omitió toda ella. Sin embargo, esas llamadas adicionales se excluyen de los resultados de la encuesta. En el anexo VI. 1 se muestran los resultados de la encuesta en las áreas con distribución en los meses más recientes. El tamaño total de la muestra en cada área se determinó al seleccionar 1.5% de la población de la misma. La división entre las muestras urbana y rural es arbitraria y resulta de las llamadas reales contestadas. El presidente de la editorial necesita investigar tres aspectos: 1) la idoneidad global del plan de muestreo, 2) la magnitud del error de muestreo en los resultados, y 3) la magnitud del error de respuesta de los entrevistados.

Preguntas 1. ¿Qué muestra se seleccionó? ¿Están representados adecuadamente los residentes de zonas urbanas y rurales? ¿Qué otro enfoque recomendaría? Explique su respuesta. 2. ¿Cuál es el intervalo de error de muestreo del área 1 al área 5? (Suponga que el nivel de confianza es de 95%.) ¿Cómo puede lograrse el objetivo de error de muestreo no mayor de ±2 puntos porcentuales? 3. ¿Qué tamaño de muestra recomendaría en cada una de las cinco áreas? 4. ¿Acaso se cuenta con información suficiente para determinar el error de respuesta? ¿Qué recomendaría para obtener tal información?

Análisis de datos

P

A

R

T

E

V

I

Análisis de datos LOS DATOS DE VENTAS IMPULSAN EL LANZAMIENTO DE UN NUEVO

Capituláis Análisis de datos: pasos preliminares Capítulo 20 Análisis de datos: examen de diferencias Capitulo 21 Análisis de datos:

investigación de relaciones Después de recopilados los datos, el énfasis del proceso de investigación cambia, como es lógico, al análisis, que consiste en la búsqueda de significado de la información recopilada. Dicha búsqueda comprende muchas preguntas y varios pasos. En el capítulo 19 se analizan los pasos comunes de edición, codificación y tabulación de los datos. Algunos estudios se detienen luego de esos pasos; sin embargo, muchos incluyen otros análisis, en particular las pruebas en búsqueda de significación estadística, de las cuales se estudian algunos de sus fundamentos en el apéndice 19a. Luego, en el capítulo 20 y el apéndice 20a examinamos los procedimientos estadísticos apropiados para determinar si algunas diferencias observadas entre los grupos y al interior de ellos tienen un significado estadístico. Por último, en el capítulo 21 y el apéndice 21a se estudian los procedimientos para evaluar el grado de relación entre las variables.

PRODUCTO El psicólogo investigador Neil Racknam estaba fascinado por ID que vio en el lanzamiento de nuevos productos de Xerox: en p; '.ino. la compañía anunciaba el nuevo producto en medio de grandes expectativas y entusiasmos, y se mostraba con fanfarrias las excelentes características e innovaciones del producto. Luego, los representantes de ventas se encargaban de dar a conocer las buenas nuevas a sus clientes, si bien las ventas iniciales eran desalentadoras. Por último, algún tiempo después de que los representantes de ventas se habían dado por vencidos con el potencial del nuevo producto, empezaban a llegar los pedidos y el producto se recuperaba. Era desconcertante. ¿Por qué el producto no tenía éxito cuando contaba con el respaldo entusiasta del personal de ventas y administradores? ¿Por qué funcionaba mejor cuando la atención se centraba en otros productos? Rackharn consideró y luego descartó algunas hipótesis: • Los clientes se resistían a la innovación. Sin embargo, cuando Racknam habló con clientes potenciales durante el lanzamiento del modelo 9200 de Xerox, su primera "megacopiadora", se enteró de que sólo unos cuantos se sentían intimidados por esa nueva tecnología, mientras que los demás estaban muy ingresados, pese a lo cual no compraron. No encajaba con el patrón normal de resistencia al cambio, en que los clientes se resisten al principio y tarde o temprano disminuye su resistencia. • I os representantes de ventas se resistían a la innovación Durante el lanzamiento de la fotocopiadora 9200, Rackham aplicó un cuestionario a los representantes para medir su actitud hacia el nuevo producto. Detectó una corre lar ion entre entusiasmo v éxito, pero una correlación negativa. Cuanto más entusiasmo mostraban los representantes, tanto menos vendían. Si el problema no radicaba en las actitudes nacía la tecnología o la fotocopiadora misma, ¿cual podría ser la causa de las escasas ventas al lanzamiento del producto? Rackham decidió seguir adelante con la investigación del problema y se propuso indagar qué ocurría durante tas visitas de ventas a clientes potenciales. Rackham emprendió esa investigación como parte de un estudio más amplio que llevaba a cabo su empresa, Huthwaite. Inc. Mediante ia observación de unas 35 000 visitas de ventas, los investigadores buscaron comportamientos que tuvieran una correlación máxima con el éxito de contratos obtenidos. Los

investigadores ya habían recopilado datos sobre el comportamiento del personal de venias de Xerox durante sus visitas. El paso siguiente era comparar ese comportamiento con lo que hizo la misma muestra de representantes al intentar la venta de un nuevo producto, la fotocopiadora 9200. Los miembros del equipo de investigación de Hutbwaite acompañaron a los representantes de Xerox en sus visitas de ventas y registraron datos de sus interacciones con los clientes. Al compararlos con los datos iniciales concernientes al mismo personal, los investigadores encontraron dos diferencias notables en su forma de vender las nuevas fotocopiadaras 1. Durante las visitas de ventas del nuevo producto, los representantes hicieron 40% menos preguntas que en sus visitas anteriores. Ésa era una diferencia significativa, ya que investigaciones previas habían demostrado que el éxito de una visita de ventas es proporcional al número de preguntas que hacen los representantes. 2. En esas visitas de venta del nuevo producto, los representantes mencionaron el triple de detalles del producto, en comparación con las visitas previas. Rackham llamó bombardeo de características a ese método. Desde e punto de vista del prospecto, parecería como si el representante vaciara una cubeta de datos sobre su cabeza. De hecho, en estudios previos se relacionó este método con el fracaso de las ventas. Esos patrones de datos proporcionaran a Rakcham nuevas formas de explicar el comportamiento de las ventas en Xerox: los representantes no estaban vendiendo bien el nuevo producto porque usaban un enfoque menos eficaz. Dedicaban menos tiempo a las actividades que funcionaban mejor, como indagar las necesidades de los clientes, y más a actividades relativamente improductivas, cómo describir las características del producto. Rackharn especuló que el comportamiento de los representantes era la causa de las venías iniciales escasas. Su hipótesis tenía la virtud de que encajaba con principios de aceptación generalizada en la actividad de ventas. Los vendedores de éxito concuerdan en que es importante averiguar las necesidades y carencias de los clientes y enfocarse en corno el producto puede satisfacerlas. Tal enfoque representa una ventaja estratégica. Ubica a la organización del representante como una compañía que responde a las necesidades de los clientes, no una que simplemente tiene una tecnología que tarde o temprano pueden copiar los competidores.

Afín de prpbaresa hipótesis, Rakcham diseñó un experimento que aplicaría a otra muestra de representantes, en esta ocasión de otra cliente. Kodak. La situación era idónea: Kodak estaba lanzando un analizador de sangre, aparato con tantas innovaciones que, en palabras de Rakcham: "Sabíamos que era como un imán para el bombardeo de características'. De hecho, los representantes de ventas de Kodak ya habían asistido al espectáculo principa! de lanzamiento del producto con los habituales bombos y platillos acerca de sus ventajas. El equipo de investigación seleccionó aleatoriamente una decena de representantes de Kodak como grupo de prueba y a otros tantos para que sirvieran como grupo de control o testigo. Los investigadores brindaron capacitación al grupo de prueba sobre la forma de presentar el analizador de sangre a los clientes potenciales acentuando sus beneficios, no sus características. Los representantes recibieron información sobre las formas en que el nuevo producto resolvía problemas habituales para médicos, clínicos, técnicos y administradores. El personal de ventas identificó cuáles de sus clientes sufrían esos problemas. Practicó la forma de descubrirlos y analizarlos. La capacitación de los representantes de ventas del grupo de prueba no incluyó la cobertura de las características del producto. Incluso el modelo de demostración estaba tapado durante la capacitación Durante un año. el equipo de investigación recopiló datos sobre el historial de ventas de esos representantes en su manejo del analizador de sangre. En comparación con el grupo de control, el que recibió capacitación especial alcanzó un volumen de ventas 54% mayor del nuevo producto. Estos resultados son importantes desde el punto de vista de los negocios para Kodak. Xerox y otras compañías que han contratado los servicios de investigación de Huthwaite. Las empresas pueden aplicar los datos sobre métodos de ventas para obtener clientes en los primeros meses de la vida de un producto, antes de que entren en escena los competidores. Por ejemplo, cuando Xerox lanzó la fotocopiadora 920D, la compañía calculó que tenía tres y medio años para afianzar su participación de mercado, antes de que los competidores ofrecieran un producto comparable. Hoy. la competencia es inclusive más acelerada. Cuando las compañías lanzan un nuevo producto, necesitan saber de inmediato cómo venderlo, y la investigación de mercados puede ayudarlas a lograrlo. Fuenta. Mail Ractham. 'Whists New: Why Do Naw Product Launchcs Üften Raise, Fall UnrH'.en SfMrtfl Poww. enero/febrero efe 1999, pp. 90.9Z-33.

Capitalo 19

ANÁLISIS DE DATOS: PASOS PRELIMINARES O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar el propósito de la edición de campo. 2. Definir qué es la codificación en el proceso de investigación. 3. Enumerar los tres pasos del proceso de codificación. 4. Delinear las convenciones usuales cuando se analizan los datos mediante computadora. 5. Describir los tipos de información que contiene un libro de códigos. 6. Definir qué es la tabulación y distinguir sus dos tipos. 7. Explicar las diversas formas en que puede usarse la tabulación unidireccional. 8. Evaluar la importancia especial de la tabulación cruzada. 9. Describir un método que permita al investigador determinar la influencia recíproca de las variables de una tabulación cruzada. 10. Describir qué son los banners y en qué radica su utilidad.

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Un caso para la investigación de mercados Está disfrutando una velada con algunos amigos en el centro del pueblo y se da cuenta de que ya casi no tiene dinero. No hay problema. Se dirige al cajero automático más cercano y usa su tarjeta de débito. Presiona unos cuantos botones y saca dinero de su cuenta de cheques. El cajero automático le dará dinero, siempre y cuando todavía haya saldo en su cuenta. Usted disfruta de ese útil mecanismo y el propietario está feliz de que así sea. Las redes de servicios electrónicos compartidos configuran redes de cajeros automáticos para bancos y otras instituciones financieras. Los bancos emiten tarjetas con bandas magnéticas a sus clientes y usualmente reciben un flujo constante de ingresos por los cargos que hacen a los usuarios de cajeros automáticos. Por supuesto, quieren atraer y conservar al mayor número posible de tarjetahabientes, además de alentarlos para que usen sus cajeros. El logro de sus objetivos de mercadotecnia se basa en investigaciones que emprenden las redes de servicios electrónicos. Por ejemplo, PULSE y NYCE trabajan con Analytica, Inc., de Houston, que encabeza Richard R. Batsell. Analytica estudia el uso de los cajeros automáticos y genera datos sobre las características demográficas de sus usuarios. En un estudio que realizó entrevistas a unos 3000 consumidores de todo Estados Unidos, Analytica determinó que casi 71% tiene una tarjeta de cajero automático y 50% la usa como su forma principal para obtener efectivo. El estudio dividió los datos según los grupos étnicos de los consumidores. Se descubrieron algunas diferencias en los patrones de uso:

Grupo étnico

Tarjeta de débito Tiene como forma principal tarjeta de débito de obtener efectivo

Afroestadounidenses Indígenas Asiaticoestadounidenses Hispanos Blancos

76% 75% 74% 82% 68%

58% 54% 59% 64% 47%

Esos datos permiten extraer fácilmente algunas conclusiones generales. Así, puede verse que muchos estadounidenses conocen las tarjetas electrónicas (de hecho, la mayoría ya cuenta con una) y todavía es posible el crecimiento de su uso. Los datos también plantean preguntas. Por ejemplo, ¿por qué las probabilidades de que los hispanos tengan una tarjeta y la usen como forma principal de obtener efectivo son mayores que entre los blancos no hispanos? Los propietarios de los cajeros automáticos necesitan explicaciones de las diferencias entre los valores de uso para que los datos sean útiles en las decisiones de mercadotecnia. Un enfoque simple consistiría en suponer que la cultura de los hispanos hace que las tarjetas electrónicas sean más atractivas. Las empresas que acepten esta explicación podrían enfocar gran parte de sus actividades de mercadotecnia en los consumidores hispanos. Sin embargo, se trata del grupo con menor potencial de crecimiento, puesto que casi dos tercios de ellos ya usan las tarjetas de débito como forma principal de obtener efectivo. Otros propietarios de cajeros automáticos podrían optar por expandir su mercado mediante la ampliación de sus esfuerzos para lograr el uso de tarjetas en consumidores de otros grupos. Ello requeriría que estudien más a fondo los datos e indaguen las características relacionadas con el uso de tarjetas de débito.

Temas para análisis 1. Si fuera propietario de una red de cajeros automáticos, ¿qué más querría saber acerca de sus usuarios? 2. ¿Qué otras formas de segmentación de los datos le interesarían? 3. ¿Qué investigaciones adicionales solicitaría?

Imagine que dirige un proyecto de investigación de mercados. Durante semanas ha supervisado un enorme estudio de campo en numerosos centros comerciales. Ahora, la infantería de su ejército de recopilación de datos está dedicada a otros proyectos y se ha quedado en su oficina, rodeado de pilas de cuestionarios contestados. Aunque haya terminado la batalla para obtener la información, no ha ganado la guerra hasta que determine qué significan esos datos. En este capítulo iniciamos la exploración de la forma en que los analistas extraen un significado de los datos. Todos los pasos previos del proceso de investigación se emprendieron para sustentar esta búsqueda de significado. Los procedimientos analíticos específicos que se utilicen guardan una relación estrecha con los pasos precedentes, ya que un analista minucioso previo este momento en el diseño de esos pasos. Los investigadores más expertos también elaboran tablas modelo, las cuales indican cómo se deben usar cada uno de los elementos de información. Quizá el trabajo preparatorio completo reveló algunos huecos de datos indeseables y algunos elementos "interesantes", mas no vitales, que podrían haber generado problemas si no se hubieran afrontado en su momento. La búsqueda de significado puede asumir muchas formas. Sin embargo, los pasos analíticos preliminares de edición, codificación y tabulación de los datos son comunes en la mayor parte de los estudios, de modo que procede el análisis de qué son y cómo se usan.

I Edición El propósito básico de la edición es imponer ciertas normas mínimas de calidad a los datos. La edición consiste en inspeccionar y, si es necesario, corregir cada cuestionario o formulario de observación. La inspección y corrección frecuentemente se realizan en dos etapas, la edición de campo y la edición en la oficina central.

Edición de campo Edición de campo

Edición de carácter preliminar que habitualmente realiza el supervisor de campo, diseñada para identificar las omisiones e inexactitudes más flagrantes en un instrumento de recopilación de datos llenado.

La edición de campo es de carácter preliminar y está diseñada para identificar las omisiones e inexactitudes más flagrantes en los datos. También es útil como auxiliar para controlar el comportamiento del personal de campo y aclarar malentendidos concernientes a instrucciones, procedimientos, preguntas específicas, etc. Por ejemplo, en una encuesta de Roper efectuada en Ucrania, la edición de campo reveló que un empleado había dejado el cuestionario a los participantes, en lugar de entrevistarlos, como se le había indicado. El hecho se descubrió por la forma distinta de circular las respuestas.1 En teoría, la edición de campo se realiza a la mayor brevedad posible después de administrar el cuestionario u otro instrumento de recopilación de datos. De tal manera, es factible corregir los problemas antes de que se desintegre el equipo de entrevistadores u observadores cuando las fuentes específicas de problemas^todavía están frescas en la mente de los entrevistadores u observadores. La edición preliminar usualmente corresponde a un supervisor de campo. Algunos de los elementos que se verifican están descritos en el anexo 19.1.

Edición en la oficina central

Escrutinio y corrección exhaustivos y a fondo de los formularios de recopilación de datos llenados, lo que incluye la decisión de qué se hará con los datos.

Edición en la oficina central La edición de campo usualmente va seguida por la edición en la oficina central, la cual consiste en el escrutinio y corrección exhaustivos de los formularios llenados. Es una tarea que requiere la visión clara de una persona conocedora de los objetivos y procedimientos del estudio. La coherencia en esta tarea se logra de manera óptima si una sola persona se encarga de todos los formularios llenados.

Edición r i* • /

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A N E X O 19.1 1. Llenado completo. Esta verificación consiste en examinar los formularios de datos para comprobar que no se omitieron secciones o páginas, además de verificar cada elemento. Que una pregunta se haya dejado en blanco podría significar que el participante se rehusó a contestarla o que simplemente la pasó por alto o no sabía la respuesta. Sería muy importante, para los propósitos del estudio, saber cuál fue la razón. Cabe esperar que el contacto con el trabajador de campo, mientras todavía recuerda la entrevista permita al editor de campo obtener las aclaraciones necesarias. 2. Legibilidad. Es imposible codificar un cuestionario que no se puede descifrar por su escritura ilegible o por el uso de abreviaturas cuyo significado se desconoce. Resulta sencillo corregir el problema en esta fase, mientras que podría ser mucho más problemático en etapas ulteriores. 3. Inteligibilidad. En ocasiones, una respuesta es incomprensible para todos, excepto para el entrevistador de campo. Al detectarla, el editor de campo puede obtener la aclaración necesaria.

4. Congruencia. La falta de congruencia en un formulario de entrevista u observación suele indicar errores durante la recopilación o registro de datos y podría reflejar ambigüedad del instrumento o descuido en su aplicación. Por ejemplo, si un participante dijo que la noche anterior vio cierto anuncio comercial en la televisión en una parte del cuestionario, y más adelante señala que no vio la televisión a esas horas, el analista enfrenta una disyuntiva. Tales incongruencias usualmente son detectadas y corregidas mediante la edición de campo. 5. Uniformidad. Es muy importante que las respuestas se registren siempre con las mismas unidades. Por ejemplo, si el estudio se emprende para determinar el número de revistas que lee por semana cada individuo y los participantes responden con el número de revistas a las cuales tienen suscripciones mensuales, entonces la base de respuestas no presenta uniformidad y el resultado originaría confusión en etapas ulteriores del análisis. Al detectar ahora el problema, el entrevistador podría ponerse en contacto de nuevo con el participante y obtener la respuesta correcta.

En caso de que el trabajo deba dividirse por consideraciones de tiempo, la división debe realizarse con base en las partes de los instrumentos de recopilación de datos, no por participantes. En otras palabras, un editor se debe encargar de la parte A de todos los cuestionarios, y otro, de la parte B. A diferencia de la edición de campo, la realizada en la oficina central depende en menor grado de procedimientos de seguimiento y en mayor grado de decidir qué se hará con los datos. El seguimiento preciso es ahora más difícil, en virtud del tiempo transcurrido. El editor tiene que decidir qué se hará con los instrumentos de recopilación de datos que contengan respuestas incompletas, evidentemente erróneas o que reflejen falta de interés. Tales problemas son más frecuentes en los cuestionarios que en los formularios de observación, por lo que deben analizarse desde la perspectiva de los cuestionarios, en el sentido de que el análisis se aplica de manera general a todos los tipos de formularios de recopilación. Son pocos los estudios en que todos los cuestionarios devueltos han sido completados. En algunos, incluso se omite el llenado de secciones enteras. En otros, la falta de respuestas a preguntas específicas es esporádica. La decisión del editor acerca de cómo afrontar los cuestionarios incompletos depende de la gravedad de la omisión. Es evidente que preocupan en particular los cuestionarios en que se omiten secciones completas. Sin embargo, no deben desecharse automáticamente. Por ejemplo, podría ser que la sección omitida se refiera a la influencia del cónyuge en la compra de bienes de consumo duraderos y que el participante sea soltero. De ser así, el cuestionario es utilizable, no obstante la sección omitida. Si no se tiene una justificación lógica de un gran número de preguntas sin respuesta, es probable que deba desecharse el cuestionario completo, lo que aumenta la tasa de falta de respuesta del estudio. Se conservan los cuestionarios que contienen sólo casos aislados de falta de respuesta a preguntas específicas, pero podrían ser sometidos, después de la codificación, a alguna limpieza de datos, tema que se analiza más adelante. En ocasiones, la edición minuciosa de los cuestionarios revela una respuesta evidentemente incorrecta a una pregunta. A manera de ejemplo, un investigador de una compañía de investigación de paneles de consumidores presentó en una ocasión datos de compra de alimentos para perros en 45% de las viviendas del panel, mientras que apenas en 40% de esas viviendas se señaló la existencia de un perro.2 Los datos de algunos cuestionarios del panel supuestamente indicaban compra de alimentos para perro en familias que no tenían esa mascota. Una explicación de esta incongruencia aparente es que algunos de los cuestionarios contenían respuestas incorrectas. El editor tal vez pueda determi-

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Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares nar cuál de las dos respuestas es correcta, con base en otra información que contenga el cuestionario. De otra manera, tendría que definir una norma respecto de cuál respuesta, si acaso, se considerará correcta cuando surjan estas incongruencias u otras inexactitudes. Tales políticas deben reflejar los objetivos del estudio. Considere como ejemplo el dilema que vivió Susan Hooper, directora de mercadotecnia de Pepsi Cola International en Europa oriental, cuando le entregaron los resultados de una encuesta realizada en Hungría, en la cual se afirmaba que las farmacias eran puntos de venta de refrescos. No podía aceptar esta información tal cual, sabedora de que en Hungría no había farmacias y que la información había sido adaptada a una estructura occidental.3 Los editores también deben estar atentos para identificar los cuestionarios llenados que no logran interesar a los participantes. Las evidencias de esa falta de interés pueden ser patentes o sutiles. Por ejemplo, considere el caso de un sujeto que marca la posición "5" en una escala de cinco puntos de cada una de las 40 preguntas en un cuestionario de actitudes, pese a que algunos elementos están expresados en forma negativa, y otros, de manera positiva. Es evidente que la persona no se tomó en serio el estudio y el editor probablemente tenga que desechar su cuestionario. Un editor atento también identificaría datos más sutiles de desinterés, como marcas de verificación que no están en las casillas, garabatos, derrame de líquidos en el cuestionario, etc. Aunque quizá decida no rechazar esos cuestionarios, debe codificarlos de forma que más adelante sea posible realizar tabulaciones separadas de los cuestionarios dudosos y los que evidentemente no lo son. Así, sería factible comparar los dos grupos y ver si la falta de interés genera alguna diferencia en los resultados.

I Codificación Codificación

Procedimiento técnico con el cual los datos se transforman en símbolos, lo que incluye especificar las categorías o clases en que se ubican las respuestas y asignarles números codificados.

La codificación es el procedimiento técnico de transformación de los datos en símbolos. Es muy frecuente que estos símbolos sean números, lo cual facilita su tabulación y conteo. Sin embargo, dicha transformación dista de ser automática y requiere del juicio del codificador. El primer paso de la codificación consiste en especificar las categorías o clases en que se ubicarán las respuestas.4 No existe lo que pudiera llamarse un número mágico de categorías. En realidad, dicho número depende del problema de investigación y de los elementos específicos que se usan para generar la información. La selección de respuestas debe ser exhaustiva y mutuamente excluyente, de modo que cada respuesta se ubique de manera lógica en una y sólo una categoría. Son legítimas las respuestas múltiples de algunas preguntas; por ejemplo, si la pregunta es "¿Para qué usa la gelatina?", serían posibles respuestas como "postre", "bocadillo nocturno", "bocadillo vespertino", etc. Otro ejemplo de la legitimidad de respuestas múltiples corresponde a los dispositivos electrónicos de alta tecnología usados para muchos propósitos, como se muestra en el anuncio adjunto de teléfonos celulares de la serie 6100 de Nokia. Por otra parte, si la pregunta versa sobre la edad de la persona, sólo es aceptable una categoría de edad y el código debe indicar con claridad de cuál se trata. La codificación de preguntas cerradas y muchas escalas es sencilla, ya que se establece cuando se diseña el instrumento de recopilación de datos. Luego, los mismos participantes codifican sus respuestas o el entrevistador se encarga de ello al registrarlas en la lista de comprobación incluida. Por ejemplo, la Asociación de Aerolíneas de Europa recopila datos acerca de los vuelos retrasados en aeropuertos europeos. Los codifica como demorados si el vuelo despega 15 minutos o más después de la hora programada.5 La codificación de preguntas abiertas puede ser muy difícil y suele ser más costosa que la de preguntas cerradas. El codificador tiene que determinar las categorías apropiadas con base en respuestas que no siempre están previstas. Por otra parte, los estudios internacionales son acompañados de sus propios problemas de codificación especiales, ya que las diferentes "etiquetas" pueden tener significados distintos. Por ejemplo, en la antigua Unión Soviética un conservador sería alguien que desea adherirse al "viejo comunismo" o volver a él, mientras que se le consideraría un izquierdista radical en países occidentales. A su vez, los rusos liberales son los que desean introducir el sistema de mercado en la economía y la política, perspectiva que usualmente es la de conservadores en Occidente. La incoherencia de la codificación es un problema adicional cuando hay tantos cuestionarios que se necesiten varios codificadores. A fin de lograr un tratamiento coherente, el trabajo debe dividirse por tareas y no repartir los cuestionarios por igual entre los codificadores. Al hacer que éstos enfo-

Codifica

Este anuncio de los teléfonos celulares de la serie 6100 de Nokia enumera 12 razones (por ejemplo, directorio de clientes, calendario, correo electrónico, calculadora, reloj, radio localizador e incluso juegos electrónicos para los hijos) para seleccionar los teléfonos digitales de Nokia como "su asistente personal". Cuando se tienen tantas posibles razones para seleccionar un producto, las preguntas acerca de su compra tendrían que considerar respuestas múltiples.

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mensajes, llamada en espera, más de cuatro horas de tiempo de llamada, más de 200 horas de batería, cuatro juegos y diferentes niveles que permiten silenciar tu teléfono durante reuniones importantes. Si sientes que cargas el peso del mundo, mejor carga un teléfono inalámbrico de la serie Nokia 6100.

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NOKIA GOKÜBCnNG PBQKJ••nmmuuOB*.***

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Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares quen sus energías en una o varias preguntas específicas, los investigadores logran que se aplique un conjunto coherente de normas a cada pregunta. Este enfoque también es más eficiente, ya que los codificadores pueden memorizar fácilmente unos cuantos códigos, en vez de tener que consultar el libro de códigos para cada instrumento. De hecho, cuando varias personas codifican la misma pregunta en diferentes lotes de cuestionarios, es importante que también codifiquen una muestra del trabajo de sus compañeros, con el fin de tener la certeza de que se aplica un conjunto coherente de criterios de codificación.6 El segundo paso de la codificación es asignar números de código a las clases. Por ejemplo, en cuanto al género podría asignarse la letra Ma masculino y la letra F a femenino. En general, se prefieren los números antes que las letras para denotar las clases. En esta etapa es mejor usar los datos numéricos como se incluyen en el formulario de recopilación en lugar de reducirlos a categorías menores. Por ejemplo, sería desaconsejable codificar la edad como 1 = menos de 20 años, 2 = 20-29, 3 = 30-39, etc., si los participantes indicaron su edad real. Ello produciría un sacrificio innecesario de información en la medición original y podría realizarse con igual facilidad en etapas ulteriores del análisis. El uso de computadoras para analizar los datos requiere codificarlos de modo que se puedan alimentar fácilmente al equipo. Sin importar cómo se haga la captura, ya sea mediante formularios susceptibles de lectura óptica o directamente con el teclado de una terminal, es útil observar la información alimentada en un registro de columnas múltiples. Además, es recomendable acatar ciertas convenciones en la codificación de los datos: 1. Poner sólo un carácter en cada columna. Cuando la pregunta puede tener varias respuestas, debe contarse con columnas separadas para codificar cada respuesta. Así, en el ejemplo de la gelatina el codificador debe disponer de una columna para quienes usan el producto como postre, otra para quienes lo consumen como bocadillo vespertino, etcétera. 2. Usar sólo códigos numéricos, no letras ni caracteres especiales, como @, o espacios en blanco. Muchos programas estadísticos de computadora tienen dificultades para procesar todo lo que no sea números. 3. Usar tantas columnas para el campo asignado a una variable como sea necesario para capturarla. Así, si la variable es tal que los 10 códigos que abarcan desde O al 9 no bastan para agotar las categorías, deben usarse dos columnas, con el centenar de códigos que va del 00 al 99. Por añadidura, no debe asignarse más de una variable a un campo. 4. Usar códigos estandarizados para la falta de información. Así, todas las respuestas "no sé" se codificarían con 8, las "sin respuesta" con 9 y las "no aplicable" con 0. Lo mejor es usar el mismo código en todo el estudio para cada una de estas formas de falta de información. 5. Codificar el número de identificación del participante en cada registro. Es un número que, por lo regular, no identifica al participante por su nombre. Esta codificación suele resultar útil en la limpieza de los datos, que se analiza más adelante. Si el cuestionario no encaja en un registro, se codifican el número de identificación del participante y un número secuencial en cada registro. La columna 10 del primer registro indica cómo respondió el sujeto a la pregunta 2, y la misma columna del segundo registro, si se trata de un hombre o mujer.7

Libro de códigos

Libro en que se describe cada variable, se le asigna un nombre de código y se identifica su posición en el registro.

El paso final del proceso de codificación es preparar el libro de códigos, que contiene las instrucciones generales acerca de cómo se codificó cada elemento. Además, indica la parte de registro de la computadora donde se ubica la variable y cómo debe leerse esta última; por ejemplo, con punto decimal o como entero. Esta última información se señala en las especificaciones de formato.

Tabulación

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I Tabulación Tabulación simple

Conteo del número de casos que corresponde a cada categoría, cuando las categorías se basan en una variable. Tabulación cruzada

Conteo del número de casos que caen en varias categorías, cuando éstas se basan en dos o más variables consideradas simultáneamente.

La tabulación consiste en contar el número de casos que corresponden a las diversas categorías. Puede asumir la forma de tabulación simple o tabulación cruzada. La tabulación simple involucra una sola variable y suele repetirse con cada variable del estudio, si bien, se tabula cada una con independencia de las otras. En la tabulación cruzada se cuentan simultáneamente dos o más variables. Por ejemplo, codificar el número de personas que compran sopas Campbell en una tienda de la cadena Kroger es un ejemplo de tabulación cruzada, ya que mide dos características relacionadas entre sí. Las tabulaciones pueden hacerse en formas manual, computarizada o con una combinación de ambas técnicas. Cuál resulte más eficiente depende del número de tabulaciones necesario y el de casos de cada tabulación. El número de tabulaciones está en función directa del número de variables, mientras que el de casos, en función directa del tamaño de la muestra. Cuanto menores sean el número de tabulaciones necesario y el tamaño de la muestra, tanto más atractivo será el método manual. Sin embargo, el grado ideal de cada opción depende de la complejidad de las tabulaciones. Ésta aumenta conforme lo hace el número de variables contadas simultáneamente en una tabulación cruzada. Asimismo, la complejidad se incrementa junto con el número de categorías por variable. Aunque la tabulación manual sería útil en estudios muy sencillos, con unas cuantas preguntas y respuestas limitadas, muchos estudios se basan en la tabulación computarizada con paquetes de programas. Se venden muchos programas de este tipo. Algunos calculan datos estadísticos resumidos y generan un histograma de los valores, además de informar sobre el número de casos de cada categoría. La información básica que se alimenta a esos análisis estadísticos es la matriz de datos, en que se enumera el valor de cada variable en cada unidad de la muestra. Cada variable ocupa un sitio específico en el registro de una unidad de muestra, lo cual facilita seleccionar sus valores en todos los casos. La localización de la variable se especifica en el libro de códigos. En la figura 19.1 se muestra una versión abreviada de un cuestionario enviado a los clientes de una tienda minorista de artículos

FIGURA 19.1 El cuestionario siguiente se diseñó para dar a una conocida compañía de artículos deportivos una mejor idea de las opiniones de las personas acerca de la compra de los mismos y otros tipos de mercancías generales por catálogo. Las primeras tres columnas de los datos enumerados en el anexo 19.3 contienen los números de identificación de los clientes en la encuesta. 1. ¿Qué porcentaje de los artículos deportivos que compró durante el año pasado fue adquirido por catálogo? 0% 1-10% 11-15% 16-20% 21% o más 2. ¿Cuan dispuesto estaría a adquirir las mercancías que se ofrecen en el catálogo de Avery Sporting Goods? No estaría dispuesto en absoluto Estaría dispuesto moderadamente Estaría muy dispuesto continúa

592

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares

F I G U R A 19.1 3. ¿Ha solicitado alguna vez mercancías a través del catálogo de Avery Sporting Goods? Nunca Sí, pero no en el último año Sí, en el último año

No CONFÍO

LEVEMENTE

MODERADAMENTE

EN ABSOLUTO

CONFIADO

CONFIADO

MUY CONFIADO

CONFIADO

4. ¿Cuan confiado estaría de que los artículos deportivos siguientes, adquiridos a través de un catálogo, serían de alta calidad? a) Ropa deportiva (camisetas, trajes de calentamiento, etc.) b) Zapatos deportivos d) Pelotas (de baloncesto, fútbol, etc.) e) Equipo de esquí 5. ¿Cuan confiado estaría de que los siguientes artículos deportivos serían de alta calidad si los comprase en un establecimiento minorista especializado? a) Ropa deportiva (camisetas, trajes de calentamiento, etc.) b) Zapatos deportivos d) Pelotas (de baloncesto, fútbol, etc.) e) Equipo de esquí

A N E X O 19.2 0011115554344434 0021214455545453 0034135544245321 0043225543554324 0052115355453542

deportivos para determinar sus opiniones sobre la compra de tales artículos por correo. El anexo 19.2 es un ejemplo de una matriz de datos que podría resultar de un estudio como ése, y el anexo 19.3, el libro de códigos del estudio, en que se describe el contenido de cada columna. Note que sólo es necesario dedicar una línea a cada unidad de muestreo u observación. Si la cantidad de información buscada de cada unidad de la muestra fuese mayor, de modo que no quepa en una sola línea, tendrían que destinarse líneas adicionales a cada observación. Empero, en el libro de códigos se indicaría donde se localiza la información de una variable dada. Son varios los aspectos de importancia en el análisis de datos que pueden ejemplificarse mediante las tabulaciones unidireccionales y cruzadas. Por ejemplo, considere los datos del anexo 19.4. Supon-

Tabulación

"iNfe^

A N E X O 19.3

Columna(s) 1-3 4

Número de pregunta Variable (número de variable)

Especificaciones de codificación

— —

Número de identificación del cuestionario (V1) Porcentaje de productos adquiridos por catálogo (V2)

— 1 = 0% 2 = 1-10% 3 = 11-15% 4 = 16-20% 5 = 21% o más

5

2

Disposición a adquirir mercancía del catálogo de Avery Sporting Goods (V3)

1 = No dispuesto en absoluto 2 = Dispuesto moderadamente 3 = Muy dispuesto

6

3

Haber realizado pedidos con el catálogo de Avery Sporting Goods (V4)

1 = Nunca 2 = Sí, pero no en el último año 3 = Sí, en el último año Especificaciones de codificación 4(a)-5(e) 1 = No confío en absoluto 2 = Levemente confiado 3 = Moderadamente confiado 4 = Confiado 5 = Muy confiado

4(a) 4(b) 4(c) 4(d) 4(e) 5(a) 5(b) 5(c) 5(d) 5(e)

Confianza en adquirir ropa deportiva por catálogo (V5) Confianza en adquirir zapatos deportivos por catálogo (V6) Confianza en adquirir equipo de pesca por catálogo (V7) Confianza en adquirir pelotas (balones) por catálogo (V8) Confianza en adquirir equipo de esquí por catálogo (V9) Confianza en adquirir ropa deportiva en una tienda minorista (V10) Confianza en adquirir zapatos deportivos en una tienda minorista (V11) Confianza en adquirir equipo de pesca en una tienda minorista (V12) Confianza en adquirir pelotas (balones) en una tienda minorista (V13) Confianza en adquirir equipo de esquí en una tienda minorista (V14)

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

ga que los datos se recopilaron para un estudio centrado en la propiedad de un automóvil. En particular, interesaban las preguntas de investigación siguientes: • ¿Qué características distinguen a las familias que tienen dos o más automóviles de las que sólo tienen uno? • ¿Cuáles son las características distintivas de quienes poseen una camioneta, vehículos extranjeros económicos y furgonetas, respectivamente? • ¿Hay diferencias entre las características de las familias que compran vehículos a crédito y las que lo hacen al contado? Suponga también que los datos se recopilaron de una muestra probabilística de participantes mediante cuestionarios por correo y que respondieron las 100 personas a las que se envió el cuestionario. Así, no hay problemas de falta de respuesta a los que deba hacerse frente.

594 :


A N E X O 19.4 (10) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (11) Orientación de Número de Estudios del Región ¿Tiene la ¿Tiene la ¿Tiene la ¿Tiene la Núm. de Miembros jefe de donde vive estilo de vida vehículos ¿Compró a familia familia auto familia familia algún (L = Liberal, identificación Ingreso déla familia) (N = Norte, déla crédito una económico una otro tipo S = Sur) C = Conservadora) familia el vehículo? camioneta? extranjero? furgoneta? de vehículo? de familia (dólares) familia (años) (1)

1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062

26800 17400 14300 35400 24000 17200 27000 16900 26700 13800 34100 16300 14700 25400 15400 25900 36300 27400 17300 13700 26100 16300 33800 34400 15300 35900 15100 17200 35400 15600 24900 34800 14600 23100 15900 26700 17300 37100 14000 23600 16200 24100 12700 26000 15400 16900 23800 37100 16800 22900 13700 26800 16100 25700 38200 49800 60400 39000 57600 42000 38600 66400

(2)

3 4 2 4 3 2 4 3 2 4 3 3 2 4 4 3 3 2 2 3 2 4 3 4 2 3 4 2 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4 2 4 3 4 6 8 5 5 6 8 8 5 2 3 4 2 4 3 3 4

12 12 10 9 8 12 12 10 12 6 8 11 12 12 12 11 12 12 12 8 12 12 6 8 9 12 12 12 10 12 12 11 12 9 12 12 12 12 10 10 12 10 8 13 16 16 10 16 15 8 8 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12

N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N S S S S S S S S S S S S S S S S S S N N S N S N N S N N N N N N N N N N

L L L L L L L L L C C C C C C C C C C C C C C C C C L L L L L C C C C C C C C C C C C L L L C L C L L C L C L L L L L L L L

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2

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595

Tabulación A N E X O 19.4

(10) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (11) (9) Estudios del Región ¿Tiene \a ¿Tiene la Orientación de Número de ¿Tiene la ¿Tiene la Núm. de Miembros jefe de donde vive estilo de vida vehículos ¿Compró a familia familia auto familia familia algún (L = Liberal, identificación Ingreso familia) (N = Norte, déla déla crédito una económico una otro tipo de familia (años) S = Sur) C = Conservadora) familia el vehículo? camioneta? extranjero? furgoneta? de vehículo? (dólares) familia

(1)

1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097

71200 49300 37700 72400 88700 44200 55100 73300 80200 39300 48200 57800 38000 81300 96900 44700 107300 38100 304200 46100 49300 160800 39100 46400 58300 47800 58000 69600 44200 62100 99000 53300 72200 64700 77300

(2)

2 4 4 3 3 2 3 4 2 3 4 2 3 4 4 3 3 2 2 3 4 4 4 2 6 5 7 9 11 6 5 6 9 7 6

12 10 10 12 12 12 12 12 12 10 12 12 10 16 16 14 17 13 14 16 13 12 16 16 14 10 8 12 12 10 12 12 10 12 16

N N N N N S S S S S S S S N N N N N N S S S S S N N N N N N S S S S N

L C C C C L L L L C C C C L L L L L L L L L L C L L L L L L L L C C L

1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 9 1 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2

Sí Sí Sí No No Sí No No Sí No No Sí Sí No No No No Sí No No No No No No Sí Sí Sí Sí No Sí Sí No No Sí Sí

No No No No No No No No No No No No No Sí No No No No No No No No No No No Sí Sí Sí No Sí No Sí Sí Sí Sí

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No No No No Sí No Sí Sí No Sí No No Sí No No No No No No Sí No No Sí Sí No No No No No No Sí No Sí Sí No

Sí Sí Sí Sí No Sí Sí No Sí Sí Sí Sí No No Sí Sí Sí Sí Sí No Sí Sí No No Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí No No No

Tabulación unidireccional Además de comunicar los resultados del estudio, la tabulación unidireccional sirve para otros propósitos: 1) determinar el grado de falta de respuesta a preguntas específicas; 2) localizar los errores, definidos más adelante; 3) detectar los casos especiales, también definidos ulteriormente; 4) determinar la distribución empírica de la variable en cuestión, y 5) calcular datos estadísticos resumidos. En conjunto, los primeros de estos tres propósitos suelen denominarse limpieza de datos. La falta de respuesta a preguntas específicas es un problema significativo en muchas encuestas (cierto porcentaje de los instrumentos de encuesta siempre la presenta). De hecho, el grado de falta de respuesta a preguntas específicas sirve como indicador de la calidad de una investigación. Si resulta excesivo, pone en duda la calidad de la investigación e indica que deben examinarse críticamente sus objetivos y procedimientos. Cuando está dentro de límites aceptables, todavía se requiere que el director de investigación decida qué debe hacerse con las respuestas fallantes, antes de analizar los datos. Son varias las posibles estrategias al respecto:

596

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares 1. Dejar en blanco las preguntas e informar sobre ellas como una categoría separada. Este procedimiento funciona con tabulaciones unidireccionales y cruzadas, no así con otras técnicas estadísticas. 2. Eliminar el caso con la respuesta faltante en los análisis de la variable. Cuando se usa este enfoque, el analista debe informar continuamente sobre el número de casos en que se basa el análisis, puesto que el tamaño de la muestra no es igual de un análisis a otro. Además, este enfoque hace caso omiso del hecho de que un grado significativo de la falta de respuesta sobre una pregunta específica podría ser informativo, al indicar que a los participantes no les interesó mucho el tema de la pregunta misma. 3. Sustituir las respuestas fallantes con valores. Es habitual que el reemplazo incluya alguna medición de la tendencia central, como la media, mediana o moda. En forma alterna, el analista en ocasiones trata de juzgar cuál habría sido la respuesta con otra información contenida en el cuestionario. La sustitución con valores aprovecha al máximo los datos, ya que se usan todos los casos razonablemente buenos. Al mismo tiempo, requiere más trabajo del analista y contiene cierto potencial de sesgo. Además, hace surgir la pregunta de cuál técnica estadística debe usarse para generar la estimación.8

Error

Error que se identifica al editar, codificar, capturar en la computadora o tabular los datos.

No existe una solución "correcta" o sencilla a la pregunta sobre la forma de manejar las respuestas fallantes. Todo depende de los propósitos del estudio, la incidencia de las respuestas fallantes y los métodos que se usen para analizar los datos. Como dijimos, otro propósito de la tabulación unidireccional es localizar los errores cometidos durante la edición, codificación o introducción de datos en la computadora. Considere la tabulación unidireccional del número de vehículos por familia que se muestra en el anexo 19.5. La comparación con el cuestionario original indica que la familia que supuestamente indicó tener nueve automóviles en realidad tiene uno. El 9 es un error. La tabulación unidireccional lo reveló y es posible corregirlo en una etapa muy temprana del análisis, con dificultades y gasto mínimos. El número de casos que sirve como base de la tabulación unidireccional del anexo 19.5 es 100 y, de tal suerte, los números se convierten fácilmente en porcentajes. Sin embargo, en muchos casos la conversión no es tan sencilla. Empero, una buena práctica es indicar siempre porcentajes en la tabla, puesto que facilitan la comunicación. Así, una forma más usual de presentar los datos del estudio de automóviles, después de corregir los errores, se ilustra en el anexo 19.6.

A N E X O 19.5 Número de automóviles por familia

Número de familias 74 23 2 1

1 2 3 9

ANEXO 19.6 Número de automóviles por familia

1 2 3

Número de familias

Porcentaje de familias

74 23 2

75 23 2

100

100

Tabulación

Caso especial

Observación que el analista decide tratar como especial porque su incidencia difiere mucho del resto de las observaciones.

, 5i? J^tí^^^k

Observe que los porcentajes se presentan sin fracciones decimales. En este caso, son enteros, ya que el tamaño de muestra fue 100; pero en muchos casos será necesario redondearlos. Siempre deben usarse enteros, ya que son más legibles. Además, los decimales suelen transmitir una exactitud mayor que la sustentable en los datos, particularmente con muestras pequeñas. Aunque en algunos casos el análisis justifica mostrar porcentajes con una cifra decimal (y muy pocas veces con dos cifras decimales), la regla general en la presentación de porcentajes es que las fracciones decimales deben omitirse, a menos que tengan un propósito especial.9 A veces, los porcentajes se muestran entre paréntesis (anexo 19.7) inmediatamente a la derecha o abajo del dato correspondiente en la tabla. En otras, sólo se indican los porcentajes. En tal caso, es imperativo que se proporcione el número total de casos que sirve de fundamento a los porcentajes. Otro uso de la tabulación unidireccional es localizar los casos especiales, que no son errores, sino observaciones de incidencia tan distinta al resto de las observaciones que el analista decide darles precisamente ese tratamiento. Ello podría significar su eliminación del análisis o determinar los factores específicos que generan esas observaciones singulares. Por ejemplo, si la familia del ejemplo anterior realmente hubiera tenido nueve automóviles se habría considerado un caso especial, por ser inusual que una familia tenga tantos vehículos. Considere igualmente el ejemplo de la tabulación de ingresos contenida en el anexo 19.7, haciendo caso omiso por el momento de la columna de la extrema derecha. La tabulación indica que cuatro familias tienen ingresos mayores de 105 000 dólares, mientras que en el anexo 19.4 sólo una tenía un ingreso anual que excedía de 161 000, a saber, la número 1081, con ingreso de 304200 dólares. Esta familia contrasta abiertamente con el resto de la muestra y sería apropiado considerarla como caso especial. Lo que decida hacer el analista con esa observación depende de los propósitos del estudio. En este caso, es razonable pensar que una familia tenga tal ingreso, de modo que la observación se mantiene como parte del análisis. Un cuarto uso de la tabulación de frecuencias unidireccional es determinar la distribución empírica de la característica en cuestión. Ciertos analistas hacen caso omiso de la distribución de las variables y calculan automáticamente datos estadísticos de resumen, como la media. Omitir la distribución de las variables puede ser un error grave. Considere el caso de un nuevo aderezo: En promedio, los consumidores no querían realmente que fuera ni muy picante ni muy poco picante. La calificación media de los participantes en la prueba fue cercana al punto medio de la escala, que tenía "muy poco picante" y "muy picante" como adjetivos bipolares. Ello encajaba con una idea preconcebida de los clientes.

A N E X O 19.7

Ingreso en dólares Menos de 15 000 15 000 a 24 900 25 000 a 34 900 35 000 a 44 900 45 000 a 54 900 55 000 a 64 900 65 000 a 74 900 75 000 a 84 900 85 000 a 94 900 95 000 a 104 900 Más de 105 000 Número total de familias

Número de familias

Número acumulativo de familias

8 25 15 18 8 8 7 3 1 3

8 33 48 66 74 82 89 92 93 96 100

(8.0) (25.0) (15.0) (18.0) (8.0) (8.0) (7.0) (3.0)

4

(1.0) (3.0) (4.0)

100

(100.0)

(8.0) (33.0) (48.0) (66.0) (74.0) (82.0) (89.0) (92.0) (93.0) (96.0) (96.0)

598

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares Sin embargo, el examen de la distribución de calificaciones reveló la existencia de una alta proporción de consumidores que querían que el aderezo fuera poco picante y otra parte, igualmente grande, que lo prefería muy picante. Eran relativamente pocos los que se inclinaban por un producto intermedio, como podría haberse pensado al considerar únicamente la media.10

Histograma Gráfica de barras en que los valores de la variable se colocan en el eje de las abscisas, o eje X, y la frecuencia absoluta o relativa de los valores se indica en el eje de las coordenadas, o eje Y. Polígono de frecuencias Figura que se obtiene de un histograma al conectar el punto medio de las barras del histograma con rectas. Función de distribución acumulativa Función que muestra el número de casos con un valor menor o igual que una cantidad especificada; la función se genera al conectar los puntos que representan las combinaciones dadas de X(valores) y Y (frecuencias acumulativas) con rectas.

BjBtilffsBBWfl

Siempre es conveniente darse una idea de la distribución de la variable antes de emprender su análisis. La distribución de la variable puede observarse mediante un histograma, gráfica de barras con valores sucesivos de la variable colocados en el eje de las abscisas, o eje X, y la frecuencia absoluta o relativa de los valores en el eje de las coordenadas, o eje 7. El histograma de los datos de ingreso del anexo 19.7 se muestra en la figura 19.2, con omisión de los ingresos mayores de 105 000 dólares, ya que incluirlos habría requerido alargar excesivamente el eje de ingresos. Es evidente que la distribución de ingresos se desvía hacia la derecha. Sus datos reales pueden compararse con una distribución teórica para determinar si son compatibles con un modelo a priori. También es posible obtener más información de la distribución empírica de los ingresos mediante un polígono de frecuencias, que se deriva del histograma al conectar los puntos medios de las barras mediante rectas. El polígono de frecuencias de ingresos está sobrepuesto al histograma en la figura 19.2. Una forma alterna para representar la distribución empírica es la función de distribución acumulativa empírica. Una vez más, la tabulación unidireccional es la fuente de los datos. No obstante, en este caso se determina el número de observaciones cuyo valor es menor o igual que una cantidad especificada, es decir, se generan frecuencias acumulativas. Así pues, en la columna de la extrema derecha del anexo 19.7, se observan ocho familias con ingreso menor de 15 000 dólares, 33 (8 + 25) con ingreso de 24900 dólares o menos, y 48 (8 + 25 + 15) con ingreso de 34 900 o menos. Estas frecuencias acumulativas se denotan en el eje de coordenadas de la figura 19.3, mientras que el eje de las abscisas contiene una vez más los ingresos. La función de distribución acumulativa empírica se genera al conectar los puntos que representan las combinaciones dadas de X (valores) y Y (frecuencias acumulativas) con rectas. La función de distribución acumulativa también sirve para determinar si la distribución de ingresos observada es compatible con otra teórica o supuesta. Además, puede usarse para calcular

Tabulación

599

^•j^nQ^^BCEÎ

algunas de las mediciones más comunes, como mediana, cuartiles y percentiles. Estas últimas simplemente se leen en la gráfica, una vez marcadas las frecuencias relativas acumulativas, que en el ejemplo son iguales a las frecuencias relativas absolutas divididas entre 100, puesto que son 100 los casos. Por definición, la mediana de la muestra es un valor tal que 50% de los valores restantes se sitúa por debajo y el resto, arriba de él. La lectura de esa mediana en la gráfica de distribución acumulativa requiere únicamente trazar una recta horizontal desde el punto 0.50 del eje de frecuencias relativas hasta que se interseque con este caso de la gráfica y luego extender una recta vertical desde el punto de intersección hasta el eje X. La intersección con el eje X es de manera aproximada la mediana de la muestra. En el ejemplo, se ubica en 35 700. La calidad de la aproximación puede verificarse con la determinación real de la mediana a partir de los datos existentes. Los cuartiles de la muestra podrían determinarse en forma similar. El primer cuartil de la muestra (también llamado percentil 25) es un valor tal que 25% de las observaciones queda por debajo de él. Ese primer cuartil se determina al trazar una recta horizontal desde el punto 0.25 del eje de frecuencias relativas hasta que se interseque con la gráfica, para luego extender una recta vertical hasta el punto de intersección con el eje horizontal, donde se lee el valor del primer cuartil. Así, en este caso el valor obtenido es de 17 300 dólares. El procedimiento del tercer cuartil (percentil 75) y de cualquier otro es el mismo que con la mediana o primer cuartil. Lo único que cambia es el punto en el cual se inicia la recta horizontal. Además de todo lo anterior, la tabulación unidireccional es útil para calcular otras mediciones de razones, como la moda, la mediana y la desviación estándar. La moda es la respuesta más frecuente y puede leerse directamente de la tabulación unidireccional. Así, el anexo 19.6 indica que la mayoría de las familias sólo tiene un vehículo.

600

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares La media o respuesta "promedio" se calcula con una tabulación unidireccional al ponderar cada valor por su frecuencia, sumar los productos y dividir entre el número de casos. El número promedio de automóviles por familia, dados los datos del anexo 19.6, se calcula como sigue: Valor

Frecuencia

Valor x Frecuencia

1 2 3

75 23 2

75 46 6_

100

127

, j 127 El resultado es — = 1.27 vehículos por familia.

La desviación estándar proporciona una medida de la dispersión de los datos. Se calcula con la tabulación unidireccional al tomar la desviación de cada valor respecto de la media y elevarlas al cuadrado. Luego, se multiplican los resultados por la frecuencia con que ocurre cada uno, se suman los productos y se divide la suma entre la unidad menos el número de casos para obtener la varianza de la muestra. Luego, la raíz cuadrada de la varianza de la muestra es la desviación estándar de la muestra. El cálculo de la desviación estándar es, de tal suerte, similar al de datos no agrupados, excepto que cada valor se pondera por su frecuencia. Por ende, la desviación estándar de los datos del anexo 19.7 se calcularía como sigue: Frecuencia x Valor Valor-Media (Valor - Media)2 Frecuencia Diferencia al cuadrado

1

2 3

-27 .73 1.73

0.0729 0.5329 2.9929

75 23 2

5.4675 12.2567 5.9858 23.7100

Se obtiene una varianza de 23.7100 / 99 = 0.2395, con desviación estándar de V0.2395 = 0.4894. No hemos hablado de la tabulación unidireccional como vehículo de comunicación de los resultados. Basta que el lector observe el anexo 19.4 para darse cuenta de qué se puede indagar acerca de la variable de ingreso y luego compare con lo obtenido mediante la tabulación unidireccional del anexo 19.7. Considere también que la tabulación unidireccional sirve como punto de partida para el histograma, polígono de frecuencias, función de distribución acumulativa empírica y cálculo de datos estadísticos de resumen, por lo que sólo un analista insensato no dedicaría tiempo a elaborar tabulaciones unidireccionales de las variables del estudio y a representar gráficamente los resultados para darse una idea de su distribución.11

Tabulación cruzada La tabulación unidireccional es útil para examinar separadamente las variables de la investigación, mientras que la cruzada es muy importante para estudiar las relaciones entre variables. En la tabulación cruzada, la muestra se divide en subgrupos para indagar cómo cambia la variable dependiente de un subgrupo a otro. Está claro que se trata de la técnica de análisis de datos más usada en la investigación de mercados. Inclusive existen quienes la califican como lo "primordial" de la investigación aplicada. Muchas investigaciones de mercados no van más allá de la tabulación cruzada, además de que numerosos estudios en que se usan métodos analíticos más precisos no dejan de incluirla como uno de sus componentes significativos. Así, tanto analistas como tomadores de decisiones deben entender cómo se elaboran e interpretan las tabulaciones cruzadas. Considere la relación que hay, si acaso, entre el número de vehículos y el ingreso de cada familia. En aras de mantener la sencillez del ejemplo, suponga que el analista sólo se interesa en determinar si en una familia con ingreso superior al promedio las probabilidades de poseer dos o más vehículos son mayores que las de una familia con ingreso menor que el promedio. Suponga también que 37 500 dólares es la mediana de ingreso de la población y el valor que se usará para dividir a las familias de la muestra en dos grupos, de ingresos mayores y menores que el promedio.

Tabulación

6W

En el anexo 19.8 se presenta la clasificación bidirectional de las familias de la muestra por ingreso y número de vehículos. Al observar los totales marginales, se aprecia que 75 familias tienen un vehículo o menos, y 25, dos vehículos o más. También se advierte que la muestra es representativa de la población, al menos en cuanto al ingreso: 54 familias se ubican en el grupo de ingreso menor que el promedio, con el punto de corte de 37 500 dólares. ¿Acaso el número de vehículos depende del ingreso? Sin duda, así parece ser con base en el anexo 19.8, ya que 19 de las familias con dos o más vehículos son parte del grupo de ingresos altos. ¿Es posible hacer algo más que arroje luz adicional sobre la relación? La respuesta es sí: calcular los porcentajes. Los anexos 19.9 y 19.10 son equivalentes matemáticos del 19.8, si bien se basan en porcentajes estimados en direcciones distintas, horizontal en el anexo 19.9 y vertical en el 19.10. Estos anexos contienen mensajes diferentes. El 19.9 hace pensar que la propiedad de varios vehículos se ve afectada por el ingreso familiar: 41% de las familias con ingreso superior al promedio tiene dos o más automóviles, mientras que apenas 11% de las familias con ingreso menor que el promedio los poseen. Éste es un resultado concluyente. Por otra parte, la historia es distinta en el anexo 19.10. Allí se indica que 64% de familias con un vehículo tiene ingreso menor que el promedio, mientras que apenas 24% de familias con dos o más vehículos tienen un ingreso menor que el promedio. ¿Acaso ello significa que tener varios vehículos abre la puerta a mayores ingresos? Definitivamente no. En vez de ello, sólo ilustra una regla fundamental del cálculo de porcentajes: calcule siempre los porcentajes en la dirección del factor causal o a través del factor de efecto. En este caso, es lógico considerar a los ingresos como causa o variable independiente y a la propiedad de varios vehículos como efecto o variable dependiente. Así, los porcentajes se calculan correctamente en la dirección de los ingresos, como se muestra en el anexo 19.9.

A N E X O 19.8

NUMERO DE AUTOMÓVILES Ingreso en dólares

2 o más

1 o ninguno

Menos de 37 500 Más de 37 500 Total

Total

48 _27

6 ^9

54 46_

~75

25

ÜT

A N E X O 19.9

NÚMERO DE AUTOMÓVILES Ingreso en dólares Menos de 37 500 Más de 37 500

1 o ninguno

2 o más

89% 59%

11% 41%

Total 100% 100%

Número de casos 54 46

A N E X O 19.10

Ingreso en dólares Menos de 37 500 Más de 37 500 Total (Número de casos)

1 o ninguno

2 o más

64% 36%

24% 76%

Í00% (75)

100% (25)

602

,


Probabilidad condicional La que se asigna al evento A cuando se sabe que ha ocurrido el evento B o la que se asignaría al evento A si se supiera que ocurrirá el evento B.

Una forma útil de determinar la dirección del cálculo de los porcentajes es pensar en el problema con base en probabilidades condicionales, es decir, de que ocurra un evento cuando ha ocurrido u ocurrirá otro. Así, tiene sentido la idea de que es probable que una familia tenga dos o más automóviles dado el hecho de que sus ingresos son altos, no así la de que es probable que la familia perciba ingresos altos dado el hecho de que posee dos automóviles o más. La tabulación cruzada bidireccional proporciona cierta información de la relación de dependencia, sin ser la respuesta final. En vez de ello, constituye el principio. Considere la relación de la propiedad de varios automóviles con el tamaño de la familia. El anexo 19.11 indica el número de familias pequeñas y grandes (cinco miembros o más) con dos o más automóviles. Ahora bien, los analistas considerarían lógicamente al tamaño familiar como causa de la propiedad de varios automóviles, no a la inversa. Así, los porcentajes se deberían estimar de manera correcta en la dirección del tamaño de la familia o a través del número de vehículos. El anexo 19.13, que muestra los porcentajes, hace pensar que el número de vehículos por familia se ve afectado por el tamaño familiar: 77% de las familias grandes poseen dos o más vehículos, mientras que apenas 10% de las familias pequeñas los tiene. Este resultado hace surgir una pregunta: ¿Acaso tener varios vehículos depende del tamaño de la familia o, como se había pensado anteriormente, del ingreso familiar? La forma correcta de contestar esta pregunta es mediante el tratamiento simultáneo del ingreso y tamaño familiares. En efecto, es necesario dividir la tabla de clasificación cruzada bidireccional y formar una tabla tridireccional, de ingreso, tamaño familiar y propiedad de varios automóviles. Una forma de hacerlo se ilustra en el anexo 19.13. Éste, en cierto sentido, consiste en dos tablas de clasificación cruzada de la propiedad de varios vehículos contra el ingreso: una para familias pequeñas de cuatro o menos miembros, y otra para familias grandes de cinco o más integrantes.

A N E X O 19.11 NÚMERO DE AUTOMÓVILES Tamaño de la familia

1 o ninguno

4 o menos 5 o más

70 5

Total

75

2 o más

Total

8 17 25

78 22 100

A N E X O 19.12 NÚMERO DE AUTOMÓVILES

Tamaño de la familia 4 o menos 5 o más

1 o ninguno

2 o más

Total

Número de casos

90% 23%

10% 77%

100% 100%

(78) (22)

A N E X O 19.13 4 MIEMBROS O MENOS: NÚMERO DE AUTOMÓVILES Ingreso en dólares

lo ninguno

2o más

NUMERO TOTAL DE AUTOMÓVILES

5 MIEMBROS O MÁS: NÚMERO DE AUTOMÓVILES

Total

ninguno

2o mas

Total

Uno o ninguno

2o mas

1o

Total

Menos de 37 500 Más de 37 500

44 26

2 6

46 32

4 1

4 13

8 14

48 27

6 19

54 46

Total

70

8

78

5

17

22

75

25

100

Tabulación

603

Una vez más, en cada tabla se deben calcular los porcentajes en la dirección del ingreso. El anexo 19.14 contiene esos porcentajes, los cuales indican que la propiedad de varios vehículos depende del ingreso y tamaño familiares. En familias de cuatro miembros o menos, 19% de las familias con ingreso mayor que el promedio posee dos o más vehículos, mientras que apenas 4% con ingreso menor que el promedio tiene varios automóviles. En cuanto a familias grandes, 93 y 50% con ingresos mayor y menor que el promedio, respectivamente, es propietaria de varios automóviles. Las comparaciones precedentes resaltan el efecto de los ingresos sobre la propiedad de varios vehículos, en condiciones de igualdad de tamaño familiar. También podría compararse el efecto de dicho tamaño sobre la propiedad de varios automóviles, con ingresos constantes. De ser así, se descubriría que cada tamaño aún proporciona una explicación parcial de la propiedad de varios vehículos. Ahora bien, el lector tal vez sienta un poco a disgusto con la representación de los datos en los anexos 19.13 y 19.14. Aunque es necesario inferir la información de ellos, tal vez se haya preguntado si seria factible presentarla de manera más reveladora. Sí es posible, con la condición de que se esté dispuesto a aceptar un par de mejoras en la presentación. Observe específicamente la primera fila de la primera sección del anexo 19.14, según se reproduce en el anexo 19.15. Toda la información contenida en esta tabla puede condensarse en una cifra, 4%. Éste es el porcentaje de familias pequeñas de ingreso menor que el promedio que tiene dos o más vehículos. Se concluye que el porcentaje complementario, 96%, es el de familias con un vehículo o sin automóvil. En el anexo 19.16 se muestran los datos restantes del anexo 19.14, tratados en la misma forma. En cada caso, se muestra el porcentaje de familias de cada categoría con dos o más automóviles. Aunque

A N E X O 19.14

4 MIEMBROS O MENOS: NÚMERO DE AUTOMÓVILES Ingreso en dólares Menos de 37 500 Más de 37 500

5 MIEMBROS O MAS: NÚMERO DE AUTOMÓVILES

NUMERO TOTAL DE AUTOMÓVILES

1o ninguno

2o más

Total

lo ninguno

2o más

Total

Unoo ninguno

2o más

Total

96% 81%

4% 19%

100% (46) 100% (32)

50% 7%

50% 93%

100% (8) 100% (14)

89% 59%

11%

100% (54)

41%

100% (46)

ANEXO 19.15

4 MIEMBROS O MENOS NÚMERO DE AUTOMÓVILES Tamaño de la familia Menos de 37 500

1 o ninguno ¡%

2 o más

Total

4%

100%(46)

A N E X O 19.16

TAMAÑO DE LA FAMILIA Tamaño de la familia Menos de 37 500 Más de 37 500

1 o ninguno

2 o más

Total

4% 19%

50% 93%

11% 41%

604


Relación total

Relación entre las variables sin considerar los niveles de otras variables, también llamada relación de orden cero. Relación condicional

Relación entre dos variables cuando los valores de una o más variables adicionales se consideran en el análisis; estas últimas se llaman variables de control.

se presenta la misma información que en el anexo 19.14, el mensaje se comunica con mucho mayor claridad. El efecto separado del ingreso sobre la propiedad de varios vehículos, con tamaño familiar constante, puede determinarse al leer las columnas hacia abajo y el efecto del tamaño familiar, en condiciones de igualdad de ingreso, al leer horizontalmente las filas. Omitir los porcentajes complementarios ayudó a revelar la estructura de los datos. Por consiguiente, en páginas siguientes se usará esta forma de presentación cuando se intente determinar el efecto de diversas variables explicativas consideradas simultáneamente. La relación original entre el número de vehículos y el ingreso familiar reflejada en el anexo 19.9 se llama relación total (o de orden cero) entre las variables. El anexo 19.16, que ilustra la relación de dos variables en las categorías de tamaño familiar, se denomina tabla condicional, ya que indica la relación condicional entre las variables. En este caso, el tamaño familiar es una variable de control. Las tablas condicionales con una variable de control se llaman tablas condicionales de primer orden; las basadas en dos variables de control, tablas condicionales de segundo orden y así sucesivamente. ¿Cuál variable tiene mayor efecto sobre la propiedad de varios vehículos: el ingreso o el tamaño familiares? Un método útil para abordar esta pregunta es calcular la diferencia de proporciones como función del nivel de la variable.12 Ello se logra con las tablas de orden cero y con tablas condicionales de orden más alto. Considere de nuevo el anexo 19.9, con la atención centrada en el efecto del ingreso sobre las probabilidades de que una familia tenga varios automóviles. La proporción de familias de bajos ingresos con dos o más vehículos es de 0.11, mientras que aumenta a 0.41 entre las de ingresos altos. Está claro que tales probabilidades difieren con el ingreso familiar; en concreto, el ingreso alto aumenta las probabilidades de tener dos o más vehículos en 0.3 (0.41 - 0.11), en comparación con el ingreso bajo. Un análisis similar, aplicado al anexo 19.12, indica que la probabilidad de tener varios automóviles difiere con el tamaño de la familia. Apenas 0.1 de las familias pequeñas posee varios vehículos, mientras que 0.77 de las familias grandes los tiene. De tal suerte, una familia grande incrementa las probabilidades de ser propietaria de dos o más automóviles en 0.67 (0.77 - 0.1) si se compara con las familias pequeñas. Determinar si el ingreso o el tamaño de la familia producen un efecto máximo requiere considerarlos simultáneamente con un análisis similar. El anexo 19.16 contiene los datos necesarios para realizar ese análisis. En primer término, se analiza el efecto del ingreso. La forma correcta de hacerlo es mantener constante el tamaño de la familia, lo que significa, en lo fundamental, que debe investigarse la relación del ingreso con la propiedad familiar en familias pequeñas y luego en familias grandes. En las primeras, el ingreso alto aumenta las probabilidades de tener varios automóviles en 0.15 (0.19 — 0.04), al tiempo que en las familias grandes de ingresos altos se incrementan las probabilidades de tener varios vehículos en 0.43 (0.93 — 0.5). La incidencia de la relación del ingreso con la propiedad de varios automóviles difiere con el tamaño de la familia. Ello significa que existe una interacción estadística de las variables independientes, de modo que para generar un solo cálculo del efecto del ingreso sobre la propiedad de vehículos es necesario estimar algún promedio de los efectos separados. El adecuado es un promedio ponderado, que toma en cuenta el tamaño de los grupos respecto de los cuales se calculan los efectos separados. La muestra de 100 familias incluye 78 pequeñas y 22 grandes, de modo que el peso de unas y otras es de 0.78 y 0.22, respectivamente. Así, el promedio ponderado se calcula como sigue: 0.15(0.78)+ 0.43(0.22) = 0.21 lo cual hace pensar que, en promedio, el ingreso alto hace que las probabilidades de tener dos o más vehículos aumenten en 0.21 sobre el grupo de ingresos bajos. La investigación del efecto del tamaño de la familia requiere mantener constante el ingreso o, en forma alterna, investigar el efecto del tamaño sobre la propiedad de vehículos múltiples en familias de bajo ingreso, luego las de alto ingreso y finalmente generar un promedio ponderado de los dos resultados, si es que difieren. En las familias de bajos ingresos, si son grandes aumentan las probabilidades de tener varios automóviles en 0.46 (0.5 — 0.04), en comparación con las familias pequeñas. En el caso de ingresos altos, una familia grande las incrementa en 0.74 (0.93 - 0.19) respecto de las familias pequeñas. Puesto que hay 54 y 46 familias de ingresos bajos y altos, respectivamente, el peso apropiado para ponderar los dos efectos sería de 0.54 y 0.46, en el mismo orden. La estimación arroja lo siguiente:

Tabulación

60S

0.46(0.54) + 0.74(0.46) = 0.59 como cálculo del efecto del tamaño de la familia en la propiedad de varios vehículos. El tamaño de la familia tiene un efecto mayor en la propiedad de varios automóviles que el del ingreso. De manera específica, aumenta las probabilidades de tener dos o más automóviles en 0.59, mientras que el ingreso lo hace en 0.21. El ejemplo precedente resalta una aplicación significativa de la tabulación cruzada: el uso de una variable adicional para perfeccionar la tabulación cruzada inicial. En este caso, el tamaño de la familia se usó para perfeccionar o mejorar la relación de la propiedad de varios automóviles con el ingreso. Ésta es apenas una de las múltiples aplicaciones de las tabulaciones cruzadas sucesivas de variables y, de hecho, pueden surgir diversas condiciones en que se introduzcan variables adicionales en una tabulación cruzada, como se muestra en las secciones del anexo 19.17. La tabulación bidireccional podría reflejar la existencia o ausencia de relación entre las variables. La adición de una tercera variable a veces no cambia la conclusión inicial, mientras que en otras indica la presencia de un cambio significativo. Sección I: La introducción de una tercera variable modifica la relación inicial Después de considerar la sección I-A ("Mejora la explicación") del análisis precedente, aquí se analizan las condiciones alternas. Tome la sección I-B, "Revela una explicación falsa". Uno de los propósitos del estudio sobre la propiedad de automóviles era determinar qué familias compran tipos específicos de vehículos, por ejemplo furgonetas. Se esperaba que la propiedad de furgonetas se relacionara con el estilo de vida y, en particular, que las personas con una orientación liberal tiendan más a la propiedad de furgonetas, en comparación con las conservadoras por naturaleza. Se elaboró el anexo 19.18 con los datos primarios sobre propiedad de vehículos que se muestran en el anexo 19.4 para probar tal hipótesis. Al contrario de lo esperado, las personas conservadoras propenden más que las liberales a comprar furgonetas, a saber, 24 y 16% en la muestra, respectivamente.

ANEXO 1 9 1 7

CON LA VARIABLE ADICIONAL Conclusión inicial Alguna relación

Cambiar conclusión

Conservar conclusión

I A. Mejora la explicación B. Revela una explicación falsa (espuria) C. Indica condiciones limitadas

Sin relación

III

II

IV

ANEXO 19.18

¿ES PROPIETARIO OE UNA FURGONETA? Estilo de vida Liberal Conservador

Sí 9(16%) 11(24%)

No

Total

46 (84%) 34 (76%)

55(100%) 45(100%)

606

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares ¿Existe alguna explicación lógica de este descubrimiento inesperado? Considere, en el análisis, la inclusión de una tercera variable, la región donde reside la familia. Es posible obtener una imagen clara de la relación entre las tres variables, consideradas a un tiempo, mediante el uso de la convención acordada: presentar simplemente el porcentaje en cada categoría. El complemento, 100 menos el porcentaje, indica la proporción que no es propietaria de furgonetas. Como se muestra en el anexo 19.19, la propiedad de furgonetas no se relaciona con el estilo de vida, sino que depende de la región del país donde radica la familia. Cuando se mantiene constante la región, no hay ninguna diferencia respecto de tal propiedad entre liberales y conservadores. Las familias que viven en el sur tienen mucho mayores probabilidades de ser propietarias de una furgoneta que quienes residen en estados septentrionales. Se trata meramente de la coincidencia de que los sureños son mucho más conservadores que los norteños. Por tanto, se afirma que la relación original es falsa o espuria. Aunque parecería contraproducente calcular la diferencia de proporciones para determinar el efecto de cada variable en cada una de las condiciones potenciales del anexo 19.17, sí es útil hacerlo en este caso para demostrar qué significa efecto principal sin interacción estadística. El ejemplo también es útil para reforzar el concepto de cómo la estimación de la diferencia de proporciones sirve para aislar las relaciones causales entre los datos de la tabulación cruzada. Considere primero la relación de orden cero entre la propiedad de furgonetas y el estilo de vida, que se ilustra en el anexo 19.18. Ser conservador aumenta las probabilidades de propiedad de una furgoneta en 0.08 (0.24 — 0.16), en comparación con ser liberal. Empero, el anexo 19.19 muestra que se trata de un efecto espurio o falso debido a la región del país, puesto que desaparece cuando se mantiene constante la región. Entre los residentes del norte, la relación parcial de la propiedad de furgoneta con el estilo de vida es 0.00 (0.05 — 0.05). En cuanto a los residentes del sur, hay una probabilidad levemente mayor de propiedad de furgonetas entre los conservadores, a saber, 0.02 (0.43 — 0.41). Se trata de un efecto de tan poca cuantía que puede atribuirse al error de redondeo, particularmente porque las proporciones se calcularon sólo a dos decimales y el número de casos es pequeño. Sin importar en qué región del país resida una familia, su orientación liberal o conservadora no tiene efecto en el hecho de que sea propietaria de una furgoneta. A la inversa, note que el efecto de la región es significativo y constante. En familias liberales, vivir en el sur aumenta las probabilidades de poseer una furgoneta en 0.36 (0.41 - 0.05), en comparación con la residencia en el norte. En las familias conservadoras el valor correspondiente en el sur es de 0.38 (0.43 — 0.05). Dentro de los límites del error de redondeo, el efecto es el mismo en las familias con ambas orientaciones de estilo de vida, lo cual significa la ausencia de interacción entre las dos variables de predicción. En su lugar, hay sólo un efecto principal de la región en la propiedad de una furgoneta y el mejor cálculo de su magnitud está dado por cualquiera de esos dos cálculos o su promedio. Considere ahora la cuestión de la propiedad de vehículos extranjeros económicos (parte I-C, "Proporcionar condiciones límites"). ¿Acaso depende del tamaño de la familia? Así parecería, conforme al anexo 19.20. ¡Las familias pequeñas tienen menos probabilidades de ser propietarias de un vehículo extranjero económico que las familias grandes! Apenas 8% de las primeras y 27% de las segundas tiene un automóvil de ese tipo. Esta relación es interesante, ya que resulta contraria a lo que se habría esperado intuitivamente. ¿Es posible explicarla? A continuación, se expandirá esta clasificación cruzada mediante la adición de una variable, del número de vehículos que tiene cada familia. En el anexo 19.21 se presentan los porcentajes, según los cuales sólo cuando las familias grandes son propietarias de dos o más vehículos uno de ellos es un

A N E X O 19.19 REGION DEL PAÍS Estilo de vida Liberal Conservador

Norte

Sur

Total

5% 5%

41% 43%

16% 24%

Tabulación

607

ANEXO 19.20 ¿TIENE UN AUTOMÓVIL EXTRANJERO ECONÓMICO? Tamaño de la famlia Liberal Conservador

Sí

No

Total

6(8%) 6(27%)

72(92%) 16(73%)

78(100%) 22(100%)

NÚMERO DE VEHÍCULOS Tamaño de la familia

1 o ninguno

2 o más

Total

4 o menos

6%

25%

8%

5 o más

0%

35%

27%

¿TIENE UNA CAMIONETA? Tamaño de la familia 4 o menos 5 o más

SÍ 3(4%) 15(68%)

No

Total

75(96%) 7(32%)

78(100%) 22(100%)

INGRESO Tamaño de la familia 4 o menos 5 o más

Menos de 37 500 dólares

Más de 37 500 dólares

Total

4%

3%

4%

(63%

71%

68%

automóvil económico extranjero. Ninguna de las familias grandes con un solo automóvil es propietaria de un vehículo de este tipo. La introducción de la tercera variable ha revelado una condición que limita la propiedad de automóviles económicos extranjeros: la de tener varios vehículos en el caso de familias grandes. Sección II: Se conserva la conclusión inicial de una relación Considere ahora el análisis de la propiedad de camionetas con base en los datos del anexo 19.4. A primera vista parecería que se relaciona con el tamaño de la familia. Podría afirmarse que las familias grandes tienen más necesidad de una camioneta que las pequeñas. La tabulación cruzada de estas dos variables del anexo 19.22 indica que las familias grandes tienen mayor probabilidad de poseer una camioneta, 68%, en contraste con apenas 4% de las familias pequeñas. No obstante lo anterior, tome en cuenta si el ingreso también podría ejercer efecto en el hecho de tener una camioneta. Como se ilustra en el anexo 19.23, sí lo tiene y es mucho mayor que el tamaño de la familia. Al pasar de familias pequeñas a familias grandes, ocurre un aumento considerable de las pro-

608

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares habilidades de tener una camioneta. Sin embargo, en las familias de altos ingresos dicho incremento es mayor. En forma alterna, al enfocarse únicamente en las familias grandes, la propiedad de camionetas aumenta de las familias con ingresos menores que el promedio en comparación con las de ingresos mayores que el promedio. Empero, se conserva la conclusión inicial: las familias grandes tienden más a comprar camionetas. Por añadidura, el efecto del tamaño de la familia sobre la propiedad de una camioneta es mucho mayor que el del ingreso. Sección III: Se comprueba la relación con la introducción de una tercera variable Suponga que uno de los propósitos del estudio es determinar las características de familias que compraron a crédito sus vehículos. Compare la tabulación cruzada de deuda a plazos con el nivel de estudios del jefe de familia. Los datos del anexo 19.24 se obtienen cuando se clasifica a las familias del anexo 19.4 en una de dos categorías de estudios: bachillerato terminado o menos y licenciatura parcial o más. Como es evidente, no hay una relación entre los estudios y la deuda a plazos, ya que el porcentaje de familias con préstamo para automóviles vigente es de 30% en ambos casos. En el anexo 19.25 se ilustra una situación en que el ingreso también se considera en el análisis. En familias con ingreso menor que el promedio, la deuda a plazos aumenta con el nivel de estudios, mientras que en las de ingreso mayor que el promedio ocurre lo contrario. El efecto del nivel de estudios se vio opacado en el análisis original porque los efectos se cancelan mutuamente. Cuando también se consideran los ingresos, es muy significativa la relación de la deuda a plazos con el nivel de estudios. Sección IV: Se conserva la conclusión de la ausencia de relación, con la introducción de una tercera variable Considere de nuevo la pregunta de la propiedad de una camioneta. Ya se vio que guarda relación con el tamaño familiar. Olvide por el momento ese resultado y empiece el análisis con la pregunta: ¿Se ve afectada la propiedad de una camioneta por la región del país donde reside la fami-

ANEXO 19.24 ; COMPRO A CRÉDITO EL VEHÍCULO?

Sí

No

Total

24(30%) 6 (30%)

56 (70%) 14(70%)

80(100%) 20(100%)

Estudios del jefe de famlia Bachillerato o menos Licenciatura parcial

ANEXO 19.25 INGRESO Estudios del jefe de familia


Más de 37500 dólares

Total

12% 40%

58% 27%

30% 30%

Bachillerato o menos Licenciatura parcial ANEXO 19.26

/TIENE UNA CAMIONETA? Región Norte Sur

Sí

No

Total

11(18%) 7(18%)

49 (82%) 33 (82%)

60(100%) 40(100%)

Tabulación

ÉH

lia? En el anexo 19.26 se muestra una respuesta inicial. La propiedad de una camioneta no depende de la región: tiene una camioneta 18% de las familias de la muestra, tanto del norte como del sur. Ahora, considere la relación cuando se toma en cuenta nuevamente el tamaño de la familia. Los datos correspondientes se presentan en el anexo 19.27. Una vez más, los porcentajes son constantes de una región a otra. Aunque hay una variación leve, se debe a la exactitud del redondeo. Las familias pequeñas propenden poco a comprar camionetas, sin importar donde vivan. Las familias grandes tienden más a adquirir este vehículo, también con independencia del sitio donde residan. La falta original de relación entre la propiedad de una camioneta y la región de residencia se confirma con la adición de la tercera variable, el tamaño de la familia. Comentarios finales sobre la tabulación cruzada Los ejemplos precedentes deben confirmar la enorme utilidad de la tabulación cruzada como herramienta de análisis. Se ha visto que la tercera variable: 1) ayuda a descubrir una relación no apreciable de inmediato y 2) origina la modificación de las conclusiones extraídas con base en la clasificación de dos variables. El lector tal vez se pregunte: ¿Por qué quedarse con tres variables? ¿Cambiaría la conclusión si se añade una cuarta variable o una quinta? Sí lo haría. El problema es que nunca se sabe cuándo dejar de añadir variables. La conclusión siempre es susceptible de cambio al agregar la o las variables "correctas". Por ejemplo, actualmente hay mucha preocupación acerca de la desaparición de la clase media en países como Estados Unidos y las consecuencias sociales y económicas de ese fenómeno. Sin embargo, la pregunta real es si en verdad esta clase está desapareciendo. En la Ventana de investigación 19.1 se presenta este tema y se resalta qué ocurre cuando se manejan otros factores, como edad y estado civil. Así, el analista siempre está en posición de "inferir" que existe una relación. Investigaciones ulteriores podrían demostrar que la inferencia fue incorrecta. Es por ello que la acumulación de

ANEXO 19.27

TAMAÑO DE LA FAMILIA Región

4 o menos

Norte Sur


4% 3%

Somas

Total

69% 67%

18% 18%

Desaparición de la clase media: ¿hecho o fantasía?

En años recientes, ha habido una aceptación creciente y acritica de la afirmación de que países como Estados Unidos se están convirtiendo en sociedades cada vez más polarizadas, donde los ricos y pobres aumentan en número mientras que la clase media se convierte en una especie en peligro de extinción. Quienes sostienen dicha hipótesis afirman que el fenómeno es consecuencia de cambios estructurales significativos en la economía el cual, por ende, se agravará cada vez más. Advierten que ello traeré tarde o temprano consecuencias sociales y políticas alarmantes, a medida que la clase media -"el cemento que mantiene unida a la sociedad"- continúe reduciéndose. Sin embargo, ese panorama sombrío se singulariza por ser incongruente con muchos indicadores económicos principales.

Durante los últimos 15 años, la economía estadounidense generó más de 30 millones de nuevos empleos, equivalentes a casi la tercera parte de la fuerza laboral. Hoy, 80% de los hombres y mujeres en edad de trabajar tiene sueldo, en comparación con 70% de hace 20 años. Durante ese intervalo, el ingreso per cápila real se incrementó con ritmo anual promedio de 1.9%, lo cual ha mejorado en 50% las condiciones de vida reales del estadounidense común y corriente. Sin duda, estas cifras restan credibilidad a la teoría de que los pobres son cada vez más pobres y que la clase media está en proceso de desaparición.

continúa

610



Desaparición de la clase media: ¿hecho o fantasía? (continuación)

La cuestión sobra los cambios que ha sufrido la situación de la clase media estadounidense a la largo de los años varía según los intervalos de ingresos que se seleccionen para definir el ingreso promedio. Empero, sin importar qué definición se use, está claro Que la clase media no está en proceso de "desaparición". De hecho, ha crecido, si bien menos que la población total, lo cual ha disminuido su importancia relativa. La categoría de altos ingresos se ha incrementado significativamente al paso de los años, conforme millones de familias ascendieron desde la clase media. Un factor de importancia en este proceso ha sido e! incremento de las mujeres que trabajan. De hecho, durante las últimas dos décadas, el aumento del número de familias con 20% superior en la escala de ingresos correspondió a aquellas en que la mujer trabaja. En los últimos años, dos tercios de todas las esposas de dicha categoría llevaban un sueldo a casa, en comparación con una de cada dos hace 20 años. Debido a que millones de familias pasan de la clase media a la clase alta, la pregunta pertinente es por qué muchas otras familias se agrupan en el sector de bajos ingresos. De nueva cuenta, los fenómenos sociales y demográficos correspondientes brindan la respuesta A comienzos de la década de 1970, la generación de la posguerra (baby boomers] alcanzó la edad madura e incrementó el número de adultos jóvenes. Esa generación mostró una inclinación de casarse a edad tardía. Hoy, más de dos de cada cinco mujeres de 20 a 30 años todavía están solteras, en comparación con una de cada cuatro en 1970. Así pues, en las últimas dos décadas, el número de matrimonios en Estados Unidos aumentó apenas 15%, mientras que el de hogares do solteros lo hizo en un sorprendente 90%. y el número de solteros jóvenes, incluso mucho más.

No debe sorprender que una gran proporción del aumento total del número de viviendas de bajos ingresos corresponda a las de solteros y, puesto que los jóvenes tienen más probabilidades de divorciarse que las personas de mayor edad, también ha habido un ascenso considerable del número de familias de un solo progenitor. Está claro que han sido principalmente las corrientes demográficas y sociales, no los cambios estructurales de la economía, lo que ha generado cierta polarización del ingreso en años recientes. De hecho, en el largo plazo se ha experimentado una tendencia ascendente continua de los ingresos en todos los niveles de la escala. Muchas personas de bajos ingresos pasaron a la clase media y varias de esta última a la clase alta. Sin embargo, desde mediados de la década de 1970 la proporción de hogares con ingresos marginales presenta cifras elevadas, pese a que muchos hogares de clase media pasaron a la clase alta. Ello no se debe a una polarización de los puestos y sueldos, como se ha afirmado, sino principalmente al aumento del número de hogares jóvenes y al crecimiento rápido del número de familias de un solo progenitor. En resumen, lo que han demostrado los defensores de la tesis de a polarización de los ingresos es que los jóvenes ganan menos que las personas de mayor edad, que las familias de un solo progenitor sufren dificultades financieras y que dos personas trabajadoras ganan más que una. Fuente: Fabián Linden. "How We Liw", en Aross rte Stwnf 21. diciembre de 1990. pp 9-10 Repioducido can autorización úe The Cnnleience Board. Nueva York. Vcase otros puntos efe vista en R. C. üwgworth y Sharman Etein. "Thellnni,.-1 UieMiddls Class",en ¡fie Chicago Titbune. 20 úe ayuno úe 1995,pp 1 14 W. Bradfctd Fav. "The Failing Pnsl-Wai Mrddle Class", en Markeling Reseaicti Magaxne of Managemenl S ApplicaíionsS, otoño de 1996. pp. 47-48

Tabulación

ill

estudios, no una sola investigación sustentadora de una relación es vital para el avance de los conocimientos. En el anexo 19.28 se resume la disyuntiva que enfrenta el investigador. La situación verdadera siempre se desconoce. Si se conociera, no habría necesidad de estudiarla. Así, el investigador siempre está en la posición de hacer afirmaciones acerca de una situación verdadera desconocida. El analista podría llegar a la conclusión de que no existe ninguna relación o que la hay entre dos o más variables, cuando el hecho es que no existe o que exista hasta cierto punto. Una de las cuatro posibilidades del anexo 19.28 corresponde necesariamente a la conclusión correcta: cuando el analista deriva la conclusión de que no existe ninguna relación y en efecto así es. Otras dos posibilidades son necesariamente incorrectas, mientras que la última contiene la posibilidad de error. En otras palabras, suponga que la situación verdadera es de cierta relación entre las variables. El analista llega a la conclusión correcta sólo si infiere que existe tal relación y además descubre cuál es. El término falta de correlación espuria significa que el analista llega a la conclusión de que no existe una relación cuando de hecho, sí la hay. La correlación espuria se presenta cuando no existe relación entre las variables y el analista llega a la conclusión de que sí existe Las oportunidades de error son considerables. Por consiguiente, existe la tentación de continuar incluyendo variables en el análisis hasta el infinito. Por fortuna, tanto la teoría como los datos impiden que el analista ansioso -o demasiado ambicioso- opte por ese camino. La teoría lo limita porque ciertas tabulaciones simplemente no tendrían sentido. Los datos también funcionan como barreras a las tabulaciones cruzadas interminables, por varias razones. En primer término, note que el analista agregaría sucesivamente variables al análisis en forma de tablas de clasificación cruzada con número cada vez mayor de dimensiones. Sólo puede lograrse si el analista ha previsto correctamente las tabulaciones recomendables. Ello reviste la mayor importancia. Una vez iniciado el análisis, es muy tarde para decir: "¡Si tan sólo hubiéramos recopilado información sobre la variable X!" Las relaciones que se investigarán y, por consiguiente, las tabulaciones cruzadas que sean apropiadas, deben especificarse antes de recopilar los datos. En teoría, el analista elabora tablas modelo, también antes de ello. Dichas tablas están completas en todos sus aspectos, salvo el número de observaciones de cada celda. En la práctica, usualmente es imposible prever todas las tabulaciones cruzadas que convendría elaborar. No obstante, su especificación minuciosa en la fase de definición del problema puede generar beneficios considerables. Por añadidura, el analista está limitado por el tamaño de la muestra. En el ejemplo se partió de 100 observaciones, de modo que las tablas direccionales no fueron especialmente problemáticas. Sin embargo, tan pronto como se agregó la tercera variable, el número de observaciones en las celdas se volvió excesivamente pequeño. Ello ocurrió incluso al tratar a todas las variables como dicotómicas. Las familias eran de ingresos altos o bajos, grandes o pequeñas, residentes en el norte o en el sur, etc. Ello se hizo de manera intencionada para simplificar el análisis. Empero, incluso la tabulación tridimensional requiere ocho celdas ( 2 X 2 X 2 X 2 ) para colocar las observaciones. En el supuesto de la distribución uniforme de casos en las celdas, se tendrían apenas 12.5 casos por celda. Está claro que se trata de una cantidad muy pequeña para realizar cualquier tipo de conclusiones.

ANEXO 19.28

SITUACIÓN VERDADERA Conclusión del investigador

No existe una relación

Existe cierta relación

No existe una relación Existe cierta relación

Decisión correcta Correlación espuria

Falta de correlación espuria Decisión correcta si la relación inferida es de la forma apropiada

812

Capítulo 19: Apólisis de datos: pasos preliminares Por supuesto, el problema se habría complicado mucho en caso de usar más niveles para cualquiera de las variables. Considere qué habría ocurrido si las familias se dividiesen en cuatro grupos de ingresos, no en dos, puesto que el número de celdas es el producto de los números de niveles de las variables que se consideran. Por ejemplo, con cuatro niveles de ingresos, tres de estudios y cuatro de tamaño familiar, se habría generado una tabla cruzada de 48 celdas (4 X 3 X 4). Habría sido necesaria una muestra mucho mayor de 100 elementos para tener algún grado de confianza en las relaciones obtenidas.

I Presentación de los datos tabulares Banner

Serie de tabulaciones cruzadas entre un criterio o variable dependiente y diversas (en ocasiones, muchas) variables explicativas o dependientes, en una sola tabla.

Los resultados tabulares de las investigaciones de mercado comerciales pocas veces se presentan con el procedimiento de tabulación simple y de tabulación cruzada, tal como se analiza hasta este punto del capítulo. En su lugar, se utilizan cada vez más los banner, que son una sucesión de tabulaciones cruzadas entre una variable dependiente o criterio y diversas (en ocasiones, muchas) variables explicativas, en una sola tabla y una sola página. La variable dependiente o fenómeno que pretende explicarse, denominada stub, usualmente corresponde a las filas. Las variables explicativas o predictivas son las de las columnas y cada una sirve como un punto de banner. Por ejemplo, en el anexo 19.29 se muestra el formato que tendría en este tipo de tabla el estudio sobre la propiedad de automóviles. Aunque se muestran únicamente dos variables explicativas, podrían ser muchas más. La línea superior de cada fila de la tabla indica el número absoluto de elementos con la característica, y la línea inferior de esa fila, el porcentaje. En todos los casos, las proporciones se redondearon a enteros, de conformidad con la práctica recomendada. Las ventajas de estas tablas son varias. Por principio de cuentas, permite comunicar más información en un espacio muy limitado. En segundo lugar, su formato facilita la comprensión a los administradores no dedicados a la investigación. Los directivos necesitan ver cómo se distribuyen las respuestas a las preguntas. La dificultad de estas tablas es que tienden a ocultar relaciones en que es necesario considerar simultáneamente diversas variables (por ejemplo, el efecto conjunto del ingreso y tamaño de la familia sobre la propiedad de varios vehículos). Por consiguiente, complican la indagación de explicaciones alternas de las causas de los resultados. Por añadidura, estas tablas dificultan en mayor grado detectar errores en los datos que resulten de codificación o edición inapropiadas. Aunque muy usadas, no deben ser consideradas como sustituías del análisis de tabulación cruzada minuciosa, sino una forma eficiente de presentación de los datos.

ANEXO 19.29

Pregunta: ¿Cuántos automóviles tiene su familia? INGRESO Muestra total Total

1 2


4o menos

5o más

100

54

46

78

22

(100)

(100)

(100)

(100)

(100)

75

48

27

70

5

(75)

(89)

(59)

(90)

(23)

23

6

17

8

15

(37)

(10)

(68)

2 (4)

0 (0)

2 (9)

(23)

3


TAMAÑO FAMILIAR

2 (2)

(11)

0 (0)

Presentación Presentacióndedelos losdatos datostabulares tabulares

§13 613

Disyuntiva ético 19.1 Un fabricante de ácido acetilsalicílico pidió a su departamento de investigación de mercados que realizara una encuesta nacional entre médicos para determinar cuáles remedios comunes tendían a recomendar más cuando trataban a pacientes con catarro. Se pidió a los médicos que seleccionaran el producto que más prescribirían a sus pacientes entre Advil, Tylenol, Aspirina o ninguna de las anteriores. La distribución de las respuestas fue la siguiente; Advil 100 Tylenol 100 Aspirina 200 Ninguna de las anteriores 600 Total 1000

La empresa utilizó los resultados de la encuesta como base para una extensa campaña publicitaria, en la que se afirmaba: "En una encuesta nacional, los médicos mencionaron a la Aspirina dos veces más que a Advil o Tylenol como el medicamento que más probablemente recomendarían a sus pacientes con catarro."

• ¿Era válida la afirmación de la empresa? • ¿Era ético que la compañía no informara del número de médicos que señaló no tener preferencia alguna? • ¿Cuál sería la manera más ética de presentar los resultados de la encuesta en el anuncio? ¿Piensa que de haberlo hecho de otra forma habría sido tan eficaz como el de la campaña que emprendió la compañía?

De regreso en el caso Por fortuna para sus clientes, Richard Batsell, también profesor de investigación de mercados en la Universidad de Rice, no se limitó a recopilar datos técnicos. También exploró otros aspectos del uso de cajeros automáticos. Además de lo anterior, Analytica, la empresa de Batsell, consideró la distribución de edades y observó que la edad se relaciona con el uso de cajeros automáticos. En general, los consumidores jóvenes tienden a usarlos y también están representados más abundantemente en los grupos minoritarios étnicos que entre los caucásicos no hispanos. En un estudio de consumidores de Texas, Analytica descubrió que casi 60% de las personas de 18 a 24 años de edad tenía una tarjeta electrónica. Entre las personas de 65 anos o más, apenas 10% la tenía. Batsell consideró que la relación con la edad era una mejor explicación que las categorías étnicas. Planteó la hipótesis de que los estadounidenses de edad avanzada tenían hábitos bancarios formados antes de que existieran los cajeros automáticos, de modo que era menos probable que sintieran la necesidad de contar con una tarjeta de debito. Más adelante, Batsell se sorprendió ante los resultados de un estudio de la red de cajeros automáticos Magic Line (la antigua NYCE). En un solo año, el uso de cajeros automáticos por parte de estadounidenses de edad avanzada aumentó de 8% -comparable con los resultados del estudio de Texas- a 26%. Batsell descubrió la respuesta probable a ese resultado sorprendente cuando presentó sus resultados ante una conferencia patrocinada por Magic Line. Después de su presentación, los representantes de dos grandes bancos de Michigan se acercaron a él para

platicar. Le dijeron hablan tratado de utilizar esos resultados en sus programas de mercadotecnia. Los bancos definieron las tasas de uso de cajeros automáticos mes bajas en clientes de edad avanzada como señal de que debían aprender mas acerca de los hábitos y necesidades bancarios de los mismos. Formaron grupos de enfoque con ese subgrupo y descubrieron una necesidad no satisfecha. Muchos de sus clientes pasaban el invierno en el sur y sentían que necesitaban otra cuenta de cheques para su casa de invierno. Los bancos de Michigan empezaron a promover las tarjetas como una alternativa más conveniente pue tener dos cuentas de cheques. Explicaron a los clientes que podían usar sus tarjetas de cajero automático de Michigan para tener acceso a su dinero mientras estaban en Florida o Texas. Una vez que éstos se dieron cuenta de tal beneficio, muchos empezaron a usar las tarjetas. Los bancos habían aprovechado los datos de investigación para convertir una debilidad mercadotécnica en una oportunidad. Batsell analiza sistemáticamente diversas variables demográficas cuando estudia el uso de los cajeros automáticos. Aunque otras variables son importantes, como nivel de estudios e ingresos, la edad había sido la más significativa para predecir el uso de cajeros automáticos. Empero, si mas bancos como los de Michigan aprovechan oportunidades para promover las tarjetas entre quienes no las usan, esos patrones podrían cambiar. Y Analytica se haría presente para medir las nuevas tendencias. Fuentes: "Knowledge = Power", en ftfMMagazme, 34 de septiembre de 1999, bajado del sitio de AJM Magwng. www.aimmagazine.com, el 7 de octubre de 1999; "PJLSE Study; Minofities Use ATM CardsMote". 5 de mayo de 1999. bajado (leí sitio áe ATMMagai;HE www atminagaiine.com. el 7 de octubre de 1999.

614


I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar el propósito de la edición de campo. La edición de campo es un procedimiento de carácter preliminar cuyo fin es detectar las omisiones e inexactitudes más flagrantes incluidas en los datos. También resulta útil para controlar las acciones del personal de campo y aclarar malentendidos relativos a instrucciones, procedimientos, preguntas específicas, etcétera.

Objetivo de aprendizaje 2 Definir qué es la codificación en el proceso de investigación. La codificación es el proceso técnico por el cual se clasifican los datos. Con ella, los datos primarios se transforman en símbolos -usualmente, números- que se pueden tabular y contar. Sin embargo, la transformación dista de ser automática, pues requiere de apreciación por parte del codificador.

Objetivo de aprendizaje 3 Enumerar los tres pasos del proceso de codificación. El proceso de codificación implica los siguientes pasos: 1) especificar las categorías o clases en que se colocarán las respuestas, 2) asignar números de código a las clases y 3) preparar el libro de códigos.

Objetivo de aprendizaje 4 Delinear las convenciones usuales cuando se analizan los datos mediante computadora. Para analizar los datos por computadora deben seguirse diversas convenciones en la asignación de los números de códigos, incluidas las siguientes: 1. Poner un solo carácter en cada columna. 2. Usar sólo códigos numéricos. 3. Asignar tantas columnas como sea necesario para capturar la variable. 4. Usar los mismos códigos estándar en todo el estudio para las respuestas "sin información". 5. Codificar un número de identificación del elemento de la muestra en cada registro.

Objetivo de aprendizaje 5 Describir los tipos de información que contiene un libro de códigos. El libro de códigos contiene instrucciones generales, en las cuales se indica cómo codificar cada elemento de datos. En él, se enumeran los códigos de cada variable y las categorías incluidas en cada código. Además, se especifica dónde se localiza la variable en el registro computarizado y cómo debe interpretarse la variable.

Objetivo de aprendizaje 6 Definir qué es la tabulación y distinguir sus dos tipos.

Preguntas de repaso

615

La tabulación consiste en encontrar el número de casos que corresponden a las diversas categorías. Puede asumir la forma de tabulación simple o cruzada. La tabulación simple se basa en una sola variable, mientras que la cruzada considera simultáneamente dos o más variables.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar las diversas formas en que puede usarse la tabulación unidireccional. Además de comunicar los resultados de la investigación, la tabulación unidireccional sirve para: 1) determinar el grado de falta de respuesta a preguntas específicas, 2) localizar errores, 3) detectar casos especiales, 4) determinar la distribución empírica de la variable en cuestión y 5) estimar estadísticos de resumen.

Objetivo de aprendizaje 8 Evaluar la importancia especial de la tabulación cruzada. La tabulación cruzada es una de las técnicas más útiles para estudiar las relaciones entre dos o más variables, ya que permite comunicar fácilmente los resultados, además de que puede aportar indicios de la naturaleza de una relación, puesto que agregar una o más variables a un análisis de clasificación cruzada bidireccional equivale a mantener constante cada una de las variables.

Objetivo de aprendizaje 9 Describir un método que permita al investigador determinar la influencia recíproca de las variables en una tabulación cruzada. En una tabulación cruzada, un método útil para determinar el efecto que una variable ejerce sobre otra es estimar la diferencia de proporciones con que ocurre la variable dependiente en función de los valores de la variable independiente. Ello puede hacerse con tablas de orden cero y tablas condicionales de orden más alto. De éstas, las de orden más alto se usan para eliminar los efectos que otras variables podrían ejercer sobre la variable dependiente.

Objetivo de aprendizaje 10 Describir qué son los banners y en qué radica su utilidad. Un banner es una sucesión de tabulaciones cruzadas entre un criterio o variable dependiente y varias variables explicativas, en ocasiones muchas, en una sola tabla. La variable dependiente es el fenómeno que se pretende explicar, usualmente la variable de las filas, también llamada stub. Las variables explicativas o predictivas sirven como variables de columna, de modo que cada categoría de estas variables funge como un punto de banner. Estas tablas comunican mucha información en un espacio limitado y son fácilmente comprensibles por los administradores.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuáles son los pasos preliminares de edición, codificación y tabulación del análisis de datos? 2. ¿Cuáles son las diferencias de importancia en la edición de campo y la de oficina central? 3. ¿Qué debe hacer el editor con las respuestas incompletas, incorrectas y las que reflejan falta de interés?

§fS

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares 4. ¿Cuáles son los principios de determinación de categorías para que puedan codificarse apropiadamente los datos recopilados? 5. Suponga que tiene muchos cuestionarios extensos, lo cual imposibilita que una persona se encargue de toda la codificación. ¿Cómo debe dividirse el trabajo? 6. ¿En qué radica la diferencia entre la tabulación unidireccional y la cruzada? Ilústrela mediante un ejemplo. 7. ¿Cuándo deben usarse la tabulación computarizada y la manual? 8. ¿Cuáles son las posibles formas de tratar la falta de respuesta a preguntas específicas? ¿Qué estrategia recomendaría? 9. ¿Qué es un error en las tareas de edición? 10. ¿Qué es un caso especial? 11. ¿Con cuántos dígitos deben presentarse los porcentajes? 12. ¿Qué son un histograma y un polígono de frecuencias? ¿Qué información proporcionan? 13. ¿Qué es la función de distribución acumulativa? ¿En qué consiste su valor? 14. ¿Cómo se calculan la media y la desviación estándar a partir de la tabulación unidireccional? 15. ¿Cuál es el procedimiento apropiado para investigar las hipótesis siguientes mediante el análisis de tabulación cruzada? a) El consumo del producto X depende del ingreso de la persona. b) El consumo del producto X depende del nivel de estudios de la persona. c) El consumo del producto X depende de ambos factores. 16. ¿Cómo determinaría si el ingreso o el nivel de estudios tuvieron mayor efecto sobre el consumo del producto X? 17. Ejemplifique el procedimiento de las preguntas 15 y 16 con datos de su propia elección, es decir, elabore tablas, llénelas con números supuestos e indique las conclusiones que se extraerían de cada tabla. 18. ¿Qué significa afirmar que la inclusión de una variable adicional: a) mejoró la explicación original? b) reveló una explicación espuria o falsa? c) indicó condiciones limitadas? 19. ¿Cómo explicaría que la tabulación cruzada bidireccional de las variables X y 7 reveló que no había relación entre ellas, mientras que la introducción de la variable Z indicó una relación definida entre las primeras dos variables? 20. ¿Cuál es la disyuntiva del investigador en el análisis de tabulación cruzada? 21. ¿Con qué limitaciones trabajan los investigadores que les impiden añadir un número infinito de variables a las tablas de clasificación cruzada? 22. ¿Qué son los banners!

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. La estación televisora KIST realizaba una investigación para desarrollar programas que tuvieron buena recepción en el teleauditorio y fueran percibidos como fuentes confiables de información. Se administró un cuestionario en dos partes mediante entrevistas personales a 3000 residentes de una gran área metropolitana. Las ediciones de campo y de oficina se efectuaron simultáneamente, con el fin de alcanzar la fecha límite del 1 de mayo. Un supervisor sénior estuvo a cargo de las tareas de edición, con la ayuda de dos supervisores júnior y dos trabajadores de campo. Los trabajadores de campo recibieron instrucciones de desechar los instrumentos que estuvieran ilegibles o cuyo llenado fuera incompleto. Cada uno


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de los supervisores júnior debía supervisar 1500 cuestionarios en busca de respuestas incompletas, incorrectas o que indicaran falta de interés. También se les indicó que dejaran de lado los instrumentos con más de cinco respuestas incompletas o incorrectas (el cuestionario era de 30 preguntas). Además, se les pidió que usaran su juicio para evaluar si el participante había mostrado falta de interés y, de ser así, que desecharan el cuestionario. a) Evalúe de manera crítica las tareas de edición descritas. Sea específico. b) Efectúe recomendaciones específicas al propietario de la estación televisora sobre la forma en que debe realizarse la tarea de edición. 2. a) Defina categorías de respuesta y códigos para la pregunta: "¿Qué le agrada de esta nueva marca de cereal?", b) Codifique las respuestas siguientes con sus propios códigos y categorías. 1) Es razonable el precio de 1.50 dólares por este cereal. 2) Las pasas y nueces le dan buen sabor. 3) Los tamaños de las presentaciones son convenientes. 4) Me gusta la cubierta de azúcar del cereal. 5) El recipiente no se abre fácilmente. 6) A mis hijos les agradan las caricaturas de la parte posterior del empaque. 7) Su precio es razonable en comparación con otras marcas. 8) El empaque es atractivo y fácil de identificar en la tienda. 9) Me gusta el precio; no es tan bajo que me haga dudar de la calidad y al mismo tiempo tampoco es tan alto que no pueda comprarlo. 10) La consistencia crujiente y ligereza del cereal mejoran su sabor. 3. a) Establezca categorías y códigos de respuestas para la pregunta siguiente, que se hizo a una muestra de ejecutivos de empresas: "En su opinión, ¿cuáles tipos de compañías no se han visto afectadas por el ambiente económico actual?" b) Codifique las respuestas siguientes con sus códigos y categorías: 1. Washington Post 9. Marine Midlands Banks 2. Colgate Palmolive 10. Zenith Radio 3. Gillette 11. Holiday Inn 4. Hilton Hotels 12. The Dryden Press 5. Chase Manhattan 13. Singer 6. Prentice-Hall 14. Saga 7. Hoover 15. Bank America 8. Fabergé 4. Un importante fabricante de componentes electrónicos para automóviles emprendió un estudio para determinar el valor promedio de componentes electrónicos por vehículo. Se realizaron entrevistas personales a 400 individuos. Se obtuvo la información siguiente en relación con el automóvil "principal" de cada elemento de la muestra, si es que tenía varios. VALOR MONETARIO PROMEDIO DEL EQUIPO ELECTRÓNICO PARA AUTOMÓVILES Valor en dólares

del equipo electrónico

50 o menos 51 a 100 101 a 150 15 l a 200 201 a 250 25 l a 300 30 l a 350 35 l a 400 Más de 400 Número total de automóviles

Número de

automóviles 55 40 55 65 65 75 40 20 5 400

618

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares a) b) c) d)

Convierta la información precedente en porcentajes. Calcule las frecuencias absolutas acumulativas. Calcule las frecuencias relativas acumulativas. Prepare un histograma y polígono de frecuencias con el valor promedio de equipo electrónico en el eje Xy la frecuencia absoluta en el eje Y. e) Elabore una gráfica de la función de distribución acumulativa empírica con el valor promedio y la frecuencia relativa en los ejes Xy 7, respectivamente. f) Localice la mediana, primero y tercer cuartiles de la muestra en la gráfica de la función de distribución acumulativa del inciso e) de este proyecto. g) Calcule la mediana, desviación estándar y varianza de la distribución de frecuencias. (Sugerencia: use el punto medio de cada intervalo de clase y multiplíquelo por la frecuencia apropiada. En el intervalo que comienza en 401, suponga que el punto medio es 425.5.) Seleccione una muestra de 50 estudiantes de su campus y hágales las preguntas siguientes: ¿Es estudiante de medio tiempo o de tiempo completo? ¿Cuántas horas dedicó al estudio la semana pasada? a) Calcule el número promedio de horas dedicadas al estudio. Muestre sus cálculos. b) Llene la tabla de clasificación cruzada siguiente. HORAS DEDICADAS AL ESTUDIO

Categoría

Menor que el promedio

Mayor que el promedio

Total

Tiempo completo Medio tiempo Total c) ¿Acaso sus resultados confirman la hipótesis de que las horas dedicadas al estudio dependen de la posición social del estudiante? Calcule los porcentajes necesarios. 6. Una organización social está interesada en determinar si existen diversas características demográficas que puedan relacionarse con la tendencia de las personas a contribuir con organizaciones de benefíciencia. En particular, interesa determinar si es más probable que las personas de más de 40 años contribuyan con importes mayores que las personas menores. La contribución promedio de la población es de 1500 dólares, monto que se usó para dividir a los individuos de la muestra en dos grupos: quienes contribuyen con grandes sumas o cantidades mayores que el promedio y quienes lo hacen en cantidades menores del mismo. En el anexo 1 se muestra una clasificación bidireccional de la muestra de individuos por contribuciones y edad. ANEXO 1 EDAD (años) Contribución personal 1500 dólares o menos Más de 1500 dólares Total

39 o menos

40 o más

Total

79 11 90

50 60 110

129 71 200

Por añadidura, la organización necesita determinar si las contribuciones dependen del ingreso, la edad o de ambos factores. En el anexo 2 se presenta el tratamiento simultáneo de la edad e ingreso. La mediana del ingreso de la población es de 18 200 dólares, la cual se usó para dividir a la muestra en dos grupos.

ft*

Preguntas de análisis, problemas y proyectos ANEXO 2 INGRESO

Contribuciones personales 1500 dólares o menos Más de 1500 dólares Total

18 200 dólares o menos


Total

EDAD (años)

EDAD (años)

EDAD (años)

39o menos

40o más

39o menos

40o más

39o menos

40o más

63 7 70

22 18 40

16 4 20

28 42 70

79 11 90

50 60 110

a) ¿Acaso el monto de las contribuciones personales depende de la edad? Genere las tablas necesarias para justificar su respuesta. b) ¿Acaso el importe de las contribuciones personales varía únicamente con la edad? Genere las tablas que requiera para justificar su respuesta. c) Calcule el porcentaje de las contribuciones mayores de 1500 dólares por edad e ingresos en forma tabular. Interprete la tabla. 7. Un importante fabricante de juguetes necesita determinar las características de las familias que adquirieron un nuevo juego electrónico diseñado y comercializado para personas de todas las edades. Los directivos necesitan su ayuda para interpretar las dos tablas de clasificación cruzada siguientes:

ANEXO 1 JUEGOS ELECTRÓNICOS ADQUIRIDOS Número de niños

Sí

No

Total

1 o menos Más de 1

63 21

87 29

150 50

QQ^^^9 EDAD DEL JEFE DE FAMILIA (años) Número de niños 1 o menos Más de 1

45 o menos

Más de 45

Total

14% 38%

46% 19%

42% 42%

a) ¿Qué indica el anexo 1 ? Explique su respuesta y muestre sus estimaciones cuando sea necesario. b) ¿Qué indica el anexo 2? ¿Cambiaron o no sus conclusiones? Explique sus respuestas.

620 ;.;

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares 8. Una compañía telefónica necesita determinar las características demográficas de los usuarios de servicios de contestadora. Los directivos necesitan que les ayude a interpretar las dos tablas siguientes. a) ¿Qué indica el anexo 1? Explique su respuesta y muestre sus cálculos cuando sea necesario. b) ¿Qué indica el anexo 2? ¿Se modificaron o no sus conclusiones? Explique sus respuestas. ANEXO 1 USO DEL SERVICIO DE CONTESTADORA POR NIVEL DE ESTUDIOS Nivel de estudios del jefe de familia

Sí

No

Total

Bachillerato o menos Licenciatura parcial o más

48 20

72 60

120 80

ANEXO 2 INGRESO Nivel de estudios del jefe de familia

Menos de 18200 dólares

Bachillerato o menos Licenciatura parcial o más

Más de 18200 dólares

15% 15%

Total

45% 42%

40% 25%

9. Un estudio sobre el número de televisores por hogar, que emprendió su empresa de investigación, produjo las tablas de orden cero siguientes, entre otras. Se le pidió que elaborase una presentación de los resultados para el vicepresidente de mercadotecnia de la empresa patrocinadora. Su supervisor le dijo: "A ese tipo le disgusta ver muchas tablas pequeñas. Combina todas las tablas de orden cero en una sola transparencia." Elabore una tabla que satisfaga las instrucciones del supervisor. ANEXO 1 NUMERO DE TELEVISORES Ingreso en dólares Menos de 20 000 dólares 20 000 dólares ornas Total

Total

1 o menos

2

3

4 ornas

89 41

43 49

11 10

1 6

144 106

130

92

21

7

250

Total

ANEXO 2 NUMERO DE TELEVISORES Tamaño de la familia 2 personas o menos 3 personas o más Total

1 o menos

2

3

4 o más

116 _14 130

34 58 92

10 11 21

O 7 7

160 90_ 250

Preguntas de análisis, problemas y proyectos ANEXO 3

NUMERO DE TELEVISORES Tamaño de la vivienda (m2) 450 m2 o menos 450 m2 o más Total

1 o menos

2

3

4 o más

Total

79 51

40 52

1 6

123 127

130

92

3 18 21

7

250

10. Localice en la biblioteca de su escuela ejemplos de banners y de tablas de orden cero, de primer y segundo orden. Búsquelas en publicaciones como Business Week, Fortune, Newsweek y The Wall Street Journal. Obtenga una copia de cada tabla que encuentre, analícela y responda a las preguntas siguientes: a) Banner: ¿Cuál es la variable dependiente? ¿Cuáles son las variables predictivas? ¿Cuántos puntos de banner se usan para cada variable predictiva? b) Tablas de orden cero: enumere las variables incluidas en la tabla. c) Tabla de primer orden: enumere las variables incluidas en la tabla. ¿Cuál es la variable de control? d) Tabla de segundo orden: enumere las variables incluidas en la tabla. ¿Cuáles son las variables de control? e) ¿Cada una de las tablas está presentada en el formato recomendado en esta obra? ¿Cómo se recopiló la información incluida en la tabla? ¿Qué afirmaciones basadas en la tabla se hacen en el artículo correspondiente? ¿Sustenta la tabla plenamente esas afirmaciones? ¿Existen otras variables que deberían haberse considerado? ¿Existen otras interpretaciones de la tabla que no se mencionan en el artículo? Si las hay, ¿por qué no se mencionan? Aplicaciones de NFO NFO Research, Inc. (NFO) recientemente efectuó un estudio sobre el mercado de café descafeinado molido porque varios de sus clientes operan en él. La investigación se emprendió con varios objetivos en mente, como la identificación de los beneficios que buscan los consumidores y la comparación de sus opiniones acerca de diversas marcas existentes en el mercado. El cuestionario de la figura 12.2 (pp. 318-319) se diseñó para lograr esos objetivos. Se envió a 400 personas identificadas previamente como consumidoras de café descafeinado molido (cada una de las cuales toma por la menos una tasa diaria). De los cuestionarios enviados se devolvieron 328, y de éstos, se juzgó que eran utilizables 299. Los datos recopilados de esos consumidores se almacenan en un archivo de formato ASCII sin campos (delimitado por espacios) llamado "coffee.dat" en el disco de la computadora. El formato de codificación de los datos se detalla a continuación. Los datos fallantes reciben el código -99 en cualquiera de las preguntas y debe hacerse caso omiso de ellos para los análisis. Aunque los datos incluidos son básicamente los recopilados, algunas respuestas se generaron para completar el conjunto de datos. 11.a) Elabore un histograma de la variable de edad. ¿Parece haber un error evidente de codificación? En caso afirmativo, explíquelo. b) Realice un histograma de la variable "marca usada más frecuentemente". Determine un estimado de la participación de mercado de las diversas marcas con base en este conjunto de datos. 12. a) Elabore una tabulación cruzada de "marca usada más frecuentemente" con "edad", con la variable edad registrada en las categorías siguientes: 35 años o menos 36-45 años 46-59 años 60 años o más

622


Formato de codificación del estudio de café de NFO Número de pregunta

Variable (número de variable)

Especificación de codificación

—

Identificación del cuestionario (VAR1) Método usual de preparación (VAR2)

— 1 = goteo automático 2 = percoladora eléctrica 3 = percoladora para estufa 4 = percoladora de goteo para estufa

2a

La consumió alguna vez: Folgers (VAR 3) Hills Bros. (VAR4) Maxwell House Regular (VAR5) Maxwell House Master Blend (VAR6) Yuban (VAR7) Otra (VAR8)

2b

Marca usada más frecuentemente (VAR9)

2c

En existencia: Folgers (VAR 10) Hills Bros. (VAR11) Maxwell House Regular (VAR1 2) Maxwell House Master Blend (VAR13) Yuban (VAR14) Otra(VAR15)

2d

Marca que comprará a continuación (VAR 16)

2e

Calificación global: Folgers (VAR 17) Hills Bros. (VAR18) Maxwell House Regular (VAR1 9) Maxwell House Master Blend (VAR20) Yuban (VAR21) Otra (VAR22)

3

Sin agregar nada (VAR23) Agregar un producto lácteo (VAR24) Agregar un producto no lácteo (VAR25) Agregar azúcar (VAR26) Agregar edulcorante artificial (VAR27) Agregar algo más (VAR28)

0 = no 1 = sí

4

¿Es el principal comprador de café (VAR29)?

0 = no 1=sí

0 = no 1 = sí

1 = Folgers 2 = Hills Bros. 3 = Maxwell House Regular 4 = Maxwell House Master Blend 5 = Yuban 6 = Otra 0 = no 1=sí

1 = Folgers 2 = Hills Bros. 3 = Maxwell House Regular 4 = Maxwell House Master Blend 5 = Yuban 6 = Otra Escala 1-10, donde 1 = le desagrada mucho 1 0 = le agrada mucho

623

Preguntas de análisis, problemas y proyectos Sabor intenso (VAR30) Siempre fresco (VAR31) Es un buen comienzo del día (VAR32) Sabor con mucho cuerpo (VAR33) Rico aroma en la taza (VAR34) Vale lo que cuesta (VAR35) El mejor café para tomar por la mañana (VAR36) Rico aroma en la bolsa/lata (VAR37) Sabor suave (VAR38) Café de máxima calidad (VAR39) Marca de alta calidad (VAR40) No es amargo (VAR41) El café que más me anima durante el día (VAR42) Cuesta más que las otras marcas (VAR43) Sabor fuerte (VAR44) Sin sabor residual (VAR45) Marca económica (VAR46) Rico aroma al prepararlo (VAR47) El mejor café de grano disponible (VAR48) Disfruto al tomarlo en la comida (VAR49) Cuesta menos que otras marcas (VAR50)

5

Calificaciones de importancia, 0-10, donde O = no es importante 10 = muy importante

Instrucciones de codificación especiales, pregunta 6: Todas las variables son escalas de calificación con codificación 0-10, donde O = no la describe en absoluto 10 = la describe por completo

Variable Sabor intenso Siempre fresco Buen comienzo Sabor con cuerpo Rico aroma en taza Vale su costo Mejor café de la mañana Rico aroma en bolsa/lata Sabor suave Máxima calidad Marca de alta calidad No es amargo Me anima el día Cuesta más Sabor fuerte Sin sabor residual Marca económica Rico aroma al prepararlo Lo mejor disponible Lo disfruto con la comida Cuesta menos

MAXWELL HOUSE MASTER BLEND

YUBAN

FOLGERS

HILLS BROS.

MAXWELL HOUSE REGULAR

Var. num.

Var. núm.

Var. núm.

Var. núm.

Var. núm.

VAR 93 VAR 94 VAR 95 VAR 96 VAR 97 VAR 98 VAR 99 VAR 100 VAR 101 VAR 102 VAR 103 VAR 104 VAR 105 VAR 106 VAR 107 VAR 108 VAR 109 VAR 110 VAR 111 VAR 112 VAR 113

VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR


VAR51 VAR 52 VAR 53 VAR 54 VAR 55 VAR 56 VAR 57 VAR 58 VAR 59 VAR 60 VAR 61 VAR 62 VAR 63 VAR 64 VAR 65 VAR 66 VAR 67 VAR 68 VAR 69 VAR 70 VAR 71


72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92

114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134

135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155

624

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares Número de pregunta

Variable (número de variable)

Especificación de codificación

7a

Sexo(VAR156)

7b

Edad (VAR157)

1 = masculino 2 = femenino Código de edad real

Elabore porcentajes y conteos de frecuencia de cada celda. ¿Qué conclusiones generales puede derivar con base en esta información? b) ¿De qué manera la relación percibida entre la marca más usada y la edad se ve afectada por la inclusión de una tercera variable, "sexo del participante", al análisis? Explique su respuesta. 13. Suponga que su trabajo es comparar los cafés Folgers y Maxwell House Regular. Elabore un diagrama de serpiente en que se perfilen estas marcas en relación con los 21 atributos incluidos en la pregunta 6 del cuestionario. ¿Qué indican sus resultados?

Notas 1. Lourdes Lee Valeriano, "Marketing: Western Firms Poll Eastern Europeans to Discern Tastes of Nascent Consumers", en The Wall Street Journal, 27 de abril de 1992, p. Bl. 2. Art Shulman, "War Stories: True-Life Tales in Marketing Research", en Quirk's Marketing Research Review, diciembre de 1998, p. 16. 3. Valeriano, "Marketing: Western Firms Poll", p. Bl. 4. Algunos expertos incluirían la especificación de categorías como parte de la función de edición, no de codificación. Su inclusión en una u otra no se acerca siquiera a la importancia de su reconocimiento como un paso de suma trascendencia, con ramificaciones significativas en toda la investigación. 5. Carol Matlack, "What Unites Europe? Delayed Flights", en Business Week, 2 de agosto de 1999, pp. 98, 100. 6. Véase un análisis de un conjunto de índices que puede usarse para investigar la confiabilidad de los codificadores y determinar cuáles preguntas podrían ser especialmente problemáticas en Martin Collins y Graham Kalton, "Coding Verbatim Answers to Open Questions", en Journal of the Market Research Society 22, octubre de 1980, pp. 239-247; William D. Perreault Jr. y Laurence E. Leigh, "Reliability of Nominal Data Based on Qualitative Judgments", en Journal of Marketing Research 26, mayode 1989, pp. 135-148. 7. Philip S. Siedl, "Coding", en Robert Ferber (comp.), Handbook of Marketing Research, Nueva York, McGraw-Hill, 1974, pp. 2-178 a 2-199. Es un texto que proporciona una panorámica excelente de los problemas que surgen en la codificación de datos y cómo manejarlos. Véase también Linda B. Bourque y Virginia A. Clark, Processing Data: The Survey Example, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1992. 8. "Filling the Gap: A Review of the Missing Data Problem", de David W. Stewart, contiene una revisión excelente de la bibliografía sobre el problema de datos fallantes, lo que incluye diversos métodos para eliminar casos y calcular respuestas. Con base en su análisis, llega a varias conclusiones: los datos fallantes deben estimarse, sin importar que falten de manera aleatoria o no; en relación con volúmenes muy pequeños de datos fallantes, casi todos los procedimientos de cálculo funcionan razonablemente bien; cuando faltan mayores volúmenes de datos y la correlación promedio entre variables es de 0.2 o menos, la sustilución de la media parece funcionar de manera óptima; y cuando la correlación promedio entre variables es mayor que 0.2, una regresión con procedimiento de componentes principales es la opción preferida, si puede suponerse la linealidad enlre variables. Véase un esludio en que se analiza empíricamente la pregunla de si los dalos fallantes son aleatorios o no en Richard M. Durand, Hugh J. Gulley Jr. y John M. Planchón, "An Examination of Ihe Random versus Nonrandom Nalure of Item Omissions", en Journal of Marketing Research 20, agosto de 1983, pp. 305-313. Véase lambién Roderick J. A. Little y Philip J. Smilh, "Editing and Impulalion for Quantitative Survey Dala", en Journal of the American Statistical Association 82, marzo de 1987, pp. 58-68; Roderick J. Little y Donald B. Rubin, "The Analysis of Social Science Dala wilh Missing Values", en Sociological Methods and Research 18, noviembre de 1989, pp. 292-326; Philip L. Rolh, "Missing Dala: A Conceplual Review for Applied Psychologisls", en Personnel Psychology 47, otoño de 1994, pp. 537-560.


625

9. Vease las condiciones que susyentarian la presentacion de porcentajas con fracciones decimales en la obra

clásica de Hans Zeisel, Say It with Figures, Nueva York, Harper and Row, 5a. ed., 1968, pp. 16-17. 10. Robert J. Lavidge, "How to Keep Well-intentioned Research from Misleading New-Product Planners", en Marketing News 18, 6 de enero de 1984, p. 8. Los datos más recientes hacen suponer que los consumidores prefieren los aderezos picantes. Véase Kathleen Deveny "Rival Hot Sauces Are Breathing Fire at Market Leader Tabasco", en The Wall Street Journal, 7 de enero de 1993, pp. Bl, B6. 11. Los diagramas de cajas y bigotes también sirven para tener una idea de la distribución de la variable. Poseen la atractiva característica de abarcar información acerca de la media, mediana y percentiles 25 y 75 de la variable, así como casos especiales. Véase un análisis de la forma de elaborarlas en "Graphic Displays of Data: Box and Whisker Plots", en Research on Research num. 17, Chicago, Market Facts, Inc., sin fecha. 12. Véase Ottar Hellevik, Introduction to Causal Analysis: Exploring Survey Data by Cross-tabulation, Cambridge, MA, Scandinavian University Press, 2a. ed., 1995.

Lecturas recomendadas Véase útiles análisis de los propósitos y procedimientos que deben seguirse en la edición y codificación de datos en: John A. Sonquist y William C. Dunkelberg, Survey and Opinion Research: Procedures for Processing and Analysis, Englewood Cliffs, NJ., Prentice-Hall, 1977, en especial pp. 41-196. Véase análisis especialmente profundos del uso de la tabulación cruzada para identificar relaciones subyacentes en los datos en las obras clasicas: Hans Zeisel, Say It with Figures, Nueva York, Harper and Row, 5a. ed., 1968. Ottar Helevik, Introduction to Causal Analysis: Exploring Survey Data by Cross-tabulation, Cambridge, Mass., Scandinavian University Press, 2a. ed., 1995.

Apendice 19a COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS En el capítulo 19 se analizan los pasos preliminares de edición, codificación y tabulación del análisis de datos. En ese capítulo se muestran la importancia y valor potencial de esos procedimientos preliminares, que son comunes a casi todas las investigaciones. Algunos estudios se detienen en las tabulaciones simple y cruzada. Sin embargo, otros entrañan diferentes análisis, en particular la prueba formal de una hipótesis estadística mediante el establecimiento de un intervalo de confianza. Estos procedimientos se analizan en el presente apéndice. Cuando los mercadólogos se preparan para iniciar una investigación, generalmente parten de una especulación o conjetura acerca de un fenómeno. "Apuesto -podría decir el gerente de publicidad al director de mercadotecnia- que las ventas aumentarán si contratamos a una sensual estrella para promover nuestro champú." O el gerente de ventas diría al director de finanzas de la compañía: "Si mi departamento tuviera presupuesto para capacitación, nuestro personal sería más productivo." En mercadotecnia, al igual que en otros campos científicos, esas propuestas no demostradas se llaman hipótesis. El uso de técnicas estadísticas permite determinar frecuentemente si los datos empíricos corroboran tales hipótesis. Muchos procedimientos analizados en los capítulos siguientes sirven para probar hipótesis específicas. Por tanto, es útil repasar algunos conceptos básicos de la prueba de hipótesis en la teoría estadística clásica, como el marco de la hipótesis nula, eliminación de los riesgos de tomar decisiones erróneas y pasos generales de la puesta a prueba de hipótesis.1

I Hipótesis nula Las investigaciones de mercados no pueden comprobar resultados. En el mejor de los casos, indicarían cuál de dos hipótesis mutuamente excluyentes tiene mayores probabilidades de ser verdadera, con base en los resultados observados. Las formas generales de estas dos hipótesis y los símbolos usados para ellas son los siguientes: •

//o, la hipótesis de que los resultados no muestran diferencias significativas entre los grupos de población respecto de los factores medidos

•

Ha, la hipótesis alternativa de que las diferencias que muestran los resultados son reflejo de diferencias verdaderas entre los grupos de población

La primera de esas hipótesis, H0, se llama hipótesis nula. Un hecho sencillo fundamenta la prueba estadística de una hipótesis: podría ser rechazada, si bien no debe ser aceptada salvo tentativamente, ya que datos adicionales podrían demostrar que es incorrecta. En otras palabras, se rechaza la hipótesis o no se rechaza con base en las pruebas disponibles. Sin embargo, es erróneo llegar a la conclusión de que, puesto que no se rechazó la hipótesis, necesariamente se la acepta como válida. Un ejemplo cualitativo y sencillo debe ilustrar este asunto.2 Suponga que se pone a prueba la hipótesis de que Juan Pérez es pobre. Se observa que el señor Pérez come en restaurantes baratos, vive en un edificio en ruinas de un área deprimida de la ciudad, se viste con andrajos, etc. Aunque su comportamiento sin duda es compatible con el de un hombre pobre, es inaceptable la hipótesis de que lo sea. Es posible que el señor Pérez sea rico, si bien excesivamente frugal. Puede continuar la recopilación de datos acerca de él, si bien por el momento se decide no rechazar la hipótesis. Una sola observación, por ejemplo, indicativa de que tiene una cuenta bancaria con seis ceros o es propietario de 100000 títulos bursátiles de AT&T permitiría rechazar de inmediato la hipótesis y llevaría a la conclusión de que Juan Pérez no es pobre. Así, los investigadores tienen que reconocer que, a falta de información perfecta (como es el caso del muestreo), lo mejor que pueden hacer es formular hipótesis o conjeturas acerca de la verdad. Además, sus conclusiones acerca de esas conjeturas podrían ser erróneas y, de tal suerte, siempre existen ciertas probabilidades de error en la aceptación de una hipótesis. En la jerga estadística, se dice que los investigadores cometen un error de tipo I cuando rechazan una hipótesis nula verdadera y, con ello, aceptan la hipótesis alternativa, y que cometen un error de tipo II si no rechazan BBB

Apéndice 19a

627

una hipótesis nula falsa, como deberían hacerlo, puesto que es falsa. Se supone que la hipótesis nula es verdadera para los propósitos de la prueba. Tal supuesto se usa para generar conocimientos acerca de cómo variarían los diversos cálculos de las muestras producidos con el plan de muestreo. Además, los investigadores deben tomar en cuenta que es posible especificar que los errores tipo I no excedan de una cantidad específica (por ejemplo, que sean < 0.05), mientras que los errores de tipo II son funciones.3 El resultado final de este análisis es que el investigador necesita enmarcar la hipótesis nula de manera que su rechazo lleve a la aceptación de la conclusión recomendada, es decir, la afirmación o condición que se pretende verificar. Por ejemplo, supongamos que una empresa considera lanzar un nuevo producto si cabe esperar que obtenga más de 10% de participación de mercado. La forma correcta de enmarcar las hipótesis sería: HQ.TT
Ha: TT > 0.10 Si la realidad lleva al rechazo de H0, el investigador "aceptaría" la alternativa de que puede esperarse que el producto obtenga más de 10% de participación de mercado y se lanzaría, puesto que tal resultado habría sido improbable si la hipótesis nula fuera verdadera. Empero, el producto no se introduciría en caso de que sea imposible rechazar //0, salvo en caso de tener más pruebas en contrario. El ejemplo, tal como está enmarcado, incluye el uso de una prueba estadística de una cola, adjetivo que se aplica porque la hipótesis alterna se expresa de manera direccional, es decir, como mayor que 0.10. La prueba de una cola es la más usada en estudios de mercados, si bien existen problemas de investigación que justifican una prueba de dos colas, por ejemplo, la participación de mercado de la nueva formulación del producto X no difiere de la que tenía la antigua formulación, de 10%. La prueba de dos colas se expresaría como sigue: # 0 :TT = 0.10 #a: ir ^0.10

No hay una dirección implícita en la hipótesis alternativa; simplemente se expresa la proporción como diferente de 0.1. La prueba unidireccional es más usada que la bidireccional en la investigación de mercados, por dos razones. Por principio de cuentas, es habitual que se prefiera una cierta dirección del resultado, por ejemplo, mayor participación de mercado, calidad del producto más alta o reducción de gastos. La alternativa bidireccional se utiliza en caso de no existir una dirección preferida del resultado o cuando la investigación tiene como fin demostrar que existe una diferencia, no su dirección. En segundo lugar, la prueba de una cola es estadísticamente más convincente que la de dos colas, cuando resulta apropiada.

iTipos de errores Puesto que el resultado de las pruebas estadísticas de una hipótesis nula consiste en rechazarla o no, son posibles dos tipos de errores. En primer término, podría rechazarse la hipótesis nula cuando es verdadera, y en segundo, sería posible no rechazarla pese a ser falsa, por lo cual tendría que haber sido rechazada. Estos dos errores se denominan error tipo I y error tipo II o error a y error (3, que son las probabilidades relacionadas con el hecho de que ocurran. Estos dos tipos de errores no son complementarios, es decir, a + ft + 1. Considere una analogía judicial para ilustrar cada tipo de error y demostrar que los errores no son complementarios.4 Según el derecho penal de la mayoría de las naciones occidentales, un acusado es inocente hasta que se demuestre su culpabilidad, de modo que el juez y el jurado siempre deben probar la hipótesis de la inocencia. El acusado podría ser, de hecho, inocente o culpable; pero, con base en la evidencia, el tribunal debe llegar a cualquiera de los dos veredictos, sin importar la situación verdadera. En el anexo 19a.l se muestran las posibilidades. Si el acusado es inocente y el jurado le decla-

628

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares ra como tal o si es culpable y el veredicto es de culpabilidad, el jurado ha tomado la decisión correcta. Empero, si el acusado en verdad es inocente y se le declara culpable, se ha cometido un error, de igual modo que si es culpable y se le declara inocente. El jurado debe tomar una u otra decisión, de tal suerte que las probabilidades relativas a esa decisión deben sumar 1. Así, si a es igual a las probabilidades de que se le declare incorrectamente culpable, cuando es inocente, entonces 1 - a deben ser las probabilidades de que se declare correctamente su inocencia. De igual modo, /3 y 1 - j3 representan las probabilidades de que se le declare inocente o culpable cuando en realidad es culpable. Resulta evidente en forma intuitiva que a + j8 + 1; pero en el análisis ulterior se indicará que j3 debe aumentar cuando a disminuye, sin cambió en otros factores. Sistemas como el judicial estadounidense suponen generalmente que declarar culpable a un inocente es mucho más grave que declarar inocente a un culpable, por lo que reducen el error a hasta donde es posible, al requerir la demostración de culpabilidad "más allá de toda duda razonable". El anexo 19a.2 contiene la situación de investigación correspondiente. De igual modo que el jurado desconoce la situación verdadera del acusado, el investigador desconoce la situación verdadera concerniente a la hipótesis nula. El dilema del investigador guarda un paralelismo con el del juzgado, ya que el investigador trabaja con información limitada. Suponga que la hipótesis nula es verdadera. Si el investigador deriva la conclusión de que es falsa, ha cometido un error de tipo I (a). El nivel de significación relacionado con una prueba estadística indica la probabilidad con que suele cometerse un error. La información de la muestra siempre es incompleta hasta cierto punto, de modo que invariablemente existe un cierto grado de error. La única forma de evitarlo es no rechazar nunca la hipótesis nula (no encontrar nunca culpable al acusado, en la analogía judicial). El nivel de confianza de una prueba estadística es igual a 1 — a, y cuanto más confianza se tenga en el resultado estadístico, tanto más bajo debe especificarse el error a. La potencia relacionada con el estadístico de prueba es la probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula falsa. Las pruebas de una cola son más convincentes que las de dos colas, puesto que con las primeras es simplemente más probable el rechazo de la hipótesis nula falsa, con el mismo valor del error a. Por su parte, el error (3 representa las probabilidades de no rechazar la hipótesis nula falsa y no se relaciona con un valor único.

ANEXO 19a.1 SITUACIÓN VERDADERA: EL ACUSADO ES Veredicto

Inocente

Culpable

Inocente Culpable

Decisión correcta: probabilidad = 1 - a Error: probabilidad = a

Error: probabilidad = fi Decisión correcta: probabilidad = 1 - /3

ANEXO 19a.2 SITUACIÓN VERDADERA: LA HIPÓTESIS NULA ES Conclusión de la investigación No rechazar HQ

Rechazar HQ

Verdadera

Falsa

Decisión correcta Nivel de confianza Probabilidad = 1 - a

Error de tipo II Probabilidad = /3

Error de tipo I Nivel de significancia Probabilidad = a

Decisión correcta Potencia de la prueba Probabilidad = 1 - j3

Apéndice 19a

629

I Procedimiento La relación entre los dos tipos de errores se ilustra mejor a través de un ejemplo, que será más fructífero si se elabora con base en el formato general de la prueba de hipótesis. En la Ventana de investigación 19a.l se muestra la secuencia habitual de pasos de los investigadores en las pruebas de hipótesis. Suponga que el problema de investigación es el potencial de un nuevo producto y que la investigación se centra alrededor de probar las preferencias de los consumidores. Considere también que, en opinión de los administradores del producto, éste no debe lanzarse si no cabe esperar que al menos 20% de la población lo prefiera y que la investigación requiere entrevistar a 625 elementos para conocer sus preferencias.

Pasol Las hipótesis nula y alternativa serían: HQ. 77 <

0.20

Ha: TT > 0.20 Las hipótesis se enmarcan de modo que el producto deba lanzarse si se rechaza la hipótesis nula.

630

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares Paso 2 El estadístico apropiado de la muestra es la proporción de la muestra. La distribución de todas las posibles proporciones de la muestra con el plan de muestreo se basa en el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera. Aunque la distribución de proporciones de la muestra en teoría es binomial, que la muestra sea grande permite el uso de la aproximación normal,5 por lo que se aplica el estadístico de prueba z. En este caso, z se calculó como sigue:

donde p es la proporción de la muestra que prefiere el producto y crp es el error estándar de la proporción o desviación estándar de la distribución de p muestras. A su vez, ap es igual a:

donde n es el tamaño de la muestra. Note esta peculiaridad de las proporciones. Tan pronto se plantea la hipótesis de un valor poblacional, se ha dicho algo acerca del error estándar del cálculo. La proporción es el caso más claro de "varianza conocida", ya que la varianza se especifica automáticamente al suponer TT. Así, el investigador conoce todos los valores, excepto p, para calcular z, inclusive antes de obtener la muestra, además de conocer a priori la distribución con la cual guarda relación el estadístico estimado. Esto es válido en general y el investigador debe tener en mente estas condiciones antes de obtener la muestra.

Paso 3 El investigador selecciona un nivel de significación (a) con base en el razonamiento siguiente. En esta situación, el error a es la probabilidad de rechazar HQ y llegar a la conclusión de que TT > 0.20, cuando en realidad TT < 0.20. La conclusión hará que la compañía comercialice el nuevo producto. Sin embargo, tal medida será rentable sólo si TT > 0.20, de modo que una decisión incorrecta de comercialización no sería rentable y posiblemente resultaría desastrosa. Así, deben minimizarse las probabilidades del error de tipo I hasta donde sea factible. Empero, el investigador reconoce que las probabilidades del error de tipo II aumentan conforme a disminuye, a falta de cambio en otros factores. En este caso, el error de tipo II entraña llegar a la conclusión de que TT < 0.20 cuando en verdad TT > 0.20, lo que a su vez hace pensar que la compañía podría tomar la decisión de no lanzar el producto cuando en verdad sería rentable. La oportunidad perdida con tal error podría ser muy grave. Aunque el investigador desconoce cuál sería el valor de /3, como se analiza más adelante, sí sabe que a y jS están interrelacionados y que un valor muy bajo de a, por ejemplo, de 0.01 o 0.001, produciría errores /3 intolerables. Por lo tanto, decide que el valor de a de 0.05 es un término medio aceptable.6

Paso 4 Puesto que este caso incluye la estimación del estadístico de prueba, puede emprenderse sólo después de obtener la muestra y recopilar la información. Suponga que 140 de los 625 elementos de la 140 muestra prefirieron el producto. Así pues, la proporción de la muestra es p - 7^5" ~~ 0-224. La pre-

gunta básica que debe responderse es conceptualmente sencilla: ¿Acaso este valor de p es demasiado alto para haber ocurrido por azar en una población donde se supuso que TT = 0.20? En otras palabras, ¿cuáles son las probabilidades de que p = 0.224 cuando TT - 0.20? El estadístico de prueba, z, se calcula como sigue:

Apéndice 19a

631

FIGURA 19a.1

Paso 5 La probabilidad de que ocurra el valor 1.500 de 2 puede calcularse con los valores estándar de áreas bajo la curva normal (véase la tabla 1 al final del libro). El procedimiento se muestra en la figura 19a.l. El área sombreada entre -«> y 1.500 es igual a 0.9332, lo cual significa que el área de la derecha de z = 1.500 es 1.000 - 0.9332 = 0.0668. Ésta es la probabilidad de obtener el valor de z = 1.500 bajo una situación verdadera de TT = 0.20.

Paso 6 La probabilidad calculada de que ocurra el valor en cuestión es más alta que el nivel de significancia especificado, de a = 0.05, de modo que no se rechaza la hipótesis nula. Así, no se debería lanzar el producto porque, si bien las evidencias apuntan en la dirección correcta, son insuficientes para concluir más allá de "toda duda razonable" que TT > 0.20. Si el tomador de decisiones estuviera en posición de tolerar probabilidades de 10% de cometer un error de tipo I, se habría rechazado la hipótesis nula y se habría comercializado el producto, puesto que las probabilidades de obtener una muestra p = 0.224 cuando el valor verdadero de TT = 0.20 son, como se analizó, de 0.0668.

I Potencia de la prueba El ejemplo precedente ilustra la importancia de especificar correctamente los riesgos de error. Si fueran tolerables las probabilidades de error a de 10% y el investigador especificó a = 0.05, se habría pasado por alto una oportunidad potencialmente rentable. La selección del nivel de significancia apropiado comprende ponderar los costos relacionados con otros tipos de errores, procedimiento que desafortunadamente omiten muchos investigadores, habituados a escoger valores de 0.1 o 0.05 para a. Es factible que ello se deba a la dificultad para especificar el error ¡3 o error de tipo II. La dificultad surge porque el error )3 es inconstante. Recordará el lector que se define como la probabilidad de no rechazar la hipótesis nula falsa. Así pues, las probabilidades de cometer un error de tipo II dependen de la magnitud de la diferencia entre el valor poblacional verdadero, que es desconocido, y el valor supuesto como verdadero bajo la hipótesis nula. En condiciones de igualdad en otros factores, se debería preferir una prueba que minimice tales errores. En forma alterna, la potencia de la prueba es igual a 1 - /3, de modo que se preferiría la prueba con mayor potencia para tener probabilidades óptimas de rechazar la hipótesis nula falsa.7 Ahora bien, está claro que la capacidad para lograrlo depende de "cuan falsa sea verdaderamente HQ". Podría ser "apenas ligeramente falsa" o "totalmente falsa" y, sin duda, las probabilidades de una conclusión incorrecta serían mayores en el primer caso. La diferencia entre el valor supuesto con la hipótesis nula y el valor verdadero, que es desconocido, se llama tamaño del efecto. Como se supondría intuitivamente, los efectos de mayor incidencia son de más fácil identificación que los de poca magnitud.

632

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares Considere de nuevo las hipótesis:

donde ap = 0.0160 y a = 0.05, como antes. Todo valor estimado de z mayor que 1.645 hará que se rechace esta hipótesis, puesto que ese valor de z se limita a 5% de la curva normal. El valor de z puede equipararse con la proporción de muestra crítica mediante la fórmula siguiente:

o p = 0.2263. Así, toda proporción de muestra que exceda este último valor lleva al rechazo de la hipótesis nula de que TT ^ 0.20. Ello significa que si 142 [0.2263(625) = 141.4] o más de los elementos de la muestra prefieren el nuevo producto, se rechaza la hipótesis nula y se lanza el producto, mientras que en caso de que 141o menos de los elementos lo prefieran no se rechaza la hipótesis nula ni se lanza el producto. Las probabilidades de una proporción de muestra de p = 0.2263 son mucho mayores con ciertos valores de TT que con otros. Por ejemplo, suponga que el valor verdadero y desconocido de TT es 0.22. La distribución de muestreo de la proporción de la muestra es nuevamente normal, si bien ahora se centra alrededor de 0.22. Las probabilidades de obtener la proporción de muestra crítica, p = 0.2263, bajo esta condición, se encuentran de nuevo en la tabla de la curva normal, donde ahora:8

El área sombreada entre -°° y z = 0.380 está dada en la tabla 1, al final del libro, como 0.6480, de modo que el área de la derecha de z - 0.380 equivale a 1.000 - 0.6480 = 0.3520 (véase la parte B de la figura 19a.2). Ésta sería la probabilidad de que se obtenga un valor de p > 0.2263 si la proporción poblacional verdadera es TT - 0.22. También es la potencia de la prueba, en tanto que si TT equivale verdaderamente a 0.22, la hipótesis nula es falsa y 0.3520 son las probabilidades de que se rechace dicha hipótesis. A la inversa, las probabilidades de que p < 0.2263 equivalen a 1 - 0.3520 = 0.6480, que es el error j8. La hipótesis nula es falsa, pese a lo cual no se rechaza de cualquier muestra entre la proporción sea p < 0.2263. Suponga que la condición poblacional verdadera fue TT = 0.21 en lugar de TT = 0.22, y la hipótesis nula, nuevamente H0: TT < 0.20. La hipótesis nula es menos falsa en este segundo caso, de modo que cabría esperar que la potencia sea menor y el riesgo de error /3 sea mayor, puesto que es menos probable el rechazo de la hipótesis nula. A continuación se analiza si en realidad así ocurre. El valor de z correspondiente a la proporción de muestra crítica, p = 0.2263, es 1.000. La potencia dada por el área a la derecha de z = 1.000 es 0.1587 (el error /3 es 0.8413) y se obtiene el resultado esperado (figura 19a.2, parte C). Considere que es verdadero un último valor, TT = 0.25. La hipótesis nula, de TT = 0.20, estaría "totalmente fuera" en este caso y cabría esperar que haya apenas probabilidades mínimas de que no se rechace y de que se cometa un error de tipo II. Los cálculos se muestran en la figura 19a.2, sección D; z = -1.368 y el área a la derecha de este valor es 0.9144. Las probabilidades del error j3 son de 0.0856 y se confirma la expectativa que se tenía a priori. En el anexo 19a.3 se muestra la potencia de la prueba para otros estados poblacionales seleccionados, y en la figura 19a.3, la representación gráfica de esos "valores. En lo esencial, esta última figura es la curva de potencia de las hipótesis:

Apéndice 19o ^•fliHii^^^BEI^BÎ

633

634


HIMLAUI-7C1.J

F I G U R A 19a.3

Valor de 17

Probabilidad del error de tipo /3 o II

Potencia de la prueba: 1 / 3

0.20 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.30

(0.950) = 1 - a 0.8413 0.6480 0.4133 0.2133 0.0856 0.0273 0.0069 0.0014 0.0005 0.0000

(0.05) = a 0.1587 0.3520 0.5867 0.7867 0.9144 0.9727 0.9931 0.9986 0.9995 1.0000

Apéndice 19a

;:

fUl

y se confirma que cuanto más lejos esté el valor verdadero de TT del valor hipotético, en la dirección que indica la hipótesis alternativa, tanto más alta la potencia. Note que esta última no se define en relación con el valor hipotético, ya que si el valor verdadero en realidad es igual al hipotético resulta imposible cometer un error /3. Asimismo, note que la potencia es una función, no un valor único, por lo que el investigador que trata de equilibrar los errores tipos I y II lógicamente necesita preguntarse cuan falsa es probable que sea la hipótesis nula y definir su norma de decisión en concordancia. La forma de controlar ambos errores dentro de los límites predeterminados para un efecto de tamaño dado consiste en variar el tamaño de la muestra.9 La necesidad de especificar los tres elementos -el error a (o grado de confianza), el error /3 (o potencia) y el tamaño del efecto que es necesario detectar- posiblemente explique por qué muchos investigadores se contentan con especificar el error tipo I (ex) y permiten que el error j8 tenga el valor que sea. El ejemplo proporciona una oportunidad excelente para ilustrar los riesgos de tal enfoque. No preocuparse por la potencia estadística, y mucho menos tomarla en cuenta explícitamente, constituye uno de los problemas fundamentales del enfoque clásico de pruebas de hipótesis estadísticas tal como se practica habitualmente en la investigación de mercados. Además, los errores tipo II suelen ser más costosos que los de tipo I. Otro problema común es la tendencia generalizada a la malinterpretación de los "resultados estadísticamente significativos", que asume varias formas comunes.10 Una de las más frecuentes es considerar que el valor de p representa las probabilidades de que los resultados hayan ocurrido por un error de muestreo. Así, se interpreta que el valor muy usado p = 0.05 significa que existen probabilidades de apenas 0.05 de que los resultados se deban al azar y, de tal suerte, debe haber algo fundamental que los causa. En realidad, el valor de p de 0.05 significa que si la hipótesis nula es verdadera -y ésta sí es una condición importante- hay probabilidades de apenas 1 en 20 de obtener un resultado de la muestra con la incidencia observada. Desafortunadamente, no se cuenta con una prueba de significancia estadística clásica para determinar si la hipótesis nula es verdadera o no. Un valor de p calculado con los métodos clásicos no es un resumen de los datos. Tampoco el hecho de que acompañe a un resultado indica la fuerza o confiabilidad de ese resultado [...] Tanto escritores como lectores tienden a interpretar 0.05 como p(H/E), es decir, "las probabilidades de que la //ipótesis sea verdadera, dada la .Evidencia". Como reiteran casi en vano los textos de estadística, p en realidad es p(EIH), o sea, las probabilidades de que surja esta Evidencia si la /ñpótesis (nula) es verdadera.11

Otra malinterpretación usual es equiparar la significación estadística con la significación práctica. Muchas personas no advierten que una diferencia puede tener importancia práctica y no ser estadísticamente significativa si la potencia de la prueba es baja. A la inversa, un resultado podría estar desprovisto de importancia práctica, inclusive si es muy significativo, en caso de que la muestra sea muy grande. Una tercera malinterpretación frecuente es afirmar que el valor de a o p seleccionados se relacionan de alguna manera con las probabilidades de que sea válida la hipótesis de la investigación, habitualmente la hipótesis alternativa. Así, se interpreta el valor de p = 0.05 como indicativo de que su complemento, 1 - 0.05 = 0.95 es la probabilidad de que la hipótesis de la investigación sea verdadera. "Se relaciona con esa malinterpretación la práctica de interpretar los valores de p como una medición del grado de validez de los resultados de la investigación, es decir, que un valor de p como p < 0.0001 es 'estadísticamente muy significativo' o 'muy significativo' y, por consiguiente, mucho más válido que, por ejemplo, un valor de p = 0.05."12 Estas dos interpretaciones relacionadas son incorrectas. La única conclusión lógica que puede derivarse cuando se rechaza una hipótesis nula con un valor predeterminado de p es que el error de muestreo constituye una explicación improbable de los resultados, puesto que la hipótesis nula es verdadera. En muchos sentidos, con ello no se dice mucho porque, como dijimos líneas arriba, la hipótesis nula es un espantapájaros débil; está diseñada para ser falsa. En su forma de expresión habitual, la hipótesis nula sostiene que no existe una relación entre dos variables dadas o que los grupos son iguales respecto de una variable específica; sin embargo, en realidad no se cree que así sea, sino que se investiga la relación entre las variables porque se piensa que existe cierta relación entre ellas y se contrastan los grupos en la creencia de que son diferentes en cuanto a la variable. Por añadidura, es posible controlar la capacidad para rechazar la hipótesis nula simplemente con la potencia que se incluye en la prueba estadística, principalmente mediante el ta-

636

Capítulo 19: Análisis de datos: pasos preliminares maño de la muestra usada para corroborarla. "Si se cuenta con potencia estadística suficientemente alta, cabría esperar que casi siempre se llegue a la conclusión de que la hipótesis nula exacta es falsa."13 Por consiguiente, los investigadores de mercados deben estar atentos a la interpretación de sus resultados de procedimientos de prueba de hipótesis para no confundirse ni generar confusión en otros. Es necesario que siempre tengan en mente ambos tipos de errores que pueden cometer. Por añadidura, debe cerciorarse de no interpretar mal lo que revele una prueba de significancia. No representa más que una prueba contra la hipótesis nula. Una forma útil de evitar una interpretación errónea es calcular intervalos de confianza siempre que sea factible, ya que con ello los tomadores de decisiones tienen una idea mucho más clara del grado de confiabilidad de los resultados. Una prueba de significancia se asemeja mucho a una pregunta que deba responderse con un simple "sí" o "no". Por otra parte: "El intervalo de confianza no sólo brinda una respuesta afirmativa o negativa, sino da una indicación, con su amplitud, de que la respuesta se debe susurrar o gritar".14 Aunque no todas las pruebas de significancia son susceptibles de expresarse como estimaciones del intervalo de confianza, ello es posible con muchas y resulta aconsejable ponerlas en dicha forma cuando se tiene la oportunidad de hacerlo.

Notas 1. La teoría estadística bayesiana asume una postura diferente a la de la estadística clásica, en relación con las pruebas de hipótesis. Empero, los procedimientos de pruebas de significancia estadística clásicos son más usados en la investigación de mercados, por lo que se presentan aquí sólo los elementos básicos de esta teoría. 2. El autor quisiera expresar su agradecimiento al doctor B. Venkatesh, del Burke Marketing Institute, por recomendar este ejemplo para ilustrar el razonamiento subyacente al uso de hipótesis. 3. Más adelante se abunda sobre los errores de tipos I y II. 4. R. W. Jastram, Elements of Statistical Inference, Berkeley, CA., Book Company, 1947, p. 44. 5. La distribución binomial tiende hacia la distribución normal de un valor fijo de TT conforme aumenta el tamaño de la muestra. La tendencia se vuelve más rápida con ir = 0.5. Si el tamaño de la muestra es suficientemente grande, podrían usarse las probabilidades normales para estimar de manera aproximada las binomiales con valores de TT en ese intervalo. Conforme TT se aleja de 0.5 en una u otra direcciones, la aproximación normal se vuelve menos idónea, si bien en general es válido que puede usarse la aproximación normal sin riesgo en caso de que TT o «(1 — TT), lo que sea menor, tenga valor de 10 o más. Cuando no se satisface esta condición, las probabilidades binomiales son calculables directamente o se obtienen de tablas existentes. En el ejemplo, mr= 625(0.2) = 125 y n(\ — TT) = 500, por lo que se tienen pocas dudas acerca de la idoneidad de la aproximación normal de las probabilidades binomiales. 6. Se dirá más acerca de la selección de a = 0.05 y su interpretación luego de presentar el concepto de potencia. 7. Véase una argumentación persuasiva acerca de las razones por las cuales los investigadores de mercados necesitan prestar más atención a la potencia en sus diseños de investigación en Alan G. Sawyer y A. Dwayne Ball, "Statistical Power and Effect Size in Marketing Research", en Journal of Marketing Research 18, agosto de 1981, pp. 275-290. Dicho artículo también presenta algunas sugerencias sobre la forma de mejorar la potencia estadística. Véase análisis generales en Jacob Cohen, Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2a. ed., 1988; M. W. Lipsey, Design Sensitivity: Statistical Power for Experimental Research. Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1990. 8. Note que o~ - V0.22(0.78))/625 = 0.0166, ya que una especificación diferente de TT implica un error estándar de cálculo distinto. 9. Véase un análisis del uso de la potencia para determinar el tamaño de la muestra en Helena Chumura Kraemer y Sue Thiemann, How Many Subjects?, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, 1988. 10. Véase un análisis excelente de algunas de las interpretaciones erróneas más frecuentes de las pruebas de significancia clásicas y algunas recomendaciones sobre la forma de superar esos problemas en Alan G. Sawyer y J. Paul Peter, "The Significance of Statistical Significance Tests in Marketing Research, en Journal of Marketing Research 20, mayo de 1983, pp. 122-133. Véase también Jacob Cohen, "Things I

Notas

637

Have Learned (So Far)", en American Psychologist 45, diciembre de 1990, pp. 1304-1312; Jacob Cohen, "The Earth is Round (p < .05)", en American Psychologist 49, diciembre de 1994, pp. 997-1003. 11. Lee J. Cronbach y R. E. Snow, Aptitudes and Instructional Methods: A Handbook for Research on Interactions, Nueva York, Irvington, 1977, p. 52. 12. Sawyer y Peter, "The Significance", p. 123. Véase otros análisis útiles de lo que pueden implicar las pruebas estadísticas de significancia en Mick Alt y Malcolm Brighton, "Analyzing Data or Telling Stories?", en Journal of the Market Research Society 23, octubre de 1981, pp. 209-219; Siu L. Chow, Statistical Significance: Rationale Validity, and Utility, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1996. 13. Sawyer y Peter, "The Significance," p. 125. 14. Mary G. Natrella, "The Relation between Confidence Intervals and Tests of Significance", en American Statistician 14, 1960, p. 22. Véase también G. R. Dawling y P K. Walsh, "Estimating and Reporting Confidence Intervals for Marketing Opinion Research", en European Research 13, julio de 1985, pp. 130-133; Charles Cowan, "Testing versus Description: Confidence Intervals and Hypothesis Testing", en Marketing Research: A Magazine of Management & Applications 2, septiembre de 1990, pp. 59-61.

,,jp;,»^l-lal0,ii ANALISIS DE DATOS: EXAMEN DE DIFERENCIAS O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar el uso básico de la prueba de adecuación de ji cuadrada. 2. Analizar las similitudes y diferencias entre las pruebas de adecuación de ji cuadrada y la de Kolmogorov-Smirnov. 3. Especificar qué prueba es apropiada en relación con una hipótesis de una media, dada la varianza y cuál es adecuada si ésta se desconoce. 4. Identificar las pruebas adecuadas si el análisis comprende dos medias de muestras independientes. 5. Especificar la prueba apropiada para analizar la diferencia entre dos proporciones de poblaciones originales.

6378

Un coso pora la investigación de mercados Angie Karlin seguía a Chuck Zellmer entre la multitud de la hora del almuerzo en la tienda más reciente de Omni Software, en Washington, D.C.

tu empresa realice una encuesta entre nuestros clientes por catálogo, a fin de darnos una idea de cómo mejorar estas ventas."

"La tienda está funcionando muy bien -comentó Karlin en la oficina de Zellmer, en la parte posterior del piso de ventas. Sin duda no tienes dificultades para atraer a los clientes, cuando menos en este local."

"Sabes que nos complacería hacerlo -dijo Karlin. Parece que aquí tienen una muy buena idea de qué necesitan."

"Oh, no, está funcionando muy bien el negocio en la división de menudeo. Este año se abrirán tres tiendas más. Esperamos tener tanto éxito en los nuevos locales como en éste." "¿Y cómo va la división de ventas por catálogo?", preguntó Karlin. Zellmer era el director de ventas por catálogo de Omni Software. "Las ventas por catálogo están muy bajas. Es algo extraño. Como sabes, empezamos como una empresa de ventas por catálogo y las ventas al menudeo fueron en realidad un experimento que pudimos costear porque tenemos mucho éxito en las ventas por correo. Ahora que obtenemos grandes ventas en los establecimientos minoristas, la comercialización por correo prácticamente ha desaparecido. Lo que más me preocupa es que no puedo explicarlo." "Y es precisamente por eso que me llamaste", añadió Karlin. "Así es, y por eso te llamamos. En Omni estamos decididos a continuar con las ventas por catálogo. Nos permiten llegar al mercado nacional con un costo muy bajo. Además, pensamos que existen diferencias fundamentales entre nuestros clientes de ventas por catálogo y los establecimientos minoristas." "¿Cuál sería esa diferencia?", preguntó Karlin. "Compras software de un catálogo sólo cuando ya sabes lo que quieres. Por ejemplo, si buscas cierto programa para el manejo de las finanzas en el hogar, por ejemplo, Money Manager, de Thompson, puedes buscarlo en nuestro catálogo, llamar al número 800 y hacer el pedido. Pero si sólo necesitas un programa de manejo de finanzas domésticas y no sabes cuál es el que te conviene, vas a una de nuestras tiendas, donde el vendedor puede explicarte las características de los programas y ayudarte a decidir."

"Sí. Para empezar, nos gustaría saber qué piensan nuestros clientes de pedidos por correo acerca de nuestros productos y servicios. También nos gustaría darnos una mejor idea de quiénes son realmente nuestros clientes: su edad, ingresos y conocimientos de computación", agregó Zellmer. "Creo que es un buen comienzo -replicó Karlin. Pero debes tener en cuenta que cualquier encuesta por correo implica costos y, con base en mi experiencia, creo que podríamos ir un poco más allá. Pienso que deberíamos analizar qué opinan tus clientes acerca de comprar productos por correo, en particular software, en lugar de hacerlo en un establecimiento minorista. Creo que esa percepción sería importante para la formulación subsiguiente de tu estrategia de mercadotecnia." "Muy bien -comentó Zellmer. Elabora un borrador de una propuesta de investigación. Le diré a Sid Green, del departamento de envíos por correo, que prepare una lista de los nombres de nuestros clientes por catálogo. "Excelente -respondió Karlin. ¿Cuánto tienen asignado de presupuesto para este estudio?" "Realmente no sé. ¿Cuánto costaría? -preguntó Zellmer. Y no pienses que al preguntarte eso te estoy dando un cheque en blanco. Estamos en un negocio muy competido y sensible a los gastos innecesarios. Por otra parte, emprender un estudio como ése y no dedicarle presupuesto suficiente para hacer algo más que un trabajo a medias sería un desperdicio total de dinero." "Chuck -comentó finalmente Karlin emocionada-, ojalá todos mis clientes fueran tan inteligentes como tú..."

Temas para análisis 1. Si fuera el director de investigación de mercados en esta encuesta, ¿qué variables querría investigar?

"Entiendo por qué consideras que tu mercado está segmentado", agregó Karlin.

2. ¿Cómo se relacionarían algunas de esas variables?

"Nuestro objetivo para el próximo año -continuó Zellmer- es revitalizar la división de ventas por catálogo. Nos gustaría que

3. En el supuesto de que se recurra a una encuesta por correo, ¿qué haría para aumentar la tasa de respuestas?

Una pregunta que surge con regularidad en el análisis de los datos de investigaciones es si los resultados son estadísticamente significativos. ¿Podrían haber surgido aleatoriamente, debido al que sólo se tuvo contacto con una muestra de la población, o realmente indican una característica de la población? Por ejemplo, la empresa de investigación The Quality Measurement Company estudió la relación entre los anuncios publicitarios de cepillos de dientes y las ventas de estos productos. La compañía recopiló datos de las calificaciones de la escala ARS Persuasión en relación con diversos anuncios de cepillos (se trata de una medición del cambio en la elección de marca de los consumidores en un ambiente de compras simulado, antes y después de ver anuncios televisivos) y de las ventas durante el tiempo que los anuncios estuvieron al aire. El objetivo de la investigación era comprobar la hipótesis de que las calificaciones de la escala mencionada se relacionaban con ventas mayores. De hecho, el estudio reveló que las ventas y participación de mercado fueron máximas para las marcas con calificaciones más altas.1 Los investigadores también pretendían indagar si el resultado era incidental (había ocurrido al azar, de manera relacionada con la muestra que se usó para calcular las calificaciones de la escala) o indicaba un vínculo real entre las características de los anuncios y las ventas. A fin de responder estas preguntas se recurre a las pruebas de significancia estadística. En este capítulo se analizan algunas de las pruebas más importantes para examinar la significancia estadística de las diferencias. Podría tratarse de la diferencia entre el resultado de una muestra y cierto valor esperado en la población o de la diferencia entre dos o más resultados de muestras (véase como ejemplo

En este anuncio, dirigido a los abarroteros, Heinz Pet Products Company compara los promedios de muestras para promover su presentación de cuatro paquetes del alimento para gatos 9Lives. En el anuncio se compara el costo de mano de obra promedio del manejo de cajas que contienen latas empacadas individualmente (1.56 dólares por caja) con el de cajas con paquetes de cuatro latas (0.53 por caja), lo cual da un ahorro de 1.03 dólares por caja. Los promedios de muestras se representan gráficamente en los gráficos de barras de monedas apiladas que aparecen bajo el producto.

Adecuación del ajuste

Mt

el anuncio del producto 9Lives). Las diferentes pruebas se aplican a tipos distintos de problemas. En la primera parte del capítulo se analizan la prueba de adecuación de ji cuadrada (x2), especialmente útil con datos nominales. Luego se estudia la prueba de Kolmogorov-Smirnov, útil con datos ordinales. Las secciones finales del capítulo se enfocan en las pruebas aplicables cuando se examinan diferencias en medias o proporciones.

| Adecuación del ajuste En los estudios de mercadotecnia es frecuente que el analista deba determinar si cierta pauta de conducta que indican los datos corresponde a la que se esperaba cuando se diseñó el estudio. A manera de ejemplo, tomemos un fabricante de alimentos para el desayuno que recientemente creó un nuevo cereal. El producto se empacará en tres tamaños, chico, grande y familiar. El fabricante ha observado que se venden tres unidades del empaque grande y dos del tamaño familiar por cada una del tamaño chico. La empresa pretende averiguar si la tendencia será la misma con el nuevo cereal, ya que un cambio en los hábitos de consumo podría tener consecuencias significativas en la producción. Así, el fabricante decide realizar una prueba de mercado para determinar las frecuencias relativas con que los consumidores adquirirán los diversos tamaños. Suponga que en un mercado de prueba apropiado, durante un periodo de una semana, se venden 1200 cajas del nuevo cereal y la distribución de ventas por tamaño es como sigue: VENTAS

Prueba de adecuación

de ji cuadrada

Prueba de tipo estadístico para determinar si un patrón observado de frecuencias corresponde al patrón esperado.

Chico

Grande

Familiar

Total

240

575

385

1200

Estas cifras no corresponden a la pauta observada con las otras marcas de cereales, como demuestran unas cuantas multiplicaciones sencillas. ¿Acaso esta evidencia preliminar indica que la empresa debe esperar un cambio en los hábitos de compra de los diversos tamaños de empaque con el nuevo producto? Este problema es del tipo para el cual resulta idónea la prueba de ajuste de ji cuadrada (x2). La variable de interés se divide en k categorías mutuamente excluyentes (k = 3 en el ejemplo) y cada observación, lógicamente, cae en una de las k clases o celdas. Los intentos (compras) son independientes y la muestra es grande. El uso de esta prueba sólo requiere calcular el número esperado de casos que correspondería a cada categoría y compararlo con el número observado de casos que realmente se ubica en la categoría con la ecuación siguiente:

donde • O¡ es el número observado de casos en la categoría i • E¡ es el número esperado de casos en la categoría / • A: es el número de categorías El número esperado de casos por categoría se genera a partir de la hipótesis nula; en este caso, la composición de las ventas del nuevo cereal por tamaño de empaque guardará una correspondencia con las ventas normales del fabricante (es decir, por cada paquete chico se venden tres grandes y dos familiares). Respecto a la proporción del total de ventas, lo anterior significa que:

642

r

Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias

por tanto, que podría esperarse que una sexta parte de las ventas sea del tamaño chico, la mitad del tamaño grande y un tercio del tamaño familiar, si es que se ajustan a los patrones tradicionales. En el supuesto de que las 1200 cajas vendidas en el mercado de prueba se ajustan al patrón normal o esperado, se venderían 200 (1 / 6 X 1200), 600 (1 / 2 X 1200) y 400 (1 / 3 X 1200) cajas de tamaños chico, grande y familiar, respectivamente. ¿Cuál es el resultado de comparar el patrón observado con el esperado? El dato estadístico apropiado de x2 se calcula como sigue:

La distribución de ji cuadrada es una de las distribuciones estadísticas que se determina completamente por su grado de libertad, v. El término grado de libertad se refiere a los factores que pueden variar independientemente. Por ejemplo, supongamos que se tienen cinco números respecto de los cuales se calcula un promedio. Luego, al conocer cualesquiera cuatro de los números y el promedio, es posible determinar el quinto número. De hecho, se habría usado un grado de libertad en los números para calcular el promedio. Los grados de libertad de la prueba ji cuadrada están determinados por el número de celdas cuya variación se puede representar en una tabla. Por ejemplo, digamos que se tiene la tabla siguiente:

AI A2

£1

B-,

X

X

5

X

X

1

4

8

y se obtiene el valor de una celda, como la de la extrema superior izquierda:

¿l A2

B\

B2

1

©

5

® 4

® 8

7

Luego, todos los valores marcados con un círculo son fijos, puesto que se conocen los totales marginales. Si se sabe que A\B\ = 1, los demás valores se determinan automáticamente. A causa de ello, se dice que sólo puede variar libremente una celda. En el ejemplo del cereal, el número de grados de libertad es igual a la unidad menos el número de categorías (k\ es decir, v = k — 1 = 2, ya que la suma de diferencias entre las frecuencias observadas y esperadas es cero. La suma de unas y otras frecuencias debe ser igual al número de casos; dado cualquier valor de k — 1 diferencias, entonces la diferencia restante es fija y ello produce la pérdida de un grado de libertad. Suponga que el investigador seleccionó un nivel de significancia de a = 0.05 para esta prueba. El valor de x2 para 2 grados de libertad con a - 0.05 es 5.99 (véase la tabla 2 del apéndice, al final del libro). Puesto que el valor calculado (x2 = 9.60) es mayor, se concluye que es improbable que el re-

Prueba de Kolmogorov-Smirnov

643

sultado de la muestra se deba únicamente al azar. En vez de ello, la prueba de mercado preliminar hace suponer que las ventas del nuevo cereal corresponderán a un patrón distinto del habitual. Así, se rechaza la hipótesis nula de ventas en la proporción 1:3:2. Esta prueba ji cuadrada es de carácter aproximado.2 Esa aproximación es relativamente satisfactoria cuando, por norma general, el número esperado de casos en cada categoría es de cinco o más, si bien el valor puede ser incluso de apenas 1 en ciertas situaciones.3 El ejemplo previo ilustra el uso de la distribución de ji cuadrada para probar una hipótesis nula concerniente a A:proporciones poblacionales, 7i\,7i2, ..., 7ik. Las proporciones fueron necesarias para generar el número esperado de casos en cada una de las k categorías. Vista bajo esa luz, la prueba de una sola proporción analizada con la lógica de la prueba de hipótesis en el apéndice del capítulo 19 es un caso especial; en la prueba de adecuación, el parámetro único n se sustituye con los k parámetros, Tli, 7Í2, • ••-, 71 kOtro uso de la prueba de adecuación de ji cuadrada es determinar si una distribución poblacional tiene forma particular. Por ejemplo, suponga que interesa averiguar si una distribución de muestras de calificaciones habría surgido de una distribución normal de calificaciones. A fin de investigarla, podría elaborarse un histograma de frecuencias de muestras. Los intervalos corresponderían a las k celdas de la prueba de adecuación. Las frecuencias de celdas observadas serían el número de observaciones de cada intervalo. Las frecuencias de celdas esperadas serían el número que corresponde a cada intervalo, si es que, en realidad, la muestra proviene de una distribución normal con media // y varianza a2. La muestra y la varianza se usarían como estimaciones si se desconocen la media y varianza poblacionales. Ello produciría la pérdida de otros dos grados de libertad, si bien el procedimiento de prueba básico permanecería sin cambio.

I Prueba de Kolmogorov-Smirnov Prueba de KolmogorovSmirnov Prueba estadística usada con datos ordinales para determinar si un patrón de frecuencias observado corresponde a cierto patrón esperado; también sirve para indagar si dos muestras independientes se seleccionaron de la misma población o de poblaciones con la misma distribución.

La prueba de Kolmogorov-Smirnov es similar a la prueba de adecuación de ji cuadrada en que usa una comparación entre frecuencias observadas y esperadas para determinar si los resultados observados guardan correspondencia con una hipótesis nula específica. Sin embargo, en la de KolmogorovSmirnov se aprovecha la naturaleza ordinal de los datos. Por ejemplo, considere un fabricante de cosméticos que realiza pruebas de cuatro tonos diferentes de una base: muy claro, claro, intermedio y oscuro. La empresa contrató un despacho de investigación de mercados para que determine si hay preferencias definidas hacia el primero y último tonos o no. En caso afirmativo, la compañía fabricará únicamente los tonos preferidos; de lo contrario, producirá todos los tonos. Digamos también que en una muestra de 100 personas hay una preferencia por el tono muy claro en 50, por el claro en 30, por el intermedio en 15 y por el oscuro en 5 ¿Acaso estos resultados indican alguna preferencia? Puesto que la tonalidad del producto corresponde a un orden natural, la prueba de KolmogorovSmirnov sirve para probar la hipótesis de las preferencias. La prueba consiste en especificar la función de distribución acumulativa que ocurriría con la hipótesis nula y compararla con la función de distribución acumulativa observada. Se determina el punto en que las dos funciones tienen desviación máxima y el valor de esa desviación es el estadístico de prueba. La hipótesis nula del fabricante de cosméticos sería que no existe preferencia por las diversas tonalidades. Así pues, se esperaría que 25% de la muestra prefiera cada tonalidad. La función de distribución acumulativa resultante de este supuesto se presenta en la última columna del anexo 20.1. El valor D de Kolmogorov-Smirnov, igual al valor absoluto de esta desviación máxima entre las proporciones acumulativas observada y teórica, es 0.80 - 0.50 = 0.30. Si el investigador selecciona a = 0.05, el valor crítico de D para muestras grandes está dado por 1.36/V/7, donde n es el tamaño de la muestra. En el ejemplo, dicho tamaño es 100 y el valor crítico es 0.136. El valor de D calculado es mayor que el valor crítico y, de tal suerte, se rechaza la hipótesis nula de que no existe preferencia por uno u otro tonos. Los datos indican preferencia estadísticamente significativa por los tonos más claros.

6+40 1


ANEXO 20.1

Tonalidad Muy clara Clara Intermedia Oscura

Número observado

Proporción observada

50 30

0.50 0.30 0.15 0.05

15 5

Proporción observada acumulativa 0.50 0.80 0.95 1.00

Proporción teórica 0.25 0.25 0.25 0.25

Proporción teórica acumulativa 0.25 0.50 0.75 1.00

El lector atento habrá observado que la hipótesis de que no hay una preferencia también podría haberse corroborado con la prueba de adecuación de ji cuadrada. Empero, cuando los datos son ordinales se prefiere la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Es más útil que ji cuadrada en casi todos los casos, su estimación resulta más sencilla y no requiere cierta frecuencia esperada mínima en cada celda, a diferencia de la prueba ji cuadrada. La prueba de Kolmogorov-Smirnov también sirve para determinar si dos muestras independientes se seleccionaron de la misma población o de poblaciones con la misma distribución. Un ejemplo sería el de un fabricante interesado en determinar si la preferencia de los consumidores por tamaños específicos de una nueva marca de detergente para ropa es la misma que con la marca antigua. La aplicación de la prueba requeriría sólo crear una distribución de frecuencias acumulativa para cada muestra de observaciones usando los mismos intervalos. El valor estadístico de prueba sería el de la desviación máxima entre las dos frecuencias acumulativas observadas.4

I Hipótesis de una media Un problema recurrente en la investigación de mercados es la necesidad de hacer un comentario acerca de la media de la población original. Recordemos que, en el muestreo de una población original con varianza conocida, la distribución de medias de muestras es igual a la media poblacional y la varianza de medias de muestras, o¿, equivale a la varianza poblacional dividida entre el tamaño de la muestra, es decir, tr| = a^ln. Así, no debe sorprender que el cálculo del dato estadístico apropiado para probar una hipótesis acerca de una media cuando se conoce la varianza poblacional sea:

donde • x es la media de muestras • |JL es la media poblacional • o-j es el error estándar de la media, igual a cr/V«, donde n es el tamaño de la muestra y cr es la desviación estándar poblacional. El estadístico z es apropiado si la muestra proviene de una población normal o la variable no tiene distribución normal en la población, si bien, la muestra es de magnitud suficiente para que funcione el teorema central del límite. Pero ¿qué ocurre en un caso más apegado a la realidad, cuando se desconoce la varianza poblacional? Por supuesto, cuando se desconoce la varianza de la población original tampoco se sabe cuál es el error estándar de la media, &x, puesto que es igual a oA/w". Entonces, es necesario estimar el error

Hipótesis de una media

641

Disyuntiva ética 20.1 Un investigador de mercados está perplejo ante los resultados de su experimento: no corresponden en absoluto a su hipótesis a príorí. Sin demora, comienza a buscar en la bibliografía hipótesis alternativas que pudieran explicar los resultados. Cuando ha revisado la mitad de la pila de artículos de revistas que están sobre su escritorio, deja de leer y se arrellana en su silla, con un suspiro de alivio. " i Gracias a Dios! Esa idea encaja muy bien con mis resultados." Se estira para tomar papel y redactar su informe final, en que presenta la nueva hipótesis como

si fuera la hipótesis 3 priori que encaja perfectamente en el experimento, • ¿Es ético seleccionar la primera explicación que encaje en los datos, sin considerar explicaciones alternas ni realizar pruebas adicionales? • ¿Es ético presentar una explicación a posterioricomo si fuera una hipótesis a priorfí • ¿Con qué frecuencia se desechan teorías ante evidencias que las refutan?

estándar de la media a partir de los datos de la muestra. El cálculo es §x = §/^/ñ, donde § es la desviación estándar de la muestra sin sesgo, o sea:

o, en palabras

o (x - i¿) ss, que tiene distribución / con n - 1 grados de libertad si se satisfacen las condiciones de la prueba t. El uso apropiado del estadístico / para derivar inferencias acerca de la media requiere contestar dos preguntas básicas: •¿Es normal o asimétrica la distribución de la variable en la población original? • ¿Es grande o pequeña la muestra? Si la variable de interés tiene distribución normal en la población original, el estadístico de prueba (x - \L)/SX tiene distribución t con n - 1 grados de libertad. Ello es válido sin importar que la muestra sea grande o pequeña. En caso de ser pequeña, en realidad se usa t con n - 1 grados de libertad para derivar la inferencia. Aunque t con n - 1 grados de libertad también es la distribución teóricamente correcta de una muestra con n de gran magnitud, la distribución se acerca a la normal y se vuelve indistinguible de ésta cuando se tienen muestras con 30 o más observaciones. Así, el estadístico de prueba (x - /JL)/S^ se consulta en una tabla de desviaciones normales si se obtienen inferencias con muestras grandes. Empero, note que ello se debe a que la distribución t teóricamente correcta (puesto que se desconoce a) se ha tornado indistinguible de la curva normal.

646 i

Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias ¿Qué ocurre si la variable no tiene distribución normal en la población original y se desconoce al No hay problema cuando la distribución de la variable es simétrica o presenta sesgo o asimetría apenas moderados. La prueba t es muy resistente a las desviaciones de la normalidad. No obstante, si la variable está muy sesgada en la población original, el procedimiento apropiado depende del tamaño de la muestra. La prueba t es inapropiada cuando la muestra es pequeña. Se requiere transformar la variable para que tenga distribución normal o usar una prueba estadística sin distribución. En el supuesto de que la muestra sea grande, podría usarse la curva normal para derivar la inferencia, siempre y cuando se satisfagan los dos supuestos siguientes: 1. La muestra es suficientemente grande para que sea normal la distribución de la media, x, de la muestra en virtud del teorema central del límite. Cuanto mayor sea el grado de asimetría en la distribución de la variable, tanto más grande debe ser la muestra para que se satisfaga este supuesto. 2. La desviación estándar de la muestra, §, es un estimado aproximado de la desviación estándar de la población original,
y se considera que el nivel de significancia sea de a = 0.05. Con base en los datos del anexo 20.2, se tiene:

A N E X O 20. 2 Tienda i

Ventas */

Tienda i

1

86 97 114 108 123

6 7 8 9 10

2 3 4 5

Ventas

x,

93 132 116 105 120

Hipotesis de una media


647

Comprobarion de hipotesis de una media

La distribution de !a variable en la poblacion original es normal

o asim&rica.

La distribucidn de la variable en la poblacion original es asimetrica.

npequena: no se cuenta con una teoria que sustente la prueba parametrica. Se debe traiisformar la variable para que lenga distribucion normal y se use la prueba 20 se debe recurrir a una prueba estadistica sin distribucion.

n pequefia: no se cuenta con una teoria que sustente la prueba parametrica. Se debe transformer la variable para que tenga distribucion normal y se use la prueba to se debe recurrir a una prueba estadistica sin distribucion.

n grande: si la muestra es suficientemente n grande: si la muestra es suficientemente grande para Que funcione el teorema central grande paraque: 1) funcione el teorema central del limite. se usa del limite, y 2) s~sea un estimado aproximado de o,se usa

6Í8

Caottulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias

o

y

o

y, por ende, el error estándar de la estimación de la media es s~x = s/Vn = 4.55. Los cálculos arrojan lo siguiente: D D

El valor crítico de t leído en la tabla t con v = n — 1 = 9 grados de libertad es 1.833 (p = 0.95) [véase la tabla 3 del apéndice, al final de la obra]. Es improbable que el valor estimado haya ocurrido al azar si las ventas por tienda en la población fueran realmente de 100 unidades por semana o menos. Ciertos conocimientos acerca de las ventas semanales por tienda que cabría esperar si el producto se pone a la venta en toda la cadena pueden obtenerse al calcular el intervalo de confianza. La fórmula apropiada es: media de la muestra ± t (error estándar de estimación de la media) o

x±ts,

Con intervalo de confianza de 95% y 9 grados de libertad, t = 1.833, como se había visto. Así, dicho intervalo es de 109.4 ± (1.833X4.55), 109.4 ± 8.3 o 101.1 < /x, < 117.7. Suponga que el producto se pone a la venta en 50 tiendas y que la media de la muestra y la desviación estándar de la muestra son las mismas, es decir, x= 109.4 y s = 14.40. El estadístico de prueba sería ahora z = 4.62, que se consulta en una tabla normal, puesto que t es indistinguible de lo normal con muestras de ese tamaño. El valor estimado de z es mayor que su valor crítico z = 1.645 con a igual 0.05 y, como cabría esperar, se justifica la misma conclusión. La evidencia es ahora mayor, en virtud del mayor tamaño de la muestra de tiendas; podría esperarse que se vendan más de 100 unidades semanales del producto. El efecto del mayor tamaño de la muestra y la oportunidad que aporta para el uso de la curva normal también se aprecian en el intervalo de confianza menor que se produce con la muestra más grande. Cuando se aplica la curva normal en lugar de la distribución t, la fórmula x ± tsx para la estimación del intervalo de confianza cambia a x ± z%, donde el valor apropiado de z se lee de la tabla de curva normal. Puesto que con el intervalo de confianza de 95% se tiene que z = 1.645, el intervalo es ahora 109.4 ± (1.645X4.55) o 109.4 ± 7.5,101.9 < ¿i < 116.9, intervalo levemente menor que el producido cuando la muestra incluía 10 tiendas, no 50.

Hipótesis de dos medias

fW

| Hipótesis de dos medias Considere la prueba de una hipótesis acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales. Un ejemplo sería una encuesta nacional entre consumidores que patrocinó la National Restaurant Association. En el estudio se recopilaron datos demográficos y de preferencias sobre alimentos para llevar a casa. Los resultados mostraron que los clientes de cafés gourmet tienen ingresos promedio de 48 520 dólares, en comparación con una media de 47 660 del total de establecimientos de comida para llevar.5 Una pregunta pertinente es si estas dos medias difieren significativamente, es decir, ¿tienen los clientes de los cafés una situación más desahogada que otras personas que compran comida para llevar? El método para probar una hipótesis acerca de dos medias varía según las muestras sean independientes o estén relacionadas. En el supuesto de que sean independientes, se consideran tres casos: • Se conocen las varianzas de las dos poblaciones. • Se desconocen las varianzas de las poblaciones, si bien puede suponerse que son iguales. • Se desconocen las varianzas de las poblaciones y no puede suponerse que sean iguales. Después de explorar estas alternativas, se verá cómo probar una hipótesis acerca de dos medias cuando las muestras están relacionadas.

Varianzas conocidas La experiencia ha demostrado que la varianza poblacional usualmente cambia con mayor lentitud que la media poblacional. Ello significa que la varianza "anterior" puede usarse frecuentemente como varianza poblacional "conocida" en estudios que se repiten. Por ejemplo, sería posible evaluar anualmente el consumo per capita de refrescos en residentes de diferentes regiones de un país. Si se fuera a evaluar la hipótesis acerca de las diferencias en el consumo per capita de un nuevo refresco, se podrían utilizar las varianzas previamente determinadas como varianzas "conocidas" del nuevo refresco. Considere que el problema es determinar si existen diferencias de consumo del nuevo refresco que lanzó la compañía entre los residentes del sur y del norte de Estados Unidos. Además, los datos indican que la variación per capita en el consumo de refrescos es de 10 y 14 onzas diarias entre los residentes del norte y del sur, respectivamente, según muestra la desviación estándar, es decir, crN = 10 y a-s = 14. La hipótesis nula es que no existen diferencias entre ambas regiones en el consumo del nuevo refresco o que su consumo medio es igual (H0: (JLN = |X5), mientras que la hipótesis alternativa es que sí existe una diferencia (Ha: /% ^ /%). Resulta ser que si XN y xs, las medias de las muestras, son variables aleatorias de distribución normal, entonces su suma o resta también tiene distribución normal. Las dos medias de muestras podrían distribuirse normalmente porque el consumo per capita tiene distribución normal en cada región o las dos muestras son de tamaño suficiente para que sea aplicable el teorema central del límite. En ambos casos, el estadístico de prueba es z igual a la diferencia de la media de la primera muestra menos la media de la segunda muestra, de la cual se resta la diferencia de la media de la población hipotética en la primera muestra menos la media de la población hipotética de la segunda muestra, todo ello dividido entre el error estándar de la diferencia entre las dos medias, es decir:

donde Xi es la media de la primera muestra (norte) x2 es la media de la segunda muestra (sur) /JL{ y i¿2 son las medias poblacionales desconocidas de las muestras del norte y sur

650:

Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias • CT_ _ es el error estándar de estimación de la diferencia en las medias y equivale a la raíz cuadrada de la suma de las dos varianzas entre las medias, específicamente:

donde, a su vez, c4, = a\ln\ y aj = cr2ln2. Ahora bien, a\ y al son las varianzas poblacionales conocidas de a\ = (10)2 = 100 y o\ = (14)2 = 196. Suponga que una muestra aleatoria de 100 personas del norte y otras 100 del sur indica que x¡ = 20 onzas diarias y x2 = 25 onzas diarias. ¿Acaso el resultado indica una diferencia verdadera en la tasa de consumo? El error estándar de la estimación es:

y el valor estimado de z es:

El valor estimado de z excede el valor crítico de la tabla, de —1.96 con a = 0.05, y se rechaza la hipótesis nula. Existe una diferencia estadísticamente significativa en el consumo per capita del nuevo refresco entre residentes del norte y del sur. El intervalo de confianza de la diferencia entre las dos medias está dado por la fórmula:

Con un intervalo de confianza de 95%, z = 1.96, y el intervalo estimado de la diferencia en el consumo del nuevo refresco entre los dos grupos es de -5 ± (1.96)( 1.720) = —5 ± 3.4. En promedio, se estima que los residentes del norte toman de 1.6 a 8.4 onzas diarias del nuevo refresco más que los del sur.

Varianzas desconocidas Que las varianzas de las dos poblaciones sean desconocidas significa que tampoco se conoce el error estándar del estadístico de prueba, a^_ *,, puesto que son igualmente desconocidas o^ y o^, de tal suerte que deben estimarse. Al igual que en el caso de una sola muestra, las desviaciones estándar de las muestras se usan para estimar las desviaciones estándar poblacionales:

se usa para estimar a, y

sirve para estimar v\, además de que las estimaciones del error estándar de las medias se convierten

Así, el error estándar de la estimación general de la diferencia entre las dos medias, < * > _ * , es el siguiente:

Hipótesis de dos medias

651

Aunque se desconozcan las varianzas de las dos poblaciones, si es posible suponer que son iguales, podría generarse un mejor estimado de la varianza poblacional común, al conjuntar las muestras para calcular:

donde s2 es la varianza de muestras combinada que se utiliza para estimar la varianza poblacional común. Note que el cálculo de la varianza de muestras combinada incluye sumar las desviaciones de la primera muestra alrededor de su media elevadas al cuadrado y añadir ese total a la suma de las desviaciones de la segunda muestra alrededor de su media elevadas al cuadrado. En este caso, el error estimado del estadístico de -*prueba sJí]7 — 7A, 2 se reduce a:

En el supuesto de que sea factible considerar que es normal la distribución de la variable en cada población, el estadístico de prueba apropiado es:

y tiene distribución t, con v = n\ + n2 - 2 grados de libertad. Tomemos como ejemplo un fabricante de ceras para piso que desarrolló recientemente un nuevo producto. La compañía está considerando dos recipientes distintos para la cera, uno de plástico y otro metálico. La empresa opta por tomar la decisión final con base en una prueba de ventas limitada, en que se pondrán a la venta los recipientes de plástico en una muestra aleatoria de 10 tiendas y los metálicos en otra muestra aleatoria independiente, también de 10 tiendas. Los resultados de la prueba se muestran en el anexo 20.3. / calculada = Este valor se consulta en una tabla / con v = «, + n2-2= 18 grados de libertad. Se trata de una prueba de dos colas, ya que la hipótesis nula consiste en que las preferencias por los recipientes son iguales; no se tiene una expectativa a priori en la hipótesis alternativa de que se esperaban mayores ventas de uno que de otro. A manera de ejemplo, con a = 0.05 y 18 grados de libertad, el valor críti-

ANEXO 20.3 Tienda

Recipiente de plástico

Recipiente metálico

Tienda

Recipiente de plástico

Recipiente metálico

1 2 3 4 5

432 360 397 408 417

365 405 396 390 404

6 7 8 9 10

380 422 406 400 408

372 378 410 383 400

651


Muestras relacionadas

Muestras que no se seleccionan independientemente, de modo que las observaciones guardan alguna relación.

co de t = 2.101. (Es necesario buscar en la columna con el encabezado 1 — a = 0.975, no la que empieza con 0.95, en la tabla 3 del apéndice, puesto que es una prueba de dos colas.) El valor calculado de t es menor que su valor crítico, de modo que no se rechazaría la hipótesis nula de que no existen diferencias. Los datos de la muestra no indican que pueda esperarse que el recipiente de plástico se venda más que el metálico en la población total, aunque así ocurrió en este experimento limitado. El ejemplo muestra una vez más la importancia de la determinación explícita del nivel de significancia estadística mediante el equilibrio apropiado de los errores tipo I y II. Aquí, se especificó arbitrariamente que el error a fuera igual a 0.05. Ello produjo que no se rechazara la hipótesis nula y la conclusión de que no se esperaba que el producto en recipiente de plástico se vendiera más que el de recipiente metálico en la población total. Empero, si el tomador de decisiones tiene que tolerar un error, por ejemplo de 0.2, se habría justificado la conclusión opuesta, ya que la interpolación correspondiente a 18 grados de libertad en la tabla 3 del apéndice indica que son cercanas a 15% las probabilidades de calcular que t = 1.56, según el supuesto de que no hay diferencias en las medias poblacionales. Si suponemos que sean iguales los costos de producción y otros, parecería claro que la decisión final de empaque debe tomarse a favor del recipiente de plástico. Si los costos de producción y otros fueran distintos, tendrían que reflejarse en la norma de la decisión estadística.6 El análisis precedente supone que las muestras son independientes y que las variables de interés tienen distribución normal en cada una de las poblaciones. El supuesto de normalidad fue de nuevo necesario para justificar el uso de la distribución t. Sin embargo, ¿qué ocurriría si la variable no tiene distribución normal o las muestras no son independientes? En la mitad inferior de la ventana de investigación 20.2 se resume el enfoque en el caso de distribuciones no normales con a conocida y desconocida, mientras que en el apartado siguiente se analizan las muestras relacionadas.

Muestras relacionadas Un fabricante de equipo para acampar pretende estudiar las preferencias de colores de los consumidores de una bolsa de dormir creada recientemente. La bolsa tiene calidad y precio intermedios. Ha sido tradicional que las bolsas para dormir de calidad y precio alto, que usan los campistas y excursionistas serios, se fabriquen en colores de la gama del marrón y beige, como el verde y café. Investigaciones previas indicaron que las bolsas para dormir de calidad y precio bajos son de compra frecuente para niños, que las utilizan para acampar en el jardín de su casa. Se prefieren los colores vivos en este último segmento, encabezados por los rojos y anaranjados brillantes. Las restricciones de capacidad de producción no permitirían que la compañía produzca la nueva bolsa para dormir en ambos tipos de colores. A fin de realizar una comparación, se seleccionó una muestra aleatoria de cinco tiendas, en la cual se pusieron a la venta bolsas de ambos tipos. Las ventas por tienda se presentan en el anexo 20.4. ¿Muestran los datos en grado suficiente una diferencia en las ventas promedio de los distintos colores de bolsas para dormir? El análisis de los datos indica una diferencia en las dos medias jq — x2 = 50.2 — 45.2 = 5. Aunque la diferencia es más bien de poca magnitud, debe considerarse la variabilidad de ventas entre las cinco tiendas. Además, la aplicación de los procedimientos descritos en la sección precedente hace pensar que la diferencia no reviste significancia estadística. La estimación combinada de la varianza común es:

ANEXO 20.4 Tienda

Colores brillantes

Gama del marrón y beige

1 2 3 4 5

64 72 43 22 50

56 66 39 20 45

Hipótesis de de dos dos medias medias Hipótesis

653 653


La rjislnbucion de las variables en las poblaciones originales es normal o asimétrica.

y se recurre a la varianza combinada si puede suponerse que las varianzas son iguales, o a la varianza no combinada cuando no se justifica el supuesto de igualdad. La distribución de la variable en las poblaciones originales es asimétrica.

n pequeña: no se cuenta con una teoría que sustente la prueba paramétrica. Se deben transformar las variables para que tengan distribución normal y se use la prueba i o se debe recurrir a una prueba estadística sin distribución.

n pequeña: no se cuenta con una teoría que sustente la prueba paramétrica. Se deben transformar las variables para que tengan distribución normal y se use la prueba ro se debe recurrir a una prueba estadística sin distribución.

n grande1 si las muestras son suficientemente grandes para que se aplique el teorema central del límite a cada una por separado, también es aplicable a su suma a resta. Se usa:

n grande: debe suponerse que n, y "; no son suficientemente grandes para que se aplique el teorema central del límite a cada una de las medias de muestras, en cuyo caso también es aplicable a su suma o resta. Se usa:

con uso de la varianza combinada si puede suponerse que las varianzas son iguales, o a la varlanza no combinada cuando no se justifica el supuesto de igualdad.

654 Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias

y

Así, el valor estimado de / es:

y resulta menor que el valor crítico de t = 2.306, encontrado en la tabla con a - 0.05 y v = n\ + n2 — 2 = 8 grados de libertad. La hipótesis nula, de que no existe diferencia entre las ventas de los dos tipos de colores, no puede rechazarse con base en los datos de la muestra. Pero un análisis más detallado de los datos revela una incongruencia significativa en esta conclusión. Las bolsas para dormir de colores brillantes se vendieron más que las de la gama del marrón y beige en cada tienda y, de hecho, el análisis de las diferencias por tienda (el procedimiento se detalla más adelante) indica que existe una diferencia estadísticamente significativa entre las ventas de los dos tipos de bolsas. La razón de esta diferencia aparente en las conclusiones -es decir, que la diferencia es significativa o no es significativa- surge porque la prueba t de la diferencia entre dos medias es inapropiada para el problema. Las ventas de las bolsas para dormir de los dos tipos guardan una relación definitiva, ya que se expenden en las mismas tiendas. Note cómo difiere este problema del ejemplo de la cera para pisos, en que los recipientes metálicos se pusieron a la venta en una muestra de tiendas, y los de plástico, en otra muestra independiente de tiendas. Se necesita un procedimiento que tome en cuenta el hecho de que las observaciones están relacionadas. El procedimiento adecuado es la prueba t para muestras relacionadas que se describe a continuación. Se define una nueva variable, dh que es la diferencia entre las ventas de las bolsas para dormir de colores brillantes y de la gama del marrón y beige en la tienda /-ésima. Así, se tiene: £/! = 64 - 56 = 8 í/2 = 72 - 66 = 6 £/3 = 43 - 39 = 4 í/4 = 22 - 20 = 2 ds = 50 - 45 = 5

Ahora, se calcula la diferencia media al promediar las diferencias de una tienda a otra:

y la desviación estándar de la diferencia al determinar la suma de las desviaciones alrededor de la media al cuadrado, de manera específica:

Hipótesis de dos proporciones 655 El estadístico de prueba es la diferencia de medias de la muestra menos la diferencia de la media poblacional hipotética, dividido entre la desviación estándar de la diferencia que, a su vez, se divide entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra o, expresado en símbolos:

donde D es la diferencia que se espera con la hipótesis nula. Puesto que no existe una razón a priori para esperar que un tipo de color se venda más que el otro, la hipótesis nula apropiada es que no existen diferencias y la hipótesis alternativa, que sí las hay, de modo que se tiene:

Así, el valor estimado de / es:

Este valor se consulta en la tabla de t, con v = (número de diferencias menos 1) grados de libertad; en este caso, hay cinco diferencias pareadas y, por ende, v = 4. El valor crítico de t con v = 4 y a = 0.05 es 2.776, de modo que se rechaza la hipótesis de que no existen diferencias. Las evidencias de la muestra indican que es probable que las bolsas para dormir de colores brillantes se vendan más que las de la gama del marrón y beige. El cálculo de la magnitud en que las ventas por tienda de las bolsas para dormir de colores brillantes superarían a las de colores de la gama del marrón y beige puede derivarse de la fórmula del intervalo de confianza, a saber, diferencia de medias de la muestra ± / (error estándar de la diferencia media), o sea:

El intervalo de confianza de 95% es:

lo cual indica que, en promedio, las ventas de bolsas para dormir de colores brillantes superarían a las otras en el intervalo de 2.2 a 7.8 bolsas por tienda.

| Hipótesis de dos proporciones En el apéndice del capítulo 19 se analiza la naturaleza esencial de las pruebas de hipótesis y se utiliza como ejemplo la prueba de una hipótesis acerca de una sola proporción poblacional. En esta sección se pretende ilustrar el procedimiento para probar la diferencia entre dos proporciones poblacionales.7 Una situación en que ello podría ocurrir es la encuesta de Mail Monitor, que vigila las respuestas de los consumidores al ofrecimiento de tarjetas de crédito por correo directo. En forma trimestral, Mail Monitor determina el porcentaje de consumidores de la muestra que respondió a ese tipo de envíos por correo y compara los porcentajes de un trimestre a otro. Por ejemplo, en un informe reciente la compañía anunció que la tasa de respuesta a ofrecimientos de tarjetas de crédito había disminuido a 0.6%, la más baja en 10 años de realizar este estudio.8 ¿Fue verdaderamente la tasa más baja de respuesta de los consumidores en una década o el resultado se debió al muestreo, sin ser estadísticamente significativo? La prueba para la diferencia entre dos proporciones poblacionales es básicamente un problema de muestras grandes. Las muestras de cada población deben ser suficientemente grandes para que pueda usarse la aproximación normal de la distribución binomial exacta. En la práctica, ello significa que np

0SG

Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias Disyuntiva ética 20.2

Se realizó un experimento de campo para determinar el mejor enfoque publicitario de un programa de inmunización contra una grave epidemia de influenza, en que las personas afectadas tenían probabilidades de morir. Las comunidades de control no estuvieron expuestas a la publicidad, mientras que las de experimentación recibieron publicidad diversa, con distinta intensidad. Un análisis de la diferencia entre la proporción de personas con problemas respiratorios vacunadas indicó claramente la intensidad de la campaña publicitaria que sería más rentable para una campaña nacional.

¿Es ético privar de los beneficios (es decir, el conocimiento del programa de inmunización! a los participantes del grupo de control? ¿Qué derechos de los participantes no se respetaron? ¿Cómo se justificaría esta investigación? ¿Acaso los beneficios de investigación a largo plazo contrarrestan sus costos?

y nq no deben exceder de 10 en cada muestra, donde p es la proporción de "éxitos", q la proporción de "fracasos" y n el tamaño de la muestra. A manera de ejemplo, suponga que un fabricante de cosméticos está interesado en comparar a estudiantes universitarios varones con los que no son estudiantes en su uso de spray para el cabello. Considere también que se seleccionan muestras de 100 hombres estudiantes y otros 100 que no lo son en una ciudad y se determina su uso del spray para el cabello en los últimos tres meses. Ello revela que 30 de los estudiantes y 20 de los hombres que no lo son usaron spray para el cabello en el periodo. ¿Acaso este dato indica que un porcentaje significativamente mayor de estudiantes usa spray para el cabello, en comparación con hombres que no son estudiantes? Interesa determinar si son diferentes las proporciones de las dos poblaciones, de modo que la hipótesis nula es que son diferentes, a saber:

donde la población 1 es la de hombres estudiantes, y la población 2, la de hombres que no lo son . Las proporciones de las muestras son/?! = 0.3 yp2 = 0.2, por lo que n^p\ - 30, n}q} = 70, njp-i= 20 y n2q^ = 80, además de que puede usarse la aproximación normal de la distribución binomial. El estadístico de prueba es z = proporción de la primera muestra menos proporción de la segunda muestra, de lo cual se resta la proporción hipotética de la primera población menos la proporción hipotética de la segunda población, con el resultado dividido entre el error estándar de la diferencia entre las dos proporciones de muestras, o sea:

donde ap _P2 es el error estándar de la diferencia entre las proporciones de las dos muestras. La pregunta que todavía debe responderse en el cálculo de z es: ¿a qué equivale ap] _ p£ Un resultado estadístico general de utilidad para entender el cálculo de crp p es que la varianza de la suma o diferencia de dos variables aleatorias independientes es igual a la suma de sus varianzas. En el caso de una sola proporción, la varianza es ir(l — TT)/W y, de tal suerte, la varianza de la diferencia equivale a:

Observe que la varianza de la diferencia está dada con base en las dos proporciones poblacionales desconocidas, TT\ y 772. Aunque sean desconocidas, se ha supuesto que estas proporciones son

657

Hipotesis de dos proporciones

iguales y, de tal suerte, se tiene un case "natural" de estimacion de la varianza combinada; se usa 16gicamente s2p^ _p^ para estimar 02p _p donde:

cuando el valor critico de z = 1.96, con a = 0.05. La evidencia de la muestra no indica si existe una diferencia entre la proporcion de hombres estudiantes universitarios y hombres que no lo son en cuanto al uso de spray para el cabello. El intervalo de confianza de 95% se calcula con la formula siguiente: (proporcion de la primera muestra - proporcion de la segunda muestra) ± z(error estandar de la estimacion de la diferencia entre las dos proporciones), o sea, (p} -p2) ± zsp^ _ que equivale a (0.3 - 0.2) ± 1.96(0.061) = 0.1 ±0.12, con lo que se llega a una conclusion similar. El intervalo abarca cero, lo cual hace suponer que no existe diferencia alguna entre los dos grupos en su proporcion de uso del spray para el cabello.

regreso en el caso "Se que no querrias esperar at informe escrito -dijo Angle Karlin, mientras se acomodaba en la oficina de Chuck Zellmer-, por lo que, aunque recie'n termine de analizar ios datos, con gusto te informant de los resultados hasta e! momento." "Excelente -replied Zellmer. ^Que has descubierto?" "Bien, como sabes, enviamos el cuestionario por correo a 225 individuos seleccionados al azar de la lista de correos que nos dio Sid Green. Para estimuiar su respuesta, les ofrecimos un cupon de cinca dblares, valido en su sigjiente compra por catalogo. Recibimos 124 cuestionarios utilizables, es decir, una tasa de respuesta de 55%. En el analtsis, utilizamos el programa SPSS, que signifies..."

"Paquete estadi'stico de ciencias scciales. Claro, lo conozco", comentoZellmer. "Observa esto -dijo Karlin, mientras pasaba una hoja de datos a Zellmer. Esta es una tabla de dos variables: la disposition de los individuos de la lista de correos de la compama a realizar compras por catatogo y si esos mismos individuos han realizado alguna compra por cattilogo en el pasado o no La disposicibn favorable a ia compra por catSlogo de Omni es la variable dependiente, que nos interesa explicar" (vease el anexo 1).

contmui

658 Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias ANEXO 1

V4

Canteo Porcentaje de fila Porcentaje de columna Porcentaje total V3 No dispuesto

Nunca ha comprado 1

Compró, pero último año 2

Compró en el último año 3

no en el

Total de fila

1

20 40.0 46.5 16.1

20 40.0 51.3 16.1

10 20.0 23.8 8.1

50 40.3

Dispuesto moderadamente

2

7 20.0 16.3 5.6

11 31.4 28.2 8.9

17 48.6 40.5 13.7

35 28.2

Muy dispuesto

3

16 41.0 37.2 12.9

8 20.5 20.5 6.5

15 38.5 35.7 12.1

39 31.5

43 34.7

39 31.5

42 33.9

124 100.0

Total de columna

Ji cuadrada primaria = 10.997 con 4 grados de libertad; significancia = 0.027.

"Mira estos porcentajes de columnas -indicó Karlin, Indican que el grupo 'más dispuesto' de compradores entre quienes reciben el catálogo realizó compras por catálogo con Omni durante el último año. Mes de 75% de esas personas (40.5 más que 35.7%) está moderadamente dispuesto a comprar de nuevo. Al mismo tiempo, casi 25% de quienes realizaron compras en el último año no está dispuesto a colocar otra pedido." "Ahora bien, observa la cifra donde dice 'j¡ cuadrada primaria'. En lo esencial, es una cifra con que se mide si los resultadas del análisis son estadísticamente significativos o simple consecuencia del azar. En este caso, el valor es tal que puede afirmarse con alguna certidumbre que las dos variables medidas en verdad se relacionan. En otras palabras, la disposición del cliente a comprar por catálogo de Omni parece recibir influencia de que haya realizado compras por catálogo o no" "Eso podría ser cierto -replicó Zellmer-, pero saber que las personas que en alguna ocasión compraron algo por el catálogo de la empresa están dispuestas moderadamente a comprar de

nuevo no me brinda mucha información acerca de cómo revitalízar las alicaídas ventas por catálogo." "Espera, todavía hay rnás -explicó Karlin, En estos cuestionarios estaba oculta mucha información valiosa. Por ejemplo, observa la pregunta 11. Preguntamos a los encuestados cuánta confianza tenían en comprar diversos tipos de software por correo. Lo bueno de esto es que generamos un Índice, llamado CONCAT -forma abreviada de 'confianza en el catálogo'- diseñado para medir el grado de confianza que tienen las personas ai adquirir productos de un catálogo. En este caso, el índice es lo que se tendría al sumar las calificaciones asignadas a las categorías de respuestas correspondientes a las compras por catálogo que realizaron los sujetos de cada tipo de software y su grado de confianza. Las calificaciones por pregunta variaron de 1 (sin confianza en absoluto) a 5 (mucha confianza). Observa esía labia', dijo Karlin, mientras entregaba una pequeña tabla a Zellmer (véase el anexo 2}. continúa

Resumen

US

ANEXO 2

ESTIMACIÓN DE LAS VARIANZAS SEPARADAS

ESTIMACIÓN DE LAS VARIANZAS COMBINADAS Variable/ grupo

Número de casos

CONCAT 1. Hombres 2. Mujeres

Media

Desviación estándar

Error estándar

65

21.462

2.001

0.248

58

9.224

2.000

0.263

Valor f

Grados de libertad

Probabilidad de dos colas

Valor t

Grados de libertad

Probabilidad de dos colas

33.87

121

0.000

33.87

119.42

0.000

"Supongo que me dirás qué significa todo esto', replicó Zellmer en tono amable. "Bien, pero lo realmente Interesante aquí es que descubrimos que la calificación difiere según el género o sexo del cliente. La tabla muestra que la calificación media de los hombres es mayor que la de mujeres. Puesto que la muestra fue relativamente pequeña, tal vez te preguntes si la diferencia fue estadísticamente significativa", contestó Karlin. "Por supuesto -respondió Zellmer. Me ganaste la pregunta."

El índice CONCAT es ejemplo de una hipótesis acerca de dos medias, puesto que su objetivo es evaluar si hubo diferencia en el grado de confianza entre hombres y mujeres al adquirir software por catálogo o no. Se usó una prueba bidireccíonal, ya que la hipótesis alternativa era que sí había diferencia, si bien no se pensaba que las personas de un determinado género tuvieran más confianza que las del otro. En este caso, se rechaza la hipótesis nula porque sí existe una diferencia estadísticamente significativa en la confianza de los hombres y mujeres cuando compran software por catálogo.

"Sí es significativa -replicó Karlin. Observa el valor de í."

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar el uso básico de la prueba de adecuación deji cuadrada. La prueba de adecuación deji cuadrada es apropiada cuando una variable de escala nominal cae naturalmente en dos o más categorías y el analista necesita determinar si el número observado de casos en cada celda corresponde al número esperado.

Objetivo de aprendizaje 2 Analizar las similitudes y diferencias entre las pruebas de adecuación deji cuadrada y la de Kolmogorov-Smirnov. La prueba de Kolmogorov-Smirnov es similar a la de adecuación de ji cuadrada porque usa una comparación entre frecuencias observada y esperada para determinar si los resultados observados concuerdan con una hipótesis nula preestablecida. Sin embargo, en esta segunda prueba se aprovecha la naturaleza ordinal de los datos.


Objetivo de aprendizaje 3 Especificar qué prueba es apropiada en relación con una hipótesis de una media, dada la varianza, y cuál es adecuada si ésta se desconoce. En la prueba de una hipótesis acerca de una sola media, la prueba z es adecuada si se conoce la varianza, mientras que la prueba t se aplica cuando ésta se desconoce.

Objetivo de aprendizaje 4 Identificar las pruebas adecuadas si el análisis comprende dos medias de muestras independientes. En un análisis de dos medias que provienen de dos muestras independientes, se utiliza la prueba z cuando se conocen las varianzas. En caso de desconocerlas, al mismo tiempo que se las supone iguales, se recurre a una prueba t con una varianza de muestras combinadas.

Objetivo de aprendizaje 5 Especificar la prueba apropiada para analizar la diferencia entre dos proporciones de poblaciones originales. La prueba de la igualdad de proporciones de dos muestras independientes consiste en la combinación "natural" de las varianzas de las muestras. Se aplica la prueba z.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es el uso básico de la prueba de adecuación de ji cuadrada? ¿Cómo se calcula el valor de este dato estadístico? ¿Cómo se determinan las frecuencias esperadas? 2. ¿Qué prueba estadística es apropiada cuando se tienen datos ordinales y el analista necesita determinar si las frecuencias observadas corresponden a un patrón esperado o no? ¿Cuál es el procedimiento básico para realizar tal prueba? 3. ¿Cuál es la prueba estadística adecuada para extraer inferencias acerca de una media poblacional, si se conoce la varianza poblacional, y cuál si se desconoce este parámetro? Suponga que desconoce la varianza poblacional y la muestra es grande. ¿Cuál sería el procedimiento apropiado? 4. Suponga que quiere probar la significancia estadística de la diferencia observada entre las medias de dos muestras independientes. Indique el procedimiento apropiado cuando las varianzas de las poblaciones originales: a) se desconocen b) se desconocen y puede suponerse que son iguales c) se desconocen y no puede suponerse que sean iguales ¿Qué condiciones deben concurrir en cada caso, en lo relativo a la distribución de la variable? 5. ¿Cambiaría su respuesta a la pregunta anterior si las muestras estuvieran relacionadas? Explique. 6. ¿Cómo se comprueba si difieren las proporciones de dos poblaciones originales o no?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Una importante editorial llevó a cabo una encuesta para evaluar los hábitos de lectura de las personas de edad avanzada. La compañía publica cuatro revistas dirigidas específicamente a satisfacer las necesidades de ese segmento poblacional. Los directivos partieron de la hipótesis de que no había diferencias en cuanto a sus preferencias por las revistas. Se entrevistó a una muestra de 1600 sujetos de edad avanzada en una ciudad y se obtuvieron las preferencias siguientes respecto de cuatro revistas:

Preguntas de análisis, problemas y proyectos Revista 1 . Golden Years 2. Maturation 3. High Serenity 4. Time of Living Total

661

Frecuencia de preferencia 350 500 450 300

1600

Los directivos apelan a su experiencia para determinar si difieren las preferencias de los lectores de edad avanzada en cuanto a sus revistas. a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Cuántos grados de libertad se usaron? c) ¿Cuál es el valor crítico de ji cuadrada en el nivel de significancia de 5%? d) ¿Cuál es el valor calculado de ji cuadrada? Muestre sus cálculos. e) ¿Debe rechazarse la hipótesis nula? Explique su respuesta. 2. La Calidad es una empresa mediana que fabrica champúes. En los últimos años, la compañía aumentó de tres a cinco el número de variantes de su producto, Cabello Sedoso, para lograr una mayor participación de mercado. Los directivos emprendieron una encuesta para comparar las ventas de su producto con las de Suave y Muy Suave, sus dos principales competidores. Una muestra de 1800 amas de casa reveló las frecuencias siguientes en cuanto al champú que adquirieron más recientemente:

Champú 1. Cabello sedoso 2. Suave 3. Muy suave Total

Número de compradoras 425 1175 200

1800

La experiencia indica que tres amas de casa prefieren Suave por cada una que opta por Cabello Sedoso y, a su vez, el doble de ellas prefiere este último sobre Muy Suave. Los directivos necesitan determinar si todavía es válida la tendencia histórica, puesto que la compañía amplió recientemente su variedad de productos disponible. a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Cuántos grados de libertad se usaron? c) ¿Cuál es el valor crítico de ji cuadrada en un nivel de significancia de 5%? d) ¿Cuál es el valor calculado de ji cuadrada? Muestre sus cálculos. e) ¿Debe rechazarse la hipótesis nula? Explique su respuesta. 3. Un fabricante de casetes desea probar cuatro tipos de casetes, que varían por su tiempo de reproducción: 30, 60, 90 y 120 minutos. La compañía le contrató para determinar si los clientes tienen preferencia clara por los casetes de 30 o 120 minutos. Si la hubiera respecto de unos u otros, la compañía fabricará únicamente los audiocasetes de la duración preferida, mientras que, en caso contrario, piensa comercializar los cuatro tipos de duración. El estudio de una muestra de 1000 clientes indicó las preferencias siguientes: Duración de la audiocinta Frecuencia de preferencia

30 minutos 60 minutos 90 minutos 120 minutos

Total

150 250 425 175

ÜK30

a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) Calcule el valor de D de la prueba de Kolmogorov-Smirnov mediante el llenado de la tabla siguiente:


Duración del cásete 30 60 90 120

Número observado

Proporción observada acumulativa

Proporción observada

Proporción teórica

Proporción teórica acumulativa

minutos minutos minutos minutos c) Calcule el valor crítico de D con a = 0.05. Muestre sus cálculos. d) ¿Rechazaría la hipótesis nula? Explique su respuesta. e) ¿Qué consecuencias tienen los resultados para la empresa? f) Explique por qué se debería usar la prueba de Kolmogorov-Smirnov en esta situación. 4. Alimentos Libertad comercializa latas de verduras en seis tamaños: A, B, C, D, E y F. A lo largo de los años, la compañía ha observado que las ventas de sus productos en los seis tamaños corresponden a la proporción 6:4:2:1.5:1.5:1, en ese orden. En otras palabras, por cada lata vendida del tamaño F se venden seis del tamaño A, 4 del B, 2 del C y 1.5 (cada uno) de los tamaños D y E. El gerente de mercadotecnia necesita comparar los datos de ventas de una nueva verdura enlatada -zanahorias en puré- con el comportamiento del resto de la línea de productos de la compañía para indagar si existe alguna diferencia. Con base en una muestra representativa de 600 cajas de zanahorias en puré, observa que 30% corresponde al tamaño A, 20% al B, 10% (cada uno) a los tamaños C y D, y 15% (cada uno) a los tamaños E y F. a) El gerente de mercadotecnia le pide que determine si las ventas de zanahorias en puré se comportan de manera similar al resto de las verduras, usando para ello la prueba de adecuación de ji cuadrada. Muestre todos sus cálculos. b) Además, que realice el mismo cálculo, en esta ocasión con la prueba de KolmogorovSmirnov. De nuevo, muestre todos sus cálculos. c) ¿Qué conclusiones puede derivar del uso de las dos pruebas estadísticas? ¿Son contradictorios o similares los resultados con esas dos pruebas? d) ¿Qué prueba estadística preferiría y por qué? 5. Una empresa mediana que fabrica productos de papel planea lanzar una nueva línea de pañuelos desechables, toallas de mano y papel higiénico. Sin embargo, los directivos han precisado que el lanzamiento se emprenderá sólo si las compras mensuales promedio por vivienda son de 2.50 dólares o más. La nueva línea fue sometida a una prueba de mercado y se evaluaron los gastos diarios de las 100 viviendas participantes en el panel del área del mercado de prueba. Los resultados indican que las compras mensuales promedio serían de 3.10 dólares por familia, con desviación estándar de 0.50. Los directivos se preguntan qué decisión tomar y le han pedido sus recomendaciones. a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Considera que la muestra es grande o pequeña? c) ¿Qué prueba debe usarse y por qué? d) ¿Rechazaría la hipótesis nula en el nivel de significancia de 5%? Sustente su respuesta con los cálculos necesarios. 6. El presidente de una cadena de tiendas departamentales ha prometido a los gerentes de las mismas un bono de 8% si las ventas mensuales promedio de cada una aumentan en 300000 dólares o más. Una muestra aleatoria de 12 tiendas reveló los siguientes aumentos: Tienda

Ventas

1

$320000 $230000 $400000 $450000 $280000 $320000

2 3 4 5 6

Tienda

7 8 9 10 11 12

Ventas

$380000 $280000 $420000 $360000 $440000 $320000

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 683 El presidente se pregunta si la muestra aleatoria de tiendas indica que todas ellas han alcanzado el objetivo (suponga que es normal la distribución de la variable en la población original). a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Considera que la muestra es grande o pequeña? c) ¿Qué prueba debe usarse y por qué? d) ¿Rechazaría la hipótesis nula y en el nivel de significancia de 5%? Sustente su respuesta con los cálculos necesarios. 7. Rubí Alegría es la propietaria de dos joyerías localizadas en otras tantas ciudades. El año pasado, la tienda A gastó mucho más en exhibidores que la tienda B. La señorita Alegría necesita determinar si los exhibidores aumentaron las ventas. El promedio de ventas de una muestra de 100 días de las tiendas A y B indica que fueron de 21.8 y 15.3 millones de dólares, respectivamente. (La experiencia muestra que aSA = 8 y acc = 9, donde aSA y acc son las desviaciones estándar de las tiendas A y B.) a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Qué prueba usaría y por qué? c) ¿Cuál es el valor calculado del estadístico de prueba? Muestre sus cálculos. d) ¿Cuál es el valor crítico en la tabla con nivel de significancia de 5%? e) ¿Rechazaría la hipótesis nula? Explique su respuesta. f) ¿A qué conclusión puede llegar la propietaria? 8. Vienen y Van es una importante agencia de viajes que necesita estudiar las preferencias de los consumidores para sus paquetes de viajes a Oriente. Durante los últimos cinco años, la agencia ha ofrecido dos paquetes de precio similar a dicha región, los cuales difieren sólo en los destinos incluidos en el viaje. Se seleccionó una muestra aleatoria de las compras en cinco meses de los últimos cinco años. Los números de consumidores que contrataron los viajes en esos cinco meses son los siguientes: Mes

Paquete I

Paquete II

1 2 3 4 5

90 70 120 110 60

100 60 80 90 80

Los directivos de la agencia necesitan su ayuda para determinar cuál es la diferencia entre las preferencias por los dos viajes. a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Qué prueba usaría y por qué? c) ¿Cuál es el valor calculado del estadístico de prueba? Muestre sus cálculos. d) ¿Cuál es el valor crítico en la tabla con nivel de significancia de 5%? e) ¿Rechazaría la hipótesis nula? Explique su respuesta. f) ¿A qué conclusión pueden llegar los directivos de la agencia respecto de la preferencia por los dos viajes? 9. Tallarines, S.A., es una compañía que fabrica productos de pasta fresca refrigerados no muy contenta con las ventas de sus productos. Los directivos suponen que las ventas podrían mejorar si los productos son exhibidos en un refrigerador especial, junto a la pasta seca, no en el refrigerador de lácteos, como ocurre actualmente. A fin de comprobar este supuesto, el departamento de investigación de mercados hizo los arreglos necesarios para la colocación de los refrigeradores especiales en seis tiendas donde actualmente se venden sus productos, además de la exhibición de los productos en los refrigeradores normales. Se asignaron códigos de barras especiales a los empaques, de modo que sea posible rastrear las ventas generadas con cada tipo de exhibición. Después de un periodo de prueba de tres semanas, se obtuvieron las cifras de ventas siguientes:

664

Capítulo 20: Análisis de datos: examen de diferencias Tienda

Nuevo exhibidor

Antiguo exhibidor

1

230 187 250 157 99 295

195 185 220 130 80 245

2 3 4 5 6

a) ¿Cuál es la prueba apropiada para determinar la diferencia de eficacia de los dos tipos de exhibición? b) Establezca las hipótesis nula y alternativa. c) ¿Cuál es el valor del estadístico de prueba? d) ¿Cuál sería su conclusión si a = 0.05? 10. El gerente de la tienda departamental Presupuesto aumentó recientemente el uso de las promociones en la tienda con el fin de aumentar la proporción de clientes que entran en ella y realizan una compra. La promoción se originó en un estudio realizado un año atrás, el cual mostró que no compró nada 65% de una muestra de 1000 personas que entraron a la tienda. Una muestra reciente de 900 personas demostró que 635 no compraron nada. Los directivos se preguntan si ha cambiado la proporción de sujetos que entran y compran. a) Establezca las hipótesis nula y alternativa. b) ¿Cuál es el valor calculado? Muestre sus cálculos. c) ¿Rechazaría la hipótesis nula con base en sus resultados? Explique su respuesta. 11. El departamento de creatividad de Publicidad Impactante desarrolló dos enfoques distintos, A y B, para un nuevo proyecto de correo directo de un cliente importante. Con el fin de verificar la eficacia de esos dos enfoques, se ordenó al departamento de investigación que realizara una prueba por correo. Se seleccionaron dos muestras aleatorias independientes, con tamaño n = 2000 y después de un periodo de espera de un mes, se tabularon los números de pedidos recibidos de cada muestra. Fueron 257 y 230 con los enfoques A y B. a) b) c) d)

¿Cuál es la prueba apropiada para determinar si difiere la eficacia de los enfoques A y B? Establezca las hipótesis nula y alternativa. ¿Cuál es el valor del estadístico de prueba? ¿Cuál es su conclusión si a - 0.05?

En relación con los dos problemas siguientes, consulte el estudio de café de NFO Research, Inc., al final del capítulo 19. 12. Compare las calificaciones globales (de la pregunta 2) de las marcas Folgers y Yuban. ¿Existe alguna diferencia entre las calificaciones de esas dos marcas de café (a = 0.05)? En caso afirmativo, ¿qué marca recibió la calificación más alta? 13. Calcule una calificación del índice "sabor" en relación con las características siguientes de la pregunta 6 de la marca Maxwell House Regular: sabor intenso, siempre fresco, sabor con mucho cuerpo, sabor suave, no amarga y no deja sabor residual. ¿Existen diferencias en esta calificación global respecto de individuos que no agregan nada al café y quienes le agregan algo (a = 0.05)?

Notas 1. Michael J. Rabuck, "Persuasive Advertising Drives Toothbrush Sales", en Quirk's Marketing Research Review, julio de 1999, pp. 80, 82-86. 2. La distribución correcta para probar la hipótesis es la hipergeométrica. Sin embargo, no sirve para muestras muy pequeñas. La distribución de ji cuadrada se aproxima a la hipergeométrica con muestras grandes. Véase un análisis de este punto y de otros que rodean a la prueba de adecuación en Leonard A.


665

Marascuilo y Maryellen McSweeney, Nonparametric and Distribution Free Methods for the Social Sciences, Belmont, CA., Brooks/Cole, 1977, pp. 243-248. Véase también Wayne W. Daniel, Applied Nonparametric Statistics, Boston, PWS-Kent Publishing, 2a. ed., 1990; Jean D. Gibbons, Nonparametric Statistics: An Introduction, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1992. 3. W.G. Cochran, "The x2 Test of Goodness of Fit", en Annuals of Mathematical Statistics 23, 1952, pp. 315-345. 4. Véase Marascuilo y McSweeney, Nonparametric and Distribution Free Methods, pp. 250-251. Véase también Jean Dickinson Gibbons y Subhabrata Chakraborti, Nonparametric Statistical Inference, Nueva York, Marcel Dekker, Inc., 3a. ed., 1992. 5.

"Coffee-Bar Patrons Are a Richer Blend: Study", en Supermarket News, 26 de octubre de 1998, p. 27.

6. La postura bayesiana sería introducir el recipiente de plástico, inclusive con los resultados obtenidos de la muestra, si los costos de oportunidad relacionados con cada alternativa fueran los mismos. En caso de que no lo sean, el enfoque bayesiano los incluiría directamente en la norma de decisión relativa a cuál recipiente debe producirse. 7. Las pruebas de proporciones poblacionales se consideran lógicamente con los datos nominales, puesto que se aplican cuando la variable de estudio puede dividirse en los casos que poseen la característica y los que carecen de ella, además de que se hace hincapié en el número o proporción de casos que corresponde a cada categoría. En mercadotecnia abundan los ejemplos: "prefiero A" contra "no prefiero A"; "comprar" contra "no comprar"; "leal a la marca" contra "desleal a la marca"; "los representantes de ventas cumplen su cuota" contra "los representantes de ventas no cumplen su cuota". La prueba de la significancia de la diferencia entre las dos proporciones se trata aquí porque la hipótesis se examina con la prueba z y el procedimiento se basa en un cálculo de "varianza de muestras combinadas automático". Se pensó que estos conceptos se apreciarían mejor después de comentar las pruebas de medios, no antes de ello. 8. BAIGlobal, "Credit Card Response Rate at Record Low for 1999's Second Quarter", comunicado de prensa de BAIGlobal (septiembre de 1999, bajado del sitio de la compañía, www.baiglobal.com, el 7 de octubre de 1999). [Mail Monitor es un servicio que proporciona BAIGlobal.]

Lecturas recomendadas Muchas pruebas estadísticas analizadas en este capítulo se estudian en los textos de fundamentos de estadística y se recomienda a los lectores que consulten el texto de su curso de introducción a la estadística en busca de más detalles sobre cualquiera de los métodos comentados.

ANÁLISIS DE LA VARIANZA

Análisis de la varianza (ANOVA)

Prueba estadística empleada con datos para determinar si k(k> 2) muestras provienen de poblaciones con iguales medias.

En el capítulo 20 se recurrió al ejemplo del empaque de ceras para piso en recipientes de plástico y metálicos para analizar la prueba estadística de la diferencia entre dos medios poblacionales. A continuación, se retoman los datos del anexo 20.3 para presentar un enfoque alterno del mismo problema llamado análisis de la varianza (ANOVA), que se distingue por la ventaja de ser aplicable cuando se comparan más de dos medias. La idea básica subyacente a este análisis es que la varianza de la población original puede estimarse de diversas maneras a partir de la muestra y que las comparaciones entre los estimados indican mucho acerca de la población. Recordemos que la hipótesis nula relativa a los dos tipos de recipientes consistía en que las dos medias de las poblaciones originales eran iguales, es decir, ¿ij = fjL2. Así, si la hipótesis nula es verdadera, con excepción del error de muestreo, los tres cálculos siguientes de la varianza poblacional deben ser iguales: 1. La variación total, calculada al comparar cada una de las 20 cifras de ventas con la gran media. 2. La variación entre grupos o intergmpal, calculada al comparar cada una de las dos medias de tratamiento con la gran media. 3. La variación intragrupal, que se calcula al comparar cada una de las cifras de ventas con la media de su propio grupo. No obstante lo anterior, si la hipótesis no fuese verdadera y existiera una diferencia entre dos medias, la variación intergrupal debe producir un estimado más alto que la intragrupal, que considera únicamente la variación en cada grupo y es independiente de las diferencias entre grupos. Los tres estimadores separados de la variación poblacional se calculan de la manera siguiente cuando existen k tratamientos o grupos: 1. Variación total: la suma de los cuadrados da SST, dada la suma de las desviaciones al cuadrado de cada observación tomada de la gran media. Ahora bien, la gran media de las n observaciones es igual a: 432 + ... + 408 + 365 + ... +400

20

= 396.7

y la suma de los cuadrados equivale a: SST= (432 - 396.7)2 + ... + (4Q8 - 396.7)2 + (365 - 390.7)2 + ... + (400 - 396.7)2 Se determinó ya la diferencia entre cada observación y la gran media; se elevan al cuadrado las diferencias y luego se suman. 2. Variación intergrupal: suma de los cuadrados entre grupos, SSB. A fin de calcularla, primero es necesario hacerlo con la media de cada grupo. La media de ventas del recipiente de plástico resultó ser de 403, y las de los recipientes metálicos de 390.3. Así, la suma de los cuadrados entre grupos es: SSB = 10(403 - 396.7)2 + 10(390.3 - 396.7)2 Se determinó la diferencia entre cada media de grupo y la media global; se eleva al cuadrado la diferencia; cada diferencia al cuadrado se pondera mediante el número de observaciones que componen el grupo y se suman los resultados.

666

Apéndice 20a

667

3. Variación intragrupal: suma de los cuadrados en los grupos, SSW. El cálculo de la suma de los cuadrados en los grupos incluye calcular la diferencia entre cada observación y la media del grupo al cual pertenece, específicamente: SSW = (432 - 403)2 + ... + (408 - 403)2 + (365 - 390.3)2 + ... + (400 - 390.3)2 La diferencia entre cada observación y su media de grupo está determinada; las diferencias se elevaron al cuadrado y luego se sumaron. Considere más de cerca el comportamiento de estas tres fuentes de variación. En primer lugar, SSyes una medida de la variación global de n observaciones. Cuanto más variables sean las n observaciones, tanto mayor el valor de SST. En segundo término, SSB refleja la variabilidad total de las medias. Cuanto más similares sean las k medias, tanto menor se vuelve SSB. Si difieren mucho, SSB aumenta. En tercer lugar, SSW es una medida de la incidencia de la variación en cada columna o tratamiento. Si existe una variación mínima entre las observaciones que componen un grupo, SSW es pequeña, y si hay gran variabilidad, es grande. Es posible demostrar que SST = SSB + SSW y que cada una de esas sumas de cuadrados, cuando se divide entre el número apropiado de grados de libertad, genera un cuadrado de medias que es, en lo esencial, un estimado sin sesgo de la varianza poblacional.1 Además, si es válida la hipótesis nula de ausencia de diferencias entre las medias poblacionales, todos son estimados de la misma varianza y no deben diferir más de lo que cabría esperar por efecto del azar. En caso de que la varianza entre grupos sea significativamente mayor que la intragrupal, se rechaza la hipótesis de la igualdad de las medias poblacionales. Dicho de otra manera, es posible conceptuar la varianza intragrupal como una medida de la incidencia de la variación de las ventas de recipientes que puede esperarse con base únicamente en el azar. Se llama varianza de error o varianza aleatoria. La varianza intergrupal refleja la de error más las diferencias entre grupos resultantes de las que hay en la popularidad de los dos tipos de recipientes. Por ende, si se descubre que es significativamente mayor que la varianza dentro del grupo, podría atribuirse a la variación entre grupos y se refuta la hipótesis de igualdad de las medias. Pero, ¿qué son los grados de libertad? El número total de grados de libertad es igual a n — 1, puesto que sólo hay una limitación, la gran media, en el cálculo de SST. En cuanto a la suma de los cuadrados intragrupales, existen n observaciones y k imitaciones, una por cada media de tratamiento. Por consiguiente, los grados de libertad de la suma de cuadrados intragrupales equivalen a n — k. Existen k valores, uno correspondiente a cada media de tratamiento, en el cálculo de SSB, además de una limitación impuesta por la gran media, de tal suerte que los grados de libertad de la suma de cuadrados intergrupales equivalen a k - 1. Los estimadores separados de la varianza poblacional o de los cuadrados de medias correspondientes son:

Los cuadrados de medias calculados a partir de los datos de la muestra son simples estimaciones de los cuadrados de la media verdadera. A su vez, éstos dependen de los valores esperados de los cuadrados de medias de muestras correspondientes. Puesto que las muestras son independientes, las varianzas poblacionales son iguales y las variables se distribuyen normalmente en la población original, y puede demostrarse que estos valores esperados son: E(MSW) — a2 = varianza de error o varianza aleatoria

668


ANEXO 20a.1

Fuente de la variación

Suma de los cuadrados 806.5 5978.1 6784.6

Entre grupos Dentro de los grupos Total

Grados de libertad

Cuadrados de medias

1 18 19

806.5 332.1

Razón F

2.43

y E(MS^) — a2 + efecto de tratamiento La proporción E(MS)B /E(MSfV) es igual a la unidad si no existe un efecto de tratamiento y es mayor que la unidad cuando existe una diferencia entre las medias de las muestras. Puesto que se desconocen los valores esperados, se usan en su lugar los cuadrados de medias de las muestras para generar la razón:

MS, MSti

=F

que se ajusta a la distribución F. Ésta depende de dos grados de libertad, uno correspondiente al cuadrado de medias en el numerador, y el otro, al cuadrado de medias del denominador. En virtud de que tanto el denominador como el numerador son estimaciones de muestras de las varianzas verdaderas, no debería esperarse que dicha razón corresponda exactamente a la unidad cuando el efecto del tratamiento es cero, ni tampoco debería llegarse a la conclusión inmediata de que existe una diferencia entre las medias de los grupos si esa proporción excede el valor de la unidad. En vez de ello, dados un nivel de significancia y los grados de libertad respectivos del numerador y denominador, se lee un valor crítico de F en tablas estandarizadas. Este valor indica la magnitud de la razón que puede tenerse a causa de fluctuaciones de muestreo aleatorias, inclusive sin diferencia entre las medias de los grupos, es decir, cuando E(MSB) IE(MS^ = 1. El análisis completo se realiza convenientemente con una tabla de análisis de la varianza. En el anexo 20a. 1 se muestra la tabla de análisis de la varianza de los datos de ventas de recipientes de plástico y metálicos. El valor calculado de F se consulta en una tabla de F con 1 y 18 grados de libertad (véase el cuadro 4 del apéndice, al final de la obra). Se usa el mismo valor a que antes, a = 0.05, y se tiene que el valor crítico de F es 4.41; de nuevo, la evidencia de la muestra es insuficiente para rechazar la hipótesis de la igualdad de las dos medias. Ello no debe sorprender, ya que puede demostrarse2 que en la comparación entre dos medias (los grados de libertad del numerador de la razón F son Vj = k - 1 = 1), F = t2 = (1.56)2 = 2.43. Ambas pruebas resultan idénticas en este caso especial, y si una no indica diferencia significativa entre las dos medias, tampoco lo hace la otra.3

| Diseño de bloques aleatorio Diseño de bloques aleatorio

Diseño experimental en que: 1) se divide a las unidades de prueba en bloques o grupos homogéneos con algún criterio externo, y 2) los objetos de cada bloque se asignan de manera aleatoria a condiciones de tratamiento. Este diseño suele emplearse cuando se pretende controlar específicamente un factor de influencia externo.

Imagine qué habría ocurrido si las tiendas escogidas al azar para la venta de los recipientes de plástico hubieran sido mucho mayores que las seleccionadas para los recipientes metálicos. Toda diferencia de las ventas entre los dos grupos podría haberse debido a que las tiendas grandes habitualmente tienen más tráfico de clientes y, por ende, mayores ventas. Si el análisis minucioso de la situación muestra que ese tipo de influencias externas puede alterar los resultados del experimento, es posible usar un diseño de bloques aleatorio. En éste, se agrupan unidades de prueba "similares" en bloques y luego se asignan al azar los tratamientos a las unidades de prueba de cada bloque. La similitud se determina mediante emparejamiento de las unidades de prueba en cuanto a la fuente externa esperada de variación, por ejemplo, el tamaño de las tiendas en el ejemplo de los recipientes. Se espera que las unidades de cada bloque sean más similares que las

Apéndice 20a

669

seleccionadas en forma completamente aleatoria. Puesto que la diferencia entre bloques puede considerarse en el análisis de la varianza respecto del mismo número de observaciones, el cuadrado de las medias de error debe ser menor del que resultaría si se usa un diseño totalmente aleatorio. Así, la prueba debe resultar más eficiente.

| Diseño del cuadrado latino Diseño del cuadrado latino

Diseño experimental en que: 1) el número de categorías de cada variable externa que se pretende controlar es igual al número de tratamientos, y 2) cada tratamiento se asigna en forma aleatoria a categorías según un patrón específico. Este diseño es apropiado cuando se intenta controlar explícitamente dos factores externos.

El diseño del cuadrado latino es apropiado si existen dos factores externos que pueden causar deformación grave de los resultados. Suponga que una compañía necesita probar la eficacia de tres planes distintos en relación con la frecuencia de visitas de venta de sus representantes a los clientes potenciales. Los planes varían en la frecuencia con que se precisa que el representante visite a cuentas de diversos tamaños. El fabricante necesita saber cuál de los tres producirá ventas máximas. A fin de poner a prueba el plan, la compañía decide seleccionar una muestra de 30 representantes de ventas, de su fuerza total de 500. La empresa está preocupada por la posibilidad de que las diferencias entre las capacidades de ventas afecten los resultados de la prueba. Por consiguiente, decide igualar la capacidad de los representantes usando sus ventas previas como criterio para ello. Así, forma 10 bloques, cada uno con tres representantes de ventas relativamente similares. Luego, los planes de frecuencias de visitas se asignan al azar a cada representante de cada bloque, lo que produce el diseño de bloques aleatorio. A continuación, suponga que la compañía también decide realizar la investigación no sólo con representantes de ventas de capacidad distinta, sino también entre representantes con territorios de tamaños diferentes. Considere que divide a los representantes en tres categorías con base en su capacidad -sobresaliente, bueno y promedio- y en tres clases según el tamaño de su territorio: grande, mediano y pequeño. De esta manera habría nueve condiciones distintas que afrontar. Una forma de proceder sería recurrir a bloques aleatorios y probar cada uno de los tres planes de visitas con cada una de las nueve condiciones. Ello requeriría una muestra de 27 representantes. Un enfoque alterno sería probar cada plan de visitas una sola vez con cada tamaño de territorio y cada nivel de capacidad. Ello precisaría una muestra de apenas nueve unidades de prueba o representantes de ventas. En este caso, la ventaja principal sería el control administrativo. En otros casos, podría haber ventajas de costos relacionados con el uso de menos unidades de prueba. El aspecto interesante es que, cuando las diferencias de tamaño de territorio tienen efecto, el diseño del cuadrado latino con nueve unidades de prueba podría ser tan eficiente como el diseño de bloques aleatorio con muchas más unidades de prueba. El diseño del cuadrado latino requiere que el número de categorías de una de las variables externas que se pretende controlar sea igual al número de tratamientos. Al tener tres planes de visitas que investigar, no fue accidente que se dividiera a los representantes de ventas en tres niveles de capacidad y a los territorios en tres categorías de tamaño. Además, el diseño del cuadrado latino precisa que los tratamientos deben asignarse de manera aleatoria a las categorías resultantes. Es habitual que ello se logre seleccionando al azar uno de los cuadrados publicados, para luego distribuir al azar las filas, columnas y tratamientos con dicho cuadrado.4

I Diseños factoriales Hasta este punto, sólo se han considerado diseños de una variable experimental, pero puede haber niveles múltiples, por ejemplo, tres planes de visitas distintos. Es frecuente que resulte aconsejable investigar los efectos de dos o más factores sobre un mismo experimento. De tal suerte, sería recomendable estudiar el efecto en las ventas de la forma y material de los recipientes de cera para pisos. Suponga que además de empacar la cera en recipientes de metal o plástico, se consideran dos formas, A y B, para los recipientes. La forma y tipo del empaque se llamarían/actoras. Habría dos niveles para cada factor, con cuatro tratamientos distintos, puesto que pueden usarse de manera combinada, y se recurriría a un diseño factorial, en que se consideran simultáneamente los efectos de dos o más variables independientes.

:'• 670 Diseño factorial


Diseño de experimentos que se usa cuando se estudian simultáneamente los efectos de dos o más variables, en que cada nivel de cada factor se usa con cada nivel de cada uno de los demás factores.

Existen tres muy buenas razones por las que conviene usar el diseño factorial.5 Por principio de cuentas, permite la interacción de los factores que se estudian. El recipiente de plástico podría tener mejores ventas con la forma A, y el metálico, con la forma B. Este efecto puede investigarse únicamente si se consideran simultáneamente los factores. En segundo término, el diseño factorial permite ahorrar tiempo y esfuerzos, puesto que todas las observaciones se utilizan para estudiar los efectos de cada factor. Suponga que se realizan experimentos separados, uno para estudiar el efecto del tipo de recipiente y otro para investigar el efecto de su forma. Luego, algunas de las observaciones aportarían información acerca del tipo, y otras, respecto de la forma. Al combinar los dos factores en un experimento, en todas las observaciones se consideran ambos factores. "Por tanto, un experimento de dos factores es más barato que dos experimentos de un factor cada uno."6 En tercero y último lugar, las conclusiones derivadas tienen aplicación más amplia, ya que cada factor se estudia con combinaciones diversas de los otros factores.7 Este resultado es más útil que el disponible si todos los demás factores se mantuvieran constantes. El diseño factorial pueden usarse con cualquiera de los diseños de un solo factor antes estudiados: totalmente aleatorio, de bloques aleatorio y de cuadrado latino. El modelo subyacente cambia al igual que la tabla de análisis de la varianza, si bien, el principio es el mismo.

Notas

iff

Notas 1. Véase Geoffrey Keppel, Design and Analysis: A Researcher's Handbook, Englewood Cliffs, NJ., Prentice-Hall, 3a. ed., 1991. Véase también Richard Harris, An Analysis of Variance Primer, (Itaca, IL., Peacock Publishers, 1994. Véase un análisis más completo de los diseños analizados en este apéndice en B. J. Winer, Donald R. Brown y Kenneth M. Michels, Statistical Principles in Experimental Design, Nueva York, McGraw-Hill, Inc., 3a. ed., 1991). 2. Puede demostrarse matemáticamente que si una variable aleatoria tiene distribución t con v grados de libertad, entonces t2 tiene distribución F, con v, = 1, v2 = v grados de libertad. 3. Véase un análisis profundo de cómo establecer hipótesis para el análisis de la varianza en Richard K. Burdick, "Statement of Hypotheses in the Analysis of Variance", en Journal of Marketing Research 20, agosto de 1983, pp. 320-324. 4. Véase cuadrados latinos de 4 X 4 a 12 X 12 en R. A. Fisher y F. Yates, Statistical Tables, Edimburgo, Oliver and Boyd, 1948. 5. William C. Guenther, Analysis of Variance, Englewood Cliffs, NJ., Prentice-Hall, 1964, pp. 99-100; John Neter, William Wasserman y Michael H. Kutner, Applied Linear Statistical Models, Burr Ridge, IL., Richard D. Irwin, 4a. ed., 1990, pp. 673-677. 6. Guenther, Analysis of Variance, p. 100. Véase ejemplos de experimentos factoriales en J. B. Wilkinson, J. Barry Mason y Christie H. Paksoy, "Assessing the Impact of Short-Term Supermarket Strategy Variables", en Journal of Marketing Research 19, febrero de 1982, pp. 72-86; Susan M. Petroshius y Kent B. Monroe, "Effect of Product-Line Pricing Characteristics on Product Evaluations", en Journal of Consumer Research 13, marzo de 1987, pp. 511-519; Paul M. Herr, Frank R. Kardes y John Kim, "Effects of Word-of-Mouth and Product Attribute Information on Persuasion: An Accessibility. Diagnosticity Perspective", en Journal of Consumer Research 17, marzo de 1991, pp. 454-462; Syed Saad Andaleeb, "An Experimental Investigation of Satisfaction and Commitment in Marketing Channels: The Role of Trust and Dependence", en Journal of Retailing 72, primavera de 1996, pp. 77-93. 7. Es frecuente que se usen combinaciones de niveles de factores, no todas las combinaciones posibles, lo cual simplifica mucho el experimento. Véase Charles W. Holland y David W. Cravens, "Fractional Factorial Experimental Designs in Marketing Research", en Journal of Marketing Research 10, agosto de 1973, pp. 270-276. Véase también un análisis de los auxiliares gráficos para planear experimentos factoriales en Raghu N. Kacker y Kwock-Leung Tsui, "Interaction Graphs: Graphical Aids for Planning Experiments", en Journal of Quality Technology 22, enero de 1990, pp. 1-14. Véase un ejemplo del uso de factoriales fraccionarios en Paul D. Berger y Gerald E. Smith, "The Effect of Direct Mail Framing Strategies and Segmentation Variables on University Fundraising Performance", en Journal of Direct Marketing 11, invierno de 1997, pp. 30-43.

Capitulo 21

ANÁLISIS DE DATOS: INVESTIGACIÓN DE RELACIONES O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar la diferencia entre los análisis de regresión y de correlación. 2. Enumerar las tres premisas del término de error en la solución de cuadrados mínimos de un problema de regresión. 3. Analizar qué dice el teorema de Gauss-Markov acerca de los estimadores de cuadrados mínimos de un parámetro poblacional. 4. Definir el error estándar de la estimación. 5. Especificar la relación para cuya medición se diseñó el coeficiente de correlación. 6. Analizar la diferencia entre los análisis de regresión simple y múltiple. 7. Explicar qué significa multicolinealidad en un problema de regresión múltiple. 8. Señalar cuándo se usa el coeficiente de regresión parcial y qué se mide con él. 9. Explicar la diferencia entre los coeficientes de determinación múltiple y parcial. 10. Describir la forma en que el uso de variables binarias y la transformación de variables amplían el alcance del modelo de regresión.

672

Un coso poro lo investigación de mercados Lovelace Lingerie, Inc. se convirtió en pionera de la venta de lencería de lujo (que algunos llaman "moda de tocador") al comercializarla en boutiques de centros comerciales decoradas con muy buen gusto. Sin embargo, mientras que a las mujeres les encantan las cortinas de encaje y antigüedades de las tiendas de Lovelace, muchos hombres parecen temerosos de aventurarse a su interior. Esa renuencia generó el catálogo de venta por correo de la compañía, dirigido a hombres.

próxima y me gustaría contar con un plan firme acerca de la forma óptima de ampliar nuestras ventas por catálogo."

Las ventas por catálogo navideñas habían sido buenas, pero Angela Spaulding, vicepresidenta de ventas por catálogo de Lovelace, sintió que la compañía apenas estaba llegando a un pequeño segmento de un mercado potencialmente grande. Había contratado a la empresa de investigación de mercados de Michael Wyse para que realizara un estudio de 400 hombres que habían colocado pedidos del catálogo navideño. La ¡dea era averiguar datos acerca de sus clientes, con la esperanza de encontrar formas de ampliar las ventas por catálogo.

"Soy toda oídos", contestó Spaulding.

Ahora, Wyse tenía una junta con Spaulding, donde analizarían los resultados del estudio. Cuando llegó a la boutique de Lovelace en el centro comercial Plainview, entendió por qué muchos hombres lo pensaban dos veces antes de aventurarse a entrar. Las ventanas estaban cubiertas de oropeles, que constituía un telón de fondo para un negligé de encaje negro, suspendido de un gancho recubierto de satín. Lo rodeaban enormes arreglos de orquídeas. No había nada exageradamente erótico u ofensivo en la tienda; simplemente era muy... femenina. No obstante, investigador audaz hasta el final, Wyse respiró profundamente y entró al mundo de Lovelace Lingerie. Marchó decidido entre batas de seda y camisones de satín, y luego de preguntar a una de las vendedoras, localizó a Spaulding en una sala de juntas sorprendentemente amplia, ubicada detrás de la tienda. Spaulding se levantó para saludarlo, desde atrás de una mesa atestada de impresos de computadora y de prendas de lencería. "Michael, que bueno que pudimos reunimos aquí-dijo amablemente, al tiempo que extendía la mano-. Estamos muy ocupados en la selección de la mercancía para el catálogo de primavera. ¿Qué piensas de nuestra tienda?"

"Sé que eres hábil en cuanto se trata de números, Angela -dijo Wyse-, por lo que me gustaría que repasemos algunos análisis estadísticos subyacentes, así como los resultados del estudio. Sé que los resultados te parecerán interesantes; pero pienso que tendrás más confianza en ellos si entiendes cómo se produjeron.

"En la encuesta que enviamos a la muestra de 400 clientes por catálogo, las preguntas 7 a 11 tenían como fin indagar el sentir de esos hombres respecto de comprar del catálogo de Lovelace A fin de determinar ese factor, creamos un índice llamado 'Actitud hacia Lovelace' (ATTLOVE), con base en las respuestas a esas preguntas (anexo A)." "El índice ATTLOVE se formó de manera tal que las calificación altas equivalgan a actitudes más favorables hacia comprar en Lovelace. Las respuestas a las cinco preguntas se suman para producir la calificación ATTLOVE de cada sujeto -dijo Wyse-. También pretendíamos indagar si la actitud se relacionaba con las características demográficas del encuestado. Esa segunda tabla compilada muestra si el índice ATTLOVE varía con la ocupación de la persona", comentó el investigador, mientras mostraba la tabla pertinente a Spaulding. "Codificamos con O a los obreros y con 1 a los empleados de oficina. Con base en el análisis de regresión simple, determinamo que los resultados son estadística y prácticamente significativos. ¿Ves aquí, donde dice que el valor de /?al cuadrado es 0.752?", preguntó Wyse, al tiempo que señalaba la tercera fila del anexo E Spaulding asintió con la cabeza. "Eso significa que casi 75% de la variación en el índice ATTLOVE se explica con base en la variable de ocupación. Existe una relación positiva entre las dos variables (Bes igual a 11.534)", dij Wyse. "Así, los empleados de oficina tienen una actitud más favorable que los obreros hacia Lovelace -musitó Spaulding-. Interesante realmente muy interesante."

"Es muy diferente de lo que sería mi lugar favorito para comprar", respondió en un tono de disculpa.

Temas para análisis

"¿Y cuál sería tu lugar favorito?", preguntó Spaulding.

1. En el estudio, se usó el análisis de regresión para investigar la relación entre dos variables. ¿Cuáles son? ¿Cuál es la variable dependiente? ¿Cuál es la variable independiente?

"La ferretería que está a la vuelta de la esquina en donde vivo", replicó Wyse. Spaulding rió. "Bien, dime qué indagaste con el estudio. Tenemos una importante junta estratégica la semana

2. Aunque el análisis de regresión indicó la relación entre las dos variables, ¿reveló cuál de ellas era la causa de la otra?

bVH

ANEXO A


En desacuerdo

Análisis de la varianza

DF

Regresión Residual

122

Ni en desacuerdo ni de acuerdo

De acuerdo


Suma de cuadrados

Cuadrado medio

F

4071.174 1326.213

4071.174 10.871

374.512

7. En general Lovelace Lingerie vende una línea de productos de alta calidad. 8. Lovelace Lingerie tiene una línea completa de lencería. 9 Lovelace Lingerie tiene un catálogo de muy alta calidad. 10. El catálogo de Lovelace Lingerie muestra la mercancía de manera atractiva. 11. Es fácil encontrar un buen regalo en el catálogo de Lovelace Lingerie.

ANEXO B

Variable dependiente... ATTLOVE Variable(s) incluida(s) en el paso 1: 1/41

/? múltiple R al cuadrado /?al cuadrado ajustada Error estándar

0.869 0.754 0.752 3.297

1

VARIABLES EN LA ECUACIÓN Variable

V41 (constante)

B

Beta

Error estándar B

F

11.534 9.727

0.869

0.596

374.512

Hasta este punto, en el análisis de los datos la atención se ha centrado principalmente en poner a prueba la significancia de las diferencias obtenidas en condiciones de investigación diversas, trátese del resultado de una muestra y una condición poblacional supuesta o de los resultados de dos o más muestras. Sin embargo, es muy frecuente que los investigadores tengan que determinar si existe relación alguna entre dos o más variables y, en caso afirmativo, la fuerza y forma funcional de la relación. Por ejemplo, para conocer las necesidades de existencias de acumuladores para automóviles en K-Mart, esta cadena minorista comparó los datos climatológicos de Estados Unidos de dos años con las ventas de acumuladores (por ejemplo, las ventas aumentan cuando las temperaturas caen por debajo de cierto valor). La empresa usó la información para elaborar un modelo de toma de decisiones que usaría en la colocación de pedidos de acumuladores con base en los pronósticos climáticos. Luego del éxito de ese modelo, la compañía planeó aplicarlo a otros productos.1 Es habitual que se intente predecir el valor de una variable (como el consumo de un producto específico en una familia) con base en otra u otras variables (por ejemplo, el ingreso y tamaño familiar). La variable que se predice se llama variable dependiente o, más correctamente, variable de criterio. La o las variables que son la base de la predicción se denominan variables independientes, de predicción o predictivas. En el ejemplo del inventario de acumuladores de K-Mart, la variable dependiente (lo que sus directivos intentaban predecir a partir de los datos) eran las ventas de acumuladores para automóviles. La variable independiente usada fue el clima.

Análisis de correlación y de regresión simple

''jjJK'f

| Análisis de correlación y de regresión simple

Análisis de correlación Técnica estadística usada para medir la cercanía de la relación lineal entre dos o más variables en una escala de intervalo. Análisis de regresión Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o más variables de predicción; cuando se usa sólo una variable de predicción, es el análisis de regresión simple, y si se utilizan dos o más, es el análisis de regresión múltiple.

El National Fluid Milk Processors Promotion Board tiene a su cargo los anuncios de bigotes de leche de celebridades. Una de sus promociones actuales es un "Milk Mustache Celebrity Calendar Event" anual, en que se envían calendarios a diversos hogares. El consejo mencionado está interesado en averiguar la correlación de su presentación de calendarios de celebridades con las ventas de leche en galones. Según información de Nielsen Homescan Data, las ventas de leche en galones aumentaron 3.6%, en relación con las de un año atrás, en los hogares que recibieron el calendario de 1997, además de incrementos de 9.7% de las mismas ventas en hogares con niños de 6-12 años de edad.

Los análisis de correlación y de regresión son de uso frecuente entre los investigadores de mercados para estudiar la relación entre dos o más variables. Aunque es común el uso indistinto de estos términos, existe una diferencia en su propósito. El análisis de correlación mide la cercanía de la relación entre dos o más variables (véase el ejemplo del anuncio de leche), considerando la variación conjunta de las dos mediciones, ninguna de las cuales está sujeta a restricción por el experimentador. Por su parte, el análisis de regresión se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variables de predicción. En ello se considera la distribución de frecuencias de la variable de criterio cuando se mantienen fijas en diversos valores una o más de las variables de predicción.2 Es totalmente válido medir la cercanía de la relación entre variables sin derivar una ecuación estimada. De igual manera, puede entenderse el análisis de regresión sin investigar la cercanía de la relación de las variables. Empero, es común derivar la ecuación y estudiar tal cercanía, por lo que el conjunto de estas técnicas, no una u otra, suele denominarse análisis de regresión o correlación. En cuanto a éste, debe comentarse también la distinción entre correlación y causalidad. El uso de los términos variable dependiente (de criterio) y variable independiente (de predicción) para referirse a las mediciones en el análisis de correlación se deriva de la relación matemática funcional entre las variables y no tiene nada que ver con la dependencia de una variable con respecto de otra en sentido causal. Por ejemplo, las técnicas podrían mostrar cierta correlación del ingreso alto con la tendencia a tomar vacaciones invernales en islas caribeñas, si bien sería un error suponer que el ingreso alto es causa de que una persona viaje al sur cuando se desploman las temperaturas ambientales. No existe nada en el análisis de correlación ni en ningún otro procedimiento matemático que pueda usarse para establecer la causalidad. Lo único para lo que sirven estos procedimientos es pa-

Kroger no es ajeno a los beneficios del Milk Mustache Celebrity Calendar Event. Para quienes gustan de los números, Nielsen Homescan Data reportó un aumento de 3.6% en las ventas de leche en galón, contra las de un año atrás, en los hogares que recibieron el calendario 1999. Además, otro de 9.7% en las ventas de un año antes en los hogares con niños de 6 a 12 años. Los desplegados publicitarios acerca del producto, como éste, son una manera certera de impulsar la compra de galones de leche y mover el lechímetro. ¿Desea el Celebrity Calendar 2000? Escríbame.

¿Quiere leche? JUD WELLS, DAIRY CATEGORY MANAGER-KROGER COLUMBUS © 1999 NATIONAL FLUID MILK PROCESSOR PROMOTION BOARD


677

automáticos disminuyó durante el periodo estudiado. Al mismo tiempo, las transacciones en puntos de venta con tarjetas de débito (es decir, pagar con tarjetas de débito en las cajas registradoras) aumentaron en un sorprendente 35%. Los editores atribuyeron esta correlación inversa al desagrado de los consumidores con los cargos por servicios en los cajeros automáticos. Señalaron que muchos establecimientos minoristas no sólo permiten que sus clientes paguen las compras con tarjetas de débito, sino que también les permiten hacer retiros de efectivo. Además, los minoristas, a diferencia de una porción creciente de cadenas de cajeros automáticos, no cobran ese servicio.4 El tema de los análisis de regresión y correlación se analiza a la luz de un ejemplo. Así, considere que un fabricante nacional de bolígrafos está interesado en investigar la eficacia de sus actividades de mercadotecnia. La compañía usa mayoristas para distribuir los bolígrafos y complementa sus esfuerzos con representantes de ventas y anuncios televisivos. La empresa planea usar las ventas anuales por territorio como medición de eficacia. Esos datos y la información del número de representantes de ventas que atienden un territorio están disponibles ya en los registros de la compañía. Son más difíciles de determinar las otras características, con las cuales el fabricante busca relacionar las ventas: anuncios televisivos y eficiencia de los mayoristas. A efecto de obtener información sobre los anuncios televisivos en un territorio, los investigadores deben analizar las cédulas de publicidad y la cobertura de área de estudio por canal, a fin de determinar a cuáles áreas llegan los canales televisivos. Evaluar la eficiencia de los mayoristas requiere calificarlos en diversos criterios y sumar las calificaciones en una medición global, en que 4 es sobresaliente, 3 es bueno, 2 es promedio y 1 es deficiente. El tiempo y gastos necesarios para generar datos de estas características de publicidad y distribución ha hecho que la compañía decida analizar sólo una muestra de los territorios de ventas. Los datos de una muestra aleatoria simple de 40 territorios se presentan en el anexo 21.1. El efecto de cada una de las variables de la mezcla de mercadotecnia en las ventas puede estudiarse de diversas maneras. Una más bien evidente sería granear las ventas como función de cada una de las variables. En la figura 21.1 se muestran las gráficas, llamadas diagramas de dispersión. La parte A hace suponer que las ventas se incrementan cuando aumenta el número de anuncios televisivos mensuales, y la parte B, que aumentan con el número de representantes de ventas que atiende el territorio. Por último, la parte C indica que existe poca relación entre las ventas de un territorio y la eficiencia del mayorista que los atiende. Un vistazo más cercano a las partes A y B también refleja que sería posible resumir la relación entre las ventas y cada una de las variables de predicción si simplemente se traza una recta por los puntos de datos. Una forma de generar la relación de las ventas con los anuncios televisivos por número de representantes sería "imaginarla", es decir, trazar visualmente una recta que pase por los puntos de las gráficas. Esa recta correspondería a la línea de la relación "promedio" e indicaría el valor promedio de la variable de criterio, las ventas, con los valores dados de cualquiera de las variables de predicción, anuncios televisivos o número de representantes. Luego, podría añadirse a las gráficas, por ejemplo, el número de anuncios televisivos en el territorio y leer el valor promedio de ventas esperadas en el territorio mismo. La dificultad del enfoque gráfico es que dos analistas podrían generar rectas distintas para describir la relación. Ello hace surgir la pregunta de cuál sería la recta más correcta o cuál de ellas encajaría mejor en los datos. Un enfoque alterno es generar matemáticamente una recta que una los datos. La ecuación general de una recta es y = a + f3X, donde a es la intersección 7, y /3 el coeficiente de la pendiente. En este caso de Y ventas y X\ anuncios televisivos, la ecuación podría escribirse como Y= a¡ + P\X\, mientras que la relación entre las Y ventas y los X2 representantes de ventas se representaría como 7= a2 + $2X2, donde el subíndice corresponde a la variable de predicción que se considera. Tal como está escrito, cada uno de estos es un modelo determinista. Cuando se sustituye el valor de la variable de predicción en la ecuación con los valores especificados de a y (3, se determina un valor único de Y, sin considerar un margen de error. En la investigación de fenómenos sociales pocas veces, si acaso, el error es cero. Así, podría sustituirse el modelo determinista por un modelo probabilistic, que debería incluir algunos supuestos acerca del error. Por ejemplo, para trabajar con la relación de las ventas y el número de anuncios televisivos, considere el modelo: Yi = aí+ftlXil + €i

678

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones

A N E X O 21 .1

Territorio 005 019 033 039 061 082 091 101 115 118 133 149 162 164 178 187 189 205 222 237 242 251 260 266 279 298 306 332 347 358 362 370 391 408 412 430 442 467 471 488

Ventas (en miles), Y

Publicidad (anuncios televisivos por mes) *

Número de representantes de ventas

índice de eficiencia de mayoristas

*2

*3

260.3

5 7 6 9 12 8 11 16 13 7 10 4 9 17 19 9 11 8 13 14 7 16 9 5 18 18 5 7 12 13 8 6 16 19 17 10 12 8 10 12

3 5 3 4 6 3 7 8 4 3 6 4 4 8 7 3 6 3 5 5 4 6 5 3 6 5 3 6 7 6 4 3 8 8 7 4 5 3 5 5

4 2 3 4 1 4 3 2 3 4 1 1 3 4 2 2 4 3 4 2 4 3 3 3 4 3 2 2 1 4 3 2 2 2 8 3 3 3 4 2

286.1 279.4 410.8 438.2 315.3 565.1 570.0 426.1 315.0 403.6 220.5 343.6 644.6 520.4 329.5 426.0 343.2 450.4 421.8 245.6 503.3 375.7 265.5 620.6 450.5 270.1 368.0 556.1 570.0 318.5 260.2 667.0 618.3 525.3 332.2 393.2 283.5 376.2 481.8

donde Y¡ es el valor de ventas en el territorio /-ésimo, Xü es la intensidad de la publicidad en ese mismo territorio y e, es el error relacionado con la observación z-ésima. Ésta es la forma del modelo que se usa en el análisis de regresión. El término de error es parte del modelo. Representa el hecho de no incluir todos los factores en el modelo, que hay un elemento impredecible en el comportamiento humano y que ocurren errores de medición.5 El modelo probabilístico considera el hecho de que el va-


619

F I G U R A2 1 . 1

FIGURA 21.2

lor Y no está determinado de manera unívoca por un valor dado de X¡. En vez de ello, lo único determinado por este último valor es el "valor promedio" de Y. Cabe esperar que sus valores fluctúen en torno a ese promedio. La solución matemática para encontrar la línea de ajuste óptimo del modelo probabilístico requiere de ciertos supuestos acerca de la distribución del término de error. La recta de ajuste óptima podría definirse de maneras diversas. Es habitual considerar que es la línea que minimiza la suma de desviaciones al cuadrado alrededor de la línea (la solución de cuadrados mínimos). Considere la figura 21.2 y suponga que la línea trazada en la figura es una ecuación estimada. Use el acento circunflejo (A) para indicar un valor estimado y el error en la observación /-ésima es la diferencia entre el valor real de

6W

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones Y, Y¡, con el valor estimado de Y, Y¡, es decir, e¡ =Y¡- Y¡. La solución de cuadrados mínimos se basa en el principio de que la suma de estos errores al cuadrado debe ser tan pequeña como resulte posible, es decir, que se debe minimizar 2"e?. Las estimaciones de muestras a\ y fi\ de los parámetros poblacionales verdaderos a\ y fi\ se determinan para satisfacer esta condición. Son tres los supuestos simplificadores del término de error en la solución de cuadrados mínimos: 1. La media o valor promedio del término de error es cero. 2. La varianza del término de error es constante e independiente de los valores de la variable de predicción. 3. Los valores del término de error son independientes entre sí. Dados estos supuestos, es posible despejar fórmulas para obtener estimaciones seguras de los parámetros poblacionales «j, la intersección, y jo l5 la pendiente, pero es más usual calcularlos mediante computadora.6 Si se usan los datos del anexo 21.1 respecto de ventas (7) y anuncios televisivos mensuales (X{), las estimaciones de «j y /3j serían 135.4 y 25.3, respectivamente.7 La ecuación se representa gráficamente en la figura 21.3. La pendiente de la recta está dada por p t . El valor de ésta, 25.3, hace suponer que las ventas aumentan en 25 300 dólares por cada unidad de aumento en los anuncios televisivos. Como se mencionó, se trata del estimado de una condición poblacional verdadera basada en una muestra específica de 40 observaciones. Sin duda alguna, otra muestra distinta generaría un estimado diferente. Por añadidura, todavía no se ha planteado si se trata de un resultado estadísticamente significativo o que podría haber ocurrido al azar. No obstante, es un elemento de información de suma importancia, que ayuda a determinar si el gasto en publicidad vale su rendimiento esperado. El estimado del parámetro de intersección es a{ = 135.4, lo cual indica dónde cruza la recta al eje Y, puesto que se trata del valor estimado de 7 cuando la variable de predicción es igual a cero.

FIGURA 21.3


681

Error estándar de la estimación El examen de la figura 21.3 muestra que, a pesar de que la línea parece encajar razonablemente bien en los puntos, todavía existe desviación de éstos en torno a ella. La magnitud de su desviación mide el ajuste. Es posible calcular una medición numérica de la variación de los puntos alrededor de la línea, de manera similar al cálculo de la desviación estándar de una distribución de frecuencias. Al igual que la media de la muestra es una estimación de la media verdadera de la población original, la recta dada por Y¡ = a{ + faX^ + e¡ es una estimación de la recta de regresión verdadera, Yj = «! + jSjJQj + €j. Considere la varianza del error aleatorio e en torno a la recta de regresión verdadera o2^ es decir, oy/^2. Cuando se desconoce la varianza poblacional o2, una estimación sin sesgo está dada por la raíz cuadrada de la desviación estándar de la muestra, s, a saber:

En forma similar, suponga que SY/X es una estimación sin sesgo de la varianza poblacional alrededor de la recta de regresión, (rY/x2. Ahora bien, puede demostrarse que la estimación de la muestra de la varianza alrededor de la recta de regresión se relaciona con la suma de los errores al cuadrado; de manera específica, es igual a:

Error estándar de la estimación

Término usado en el análisis de regresión para referirse al valor absoluto de la variación en la variable de criterio, que se deja sin explicación, o que no cuenta, en la ecuación de regresión ajustada.

FIGURA 2 1 4

donde n es nuevamente el tamaño de la muestra, y sY/x2, el estimador sin sesgo de crY/x2, con Y¡ y Y¡ como valores observado y estimado de 7 para la observación /-ésima. La raíz cuadrada de esa cantidad, SY/X, se llama frecuentemente error estándar de la estimación, si bien es más descriptivo el término desviación estándar de la regresión. La interpretación del error estándar de la estimación guarda paralelismo con el de la desviación estándar. Considere un valor X{1. El error estándar de la estimación significa que Y¡ (ventas) tiende a distribuirse en torno al valor Y¡ correspondiente -el punto en la recta- con desviación estándar igual al error estándar de la estimación, con cualquier valor dado Xi{ de anuncios televisivos. Además, la variación en torno a la línea es la misma en toda la longitud de la recta. La media aritmética, que es el punto en la recta, cambia al hacerlo X^\ pero la distribución de los valores Y¡ alrededor de la línea no se modifica con el número de anuncios televisivos. En la figura 21.4 se muestra la situación en el supuesto de que el término de error tiene distribución rectangular, por dar un ejemplo.8 Note que

682

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones el supuesto de SY/X constante sin importar el valor de Xix produce bandas paralelas en torno a la recta de regresión. Cuanto menor sea el error estándar de la estimación, mayor será la coincidencia de la recta con los datos. En el caso de la recta relacionada con las ventas y los anuncios televisivos se trata de SY/X = 59.6.

Inferencias acerca del coeficiente de pendiente A

Se calculó anteriormente que el valor del coeficiente de pendiente j3j era 25.3. En dicho momento, no se planteó la pregunta de si el resultado era estadísticamente significativo o aleatorio. Responder a dicha pregunta requiere un supuesto adicional, a saber, que los errores se distribuyen de manera normal, no rectangular, como se había pensado. Empero, antes de continuar debe resaltarse que los estimadores de cuadrados mínimos de los parámetros de la población original son los mejores estimadores lineales sin sesgo de los parámetros poblacionales verdaderos, sin importar la forma de la distribución del término de error. Basta que se satisfagan los supuestos previos. Éste es un resultado notable del teorema de Gauss-Markov. Se requieren supuestos de errores con distribución normal sólo si se pretende elaborar inferencias estadísticas acerca de los coeficientes de regresión. Puede demostrarse que si e¿ son variables aleatorias de distribución normal, entonces ¡3l también tiene distribución normal. En otras palabras, si se seleccionan muestras repetidas de la población de territorios de ventas y se calcula un valor de j3j para cada muestra, la distribución de estas estimaciones sería normal y centrada en el parámetro poblacional verdadero fir Por añadidura, es posible demostrar que la varianza de la distribución de los valores jSj o crfa2, es igual a:

Puesto que es desconocida la población crY/x2, tampoco se conoce erg 2 y se precisa estimarla. Esta estimación, que se denota como sfi2, se genera al sustituir aY/xcon el error estándar de la estimación SY/X:

Hasta este punto, la situación es la siguiente: dado el supuesto de errores de distribución normal, /3t también tiene distribución normal, con media j3j y varianza afe 2 desconocida. Puesto que se carece de la varianza de la distribución de la muestra, es necesario usar un procedimiento similar al utilizado cuando se derivó una inferencia de la media con desconocimiento de la varianza poblacional. Ese conjunto de condiciones requiere una prueba t para examinar la significancia estadística. La prueba de significancia de j3j tiene un requisito similar. La hipótesis nula consiste en la ausencia de relación lineal entre las variables y la hipótesis alternativa, si existe tal relación, es decir:

El estadístico de prueba es t = (J3, - j8,)/^, es decir, la pendiente estimada a partir de la muestra menos la pendiente hipotética, resultado que se divide entre el error estándar de la estimación que tiene distribución t con n — 2 grados de libertad. En el ejemplo:


; 683

Con un nivel de significancia de 0.05, el valor de / en tablas con v = n — 2 = 38 grados de libertad es 2.02. Puesto que el valor calculado de / excede su valor crítico, se rechaza la hipótesis nula; p\ difiere de cero en grado suficiente para justificar el supuesto de la relación lineal entre las ventas y anuncios televisivos. Ahora bien, ello no significa que esa relación en verdad sea necesariamente lineal, sino sólo que la evidencia indica que Y (ventas) cambia al hacerlo X\ (anuncios televisivos) y que si se usan X\ y la ecuación lineal podría tenerse una predicción de Y mejor que en caso de simplemente omitir X\. ¿Qué pasa si no se rechaza la hipótesis nula? Como se señaló, j3j es la pendiente de la recta supuesta sobre la región de observación e indica el cambio lineal en Y con el cambio de una unidad en X\. Que no se rechace la hipótesis nula, de que /^ = O, no significa que sea inexistente la relación de Yy X{. Son dos las posibilidades. En primer término, simplemente podría ser que se cometa un error de tipo II al no rechazar una hipótesis nula falsa. En segundo lugar, sería factible que 7 y Xl tengan una relación curvilínea perfecta y que se haya escogido el modelo incorrecto para describir la situación verdadera.

Coeficiente de correlación Coeficiente de correlación Término usado en el análisis de regresión para designar la fuerza de la relación lineal entre las variables de criterio y predictivas.

FIGURA 21.5

Hasta este punto, se ha analizado la relación funcional de Y con X. Suponga que también interesa la intensidad de la relación lineal entre esas dos variables, lo cual lleva al concepto de coeficiente de correlación. Se partió de dos supuestos adicionales al analizar el modelo de correlación. El primero, que X¡ es una variable aleatoria. Una observación de muestra permite obtener valores de X¡ y Y¡. El segundo, que las observaciones provienen de una distribución normal de dos variables, es decir, una en que la variable Atiene distribución normal, al igual que la variable Y. Ahora bien, considere la representación gráfica de una muestra de n observaciones, de una distribución normal de dos variables. Sea p la íuerza de la relación lineal entre dos variables en la población original, y r la estimación de la muestra de p. Suponga también que la muestra de n observaciones ge-

684

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones ñera la dispersión de puntos que se presenta en la figura 21.5 y divida la figura en cuatro cuadrantes, que se forman al trazar líneas perpendiculares a los ejes x y y. Considere las desviaciones de estos bisectores. Tome cualquier punto P con coordenadas (Xh 7¿) y defina las desviaciones:

donde las minúsculas indican desviaciones en torno a una media. Está claro, con la observación de la figura 21.5, que el producto x^ es: • Positivo en cualquier punto del cuadrante I • Negativo en cualquier punto del cuadrante II • Positivo en cualquier punto del cuadrante III • Negativo en cualquier punto del cuadrante IV Por ende, parecería que es factible usar la cantidad S"= \x¡yi como medición de la relación lineal entre ^ y 7, y: • Si la relación es positiva, de modo que gran parte de los puntos se sitúa en los cuadrantes I y III, S"= \x¡y¡ tiende a ser positiva. • Si la relación es negativa, con muchos de los puntos en los cuadrantes II y IV, S"= [X^ tiende a ser negativa. • Si no existe relación entre Xy Y, los puntos se dispersan en los cuatro cuadrantes y S"= \x-y¡ tiende a ser muy pequeña. No obstante lo anterior, la cantidad 2" = py,- tiene dos defectos como medida de la relación lineal entre Xy Y. El primero, que se puede incrementar arbitrariamente con la inclusión de más observaciones, es decir, al incrementar el tamaño de la muestra. El segundo, que también puede recibir influencia arbitraria del cambio en la unidad de medición de X, Yo ambas, por ejemplo, al cambiar de metros a centímetros. Estos defectos pueden eliminarse al hacer que la medición de la fuerza de la relación lineal sea una cantidad sin dimensiones y dividir entre n. El resultado es el coeficiente de correlación pearsoniano o de producto-momento, a saber:

donde sx es la desviación estándar de la variable X, y SY, la desviación estándar de la variable Y. El coeficiente de correlación calculado a partir de los datos de la muestra es un estimado del parámetro de la población original p, y una parte del trabajo del investigador es usar r para poner a prueba hipótesis acerca de p. Ello resulta innecesario en el ejemplo, ya que la prueba de la hipótesis nula HQ. p = O es equivalente a la prueba de la hipótesis nula H0: f3i = 0. En virtud de que ya se realizó esta última prueba, la evidencia de la muestra lleva al rechazo de la hipótesis de que no existe relación lineal entre las ventas y los anuncios televisivos, es decir, al rechazo de //0: p = 0. El coeficiente de correlación de producto-momento puede variar de - 1 a +1. La correlación positiva perfecta, en que un aumento dado de X determina con exactitud otro de 7, tiene coeficiente +1. La correlación negativa perfecta, en que un incremento de ^determina exactamente una disminución de 7, produce un coeficiente — 1. En la figura 21.6 se ilustran estas situaciones y otros diagramas de dispersión y sus coeficientes de correlación respectivos. El examen de estos diagramas brinda cierta apreciación de la magnitud del coeficiente de correlación relacionado con un grado de dispersión es-


â^^ttliimr

FIGURA 21.6

Fuente: Ronald. E. Frank, Alfred A. Kuehn y William F. Massy, Quantitative Techniques in Marketing Analysis, Homewood, IL, Richard D. Irwin, 1962, p. 71. Reproducido con autorización.

Coeficiente de determinación Término usado en el análisis de regresión para denotar la proporción relativa de la variación total en la variable de criterio que puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada.

pecífico. El cuadrado del coeficiente de correlación es el coeficiente de determinación. Ciertas manipulaciones algebraicas permiten demostrar que es igual a:

es decir, r2 = 1 menos el error estándar del estimado al cuadrado, dividido entre la varianza de la muestra de la variable de criterio. A falta de variable de predicción, el mejor estimado de la variable de criterio sería la media de la muestra. Si hubiera poca variabilidad en las muestras de un territorio a otro, la media de la muestra sería un buen estimado de las ventas esperadas en cualquier territorio. Empero, la variabilidad considerable haría que fuese una estimación deficiente. Así, la varianza de las muestras, sY2, es una medición del grado de "deficiencia" de ese procedimiento de estimación. La introducción de la covariable X podría mejorar los estimados de las ventas por territorio. Ello depende

686

;

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones de cuan bien se adecué la ecuación a los datos. Puesto que sY/x2 mide la dispersión de los puntos en torno a la recta de regresión, puede considerarse que es una medición de cuan "deficiente" es un procedimiento de estimación que toma en cuenta la covariable. Ahora bien, si sY/x2 es de poca cuantía en relación con sY2, sería factible afirmar que añadir la covariable mediante la ecuación de regresión mejora sustantivamente las predicciones de la variable de criterio, las ventas. A la inversa, cuando sY/x2 es aproximadamente igual a sY2, se consideraría que agregar la covariable X no sirve para mejorar las predicciones de Y. Por tanto, la proporción sY/x2/sY2 se conceptuaría como la proporción de la variación que no se explica con la recta de regresión dividida entre la variación total, es decir:

r2 = 1 -

variación inexplicada variación total

El miembro derecho de esta ecuación puede combinarse en una sola fracción, de modo que se tenga: <,

r¿ =

variación total - variación inexplicada : — : variación total

Al restar la variación inexplicada de la variación total, queda la "variación explicada", o sea, la variación de Y que se explica con la inclusión deX. De tal suerte, puede considerarse que el coeficiente de determinación es igual a:

r2 =

variación explicada variación total

donde se entiende que la variación total se mide con la varianza de Y. En el ejemplo de las ventas y anuncios televisivos, r2 = 0.77. Ello significa que 77% de la variación en las ventas de un territorio a otro se explica con la variación de la publicidad televisiva entre territorios. Por consiguiente, la estimación de las ventas en un territorio es mejor si se toman en cuenta los anuncios televisivos que al hacer caso omiso de esa actividad publicitaria.

I Análisis de regresión múltiplí La idea básica subyacente al análisis de regresión múltiple es la misma que en la regresión simple: determinar la relación entre las variables independientes y dependiente, o variables de predicción y de criterio. El análisis de regresión múltiple permite añadir diversas variables, de modo que la ecuación refleje los valores de un cierto número de variables de predicción, no una sola. El objetivo de esto es mejorar las predicciones de la variable de criterio. Un observador irónico de muchos proyectos de investigación hizo diversos comentarios astutos acerca del comportamiento de las variables y la forma en que suelen correlacionarse (Ventana de investigación 21.2). Convendría que el lector los tenga en mente mientras lee este apartado del análisis de regresión múltiple.

Nomenclatura modificada Un marco de notación modificado y más formal es valioso para comentar el análisis de regresión múltiple. Considere el modelo de regresión general con tres variables de predicción. La ecuación modificada:

la cual es una estado simplificado de la más elaborada y precisa ecuación.

Análisis de regresión múltihple

687


Primera ley

Tercera ley

Todo se correlaciona con tocio, especialmente cuando el mismo • iuo define las variables que se correlacionarán.

A menos que pueda pensarse en una razón lógica para que dos variables estén relacionadas como causa y efecto, no ayuda mucho descubrir una correlación entre ellas. En Columbus, Ohio, ¡ía precipitación pluvial mensual media tiene muy buena correlación con el número de letras de los nombres de los meses!

Segunda ley No es de mucha utilidad descubrir una buena correlación entre la variable que interesa y alguna otra variable de la cual no se tienen mayores conocimientos.

Fuente: Lewis E. Walkup. "Walkup's First Five Lam of Stalistics', en The Bent, verano de 1374, publicación de Tan Beta P¡. National Engineering Honor Society. Univeisity of Missouri AluiTiui Maga/me, según se cila en Robert W. Joselyn, Destgntng íne MaitetingReseaiehPiDiecl. Hueva York. Petrocelli/Charler. 1977. p. 175.


Se ¡e asignó ia responsabilidad de desarrollar un método para estimar el potencial de mercado de los productos de la compañía por regiones geográficas pequeñas a un analista recién contratado del departamento de investigación de mercados de una empresa. El analista se dedicó a la tarea de recopilar tantos datos secundarios como le fue posible. Luego, emprendió una sucesión de análisis de regresión, en que usó las ventas corno variable de criterio V los factores demográficos como variables de predicción. Aunque se dio cuenta de que varios de los factores de predicción estaban muy correlacionados (por ejemplo, ingreso promedio en la región con el nivel de estudios promedio), optó por no considerar este hecho cuando presentó los resultados a los directivos.

Coeficiente de regresión parcial (o neta) Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple e indica el cambio promedio en la variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva, en igualdad de circunstancias en todas las demás variables de predicción. La interpretación se aplica sólo cuando las variables de predicción son independientes entre sí, como se requiere para la aplicación válida del modelo de regresión múltiple.

¿Cuál es la consecuencia de que estén muy correlacionados los factores predictivos en una ecuación de regresión? ¿Está obligado rnoralmente el analista de investigación a aprender todo lo que sea posible acerca de una técnica dada antes de aplicarla a un problema, para evitar la interpretación errónea de los resultados? ¿Tiene el analista la obligación moral de recomendar cautela en la interpretación de los resultados cuando se violan los supuestos básicos del método usado para producir los resultados? ¿Cuáles son las responsabilidades del investigador si los directivos no se interesan en los detalles técnicos que permiten lograr los resultados?

En esta ecuación más precisa, tiene validez lo siguiente: • 7(123) es el valor de Y que se calcula a partir de la ecuación de regresión, con 7 como variable de criterio y X^X2y XT, como variables de predicción • «(123) es el parámetro de intersección en la ecuación de regresión múltiple, con 7 como variable de criterio yXi,X2yX3 como variables de predicción • ]Sn 23 es el coeficiente de Xl en la ecuación de regresión, con 7 como variable de criterio y X^X2 y XT, como variables de predicción o explicatorias. Se le llama coeficiente de regresión parcial (o neta). Note los subíndices. Los dos situados a la izquierda del punto decimal se llaman subíndices primarios. Él primero identifica la variable de criterio, y el segundo, la variable de predicción de la cual es coeficiente este valor de ft. Los subíndices primarios son siempre dos. Los otros dos subíndices,

688

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones a la derecha del punto decimal, se denominan subíndices secundarios e indican cuáles otras variables de predicción son parte de la ecuación de regresión. Su número varía desde cero en la regresión simple hasta cualquier número k - 1, donde se tienen k variables de predicción en el problema. En este caso, el modelo contiene tres variables de predicción (k = 3) y dos subíndices secundarios. • e(123) es el error relacionado con la predicción de 7cuando X\, X2 yX3 son las variables de predicción. Es práctica común usar la versión simplificada de este modelo cuando se tiene clara la identidad de las variables. Empero, la versión detallada es útil al interpretar la solución del problema de regresión.

Supuesto de multicolinealidad

Multicolinealidad

Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que consiste en que las variables de predicción no son independientes unas de otras, como se requiere, sino que están correlacionadas.

Los supuestos relativos al término de error en el modelo de regresión simple se aplican también a la ecuación de regresión múltiple. Además, esta última es un modelo que requiere el supuesto adicional de que las variables de predicción no se correlacionan entre ellas. Cuando el investigador puede definir los niveles de estas variables, resulta fácil satisfacer dicho supuesto. Es frecuente que se viole el supuesto cuando las observaciones resultan de una encuesta, no de un experimento, ya que muchas variables de interés en mercadotecnia varían conjuntamente. Por ejemplo, los ingresos altos suelen relacionarse con niveles de escolaridad elevados. Así pues, la predicción del comportamiento de compra con los ingresos y nivel de estudios violaría el supuesto de que las variables de predicción son independientes unas de otras. Se dice que hay multicolinealidad en un problema de regresión múltiple cuando las variables de predicción están correlacionadas.

Coeficientes de regresión parcial Considere qué ocurriría si se agrega cierto número de representantes de ventas al problema de la predicción de las ventas por territorio. Podría investigarse la relación de dos variables, entre las ventas y el número de representantes. Por supuesto, ello requeriría calcular la ecuación de regresión simple que relaciona a dichos factores. Los cálculos guardarían paralelismo con los de la relación entre las ventas y los anuncios televisivos. En forma alterna, sería posible considerar el efecto simultáneo de los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas, con el análisis de regresión múltiple. En el supuesto de que se trate de un problema de investigación, el modelo de regresión correspondería a la ecuación siguiente:

indicativa de que la variable de criterio, las ventas en un territorio, se predecirá con dos variables de predicción, X} (anuncios televisivos mensuales) y X2 (número de representantes de ventas). Una vez más, los parámetros del modelo podrían estimarse a partir de los datos de la muestra con los procedimientos de cuadrados mínimos. De nuevo, se distinguirá entre los estimados de la muestra y los valores poblacionales verdaderos, que son desconocidos, con el uso del acento circunflejo para denotar el valor estimado. En este punto, no se considerarán las fórmulas para el cálculo de los coeficientes de regresión. De cualquier manera, es habitual que se obtengan con computadora y son parte de casi todos los textos de fundamentos de estadística. La necesidad del analista de mercadotecnia es cómo interpretar los resultados que le proporciona la computadora. En este problema, la ecuación resulta ser:

Esta ecuación de regresión puede usarse para estimar el nivel de ventas esperado en un territorio, dados el número de anuncios televisivos y el de representantes de ventas que atienden el territorio. Al igual que en otras ecuaciones de cuadrados mínimos, la línea (en este caso una recta, puesto que es un problema tridimensional) se adecúa a los puntos de manera tal que la suma de las desviaciones en

Análisis de regresión múltiple

689

torno a la línea es igual a cero. En otras palabras, si se estimaran las ventas de cada uno de los 40 territorios a partir de esta ecuación, cabría esperar que las desviaciones positivas y negativas en torno a la línea se contrarresten casi con exactitud. El nivel en que el plano interseca al eje 7 está dado por a(12) = 69.3. Considere ahora los coeficientes de regresión parcial, jSyj 2 y PYIA- En el entendido de que se cumplió el supuesto de multicolinealidad, esos coeficientes pueden interpretarse como el cambio promedio de la variable de criterio relacionado con el cambio unitario de la variable de predicción apropiada, al tiempo que se mantienen constantes las otras variables de predicción. Así, al suponer que no existe multicolinealidad, j3n 2 = 14.2 indica que, en promedio, cabe esperar un aumento de 14 200 dólares en las ventas con cada anuncio televisivo adicional en el territorio, si no cambia el número de representantes de ventas. En forma similar, /3y2.i = 37.5 apuntaría en el sentido de que cada representante de ventas adicional en un territorio producirá 37 500 dólares de ventas, en promedio, si se mantiene constante el número de anuncios televisivos. En el análisis de regresión simple, se puso'a prueba la significancia de la ecuación de regresión mediante el examen de la significancia del coeficiente de pendiente con la prueba t. El valor calculado de / fue 11.4 en cuanto a la relación de las ventas con los anuncios televisivos. También habría sido posible verificar la significancia de la regresión con una prueba F. En el caso de una regresión de dos variables, el valor calculado de F es igual al calculado para t, elevado a la segunda potencia, es decir, F = t2 = (11.4)2 = 130.6, mientras que en general el valor calculado de F equivale a la proporción entre el cuadrado medio debido a la regresión y el cuadrado medio debido a los residuos. En la regresión simple, el valor de F calculado se consultaría en una tabla de F con vi = n — 2 grados de libertad. Esta conclusión sería equivalente a la derivada mediante la prueba de significancia del coeficiente de pendiente con la prueba t. En el análisis de regresión múltiple, es imperativo examinar la significancia de la regresión global con la prueba F. Los grados de libertad apropiados equivalen av{ — kyv2 — n — k — 1, con k variables de predicción. Se tiene como valor crítico de F, con vj = 2 y v2 = 40 - 2 — 1 = 37 grados de libertad, mientras que el nivel de significancia de 0.05 es 3.25. El valor de F calculado para la regresión que relaciona las ventas con los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas es 128.1. Puesto que resulta mayor que el valor crítico de F, se rechaza la hipótesis nula de la ausencia de relación. Existe una relación lineal estadísticamente significativa entre las ventas y las variables de predicción, o sea, el número de anuncios televisivos y el de representantes de ventas. También es posible evaluar uno por uno los coeficientes de pendiente en cuanto a su significancia estadística en un problema de regresión múltiple, puesto que la función global es significativa. De nuevo, se usa la prueba t, si bien la validez del procedimiento depende mucho de la multicolinealidad existente entre los datos. Si esta última es alta, se tiende a cometer errores tipo II, es decir, se juzga que muchas de las variables de predicción no se relacionan con la de criterio cuando en realidad sí guardan tal relación. Inclusive podría llegarse a la conclusión de que la regresión global es estadísticamente significativa y ninguno de los coeficientes globales lo es. La dificultad con las pruebas de significancia t de los coeficientes de pendiente surge porque el error estándar de la estimación de los coeficientes de cuadrados mínimos, sfa, aumenta al hacerlo la dependencia entre las variables de predicción. Por tanto, a medida que se incrementa el denominador del valor t calculado disminuye su valor, lo que en ocasiones lleva a la conclusión de que no existe relación entre la variable de criterio y la variable de predicción. ¿Es la multicolinealidad un problema en el ejemplo? Considere una vez más la regresión simple de las ventas en relación con los anuncios televisivos: j3j (PYi en el sistema de notación formal) equivale a 25.3. Así, cuando se excluyó el número de representantes de ventas en el territorio, el cambio promedio de las ventas relacionado con los anuncios televisivos fue de 25 300 dólares. Sin embargo, al considerar el número de representantes, el cambio promedio de las ventas relacionado con los anuncios televisivos fue de 14200 dólares, con /3n 2 = 14.2. Una parte del efecto en las ventas atribuido a los anuncios televisivos en realidad se debió al número de representantes en el territorio. Por ello, se sobrestimó el efecto de los anuncios televisivos por la forma histórica de tomar las decisiones en la compañía. De manera específica, los territorios con mayor número de representantes de ventas tuvieron más apoyo publicitario en la televisión, o viceversa. Tal vez eso sea lógico, ya que cuentan con una mayor proporción del público consumidor. No obstante, el hecho de que las dos variables de predicción no hayan sido independientes (el coeficiente de la correlación simple entre los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas fue 0.78) constituye una

69fl ;

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones violación del supuesto de factores de predicción independientes. Existe multicolinealidad en este conjunto de datos. La multicolinealidad en un conjunto de datos reduce la eficiencia de la estimación de los parámetros de regresión. Ello se debe a que la cantidad de información acerca del efecto de cada variable de predicción sobre la variable de criterio disminuye conforme la correlación entre las variables de predicción aumenta. Tal disminución de eficiencia puede apreciarse fácilmente en el caso límite, en que la correlación entre las dos variables de predicción del modelo se acerca a la unidad. Esta situación se ilustra en la figura 21.7, donde se supone que existe una relación lineal perfecta entre esas dos variables, los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas, además de que es fuerte la relación lineal de la variable de criterio, las ventas, con los anuncios televisivos. Considere el cambio en las ventas de 75 000 a 100000 dólares. Se acompaña de la modificación del número de anuncios televisivos, de tres a cuatro. A su vez, este último cambio guarda relación con el número de representantes de ventas, de cuatro a cinco. ¿Cuál es el efecto de un anuncio televisivo en las ventas? ¿Puede decirse que es de 25 000 = 100000 - 75 000? Lo más probable es que no, ya que históricamente se ha agregado un representante de ventas al territorio cuando se incrementa en uno el número de anuncios televisivos, o viceversa. Los números de representantes y anuncios varían en propor-

FIGURA 21.7


691

ción perfecta y es imposible distinguir su efecto separado en las ventas, es decir, el que ejercen cuando se mantiene constante la otra variable. Es mínimo el significado que puede atribuirse a los coeficientes de regresión parcial cuando existe multicolinealidad, como en el ejemplo. Simplemente no resulta válida la interpretación "normal" de esos coeficientes, como "el cambio promedio de la variable de criterio relacionado con el cambio unitario de la variable de predicción apropiada cuando se mantienen constantes las demás variables de predicción".9 La ecuación todavía sería útil para fines de predicción, en el supuesto de que las condiciones sean estables. En otras palabras, se usaría para predecir las ventas en los diversos territorios con valores dados de anuncios televisivos y representantes de ventas si cabe esperar que continúe la relación histórica entre las ventas y cada una de las variables de predicción, o la existente entre estas últimas.10 Empero, no deben usarse los coeficientes de regresión parcial como base para la toma de decisiones mercadológicas estratégicas cuando es significativa la multicolinealidad.11

Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple Coeficiente de

determinación múltiple

En el análisis de regresión múltiple, la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las variables predictivas. Coeficiente de correlación

múltiple

En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación múltiple.

Un tema de gran importancia para analizar la regresión simple es la medida de la magnitud de la relación entre las variables de criterio y de predicción. Se usan para dicho propósito el coeficiente de correlación y su valor elevado a la segunda potencia, el coeficiente de determinación múltiple. En la regresión múltiple existen coeficientes similares para el mismo propósito. El coeficiente de correlación múltiple se denota formalmente con Ry.w donde el subíndice primario es la variable de criterio, y los subíndices secundarios, las variables de predicción. Cuando es evidente cuáles variables forman parte de la relación, se usa la forma abreviada, R. Por su parte, el coeficiente de determinación múltiple se denota formalmente con Ry.m2 e informalmente con R2 y es la proporción de la variación de la variable de criterio que se compone de la covariación en las variables de predicción. Cuando se investiga la relación de las ventas con los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas, RY.\22 = 0.874. Ello significa que 87.4% de la variación de las ventas se relaciona con la existente en el número de anuncios y representantes. La inclusión del número de estos últimos mejora el ajuste de la línea de regresión; 87.4% de la variación en las ventas se explica con el modelo de dos variables de predicción, mientras que apenas 77.5% se explica con el de una variable de predicción. La raíz cuadrada de dicha cantidad, 7?r 12 = 0.935, es el coeficiente de correlación múltiple, que siempre se expresa como número positivo.

Coeficientes de correlación parcial Existen dos cantidades adicionales que se consideran al interpretar los resultados de análisis de regresión múltiple y no se incluyen en el de regresión simple: el coeficiente de correlación parcial y su valor elevado al cuadrado, el coeficiente de determinación parcial. Recordará el lector que en el análisis de regresión simple de las ventas Y con los anuncios televisivos Xi podía expresarse el coeficiente de determinación simple como sigue: variación explicada variación total y que la variación inexplicada estaba dada por el error estándar de la estimación a la segunda potencia, SY_\2, puesto que dicho error mide la variación de la variable de criterio no explicada con la variable de predicción, X\. Por supuesto, la variación total está dada por la variación de la variable de criterio Sy2. Así, se tiene:

892


Coeficiente de determinación parcial

Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple e indica la proporción de variación de la variable de criterio que no se explica con una o más variables previas y sí con la inclusión de una nueva variable a la ecuación de regresión. Coeficiente de correlación

parcial

En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.

El último término de la fórmula es la proporción de la variación residual de la variable de criterio, después de considerar la variable de prediction^, sobre la variación total de la variable de criterio. Es una medición del grado relativo en que la relación de las dos variables aporta información sobre la variable de criterio. Ahora bien, considere el caso de la regresión múltiple con dos variables de predicción, X} y X2. El error estándar de la estimación se denota con sY.\2, y su valor a la segunda potencia, con SY,\22- Dicho error mide la variación residual de la variable de criterio 7 después de tomar en cuenta las dos variables de predicción,Xl yX2. Puesto que SY,\2 mide la variación de la variable de criterio que queda después de considerar la primera variable de predicción, es posible interpretar sYl22/sYl22 como la medición del grado relativo en que la relación de las tres variables 7, X\ y X2 proporcionan información sobre 7 más allá de la obtenida con la relación de la variable de criterio y la primera variable de predicción, X\. En otras palabras, la proporción sY.i22/sY.i2 mide el grado relativo en que X2 amplía los conocimientos acerca de Y después de utilizar plenamente^. Esta razón es la base del coeficiente de determinación parcial, que en el ejemplo de las ventas (7) contra los anuncios televisivos (A"i) y número de representantes (X2) se calcula como sigue:

Lo anterior significa que 42.4% de la variación de las ventas que no guarda relación con los anuncios televisivos la tiene de manera creciente con el número de representantes de ventas. En forma alterna, los errores cometidos al estimar las ventas a partir de los anuncios televisivos se reducen, según se mide con la varianza, en 42.4% cuando se agrega el número de representantes de ventas (X2) aX¡, como segunda variable de predicción. La raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial es el coeficiente de correlación parcial. En el ejemplo, eran dos las variables de predicción. Por tanto, se definió el coeficiente de determinación parcial para el número de representantes de ventas (X2) como rY2 2. Habría sido posible definir de manera similar un coeficiente de determinación parcial para los anuncios televisivos. Se denotaría como rY\_22 y sería el porcentaje de la variación de las ventas no relacionado con X2 que guarda relación creciente conA^; este último coeficiente mostraría la contribución incremental áeX\ después de considerar la relación de 7 con X2. Cuando se tienen más de dos variables de predicción, es posible definir muchos más coeficientes de determinación parcial. Cada uno tiene dos subíndices primarios, que indican la variable de criterio y la variable de predicción recién añadida. Podría haber muchos subíndices secundarios, que siempre corresponden a las variables de predicción ya consideradas. Así, si se tienen tres variables de predicción, se calcularían rY2l, ry3 b rY\ 2, rY^2, ryi.3 y rY2.3- Todos serían coeficientes de correlación parcial de primer orden, ya que tienen un subíndice secundario indicativo de que se toma en cuenta una variable de predicción más. Asimismo, sería factible calcular rYL23, ^.13 y rnA2, que son coeficientes de correlación parcial de segundo orden. Cada uno de éstos tienen dos subíndices secundarios, los cuales denotan la contribución creciente de la variable después de haber tomado en cuenta las otras dos variables de predicción. Por supuesto, los coeficientes de correlación simple no tienen subíndices secundarios, de modo que es frecuente denominar los coeficientes de correlación parcial como de orden cero.

Variables binarias El análisis de los datos de ventas del anexo 21.1 todavía está incompleto. No se ha prestado atención al efecto de la distribución en las ventas, en particular como medida del índice de eficiencia de los mayoristas. Una forma de considerar el efecto de tal eficiencia en las ventas sería introducir el índice directamente, es decir, el valor X3 de cada observación simplemente sería el valor registrado en la última columna del anexo mencionado. Sea X3 el índice de eficiencia de los mayoristas, en cuyo caso la ecuación de regresión múltiple con la notación informal sería:


Variable binaria

Una a la que se asigna uno de dos valores, O o 1, y se usa para representar en forma numérica los atributos o características que no son esencialmente cuantitativos.

693

El estimador de cuadrados mínimos de j33 en esta ecuación sería /33 = 11.5. Observe qué implica este número si las variables de predicción son independientes: significa que el cambio promedio estimado de las ventas es de 11 500 dólares por cada cambio unitario del índice de eficiencia de mayoristas. En otras palabras, se espera que un distribuidor regular venda en promedio 11 500 dólares más que un distribuidor malo; que un distribuidor bueno venda en promedio 11 500 dólares más que un distribuidor regular, y que un distribuidor excelente venda en promedio 11 500 dólares más que un distribuidor bueno. Se supone que los incrementos de ventas son constantes con cada cambio de categoría de distribuidor. La consecuencia es que el índice de eficiencia de distribuidores es una variable de escala a intervalos y que la diferencia entre distribuidores malos y regulares es la misma que entre distribuidores buenos y regulares. Ése sería un supuesto cuestionable con un índice que refleje calificaciones. Una forma alterna de proceder sería la conversión del índice en un conjunto de variables binarias, que asumen uno de dos valores, O o 1, de modo que pueden representarse con un solo dígito binario. Estas variables se usan principalmente por la flexibilidad a la hora de definirlas. Pueden constituir la representación numérica de atributos o características no esencialmente cuantitativos. Por ejemplo, podría agregarse el género (sexo) en una ecuación de regresión con la variable binaria X¡, donde: X¡ = O, si se trata de una mujer Xt:= 1, si se trata de un hombre Esta técnica se amplía fácilmente para el manejo de clasificaciones de dos o más categorías. Por ejemplo, suponga que se requiere añadir la variable de clase social a una ecuación de regresión y que son tres sus valores, a saber, clases alta, media y baja. La situación se podría manejar con dos variables binarias, por ejemplo, X\ y X2, como sigue:

X, Si la persona es de clase alta Si la persona es de clase media Si la persona es de clase baja

1 O

o

*2

o 1 o

Existen otros esquemas de codificación lógicamente equivalentes, por ejemplo, el siguiente:


O

1 o

X2

o o 1

Por lo anterior, es de máxima importancia que el analista preste atención a la codificación de las variables cuando interpreta los resultados de una regresión en que se utilizan variables binarias. Debe estar claro que una clasificación con m categorías puede representarse de manera no ambigua con un conjunto de m — 1 variables binarias, en que el m-ésimo binario sería superfluo. De hecho, el uso de m variables para codificar una variable de clasificación con m elementos haría inoperantes muchos programas de regresión. Suponga que se utilizan tres variables binarias para representar las cuatro categorías del índice de eficiencia de distribuidores, en el ejemplo de bolígrafos, corno sigue: X,

X4

X,

Si el distribuidor es malo

O

Si el distribuidor es regular

1

Si el distribuidor es bueno

O

Si el distribuidor es excelente

O

o o 1 o

o o o 1

694

,

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones El modelo de regresión es:

Los estimadores de cuadrados mínimos de los parámetros de eficiencia de distribuidores son como sigue:

Esos coeficientes indican que, en promedio, cabe esperar que un distribuidor regular, uno bueno y uno excelente vendan 9200, 20 300 y 33 300 dólares más que uno deficiente, respectivamente. Note que estos coeficientes se interpretan en relación con el estado "nulo", es decir, la categoría respecto de la cual se define que todas las variables binarias equivalen a cero: la categoría "malo" en este caso.12 Un analista que pretenda indagar la diferencia entre la eficacia de ventas entre otras clasificaciones debe estudiar esas diferencias de coeficientes. Por ello, si el investigador trata de calcular la diferencia estimada en las ventas esperadas de un distribuidor bueno y otro regular, la diferencia promedio sería j84 - j33 = 20.3 - 9.2 = 11.1 (11 100 dólares). De igual modo, cabría esperar que un distribuidor excelente venda en promedio /35 — j84 = 33.3 — 20.3 = 13 (13 000 dólares) más que otro bueno. El uso de variables binarias indica que la relación entre las ventas y el índice de eficiencia de mayoristas no es lineal, como se habría supuesto cuando se añadió como variable de escala a intervalos. En vez de un aumento de 11 500 dólares con cada cambio de categoría, los aumentos respectivos son de 9.2 (9200) de la categoría mala a la regular, 11.1 (11 100) de la regular a la buena y 13 (13 000) de la buena a la excelente.

Trasformaciones de variables

Transformación de variable Pícese del cambio en la escala con que se expresa una variable.

El uso de variables binarias amplía mucho el alcance del modelo de regresión. Hace posible añadir variables con escalas de clasificación y nominales a los problemas de regresión. Como se mencionó, también posibilita manejar relaciones no lineales de variables de criterio y de predicción. Otra técnica que amplía el alcance evidente del modelo de regresión es la transformación de variable. Una transformación de variable es simplemente un cambio en la escala con que se expresa una variable dada. Considere el modelo siguiente:

donde se supone que es multiplicativa la relación entre las variables de predicción y de éstas con el error. A primera vista, parecería imposible estimar los parámetros a, /3,, /32 y /33 con los procedimientos normales de cuadrados mínimos. Ahora, considere el modelo:

Se trata de un modelo lineal, por lo que puede adecuarse a los procedimientos estándar de cuadrados mínimos. Sin embargo, es equivalente precisamente al modelo multiplicativo si: W=\nY

Z2 =\nX2

a' = In a

Z3 = \nX3

Z} = \nX}

€' = In e

Comentarios finales del análisis de datos

6W

DIsyunfiva etica 21.2 Sara estaba totalmente convencida de que existia relacion entre las ventas del pioducto de ia compania v las famiiias y su ingreso personal disponible total. Por tanto. ia desanimo mucho que el primer vistazo a las datos del panel de diaries, de cuya contrafacion habia convencido a su superior, revelara la ausencia casi virtual de relacidn entre las compras del producto por familia y su ingreso en la regresidn simple de uno sobre el otro. Una serie de revisiones posteriores, en que se intentaron diversas trasformaciones, resuito igualmente desalentadora. Por ultimo, Sara optd por dividir la variable de ingresos en categorias mediants un conjunto de variables binarias. Cuando efectud la regresidn de las compras del producto por vivienda contra las categorias de ingresos, descubrid una relacion muy irregular a la vez que intensa, medida con FR Las compras aumentaban al hacerlo el ingreso. hasta 24 999 ddlares. luego disminuian con ingresos de 25 000 a 59 999, aumentaban de nuevo con ingresos

de 60 000 a 104 999 y no parecian ser afectadas cuando los ingresos excedi'an de 105 000 dolares. • iC6mo evaluaria el enfoque de Sara? • iPiensa que es un buen procedimiento contmuar la biisqueda de datos que sustenten una hiptitesis de la cual se esta totalmente convencido o recomendaria una sola revision de los datos con el procedimiento que se considero mejor a priori? • iCuales son las responsabilidades 6ticas de Sara al presentar los resultados de su ana~lisis? iEsta obligada a comentar todos los analisis que realize o es satisfactorio que informe unicamente de los resultados de la regresion con variables binarias?

Se convirtió un modelo no lineal en otro lineal con las trasformaciones de variables. A fin de resolver los parámetros del modelo multiplicativo, simplemente: 1) se toman los logaritmos naturales de 7 y de cada una de las X\ 2) se despejan las ecuaciones resultantes con los procedimientos normales de cuadrados mínimos; 3) se toma el antilogaritmo de a' para derivar una estimación de a, y 4) se leen los valores de j3¿, ya que son los mismos en ambos modelos. La transformación en logaritmos naturales incluye la de las variables de criterio y de predicción. También es posible cambiar la escala de ambos tipos de variables. Las trasformaciones exponenciales y logarítmicas son algunas de las más útiles, ya que sirven para resolver las limitaciones que imponen los supuestos que siguen:13 • La relación entre la variable de criterio y las variables de predicción es aditiva • La relación entre las variables de criterio y de predicción es lineal • Los errores son homoscedásticos (es decir, son iguales a una constante sin importar el valor de las variables de predicción) Las variables binarias son un tipo de transformación, además de que se analizó de qué modo permiten el tratamiento de las relaciones no lineales.

I Comentarios finales del análisis de datos Hemos llegado al final de la sección sobre análisis de datos. Como se menciona, existen técnicas más perfeccionadas que usan los analistas para determinar el significado de los datos recopilados. Aunque las computadoras han facilitado el análisis de los datos y brindan a los investigadores más oportunidades de examen en diversos aspectos de los datos, sería un error no terminar este capítulo con una advertencia. Es importante recurrir al sentido común y al juicio administrativo en la toma

Jjtkji^Ht

•PP:;

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones de las decisiones mercadológicas. Hacerlo así previene muchos errores, como los que cometió un banco que intentaba aumentar los ingresos que generaban sus sucursales. El banco decidió expandirse ampliando su línea de productos y servicios financieros. Invirtió en una extensa investigación de mercados para determinar cuáles nuevos productos y servicios brindaría, de las diversas posibilidades existentes. Una vez armado con datos estadísticamente significativos, el banco lanzó sus nuevos servicios, que fueron un fracaso rotundo. Sólo entonces los directivos pensaron en pedir a los clientes su opinión sobre qué querían de las sucursales bancarias. Los clientes contestaron: "Es fácil. No queremos hacer fila". Finalmente, el banco se dio cuenta que mejoraría su rendimiento no al ampliar su mezcla de productos, sino al mejorar el servicio en sus sucursales." Aunque se habían analizado cuidadosamente los datos originales, los investigadores habían hecho las preguntas incorrectas. De manera similar, en la Ventana de investigación 21.3, un escritor famoso de la era previa a las computadoras pone de relieve los peligros de predecir el futuro con base en datos recopilados en el pasado. Las ecuaciones y técnicas estadísticas serán de importancia para los lectores de esta obra que lleguen a ser investigadores, o inclusive simplemente en usuarios de datos; pero nada será más importante que una buena dosis de sentido común.


La vida en el Mississippi, dentro de 742 anos

Aunque Mark Twain no era un hombre dedicado a la estadistica, sabia lo suficiente acerca de las malas pasadas que pueden jugar los niimeros, par eso escribio el texto siguiente, dirigido a quienes predicen resultados "logicos" con base en dates pasados.

Mark Twain sabfa acerca de las malas pasadas que pueden jugamos los numeros.

"En el espacio de ciento setenta y seis afios, el Bajo Mississippi se ha acortado en trescienlos noventa kilbmetros y eso es un promedio de dos mil cien metros por ano. For lo tanto, cualquier persona tranquila, que no sea ciega ni idiota, puede ver que en el antiguo silurico. que cumplira su aniversano un millon en noviembre pr6ximo, el Bajo Mississippi ienia mas de dos millones noventa y dos mil kilrjmetros de largo y penetraba en el Golfo de Mexico como una larga cana de pescar. Y de la misma manera, cualquier persona puede ver que dentro de setecientos cuarenta V dos anos el Bajo Mississippi tendra" apenas unos dos mil ochocientos die; rnetros de largo, ademas de que las calles de El Cairo y Nueva Orleans se habran unido y seran gobernadas conjuntamente por un solo alcalde v un consejo mutuo de ancianos. Exisie algo fascinante en la ciencia. Se obtienen grandes conjeturas con una minima inversibn de hechos."

FuBflte: Tornado deiamto en el Mississippi, p. 156. de Mark Twain.

fucnle: UP!/Beltmann


697

De regreso en el caso "El hecho de que los empleados de oficina tengan una actitud m3s favorable hacia comprar con el catalogo de Lovelace es increfblemente util -dijo Angela Spaulding-, pero hay otros aspectos que tambien me tnteresan. Por ejemplo, i,cua"les son las proporciones de hombres casados y solteros? iCuanto liempo han tenido trabajo?" "Si tienes estfJmago para digerir mas tablas, tengo las respuesias", contestd Michael Wyse.

"Adelante", replico Spaulding. "Muy bien, preguntas acerca del estado civil v arios en el trabajo. Usamos un an^lisis de regresibn multiple para determinar si el indice ATTLOVE se relacionaba con esas caracteristicas demograficas. "Et estado civil puede dividirse en varias categorias, por lo que fue necesario convertir esas categorias en cuatro variables binarias. Observa esta tabla", continub, al tiempo que mostraba el anexoC a Spaulding. "Una vez mas, determinamos que la ecuacion de regresifln global era estadisticamente significativa. Por afiadidura, descubrimos que las variables, consideradas conjuntamente, explicaban 93% de la variation del indice ATTLOVE, como puedes apreciar en el valor de flal cuadrado ajustada, de 0.931", dijo Wyse.

"Estos resultados son particularmente interesantes, ya que nos brindan la oportunidad de ver los valores de cada una de las categorias de eslado civil, representados con variables binarias. Observa esta lista", comento Wyse, mientras entregaba una pequena tabla a Spaulding (anexo D). "Si se considera la solteria como el estado nulo, puede verse que el matrimonio (incluso si culrnina con el divorcio o la muerte de la esposa} parece predisponer a los hombtes a comprar articulos de Lovelace. Por ejemplo, observa el valor 02. MuestEa que el indice ATTLOVE aumenta en promedio 2.85 cuando el hombre esta casado, en comparaci6n con los solteros", anaditi Wyse. "i,Y si pretendieramos saber la diferencia entre hombres casados y divorciados?", pregunto Spaulding. "Sencillo -replico Wyse- Simplemente restas un valor de otro. Los hombres divorciados tienen en promedio un indice ATTLOVE 4,16 mas alto que los casados, ya que D4 menos 02 es igual a 4.155." "Esto es excelente, Michael -exclamrj Spaulding-. Ahora, lo linico que necesito es encontrar la forma de echarle mano a una enorme lista de hombres divorciados que son empleados de oficina, jytodoestararesuelto!"

ANEXO C

Variable dependiente... ATTLOVE Variable(s) ¡ncluida(s) en el paso 1: D2

1/41 1/42 05 04 03

fl múltiple 0.967 R al cuadrado 0.934 /? al cuadrado ajustada 0.931 Error estándar 1.742


DF

Suma de cuadrados

Regresión Residual

6 117

5042.459 354.928

Cuadrado medio 840.410 3.034

VARIABLES EN LA ECUACIÓN Variable D2 1/41 I/42 05 04 03 (constante)

B

Beta

2.851 3.753 0.213 7.577 7.006 4.387 4.491

0.165 0.283 0.368 0.550 0.391 0.267

Error estándar B 0.627 0.600 0.029 0.935 0.948 0.646

f 20.668 39.081 55.626 65.625 54.618 46.076

f 277.036

698 Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones ANEXO D D2 = 2.851 03 = 4.387 D4 = 7.006 05 = 7.577

donde las variables Dse definen como sigue: W3 =

1

2 3 4 5

Implica Soltero Casado Separado Divorciado Viudo

02

03

04

05

0 1 0 0 0

0 0 1 0 0

0 0 0 1 0

0 0 0 0 1

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar la diferencia entre los análisis de regresión y de correlación. Los analistas usan el análisis de correlación para medir la cercanía de la relación entre dos o más variables. Mediante esta técnica se considera la variación conjunta de dos mediciones, ninguna de las cuales restringe el experimentador. El análisis de regresión consiste en las técnicas empleadas para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variables de predicción. En él, se considera la distribución de frecuencias de la variable de criterio cuando una o más variables de predicción se mantienen fijas en diversos valores.

Objetivo de aprendizaje 2 Enumerar las tres premisas del término de error en la solución de cuadrados mínimos de un problema de regresión. Existen al menos tres supuestos de simplificación relativos al término de error en la solución de cuadrados mínimos: 1. La media o valor promedio del término de error es cero. 2. La varianza del término de error es constante e independiente de los valores de la variable de predicción. 3. Los valores del término de error son independientes entre sí.

Objetivo de aprendizaje 3 Analizar qué dice el teorema de Gauss-Markov acerca de los estimadores de cuadrados mínimos de un parámetro poblacional. Según el teorema de Gauss-Markov, los estimadores de cuadrados mínimos son los mejores estimadores lineales sin sesgo de los parámetros poblacionales verdaderos, sin importar la forma de la distribución del término de error.

Resumen

:

9K:

Objetivo de aprendizaje 4 Definir el error estándar de la estimación. El error estándar de la estimación es una medida absoluta de la falta de adecuación de una ecuación a los datos.

Objetivo de aprendizaje 5 Especificar la relación para cuya medición se diseñó el coeficiente de correlación. Un coeficiente de correlación mide la fuerza de la relación lineal entre 7 y X.

Objetivo de aprendizaje 6 Analizar la diferencia entre los análisis de regresión simple y múltiple. La idea básica subyacente al análisis de regresión múltiple es la misma que en la regresión simple: determinar la relación entre las variables independientes y dependiente, es decir, de predicción y de criterio. Sin embargo, en el análisis de regresión múltiple se usan dos o más variables de predicción para estimar una sola variable de criterio.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar qué significa multicolinealidad en un problema de regresión múltiple. Se dice que existe multicolinealidad en un problema de regresión múltiple cuando las variables de predicción se correlacionan entre sí.

Objetivo de aprendizaje 8 Señalar cuándo se usa el coeficiente de regresión parcial y qué se mide con él. Si las variables de predicción no se correlacionan entre sí, cada coeficiente de regresión parcial indica el cambio promedio de la variable de criterio por cambio unitario de la variable de predicción, mientras se mantienen constantes las demás variables de predicción.

Objetivo de aprendizaje 9 Explicar la diferencia entre los coeficientes de determinación múltiple y parcial. El coeficiente de determinación múltiple mide la proporción de variación en la variable de criterio que explica las variables de predicción, y el coeficiente de determinación parcial, el grado relativo en que una variable dada amplía los conocimientos sobre la variable de criterio más allá de los que indican las demás variables de predicción.

Objetivo de aprendizaje 10 Describir la forma en que el uso de variables binarias y la transformación de variables amplían el alcance del modelo de regresión.

700

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones Las variables binarias permiten introducir variables de escala nominales o clasifícatorias en la ecuación de regresión, mientras que las transformaciones de variables aumentan en cierta medida el alcance del modelo de regresión, puesto que permiten considerar ciertas relaciones no lineales.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es la naturaleza básica de la distinción entre pruebas relativas a las diferencias de grupo y las de investigación de relaciones? 2. ¿Cuál es la diferencia entre los análisis de regresión y de correlación? 3. ¿Cuál es la diferencia entre los modelos determinista y probabilístico? ¿Cuál de ellos es la base del análisis de regresión? Explique su respuesta. 4. ¿Cuáles premisas se utilizan en relación con el término de error para solucionar cuadrados mínimos del problema de regresión? ¿Cuál es el efecto de las premisas, es decir, cuál es el teorema de Gauss-Markov? ¿Qué premisa adicional se requiere cuando el analista necesita derivar una inferencia acerca de un parámetro poblacional de regresión? 5. ¿Qué es el error estándar de la estimación? 6. Suponga que el analista necesita derivar una inferencia acerca del coeficiente dependiente en un modelo de regresión. ¿Cuál es el procedimiento adecuado? ¿Qué significa el rechazo de la hipótesis nula? ¿Qué significa no rechazarla? 7. ¿Qué es el coeficiente de correlación y qué mide? ¿Qué es el coeficiente de determinación y qué mide? 8. ¿Qué es el coeficiente de regresión parcial o neta y qué mide? ¿Cuál condición es imperativa para que se aplique su interpretación usual? ¿Qué ocurre si no se satisface tal condición? 9. ¿Qué es el coeficiente de determinación múltiple? 10. ¿Qué es el coeficiente de determinación parcial y qué mide? 11. ¿Qué es una variable binaria, cuándo se usa y cómo se interpreta? 12. ¿Qué es una transformación de variable y por qué se utiliza?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. El rector de la Gran Universidad Estatal (GUE) ha decidido que la institución necesita desarrollar un nuevo plan de mercadotecnia para atraer a los mejores estudiantes. El objetivo es contar con los estudiantes que tengan las mayores oportunidades de titularse en los cuatro años siguientes a su inscripción. Los directivos le han asignado, como vicerrector adjunto, la responsabilidad de este proyecto. Por tanto, tomó la decisión de que sería útil saber cuáles características de los alumnos de último año de bachillerato se relacionan con una trayectoria exitosa en la universidad, si acaso las hay, como parte de la investigación para el diseño del nuevo plan de mercadotecnia. Después de pensar en el problema, considera que un análisis de regresión múltiple parece ser la forma adecuada de proceder. Su tarea se simplificará por la existencia de una enorme y completa base de datos que contiene los resultados de varias encuestas entre alumnos de último año de bachillerato, quienes en su mayoría se convirtieron en alumnos de la GUE. Sin embargo, sabe que recurrir sólo a la base de datos no será de mucha ayuda. Por ende, su primera tarea es elaborar una teoría que explique por qué tienen éxito los estudiantes en la educación superior. Después de exponer su teoría, especifique las variables de criterio y de predicción que usará en la ecuación de regresión. ¿Cuál será el nivel de gravedad que puede tener^l problema de multicolinealidad de los datos, dado su objetivo? 2. La Fábrica de Botellas Cristal, que provee de botellas a diversos fabricantes de refrescos, tiene la información siguiente acerca del número de cajas por embarque y los costos de transporte respectivos:

Preguntas de análisis, problemas y proyectos Número de cajas por embarque

701

Costos de transporte (en dólares)

1500

200

2200 3500 4300 5800 6500 7300 8200 8500 9800

260 310 360 420 480 540 630 710 730

El gerente de mercadotecnia está interesado en estudiar la relación del número de cajas por embarque con los costos de transporte. Se requiere su ayuda para un análisis de regresión simple. a) Elabore una gráfica de los costos de transporte en función del número de cajas por embarque. b) Interprete el diagrama de dispersión. c) Calcule los coeficientes a y j§, además de elaborar la ecuación de regresión. d) ¿Cuál es la interpretación de los coeficientes a y j8? e) Determine el error estándar de la estimación. f) ¿Cuál es la interpretación del error estándar de la estimación que determinó? g) Compare el valor de t con n - 2 grados de libertad, usando para ello la fórmula de la raíz cuadrada de la varianza de la distribución de las variables /3: A

A

donde j8 es igual a cero bajo la hipótesis nula de que no hay relación, es decir:

h) ¿Cuál es el valor en la tabla t con un nivel de significancia de 0.05? i) ¿Cuál es la relación entre los costos de transporte y el número de cajas por embarque? 3. Consulte la información sobre los costos de transporte por embarque en el problema anterior. a) Calcule el coeficiente de correlación. b) Interprete el coeficiente de correlación. c) Calcule el coeficiente de determinación. d) Interprete el coeficiente de determinación. 4. El gerente de mercadotecnia de la Fábrica de Botellas Cristal está considerando el análisis de regresión múltiple con el número de cajas por embarque y el tamaño de las cajas como variables de predicción, así como los costos de transporte como variable de criterio (consulte el problema 2). Ha generado la ecuación de regresión siguiente:

702 ',.

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones donde Xl es el número de cajas por embarque y X2, el tamaño de las cajas. a) Interprete b) ¿Es apropiado el análisis de regresión múltiple en esta situación? ¿Por qué? 5. Un analista de una importante fábrica de zapatos elaboró un modelo de regresión lineal formal para predecir las ventas en 122 establecimientos minoristas de diversas áreas metropolitanas estadísticas del país. El modelo es el siguiente:

donde: Xl = población del área metropolitana en miles de habitantes X2 - propensión marginal al consumo X3 = mediana de ingreso personal en el área metropolitana (en miles de dólares) Y = Ventas (en miles de dólares) Algunos resultados empíricos fueron los siguientes: Variable

*i X2

x,

Coeficiente de regresión

Errores estándar del coeficiente (sfíl) 0.24

^1.23 = 0-49

95

40

02.13 = -°-

4.12 = 225 a= -40

R2 = 0.47

105 225

a) Interprete cada coeficiente de regresión. b) ¿Son significativas X{, X2 yX3 en el nivel de 0.05? Muestre sus cálculos. c) ¿Cuál de las variables independientes parece ser la variable de predicción más significativa? d) Interprete el valor R2. e) El departamento de investigación de mercados de la fábrica de zapatos pretende incluir un índice que refleje si el servicio de cada tienda es deficiente, regular o bueno. El sistema de codificación es el siguiente: 1 = servicio deficiente 2 = servicio regular 3 = servicio bueno 1) Indique cómo transformar este índice de modo que pueda incorporarse al modelo. Sea específico. 2) Elabore el modelo de regresión de modo que incluya la información precedente. 3) Suponga que dos de los parámetros del índice son 4.6 y 10.3. Interprete esos valores a la luz del sistema que adoptó. 6. La agencia de viajes Horizonte Azul (HA) solicitó una encuesta para dirigir más eficientemente sus actividades promocionales. HA se especializa en los cruceros, con costo habitual de 7000 a 8000 dólares por pareja. Un objetivo del proyecto de investigación es predecir cuánto gastan las parejas en los paquetes vacacionales, con base en diversas características socioeconómicas, por ejemplo, el nivel de ingresos. La agencia considera que si puede descubrir tal relación le será factible comprar listas de correos de los individuos que tienen el perfil socioeconómico adecuado. En una parte de la encuesta se pregunta a los participantes su tipo de actividad laboral. Dadas las categorías siguientes, el sujeto debe marcar la que mejor describa su trabajo o profesión: Abogado Administrador de empresas Dentista Vendedor

Médico Contador Profesor universitario Otra

Noto

703

a) Elabore un sistema de codificación que permita incorporar la variable de empleo o profesión a la ecuación de regresión múltiple. b) Suponga que el analista pretende aplicar un modelo de regresión que sólo incluya los datos de empleo. Elabore el modelo de regresión. 7. a) Enumere las premisas del análisis de regresión. b) Indique las posibles limitaciones del análisis de regresión. c) Identifique una aplicación práctica importante del análisis de regresión para un gerente de mercadotecnia. Consulte el estudio de café de NFO Research, Inc., en esta misma sección, en el capítulo 19, en relación con los tres problemas siguientes. 8. Use el análisis de regresión simple para investigar la relación de la variable de predicción de edad (como variable continua) con la variable de criterio de calificación de índice de "valor", compuesta de los atributos siguientes de la pregunta 6 en relación con la marca Folgers: vale lo que cuesta, marca económica, cuesta menos que otras marcas. 9. Repita el análisis usando códigos binarios para la edad en las categorías siguientes: 35 años o menos 36-45 años 46-59 años 60 años o más Compare los resultados con los obtenidos previamente. 10. Investigue la relación entre la calificación de índice "sabor" de la marca Yuban y la inclusión (o falta de inclusión) de los diversos elementos que se consignan en la pregunta 3, mediante el uso de la regresión múltiple. El índice "sabor", que fungirá como variable dependiente, se compone de los elementos siguientes, de la pregunta 6: sabor rico, siempre fresco, sabor con cuerpo, sabor suave, no amarga y sin sabor residual.

Notas 1. Denise Power, "Kmart Puts Weather to Work in Planning", en Executive Technology, mayo de 1999, p. 9. 2. Aunque el modelo de regresión teóricamente se aplica a valores fijos de las variables de predicción (las X), es posible demostrar que también se aplica cuando esas variables son aleatorias, en el supuesto de que se satisfagan ciertas condiciones. Véase John Neter, Michael H. Kutner y William Wasserman, Applied Linear Regression Models, Burr Ridge, IL.,:Irwin/McGraw Hill, 2a. ed., 1996, pp. 84-85; Thomas H. Wonnacott y Ronald J. Wonnacott, Regression: A Second Course in Statistics, Malabar, FL., Robert E. Krieger Publishing, 1986, pp. 48-50. 3. Véase un análisis de este punto con anécdotas más bien humorísticas en la pequeña y clásica obra de Darrell Huff, How to Lie with Statistics, Nueva York, Norton, 1954, pp. 87-99. 4. "Consumers Hit Back at ATM Surcharges", en San Jose Mercury News, 3 de agosto de 1999, bajado del sitio de Mercury Center, www.mercurycenter.com, el 4 de agosto de 1999. 5. En sentido estricto, el modelo de regresión precisa que los errores de medición se relacionan sólo con la variable de criterio y que las variables de predicción se miden sin error. Véase un análisis de los problemas y soluciones cuando las variables de predicción también incluyen un componente de error en Wonnacott y Wonnacott, Regression, pp. 293-299. 6. Para quienes les gustaría tratar de despejar cada uno de esos valores, las fórmulas son:

donde

7M


7. Muchos resultados contenidos en el análisis se determinaron por computadora y podrían diferir levemente de los calculados a mano, en virtud de los errores de redondeo derivados del segundo de esos métodos. 8. Esta premisa se modifica un poco por la distribución normal de errores. Se utilizó así para hacer más real el hecho de que suponer errores de distribución normal sólo es necesario si se derivarán inferencias estadísticas acerca de los coeficientes. 9. M.G. Kendall, A Course in Multivariate Analysis, Londres, Charles Griffin, 1957, p. 74. Véase también Douglas C. Montgomery y Elizabeth A. Peck, Introduction to Linear Regression Analysis, Nueva York, Wiley, 2a. ed., 1992; Thomas P. Ryan, Modern Regression Methods, Nueva York, Wiley, 1996. 10. Son varias las opciones con que cuenta el analista enfrentado con datos multicolineales. Véanse análisis de los problemas y algunas formas alternas de manejarlos en R.R. Hocking, "Developments in Linear Regression Methodology: 1959-1982", en Technometrics 25, agosto de 1983, pp. 219-230; Ronald D. Snee, "Discussion", en Technometrics 25, agosto de 1983, pp. 230-237. Véase también Charlotte H. Mason y William D. Perreault Jr., "Collinearity, Power and Interpretation of Multiple Regression Analysis", en Journal of Marketing Research 28, agosto de 1991, pp. 268-280; R. Carter Hill, Phillip A. Cartwright, y Julia F. Arbaugh, "The Use of Biased Predictors in Marketing Research", en International Journal of Forecasting 1, noviembre de 1991, pp. 271-282; Peter Kennedy, A Guide to Econometrics, Cambridge, MA., The MIT Press, 1992, 3a. ed., pp. 176-187; Geore C.S. Wang, "How to Handle Multicollinearity in Regression Modeling", en Journal of Business Forecasting 15, primavera de 1996, pp. 23-27. 11. En el ejemplo existe otro riesgo interpretativo que no se analizó. Es irracional suponer que el número de representantes de ventas y el de anuncios televisivos mensuales de un territorio se determinen con base en el potencial del territorio. Si así fuera, la causalidad implícita se invierte o al menos se confunde; en vez de que el número de representantes de ventas y de anuncios televisivos determinen las ventas, son éstas, en cierto sentido (ventas potenciales al menos), las que determinan esos números, que a su vez puede esperarse que tengan efecto en las ventas reales. Si éste es realmente el caso, se requiere tomar en cuenta la "causalidad" bidireccional entre las variables. Véase un análisis de los problemas y lógica subyacentes a la estimación de sistemas de ecuaciones simultáneos en Wonnacott y Wonnacott, Regression, pp. 284-292. 12. Véase análisis útiles de algunas formas alternas de codificar las variables binarias y las perspectivas distintas que aportan las diversas alternativas en Jacob Cohén y Patricia Cohén, Applied Múltiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Mahwah, NJ., Lawrence Erlbaum, 2a. ed., 1983, pp. 181-222; Melissa A. Hardy, Regression with Dummy Variables, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, 2a. ed., 1993. 13. Véase un análisis de estas condiciones y cómo se usa la transformación apropiada para su cumplimiento en Ronald E. Frank, "Use of Transformations", en Journal of Marketing Research 3, agosto de 1966, pp. 247-253. Véase también James G. Mackinnon y Lonnie Magee, "Transforming the Dependent Variable in Regression Models", en International Economic Review 31, mayo de 1990, pp. 315-339; Richard A. Johnson y Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Englewood Cliffs, NJ., PrenticeHall, 3a. ed., 1992. 14. Peter F. Drucker, Management Challenges for the 21st Century, Nueva York, HarperBusiness, 1999, p. 81.

Lecturas recomendadas Véanse explicaciones detalladas de los análisis de regresión y correlación en: Jacob Cohén y Patricia Cohén, Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Mahwah, NJ., Lawrence Erlbaum, 2a. ed., 1983. Melissa A. Hardy, Regression with Dummy Variables, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1993. Thomas R. Ryan, Modern Regression Methods, Nueva York, Wiley, 1996. John Neter, Michael H. Kutner y William Wasserman, Applied Linear Regression Models, Burr Ridge, IL., Irwin, McGraw Hill, 2a. ed., 1996. Thomas H. Wonnacott y Ronald J. Wonnacott, Regression: A Second Course in Statistics, Malabar FL., Robert E. Krieger Publishing, 1986).

Apendice 21 a MEDICIONES NO PARAMETRICAS DE RELACIONES El capítulo 21 se centra en la correlación producto-momento como medida de la relación. Aunque este coeficiente de correlación se desarrolló originalmente para variables continuas, ha resultado suficientemente adecuado para las de tipo de escala y en ocasiones permite el manejo de variables ordinales o dicotómicas, así como las de intervalo;1 pese a ser de aplicación amplia, éste dista de ser universal. Así pues, en este apéndice se presentan algunas formas alternas de medir relaciones, a saber, la tabla de contingencia y el coeficiente de contingencia apropiados para datos nominales, así como el coeficiente de rangos de Spearman y el coeficiente de concordancia, idóneos para el análisis de los datos de rangos.

I Tabla de contingencia Uno de los problemas con que se topan frecuentemente los investigadores en el análisis de datos nominales es la independencia de las variables de clasificación. Por ejemplo, en el capítulo 19 se examinaron diversas preguntas concernientes a la correlación entre las compras de automóviles y las características de las familias. Allí no se emprendieron pruebas estadísticas de significancia, con lo cual se evitaba la pregunta de si los resultados indicaban aberraciones de las muestras o condiciones poblacionales verdaderas. En el supuesto de haber emprendido pruebas estadísticas en dicho capítulo, habían sido principalmente del tipo de tablas de contingencia de ji cuadrada, que es idónea para estudiar la independencia de las variables en clasificaciones cruzadas. A manera de ejemplo, considere un estudio de consumidores relativo a las preferencias de las familias por diversos tipos de lavadoras. A priori, parecería que las familias grandes serían más propensas a comprar lavadoras grandes, y las familias pequeñas, a adquirir lavadoras pequeñas. A fin de investigar esta pregunta, suponga que el fabricante evaluó una muestra aleatoria de tarjetas de garantía de los compradores. En dichas tarjetas, se incluía una pregunta sobre el tamaño de la familia. Aunque no se trata de una población perfecta para el análisis, el fabricante consideró que era suficientemente buena para este propósito, puesto que se devolvió 85% del total de tarjetas de garantía. Además, era una forma relativamente barata de proceder, al contar con datos internos. El estudio podría emprenderse seleccionando una muestra aleatoria de tarjetas de garantía y evaluando el tamaño de familia y capacidad de lavadora adquirida. Una muestra aleatoria de 300 tarjetas generó los datos que se muestran en el anexo 21a.l. La tarea consiste en determinar si el tamaño familiar afecta la capacidad de la lavadora adquirida. La hipótesis nula es que las variables son independientes, y la alternativa, que no lo son. Suponga que se seleccionó a = 0.1 como nivel de significancia de la prueba. A fin de calcular el estadístico x2, es necesario generar el número esperado de casos que probablemente se ubiquen en cada categoría. El número esperado se genera al suponer que la hipótesis nula es verdadera, es decir, que no existe relación entre la capacidad de la lavadora comprada y el tamaño de la familia. Suponga que la capacidad de la lavadora se denota con la variable A y el tamaño de la familia con la variable B, además de que: A\ = compra de una lavadora de 4 kg A2 - compra de una lavadora de 5 kg AT, = compra de una lavadora de 6 kg 5] = familia de uno o dos miembros B2 - familia de tres o cuatro miembros B3 = familia de cinco o más miembros Si las variables A y B son realmente independientes, las probabilidades de que ocurra el evento A\B\ (que una familia de uno o dos miembros compre una lavadora de 4 kg) equivalen al producto de las probabilidades separadas de A\ y B}, es decir:

706

Capítulo 21: Anólisis de datos: investigación de relaciones

ANEXO 21a.1 CANTIDAD DE MIEMBROS DE LA FAMILIA Capacidad de la lavadora comprada Capacidad de 4 kg Capacidad de 5 kg Capacidad de 6 kg Total

1a2

3a4

25 10 5 40

37 62 41 140

Somas

8 53 59 120

Total

70 125 105 300

por la ley de multiplicación de probabilidades para eventos independientes. Ahora bien, P(Al) está dado por el número de casos que poseen la característica Ab que es nAl, sobre el número total de casos, n. Así, P(Ai) equivale a:

De igual manera, P(Bl) está dado por el número de casos que poseen la característica B{, nm, sobre el número total de casos, es decir, P(Bl) es igual a:

Las probabilidades conjuntas de P(A\B\) son:

Dado el total de 300 casos, el número que se espera para la celda A\B\, Eu,es el producto del número total de casos por la probabilidad de que uno de esos casos corresponda a dicha celda, a saber:

Aunque éste es el fundamento para generar las frecuencias esperadas, existe una forma de cálculo más sencilla. Recuerde el lector que i

además de que

Después de la sustitución, la fórmula de En se reduce a:

Por tanto, para generar las frecuencias esperadas de cada celda basta multiplicar las frecuencias marginales y dividir entre el total. Las frecuencias esperadas restantes, que se calculan de manera similar, se colocan en el extremo inferior derecho de cada celda en el anexo 21a.2. De tal suerte, el valor de x2 calculado es:

Apéndice 21 a

707

ANEXO 21a.2

CANTIDAD DE MIEMBROS DE LA FAMILIA Capacidad de la lavadora comprada AI Capacidad de 4 kg

£, 1a2

^ 3a4

8

37

25

32.67

9.33

10

fij 5o más

62

70 28.00

53

A2 Capacidad de 5 kg

125

16.67

41

5

50.00

58.33

59

/43 Capacidad de 6 kg

105

14.00 Total

Tota

40

49.00 140

42.00 120

300

donde Oy y E y denotan los números real y esperado de observaciones correspondientes a la celda ij. Ahora, las frecuencias esperadas en cualquier fila se agregan al total marginal. Ello debe ser válido, dada la forma en que se calcularon las frecuencias esperadas. Así pues, toda vez que se conocen dos frecuencias esperadas en una fila, por ejemplo, 9.33 y 32.67 en la fila^, la tercera frecuencia esperada es fija, ya que la suma de las tres debe ser igual al total marginal. Ello significa que existen apenas (c - 1) grados de libertad en una fila, donde c es el número de columnas. Un argumento similar se aplica a las columnas, es decir, existen r — 1 grados de libertad por columna, con r como número de filas. De tal suerte, los grados de libertad totales en una tabla de contingencia bidireccional están dados por:

En el problema del ejemplo, v = (3 - 1)(3 - 1) = 4. Con el valor supuesto de a = 0.1, el valor crítico en tablas de x2 con 4 grados de libertad es 7.78 (véase tabla 2 del apéndice). Por consiguiente, el valor calculado \2 = 58.321 cae en la región crítica. Se rechaza la hipótesis nula de independencia y se demuestra que el tamaño familiar es un factor que determina la capacidad de la lavadora adquirida.

. 708 ,

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones De una u otra forma, la prueba de ji cuadrada probablemente sea la más utilizada en la investigación de mercados y se recomienda al estudiante que se familiarice con sus requisitos.

I Coeficiente de contingencia Aunque la prueba de la tabla de contingencia de x2 indica si las variables son independientes, no mide la fuerza de la relación cuando son dependientes. El coeficiente de contingencia puede usarse para este último propósito. Puesto que se relaciona directamente con la prueba de x2, el investigador puede generarlo con relativamente poco esfuerzo de cálculo. La fórmula del coeficiente de contingencia C es:

donde n es el tamaño de la muestra, mientras que x2 se calcula de la manera normal. Recordará el lector que el valor calculado de x2 para los datos del anexo 21a.l fue 58.23 y la hipótesis nula se rechazó porque el valor calculado era mayor que el valor crítico de la tabla. Aunque resulta interesante descubrir la conclusión natural subsiguiente (el tamaño familiar afecta la capacidad de lavadora adquirida) es apenas una parte de la historia. Si las variables son dependientes, ¿cuál es la fuerza de la relación entre ellas? El coeficiente de contingencia ayuda a responder esa pregunta. Dicho coeficiente equivale a:

¿Qué indica este valor: una relación fuerte o débil entre las variables? Es imposible responder sin comparar el valor calculado con sus límites. Cuando no existe relación entre las variables, el coeficiente de contingencia equivale a cero. Desgraciadamente, el coeficiente de correlación no posee la otra propiedad atractiva del coeficiente de correlación de producto-momento pearsoniano, es decir, ser igual a la unidad cuando las variables tienen dependencia completa o correlación perfecta. En vez de ello, su límite superior está en función del número de categorías. Cuando este número es igual para cada variable, de modo que el número de filas r y de columnas c es el mismo, el límite superior del coeficiente de contingencia de los variables relacionadas perfectamente es:

En el ejemplo, r = c = 3, de modo que el límite superior del coeficiente de contingencia es:

El valor calculado se ubica aproximadamente en el punto medio entre los límites, de O para la ausencia de relación y 0.816 para la relación perfecta, la cual hace suponer que existe una relación moderada entre el tamaño familiar y la capacidad de la lavadora adquirida.

I Coeficiente de correlación de rango de Spearman El coeficiente de correlación de Spearman, rs, es uno de los coeficientes de correlación de intervalos de datos más conocido. Resulta apropiado cuando existen dos variables por objeto, las cua-

Apéndice 21 a

709

les se miden en una escala ordinal, de modo que los objetos se clasifican en dos series coordenadas.2 A manera de ejemplo, suponga que una compañía necesita determinar si existe relación entre el rendimiento global de un distribuidor y su calidad de servicio. De nueva cuenta, existen numerosas mediciones del rendimiento global: ventas, participación de mercado, crecimiento de ventas, utilidades, y así sucesivamente. La empresa considera que ninguna de estas mediciones define adecuadamente el rendimiento del distribuidor, que más bien es la suma de todas estas mediciones. Así pues, el departamento de investigación de mercados recibe la tarea de elaborar un índice de rendimiento en que se incluyan efectivamente todas esas características. También se le asigna que evalúe a cada distribuidor con base en el servicio que brinda. Esta evaluación debe fundamentarse en las quejas y felicitaciones recibidas de los clientes, registros de tiempo de servicio, etc. El departamento de investigación considera que los índices que desarrolle para medir estas características podrían utilizarse para ordenar por rango a los distribuidores en cuanto a su rendimiento y servicios globales. En el anexo 21a.3 se muestran los rangos de los 15 distribuidores de la compañía respecto de cada uno de los criterios de rendimiento. Una forma de determinar si existe relación entre el servicio y el rendimiento global sería observar las diferencias en los rangos basados en cada una de las dos variables. Suponga que Xi es el rango de distribuidor /-ésimo en relación con el servicio, y 7¡, su rango en cuanto a rendimiento global, además de que d¡ = X¡- Y¡ es la diferencia de rangos del distribuidor /-ésimo. Ahora bien, si los intervalos de las dos variables son exactamente iguales, cada d¡ es igual a cero. En el supuesto de que haya diferencias en los rangos, algunas d¡ diferirán de cero. Así, cuanto mayores sean las diferencias, tanto más alto será el valor de ciertas d¡. Por consiguiente, una forma de analizar la relación entre las variables sería examinar la suma de las d¡. La dificultad con esta medición radica en que las d¡ negativas contrarrestarían a las positivas. A fin de evitar esa dificultad, se elevan al cuadrado las diferencias en el cálculo del coeficiente de correlación de rangos de Spearman. La fórmula de cálculo es la siguiente:3

HMJjli^X^^^^^^^^^^^^^H

Distribuidor

Rango de servicio X¡

Rango de rendimiento global Y¡

Diferencia de rangos D¡ = X¡ - Y¡

Diferencia al cuadrado 0?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

6 2 13 1 7 4 11 15 3 9 12 5 14 8 10

8 4 12 2 10 5 9 13 1 6 14 3 15 7 11

-2 +2

4 4 1 1 9 1 4 4 4 9 4 4 1 1 1

+1 1

-3 -1 +2 +2 +2 +3 -2 +2 -1 +1

-1

710 Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones En el ejemplo:

y

Ahora bien, la hipótesis nula del ejemplo era que no existe relación entre la calidad del servicio y el rendimiento global del distribuidor, mientras que la hipótesis alternativa era que sí hay tal relación. La hipótesis nula de que rs = O puede ponerse a prueba al consultar las tablas de valores críticos de rs o, cuando el número de objetos de la muestra es mayor de 10, mediante el cálculo del estadístico /:

que se consulta en una tabla t, con v = n - 2 grados de libertad. El valor t calculado es: U

mientras que el valor crítico de t con a = 0.05 y v = 13 grados de libertad es 2.16. El valor de t calculado es mayor que su valor crítico y se rechaza la hipótesis nula de la ausencia de relación. El rendimiento global del distribuidor se relaciona con la calidad del servicio. El límite superior del coeficiente de correlación de rangos de Spearman es 1, puesto que si hubiera concordancia perfecta en los rangos, entonces £/L ] dj sería igual a cero. Así, la relación es significativa y relativamente fuerte.

I Coeficiente de concordancia Hasta este punto, se ha dedicado la atención a la correlación entre dos conjuntos de rangos de n objetos. Se han obtenido mediciones Xy 7 en la forma de rangos para cada uno de los objetos. Existen casos en que se requiere analizar la relación de tres o más rangos de n objetos o individuos. Cuando se tienen k conjuntos de rangos, es posible usar el coeficiente de concordancia de Kendall, W, para analizar la relación entre las k variables. Uno de los principales usos del coeficiente de concordancia es analizar la confíabilidad entre estimaciones. Considere el caso de un fabricante de equipo de cómputo que desea evaluar a los gerentes de ventas de sus sucursales. Se pueden utilizar varios criterios: ventas de las sucursales, ventas en relación con el potencial de la sucursal, aumento de las ventas y reemplazo del personal de ventas, entre otros. La compañía piensa que sería problemático que sus ejecutivos eligieran varios criterios y después consensaran cómo balancearlos. Por tanto, decide que el vicepresidente de mercadotecnia, el gerente de ventas general y el departamento de investigación de mercados clasifiquen de mejor a peor a los diez gerentes de las sucursales y luego analicen juntos estas clasificaciones para ver si están de acuerdo entre ellos. La columna de la extrema derecha en el anexo 21a.4 contiene la suma de los rangos asignados a cada gerente de sucursal. Ahora bien, si existe concordancia perfecta entre los tres rangos, la suma de rangos (R¡) del gerente de sucursal con calificación más alta sería 1 + 1 + 1 = k, donde k = 3. El gerente en segundo lugar tendría una suma de rangos 2 + 2 + 2 = 2k, y el gerente que ocupara el «-ésimo lugar tendría una suma de rangos n + n + n = nk. De modo que, cuando existe concordancia perfecta

Apéndice 21 a

711

ANEXO 21a.4

RANGO PROPUESTO POR Gerente de sucursal

Vicepresidente de mercadotecnia

Gerente general de ventas

Departamento de investigación de mercados

Suma de rangos (/?,)

A B C D E F G H I J

4 3 9 10 2 1 6 8 5 7

4 2 10 9 3 1 5 7 6 8

5 2 10 9 3 1 4 7 6 8

13 7 29 28 8 3 15 22 17 23

entre los k conjuntos de rangos, se tendría que R¡ = k, 2k, 3&,..., nk. Si hubiera poca concordancia entre los k rangos, R¡ sería aproximadamente igual. Por consiguiente, el grado de concordancia entre los k rangos podría medirse con la varianza de las sumas de n rangos; cuanto mayor sea la concordancia, tanto mayor la varianza en las n sumas. El coeficiente de concordancia W está en función de la varianza en las sumas de los rangos. Se calcula como se describe a continuación: primero, se determina la suma de R¡ para cada una de n filas. Segundo, se calcula el promedio de Rh que es R, al dividir la suma de los R¡ entre el número de objetos. Tercero, se obtiene la suma de las desviaciones al cuadrado, r, donde:

Luego, se calcula el coeficiente de concordancia como:

El denominador del coeficiente es la variación máxima posible de las sumas de rangos si existiera concordancia perfecta entre éstos. Por supuesto, el numerador refleja la variación real de los rangos. Cuanto mayor sea la proporción, tanto mayor será la concordancia entre las evaluaciones. En el ejemplo:

y

712


Por tanto, se tiene:

Es posible examinar la significancia de W mediante tablas especiales cuando el número de objetos de rangos es bajo, en particular si n < 7. En caso de exceder dicho valor, el coeficiente de concordancia tiene distribución aproximada de ji cuadrada, donde \2 = k (n - \}W, con v = n - 1 grados de libertad. La hipótesis nula es que no existe concordancia entre los rangos, y la alternativa, que hay cierta concordancia. Si se supone que a = 0.05, el valor crítico de x2 con v = n - 1 = 9 grados de libertad es 16.92, mientras que el valor calculado de x2 es:

El valor de x2 calculado es mayor que su valor crítico, por lo que se rechaza la hipótesis nula de falta de concordancia, ya que en realidad ésta existe. Además, la concordancia es satisfactoria, según resulta evidente en el coeficiente de concordancia determinado. Los límites de Wson O con la falta de concordancia y 1 con la concordancia perfecta entre los rangos. El valor de W calculado, de 0.970, hace suponer que la concordancia entre los rangos es indudablemente buena, sin llegar a la perfección. El vicepresidente de mercadotecnia, gerente general de ventas y departamento de investigación de mercados aplican, en lo fundamental, los mismos estándares en la evaluación de los rangos de los gerentes de sucursales. Kendall ha propuesto que la mejor estimación de los rangos verdaderos de n objetos proviene del orden de las diversas sumas de rangos, R¡, cuando W es significativa.4 Así, el mejor estimado de los rangos verdaderos de los gerentes de ventas consistiría en que F es el mejor en su trabajo, B le sigue, y C ocupa el último lugar.

Notas

713

Notas 1. Jum Nunnally e Ira Bernstein, Psychometric Theory, Nueva York, McGraw-Hill, 3a. ed., 1994, especialmente pp. 114-158. Véase una comparación empírica de cómo funcionan los diversos coeficientes de correlación con los datos de escalas de calificación en Emin Babakus y Cari E. Ferguson Jr., "On Choosing the Appropriate Measure of Association When Analyzing Rating Scale Data", en Journal of the Academy of Marketing Science 16, primavera de 1988, pp. 95-102. 2. El coeficiente de correlación de rangos de Spearman es una versión abreviada del coeficiente de correlación de producto-momento, ya que ambos coeficientes producen los mismos estimados de la fuerza de la relación entre dos conjuntos de rangos. El segundo de ellos es más fácil de conceptuar y calcular, de modo que se utiliza con frecuencia para derivar rangos de los datos. Véase Nunnally y Bernstein, Psychometric Theory, pp. 131-132. 3. Véase Leonard A. Marascuilo y Maryellen McSweeney, Nonparametric and Distribution-Free Methods for the Social Sciences, Belmont, CA., Brooks/Cole, 1977, pp. 250-251. Véase también Maurice G. Kendall y Jean D. Gibbons, Rank Correlation Methods, Nueva York, Oxford University Press, 5a. ed., 1990; Jean D. Gibbons, Nonparametric Measures of Association, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1993. 4. M.G. Kendall, Rank Correlation Methods, Londres, Griffin, 1948, p. 87.

Capitulo 21

ANÁLISIS DE DATOS: INVESTIGACIÓN DE RELACIONES O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Explicar la diferencia entre los análisis de regresión y de correlación. 2. Enumerar las tres premisas del término de error en la solución de cuadrados mínimos de un problema de regresión. 3. Analizar qué dice el teorema de Gauss-Markov acerca de los estimadores de cuadrados mínimos de un parámetro poblacional. 4. Definir el error estándar de la estimación. 5. Especificar la relación para cuya medición se diseñó el coeficiente de correlación. 6. Analizar la diferencia entre los análisis de regresión simple y múltiple. 7. Explicar qué significa multicolinealidad en un problema de regresión múltiple. 8. Señalar cuándo se usa el coeficiente de regresión parcial y qué se mide con él. 9. Explicar la diferencia entre los coeficientes de determinación múltiple y parcial. 10. Describir la forma en que el uso de variables binarias y la transformación de variables amplían el alcance del modelo de regresión.

672

Un coso poro lo investigación de mercados Lovelace Lingerie, Inc. se convirtió en pionera de la venta de lencería de lujo (que algunos llaman "moda de tocador") al comercializarla en boutiques de centros comerciales decoradas con muy buen gusto. Sin embargo, mientras que a las mujeres les encantan las cortinas de encaje y antigüedades de las tiendas de Lovelace, muchos hombres parecen temerosos de aventurarse a su interior. Esa renuencia generó el catálogo de venta por correo de la compañía, dirigido a hombres.

próxima y me gustaría contar con un plan firme acerca de la forma óptima de ampliar nuestras ventas por catálogo."

Las ventas por catálogo navideñas habían sido buenas, pero Angela Spaulding, vicepresidenta de ventas por catálogo de Lovelace, sintió que la compañía apenas estaba llegando a un pequeño segmento de un mercado potencialmente grande. Había contratado a la empresa de investigación de mercados de Michael Wyse para que realizara un estudio de 400 hombres que habían colocado pedidos del catálogo navideño. La ¡dea era averiguar datos acerca de sus clientes, con la esperanza de encontrar formas de ampliar las ventas por catálogo.

"Soy toda oídos", contestó Spaulding.

Ahora, Wyse tenía una junta con Spaulding, donde analizarían los resultados del estudio. Cuando llegó a la boutique de Lovelace en el centro comercial Plainview, entendió por qué muchos hombres lo pensaban dos veces antes de aventurarse a entrar. Las ventanas estaban cubiertas de oropeles, que constituía un telón de fondo para un negligé de encaje negro, suspendido de un gancho recubierto de satín. Lo rodeaban enormes arreglos de orquídeas. No había nada exageradamente erótico u ofensivo en la tienda; simplemente era muy... femenina. No obstante, investigador audaz hasta el final, Wyse respiró profundamente y entró al mundo de Lovelace Lingerie. Marchó decidido entre batas de seda y camisones de satín, y luego de preguntar a una de las vendedoras, localizó a Spaulding en una sala de juntas sorprendentemente amplia, ubicada detrás de la tienda. Spaulding se levantó para saludarlo, desde atrás de una mesa atestada de impresos de computadora y de prendas de lencería. "Michael, que bueno que pudimos reunimos aquí-dijo amablemente, al tiempo que extendía la mano-. Estamos muy ocupados en la selección de la mercancía para el catálogo de primavera. ¿Qué piensas de nuestra tienda?"

"Sé que eres hábil en cuanto se trata de números, Angela -dijo Wyse-, por lo que me gustaría que repasemos algunos análisis estadísticos subyacentes, así como los resultados del estudio. Sé que los resultados te parecerán interesantes; pero pienso que tendrás más confianza en ellos si entiendes cómo se produjeron.

"En la encuesta que enviamos a la muestra de 400 clientes por catálogo, las preguntas 7 a 11 tenían como fin indagar el sentir de esos hombres respecto de comprar del catálogo de Lovelace A fin de determinar ese factor, creamos un índice llamado 'Actitud hacia Lovelace' (ATTLOVE), con base en las respuestas a esas preguntas (anexo A)." "El índice ATTLOVE se formó de manera tal que las calificación altas equivalgan a actitudes más favorables hacia comprar en Lovelace. Las respuestas a las cinco preguntas se suman para producir la calificación ATTLOVE de cada sujeto -dijo Wyse-. También pretendíamos indagar si la actitud se relacionaba con las características demográficas del encuestado. Esa segunda tabla compilada muestra si el índice ATTLOVE varía con la ocupación de la persona", comentó el investigador, mientras mostraba la tabla pertinente a Spaulding. "Codificamos con O a los obreros y con 1 a los empleados de oficina. Con base en el análisis de regresión simple, determinamo que los resultados son estadística y prácticamente significativos. ¿Ves aquí, donde dice que el valor de /?al cuadrado es 0.752?", preguntó Wyse, al tiempo que señalaba la tercera fila del anexo E Spaulding asintió con la cabeza. "Eso significa que casi 75% de la variación en el índice ATTLOVE se explica con base en la variable de ocupación. Existe una relación positiva entre las dos variables (Bes igual a 11.534)", dij Wyse. "Así, los empleados de oficina tienen una actitud más favorable que los obreros hacia Lovelace -musitó Spaulding-. Interesante realmente muy interesante."

"Es muy diferente de lo que sería mi lugar favorito para comprar", respondió en un tono de disculpa.

Temas para análisis

"¿Y cuál sería tu lugar favorito?", preguntó Spaulding.

1. En el estudio, se usó el análisis de regresión para investigar la relación entre dos variables. ¿Cuáles son? ¿Cuál es la variable dependiente? ¿Cuál es la variable independiente?

"La ferretería que está a la vuelta de la esquina en donde vivo", replicó Wyse. Spaulding rió. "Bien, dime qué indagaste con el estudio. Tenemos una importante junta estratégica la semana

2. Aunque el análisis de regresión indicó la relación entre las dos variables, ¿reveló cuál de ellas era la causa de la otra?

bVH

ANEXO A


En desacuerdo


DF

Regresión Residual

122

Ni en desacuerdo ni de acuerdo

De acuerdo


Suma de cuadrados

Cuadrado medio

F

4071.174 1326.213

4071.174 10.871

374.512

7. En general Lovelace Lingerie vende una línea de productos de alta calidad. 8. Lovelace Lingerie tiene una línea completa de lencería. 9 Lovelace Lingerie tiene un catálogo de muy alta calidad. 10. El catálogo de Lovelace Lingerie muestra la mercancía de manera atractiva. 11. Es fácil encontrar un buen regalo en el catálogo de Lovelace Lingerie.

ANEXO B

Variable dependiente... ATTLOVE Variable(s) incluida(s) en el paso 1: 1/41

/? múltiple R al cuadrado /?al cuadrado ajustada Error estándar

0.869 0.754 0.752 3.297

1

VARIABLES EN LA ECUACIÓN Variable

V41 (constante)

B

Beta

Error estándar B

F

11.534 9.727

0.869

0.596

374.512

Hasta este punto, en el análisis de los datos la atención se ha centrado principalmente en poner a prueba la significancia de las diferencias obtenidas en condiciones de investigación diversas, trátese del resultado de una muestra y una condición poblacional supuesta o de los resultados de dos o más muestras. Sin embargo, es muy frecuente que los investigadores tengan que determinar si existe relación alguna entre dos o más variables y, en caso afirmativo, la fuerza y forma funcional de la relación. Por ejemplo, para conocer las necesidades de existencias de acumuladores para automóviles en K-Mart, esta cadena minorista comparó los datos climatológicos de Estados Unidos de dos años con las ventas de acumuladores (por ejemplo, las ventas aumentan cuando las temperaturas caen por debajo de cierto valor). La empresa usó la información para elaborar un modelo de toma de decisiones que usaría en la colocación de pedidos de acumuladores con base en los pronósticos climáticos. Luego del éxito de ese modelo, la compañía planeó aplicarlo a otros productos.1 Es habitual que se intente predecir el valor de una variable (como el consumo de un producto específico en una familia) con base en otra u otras variables (por ejemplo, el ingreso y tamaño familiar). La variable que se predice se llama variable dependiente o, más correctamente, variable de criterio. La o las variables que son la base de la predicción se denominan variables independientes, de predicción o predictivas. En el ejemplo del inventario de acumuladores de K-Mart, la variable dependiente (lo que sus directivos intentaban predecir a partir de los datos) eran las ventas de acumuladores para automóviles. La variable independiente usada fue el clima.


''jjJK'f

| Análisis de correlación y de regresión simple

Análisis de correlación Técnica estadística usada para medir la cercanía de la relación lineal entre dos o más variables en una escala de intervalo. Análisis de regresión Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relaciona una variable de criterio con una o más variables de predicción; cuando se usa sólo una variable de predicción, es el análisis de regresión simple, y si se utilizan dos o más, es el análisis de regresión múltiple.

El National Fluid Milk Processors Promotion Board tiene a su cargo los anuncios de bigotes de leche de celebridades. Una de sus promociones actuales es un "Milk Mustache Celebrity Calendar Event" anual, en que se envían calendarios a diversos hogares. El consejo mencionado está interesado en averiguar la correlación de su presentación de calendarios de celebridades con las ventas de leche en galones. Según información de Nielsen Homescan Data, las ventas de leche en galones aumentaron 3.6%, en relación con las de un año atrás, en los hogares que recibieron el calendario de 1997, además de incrementos de 9.7% de las mismas ventas en hogares con niños de 6-12 años de edad.

Los análisis de correlación y de regresión son de uso frecuente entre los investigadores de mercados para estudiar la relación entre dos o más variables. Aunque es común el uso indistinto de estos términos, existe una diferencia en su propósito. El análisis de correlación mide la cercanía de la relación entre dos o más variables (véase el ejemplo del anuncio de leche), considerando la variación conjunta de las dos mediciones, ninguna de las cuales está sujeta a restricción por el experimentador. Por su parte, el análisis de regresión se usa para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variables de predicción. En ello se considera la distribución de frecuencias de la variable de criterio cuando se mantienen fijas en diversos valores una o más de las variables de predicción.2 Es totalmente válido medir la cercanía de la relación entre variables sin derivar una ecuación estimada. De igual manera, puede entenderse el análisis de regresión sin investigar la cercanía de la relación de las variables. Empero, es común derivar la ecuación y estudiar tal cercanía, por lo que el conjunto de estas técnicas, no una u otra, suele denominarse análisis de regresión o correlación. En cuanto a éste, debe comentarse también la distinción entre correlación y causalidad. El uso de los términos variable dependiente (de criterio) y variable independiente (de predicción) para referirse a las mediciones en el análisis de correlación se deriva de la relación matemática funcional entre las variables y no tiene nada que ver con la dependencia de una variable con respecto de otra en sentido causal. Por ejemplo, las técnicas podrían mostrar cierta correlación del ingreso alto con la tendencia a tomar vacaciones invernales en islas caribeñas, si bien sería un error suponer que el ingreso alto es causa de que una persona viaje al sur cuando se desploman las temperaturas ambientales. No existe nada en el análisis de correlación ni en ningún otro procedimiento matemático que pueda usarse para establecer la causalidad. Lo único para lo que sirven estos procedimientos es pa-

Kroger no es ajeno a los beneficios del Milk Mustache Celebrity Calendar Event. Para quienes gustan de los números, Nielsen Homescan Data reportó un aumento de 3.6% en las ventas de leche en galón, contra las de un año atrás, en los hogares que recibieron el calendario 1999. Además, otro de 9.7% en las ventas de un año antes en los hogares con niños de 6 a 12 años. Los desplegados publicitarios acerca del producto, como éste, son una manera certera de impulsar la compra de galones de leche y mover el lechímetro. ¿Desea el Celebrity Calendar 2000? Escríbame.

¿Quiere leche? JUD WELLS, DAIRY CATEGORY MANAGER-KROGER COLUMBUS © 1999 NATIONAL FLUID MILK PROCESSOR PROMOTION BOARD


677

automáticos disminuyó durante el periodo estudiado. Al mismo tiempo, las transacciones en puntos de venta con tarjetas de débito (es decir, pagar con tarjetas de débito en las cajas registradoras) aumentaron en un sorprendente 35%. Los editores atribuyeron esta correlación inversa al desagrado de los consumidores con los cargos por servicios en los cajeros automáticos. Señalaron que muchos establecimientos minoristas no sólo permiten que sus clientes paguen las compras con tarjetas de débito, sino que también les permiten hacer retiros de efectivo. Además, los minoristas, a diferencia de una porción creciente de cadenas de cajeros automáticos, no cobran ese servicio.4 El tema de los análisis de regresión y correlación se analiza a la luz de un ejemplo. Así, considere que un fabricante nacional de bolígrafos está interesado en investigar la eficacia de sus actividades de mercadotecnia. La compañía usa mayoristas para distribuir los bolígrafos y complementa sus esfuerzos con representantes de ventas y anuncios televisivos. La empresa planea usar las ventas anuales por territorio como medición de eficacia. Esos datos y la información del número de representantes de ventas que atienden un territorio están disponibles ya en los registros de la compañía. Son más difíciles de determinar las otras características, con las cuales el fabricante busca relacionar las ventas: anuncios televisivos y eficiencia de los mayoristas. A efecto de obtener información sobre los anuncios televisivos en un territorio, los investigadores deben analizar las cédulas de publicidad y la cobertura de área de estudio por canal, a fin de determinar a cuáles áreas llegan los canales televisivos. Evaluar la eficiencia de los mayoristas requiere calificarlos en diversos criterios y sumar las calificaciones en una medición global, en que 4 es sobresaliente, 3 es bueno, 2 es promedio y 1 es deficiente. El tiempo y gastos necesarios para generar datos de estas características de publicidad y distribución ha hecho que la compañía decida analizar sólo una muestra de los territorios de ventas. Los datos de una muestra aleatoria simple de 40 territorios se presentan en el anexo 21.1. El efecto de cada una de las variables de la mezcla de mercadotecnia en las ventas puede estudiarse de diversas maneras. Una más bien evidente sería granear las ventas como función de cada una de las variables. En la figura 21.1 se muestran las gráficas, llamadas diagramas de dispersión. La parte A hace suponer que las ventas se incrementan cuando aumenta el número de anuncios televisivos mensuales, y la parte B, que aumentan con el número de representantes de ventas que atiende el territorio. Por último, la parte C indica que existe poca relación entre las ventas de un territorio y la eficiencia del mayorista que los atiende. Un vistazo más cercano a las partes A y B también refleja que sería posible resumir la relación entre las ventas y cada una de las variables de predicción si simplemente se traza una recta por los puntos de datos. Una forma de generar la relación de las ventas con los anuncios televisivos por número de representantes sería "imaginarla", es decir, trazar visualmente una recta que pase por los puntos de las gráficas. Esa recta correspondería a la línea de la relación "promedio" e indicaría el valor promedio de la variable de criterio, las ventas, con los valores dados de cualquiera de las variables de predicción, anuncios televisivos o número de representantes. Luego, podría añadirse a las gráficas, por ejemplo, el número de anuncios televisivos en el territorio y leer el valor promedio de ventas esperadas en el territorio mismo. La dificultad del enfoque gráfico es que dos analistas podrían generar rectas distintas para describir la relación. Ello hace surgir la pregunta de cuál sería la recta más correcta o cuál de ellas encajaría mejor en los datos. Un enfoque alterno es generar matemáticamente una recta que una los datos. La ecuación general de una recta es y = a + f3X, donde a es la intersección 7, y /3 el coeficiente de la pendiente. En este caso de Y ventas y X\ anuncios televisivos, la ecuación podría escribirse como Y= a¡ + P\X\, mientras que la relación entre las Y ventas y los X2 representantes de ventas se representaría como 7= a2 + $2X2, donde el subíndice corresponde a la variable de predicción que se considera. Tal como está escrito, cada uno de estos es un modelo determinista. Cuando se sustituye el valor de la variable de predicción en la ecuación con los valores especificados de a y (3, se determina un valor único de Y, sin considerar un margen de error. En la investigación de fenómenos sociales pocas veces, si acaso, el error es cero. Así, podría sustituirse el modelo determinista por un modelo probabilistic, que debería incluir algunos supuestos acerca del error. Por ejemplo, para trabajar con la relación de las ventas y el número de anuncios televisivos, considere el modelo: Yi = aí+ftlXil + €i

678


A N E X O 21 .1

Territorio 005 019 033 039 061 082 091 101 115 118 133 149 162 164 178 187 189 205 222 237 242 251 260 266 279 298 306 332 347 358 362 370 391 408 412 430 442 467 471 488

Ventas (en miles), Y

Publicidad (anuncios televisivos por mes) *

Número de representantes de ventas

índice de eficiencia de mayoristas

*2

*3

260.3

5 7 6 9 12 8 11 16 13 7 10 4 9 17 19 9 11 8 13 14 7 16 9 5 18 18 5 7 12 13 8 6 16 19 17 10 12 8 10 12

3 5 3 4 6 3 7 8 4 3 6 4 4 8 7 3 6 3 5 5 4 6 5 3 6 5 3 6 7 6 4 3 8 8 7 4 5 3 5 5

4 2 3 4 1 4 3 2 3 4 1 1 3 4 2 2 4 3 4 2 4 3 3 3 4 3 2 2 1 4 3 2 2 2 8 3 3 3 4 2

286.1 279.4 410.8 438.2 315.3 565.1 570.0 426.1 315.0 403.6 220.5 343.6 644.6 520.4 329.5 426.0 343.2 450.4 421.8 245.6 503.3 375.7 265.5 620.6 450.5 270.1 368.0 556.1 570.0 318.5 260.2 667.0 618.3 525.3 332.2 393.2 283.5 376.2 481.8

donde Y¡ es el valor de ventas en el territorio /-ésimo, Xü es la intensidad de la publicidad en ese mismo territorio y e, es el error relacionado con la observación z-ésima. Ésta es la forma del modelo que se usa en el análisis de regresión. El término de error es parte del modelo. Representa el hecho de no incluir todos los factores en el modelo, que hay un elemento impredecible en el comportamiento humano y que ocurren errores de medición.5 El modelo probabilístico considera el hecho de que el va-


619

F I G U R A2 1 . 1

FIGURA 21.2

lor Y no está determinado de manera unívoca por un valor dado de X¡. En vez de ello, lo único determinado por este último valor es el "valor promedio" de Y. Cabe esperar que sus valores fluctúen en torno a ese promedio. La solución matemática para encontrar la línea de ajuste óptimo del modelo probabilístico requiere de ciertos supuestos acerca de la distribución del término de error. La recta de ajuste óptima podría definirse de maneras diversas. Es habitual considerar que es la línea que minimiza la suma de desviaciones al cuadrado alrededor de la línea (la solución de cuadrados mínimos). Considere la figura 21.2 y suponga que la línea trazada en la figura es una ecuación estimada. Use el acento circunflejo (A) para indicar un valor estimado y el error en la observación /-ésima es la diferencia entre el valor real de

6W

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones Y, Y¡, con el valor estimado de Y, Y¡, es decir, e¡ =Y¡- Y¡. La solución de cuadrados mínimos se basa en el principio de que la suma de estos errores al cuadrado debe ser tan pequeña como resulte posible, es decir, que se debe minimizar 2"e?. Las estimaciones de muestras a\ y fi\ de los parámetros poblacionales verdaderos a\ y fi\ se determinan para satisfacer esta condición. Son tres los supuestos simplificadores del término de error en la solución de cuadrados mínimos: 1. La media o valor promedio del término de error es cero. 2. La varianza del término de error es constante e independiente de los valores de la variable de predicción. 3. Los valores del término de error son independientes entre sí. Dados estos supuestos, es posible despejar fórmulas para obtener estimaciones seguras de los parámetros poblacionales «j, la intersección, y jo l5 la pendiente, pero es más usual calcularlos mediante computadora.6 Si se usan los datos del anexo 21.1 respecto de ventas (7) y anuncios televisivos mensuales (X{), las estimaciones de «j y /3j serían 135.4 y 25.3, respectivamente.7 La ecuación se representa gráficamente en la figura 21.3. La pendiente de la recta está dada por p t . El valor de ésta, 25.3, hace suponer que las ventas aumentan en 25 300 dólares por cada unidad de aumento en los anuncios televisivos. Como se mencionó, se trata del estimado de una condición poblacional verdadera basada en una muestra específica de 40 observaciones. Sin duda alguna, otra muestra distinta generaría un estimado diferente. Por añadidura, todavía no se ha planteado si se trata de un resultado estadísticamente significativo o que podría haber ocurrido al azar. No obstante, es un elemento de información de suma importancia, que ayuda a determinar si el gasto en publicidad vale su rendimiento esperado. El estimado del parámetro de intersección es a{ = 135.4, lo cual indica dónde cruza la recta al eje Y, puesto que se trata del valor estimado de 7 cuando la variable de predicción es igual a cero.

FIGURA 21.3


681

Error estándar de la estimación El examen de la figura 21.3 muestra que, a pesar de que la línea parece encajar razonablemente bien en los puntos, todavía existe desviación de éstos en torno a ella. La magnitud de su desviación mide el ajuste. Es posible calcular una medición numérica de la variación de los puntos alrededor de la línea, de manera similar al cálculo de la desviación estándar de una distribución de frecuencias. Al igual que la media de la muestra es una estimación de la media verdadera de la población original, la recta dada por Y¡ = a{ + faX^ + e¡ es una estimación de la recta de regresión verdadera, Yj = «! + jSjJQj + €j. Considere la varianza del error aleatorio e en torno a la recta de regresión verdadera o2^ es decir, oy/^2. Cuando se desconoce la varianza poblacional o2, una estimación sin sesgo está dada por la raíz cuadrada de la desviación estándar de la muestra, s, a saber:

En forma similar, suponga que SY/X es una estimación sin sesgo de la varianza poblacional alrededor de la recta de regresión, (rY/x2. Ahora bien, puede demostrarse que la estimación de la muestra de la varianza alrededor de la recta de regresión se relaciona con la suma de los errores al cuadrado; de manera específica, es igual a:

Error estándar de la estimación

Término usado en el análisis de regresión para referirse al valor absoluto de la variación en la variable de criterio, que se deja sin explicación, o que no cuenta, en la ecuación de regresión ajustada.

FIGURA 2 1 4

donde n es nuevamente el tamaño de la muestra, y sY/x2, el estimador sin sesgo de crY/x2, con Y¡ y Y¡ como valores observado y estimado de 7 para la observación /-ésima. La raíz cuadrada de esa cantidad, SY/X, se llama frecuentemente error estándar de la estimación, si bien es más descriptivo el término desviación estándar de la regresión. La interpretación del error estándar de la estimación guarda paralelismo con el de la desviación estándar. Considere un valor X{1. El error estándar de la estimación significa que Y¡ (ventas) tiende a distribuirse en torno al valor Y¡ correspondiente -el punto en la recta- con desviación estándar igual al error estándar de la estimación, con cualquier valor dado Xi{ de anuncios televisivos. Además, la variación en torno a la línea es la misma en toda la longitud de la recta. La media aritmética, que es el punto en la recta, cambia al hacerlo X^\ pero la distribución de los valores Y¡ alrededor de la línea no se modifica con el número de anuncios televisivos. En la figura 21.4 se muestra la situación en el supuesto de que el término de error tiene distribución rectangular, por dar un ejemplo.8 Note que

682

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones el supuesto de SY/X constante sin importar el valor de Xix produce bandas paralelas en torno a la recta de regresión. Cuanto menor sea el error estándar de la estimación, mayor será la coincidencia de la recta con los datos. En el caso de la recta relacionada con las ventas y los anuncios televisivos se trata de SY/X = 59.6.

Inferencias acerca del coeficiente de pendiente A

Se calculó anteriormente que el valor del coeficiente de pendiente j3j era 25.3. En dicho momento, no se planteó la pregunta de si el resultado era estadísticamente significativo o aleatorio. Responder a dicha pregunta requiere un supuesto adicional, a saber, que los errores se distribuyen de manera normal, no rectangular, como se había pensado. Empero, antes de continuar debe resaltarse que los estimadores de cuadrados mínimos de los parámetros de la población original son los mejores estimadores lineales sin sesgo de los parámetros poblacionales verdaderos, sin importar la forma de la distribución del término de error. Basta que se satisfagan los supuestos previos. Éste es un resultado notable del teorema de Gauss-Markov. Se requieren supuestos de errores con distribución normal sólo si se pretende elaborar inferencias estadísticas acerca de los coeficientes de regresión. Puede demostrarse que si e¿ son variables aleatorias de distribución normal, entonces ¡3l también tiene distribución normal. En otras palabras, si se seleccionan muestras repetidas de la población de territorios de ventas y se calcula un valor de j3j para cada muestra, la distribución de estas estimaciones sería normal y centrada en el parámetro poblacional verdadero fir Por añadidura, es posible demostrar que la varianza de la distribución de los valores jSj o crfa2, es igual a:

Puesto que es desconocida la población crY/x2, tampoco se conoce erg 2 y se precisa estimarla. Esta estimación, que se denota como sfi2, se genera al sustituir aY/xcon el error estándar de la estimación SY/X:

Hasta este punto, la situación es la siguiente: dado el supuesto de errores de distribución normal, /3t también tiene distribución normal, con media j3j y varianza afe 2 desconocida. Puesto que se carece de la varianza de la distribución de la muestra, es necesario usar un procedimiento similar al utilizado cuando se derivó una inferencia de la media con desconocimiento de la varianza poblacional. Ese conjunto de condiciones requiere una prueba t para examinar la significancia estadística. La prueba de significancia de j3j tiene un requisito similar. La hipótesis nula consiste en la ausencia de relación lineal entre las variables y la hipótesis alternativa, si existe tal relación, es decir:

El estadístico de prueba es t = (J3, - j8,)/^, es decir, la pendiente estimada a partir de la muestra menos la pendiente hipotética, resultado que se divide entre el error estándar de la estimación que tiene distribución t con n — 2 grados de libertad. En el ejemplo:


; 683

Con un nivel de significancia de 0.05, el valor de / en tablas con v = n — 2 = 38 grados de libertad es 2.02. Puesto que el valor calculado de / excede su valor crítico, se rechaza la hipótesis nula; p\ difiere de cero en grado suficiente para justificar el supuesto de la relación lineal entre las ventas y anuncios televisivos. Ahora bien, ello no significa que esa relación en verdad sea necesariamente lineal, sino sólo que la evidencia indica que Y (ventas) cambia al hacerlo X\ (anuncios televisivos) y que si se usan X\ y la ecuación lineal podría tenerse una predicción de Y mejor que en caso de simplemente omitir X\. ¿Qué pasa si no se rechaza la hipótesis nula? Como se señaló, j3j es la pendiente de la recta supuesta sobre la región de observación e indica el cambio lineal en Y con el cambio de una unidad en X\. Que no se rechace la hipótesis nula, de que /^ = O, no significa que sea inexistente la relación de Yy X{. Son dos las posibilidades. En primer término, simplemente podría ser que se cometa un error de tipo II al no rechazar una hipótesis nula falsa. En segundo lugar, sería factible que 7 y Xl tengan una relación curvilínea perfecta y que se haya escogido el modelo incorrecto para describir la situación verdadera.

Coeficiente de correlación Coeficiente de correlación Término usado en el análisis de regresión para designar la fuerza de la relación lineal entre las variables de criterio y predictivas.

FIGURA 21.5

Hasta este punto, se ha analizado la relación funcional de Y con X. Suponga que también interesa la intensidad de la relación lineal entre esas dos variables, lo cual lleva al concepto de coeficiente de correlación. Se partió de dos supuestos adicionales al analizar el modelo de correlación. El primero, que X¡ es una variable aleatoria. Una observación de muestra permite obtener valores de X¡ y Y¡. El segundo, que las observaciones provienen de una distribución normal de dos variables, es decir, una en que la variable Atiene distribución normal, al igual que la variable Y. Ahora bien, considere la representación gráfica de una muestra de n observaciones, de una distribución normal de dos variables. Sea p la íuerza de la relación lineal entre dos variables en la población original, y r la estimación de la muestra de p. Suponga también que la muestra de n observaciones ge-

684

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones ñera la dispersión de puntos que se presenta en la figura 21.5 y divida la figura en cuatro cuadrantes, que se forman al trazar líneas perpendiculares a los ejes x y y. Considere las desviaciones de estos bisectores. Tome cualquier punto P con coordenadas (Xh 7¿) y defina las desviaciones:

donde las minúsculas indican desviaciones en torno a una media. Está claro, con la observación de la figura 21.5, que el producto x^ es: • Positivo en cualquier punto del cuadrante I • Negativo en cualquier punto del cuadrante II • Positivo en cualquier punto del cuadrante III • Negativo en cualquier punto del cuadrante IV Por ende, parecería que es factible usar la cantidad S"= \x¡yi como medición de la relación lineal entre ^ y 7, y: • Si la relación es positiva, de modo que gran parte de los puntos se sitúa en los cuadrantes I y III, S"= \x¡y¡ tiende a ser positiva. • Si la relación es negativa, con muchos de los puntos en los cuadrantes II y IV, S"= [X^ tiende a ser negativa. • Si no existe relación entre Xy Y, los puntos se dispersan en los cuatro cuadrantes y S"= \x-y¡ tiende a ser muy pequeña. No obstante lo anterior, la cantidad 2" = py,- tiene dos defectos como medida de la relación lineal entre Xy Y. El primero, que se puede incrementar arbitrariamente con la inclusión de más observaciones, es decir, al incrementar el tamaño de la muestra. El segundo, que también puede recibir influencia arbitraria del cambio en la unidad de medición de X, Yo ambas, por ejemplo, al cambiar de metros a centímetros. Estos defectos pueden eliminarse al hacer que la medición de la fuerza de la relación lineal sea una cantidad sin dimensiones y dividir entre n. El resultado es el coeficiente de correlación pearsoniano o de producto-momento, a saber:

donde sx es la desviación estándar de la variable X, y SY, la desviación estándar de la variable Y. El coeficiente de correlación calculado a partir de los datos de la muestra es un estimado del parámetro de la población original p, y una parte del trabajo del investigador es usar r para poner a prueba hipótesis acerca de p. Ello resulta innecesario en el ejemplo, ya que la prueba de la hipótesis nula HQ. p = O es equivalente a la prueba de la hipótesis nula H0: f3i = 0. En virtud de que ya se realizó esta última prueba, la evidencia de la muestra lleva al rechazo de la hipótesis de que no existe relación lineal entre las ventas y los anuncios televisivos, es decir, al rechazo de //0: p = 0. El coeficiente de correlación de producto-momento puede variar de - 1 a +1. La correlación positiva perfecta, en que un aumento dado de X determina con exactitud otro de 7, tiene coeficiente +1. La correlación negativa perfecta, en que un incremento de ^determina exactamente una disminución de 7, produce un coeficiente — 1. En la figura 21.6 se ilustran estas situaciones y otros diagramas de dispersión y sus coeficientes de correlación respectivos. El examen de estos diagramas brinda cierta apreciación de la magnitud del coeficiente de correlación relacionado con un grado de dispersión es-


â^^ttliimr

FIGURA 21.6

Fuente: Ronald. E. Frank, Alfred A. Kuehn y William F. Massy, Quantitative Techniques in Marketing Analysis, Homewood, IL, Richard D. Irwin, 1962, p. 71. Reproducido con autorización.

Coeficiente de determinación Término usado en el análisis de regresión para denotar la proporción relativa de la variación total en la variable de criterio que puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada.

pecífico. El cuadrado del coeficiente de correlación es el coeficiente de determinación. Ciertas manipulaciones algebraicas permiten demostrar que es igual a:

es decir, r2 = 1 menos el error estándar del estimado al cuadrado, dividido entre la varianza de la muestra de la variable de criterio. A falta de variable de predicción, el mejor estimado de la variable de criterio sería la media de la muestra. Si hubiera poca variabilidad en las muestras de un territorio a otro, la media de la muestra sería un buen estimado de las ventas esperadas en cualquier territorio. Empero, la variabilidad considerable haría que fuese una estimación deficiente. Así, la varianza de las muestras, sY2, es una medición del grado de "deficiencia" de ese procedimiento de estimación. La introducción de la covariable X podría mejorar los estimados de las ventas por territorio. Ello depende

686

;

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones de cuan bien se adecué la ecuación a los datos. Puesto que sY/x2 mide la dispersión de los puntos en torno a la recta de regresión, puede considerarse que es una medición de cuan "deficiente" es un procedimiento de estimación que toma en cuenta la covariable. Ahora bien, si sY/x2 es de poca cuantía en relación con sY2, sería factible afirmar que añadir la covariable mediante la ecuación de regresión mejora sustantivamente las predicciones de la variable de criterio, las ventas. A la inversa, cuando sY/x2 es aproximadamente igual a sY2, se consideraría que agregar la covariable X no sirve para mejorar las predicciones de Y. Por tanto, la proporción sY/x2/sY2 se conceptuaría como la proporción de la variación que no se explica con la recta de regresión dividida entre la variación total, es decir:

r2 = 1 -

variación inexplicada variación total

El miembro derecho de esta ecuación puede combinarse en una sola fracción, de modo que se tenga: <,

r¿ =

variación total - variación inexplicada : — : variación total

Al restar la variación inexplicada de la variación total, queda la "variación explicada", o sea, la variación de Y que se explica con la inclusión deX. De tal suerte, puede considerarse que el coeficiente de determinación es igual a:

r2 =

variación explicada variación total

donde se entiende que la variación total se mide con la varianza de Y. En el ejemplo de las ventas y anuncios televisivos, r2 = 0.77. Ello significa que 77% de la variación en las ventas de un territorio a otro se explica con la variación de la publicidad televisiva entre territorios. Por consiguiente, la estimación de las ventas en un territorio es mejor si se toman en cuenta los anuncios televisivos que al hacer caso omiso de esa actividad publicitaria.

I Análisis de regresión múltiplí La idea básica subyacente al análisis de regresión múltiple es la misma que en la regresión simple: determinar la relación entre las variables independientes y dependiente, o variables de predicción y de criterio. El análisis de regresión múltiple permite añadir diversas variables, de modo que la ecuación refleje los valores de un cierto número de variables de predicción, no una sola. El objetivo de esto es mejorar las predicciones de la variable de criterio. Un observador irónico de muchos proyectos de investigación hizo diversos comentarios astutos acerca del comportamiento de las variables y la forma en que suelen correlacionarse (Ventana de investigación 21.2). Convendría que el lector los tenga en mente mientras lee este apartado del análisis de regresión múltiple.

Nomenclatura modificada Un marco de notación modificado y más formal es valioso para comentar el análisis de regresión múltiple. Considere el modelo de regresión general con tres variables de predicción. La ecuación modificada:

la cual es una estado simplificado de la más elaborada y precisa ecuación.

Análisis de regresión múltihple

687


Primera ley

Tercera ley

Todo se correlaciona con tocio, especialmente cuando el mismo • iuo define las variables que se correlacionarán.

A menos que pueda pensarse en una razón lógica para que dos variables estén relacionadas como causa y efecto, no ayuda mucho descubrir una correlación entre ellas. En Columbus, Ohio, ¡ía precipitación pluvial mensual media tiene muy buena correlación con el número de letras de los nombres de los meses!

Segunda ley No es de mucha utilidad descubrir una buena correlación entre la variable que interesa y alguna otra variable de la cual no se tienen mayores conocimientos.

Fuente: Lewis E. Walkup. "Walkup's First Five Lam of Stalistics', en The Bent, verano de 1374, publicación de Tan Beta P¡. National Engineering Honor Society. Univeisity of Missouri AluiTiui Maga/me, según se cila en Robert W. Joselyn, Destgntng íne MaitetingReseaiehPiDiecl. Hueva York. Petrocelli/Charler. 1977. p. 175.


Se ¡e asignó ia responsabilidad de desarrollar un método para estimar el potencial de mercado de los productos de la compañía por regiones geográficas pequeñas a un analista recién contratado del departamento de investigación de mercados de una empresa. El analista se dedicó a la tarea de recopilar tantos datos secundarios como le fue posible. Luego, emprendió una sucesión de análisis de regresión, en que usó las ventas corno variable de criterio V los factores demográficos como variables de predicción. Aunque se dio cuenta de que varios de los factores de predicción estaban muy correlacionados (por ejemplo, ingreso promedio en la región con el nivel de estudios promedio), optó por no considerar este hecho cuando presentó los resultados a los directivos.

Coeficiente de regresión parcial (o neta) Cantidad que resulta de un análisis de regresión múltiple e indica el cambio promedio en la variable de criterio por cambio unitario en una variable predictiva, en igualdad de circunstancias en todas las demás variables de predicción. La interpretación se aplica sólo cuando las variables de predicción son independientes entre sí, como se requiere para la aplicación válida del modelo de regresión múltiple.

¿Cuál es la consecuencia de que estén muy correlacionados los factores predictivos en una ecuación de regresión? ¿Está obligado rnoralmente el analista de investigación a aprender todo lo que sea posible acerca de una técnica dada antes de aplicarla a un problema, para evitar la interpretación errónea de los resultados? ¿Tiene el analista la obligación moral de recomendar cautela en la interpretación de los resultados cuando se violan los supuestos básicos del método usado para producir los resultados? ¿Cuáles son las responsabilidades del investigador si los directivos no se interesan en los detalles técnicos que permiten lograr los resultados?

En esta ecuación más precisa, tiene validez lo siguiente: • 7(123) es el valor de Y que se calcula a partir de la ecuación de regresión, con 7 como variable de criterio y X^X2y XT, como variables de predicción • «(123) es el parámetro de intersección en la ecuación de regresión múltiple, con 7 como variable de criterio yXi,X2yX3 como variables de predicción • ]Sn 23 es el coeficiente de Xl en la ecuación de regresión, con 7 como variable de criterio y X^X2 y XT, como variables de predicción o explicatorias. Se le llama coeficiente de regresión parcial (o neta). Note los subíndices. Los dos situados a la izquierda del punto decimal se llaman subíndices primarios. Él primero identifica la variable de criterio, y el segundo, la variable de predicción de la cual es coeficiente este valor de ft. Los subíndices primarios son siempre dos. Los otros dos subíndices,

688

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones a la derecha del punto decimal, se denominan subíndices secundarios e indican cuáles otras variables de predicción son parte de la ecuación de regresión. Su número varía desde cero en la regresión simple hasta cualquier número k - 1, donde se tienen k variables de predicción en el problema. En este caso, el modelo contiene tres variables de predicción (k = 3) y dos subíndices secundarios. • e(123) es el error relacionado con la predicción de 7cuando X\, X2 yX3 son las variables de predicción. Es práctica común usar la versión simplificada de este modelo cuando se tiene clara la identidad de las variables. Empero, la versión detallada es útil al interpretar la solución del problema de regresión.

Supuesto de multicolinealidad

Multicolinealidad

Condición existente en un análisis de regresión múltiple, que consiste en que las variables de predicción no son independientes unas de otras, como se requiere, sino que están correlacionadas.

Los supuestos relativos al término de error en el modelo de regresión simple se aplican también a la ecuación de regresión múltiple. Además, esta última es un modelo que requiere el supuesto adicional de que las variables de predicción no se correlacionan entre ellas. Cuando el investigador puede definir los niveles de estas variables, resulta fácil satisfacer dicho supuesto. Es frecuente que se viole el supuesto cuando las observaciones resultan de una encuesta, no de un experimento, ya que muchas variables de interés en mercadotecnia varían conjuntamente. Por ejemplo, los ingresos altos suelen relacionarse con niveles de escolaridad elevados. Así pues, la predicción del comportamiento de compra con los ingresos y nivel de estudios violaría el supuesto de que las variables de predicción son independientes unas de otras. Se dice que hay multicolinealidad en un problema de regresión múltiple cuando las variables de predicción están correlacionadas.

Coeficientes de regresión parcial Considere qué ocurriría si se agrega cierto número de representantes de ventas al problema de la predicción de las ventas por territorio. Podría investigarse la relación de dos variables, entre las ventas y el número de representantes. Por supuesto, ello requeriría calcular la ecuación de regresión simple que relaciona a dichos factores. Los cálculos guardarían paralelismo con los de la relación entre las ventas y los anuncios televisivos. En forma alterna, sería posible considerar el efecto simultáneo de los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas, con el análisis de regresión múltiple. En el supuesto de que se trate de un problema de investigación, el modelo de regresión correspondería a la ecuación siguiente:

indicativa de que la variable de criterio, las ventas en un territorio, se predecirá con dos variables de predicción, X} (anuncios televisivos mensuales) y X2 (número de representantes de ventas). Una vez más, los parámetros del modelo podrían estimarse a partir de los datos de la muestra con los procedimientos de cuadrados mínimos. De nuevo, se distinguirá entre los estimados de la muestra y los valores poblacionales verdaderos, que son desconocidos, con el uso del acento circunflejo para denotar el valor estimado. En este punto, no se considerarán las fórmulas para el cálculo de los coeficientes de regresión. De cualquier manera, es habitual que se obtengan con computadora y son parte de casi todos los textos de fundamentos de estadística. La necesidad del analista de mercadotecnia es cómo interpretar los resultados que le proporciona la computadora. En este problema, la ecuación resulta ser:

Esta ecuación de regresión puede usarse para estimar el nivel de ventas esperado en un territorio, dados el número de anuncios televisivos y el de representantes de ventas que atienden el territorio. Al igual que en otras ecuaciones de cuadrados mínimos, la línea (en este caso una recta, puesto que es un problema tridimensional) se adecúa a los puntos de manera tal que la suma de las desviaciones en


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torno a la línea es igual a cero. En otras palabras, si se estimaran las ventas de cada uno de los 40 territorios a partir de esta ecuación, cabría esperar que las desviaciones positivas y negativas en torno a la línea se contrarresten casi con exactitud. El nivel en que el plano interseca al eje 7 está dado por a(12) = 69.3. Considere ahora los coeficientes de regresión parcial, jSyj 2 y PYIA- En el entendido de que se cumplió el supuesto de multicolinealidad, esos coeficientes pueden interpretarse como el cambio promedio de la variable de criterio relacionado con el cambio unitario de la variable de predicción apropiada, al tiempo que se mantienen constantes las otras variables de predicción. Así, al suponer que no existe multicolinealidad, j3n 2 = 14.2 indica que, en promedio, cabe esperar un aumento de 14 200 dólares en las ventas con cada anuncio televisivo adicional en el territorio, si no cambia el número de representantes de ventas. En forma similar, /3y2.i = 37.5 apuntaría en el sentido de que cada representante de ventas adicional en un territorio producirá 37 500 dólares de ventas, en promedio, si se mantiene constante el número de anuncios televisivos. En el análisis de regresión simple, se puso'a prueba la significancia de la ecuación de regresión mediante el examen de la significancia del coeficiente de pendiente con la prueba t. El valor calculado de / fue 11.4 en cuanto a la relación de las ventas con los anuncios televisivos. También habría sido posible verificar la significancia de la regresión con una prueba F. En el caso de una regresión de dos variables, el valor calculado de F es igual al calculado para t, elevado a la segunda potencia, es decir, F = t2 = (11.4)2 = 130.6, mientras que en general el valor calculado de F equivale a la proporción entre el cuadrado medio debido a la regresión y el cuadrado medio debido a los residuos. En la regresión simple, el valor de F calculado se consultaría en una tabla de F con vi = n — 2 grados de libertad. Esta conclusión sería equivalente a la derivada mediante la prueba de significancia del coeficiente de pendiente con la prueba t. En el análisis de regresión múltiple, es imperativo examinar la significancia de la regresión global con la prueba F. Los grados de libertad apropiados equivalen av{ — kyv2 — n — k — 1, con k variables de predicción. Se tiene como valor crítico de F, con vj = 2 y v2 = 40 - 2 — 1 = 37 grados de libertad, mientras que el nivel de significancia de 0.05 es 3.25. El valor de F calculado para la regresión que relaciona las ventas con los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas es 128.1. Puesto que resulta mayor que el valor crítico de F, se rechaza la hipótesis nula de la ausencia de relación. Existe una relación lineal estadísticamente significativa entre las ventas y las variables de predicción, o sea, el número de anuncios televisivos y el de representantes de ventas. También es posible evaluar uno por uno los coeficientes de pendiente en cuanto a su significancia estadística en un problema de regresión múltiple, puesto que la función global es significativa. De nuevo, se usa la prueba t, si bien la validez del procedimiento depende mucho de la multicolinealidad existente entre los datos. Si esta última es alta, se tiende a cometer errores tipo II, es decir, se juzga que muchas de las variables de predicción no se relacionan con la de criterio cuando en realidad sí guardan tal relación. Inclusive podría llegarse a la conclusión de que la regresión global es estadísticamente significativa y ninguno de los coeficientes globales lo es. La dificultad con las pruebas de significancia t de los coeficientes de pendiente surge porque el error estándar de la estimación de los coeficientes de cuadrados mínimos, sfa, aumenta al hacerlo la dependencia entre las variables de predicción. Por tanto, a medida que se incrementa el denominador del valor t calculado disminuye su valor, lo que en ocasiones lleva a la conclusión de que no existe relación entre la variable de criterio y la variable de predicción. ¿Es la multicolinealidad un problema en el ejemplo? Considere una vez más la regresión simple de las ventas en relación con los anuncios televisivos: j3j (PYi en el sistema de notación formal) equivale a 25.3. Así, cuando se excluyó el número de representantes de ventas en el territorio, el cambio promedio de las ventas relacionado con los anuncios televisivos fue de 25 300 dólares. Sin embargo, al considerar el número de representantes, el cambio promedio de las ventas relacionado con los anuncios televisivos fue de 14200 dólares, con /3n 2 = 14.2. Una parte del efecto en las ventas atribuido a los anuncios televisivos en realidad se debió al número de representantes en el territorio. Por ello, se sobrestimó el efecto de los anuncios televisivos por la forma histórica de tomar las decisiones en la compañía. De manera específica, los territorios con mayor número de representantes de ventas tuvieron más apoyo publicitario en la televisión, o viceversa. Tal vez eso sea lógico, ya que cuentan con una mayor proporción del público consumidor. No obstante, el hecho de que las dos variables de predicción no hayan sido independientes (el coeficiente de la correlación simple entre los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas fue 0.78) constituye una

69fl ;

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones violación del supuesto de factores de predicción independientes. Existe multicolinealidad en este conjunto de datos. La multicolinealidad en un conjunto de datos reduce la eficiencia de la estimación de los parámetros de regresión. Ello se debe a que la cantidad de información acerca del efecto de cada variable de predicción sobre la variable de criterio disminuye conforme la correlación entre las variables de predicción aumenta. Tal disminución de eficiencia puede apreciarse fácilmente en el caso límite, en que la correlación entre las dos variables de predicción del modelo se acerca a la unidad. Esta situación se ilustra en la figura 21.7, donde se supone que existe una relación lineal perfecta entre esas dos variables, los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas, además de que es fuerte la relación lineal de la variable de criterio, las ventas, con los anuncios televisivos. Considere el cambio en las ventas de 75 000 a 100000 dólares. Se acompaña de la modificación del número de anuncios televisivos, de tres a cuatro. A su vez, este último cambio guarda relación con el número de representantes de ventas, de cuatro a cinco. ¿Cuál es el efecto de un anuncio televisivo en las ventas? ¿Puede decirse que es de 25 000 = 100000 - 75 000? Lo más probable es que no, ya que históricamente se ha agregado un representante de ventas al territorio cuando se incrementa en uno el número de anuncios televisivos, o viceversa. Los números de representantes y anuncios varían en propor-

FIGURA 21.7


691

ción perfecta y es imposible distinguir su efecto separado en las ventas, es decir, el que ejercen cuando se mantiene constante la otra variable. Es mínimo el significado que puede atribuirse a los coeficientes de regresión parcial cuando existe multicolinealidad, como en el ejemplo. Simplemente no resulta válida la interpretación "normal" de esos coeficientes, como "el cambio promedio de la variable de criterio relacionado con el cambio unitario de la variable de predicción apropiada cuando se mantienen constantes las demás variables de predicción".9 La ecuación todavía sería útil para fines de predicción, en el supuesto de que las condiciones sean estables. En otras palabras, se usaría para predecir las ventas en los diversos territorios con valores dados de anuncios televisivos y representantes de ventas si cabe esperar que continúe la relación histórica entre las ventas y cada una de las variables de predicción, o la existente entre estas últimas.10 Empero, no deben usarse los coeficientes de regresión parcial como base para la toma de decisiones mercadológicas estratégicas cuando es significativa la multicolinealidad.11

Coeficientes de correlación múltiple y de determinación múltiple Coeficiente de

determinación múltiple

En el análisis de regresión múltiple, la proporción de variación en la variable de criterio que se explica con la covariación de las variables predictivas. Coeficiente de correlación

múltiple

En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación múltiple.

Un tema de gran importancia para analizar la regresión simple es la medida de la magnitud de la relación entre las variables de criterio y de predicción. Se usan para dicho propósito el coeficiente de correlación y su valor elevado a la segunda potencia, el coeficiente de determinación múltiple. En la regresión múltiple existen coeficientes similares para el mismo propósito. El coeficiente de correlación múltiple se denota formalmente con Ry.w donde el subíndice primario es la variable de criterio, y los subíndices secundarios, las variables de predicción. Cuando es evidente cuáles variables forman parte de la relación, se usa la forma abreviada, R. Por su parte, el coeficiente de determinación múltiple se denota formalmente con Ry.m2 e informalmente con R2 y es la proporción de la variación de la variable de criterio que se compone de la covariación en las variables de predicción. Cuando se investiga la relación de las ventas con los anuncios televisivos y el número de representantes de ventas, RY.\22 = 0.874. Ello significa que 87.4% de la variación de las ventas se relaciona con la existente en el número de anuncios y representantes. La inclusión del número de estos últimos mejora el ajuste de la línea de regresión; 87.4% de la variación en las ventas se explica con el modelo de dos variables de predicción, mientras que apenas 77.5% se explica con el de una variable de predicción. La raíz cuadrada de dicha cantidad, 7?r 12 = 0.935, es el coeficiente de correlación múltiple, que siempre se expresa como número positivo.

Coeficientes de correlación parcial Existen dos cantidades adicionales que se consideran al interpretar los resultados de análisis de regresión múltiple y no se incluyen en el de regresión simple: el coeficiente de correlación parcial y su valor elevado al cuadrado, el coeficiente de determinación parcial. Recordará el lector que en el análisis de regresión simple de las ventas Y con los anuncios televisivos Xi podía expresarse el coeficiente de determinación simple como sigue: variación explicada variación total y que la variación inexplicada estaba dada por el error estándar de la estimación a la segunda potencia, SY_\2, puesto que dicho error mide la variación de la variable de criterio no explicada con la variable de predicción, X\. Por supuesto, la variación total está dada por la variación de la variable de criterio Sy2. Así, se tiene:

892


Coeficiente de determinación parcial

Cantidad que resulta del análisis de regresión múltiple e indica la proporción de variación de la variable de criterio que no se explica con una o más variables previas y sí con la inclusión de una nueva variable a la ecuación de regresión. Coeficiente de correlación

parcial

En el análisis de regresión múltiple, la raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial.

El último término de la fórmula es la proporción de la variación residual de la variable de criterio, después de considerar la variable de prediction^, sobre la variación total de la variable de criterio. Es una medición del grado relativo en que la relación de las dos variables aporta información sobre la variable de criterio. Ahora bien, considere el caso de la regresión múltiple con dos variables de predicción, X} y X2. El error estándar de la estimación se denota con sY.\2, y su valor a la segunda potencia, con SY,\22- Dicho error mide la variación residual de la variable de criterio 7 después de tomar en cuenta las dos variables de predicción,Xl yX2. Puesto que SY,\2 mide la variación de la variable de criterio que queda después de considerar la primera variable de predicción, es posible interpretar sYl22/sYl22 como la medición del grado relativo en que la relación de las tres variables 7, X\ y X2 proporcionan información sobre 7 más allá de la obtenida con la relación de la variable de criterio y la primera variable de predicción, X\. En otras palabras, la proporción sY.i22/sY.i2 mide el grado relativo en que X2 amplía los conocimientos acerca de Y después de utilizar plenamente^. Esta razón es la base del coeficiente de determinación parcial, que en el ejemplo de las ventas (7) contra los anuncios televisivos (A"i) y número de representantes (X2) se calcula como sigue:

Lo anterior significa que 42.4% de la variación de las ventas que no guarda relación con los anuncios televisivos la tiene de manera creciente con el número de representantes de ventas. En forma alterna, los errores cometidos al estimar las ventas a partir de los anuncios televisivos se reducen, según se mide con la varianza, en 42.4% cuando se agrega el número de representantes de ventas (X2) aX¡, como segunda variable de predicción. La raíz cuadrada del coeficiente de determinación parcial es el coeficiente de correlación parcial. En el ejemplo, eran dos las variables de predicción. Por tanto, se definió el coeficiente de determinación parcial para el número de representantes de ventas (X2) como rY2 2. Habría sido posible definir de manera similar un coeficiente de determinación parcial para los anuncios televisivos. Se denotaría como rY\_22 y sería el porcentaje de la variación de las ventas no relacionado con X2 que guarda relación creciente conA^; este último coeficiente mostraría la contribución incremental áeX\ después de considerar la relación de 7 con X2. Cuando se tienen más de dos variables de predicción, es posible definir muchos más coeficientes de determinación parcial. Cada uno tiene dos subíndices primarios, que indican la variable de criterio y la variable de predicción recién añadida. Podría haber muchos subíndices secundarios, que siempre corresponden a las variables de predicción ya consideradas. Así, si se tienen tres variables de predicción, se calcularían rY2l, ry3 b rY\ 2, rY^2, ryi.3 y rY2.3- Todos serían coeficientes de correlación parcial de primer orden, ya que tienen un subíndice secundario indicativo de que se toma en cuenta una variable de predicción más. Asimismo, sería factible calcular rYL23, ^.13 y rnA2, que son coeficientes de correlación parcial de segundo orden. Cada uno de éstos tienen dos subíndices secundarios, los cuales denotan la contribución creciente de la variable después de haber tomado en cuenta las otras dos variables de predicción. Por supuesto, los coeficientes de correlación simple no tienen subíndices secundarios, de modo que es frecuente denominar los coeficientes de correlación parcial como de orden cero.

Variables binarias El análisis de los datos de ventas del anexo 21.1 todavía está incompleto. No se ha prestado atención al efecto de la distribución en las ventas, en particular como medida del índice de eficiencia de los mayoristas. Una forma de considerar el efecto de tal eficiencia en las ventas sería introducir el índice directamente, es decir, el valor X3 de cada observación simplemente sería el valor registrado en la última columna del anexo mencionado. Sea X3 el índice de eficiencia de los mayoristas, en cuyo caso la ecuación de regresión múltiple con la notación informal sería:


Variable binaria

Una a la que se asigna uno de dos valores, O o 1, y se usa para representar en forma numérica los atributos o características que no son esencialmente cuantitativos.

693

El estimador de cuadrados mínimos de j33 en esta ecuación sería /33 = 11.5. Observe qué implica este número si las variables de predicción son independientes: significa que el cambio promedio estimado de las ventas es de 11 500 dólares por cada cambio unitario del índice de eficiencia de mayoristas. En otras palabras, se espera que un distribuidor regular venda en promedio 11 500 dólares más que un distribuidor malo; que un distribuidor bueno venda en promedio 11 500 dólares más que un distribuidor regular, y que un distribuidor excelente venda en promedio 11 500 dólares más que un distribuidor bueno. Se supone que los incrementos de ventas son constantes con cada cambio de categoría de distribuidor. La consecuencia es que el índice de eficiencia de distribuidores es una variable de escala a intervalos y que la diferencia entre distribuidores malos y regulares es la misma que entre distribuidores buenos y regulares. Ése sería un supuesto cuestionable con un índice que refleje calificaciones. Una forma alterna de proceder sería la conversión del índice en un conjunto de variables binarias, que asumen uno de dos valores, O o 1, de modo que pueden representarse con un solo dígito binario. Estas variables se usan principalmente por la flexibilidad a la hora de definirlas. Pueden constituir la representación numérica de atributos o características no esencialmente cuantitativos. Por ejemplo, podría agregarse el género (sexo) en una ecuación de regresión con la variable binaria X¡, donde: X¡ = O, si se trata de una mujer Xt:= 1, si se trata de un hombre Esta técnica se amplía fácilmente para el manejo de clasificaciones de dos o más categorías. Por ejemplo, suponga que se requiere añadir la variable de clase social a una ecuación de regresión y que son tres sus valores, a saber, clases alta, media y baja. La situación se podría manejar con dos variables binarias, por ejemplo, X\ y X2, como sigue:


1 O

o

*2

o 1 o

Existen otros esquemas de codificación lógicamente equivalentes, por ejemplo, el siguiente:


O

1 o

X2

o o 1

Por lo anterior, es de máxima importancia que el analista preste atención a la codificación de las variables cuando interpreta los resultados de una regresión en que se utilizan variables binarias. Debe estar claro que una clasificación con m categorías puede representarse de manera no ambigua con un conjunto de m — 1 variables binarias, en que el m-ésimo binario sería superfluo. De hecho, el uso de m variables para codificar una variable de clasificación con m elementos haría inoperantes muchos programas de regresión. Suponga que se utilizan tres variables binarias para representar las cuatro categorías del índice de eficiencia de distribuidores, en el ejemplo de bolígrafos, corno sigue: X,

X4

X,

Si el distribuidor es malo

O

Si el distribuidor es regular

1

Si el distribuidor es bueno

O

Si el distribuidor es excelente

O

o o 1 o

o o o 1

694

,

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones El modelo de regresión es:

Los estimadores de cuadrados mínimos de los parámetros de eficiencia de distribuidores son como sigue:

Esos coeficientes indican que, en promedio, cabe esperar que un distribuidor regular, uno bueno y uno excelente vendan 9200, 20 300 y 33 300 dólares más que uno deficiente, respectivamente. Note que estos coeficientes se interpretan en relación con el estado "nulo", es decir, la categoría respecto de la cual se define que todas las variables binarias equivalen a cero: la categoría "malo" en este caso.12 Un analista que pretenda indagar la diferencia entre la eficacia de ventas entre otras clasificaciones debe estudiar esas diferencias de coeficientes. Por ello, si el investigador trata de calcular la diferencia estimada en las ventas esperadas de un distribuidor bueno y otro regular, la diferencia promedio sería j84 - j33 = 20.3 - 9.2 = 11.1 (11 100 dólares). De igual modo, cabría esperar que un distribuidor excelente venda en promedio /35 — j84 = 33.3 — 20.3 = 13 (13 000 dólares) más que otro bueno. El uso de variables binarias indica que la relación entre las ventas y el índice de eficiencia de mayoristas no es lineal, como se habría supuesto cuando se añadió como variable de escala a intervalos. En vez de un aumento de 11 500 dólares con cada cambio de categoría, los aumentos respectivos son de 9.2 (9200) de la categoría mala a la regular, 11.1 (11 100) de la regular a la buena y 13 (13 000) de la buena a la excelente.

Trasformaciones de variables

Transformación de variable Pícese del cambio en la escala con que se expresa una variable.

El uso de variables binarias amplía mucho el alcance del modelo de regresión. Hace posible añadir variables con escalas de clasificación y nominales a los problemas de regresión. Como se mencionó, también posibilita manejar relaciones no lineales de variables de criterio y de predicción. Otra técnica que amplía el alcance evidente del modelo de regresión es la transformación de variable. Una transformación de variable es simplemente un cambio en la escala con que se expresa una variable dada. Considere el modelo siguiente:

donde se supone que es multiplicativa la relación entre las variables de predicción y de éstas con el error. A primera vista, parecería imposible estimar los parámetros a, /3,, /32 y /33 con los procedimientos normales de cuadrados mínimos. Ahora, considere el modelo:

Se trata de un modelo lineal, por lo que puede adecuarse a los procedimientos estándar de cuadrados mínimos. Sin embargo, es equivalente precisamente al modelo multiplicativo si: W=\nY

Z2 =\nX2

a' = In a

Z3 = \nX3

Z} = \nX}

€' = In e


6W

DIsyunfiva etica 21.2 Sara estaba totalmente convencida de que existia relacion entre las ventas del pioducto de ia compania v las famiiias y su ingreso personal disponible total. Por tanto. ia desanimo mucho que el primer vistazo a las datos del panel de diaries, de cuya contrafacion habia convencido a su superior, revelara la ausencia casi virtual de relacidn entre las compras del producto por familia y su ingreso en la regresidn simple de uno sobre el otro. Una serie de revisiones posteriores, en que se intentaron diversas trasformaciones, resuito igualmente desalentadora. Por ultimo, Sara optd por dividir la variable de ingresos en categorias mediants un conjunto de variables binarias. Cuando efectud la regresidn de las compras del producto por vivienda contra las categorias de ingresos, descubrid una relacion muy irregular a la vez que intensa, medida con FR Las compras aumentaban al hacerlo el ingreso. hasta 24 999 ddlares. luego disminuian con ingresos de 25 000 a 59 999, aumentaban de nuevo con ingresos

de 60 000 a 104 999 y no parecian ser afectadas cuando los ingresos excedi'an de 105 000 dolares. • iC6mo evaluaria el enfoque de Sara? • iPiensa que es un buen procedimiento contmuar la biisqueda de datos que sustenten una hiptitesis de la cual se esta totalmente convencido o recomendaria una sola revision de los datos con el procedimiento que se considero mejor a priori? • iCuales son las responsabilidades 6ticas de Sara al presentar los resultados de su ana~lisis? iEsta obligada a comentar todos los analisis que realize o es satisfactorio que informe unicamente de los resultados de la regresion con variables binarias?

Se convirtió un modelo no lineal en otro lineal con las trasformaciones de variables. A fin de resolver los parámetros del modelo multiplicativo, simplemente: 1) se toman los logaritmos naturales de 7 y de cada una de las X\ 2) se despejan las ecuaciones resultantes con los procedimientos normales de cuadrados mínimos; 3) se toma el antilogaritmo de a' para derivar una estimación de a, y 4) se leen los valores de j3¿, ya que son los mismos en ambos modelos. La transformación en logaritmos naturales incluye la de las variables de criterio y de predicción. También es posible cambiar la escala de ambos tipos de variables. Las trasformaciones exponenciales y logarítmicas son algunas de las más útiles, ya que sirven para resolver las limitaciones que imponen los supuestos que siguen:13 • La relación entre la variable de criterio y las variables de predicción es aditiva • La relación entre las variables de criterio y de predicción es lineal • Los errores son homoscedásticos (es decir, son iguales a una constante sin importar el valor de las variables de predicción) Las variables binarias son un tipo de transformación, además de que se analizó de qué modo permiten el tratamiento de las relaciones no lineales.

I Comentarios finales del análisis de datos Hemos llegado al final de la sección sobre análisis de datos. Como se menciona, existen técnicas más perfeccionadas que usan los analistas para determinar el significado de los datos recopilados. Aunque las computadoras han facilitado el análisis de los datos y brindan a los investigadores más oportunidades de examen en diversos aspectos de los datos, sería un error no terminar este capítulo con una advertencia. Es importante recurrir al sentido común y al juicio administrativo en la toma

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Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones de las decisiones mercadológicas. Hacerlo así previene muchos errores, como los que cometió un banco que intentaba aumentar los ingresos que generaban sus sucursales. El banco decidió expandirse ampliando su línea de productos y servicios financieros. Invirtió en una extensa investigación de mercados para determinar cuáles nuevos productos y servicios brindaría, de las diversas posibilidades existentes. Una vez armado con datos estadísticamente significativos, el banco lanzó sus nuevos servicios, que fueron un fracaso rotundo. Sólo entonces los directivos pensaron en pedir a los clientes su opinión sobre qué querían de las sucursales bancarias. Los clientes contestaron: "Es fácil. No queremos hacer fila". Finalmente, el banco se dio cuenta que mejoraría su rendimiento no al ampliar su mezcla de productos, sino al mejorar el servicio en sus sucursales." Aunque se habían analizado cuidadosamente los datos originales, los investigadores habían hecho las preguntas incorrectas. De manera similar, en la Ventana de investigación 21.3, un escritor famoso de la era previa a las computadoras pone de relieve los peligros de predecir el futuro con base en datos recopilados en el pasado. Las ecuaciones y técnicas estadísticas serán de importancia para los lectores de esta obra que lleguen a ser investigadores, o inclusive simplemente en usuarios de datos; pero nada será más importante que una buena dosis de sentido común.


La vida en el Mississippi, dentro de 742 anos

Aunque Mark Twain no era un hombre dedicado a la estadistica, sabia lo suficiente acerca de las malas pasadas que pueden jugar los niimeros, par eso escribio el texto siguiente, dirigido a quienes predicen resultados "logicos" con base en dates pasados.

Mark Twain sabfa acerca de las malas pasadas que pueden jugamos los numeros.

"En el espacio de ciento setenta y seis afios, el Bajo Mississippi se ha acortado en trescienlos noventa kilbmetros y eso es un promedio de dos mil cien metros por ano. For lo tanto, cualquier persona tranquila, que no sea ciega ni idiota, puede ver que en el antiguo silurico. que cumplira su aniversano un millon en noviembre pr6ximo, el Bajo Mississippi ienia mas de dos millones noventa y dos mil kilrjmetros de largo y penetraba en el Golfo de Mexico como una larga cana de pescar. Y de la misma manera, cualquier persona puede ver que dentro de setecientos cuarenta V dos anos el Bajo Mississippi tendra" apenas unos dos mil ochocientos die; rnetros de largo, ademas de que las calles de El Cairo y Nueva Orleans se habran unido y seran gobernadas conjuntamente por un solo alcalde v un consejo mutuo de ancianos. Exisie algo fascinante en la ciencia. Se obtienen grandes conjeturas con una minima inversibn de hechos."

FuBflte: Tornado deiamto en el Mississippi, p. 156. de Mark Twain.

fucnle: UP!/Beltmann


697

De regreso en el caso "El hecho de que los empleados de oficina tengan una actitud m3s favorable hacia comprar con el catalogo de Lovelace es increfblemente util -dijo Angela Spaulding-, pero hay otros aspectos que tambien me tnteresan. Por ejemplo, i,cua"les son las proporciones de hombres casados y solteros? iCuanto liempo han tenido trabajo?" "Si tienes estfJmago para digerir mas tablas, tengo las respuesias", contestd Michael Wyse.

"Adelante", replico Spaulding. "Muy bien, preguntas acerca del estado civil v arios en el trabajo. Usamos un an^lisis de regresibn multiple para determinar si el indice ATTLOVE se relacionaba con esas caracteristicas demograficas. "Et estado civil puede dividirse en varias categorias, por lo que fue necesario convertir esas categorias en cuatro variables binarias. Observa esta tabla", continub, al tiempo que mostraba el anexoC a Spaulding. "Una vez mas, determinamos que la ecuacion de regresifln global era estadisticamente significativa. Por afiadidura, descubrimos que las variables, consideradas conjuntamente, explicaban 93% de la variation del indice ATTLOVE, como puedes apreciar en el valor de flal cuadrado ajustada, de 0.931", dijo Wyse.

"Estos resultados son particularmente interesantes, ya que nos brindan la oportunidad de ver los valores de cada una de las categorias de eslado civil, representados con variables binarias. Observa esta lista", comento Wyse, mientras entregaba una pequena tabla a Spaulding (anexo D). "Si se considera la solteria como el estado nulo, puede verse que el matrimonio (incluso si culrnina con el divorcio o la muerte de la esposa} parece predisponer a los hombtes a comprar articulos de Lovelace. Por ejemplo, observa el valor 02. MuestEa que el indice ATTLOVE aumenta en promedio 2.85 cuando el hombre esta casado, en comparaci6n con los solteros", anaditi Wyse. "i,Y si pretendieramos saber la diferencia entre hombres casados y divorciados?", pregunto Spaulding. "Sencillo -replico Wyse- Simplemente restas un valor de otro. Los hombres divorciados tienen en promedio un indice ATTLOVE 4,16 mas alto que los casados, ya que D4 menos 02 es igual a 4.155." "Esto es excelente, Michael -exclamrj Spaulding-. Ahora, lo linico que necesito es encontrar la forma de echarle mano a una enorme lista de hombres divorciados que son empleados de oficina, jytodoestararesuelto!"

ANEXO C

Variable dependiente... ATTLOVE Variable(s) ¡ncluida(s) en el paso 1: D2

1/41 1/42 05 04 03

fl múltiple 0.967 R al cuadrado 0.934 /? al cuadrado ajustada 0.931 Error estándar 1.742


DF

Suma de cuadrados

Regresión Residual

6 117

5042.459 354.928

Cuadrado medio 840.410 3.034

VARIABLES EN LA ECUACIÓN Variable D2 1/41 I/42 05 04 03 (constante)

B

Beta

2.851 3.753 0.213 7.577 7.006 4.387 4.491

0.165 0.283 0.368 0.550 0.391 0.267

Error estándar B 0.627 0.600 0.029 0.935 0.948 0.646

f 20.668 39.081 55.626 65.625 54.618 46.076

f 277.036

698 Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones ANEXO D D2 = 2.851 03 = 4.387 D4 = 7.006 05 = 7.577

donde las variables Dse definen como sigue: W3 =

1

2 3 4 5

Implica Soltero Casado Separado Divorciado Viudo

02

03

04

05

0 1 0 0 0

0 0 1 0 0

0 0 0 1 0

0 0 0 0 1

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Explicar la diferencia entre los análisis de regresión y de correlación. Los analistas usan el análisis de correlación para medir la cercanía de la relación entre dos o más variables. Mediante esta técnica se considera la variación conjunta de dos mediciones, ninguna de las cuales restringe el experimentador. El análisis de regresión consiste en las técnicas empleadas para derivar una ecuación que relaciona la variable de criterio con una o más variables de predicción. En él, se considera la distribución de frecuencias de la variable de criterio cuando una o más variables de predicción se mantienen fijas en diversos valores.

Objetivo de aprendizaje 2 Enumerar las tres premisas del término de error en la solución de cuadrados mínimos de un problema de regresión. Existen al menos tres supuestos de simplificación relativos al término de error en la solución de cuadrados mínimos: 1. La media o valor promedio del término de error es cero. 2. La varianza del término de error es constante e independiente de los valores de la variable de predicción. 3. Los valores del término de error son independientes entre sí.

Objetivo de aprendizaje 3 Analizar qué dice el teorema de Gauss-Markov acerca de los estimadores de cuadrados mínimos de un parámetro poblacional. Según el teorema de Gauss-Markov, los estimadores de cuadrados mínimos son los mejores estimadores lineales sin sesgo de los parámetros poblacionales verdaderos, sin importar la forma de la distribución del término de error.

Resumen

:

9K:

Objetivo de aprendizaje 4 Definir el error estándar de la estimación. El error estándar de la estimación es una medida absoluta de la falta de adecuación de una ecuación a los datos.

Objetivo de aprendizaje 5 Especificar la relación para cuya medición se diseñó el coeficiente de correlación. Un coeficiente de correlación mide la fuerza de la relación lineal entre 7 y X.

Objetivo de aprendizaje 6 Analizar la diferencia entre los análisis de regresión simple y múltiple. La idea básica subyacente al análisis de regresión múltiple es la misma que en la regresión simple: determinar la relación entre las variables independientes y dependiente, es decir, de predicción y de criterio. Sin embargo, en el análisis de regresión múltiple se usan dos o más variables de predicción para estimar una sola variable de criterio.

Objetivo de aprendizaje 7 Explicar qué significa multicolinealidad en un problema de regresión múltiple. Se dice que existe multicolinealidad en un problema de regresión múltiple cuando las variables de predicción se correlacionan entre sí.

Objetivo de aprendizaje 8 Señalar cuándo se usa el coeficiente de regresión parcial y qué se mide con él. Si las variables de predicción no se correlacionan entre sí, cada coeficiente de regresión parcial indica el cambio promedio de la variable de criterio por cambio unitario de la variable de predicción, mientras se mantienen constantes las demás variables de predicción.

Objetivo de aprendizaje 9 Explicar la diferencia entre los coeficientes de determinación múltiple y parcial. El coeficiente de determinación múltiple mide la proporción de variación en la variable de criterio que explica las variables de predicción, y el coeficiente de determinación parcial, el grado relativo en que una variable dada amplía los conocimientos sobre la variable de criterio más allá de los que indican las demás variables de predicción.

Objetivo de aprendizaje 10 Describir la forma en que el uso de variables binarias y la transformación de variables amplían el alcance del modelo de regresión.

700

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones Las variables binarias permiten introducir variables de escala nominales o clasifícatorias en la ecuación de regresión, mientras que las transformaciones de variables aumentan en cierta medida el alcance del modelo de regresión, puesto que permiten considerar ciertas relaciones no lineales.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es la naturaleza básica de la distinción entre pruebas relativas a las diferencias de grupo y las de investigación de relaciones? 2. ¿Cuál es la diferencia entre los análisis de regresión y de correlación? 3. ¿Cuál es la diferencia entre los modelos determinista y probabilístico? ¿Cuál de ellos es la base del análisis de regresión? Explique su respuesta. 4. ¿Cuáles premisas se utilizan en relación con el término de error para solucionar cuadrados mínimos del problema de regresión? ¿Cuál es el efecto de las premisas, es decir, cuál es el teorema de Gauss-Markov? ¿Qué premisa adicional se requiere cuando el analista necesita derivar una inferencia acerca de un parámetro poblacional de regresión? 5. ¿Qué es el error estándar de la estimación? 6. Suponga que el analista necesita derivar una inferencia acerca del coeficiente dependiente en un modelo de regresión. ¿Cuál es el procedimiento adecuado? ¿Qué significa el rechazo de la hipótesis nula? ¿Qué significa no rechazarla? 7. ¿Qué es el coeficiente de correlación y qué mide? ¿Qué es el coeficiente de determinación y qué mide? 8. ¿Qué es el coeficiente de regresión parcial o neta y qué mide? ¿Cuál condición es imperativa para que se aplique su interpretación usual? ¿Qué ocurre si no se satisface tal condición? 9. ¿Qué es el coeficiente de determinación múltiple? 10. ¿Qué es el coeficiente de determinación parcial y qué mide? 11. ¿Qué es una variable binaria, cuándo se usa y cómo se interpreta? 12. ¿Qué es una transformación de variable y por qué se utiliza?

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. El rector de la Gran Universidad Estatal (GUE) ha decidido que la institución necesita desarrollar un nuevo plan de mercadotecnia para atraer a los mejores estudiantes. El objetivo es contar con los estudiantes que tengan las mayores oportunidades de titularse en los cuatro años siguientes a su inscripción. Los directivos le han asignado, como vicerrector adjunto, la responsabilidad de este proyecto. Por tanto, tomó la decisión de que sería útil saber cuáles características de los alumnos de último año de bachillerato se relacionan con una trayectoria exitosa en la universidad, si acaso las hay, como parte de la investigación para el diseño del nuevo plan de mercadotecnia. Después de pensar en el problema, considera que un análisis de regresión múltiple parece ser la forma adecuada de proceder. Su tarea se simplificará por la existencia de una enorme y completa base de datos que contiene los resultados de varias encuestas entre alumnos de último año de bachillerato, quienes en su mayoría se convirtieron en alumnos de la GUE. Sin embargo, sabe que recurrir sólo a la base de datos no será de mucha ayuda. Por ende, su primera tarea es elaborar una teoría que explique por qué tienen éxito los estudiantes en la educación superior. Después de exponer su teoría, especifique las variables de criterio y de predicción que usará en la ecuación de regresión. ¿Cuál será el nivel de gravedad que puede tener^l problema de multicolinealidad de los datos, dado su objetivo? 2. La Fábrica de Botellas Cristal, que provee de botellas a diversos fabricantes de refrescos, tiene la información siguiente acerca del número de cajas por embarque y los costos de transporte respectivos:

Preguntas de análisis, problemas y proyectos Número de cajas por embarque

701

Costos de transporte (en dólares)

1500

200

2200 3500 4300 5800 6500 7300 8200 8500 9800

260 310 360 420 480 540 630 710 730

El gerente de mercadotecnia está interesado en estudiar la relación del número de cajas por embarque con los costos de transporte. Se requiere su ayuda para un análisis de regresión simple. a) Elabore una gráfica de los costos de transporte en función del número de cajas por embarque. b) Interprete el diagrama de dispersión. c) Calcule los coeficientes a y j§, además de elaborar la ecuación de regresión. d) ¿Cuál es la interpretación de los coeficientes a y j8? e) Determine el error estándar de la estimación. f) ¿Cuál es la interpretación del error estándar de la estimación que determinó? g) Compare el valor de t con n - 2 grados de libertad, usando para ello la fórmula de la raíz cuadrada de la varianza de la distribución de las variables /3: A

A

donde j8 es igual a cero bajo la hipótesis nula de que no hay relación, es decir:

h) ¿Cuál es el valor en la tabla t con un nivel de significancia de 0.05? i) ¿Cuál es la relación entre los costos de transporte y el número de cajas por embarque? 3. Consulte la información sobre los costos de transporte por embarque en el problema anterior. a) Calcule el coeficiente de correlación. b) Interprete el coeficiente de correlación. c) Calcule el coeficiente de determinación. d) Interprete el coeficiente de determinación. 4. El gerente de mercadotecnia de la Fábrica de Botellas Cristal está considerando el análisis de regresión múltiple con el número de cajas por embarque y el tamaño de las cajas como variables de predicción, así como los costos de transporte como variable de criterio (consulte el problema 2). Ha generado la ecuación de regresión siguiente:

702 ',.

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones donde Xl es el número de cajas por embarque y X2, el tamaño de las cajas. a) Interprete b) ¿Es apropiado el análisis de regresión múltiple en esta situación? ¿Por qué? 5. Un analista de una importante fábrica de zapatos elaboró un modelo de regresión lineal formal para predecir las ventas en 122 establecimientos minoristas de diversas áreas metropolitanas estadísticas del país. El modelo es el siguiente:

donde: Xl = población del área metropolitana en miles de habitantes X2 - propensión marginal al consumo X3 = mediana de ingreso personal en el área metropolitana (en miles de dólares) Y = Ventas (en miles de dólares) Algunos resultados empíricos fueron los siguientes: Variable

*i X2

x,

Coeficiente de regresión

Errores estándar del coeficiente (sfíl) 0.24

^1.23 = 0-49

95

40

02.13 = -°-

4.12 = 225 a= -40

R2 = 0.47

105 225

a) Interprete cada coeficiente de regresión. b) ¿Son significativas X{, X2 yX3 en el nivel de 0.05? Muestre sus cálculos. c) ¿Cuál de las variables independientes parece ser la variable de predicción más significativa? d) Interprete el valor R2. e) El departamento de investigación de mercados de la fábrica de zapatos pretende incluir un índice que refleje si el servicio de cada tienda es deficiente, regular o bueno. El sistema de codificación es el siguiente: 1 = servicio deficiente 2 = servicio regular 3 = servicio bueno 1) Indique cómo transformar este índice de modo que pueda incorporarse al modelo. Sea específico. 2) Elabore el modelo de regresión de modo que incluya la información precedente. 3) Suponga que dos de los parámetros del índice son 4.6 y 10.3. Interprete esos valores a la luz del sistema que adoptó. 6. La agencia de viajes Horizonte Azul (HA) solicitó una encuesta para dirigir más eficientemente sus actividades promocionales. HA se especializa en los cruceros, con costo habitual de 7000 a 8000 dólares por pareja. Un objetivo del proyecto de investigación es predecir cuánto gastan las parejas en los paquetes vacacionales, con base en diversas características socioeconómicas, por ejemplo, el nivel de ingresos. La agencia considera que si puede descubrir tal relación le será factible comprar listas de correos de los individuos que tienen el perfil socioeconómico adecuado. En una parte de la encuesta se pregunta a los participantes su tipo de actividad laboral. Dadas las categorías siguientes, el sujeto debe marcar la que mejor describa su trabajo o profesión: Abogado Administrador de empresas Dentista Vendedor

Médico Contador Profesor universitario Otra

Noto

703

a) Elabore un sistema de codificación que permita incorporar la variable de empleo o profesión a la ecuación de regresión múltiple. b) Suponga que el analista pretende aplicar un modelo de regresión que sólo incluya los datos de empleo. Elabore el modelo de regresión. 7. a) Enumere las premisas del análisis de regresión. b) Indique las posibles limitaciones del análisis de regresión. c) Identifique una aplicación práctica importante del análisis de regresión para un gerente de mercadotecnia. Consulte el estudio de café de NFO Research, Inc., en esta misma sección, en el capítulo 19, en relación con los tres problemas siguientes. 8. Use el análisis de regresión simple para investigar la relación de la variable de predicción de edad (como variable continua) con la variable de criterio de calificación de índice de "valor", compuesta de los atributos siguientes de la pregunta 6 en relación con la marca Folgers: vale lo que cuesta, marca económica, cuesta menos que otras marcas. 9. Repita el análisis usando códigos binarios para la edad en las categorías siguientes: 35 años o menos 36-45 años 46-59 años 60 años o más Compare los resultados con los obtenidos previamente. 10. Investigue la relación entre la calificación de índice "sabor" de la marca Yuban y la inclusión (o falta de inclusión) de los diversos elementos que se consignan en la pregunta 3, mediante el uso de la regresión múltiple. El índice "sabor", que fungirá como variable dependiente, se compone de los elementos siguientes, de la pregunta 6: sabor rico, siempre fresco, sabor con cuerpo, sabor suave, no amarga y sin sabor residual.

Notas 1. Denise Power, "Kmart Puts Weather to Work in Planning", en Executive Technology, mayo de 1999, p. 9. 2. Aunque el modelo de regresión teóricamente se aplica a valores fijos de las variables de predicción (las X), es posible demostrar que también se aplica cuando esas variables son aleatorias, en el supuesto de que se satisfagan ciertas condiciones. Véase John Neter, Michael H. Kutner y William Wasserman, Applied Linear Regression Models, Burr Ridge, IL.,:Irwin/McGraw Hill, 2a. ed., 1996, pp. 84-85; Thomas H. Wonnacott y Ronald J. Wonnacott, Regression: A Second Course in Statistics, Malabar, FL., Robert E. Krieger Publishing, 1986, pp. 48-50. 3. Véase un análisis de este punto con anécdotas más bien humorísticas en la pequeña y clásica obra de Darrell Huff, How to Lie with Statistics, Nueva York, Norton, 1954, pp. 87-99. 4. "Consumers Hit Back at ATM Surcharges", en San Jose Mercury News, 3 de agosto de 1999, bajado del sitio de Mercury Center, www.mercurycenter.com, el 4 de agosto de 1999. 5. En sentido estricto, el modelo de regresión precisa que los errores de medición se relacionan sólo con la variable de criterio y que las variables de predicción se miden sin error. Véase un análisis de los problemas y soluciones cuando las variables de predicción también incluyen un componente de error en Wonnacott y Wonnacott, Regression, pp. 293-299. 6. Para quienes les gustaría tratar de despejar cada uno de esos valores, las fórmulas son:

donde

7M


7. Muchos resultados contenidos en el análisis se determinaron por computadora y podrían diferir levemente de los calculados a mano, en virtud de los errores de redondeo derivados del segundo de esos métodos. 8. Esta premisa se modifica un poco por la distribución normal de errores. Se utilizó así para hacer más real el hecho de que suponer errores de distribución normal sólo es necesario si se derivarán inferencias estadísticas acerca de los coeficientes. 9. M.G. Kendall, A Course in Multivariate Analysis, Londres, Charles Griffin, 1957, p. 74. Véase también Douglas C. Montgomery y Elizabeth A. Peck, Introduction to Linear Regression Analysis, Nueva York, Wiley, 2a. ed., 1992; Thomas P. Ryan, Modern Regression Methods, Nueva York, Wiley, 1996. 10. Son varias las opciones con que cuenta el analista enfrentado con datos multicolineales. Véanse análisis de los problemas y algunas formas alternas de manejarlos en R.R. Hocking, "Developments in Linear Regression Methodology: 1959-1982", en Technometrics 25, agosto de 1983, pp. 219-230; Ronald D. Snee, "Discussion", en Technometrics 25, agosto de 1983, pp. 230-237. Véase también Charlotte H. Mason y William D. Perreault Jr., "Collinearity, Power and Interpretation of Multiple Regression Analysis", en Journal of Marketing Research 28, agosto de 1991, pp. 268-280; R. Carter Hill, Phillip A. Cartwright, y Julia F. Arbaugh, "The Use of Biased Predictors in Marketing Research", en International Journal of Forecasting 1, noviembre de 1991, pp. 271-282; Peter Kennedy, A Guide to Econometrics, Cambridge, MA., The MIT Press, 1992, 3a. ed., pp. 176-187; Geore C.S. Wang, "How to Handle Multicollinearity in Regression Modeling", en Journal of Business Forecasting 15, primavera de 1996, pp. 23-27. 11. En el ejemplo existe otro riesgo interpretativo que no se analizó. Es irracional suponer que el número de representantes de ventas y el de anuncios televisivos mensuales de un territorio se determinen con base en el potencial del territorio. Si así fuera, la causalidad implícita se invierte o al menos se confunde; en vez de que el número de representantes de ventas y de anuncios televisivos determinen las ventas, son éstas, en cierto sentido (ventas potenciales al menos), las que determinan esos números, que a su vez puede esperarse que tengan efecto en las ventas reales. Si éste es realmente el caso, se requiere tomar en cuenta la "causalidad" bidireccional entre las variables. Véase un análisis de los problemas y lógica subyacentes a la estimación de sistemas de ecuaciones simultáneos en Wonnacott y Wonnacott, Regression, pp. 284-292. 12. Véase análisis útiles de algunas formas alternas de codificar las variables binarias y las perspectivas distintas que aportan las diversas alternativas en Jacob Cohén y Patricia Cohén, Applied Múltiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Mahwah, NJ., Lawrence Erlbaum, 2a. ed., 1983, pp. 181-222; Melissa A. Hardy, Regression with Dummy Variables, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, 2a. ed., 1993. 13. Véase un análisis de estas condiciones y cómo se usa la transformación apropiada para su cumplimiento en Ronald E. Frank, "Use of Transformations", en Journal of Marketing Research 3, agosto de 1966, pp. 247-253. Véase también James G. Mackinnon y Lonnie Magee, "Transforming the Dependent Variable in Regression Models", en International Economic Review 31, mayo de 1990, pp. 315-339; Richard A. Johnson y Dean W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Englewood Cliffs, NJ., PrenticeHall, 3a. ed., 1992. 14. Peter F. Drucker, Management Challenges for the 21st Century, Nueva York, HarperBusiness, 1999, p. 81.

Lecturas recomendadas Véanse explicaciones detalladas de los análisis de regresión y correlación en: Jacob Cohén y Patricia Cohén, Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Mahwah, NJ., Lawrence Erlbaum, 2a. ed., 1983. Melissa A. Hardy, Regression with Dummy Variables, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1993. Thomas R. Ryan, Modern Regression Methods, Nueva York, Wiley, 1996. John Neter, Michael H. Kutner y William Wasserman, Applied Linear Regression Models, Burr Ridge, IL., Irwin, McGraw Hill, 2a. ed., 1996. Thomas H. Wonnacott y Ronald J. Wonnacott, Regression: A Second Course in Statistics, Malabar FL., Robert E. Krieger Publishing, 1986).

Apendice 21 a MEDICIONES NO PARAMETRICAS DE RELACIONES El capítulo 21 se centra en la correlación producto-momento como medida de la relación. Aunque este coeficiente de correlación se desarrolló originalmente para variables continuas, ha resultado suficientemente adecuado para las de tipo de escala y en ocasiones permite el manejo de variables ordinales o dicotómicas, así como las de intervalo;1 pese a ser de aplicación amplia, éste dista de ser universal. Así pues, en este apéndice se presentan algunas formas alternas de medir relaciones, a saber, la tabla de contingencia y el coeficiente de contingencia apropiados para datos nominales, así como el coeficiente de rangos de Spearman y el coeficiente de concordancia, idóneos para el análisis de los datos de rangos.

I Tabla de contingencia Uno de los problemas con que se topan frecuentemente los investigadores en el análisis de datos nominales es la independencia de las variables de clasificación. Por ejemplo, en el capítulo 19 se examinaron diversas preguntas concernientes a la correlación entre las compras de automóviles y las características de las familias. Allí no se emprendieron pruebas estadísticas de significancia, con lo cual se evitaba la pregunta de si los resultados indicaban aberraciones de las muestras o condiciones poblacionales verdaderas. En el supuesto de haber emprendido pruebas estadísticas en dicho capítulo, habían sido principalmente del tipo de tablas de contingencia de ji cuadrada, que es idónea para estudiar la independencia de las variables en clasificaciones cruzadas. A manera de ejemplo, considere un estudio de consumidores relativo a las preferencias de las familias por diversos tipos de lavadoras. A priori, parecería que las familias grandes serían más propensas a comprar lavadoras grandes, y las familias pequeñas, a adquirir lavadoras pequeñas. A fin de investigar esta pregunta, suponga que el fabricante evaluó una muestra aleatoria de tarjetas de garantía de los compradores. En dichas tarjetas, se incluía una pregunta sobre el tamaño de la familia. Aunque no se trata de una población perfecta para el análisis, el fabricante consideró que era suficientemente buena para este propósito, puesto que se devolvió 85% del total de tarjetas de garantía. Además, era una forma relativamente barata de proceder, al contar con datos internos. El estudio podría emprenderse seleccionando una muestra aleatoria de tarjetas de garantía y evaluando el tamaño de familia y capacidad de lavadora adquirida. Una muestra aleatoria de 300 tarjetas generó los datos que se muestran en el anexo 21a.l. La tarea consiste en determinar si el tamaño familiar afecta la capacidad de la lavadora adquirida. La hipótesis nula es que las variables son independientes, y la alternativa, que no lo son. Suponga que se seleccionó a = 0.1 como nivel de significancia de la prueba. A fin de calcular el estadístico x2, es necesario generar el número esperado de casos que probablemente se ubiquen en cada categoría. El número esperado se genera al suponer que la hipótesis nula es verdadera, es decir, que no existe relación entre la capacidad de la lavadora comprada y el tamaño de la familia. Suponga que la capacidad de la lavadora se denota con la variable A y el tamaño de la familia con la variable B, además de que: A\ = compra de una lavadora de 4 kg A2 - compra de una lavadora de 5 kg AT, = compra de una lavadora de 6 kg 5] = familia de uno o dos miembros B2 - familia de tres o cuatro miembros B3 = familia de cinco o más miembros Si las variables A y B son realmente independientes, las probabilidades de que ocurra el evento A\B\ (que una familia de uno o dos miembros compre una lavadora de 4 kg) equivalen al producto de las probabilidades separadas de A\ y B}, es decir:

706

Capítulo 21: Anólisis de datos: investigación de relaciones

ANEXO 21a.1 CANTIDAD DE MIEMBROS DE LA FAMILIA Capacidad de la lavadora comprada Capacidad de 4 kg Capacidad de 5 kg Capacidad de 6 kg Total

1a2

3a4

25 10 5 40

37 62 41 140

Somas

8 53 59 120

Total

70 125 105 300

por la ley de multiplicación de probabilidades para eventos independientes. Ahora bien, P(Al) está dado por el número de casos que poseen la característica Ab que es nAl, sobre el número total de casos, n. Así, P(Ai) equivale a:

De igual manera, P(Bl) está dado por el número de casos que poseen la característica B{, nm, sobre el número total de casos, es decir, P(Bl) es igual a:

Las probabilidades conjuntas de P(A\B\) son:

Dado el total de 300 casos, el número que se espera para la celda A\B\, Eu,es el producto del número total de casos por la probabilidad de que uno de esos casos corresponda a dicha celda, a saber:

Aunque éste es el fundamento para generar las frecuencias esperadas, existe una forma de cálculo más sencilla. Recuerde el lector que i

además de que

Después de la sustitución, la fórmula de En se reduce a:

Por tanto, para generar las frecuencias esperadas de cada celda basta multiplicar las frecuencias marginales y dividir entre el total. Las frecuencias esperadas restantes, que se calculan de manera similar, se colocan en el extremo inferior derecho de cada celda en el anexo 21a.2. De tal suerte, el valor de x2 calculado es:

Apéndice 21 a

707

ANEXO 21a.2

CANTIDAD DE MIEMBROS DE LA FAMILIA Capacidad de la lavadora comprada AI Capacidad de 4 kg

£, 1a2

^ 3a4

8

37

25

32.67

9.33

10

fij 5o más

62

70 28.00

53

A2 Capacidad de 5 kg

125

16.67

41

5

50.00

58.33

59

/43 Capacidad de 6 kg

105

14.00 Total

Tota

40

49.00 140

42.00 120

300

donde Oy y E y denotan los números real y esperado de observaciones correspondientes a la celda ij. Ahora, las frecuencias esperadas en cualquier fila se agregan al total marginal. Ello debe ser válido, dada la forma en que se calcularon las frecuencias esperadas. Así pues, toda vez que se conocen dos frecuencias esperadas en una fila, por ejemplo, 9.33 y 32.67 en la fila^, la tercera frecuencia esperada es fija, ya que la suma de las tres debe ser igual al total marginal. Ello significa que existen apenas (c - 1) grados de libertad en una fila, donde c es el número de columnas. Un argumento similar se aplica a las columnas, es decir, existen r — 1 grados de libertad por columna, con r como número de filas. De tal suerte, los grados de libertad totales en una tabla de contingencia bidireccional están dados por:

En el problema del ejemplo, v = (3 - 1)(3 - 1) = 4. Con el valor supuesto de a = 0.1, el valor crítico en tablas de x2 con 4 grados de libertad es 7.78 (véase tabla 2 del apéndice). Por consiguiente, el valor calculado \2 = 58.321 cae en la región crítica. Se rechaza la hipótesis nula de independencia y se demuestra que el tamaño familiar es un factor que determina la capacidad de la lavadora adquirida.

. 708 ,

Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones De una u otra forma, la prueba de ji cuadrada probablemente sea la más utilizada en la investigación de mercados y se recomienda al estudiante que se familiarice con sus requisitos.

I Coeficiente de contingencia Aunque la prueba de la tabla de contingencia de x2 indica si las variables son independientes, no mide la fuerza de la relación cuando son dependientes. El coeficiente de contingencia puede usarse para este último propósito. Puesto que se relaciona directamente con la prueba de x2, el investigador puede generarlo con relativamente poco esfuerzo de cálculo. La fórmula del coeficiente de contingencia C es:

donde n es el tamaño de la muestra, mientras que x2 se calcula de la manera normal. Recordará el lector que el valor calculado de x2 para los datos del anexo 21a.l fue 58.23 y la hipótesis nula se rechazó porque el valor calculado era mayor que el valor crítico de la tabla. Aunque resulta interesante descubrir la conclusión natural subsiguiente (el tamaño familiar afecta la capacidad de lavadora adquirida) es apenas una parte de la historia. Si las variables son dependientes, ¿cuál es la fuerza de la relación entre ellas? El coeficiente de contingencia ayuda a responder esa pregunta. Dicho coeficiente equivale a:

¿Qué indica este valor: una relación fuerte o débil entre las variables? Es imposible responder sin comparar el valor calculado con sus límites. Cuando no existe relación entre las variables, el coeficiente de contingencia equivale a cero. Desgraciadamente, el coeficiente de correlación no posee la otra propiedad atractiva del coeficiente de correlación de producto-momento pearsoniano, es decir, ser igual a la unidad cuando las variables tienen dependencia completa o correlación perfecta. En vez de ello, su límite superior está en función del número de categorías. Cuando este número es igual para cada variable, de modo que el número de filas r y de columnas c es el mismo, el límite superior del coeficiente de contingencia de los variables relacionadas perfectamente es:

En el ejemplo, r = c = 3, de modo que el límite superior del coeficiente de contingencia es:

El valor calculado se ubica aproximadamente en el punto medio entre los límites, de O para la ausencia de relación y 0.816 para la relación perfecta, la cual hace suponer que existe una relación moderada entre el tamaño familiar y la capacidad de la lavadora adquirida.

I Coeficiente de correlación de rango de Spearman El coeficiente de correlación de Spearman, rs, es uno de los coeficientes de correlación de intervalos de datos más conocido. Resulta apropiado cuando existen dos variables por objeto, las cua-

Apéndice 21 a

709

les se miden en una escala ordinal, de modo que los objetos se clasifican en dos series coordenadas.2 A manera de ejemplo, suponga que una compañía necesita determinar si existe relación entre el rendimiento global de un distribuidor y su calidad de servicio. De nueva cuenta, existen numerosas mediciones del rendimiento global: ventas, participación de mercado, crecimiento de ventas, utilidades, y así sucesivamente. La empresa considera que ninguna de estas mediciones define adecuadamente el rendimiento del distribuidor, que más bien es la suma de todas estas mediciones. Así pues, el departamento de investigación de mercados recibe la tarea de elaborar un índice de rendimiento en que se incluyan efectivamente todas esas características. También se le asigna que evalúe a cada distribuidor con base en el servicio que brinda. Esta evaluación debe fundamentarse en las quejas y felicitaciones recibidas de los clientes, registros de tiempo de servicio, etc. El departamento de investigación considera que los índices que desarrolle para medir estas características podrían utilizarse para ordenar por rango a los distribuidores en cuanto a su rendimiento y servicios globales. En el anexo 21a.3 se muestran los rangos de los 15 distribuidores de la compañía respecto de cada uno de los criterios de rendimiento. Una forma de determinar si existe relación entre el servicio y el rendimiento global sería observar las diferencias en los rangos basados en cada una de las dos variables. Suponga que Xi es el rango de distribuidor /-ésimo en relación con el servicio, y 7¡, su rango en cuanto a rendimiento global, además de que d¡ = X¡- Y¡ es la diferencia de rangos del distribuidor /-ésimo. Ahora bien, si los intervalos de las dos variables son exactamente iguales, cada d¡ es igual a cero. En el supuesto de que haya diferencias en los rangos, algunas d¡ diferirán de cero. Así, cuanto mayores sean las diferencias, tanto más alto será el valor de ciertas d¡. Por consiguiente, una forma de analizar la relación entre las variables sería examinar la suma de las d¡. La dificultad con esta medición radica en que las d¡ negativas contrarrestarían a las positivas. A fin de evitar esa dificultad, se elevan al cuadrado las diferencias en el cálculo del coeficiente de correlación de rangos de Spearman. La fórmula de cálculo es la siguiente:3

HMJjli^X^^^^^^^^^^^^^H

Distribuidor

Rango de servicio X¡

Rango de rendimiento global Y¡

Diferencia de rangos D¡ = X¡ - Y¡

Diferencia al cuadrado 0?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

6 2 13 1 7 4 11 15 3 9 12 5 14 8 10

8 4 12 2 10 5 9 13 1 6 14 3 15 7 11

-2 +2

4 4 1 1 9 1 4 4 4 9 4 4 1 1 1

+1 1

-3 -1 +2 +2 +2 +3 -2 +2 -1 +1

-1

710 Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones En el ejemplo:

y

Ahora bien, la hipótesis nula del ejemplo era que no existe relación entre la calidad del servicio y el rendimiento global del distribuidor, mientras que la hipótesis alternativa era que sí hay tal relación. La hipótesis nula de que rs = O puede ponerse a prueba al consultar las tablas de valores críticos de rs o, cuando el número de objetos de la muestra es mayor de 10, mediante el cálculo del estadístico /:

que se consulta en una tabla t, con v = n - 2 grados de libertad. El valor t calculado es: U

mientras que el valor crítico de t con a = 0.05 y v = 13 grados de libertad es 2.16. El valor de t calculado es mayor que su valor crítico y se rechaza la hipótesis nula de la ausencia de relación. El rendimiento global del distribuidor se relaciona con la calidad del servicio. El límite superior del coeficiente de correlación de rangos de Spearman es 1, puesto que si hubiera concordancia perfecta en los rangos, entonces £/L ] dj sería igual a cero. Así, la relación es significativa y relativamente fuerte.

I Coeficiente de concordancia Hasta este punto, se ha dedicado la atención a la correlación entre dos conjuntos de rangos de n objetos. Se han obtenido mediciones Xy 7 en la forma de rangos para cada uno de los objetos. Existen casos en que se requiere analizar la relación de tres o más rangos de n objetos o individuos. Cuando se tienen k conjuntos de rangos, es posible usar el coeficiente de concordancia de Kendall, W, para analizar la relación entre las k variables. Uno de los principales usos del coeficiente de concordancia es analizar la confíabilidad entre estimaciones. Considere el caso de un fabricante de equipo de cómputo que desea evaluar a los gerentes de ventas de sus sucursales. Se pueden utilizar varios criterios: ventas de las sucursales, ventas en relación con el potencial de la sucursal, aumento de las ventas y reemplazo del personal de ventas, entre otros. La compañía piensa que sería problemático que sus ejecutivos eligieran varios criterios y después consensaran cómo balancearlos. Por tanto, decide que el vicepresidente de mercadotecnia, el gerente de ventas general y el departamento de investigación de mercados clasifiquen de mejor a peor a los diez gerentes de las sucursales y luego analicen juntos estas clasificaciones para ver si están de acuerdo entre ellos. La columna de la extrema derecha en el anexo 21a.4 contiene la suma de los rangos asignados a cada gerente de sucursal. Ahora bien, si existe concordancia perfecta entre los tres rangos, la suma de rangos (R¡) del gerente de sucursal con calificación más alta sería 1 + 1 + 1 = k, donde k = 3. El gerente en segundo lugar tendría una suma de rangos 2 + 2 + 2 = 2k, y el gerente que ocupara el «-ésimo lugar tendría una suma de rangos n + n + n = nk. De modo que, cuando existe concordancia perfecta

Apéndice 21 a

711

ANEXO 21a.4

RANGO PROPUESTO POR Gerente de sucursal

Vicepresidente de mercadotecnia

Gerente general de ventas

Departamento de investigación de mercados

Suma de rangos (/?,)

A B C D E F G H I J

4 3 9 10 2 1 6 8 5 7

4 2 10 9 3 1 5 7 6 8

5 2 10 9 3 1 4 7 6 8

13 7 29 28 8 3 15 22 17 23

entre los k conjuntos de rangos, se tendría que R¡ = k, 2k, 3&,..., nk. Si hubiera poca concordancia entre los k rangos, R¡ sería aproximadamente igual. Por consiguiente, el grado de concordancia entre los k rangos podría medirse con la varianza de las sumas de n rangos; cuanto mayor sea la concordancia, tanto mayor la varianza en las n sumas. El coeficiente de concordancia W está en función de la varianza en las sumas de los rangos. Se calcula como se describe a continuación: primero, se determina la suma de R¡ para cada una de n filas. Segundo, se calcula el promedio de Rh que es R, al dividir la suma de los R¡ entre el número de objetos. Tercero, se obtiene la suma de las desviaciones al cuadrado, r, donde:

Luego, se calcula el coeficiente de concordancia como:

El denominador del coeficiente es la variación máxima posible de las sumas de rangos si existiera concordancia perfecta entre éstos. Por supuesto, el numerador refleja la variación real de los rangos. Cuanto mayor sea la proporción, tanto mayor será la concordancia entre las evaluaciones. En el ejemplo:

y

712


Por tanto, se tiene:

Es posible examinar la significancia de W mediante tablas especiales cuando el número de objetos de rangos es bajo, en particular si n < 7. En caso de exceder dicho valor, el coeficiente de concordancia tiene distribución aproximada de ji cuadrada, donde \2 = k (n - \}W, con v = n - 1 grados de libertad. La hipótesis nula es que no existe concordancia entre los rangos, y la alternativa, que hay cierta concordancia. Si se supone que a = 0.05, el valor crítico de x2 con v = n - 1 = 9 grados de libertad es 16.92, mientras que el valor calculado de x2 es:

El valor de x2 calculado es mayor que su valor crítico, por lo que se rechaza la hipótesis nula de falta de concordancia, ya que en realidad ésta existe. Además, la concordancia es satisfactoria, según resulta evidente en el coeficiente de concordancia determinado. Los límites de Wson O con la falta de concordancia y 1 con la concordancia perfecta entre los rangos. El valor de W calculado, de 0.970, hace suponer que la concordancia entre los rangos es indudablemente buena, sin llegar a la perfección. El vicepresidente de mercadotecnia, gerente general de ventas y departamento de investigación de mercados aplican, en lo fundamental, los mismos estándares en la evaluación de los rangos de los gerentes de sucursales. Kendall ha propuesto que la mejor estimación de los rangos verdaderos de n objetos proviene del orden de las diversas sumas de rangos, R¡, cuando W es significativa.4 Así, el mejor estimado de los rangos verdaderos de los gerentes de ventas consistiría en que F es el mejor en su trabajo, B le sigue, y C ocupa el último lugar.

Notas

713

Notas 1. Jum Nunnally e Ira Bernstein, Psychometric Theory, Nueva York, McGraw-Hill, 3a. ed., 1994, especialmente pp. 114-158. Véase una comparación empírica de cómo funcionan los diversos coeficientes de correlación con los datos de escalas de calificación en Emin Babakus y Cari E. Ferguson Jr., "On Choosing the Appropriate Measure of Association When Analyzing Rating Scale Data", en Journal of the Academy of Marketing Science 16, primavera de 1988, pp. 95-102. 2. El coeficiente de correlación de rangos de Spearman es una versión abreviada del coeficiente de correlación de producto-momento, ya que ambos coeficientes producen los mismos estimados de la fuerza de la relación entre dos conjuntos de rangos. El segundo de ellos es más fácil de conceptuar y calcular, de modo que se utiliza con frecuencia para derivar rangos de los datos. Véase Nunnally y Bernstein, Psychometric Theory, pp. 131-132. 3. Véase Leonard A. Marascuilo y Maryellen McSweeney, Nonparametric and Distribution-Free Methods for the Social Sciences, Belmont, CA., Brooks/Cole, 1977, pp. 250-251. Véase también Maurice G. Kendall y Jean D. Gibbons, Rank Correlation Methods, Nueva York, Oxford University Press, 5a. ed., 1990; Jean D. Gibbons, Nonparametric Measures of Association, Thousand Oaks, CA., Sage Publications, Inc., 1993. 4. M.G. Kendall, Rank Correlation Methods, Londres, Griffin, 1948, p. 87.

^ PARTE VI PROYECTO DE INVESTIGACIÓN La sexta etapa del proceso de investigación consiste en el análisis e interpretación de los datos. Todas las etapas previas del proceso de investigación se emprenden para sustentar esta búsqueda de significado. Muchos análisis de datos se inician con los pasos preliminares de edición, codificación y tabulación de los datos. Es frecuente que los resultados se analicen más afondo para determinar si las diferencias son estadísticamente significativas o si existe correlación entre las variables. Los investigadores de CARA habían iniciado su estudio con dos objetivos: 1. Identificar las actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los medios publicitarios de los periódicos, radio y televisión. 2. Identificar las actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los representantes de ventas de publicidad de esos medios. En el análisis de los datos recopilados mediante los cuestionarios, los investigadores calcularon el porcentaje de encuestados que concordaron en que sus representantes de ventas poseían los atributos enumerados en los cuestionarios y el de los que estaban de acuerdo en que las categorías de medios publicitarios se caracterizan por los elementos que se indicaron. Calcularon esos porcentajes al determinar la proporción del número total de encuestados que marcó la opción "totalmente de acuerdo" o "de acuerdo" en relación con cada elemento. Actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los medios publicitarios Los investigadores de CARA descubrieron que las características de la publicidad televisiva en que hubo el más alto porcentaje de acuerdo fueron: 1) los anuncios llegan a muchas personas (86%), 2) generan reconocimiento (80%) y 3) las personas ponen atención (67%). Los valores más altos para la publicidad en la radio fueron: 1) los anuncios llegan a muchas personas (73%), 2) generan reconocimiento (67%) y 3) son fáciles de contratar (54%). Los encuestados estuvieron de acuerdo en que los anuncios en periódicos: 1) son fáciles de vigilar (77%), 2) generan reconocimiento (70%) 3) llegan a muchas personas (70%) y 4) son fáciles de contratar (70%). Los elementos respecto de los cuales fueron mínimos los porcentajes de encuestados que estuvieron de acuerdo en relación con la publicidad televisiva fueron: 1) son necesarias pocas repeticiones del anuncio (20%) y 2) los anuncios son baratos (10%). En cuanto a la publicidad en la radio, los elementos correspondientes fueron: 1) los anuncios no son costosos (34%) y 2) se precisan pocas repeticiones (17%). Por último, los porcentajes más bajos para la publicidad en periódicos fueron: 1) los anuncios son creativos (27%) y 2) se necesitan pocas repeticiones (27%).

Actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los representantes de ventas de publicidad Al analizar los datos, los investigadores de CARA descubrieron que 68, 62 y 62% de los encuestados consideraban que los representantes de ventas televisivos que los atendían eran cooperativos y conocedores, además de estar disponibles cuando se les necesitaba, respectivamente, elementos que tuvieron los porcentajes más altos de acuerdo en esta categoría. En cuanto a representantes de la radio, los porcentajes máximos de acuerdo se relacionan con su cooperación (72%), capacidad para colocar rápidamente anuncios (68%) y disponibilidad (64%). Los elementos de más alta calificación para los representantes de ventas de los periódicos fueron su cooperación (73%), capacidad de colocación rápida de anuncios (64%) y confiabilidad (62%). Los elementos con porcentajes más bajos en que los encuestados estuvieron de acuerdo respecto de los representantes de ventas televisivos fueron la creatividad (42%), conocimiento de la clientela de su cliente (40%) y seguimiento (37%). En lo concerniente a los representantes de la radio, los elementos con las calificaciones más bajas fueron el seguimiento (35%), conocimiento de la clientela de su cliente (43%) y conocimiento de su negocio (28%). Estos tres elementos también tuvieron los porcentajes más bajos para los representantes de periódicos, a saber, 33, 30 y 29% de los encuestados. Escalas de importancia Se utilizó una prueba de independencia de ji cuadrada para verificar si los encuestados difirieron en el número de veces que marcaron un atributo o característica dados y para ver si estas frecuencias diferían de las teóricas (esperadas). Las comparaciones de las frecuencias observadas y esperadas de cada atributo de los representantes de ventas y característica de los medios publicitarios indicaron la ausencia de diferencias significativas entre los encuestados que eran tomadores de decisiones y los que no lo eran. El mismo tipo de comparación también reveló que no hubo diferencias significativas entre los encuestados que eran propietarios o administradores del negocio y los que no lo eran. La prueba de ajuste de ji cuadrada se usó para evaluar si los encuestados atribuyeron valores distintos a los atributos y características enumerados en las secciones de representantes de ventas y de medios publicitarios del estudio. Se descubrieron diferencias significativas entre las frecuencias esperadas y observadas de los atributos de representantes de ventas (anexo 1). No se concedió igual importancia a todos los atributos. En la figura 1 se muestra gráficamente el número de veces que seleccionaron cada atributo como uno de los tres más importantes. Los de mayor importancia fueron la creatividad, conocimientos del negocio del cliente, preocupación por las necesidades de publicidad del cliente y orientación a resultados. Los menos importantes fueron la sinceridad, preocupación por el seguimiento, disposición a trabajar intensamente, disponibilidad, capacidad para colocar rápidamente los anuncios y cooperación.

;;

^R;

Parte VI: Proyecto de investigación También se descubrieron diferencias significativas cuando se realizaron pruebas de las frecuencias observadas y esperadas de las características de los medios publicitarios (anexo 2). Se rechazó la hipótesis de que cada una de las características tenía igual importancia. En la figura 2 se ilustran las frecuencias observadas de cada característica. Las características más importantes fueron si los anuncios mejoraban el volumen de

ventas, generaban reconocimiento del negocio, eran costosos y las personas les prestaban atención. Las características menos importantes comprendieron si los anuncios eran de alta calidad, se tenían pruebas de que llegaban a un mercado conocido, eran creativos, se precisaba su repetición para que fueran efectivos, resultaron fáciles de vigilar o si se dificultaba el proceso de contratación de anuncios.

ANEXO 1 Elemento núm. Frecuencias observadas Frecuencias esperadas Estadísticamente significativo, p < 0.001. *gl = grados de libertad

FIGURA 1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

75

98

28

122

15

8

47

99

17

1

5

23

Todas las celdas = 43.83

gl* = 1

x2 = 444.35a

716


^^^^^9| Elemento núm.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Frecuencias observadas

91

54

23

73

80

11

17

18

75

13

48

23

Frecuencias esperadas

Todas las celdas = 43.83

Estadísticamente significativo, p < 0.001.

ijictiii^^^B

gl = 11

x

2

= 222.67a

CASOS DE LA PARTE VI

I CASO VI.A Wisconsin Power & Light (C) 1 En respuesta a la tendencia creciente entre los consumidores con mayor sensibilidad ambiental, Wisconsin Power & Light (WP&L) adoptó diversas iniciativas ambientales muy notorias. Esos programas ecológicos se incluyeron en el paquete BuySmart, del conjunto de programas de administración de la demanda de WP&L, y tienen como fin estimular la conservación de la energía entre los clientes residenciales, comerciales e industriales de la compañía. Entre los ejemplos de programas específicos se incluyeron los descuentos en aparatos electrodomésticos, análisis de energía, asesoría en intemperización y programas de préstamos para el mejoramiento del uso de la energía en el hogar. Todo el proceso previo de investigación de mercados y recopilación de información se enfocó principalmente en los temas desde la perspectiva del consumidor, como la evaluación del efecto neto del programa en el ahorro de energía y demanda, así como la estimación de los porcentajes de individuos que habían emprendido por propia cuenta medidas de conservación de la energía incluidas en el programa, inclusive a falta de éste. Además, se había diseñado un estudio, que se realizaba en ese momento, para evaluar e identificar las actitudes y opiniones de los clientes hacia el diseño, implantación, características y prestación de los programas residenciales. Después de examinar la perspectiva de los clientes, el objetivo siguiente de WP&L era enfocarse en obtener información de otros participantes en el programa, a saber, sus empleados y las instituciones financieras. El enfoque de la investigación inmediata de WP&L era emprender un estudio del programa de préstamos para el mejoramiento de la administración de la energía en el hogar, incluido en el paquete BuySmart. Dicho programa se inició en 1987 y se diseñó con el fin de proporcionar financiamiento blando a los clientes residenciales de gas y energía eléctrica de la compañía para medidas de conservación de la energía e intemperización. Los préstamos a bajas tasas de interés garantizadas se proporcionan a través de los representantes de cuenta de WP&L, conjuntamente con las instituciones financieras participantes y socios comerciales. Los procedimientos para obtener el préstamo se inician con una "auditoría" de energía de la vivienda del cliente interesado, con el fin de determinar las medidas apropiadas de conservación de la energía. Una vez que el cliente decide cuáles medidas emprender, el representante de WP&L le auxilia para obtener un préstamo blando de una de las instituciones bancarias locales participantes. Al término de los proyectos, los representantes de WP&L emprenden una inspección de los trabajos realizados, mediante la selección de una muestra aleatoria de participantes. Las medidas de conservación de la energía disponibles con este programa incluyen la instalación de hornos/calentadores de gas natural, alternadores de ventilación automática, dispositivos de ignición intermitente, bombas térmicas y calefactores de agua de bombas térmicas. Entre las mejoras estructurales posibles, se incluyen el aislamiento en el ático/muros/sótano, ventanas y puertas de tormenta, aislamiento de alféizares y aislamiento térmico en ventanas. 1

Se agradecen las contribuciones de Kavita Maini y Paul Metz al desarrollo de este caso, así como la autorización de Wisconsin Power & Light para usar el material incluido.

Propósito El objetivo principal del estudio era identificar formas de mejorar el programa de préstamos para mejoramiento del uso de la energía desde el punto de vista de las instituciones financieras. De manera específica, era necesario obtener respuestas sobre los temas siguientes: • Detectar la motivación de las instituciones financieras para participar en el programa. • Determinar cómo las instituciones financieras obtienen información sobre los diversos cambios/actualizaciones del programa. • Identificar el modo en que las instituciones financieras promueven el programa. • Evaluar el programa actual en cuanto a sus características administrativas y programáticas. • Determinar el tipo de análisis de crédito que emprenden las instituciones bancarias. • Identificar formas de minimizar la tasa de incumplimiento de los pagos desde el punto de vista de las instituciones financieras. • Evaluar el compromiso de los bancos con el programa. • Identificar la opinión de los bancos respecto del programa en su totalidad. • Identificar si la razón de la falta de actividad de préstamos en algunas instituciones financieras radica en la carencia de una base de clientes. Métodos WP&L decidió someter a una encuesta telefónica a las instituciones financieras participantes para recopilar los datos del estudio. La compañía utilizó dos listas de instituciones bancarias que proporcionó el personal de mercadotecnia residencial para seleccionar la muestra de la encuesta. Con las listas, se identificaron 124 instituciones financieras participantes. Sin embargo, se descubrió que una de las listas contenía 15 nombres más que la otra. De manera específica, no se mencionaban algunas sucursales de bancos importantes en una de las listas. No obstante, se incluyó las 124 instituciones (con sucursales), entre ellas las 15 que aparecían en una sola lista, en el conjunto de nombres del cual se seleccionó la muestra. El conjunto de nombres de la muestra se estratificó en tres grupos, con base en su actividad de otorgamiento de préstamos durante el 2000. Los grupos fueron los siguientes:

Grupo

Número de instituciones

Actividad de préstamos en 2000

1 2 3

44 40 40

O 1-7 8-54

718


La muestra de la encuesta consistió en 20 instituciones seleccionadas de manera sistemática de los grupos 2 y 3, así como 10 seleccionadas al azar del grupo 1. Las 40 instituciones seleccionadas de los grupos 2 y 3 formaron la base de la muestra en que estaba más interesada WP&L (lo cual se debió a que cada una de esas 40 instituciones tuvieron actividad de préstamos en el año referido). Por consiguiente, WP&L recurrió a un procedimiento de selección sistemática en este grupo clave, con el fin de garantizar que la muestra fuera representativa de la población y mejorar su eficiencia estadística. El tamaño de la muestra (n - 40) se basó en el juicio. La selección aleatoria de 10 instituciones del grupo 1 tuvo como objetivo explorar las razones hipotéticas de la falta de actividad de préstamos. Estas 10 instituciones fueron interrogadas con una versión abreviada de la encuesta telefónica, enfocada sólo en su falta de actividad. Todos los distritos del territorio de servicio de WP&L recibieron notificación con 15 días de anticipación en cuanto a la realización de la encuesta. Ésta se diseñó para responder a los objetivos de la investigación mediante preguntas cerradas

y abiertas. El cuestionario de la encuesta fue sometido a prueba y se modificó antes de su administración definitiva. Todas las entrevistas se realizaron durante una semana y estuvieron a cargo del gerente del proyecto y un asistente de investigación, ambos empleados del departamento de mercadotecnia de WP&L. Una de las preguntas abiertas en la encuesta pedía a las instituciones financieras que indicaran los beneficios derivados de su participación en el programa de préstamos. La redacción de la encuesta era como sigue: P. 6 ¿Su banco se beneficia en forma alguna al participar en este programa? 1 Sí 2 No

P. 7 ¿Podría explicar su respuesta? Se pensaba que las respuestas a esta pregunta podrían usarse para varios objetivos de la investigación. Por principio de cuentas, aportarían información cualitativa acerca de la motivación

f^ ^ ^L^f^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^tl^ ^ ^ ^f^ f fSfSSEÍ^ H^Í^ ^ ^ ^&'f 1. Tener un nuevo cliente de préstamos. Al cliente le agrada el hecho de que el préstamo esté garantizado. 2. Tener relación con WP&L es bueno para las relaciones públicas. Además, no perdemos nada. Es un programa sin riesgos. 3. Sirve para cumplir con las leyes de requisitos de reinversión de crédito. 4. Obtener nuevos clientes. Algunas personas de otras localidades no pueden participar en el programa de préstamos a través de su banco. 5. Obtener algo de utilidad en el proceso. 6. Tener acceso a más clientes y, por ende, venderles otros servicios. Nos permite mantenernos competitivos. Además, relacionarse con WP&L es bueno para las relaciones públicas. 7. Brindar otros servicios al cliente. Nos ayuda a mantenernos competitivos. 8. Mejorar nuestro servicio a clientes proporcionándoles un servicio adicional. Nos ayuda a mantenernos competitivos. 9. Nos permite brindar otros servicios. También sirve para ampliar nuestra lista de contactos de clientes. 10. Generar ingresos por intereses. Los clientes se forman una opinión más favorable del banco porque el programa es realmente bueno. 11. Obtener nuevos clientes. Además, el programa ayuda a tener más préstamos, lo que a su vez sirve para generar ingresos. 12. Obtener ingresos por intereses. 13. Brindar otros servicio a nuestros clientes. 14. Es un servicio adicional que amplía nuestros ofrecimientos. Los clientes regresan para solicitar otros préstamos. 15. Cumplir con las leyes de reinversión de crédito. Además, relacionarse con WP&L es bueno para las relaciones públicas. 16. Cumplir con las leyes de reinversión de crédito. Asimismo, tener más préstamos significa más ingresos para el banco y que una mayor proporción puede reinvertirse en la comunidad.

17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24.

Brindar un servicio más a nuestros clientes. Cumplir con las leyes de reinversión de crédito. Tener otro servicio para brindarlo a nuestros clientes. Es bueno para las relaciones públicas. Brindar otro servicio a nuestros clientes. Obtener nuevos clientes. Es bueno para nuestros clientes. Ya no se tienen beneficios. Son muchas las restricciones. Debería haber más opciones. 25. Participamos por las leyes de reinversión de crédito. 26. Podemos brindar otro servicio a nuestros clientes. 27. No se obtienen beneficios, ya que se excluyen muchas opciones buenas. 28. Cumplir con los requisitos de las leyes de reinversión de crédito. Brindamos a nuestros clientes un servicio con muy buenas calificaciones. 29. Obtenemos nuevos clientes. 30. Desde el punto de vista financiero, obtenemos más dinero al otorgar préstamos fuera del programa. 31. Brindamos otro servicio a nuestros clientes. 32. Participamos a causa de las leyes de reinversión de crédito. 33. Obtenemos ganancias con los intereses. 34. Atraer nuevos clientes. 35. Es bueno para las relaciones públicas. 36. Brindamos otro servicio y nos permite ayudar a personas que realmente necesitan el préstamo. 37. Brindamos otro servicio a nuestros clientes y a la comunidad. 38. Nos ayuda a brindar otro servicio a nuestros clientes y a la comunidad. 39. Nuestro volumen no es suficientemente alto como para decir que realmente exista un beneficio. 40. Brindamos otro servicio a nuestros clientes.

Casos de la parte VI de las instituciones financieras para participar en el programa. En segundo término, ayudarían a explicar el grado de compromiso de las instituciones bancarias con el programa y a identificar las razones de que los bancos promuevan o no el programa. Por último, los beneficios citados en la respuesta servirían para que WP&L entienda la opinión global de los bancos respecto del programa. En el anexo VI.A. 1, se presenta una lista de respuestas, citadas al pie de la letra.

/cJÜRt:--

miento de las respuestas en categorías que ayuden a que WP&L entienda los beneficios percibidos en el programa de préstamos. 2. ¿Qué ventajas obtiene el investigador al codificar los datos de las respuestas a preguntas abiertas? 3. ¿Qué recomendaciones haría a WP&L acerca del programa de préstamos, con base en lo que indican las respuestas a las preguntas abiertas?

Preguntas 1. Sintetice las respuestas citadas en el anexo mediante la elaboración de un conjunto de códigos y el ulterior agrupa-

CASO VI.B Star Equipment' Star Equipment es una compañía de la lista Fortune 500 que fabrica equipo con tecnología de punta para diversos usos. Su división de productos de oficina es uno de los tres principales fabricantes de equipo de oficina del mundo. Tradicionalmente, su principal competidor en esta categoría ha sido Vetra, fabricante estadounidense de equipo de oficina de vanguardia. Sin embargo, a partir de la década de 1980 y durante la de 1990, ha logrado penetración importante en el mercado estadounidense la empresa Calt, fabricante extranjero de equipos de oficina. Además, Star Equipment enfrenta una competencia significativa de diversas empresas de equipo de oficina especializadas y más pequeñas. Con el fin de que la división de productos de oficina de Star Equipment continúe siendo rentable ante la competencia creciente, los gerentes de la división delinearon cuatro estrategias para promover las ventas: 1) identificar las cuentas clave de productos de oficina de la compañía, 2) examinar el proceso de decisión de compra en esas cuentas clave, 3) determinar los servicios críticos del proveedor que buscan esas cuentas y 4) evaluar la posición de la compañía y de sus dos competidores principales en relación con esas características decisivas. 'Se agradece la contribución de Sara L. Pitterle al desarrollo de este caso.

Método de investigación El equipo de investigación de Star Equipment diseñó un proyecto de investigación de dos etapas, que comprendía investigaciones primaria y secundaria, para recopilar la información identificada en las cuatro estrategias mencionadas. La primera etapa del proyecto abarcó una investigación secundaria exhaustiva, junto con entrevistas profundas internas y extemas, para identificar los atributos que como proveedor son importantes para sus clientes de equipo de oficina. Se identificaron 13 características del proveedor como provistas de cierta importancia para los clientes. Las trece características se incluyeron en una encuesta, en que se pedía a los encuestados que seleccionaran las cuatro características de mayor importancia y las cuatro más insignificantes. También se pidió a los participantes que calificaran a los proveedores que su compañía consideró para su compra más reciente de equipos de oficina en relación con cada uno de los atributos. Puesto que la empresa estaba interesada principalmente en sus propias calificaciones de rendimiento, junto con la de sus dos competidores principales, Calt y Vetra, se mencionó específicamente a las tres empresas en la pregunta 3 de la encuesta, además de incluir una columna titulada "otra" para las calificaciones relativas a proveedores más pequeños que hubieran sido considerados.

ANEXO VI.B.1

P1. Pensando específicamente en su decisión de compra más reciente de equipos de oficina, enumere a todos los proveedores considerados en esta decisión. Por proveedor, nos referimos a la compañía que fabrica el equipo. 7-8 9-10 11-12 13-14 P2. A continuación se enumeran características del proveedor que podrían usarse para tomar una decisión acerca de cuál equipo comprar. De nuevo en referencia con su decisión de compra más reciente: A. Ponga una marca (S) en las cuatro (4) características del proveedor más importantes para su decisión de compra. B. Ponga una marca O en las cuatro (4) características del proveedor menos importantes para su decisión de compra. continúa

72§ ;


ANEXO VI.B.1

Características del proveedor

a.

A

B

Las más importantes (marcar 4)

Las menos importantes (marcar 4)

El proveedor valora una relación a largo plazo y trabaja para satisfacer las necesidades específicas de mi organización b. Mis relaciones con los representantes de ventas y de soporte técnico del proveedor son fluidas y productivas c. El proveedor facilita a mi organización el proceso de toma de decisiones d. El proveedor tiene políticas de precios razonables de sus productos y servicios e. La organización de servicio del proveedor responde a las necesidades de mi organización f. El proveedor ofrece una línea amplia de productos confiables, que satisface las necesidades de mi organización g- Las soluciones del proveedor posibilitan que mi organización use eficientemente el personal, espacio y recursos h. El proveedor ofrece software que aumenta la productividad y satisfacción de mi departamento y mis empleados i. Los productos del proveedor son fáciles de usar j- Las soluciones del proveedor ayudan al crecimiento de mi negocio k. Las soluciones del proveedor me brindan la capacidad de ofrecer una respuesta rápida a las necesidades de mis clientes I. El proveedor brinda a mi compañía soluciones que protegen la seguridad y legalidad de la información m. El proveedor brinda hoy a mi empresa adelantos tecnológicos que pueden aprovecharse para satisfacer nuestras necesidades futuras

01 D

15-16/

01 D

23-247

02 D

17-187

02 D

25-267

03 D 04 D 05 D

19-207 21-227

03 D 04 D 05 D

27-287 29-307

06 D

06 D

07 D

07 D

08 D

08 D

09 D 10D 11D

09 D 10D 11D

12D

12D

13D

13D

P3. Use la escala siguiente y escf iba el número (en cada casilla) que describa óptimamente cuan bien cada uno de los proveedores siguientes satisfizo sus expectativas durante su decisión de compra más reciente. 1= Las satisfizo completamente

2= Las satisfizo hasta cierto punto

3= Ni las satisfizo ni las dejó insatisfechas

4= Hasta cierto punto insatisfechas

Características del proveedor a. b. c. d. e. f. g. h. i. j.

El proveedor valora una relación de largo plazo y trabaja para satisfacer las necesidades específicas de mi organización Mis relaciones con los representantes de ventas y de soporte técnico del proveedor son fluidas y productivas El proveedor facilita a mi organización el proceso de toma de decisiones El proveedor tiene políticas de precios razonables de sus productos y servicios La organización de servicio del proveedor responde a las necesidades de mi organización El proveedor ofrece una línea amplia de productos confiables, que satisface las necesidades de mi organización Las soluciones del proveedor posibilitan que mi organización use eficientemente el personal, espacio y recursos El proveedor ofrece software que aumenta la productividad y satisfacción de mi departamento y mis empleados Los productos del proveedor son fáciles de usar Las soluciones del proveedor ayudan al crecimiento de mi negocio

0= Node manera apropiada

5= No las satisfizo en absoluto

Star

Calt

Vetra

Otra

D

317

D

447

D

577

D 707

D

327

D

457

D

587

D 717

D D D

337 347 357

D D D

467 477 487

D D D

597 607 617

D 727 D 737 D 747

D

367

D

497

D

627

D 757

D

377

D

507

D

637

D 767

D

387

D

517

D

647

D 777

D D

397 407

D D

527 537

D D

657 667

D 787 D 797

721

Casos déla parte VI ANEXO VI.B.1

k.

Las soluciones del proveedor me brindan la capacidad de ofrecer una respuesta rápida a las necesidades de mis clientes I. El proveedor brinda a mi compañía soluciones que protegen la seguridad y legalidad de la información m. El proveedor brinda hoy a mi empresa adelantos tecnológicos que pueden aprovecharse para satisfacer nuestras necesidades futuras

D

417

D

54/

D

67/

D 807

D

427

D

557

D

687

D 81 /

D

437

D

567

D

697

D 82/

P4. ¿Con qué frecuencia adquiere equipo nuevo? 1 D Menos de un año 2 D Menos de 3 años

3D Menos de 6 años 4 D 6 años o más

837

P5. ¿Dónde adquiere su egu/po? (Marque todas las aplicables.) 1 D Directamente del fabricante 2D Distribuidor

3D Vendedor 4D Otro (especificar):

84-877

P6. ¿Dónde adquiere sus insumos y software?(Marque todas las aplicables.) 1 D Fabricante 2 D Pedido por correo 3 D Distribuidor por contrato 4D Grupo de compra 5 D Proveedor de insumos

6D 7D 8D 9D 10 D

Tienda pequeña Supertienda Almacén de membresía Distribuidor Otro (especificar):

P7. ¿Cuáles son las razones para usar a esos proveedores y software?(Marque todas las aplicables.) 1 D Reputación del proveedor 5 D Recomendación 2 D Calidad del producto 6 D Tiempo de entrega 3 D Rendimiento del producto 7 D Precio 4 D Facilidad de colocación de pedidos 8 D Otro (especificar): P8. ¿Adquiere, renta o arrienda financieramente su equipo?(Marque todas las aplicables.) 1 D Compra 3 D Arrendamiento financiero 2 D Renta 4 D Otra (especificar): P9. ¿Cuál de las afirmaciones siguientes describe óptimamente dónde se toman estos tipos de decisiones de compra en su compañía? 1 D En las oficinas corporativas para todas las ubicaciones 2 D En cada ubicación o sucursal de la compañía 3D En el nivel departamental de cada ubicación 4 D Mi compañía sólo tiene una oficina o ubicación 5 D Otra (especificar):

El cuestionario del anexo VI.B.l se envió por correo a 812 encuestados que consideraban la compra de equipos de oficina o los habían adquirido en los últimos dos años. La muestra se obtuvo de las listas de clientes de Star y sus distribuidores de equipos de oficina. Se usó un incentivo de 10 dólares para alentar las respuestas. No se identificó al patrocinador de la investigación y la recopilación de datos se coordinó a través de una empresa de investigación independiente. De los envíos por correo originales, se recibieron 300 cuestionarios utilizables. En el anexo VI.B.2 se muestra su codificación.

88-987

99-1067

107-1107

111/

La muestra Star Equipment pudo identificar al fabricante principal de equipo de oficina de cada uno de los 300 encuestados. Esa información se incluye en el anexo VI.B.3. La lista de los proveedores de equipo que consideraron los encuestados en su compra de equipo más reciente se enumera en el anexo VI.B.4. Por último, en el anexo VI.B.5 se resumen las variables seleccionadas como más importantes y menos importantes por los encuestados.

722

;


ANEXO VI.B.2

Columnas

1-5 6

7-8 9-10 11-12 13-14

15-22

23-30 31

32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

Contenido Número de identificación del encuestado Principal fabricante de equipo para el encuestado actualmente; precodificado, no es una pregunta del cuestionario. Fabricante: 1 = Star 2 = Vetra 3 = Calt 4 = Snap 5 = Reggies P1. Proveedores considerados en la compra más reciente Proveedor 1 (véase código de proveedor a continuación) Proveedor 2 Proveedor 3 Proveedor 4 Códigos de proveedores 1 = Calt 2 = Star 3 = Reggies 4 = Snap 5 = Vetra 94 = Sin selección alguna 95 = Otro proveedor 98 = No sabe P2. Las cuatro características más importantes del proveedor (Véase la definición de los códigos 01-13 en el cuestionario) P2. Las cuatro características menos importantes de proveedor (Véase la definición de los códigos 01-13 en el cuestionario) P3a, Calificación de Calt en cuanto al grado de satisfacción de expectativas por el proveedor (Véanse las definiciones de características a-m y valores de escala en el cuestionario) P3b P3c P3d P3e P3f P3g P3h P3i P3j P3k P3I P3m P3a, Calificación de Star en cuanto al grado de satisfacción de expectativas por el proveedor (Véanse las definiciones de características a-m y valores de escala en el cuestionario) P3b P3c P3d P3e P3f P3g P3h

Casos de la parte VI

723

ANEXO VI.B.2 52 53 54

P3¡ P3j P3k

55

P3I

56 57

P3m P3a, Calificación de Vetra en cuanto al grado de satisfacción de expectativas por el proveedor (Véanse las definiciones de características a-m y valores de escala en el cuestionario)

58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

P3b P3c P3d P3e P3f P3g P3h P3i P3j P3k p3l p3m

71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82

P3b P3c P3d P3e P3f P3g P3h P3¡ P3j P3k p3l p3m

70

83 84 85 86 87 88-96

97-98

P3a, Calificación de "Otro proveedor" en cuanto al grado de satisfacción de expectativas por el proveedor (Véanse las definiciones de características a-m y valores de escala en el cuestionario)

P4. ¿Cada cuánto tiempo compra este equipo? P5. Adquiere equipo de fabricantes De distribuidores De agentes De otros P6. ¿Dónde adquiere insumes? 1 = Fabricante 2 = Pedido por correo 3 = Distribuidor por contrato 4 = Grupo de compra 5 = Minorista de insumes 6 = Tienda pequeña 7 = Supertienda 8 = Almacén de membresía 9 = Distribuidor 10 = Otro continúa

724


ANEXO VI.B.2

99-106

107 108 109 110 111

P7. Razones de uso de proveedores 1 = Reputación del proveedor 2 = Calidad del producto 3 = Funcionamiento del producto 4 = Facilidad de colocación de pedidos 5 = Recomendación 6 = Tiempo de entrega 7 = Precio 8 = Otra P8. Compra de equipo Renta de equipo Arrendamiento financiero de equipo Otra P9. ¿Dónde se toman las decisiones de compra¿

ANEXO VI.B.3

Fabricante Vetra Star Calt Snap Reggies

Frecuencia

Porcentaje de la muestra

87 61 32 22

33 29 20 11 7

Frecuencia

Porcentaje de la muestra

ANEXO VLB.4 Fabricante Vetra Star Calt Otros proveedores Snap Reggies

Preguntas 1. Star Equipment pretendía que el llenado del cuestionario del anexo VI.B.l estuviera en manos de la persona que se encarga de la compra del equipo de oficina. ¿Es una encuesta por correo la forma más apropiada de llegar a esas personas? Explique sus respuestas. 2. ¿Acaso la realización de una investigación secundaria mediante entrevistas profundas es una forma apropiada de generar las características de proveedores primarios para esta encuesta? Fundamente su contestación. 3. Lea minuciosamente los 13 enunciados de características de los proveedores. ¿Son apropiados para una encuesta por correo? ¿Acaso estos enunciados específicos entrañan problemas para los encuestados? Desarrolle su respuesta.

166 109 109

97 57 46

55 36 36 32 19 15

4. La muestra seleccionada para este estudio se generó a partir de las listas de ventas de Star Equipment y sus distribuidores. ¿Acaso el uso de esas listas como marcos de muestreo llevó a una muestra con sesgo? Explique su respuesta. 5. Use el cuestionario y el formato de codificación de los anexos VI.B.l y VI.B.2 para indicar cuántas variables se necesitaron en la captura completa de las respuestas de las preguntas 6 y 7. Identifique los problemas que podrían surgir con este formato de codificación específico. 6. Use datos que le proporcionará su instructor o profesor para generar tabulaciones unidireccionales relativas a las preguntas 6 y 7 (columnas 88-106). ¿Cómo se explican estas frecuencias? ¿Existe una mejor forma de codificar esas preguntas para evitar este tipo de problemas?


725

A N E X O VI. B. 5

LOS MENOS IMPORTANTES

LOS MÁS IMPORTANTES Atributo

1

2

3

4

1

2

3

a b c d e f

183 48 8 37 12 2 4 1 2 3 0 0 0 300

0 75 13 101 71 16 6 10 3 2 3 0 0 300

0 0 5 40 104 47 16 30 31 11 9 6 0

0 0 0 2 26 29 5 21 102 23 24 1 62

0 8 32 7 5 35 62 29 10 49 37 7 0

299

295

33 44 110 4 1 26 37 9 4 13 4 0 0 285

0 0 3 0 1 12 21 25 16 45 54 91 3 271

g

h i j k 1 m Total

7. ¿Son todavía utilizables en este análisis los datos de las columnas 88-106? Justifique su respuesta. 8. El equipo de investigación de Star Equipment necesita agrupar a los encuestados con base en la similitud de los atributos seleccionados como importantes o insignificantes. Así pues, la pregunta 2 es crítica para el éxito del proyecto. Después de observar el anexo VI.B.5, ¿considera que los

281

4 0 0 0 0

1

0

1

8 4 5 11 130 104 264

encuestados respondieron correctamente a esta pregunta? ¿Qué debe hacerse con los casos de respuestas incorrectas? Justifique su respuesta. 9. ¿Cómo recodificaría los datos de la pregunta 3 para facilitar su interpretación? ¿Cómo manejaría la respuesta O ("No es apropiado") de esta pregunta?

CASO VI.C Producciones TIM (B) Producciones TIM se formó en 1965 para "producir teatro de máxima calidad". Su misión es garantizar que los esfuerzos de TIM incluyan a toda la familia. A fin de medir su logro actual y futuro de este objetivo, TIM necesita conocer cuál es realmente su auditorio en cuanto a sus características demográficas, psicográficas y de exposición a medios. El equipo de investigación de TIM decidió estudiar al auditorio de su producción de Para matar a un sinsonte. El estudio tenía tres objetivos principales: 1) elaborar un perfil del auditorio que incluyera los datos demográficos y de exposición a medios, 2) tener un marco de referencia y un instrumento de recopilación de datos para investigaciones de mercado futuras y 3) elaborar una lista de posibles suscriptores de abonos para la temporada. La empresa nunca había realizado investigaciones de mercados, por lo que no se tenía información secundaria interna. La información secundaria externa sirvió de guía en cuanto a los tipos de preguntas que se harían en este cuestionario y la redacción apropiada de esas preguntas. El cuestionario se muestra en el anexo IV.D.l, del caso IV.D, el final del capítulo 14. 1

Se agradece la contribución de Sara L. Pitterle al desarrollo de este caso.

Los acomodadores voluntarios de TIM distribuyeron el cuestionario al final de cada una de las 15 representaciones de Para matar a un sinsonte. El número de cuestionario llenados en cada representación varió con el de espectadores. En total, se obtuvieron 1016 cuestionarios utilizables. El sistema de codificación de los datos de la encuesta se presenta en el anexo VI.C. 1. El equipo de investigación pretende analizar los datos para conocer el perfil general del auditorio de TIM y las diferencias en los perfiles del auditorio entre diferentes representaciones de una misma producción. Preguntas 1. Analice las consecuencias, para el equipo de mercadotecnia de Producciones TIM, de que haya diferencias significativas entre los perfiles demográficos de las personas que asisten a las representaciones vespertinas y nocturnas. 2. Genere hipótesis a priori acerca de los perfiles demográficos del auditorio de las representaciones de Para matar a un sinsonte. Identifique las tabulaciones cruzadas necesarias para verificar sus hipótesis. Explique por qué se requieren esas tabulaciones en particular.

72S


ANEXO VI.C.1

Columna(s)

Número de pregunta

Variable

1

Fin de semana de la representación

2

Día y hora de la representación

3-4

Representación en la producción

5-7

1

Código postal (últimos tres dígitos)

8

2a

Primera asistencia a una producción de TIM

9-22

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23-28 23 24 25 26

2b 2c 2d 2e 2f 29 2h 2i 2j

2k 21 2m 2n 2o 3a 3b 3c 3d

Asistencia anterior a producciones de TIM Abonado de la temporada 1999/2000 El viento en los sauces Villancico navideño 1999 Babarll, planea asistir Abonado de la temporada 1998/1999 Zapatos rojos Villancico navideño 1998 Ana de los mil días Narnia Abonado de la temporada 1997/1998 La Bella y la Bestia Villancico navideño 1997 Recuerdos de mi madre Babar el Elefante Quién le acompaña hoy Nadie Amigos adultos Cónyuge/compañero Menores de edad sin parentesco

Especificación de código 1 = Primer fin de semana 2 = Segundo fin de semana 3 = Tercer fin de semana 1 = Viernes, 7:30 p.m. 2 = Sábado, 3:30 p.m. 3 = Sábado, 7:30 p.m. 4 = Domingo, 1:00 p.m. 5 = Domingo, 3:30 p.m. 1 = Fin de semana 1, representación 1 2 = Fin de semana 1, representación 2 3 = Fin de semana 1, representación 3 4 = Fin de semana 1, representación 4 5 = Fin de semana 1, representación 5 6 = Fin de semana 2, representación 1 7 = Fin de semana 2, representación 2 8 = Fin de semana 2, representación 3 9 = Fin de semana 2, representación 4 10 = Fin de semana 2, representación 5 11 = Fin de semana 3, representación 1 12 = Fin de semana 3, representación 2 13 = Fin de semana 3, representación 3 14 = Fin de semana 3, representación 4 15 = Fin de semana 3, representación 5 999 = Sin respuesta 000 = Fuera de 53XXX XXX = otras combinaciones de dígitos 1 = Sí, marca en casilla 2 = No, marca en casilla Preguntas 2b-2o 1 =Sí, marca en casilla 2 = No, marca en casilla

Preguntas 3a-3f 1 = Sí, marca en casilla 2 = No, marca en casilla 9 = En blanco = Sin respuesta

Cosos de lo porte VI

727

ANEXO VI.C.1

Columna(s) 27 28 29-34 29 30 31 32 33 34 35-40 35 36 37 38 39 40 41-55

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57-62 57 58 59 60 61 62 63 64

Número de pregunta

Variable

3e 3f

Mis hijos Otras familias

4a 4b 4c 4d 4e 4f

Nadie Uno o más amigos adultos Mi cónyuge/pareja Menores de edad sin parentesco Mis hijos Otras familias Participación en actividades de TIM Clases de teatro vespertinas Escuela de verano Audiciones Representaciones No hemos participado No sabíamos que se podía Exposición en los medios de Cómo matara un sinsonte Folleto de la temporada Cartel Artículo en el periódico El Estado Artículo en el periódico La Capital Artículo en el periódico El Istmo Otro artículo Anuncio en el periódico El Estado Anuncio en el periódico La Capital Anuncio en el periódico El Istmo Otro anuncio Radio Televisión Revista Otras personas Otros medios/exposición

6a 6b 6c 6d 6e 6f

6g

6h 6i 6j 6k 61 6m 6n 6o 7 8a 8b 8c 8d 8e 8f 9 10

Asistió porque conoce a un miembro del elenco

Eventos a los que asistió los últimos seis meses Deportes Museos Cine Conferencias Conciertos en vivo Otras representaciones teatrales Género del encuestado Categoría de edad del encuestado

Especificación de código

Preguntas 4a-4f 1 = Sí, marca en casilla 2= No, marca en casilla 9 = En blanco = Sin respuesta

Preguntas 5a-5f 1 = Sí, marca en casilla 2= No, marca en casilla 9 = En blanco = Sin respuesta

Preguntas 6a-6o 1 = Sí, marca en casilla 2 = No, marca en casilla 9 = En blanco = Sin respuesta

1 = Sí; 2 = No; 9 = Sin respuesta

Preguntas 8a-8f 1 = Sí, marca en casilla 2 = No, marca en casilla 9 = En blanco = Sin respuesta

a 1 = Femenino; 0 = Masculino; 9 == Sin respuesta 1=16-20 6 = 61-70 2 = 21-30 7 = 7 1 -80 3-31-40

65

11

Método de transporte al teatro

4 = 41-50 5 = 51-60 1 = Caminando 2 = Automóvil 3 = Autobús

8 = 81-100

9 = Sin respuesta 4 = Otro medio 9 = Sin respuesta continúa

728


ANEXO VI.C.1

Columna(s)

Número de pregunta

Variable

Especificación de código

66

12

Distancia recorrida hasta el teatro

1 = En el mismo barrio 2 = Menos de 10 kilómetros 3 = 10-15 kilómetros 4 = Más de 15 kilómetros 9 = Sin respuesta

67

13

Tiempo de vivir en el barrio donde se ubica el teatro

68

14

Nivel de estudios

69

15

Ingreso anual familiar

70 71

16 17

Familia con ingreso de dos adultos Número de miembros de la familia

18a 18b 18c 18d 18e 18f 18g 19 20

Número de hijos en las diversas categorías de estudios Todavía no asisten a la escuela Jardín de niños-3° de primaria 4°-6° de primaria Secundaria Bachillerato Universidad Otra ¿Le gustaría estar en nuestra lista de correos? Miembro de TIM

1 = No vivo allí 2 = Me acabo de mudar allí 3 = 1-3 años 4 = 4-7 años 5 = Más de 7 años 9 = Sin respuesta 1 = Una parte del bachillerato 2 = Terminé el bachillerato 3 = Una parte de la licenciatura 4 = Terminé la licenciatura 5 = Una parte de un posgrado 6 = Terminé un posgrado 7 = Más alto 9 = Sin respuesta 1 = Menor de 20 000 2 = 21 000-30 000 3 = 31 000-40 000 4 = 41 000-50000 5 = Más de 50 000 6 = No estoy seguro(a) 7 = Preferiría no contestar 9 = Sin respuesta 9 = Sin respuesta 1 = Sí; 2 = No; 1 = 1 (persona) 5=5 2 =2 6 =6 7 = Más 3 =3 9 = Sin respuesta 4 =4 Preguntas 18a-18g 1,2,... = Sí, # = Cantidad O = Ninguno, casilla sin marca 9 = En blanco = Sin respuesta

72-78 72 73 74 75 76 77 78 79

3. Use los datos que proporcione su instructor o profesor y genere tabulaciones unidireccionales de esos datos. Analice los resultados generales de esas tabulaciones. 4. Genere tabulaciones cruzadas de su propia elección. ¿Cuáles recomendaciones haría a Producciones TIM con

1 = Sí; O = No; 9 = Sin respuesta 1 = Sí; O = No; 9 = Sin respuesta

base en esas tablas? ¿Se trata de recomendaciones sobre las cuales se pueda actuar? Explique sus respuestas. 5. ¿Cuáles son las limitaciones de estos perfiles? Explique su respuesta.

Casos de la porte VI

729

CASO VI.D Compañía Editorial de Ideas Juveniles (B) 1 Tres años atrás, Linda Hernández y Teresa Martínez fundaron Compañía Editorial de Ideas Juveniles. Hasta la fecha, la compañía ha publicado dos novelas, Ilusiones del verano y Decisiones finales, ambas escritas por Linda. Las novelas se enfocan en varios temas sociales y políticos de debate, y están dirigidas a adolescentes de 15 a 18 años de edad. Ambas recibieron buenas críticas, si bien sus resultados comerciales han sido insatisfactorios. Los distribuidores se han mostrado renuentes a distribuirlas, en la creencia de que no hay una demanda de mercado real para este tipo de novelas. Sin embargo, Linda sostiene que sus novelas atraen a los adolescentes, en particular a los "no conformistas": según su propia definición, los que se interesan en temas políticos y sociales.

Se elaboró un cuestionario y se administró a 166 adolescentes del grupo de edad previsto. Una parte del cuestionario se muestra en el anexo VI.D.l; note la inclusión de una escala para medir el concepto de inconformismo.

Preguntas 1. En las preguntas 13-25 del anexo VI.D.l se intenta medula inconformidad. Defina "inconformidad" con base en esas preguntas. ¿Qué tan bien encajan las preguntas en el concepto? ¿Cuáles otras preguntas podrían (o deberían) haberse incluido?

En un esfuerzo por obtener información sobre el mercado local de adolescentes, Linda contrató los servicios de un investigador de mercados. Se diseñó un proyecto de investigación sobre la demanda potencial de los productos entre los adolescentes, así como los elementos potenciales de la mezcla de mercadotecnia.

2. Analice los datos que vienen en el disco* con tabulaciones cruzadas u otros análisis. Resuma sus resultados y elabore recomendaciones. Incluya descripciones del mercado estudiantil en general, del mercado estudiantil más probable para libros de esta naturaleza (si existen), y del mercado estudiantil "inconforme".

'Se agradece la contribución de Tom J. Brown al desarrollo de este caso.

*Este disco sólo se proporciona a los profesores que adopten este texto. Para mayores informes, comuniqúese a [email protected].

ANEXO VI.D.1

A continuación se reproduce una parte de un cuestionario administrado a adolescentes de 15 a 18 años. El cuestionario se diseñó para obtener información y opiniones sobre hábitos de lectura, preferencias de temas literarios y cuestiones afines. NOTA: Las preguntas no contestadas se codificaron como "9" o "99". En el primer grupo de preguntas, se pide a los encuestados que pongan una marca en la casilla apropiada. /. ¿Cuántos libros lee mensualmente por gusto fuera de la escuela, en promedio? D D D D

Menos de uno Uno Dos Tres

D D D D

Cuatro Cinco Seis No leo.

2. ¿Dónde obtuvo usualmente los libros que leyó por gusto durante los últimos 12 meses? D D D D D D

No leo. Biblioteca pública Biblioteca escolar Casa Prestado por otra persona Librería

D D D D D

Otro tipo de tienda Club de lectura Pedido por correo, sin incluir clubes de lectura Recibido como regalo Otra

3. ¿Cuánto pagaría en promedio por un libro encuadernado en forma rústica, recién publicado? D D D D

Menos de 3 dólares 3.00 a 3.99 4.00 a 4.99 5.00 a 5.99

D 6.00 a 6.99 D 7.00 a 7.99 D 8 dólares o más

continúa

-13I|;


A N E X O VI.D.

En la sección siguiente, se pide a los adolescentes que juzguen la importancia de diversas características de los libros en su proceso de decisión de comprar. Muy importante


Ni importante ni insignificante

Moderadamente insignificante

Del todo insignificante

4. La trama de la historia

D

D

D

D

D

5. El autor

D

D

D

D

D

6. El precio

D

D

D

D

D

A continuación, se pide a los encuestados que marquen con un círculo el número apropiado que corresponda a qué tan probable es que lean libros de las diversas categorías de temas. Muy probable

Ni probable ni improbable

Muy improbable

7. Ciencia ficción

1

2

3

4

5

6

7

8. Humor/comedia

1

2

3

4

5

6

7

9. Misterio/suspenso

1

2

3

4

5

6

7

10. Políticas

1

2

3

4

5

6

7

11. Romance

1

2

3

4

5

6

7

12. Temas/problemas sociales

1

2

3

4

5

6

7

A fin de determinar el grado en que un adolescente es "inconforme", se pide que indique su grado de acuerdo con cada una de las afirmaciones siguientes. Totalmente de acuerdo

De acuerdo

En desacuerdo


1

2

3

4

p

2

3

4

15. Encajo adecuadamente en la sociedad.

1

2

3

4

16. Respeto las opiniones de muchos adultos.

1

2

3

4

17. Me gustaría tratar de cambiar la sociedad.

1

2

3

4

18. Es importante para mí encajar en el grupo de otros estudiantes de mi edad.

1

2

3

4

1 3 . Cuando tomo decisiones, m e gusta escuc las opiniones de otras personas. 1 4 . Encabezaría u n a manifestación U S social si estuviera totalmente a favor de ella.

A

Casos de lo parte VI

7 3 1

ANEXO VI.D.1

19. Me gustaría participar en una campaña local/nacional para promover a un candidato que represente mi punto de vista.

1

2

3

4

20. Mi estilo de vida es distinto al de muchos estudiantes de mi edad.

1

2

3

4

21. Me gusta estar al día de los acontecimientos actuales.

1

2

3

4

22. No me gusta llamar la atención hacia mi persona.

1

2

3

4

23. Si tengo una opinión concluyente acerca de algo, necesito expresarla incluso si mis amigos están en desacuerdo con ella.

1

2

3

4

24. Trato de evitar los conflictos con mis padres.

1

2

3

4

25. Estar al día con las tendencias es importante para mí.

1

2

3

4

Por último, se incluyen dos preguntas de clasificación en el cuestionario. 26. ¿Cuál es tu edad? Tengo [se codifica la edad real]

anos.

27. ¿Eres hombre o mujer? D Hombre D Mujer

I CASO VI.E Oficina de Servicios Financieros Estudiantiles (B) Antecedentes Como parte de una iniciativa de servicios de calidad en una universidad, la Oficina de Servicios Estudiantiles administró un cuestionario diseñado para evaluar el grado de satisfacción que los estudiantes de licenciatura tenían con diversos servicios que se brindaban en el campus. Los resultados, que se distribuyeron entre todos los departamentos pertinentes del campus universitario, reflejaban que la Oficina de Servicios Financieros Estudiantiles tenía una de las calificaciones más bajas. Susan Solacy, directora de esa oficina, planteó varios aspectos que consideraba problemáticos con la encuesta referida: 1. La encuesta sólo incluía una pregunta relacionada directamente con el grado de satisfacción hacia su oficina, de modo que podría haber proporcionado una idea deformada de lo que realmente pensaban los estudiantes. Además, la pregunta habría captado la insatisfacción con temas sobre los cuales la oficina no tenía control, ya que el gobierno federal fijaba la mayor parte de los lineamientos financieros relativos a becas, subvenciones y préstamos. Puesto que la 'Se agradece la contribución de Neeraj Bhardawaj al desarrollo de este caso.

función de la oficina era simplemente ejecutar los procedimientos establecidos a nivel nacional, no tenía control sobre los montos de apoyo financiero disponible ni sobre las cantidades asignadas a cada solicitante. Además, el tiempo de procesamiento de solicitudes también estaba fuera del control de la oficina, ya que los estudiantes entregaban directamente los documentos respectivos al gobierno federal. 2. Todas las preguntas de la encuesta eran estructuradas (preguntas cerradas). Ello podría haber hecho que los encuestados sintieran la necesidad de responder, inclusive si no tenían opinión respecto del tema correspondiente. Éste podría haber sido el caso en dicha situación, ya que históricamente apenas 30% del estudiantado solicita apoyo financiero a través de la oficina. Sin embargo, casi todos los estudiantes encuestados respondieron a la pregunta sobre la satisfacción respecto de la Oficina de Servicios Financieros Estudiantiles. Método Susan consideraba necesario hacer frente a cualquier concepto erróneo que pudiera derivarse de los resultados de la encuesta.

732


Así, optó por emprender su propio estudio, relacionado específicamente con la oficina a su cargo. Los objetivos de la investigación fueron: 1. Determinar la importancia relativa de los servicios que brinda la Oficina de Servicios Financieros Estudiantiles, que se enumeran en el anexo VI.E.l. 2. Evaluar el grado de satisfacción con esos servicios. Susan contrató a varios estudiantes de investigación de mercados para que elaboraran un cuestionario que se enviaría por correo sobre los factores que contribuían al grado de satisfacción con la oficina a su cargo. Las directrices dadas a esos estudiantes se basaron en los 10 años de experiencia de Susan al frente de la oficina, así como en varias encuestas de apoyo financiero a estudiantes emprendidas en otras universidades sobre los mismos temas que interesaban a la oficina.

A fin de responder a los objetivos que estableció Susan, el equipo de investigación de mercados estudiantil generó el cuestionario por correo que se muestra en el anexo VI.E.2. Incluye elementos de escala de Likert de cinco puntos ideados para evaluar el grado de satisfacción de los estudiantes con los diversos servicios que brinda la Oficina y con la actitud de servicio de su personal. De los 5000 cuestionarios enviados por correo a estudiantes que habían solicitado apoyo financiero durante los últimos 12 meses, fueron devueltos 943 cuestionarios útiles. En relación con el análisis, la oficina ha mostrado históricamente interés en considerar la calificación de los dos mejores, además de su porcentaje acumulativo. Esa calificación se obtiene al combinar las respuestas "de acuerdo" y "totalmente de acuerdo" de cada elemento en la escala de Likert. Por ejemplo, en relación con la pregunta 14 ("No tengo problemas para recoger los cheques de apoyo financiero"), la frecuencia de esa calificación es de 448, y su porcentaje acumulativo de 47.5 por ciento.

ANEXO VI.E.1 Procesamiento de solicitudes Entrega de cheques Becas Programa federal de estudiantes trabajadores Préstamos

Exención del pago de cuotas Subvenciones especiales Apoyo financiero de verano Estudios en el extranjero Bolsa de trabajo estudiantil

ANEXO VI.E.2 INSTRUCCIONES: Por favor, lea las afirmaciones siguientes y seleccione la respuesta que mejor describa su experiencia con la Oficina de Servicios Financieros Estudiantiles (OSFE) Totalmente en desacuerdo (1)

Procesamiento de solicitudes

1. La OSFE me proporcionó información adecuada acerca de mis derechos y responsabilidades en cuanto al proceso de apoyo financiero. 2. Las instrucciones de las solicitudes son claras, concisas y comprensibles. 3. La información concerniente a los procedimientos de presentación de solicitudes y fechas límite se detallan claramente en la hoja de instrucciones. 4. Después de presentar la solicitud, siempre recibo cartas en que la OFSE me informa cuáles documentos son recibidos, cuáles se requieren para completar la solicitud y cuáles formularios se llenaron incorrectamente. 5. Abro todos los envíos postales de la OFSE tan pronto los recibo. 6. Las cartas de seguimiento que recibo son útiles para no omitir la entrega a tiempo de los documentos solicitados.

En desacuerdo (2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)

Totalmente de acuerdo (5)

Casos déla parte VI

7333

ANEXO VI. E. 2 Totalmente en desacuerdo (1)

En desacuerdo (2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)


7. Usualmente se me notifica acerca de documentos faltantes antes de las fechas límite. 8. La OSFE da seguimiento adecuado a mi solicitud y me informa sobre su estado actual. 9. Me encargo de gran parte del trabajo de dar seguimiento a mi propia situación financiera mediante llamadas telefónicas o visitas a la OSFE. 10. No llenar correctamente los formularios es el mayor problema durante el proceso de solicitud de apoyo financiero. 11. No entregar a tiempo los documentos requeridos es mi mayor problema durante el proceso de solicitud de apoyo financiero. 12. El mayor problema que se me presenta en el proceso de solicitud de apoyo financiero es que la OSFE traspapele los documentos que entrego. 13. Me siento abrumado por la complejidad del proceso de solicitud de apoyo financiero. Recepción de cheques

Por favor, responda a la pregunta 14 sólo si recibió cheques de apoyo financiero. 14. No tengo problemas para recoger los cheques de apoyo financiero. Información general 15. ¿Cómo responde la OSFE a la mayoría de sus preguntas sobre apoyo financiero? (Por favor, marque con un círculo una sola respuesta.) a. Telefónicamente b. En la OSFE/ayuda en el mostrador c. Citas con asesores d. Publicaciones de apoyo financiero a estudiantes e. Otros estudiantes f. Sesiones de información pública g. Otros organismos de apoyo financiero (bancos, gobiernos en diversos niveles, etcétera) h. Asesor en el bachillerato i. Otra: 16. Prefiero tener contacto con la OSFE por la vía siguiente: a. Teléfono b. Visita a la OSFE/mostrador c. Citas con asesores d. Publicaciones de apoyo financiero a estudiantes e. Otros estudiantes continúa

•íJf|É§,


ANEXO VI.E.2


En desacuerdo

Neutral

De acuerdo


(D

(2)

(3)

(4)

(5)

f. Sesiones de información pública g. Otros organismos de apoyo financiero (bancos, gobierno en diversos niveles, etc.) h. Asesor en el bachillerato i. Otra: 17. ¿Cuántas veces llamó telefónicamente (visitó) a la OSFE durante el año pasado? a. 0-5 b. 6-10 c. 11-15 d. Más de 15 18. En relación con su experiencia telefónica con la OSFE: a. Quien le atendió fue informativo. b. Quien le atendió fue cortés. c. Quien le atendió no le explicó claramente la información. d. Recibió información correcta acerca de su expediente. e. Usualmente tiene que esperar menos de cinco minutos para que le atiendan. f. Fue fácil tener acceso a la OSFE por vía telefónica (no estaba ocupada la línea). 19. Confío en el servicio telefónico para informarme sobre el estado de mi apoyo financiero. 20. El servicio telefónico me proporcionó la información que necesitaba. 21. ¿Cuántas veces visitó la OSFE durante el último año? a. 0-5 b. 6-10 c. 11-15 d. Más de 15 22. En relación con su experiencia con el personal del mostrador: a. Quien le atendió fue informativo. b. Quien le atendió fue cortés. c. Quien le atendió no le explicó claramente la información. d. Recibió información correcta acerca de su expediente. e. Quién le atendió fue eficiente. f. Usualmente tiene que esperar menos de minutos para que le atiendan. 23. Confío en las publicaciones de la OSFE respecto a la información sobre apoyo financiero.


^jfc*-

ANEXO vi.E.2 Totalmente en desacuerdo (1)

En desacuerdo (2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)


24. En relación con la(s) publicaciones) leída(s): a. El material fue informativo. b. El material fue confuso. c. El material fue completo. d. El material me fue enviado de manera oportuna cuando lo solicité. e. Usualmente encuentro en ella(s) la información que necesito. Asesores 25. ¿Le ha atendido un asesor de la OSFE? 1) No (Si ésta es su respuesta, por favor pase a la pregunta 27.) 2) Sí 26. a. Fue fácil ponerse en contacto telefónico con el asesor. b. El asesor no devolvió con prontitud mi llamada telefónica. c. Fue fácil ver a un asesor. d. El o los asesores me dedicaron tiempo suficiente. e. El o los asesores fueron amistosos y corteses. f. El o los asesores tenían conocimientos adecuados acerca de mis preocupaciones de apoyo financiero. g. El o los asesores no me explicaron claramente la información. h. Recibí la información necesaria durante la PRIMERA visita, i. En general, los asesores fueron serviciales. Becas Por favor, responda a las preguntas de esta sección si su interacción con la OSFE incluye una beca. (En caso contrario, pase a la pregunta 28. 27. a. La OSFE proporciona publicaciones e información útiles para solicitar becas. b. Los servicios de la sección de becas de la OSFE me resultaron útiles. c. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas acerca de becas. d. La cantidad de becas disponibles a través de la OSFE es adecuada.

continúa

136


ANEXO VI.E.2

Totalmente en desacuerdo (1)

En desacuerdo (2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)


Programa Federal para estudiantes que trabajan Por favor, responda a las preguntas de esta sección si su interacción con la OSFE incluye el Programa Federal para estudiantes que trabajan. (En caso contrario, pase a la pregunta 29.) 28. a. La OSFE proporciona publicaciones e información útiles acerca de las oportunidades del Programa Federal para estudiantes que trabajan. b. Los servicios relativos a dicho programa que proporciona la OSFE me resultaron útiles. c. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas acerca de dicho programa. d. Los montos del programa disponibles a través de la OSFE son adecuados. Préstamos Por favor, responda a las preguntas de esta sección únicamente si su interacción con la OSFE incluye préstamos. (De no ser así, pase a la pregunta 30.) 29. a. La OSFE proporciona información y publicaciones útiles acerca de las oportunidades de préstamos. b. El servicio que brinda la sección de préstamos de la OSFE me resultó útil. c. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas sobre préstamos. d. La cantidad de préstamos disponibles a través de la OSFE es adecuada. e. La oficina fue precisa y eficaz en los servicios relativos a los préstamos (por ejemplo, informar cuándo llegan los cheques, pagos, información de deuda). Exención de colegiaturas Por favor, responda a las preguntas de esta sección sólo si su interacción con la OSFE incluye exenciones de colegiaturas. (En caso contrario, pasea la pregunta31.) 30. a. La OSFE me proporcionó información útil sobre exenciones de colegiaturas. b. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas sobre las exenciones de colegiaturas. c. Los servicios relativos a exenciones de colegiaturas que proporciona la OSFE resultan útiles.


:^l|f>

ANEXO VI.E.2 Totalmente en desacuerdo (1)

En desacuerdo (2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)


Becas federales

Por favor, responda a las preguntas de esta sección sólo si su interacción con la OSFE incluye becas federales. (En caso contrario, pase a la pregunta 32.) 31. a. La OSFE proporciona publicaciones e información útiles para solicitar becas federales. b. El servicio que proporciona la sección de becas federales de la OSFE me resultó útil. c. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas acerca de las becas federales. d. La cantidad de becas federales disponibles a través de la OSFE es adecuada. Apoyo financiero de verano

Por favor, responda a las preguntas de esta sección si su interacción con la OSFE incluye apoyo financiero de verano. (En caso contrario, pase a la pregunta 33.) 32. a. La OSFE proporciona publicaciones e información útiles para solicitar apoyo financiero de verano. b. El personal de la oficina no pudo responder a mis preguntas acerca del apoyo financiero de verano. c. La cantidad de apoyo financiero de verano disponible a través de la OSFE es adecuada. Estudios en el extranjero

Por favor, responda a las preguntas de esta sección si su interacción con la OSFE incluye estudios en el extranjero. (En caso contrario, pase a la pregunta 34.) 33. a. La OSFE proporciona publicaciones e información útiles para solicitar estudios en el extranjero. b. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas acerca de estudios en el extranjero. c. La cantidad de apoyo disponible para estudios en el extranjero a través de la OSFE es adecuada. Bolsa de trabajo estudiantil

Por favor, responda a las preguntas de esta sección sí su interacción con la OSFE incluye la bolsa de trabajo estudiantil. (En caso contrario, pase a la pregunta 35.) 32. a. La OSFE proporciona publicaciones e información útiles acerca de la bolsa de trabajo.

continúa

7 3 8


ANEXO VI.E.2


(1)

En desacuerdo

(2)

Neutral (3)

De acuerdo (4)


b. El servicio que brinda la sección de bolsa de trabajo estudiantil de la OSFE me resultó útil. c. El personal de la oficina no pudo responder mis preguntas acerca de la bolsa de trabajo. d. La cantidad de oportunidades de trabajo disponible a través de la sección de bolsa de trabajo de la OSFE es adecuada. 35. La siguiente es una lista de algunos servicios que brinda la OSFE. Por favor, indique cuáles considera los cinco servicios más importantes al colocar el "1" delante del servicio que tiene importancia máxima para usted, "2" delante del que ocuparía el segundo lugar en importancia, "3" delante del que tendría el tercer lugar en importancia, "4" delante del que se ubicaría en cuarto lugar de importancia y "5" delante del que ocuparía el quinto lugar de importancia. a. Ayuda para llenar los formularios de apoyo financiero b. Ayuda con información sobre becas c. Programa Federal para estudiantes que trabajan d. Ayuda para obtener préstamos e. Ayuda en las exenciones de colegiaturas f. Obtención de becas federales g. Ayuda para obtener apoyo financiero de vernao h. Programa de estudios en el extranjero i. Recepción oportuna de otorgamiento de apoyo financiero j. Servicio de ayuda telefónica k. Servicio de préstamos (por ejemplo, información sobre fecha de recepción de cheques, pagos, información de deuda) I. Rapidez para obtener cheques de apoyo financiero m. Ayuda de asesores n. Recepción de material informativo impreso o. Otro (por favor especifíquelo) Por favor, marque con un círculo o responda, según sea apropiado 36. Género: 1) Femenino 2) Masculino 37. Edad: 38. Estado civil: 1) Soltero 2) Casado 39. a. ¿Tiene hijos? 1) No (si la respuesta es negativa, pase a la pregunta 40) 2) Sí b. Si tiene hijos, por favor, marque con un círculo la respuesta apropiada: 1) 1-3 hijos 2) 4-6 hijos 3) 7 o más hijos

En el anexo VI.E.3 se presenta una tabulación de los rangos de todos los servicios que brinda la OSFE. Este resumen de frecuencias se basa en la pregunta 35, en que se pide a los

estudiantes que identifiquen los cinco servicios más importantes que proporciona la oficina (1 = el de importancia máxima a 5 = el quinto lugar en importancia).

7 3 9

Cosos de la parte VI ANEXO VI.E

FRECUENCIAS DE RANGOS DE SERVICIOS Pregunta

35a 35b 35c 35 d 35e 35f 35g 35h 35i 35j 35k 351 35m 35n 35o

Servicio Ayuda para llenar los formularios de apoyo financiero Ayuda con información sobre becas Programa Federal para estudiantes que trabajan Ayuda para obtener préstamos Ayuda en las exenciones de colegiaturas Obtención de becas federales Ayuda para obtener apoyo financiero de verano Programa de estudios en el extranjero Recepción oportuna de otorgamiento de apoyo financiero Servicio de ayuda telefónica* Servicio de préstamos (por ejemplo, información sobre fecha de recepción de cheques, pagos, información de deuda) Rapidez en la obtención de cheques de apoyo financiero Ayuda de asesores Recepción de material informativo impreso Otro

1°

2°

3°

4°

5°

Sin rango

191 101 26 112 4 102 3 7 134 23

117 85 38 117 13 98 10 16 114 34

73 87 41 98 25 65 26 14 105 36

78 71 53 73 29 73 19 24 110 47

80 47 50 74 29 41 35 32 89 73

404 552 735 469 843 564 850 850 391 730

61 62 36 52 13

76 98 56 46 3

103 98 73 66 2

102 99 64 62 2

84 83 73 93 17

517 503 641 624 906

"El servicio de ayuda telefónica es de 24 horas. A él pueden llamar los estudiantes para verificar el estado de sus solicitudes de apoyo financiero. Es parte de la iniciativa de servicios de calidad del decano Magnus Pym y permite responder a las preguntas más frecuentes de los estudiantes acerca de los servicios estudiantiles en el campus universitario mediante un sistema telefónico preprogramado.

Preguntas 1. Con base en el anexo VI.E.3, ¿cuáles son los servicios más importantes que brinda la OSFE, en opinión de los estudiantes? 2. Use el porcentaje acumulativo de los dos elementos más altos en la escala de Likert de cinco puntos pertinentes como guía, además de los datos primarios que le proporcione su instructor, e indique si existen aspectos de los tres servicios más importantes que resulten especialmente problemáticos.

3. A partir de la tabulación cruzada de los servicios más importantes que brinda la OSFE (pregunta 35) con la clasificación de estudiantes (pregunta 42), ¿existen diferencias entre las clases de estudiantes respecto de los servicios más importantes que brinda la OSFE? 4. Puesto que la OSFE tiene recursos limitados, ¿qué recomendaría a su directora si fuera parte del equipo de investigación de mercados estudiantil?

| CASO VI.F Transitional Housing, Inc. (B) Transitional Housing, Inc. (THI) es una organización no lucrativa local de Madison, Wisconsin, que brinda asistencia a indigentes y personas o familias de bajos ingresos en la forma de refugios de emergencia, alimentos, empleo, vivienda de transición y departamentos de bajo costo (véase el caso I.B [A], al final del capítulo 4). Como parte de su planeación, el consejo de administración de THI está interesado en mejorar los servicios de la institución. Se decidió organizar un grupo de trabajo para

'Se agradece la contribución de Monika Wingate al desarrollo de este caso.

evaluar las instalaciones y servicios actuales de la organización, además de determinar cuáles deben brindarse en el futuro. Método

El grupo de trabajo se formó en febrero. Después de evaluar la información externa acerca de la situación de los indigentes en el condado Dañe y la información interna de THI, el grupo entregó una propuesta al consejo de administración en que definía los métodos y marco cronológico (anexo VI.F.l). La propuesta incluye tres encuestas, que se aplicarán al personal, voluntarios y huéspedes (los indigentes que viven en las instalaciones de THI o utilizan sus servicios) de la organización.

740


ANEXO VI.F.1

Propósito y límites del proyecto: THI está interesado en conocer el grado en que los servicios proporcionados le permiten satisfacer las necesidades de la comunidad y si ayudan a sus usuarios en la lucha por "salir del círculo vicioso". De manera específica, a Transitional Housing, Inc. le gustaría conocer su opinión respecto de los siguientes aspectos: 1. ¿Cuáles son las necesidades de la comunidad de indigentes? 2. ¿Existen actualmente servicios que satisfagan las necesidades de esa comunidad? 3. ¿Cómo podrían satisfacerse mejor esas necesidades? Como se analizó en juntas previas, el proyecto se enfocará en los servicios que brindan refugio de emergencia y hospicio, ya que funcionan conjuntamente. Fuentes de datos y métodos de investigación: La fuente primaria de recopilación de datos será el cuestionario. Se formarán grupos de enfoque para facilitar el desarrollo de las preguntas que se harán a la población prevista. Las fuentes secundarias de recopilación de datos serán los datos estadísticos de la población de indigentes actual del condado de Dañe y la información interna de THI, así como los datos estadísticos sobre servicios a huéspedes y estudios previos/simultáneos que emprenda la organización. La población prevista de la encuesta comprende los huéspedes actuales (del refugio de emergencia y el hospicio), personal, voluntarios y antiguos huéspedes del refugio de emergencia o el hospicio que actualmente estén integrados al programa de vivienda de transición. Los tamaños de las muestras de la población prevista se determinarán como sigue: • La muestra de huéspedes actuales se basará en el número de huéspedes que haya en el refugio de emergencia en dos noches distintas. • Las muestras de personal voluntario se basarán en el número de años de servicio brindados a la organización y se ajustarán en relación con la mortalidad de la muestra poblacional. • La muestra de antiguos huéspedes se tomará del número actual de los huéspedes en una de las instalaciones de vivienda de transición que fueron huéspedes del refugio de emergencia o el hospicio. Se seleccionan estos grupos porque son representativos de las poblaciones que usan los servicios de THI o los administran. Cálculo de los requisitos de tiempo y personas: Un equipo de investigación de cinco miembros realizará el estudio. Se requerirá personal adicional para la administración del cuestionario. Se reclutará de la base de voluntarios de THI no incluida en la muestra poblacional. El marco cronológico previsto del proyecto es el siguiente: • Grupos de enfoque y desarrollo del cuestionario: 4-5 semanas • Selección de la muestra: 1 semana • Administración de la encuesta: 3-4 semanas • Análisis de los datos y presentación de resultados: 2 semanas

Dada la naturaleza exploratoria de la investigación, el grupo de trabajo decidió usar una muestra de conveniencia no probabilística de huéspedes y voluntarios, además de un censo reducido del número de empleados. Se usarán tres cuestionarios distintos, de modo que los voluntarios y el personal responderán a cuestionarios autoadministrados, mientras que los huéspedes serán sometidos a entrevistas personales estructuradas.

Cuestionario Las averiguaciones iniciales del grupo de trabajo indicaron diversas áreas de interés, como la necesidad de personal y servicios adicionales en el refugio de emergencia, así como áreas de almacenamiento y espacio de dormir para los huéspedes. Sin embargo, se recurrió a grupos de enfoque separados de perso-

Casos de la parte VI nal, voluntarios y huéspedes para crear preguntas más dirigidas. Las preguntas de cada cuestionario se basaron en las respuestas de los grupos de enfoque. El cuestionario final se dividió en cuatro secciones: instalaciones físicas, servicios actuales, posibles servicios futuros y datos demográficos (anexo VI.F.2). Muchas preguntas fueron idénticas en los tres cuestionarios. Entre las excepciones, se incluyeron preguntas demográficas diferentes para cada grupo, así como las de instalaciones físicas, aplicables sólo a los huéspedes.

741

Se hicieron preguntas abiertas y cerradas a cada uno de los tres grupos. Después del llenado de los cuestionarios, se evaluaron las respuestas abiertas para determinar categorías representativas. Luego, se creó una hoja de codificación para facilitar la entrada de datos (anexo VI.F.3). Llenaron los cuestionarios 68 huéspedes, 33 voluntarios y 11 empleados. Se desecharon dos cuestionarios de voluntarios, a causa de respuestas incompletas. Los datos primarios son parte del archivo THI.dat del disco.* "Este disco sólo se proporciona a los profesores que adopten este texto. Para mayores informes, comuniqúese a [email protected].

ANEXO VI.F.2

Cuestionario para huéspedes Instalaciones físicas del refugio de emergencia Las preguntas siguientes corresponden a posibles instalaciones futuras del refugio de emergencia. Por favor, marque con un círculo el número que refleje con mayor precisión su opinión acerca de la necesidad de las instalaciones que se indican: Definitivamente necesaria

Necesaria

Neutral

Innecesaria

Definitivamente innecesaria

1. Áreas de almacenamiento personal 1 4 2 3 5 2. Áreas de estudio 1 2 4 5 3 3. Biblioteca 1 2 4 5 3 4. Áreas separadas para huéspedes con enfermedades contagiosas (por ejemplo, influenza, catarro, etcétera). 1 2 4 3 5 5. Acceso para silla de ruedas 1 2 3 4 5 6. Es frecuente que se cuente con fondos limitados y deba decidirse en (]ué gastarlos. Por favor, ordene los conceptos si guientes por importancia, con los números 1 a 5 (1 refleja importancia máxima y 5, importancia mínima). Por favor, use cada número una sola vez. Áreas de almacenamiento personal Áreas de estudio Biblioteca Áreas separadas para huéspedes con enfermedades contagiosas Acceso a silla de ruedas 7. Si tuviera opción de quedarse en un cuarto privado para pasar la noche, ¿cuánto es lo máximo que estaría dispuesto a pagar y podría pagar? Estaría dispuesto a pagar... (PONGA UNA MARCA EN LA CANTIDAD MÁXIMA QUE ESTARÍA DISPUESTO A PAGAR) 2-3 por noche 4-5 por noche 6-8 por noche Más de 8 por noche No estaría dispuesto a pagar por un cuarto privado (pase a la pregunta 10) 8. Si tuviera la opción de contar con un cuarto privado para pasar la noche, ¿cuánto es lo máximo que estaría dispuesto a caminar desde el ayuntamiento? menos de 1 cuadra 1-2 cuadras 3-4 cuadras 5-6 cuadras 7-8 cuadras La siguiente es una lista de artículos que podrían incluirse en los cuartos privados. Por favor, ordene la necesidad de tales artículos en una escala de 1 a 5, donde 1 es "muy importante" y 5 es "sin importancia en absoluto." continúa

742


A N E X O VI.F.2

Muy importante

Moderadamente importante Neutral

9. Áreas de almacenamiento personal en el cuarto 1 2 3 10. Servicio de cafetería/comedor 1 2 3 11. Baño privado 1 2 3 12. ¿Cuáles otras características, si las hay, piensa que deberían incluirse en este tipo de instalaciones?

Poco importante

Sin importancia en absoluto

4 4 4

5 5 5

13. ¿Estaría dispuesto a pagar por áreas de almacenamiento personal en el refugio de emergencia, si estuvieran disponibles? Sí No Servicios en el refugio de emergencia Las preguntas de esta sección del cuestionario se relacionan con servicios disponibles para los huéspedes del refugio de emergencia. La primera parte corresponde a servicios ya disponibles. La segunda, a servicios que podrían brindarse de manera futura en el refugio. Servicios actuales 14. Las trabajadoras sociales del refugio son serviciales. Totalmente de acuerdo 1

De acuerdo 2

Neutral 3

En desacuerdo 4

Totalmente en desacuerdo 5

15. El número de trabajadoras sociales es suficiente para satisfacer las necesidades de los huéspedes. Totalmente de acuerdo 1

De acuerdo 2

Neutral 3

En desacuerdo 4


SI SU RESPUESTA ES 4 O 5: ¿Cuántas trabajadoras sociales piensa que debería haber? 16. ¿Cómo piensa que podrían mejorarse los servicios de asesoría, si los hay, para satisfacer en mayor grado las necesidades de los huéspedes del refugio?

17. Los servicios médicos del refugio son útiles. Totalmente de acuerdo De acuerdo 1 2

Neutral 3

En desacuerdo 4


18. El personal de servicios médicos es suficiente para satisfacer las necesidades de los huéspedes. Totalmente de acuerdo 1

De acuerdo 2

Neutral 3

En desacuerdo 4


19. ¿Cómo cree que podrían mejorarse los servicios médicos, si los hay, para satisfacer en mayor grado las necesidades de los huéspedes del refugio?

20. El personal es suficiente para satisfacer las necesidades de servicios legales de los huéspedes. Totalmente de acuerdo De acuerdo Neutral En desacuerdo 1 2 3 4



743

ANEXO VI.F.2

21. En su opinión, ¿cómo podrían mejorarse los servicios legales, si los hay, para satisfacer mejor las necesidades de los huéspedes del refugio? 22. Un trabajador de salud mental (como Axel) es suficiente para satisfacer las necesidades de los huéspedes. Totalmente de acuerdo 1

De acuerdo 2

Neutral 3

En desacuerdo 4


23. ¿Cómo piensa que podrían mejorarse los servicios de salud mental, si los hay, para satisfacer en mayor grado las necesidades de los huéspedes del refugio? 24. Existen voluntarios suficientes para satisfacer las necesidades de los huéspedes. Totalmente de acuerdo 1

De acuerdo 2

Neutral 3

En desacuerdo 4


Posibles servicios futuros Las preguntas siguientes se relacionan con posibles servicios futuros del refugio de emergencia. Por favor, marque con un círculo el número que refleje más estrechamente su opinión de la necesidad de los servicios siguientes. Muy importante

Moderadamente importante Neutral

Poco importante

1 2 3 25. Consejero de guardia experto en drogas y alcohol 1 26. Servicios dentales 2 3 1 27. Servicios ópticos 2 3 1 2 3 28. Tutores de huéspedes 1 29. Ayuda con los organismos de servicios sociales 2 3 1 30. Ropa de temporada 2 3 1 31. Ropa para entrevistas 2 3 1 32. Corte de cabello 2 3 33. ¿Existen servicios que se brinden durante el día en el hospicio y que le gustaría que se brindaran por la noche

Sin importancia en absoluto

4 5 4 5 4 5 5 4 4 5 4 5 4 5 4 5 en el refugio de emergencia?

34. ¿Cuáles otros servicios piensa que deberían brindarse en el refugio de emergencia?

Sección demográfica: 35. En promedio, ¿cuántas veces por semana se queda en el refugio de emergencia? una vez por semana o menos 2-3 veces por semana 4-5 veces por semana 6-7 veces por semana 36. ¿En cuáles meses del año usualmente se queda en el refugio de emergencia? (MARQUE TODAS LAS APLICABLES) Enero Julio Febrero Agosto Marzo Septiembre Abril Octubre Mayo Noviembre Junio Diciembre continúa

lNÍ§r::


ANEXO VI.F.2

37. En promedio, ¿cuántas veces por semana visita el hospicio? No uso el hospicio Una vez por semana 2-3 veces por semana 4-5 veces por semana 6-7 veces por semana 38. ¿Por qué no usa el hospicio cuando se queda en el refugio de emergencia? (MARQUE TODAS LAS OPCIONES QUE APLIQUEN) No es aplicable; sí uso el hospicio. Hay demasiadas personas/no me siento seguro. Está muy lejos. Me desagrada el personal. No siento que satisfaga mis necesidades de servicios. No deseo participar en la limpieza. No está abierto los fines de semana. No sé nada acerca del hospicio. Otra Cuestionario para voluntarios Las preguntas 1-6 son idénticas a las preguntas 1-6 del cuestionario para huéspedes Las preguntas 7-27 son idénticas a las preguntas 14-34 del cuestionario para huéspedes Sección demográfica: 28. ¿Durante cuántos años ha sido voluntario en el refugio de emergencia? Ésta es mi primera noche como voluntario en el refugio. 1 año o menos 2-3 años 29. En promedio, ¿con qué frecuencia trabaja como voluntario en el refugio? Al menos una vez por mes 4 veces por año 2 veces por año Una vez por año Menos de una vez por año 30. ¿Por qué se ofreció como voluntario del refugio? Grupo religioso Grupo del trabajo Servicio comunitario obligatorio en la universidad Servicio comunitario obligatorio por otra razón Interés personal Otra 31. ¿En qué turno de voluntariado trabaja normalmente? Desayuno 20:00 a 24:00 horas 24:00 a 4:00 horas Cuestionario para el personal Las preguntas 1-6 son idénticas a las preguntas 1-6 del cuestionario para huéspedes Las preguntas 7-27 son idénticas a las preguntas 14-34 del cuestionario para huéspedes


745

ANEXO VI.F.2 Sección demográfica:

28. ¿Durante cuánto tiempo ha trabajado para Transitional Housing, Inc.? Menos de 1 año 1-2 años 3-4 años 5 años o más 29. ¿En cuál instalación de THI trabaja? Hospicio Refugio de emergencia 30. ¿Es empleado de tiempo completo o de medio tiempo? Tiempo completo Medio tiempo

ANEXO VI.F.3

Columna(s)

Número de pregunta

Contenido

1-3 4

N/A N/A

5 6

1 2 3 4 5 6a 6b 6c 6d 6e 7{G14) 8a(G15a) 8b(G15b) 9(6-16)

Número de identificación del cuestionario Tipo: 1 - Huésped 2 - Voluntario 3 - Personal Área de almacenamiento personal Áreas de estudio FJiblioteca Áreas separadas para huéspedes con enfermedades contagiosas Acceso con silla de ruedas Almacenamiento personal Áreas de estudio Fjiblioteca Áreas separadas Acceso con silla de ruedas Trabajadoras sociales serviciales Trabajadoras sociales suficientes Cuántas trabajadoras sociales Mejorar los servicios de orientación (PREGUNTA ABIERTA) 01 - Hacer que el huésped conozca los servicios de orientación 02 - Interacción más individualizada, 1 a 1 (caso) 03 - Deben brindar referencias 04 - Reglas más estructuradas y su aplicación 05 - Personal nuevo/mejor capacitado 06 - Más asesoría AODA 07 - Disponibilidad con mayor frecuencia 08 - Asesoría en oportunidades de trabajo 09 - Más tiempo con trabajadoras sociales 10 - Mayor ayuda a personas con impedimentos/necesidades especiales 11 - Otras Utilidad de los servicios médicos Personal médico suficiente

R

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18-19-20-21 (2 ideas)

22 23

10(617) 11(618)

continúa

746


A N E X O VI.F.3

Columna(s)

Número de pregunta

Contenido

24-25-26-27

12(619)

28 29,30 (2 ¡deas)

13(620) 14(621)

31 32,33

15(622) 16(623)

34 35 36 37 38 39 40

17(624) 18(625) 19(626) 20 (627) 21 (628) 22 (629) 23 (630) 24(631) 25 (632) 26 (633)

Mejorar los servicios médicos (PRE6UNTA ABIERTA) 01 - Ofrecimiento más frecuente de los servicios 02 - Personas mejor capacitadas o médicos/enfermeras "reales" 03 - Mayor disponibilidad de medicamentos 04 - Prestación de cuidados dentales 05 - Prestación de servicios de oftalmólogo 06 - Mejorar el equipo o instalaciones (clínica) 07 - Llevar expedientes clínicos de los huéspedes 08 - Eliminarlo, usar otros programas existentes 09 - Proporcionar pruebas médicas (tuberculosis, etcétera) 10 - Contar con más personal, más médicos 11 - Mayor importancia a la medicina preventiva 12-Otros Personal suficiente, servicios legales Mejorar los servicios legales (PRE6UNTA ABIERTA) 1 - Consultas más prolongadas, más tiempo con los abogados 2 - Más personal (abogados) disponibles 3 - Brindar el servicio más noches (acceso) 4 - Programar anticipadamente la actividad de los abogados mediante citas 5 - Brindar información a los huéspedes acerca de sus derechos legales, renta, etcétera. 6 - Otros Un trabajador de salud mental es suficiente Mejorar los servicios de salud mental (PRE6UNTA ABIERTA) 1 - Conciencia (comunicar su disponibilidad a los huéspedes) 2 - Impartir clases 3 - Formar una red con organismos existentes (envíos) 4 - Más personal (un hombre y una mujer) 5 - Separar a los enfermos mentales 6 - Más asesoría individualizada 7 - Más horas de servicios 8 - Reglas más estructuradas en el refugio 9 - Otros Se cuenta con voluntarios suficientes Asesor de guardia experto en drogas y alcohol Servicios dentales Servicios ópticos Tutores para huéspedes Ayuda con organismos de servicio social Ropa de temporada Ropa para entrevistas Corte de cabello Servicios del hospicio que podrían brindarse en el refugio (PRE6UNTA ABIERTA) 01 - No usa el hospicio/lo desconoce 02 - Servicios de asesoría 03 - Listas de trabajos disponibles 04 - Servicio de teléfono local o de larga distancia 05 - Envíos para asesoría en drogas/alcohol 06 - Mayor disponibilidad de personal

41 42 43.44-45-46, 47-48 (máximo 3 ¡deas)


IBIB

ANEXO VI.F.3

Columna(s)

Número de pregunta

Contenido

07 - Periódico 08 - Acceso a computadora/máquina de escribir 09 - Buzones 10 - Boletos de autobús/transporte 11 - Listas de renta/vivienda 12 - Sala de actividades/juegos 13- Instalaciones de cocina 14 - Nada/debe usarse el hospicio 15-Otros 49-50,51-52, 27(634) ¿Qué otros servicios deben brindarse? (máximo 4 ideas) 01 - Más equipo de lavandería (y burro para planchar) 02 - Periódico diariamente 03 - Más servicios de asesoría 04 - Más regaderas/lavabos 05 - Entretenimiento adicional 06 - Estudio de la Biblia 07 - Servicio de contestadora/mensajes 08 - Teléfono 09 - Quiropráctico 10- Mejor ventilación 11 -Más camas 12 - Tratamiento de adicción a drogas/alcohol 13 - Mejores y más variados alimentos 14 - Aplicar el reglamento (consumo de alcohol) 15 - Prolongar el horario del refugio en invierno 16 - Videocasetera/películas/aparato de sonido estereofónico 17 - Asesoría bíblica/sacerdotes 18 - Capacitación/trabajos 19 - Inspeccionar en busca de armas 20 - Transporte (pases de autobús) 21 - Más frazadas 22 - Más personal (que se encargue del acomodo de los huéspedes) 23 - Dirección de correo/servicio postal 24 - Otros PREGUNTAS SÓLO PARA HUÉSPEDES: (poner espacios en blanco para voluntarios y personal) 57 G7 Estar dispuesto a pagar por cuarto privado 58 G8 Máxima distancia que caminaría para tener un cuarto privado 59 G9 Almacenamiento personal 60 G10 Servicio de cafetería/comedor 61 G11 Baño privado 62-63,64-65 G12 ¿¿Qué otras características deben incluirse? (PREGUNTA ABIERTA) (2 ideas) 01 - Frazadas calientes 02 - Una buena cama 03 - Televisor 04 - Radio/estéreo 05 - Cocineta 06 - Teléfono 07 - Sala de convivencia social continúa

748


ANEXO VI.F.3

Columna(s)

66 67 68-69,70-71, 72-73,74-75 76-77,78-79 FILA 2:1-2 3-4,5-6,7-8, 9-10,11-12 (12 posibles meses) FILA 2 13 14-15,16-17 (2 ideas)

Número de pregunta

G13 G35 G36

G37 G38

Contenido 08 - Sala de fumar separada 09 - Instalaciones de lavandería 10 - Cursos de capacitación para el trabajo 11 -Juegos 12 - Servicios de asesoría (de todos los tipos) 13 - Instalaciones para ejercicio físico/gimnasio 14-Ventilación adecuada 15-Refrigerador 16-Primeros auxilios 17 - Aplicación de reglamentos/políticas 18-Otros ¿Estaría dispuesto a pagar por un área de almacenamiento personal...? En promedio, ¿cuántas veces por semana se queda...? ¿En cuáles meses del año? 01 - Enero 07 - Julio 02 - Febrero 08 - Agosto 03 - Marzo 09 - Septiembre 04-Abril 10-Octubre 05-Mayo 11-Noviembre 06 - Junio 12 - Diciembre En promedio, ¿cuántas veces por semana visita el hospicio? Si no usa el hospicio, ¿por qué? 01 - No es aplicable, sí uso el hospicio 02 - Demasiadas personas 03 - No me siento seguro 04 - Me desagrada el personal 05 - No siento que satisfaga mis necesidades de servicios 06 - No deseo participar en la limpieza 07 - No está abierto los fines de semana 08 - No sé nada acerca del hospicio 09 - Estoy ocupado en otras actividades 10 - Debería tener un área para dormir 11 - Está demasiado lejos 12 - Excesivamente ruidoso 13-Otra razón

PREGUNTAS SÓLO PARA VOLUNTARIOS: (poner espacios en blanco para huéspedes y personal) 18 V28 ¿Durante cuántos años ha trabajado como voluntario? 19 V29 En promedio, ¿con cuánta frecuencia...? 20 V30 ¿Cómo se integró originalmente al voluntariado del refugio de emergencia? 21 V31 ¿En cuál turno trabaja como voluntario? PREGUNTAS SÓLO PARA PERSONAL: (poner espacios en blanco para huéspedes y voluntarios) 22 S28 ¿Durante cuánto tiempo ha trabajado para la organización? 23 S29 ¿En cuál instalación de THI? 24 S30 ¿Trabaja tiempo completo o medio tiempo?


749

Preguntas 1. Uno de los objetivos de la investigación era determinar los nuevos servicios que necesitan los hombres indigentes. ¿Cuáles preguntas del cuestionario se enfocan más en dicho objetivo? ¿Por qué? 2. Use los datos incluidos en el disco* y prepare tabulaciones unidireccionales de las preguntas del cuestionario que señaló en su respuesta a la pregunta 1. Analice los resultados generales de esas tabulaciones.

3. Use de nuevo los datos del disco y elabore tabulaciones cruzadas de las preguntas que determinó en su respuesta a la pregunta 1 con el tipo de encuestado. ¿Existen diferencias significativas entre los huéspedes, voluntarios y personal? En caso de haberlas, ¿cuáles son sus consecuencias para el consejo de administración de THI? 4. ¿Qué recomendaciones haría a THI con base en sus resultados? ¿Por qué?

*Este disco sólo se proporciona a los profesores que adopten la obra. Para mayores informes, comuniqúese a [email protected].

CASO VI.G Casos Prefabricadas, S.A. Casas Prefabricadas, S.A. es un fabricante de viviendas prefabricadas que ha experimentado crecimiento constante y, en ocasiones, espectacular, desde su fundación a comienzos de la década de 1950. Sin embargo, a finales de los noventa su situación no era tan favorable. Las ventas disminuyeron 8% de 1997 a 1998 y 6% de 1998 a 1999, no obstante las tasas de interés atractivas para la construcción de viviendas. Con el fin de contrarrestar la disminución de las ventas, los directivos de la compañía decidieron recurrir a una investigación de mercados para tener una mejor idea de sus clientes y, de lal manera, enfocar mejor sus actividades de mercadotecnia. Después de mucho discutir, los miembros del comité ejecutivo determinaron que sería importante que la investigación respondiera a las preguntas siguientes: 1. ¿Cuál es el perfil demográfico del cliente promedio de la compañía? 2. ¿Qué atrae inicialmente a ese tipo de cliente hacia la compra de una casa prefabricada de la compañía? 3. ¿Acaso los clientes de la compañía consideran a otros fabricantes de casas prefabricadas cuando toman la decisión de compra? 4. ¿Están satisfechos los clientes de la compañía con su vivienda? Si no lo están, ¿qué características específicas les parecen insatisfactorias? Método El despacho de investigación contratado para el proyecto recomendó emprender una encuesta por correo entre compradores anteriores. Las conversaciones preliminares con los directivos revelaron que la empresa tiene penetración de mercado máxima cerca de su fábrica. Conforme aumenta la distancia respecto de esta última, disminuye la proporción del mercado total de nuevas viviendas que correspondían a Casas Prefabricadas, S.A. La compañía piensa que ello podría deberse a los precios más altos de las viviendas, como resultado de los costos de embarque. La empresa se basa en un sistema de precios por zonas, en que los precios se establecen por el sitio de la entrega donde se construirá.

Los distribuidores locales se encargan de supervisar la construcción. Cada distribuidor tiene libertad para definir sus precios, que pueden ser mayores o menores que el precio de lista que recomienda la fábrica. De igual modo, cada distribuidor tiene la responsabilidad de comprobar que sus clientes están satisfechos con la vivienda, si bien Casas Prefabricadas, S.A. también cuenta con un número de larga distancia gratuita, al cual pueden llamar si se sienten insatisfechos con la forma en que el distribuidor manejó la construcción o si tienen problemas para mudarse. Debido al posible efecto de la distancia y los distribuidores, el equipo de investigación pensó que era importante un muestreo de compradores en diversas zonas y de clientes de varios distribuidores. La compañía lleva registros de las casas vendidas por zona y por fecha dentro de cada zona, lo cual permitió seleccionar a los encuestados con el procedimiento siguiente. En primer lugar, se contaron las tarjetas de registro por zona. En segundo término, se determinó el tamaño de la muestra por zona, de modo que el número de encuestados fuera proporcional al de las casas vendidas. En tercer lugar, se seleccionó un intervalo de muestreo (k) por zona, se generó un punto de inicio aleatorio entre 1 y &, y se seleccionó cada £-ésimo registro. El cuestionario que se muestra en el anexo VI.G. 1 se envió a las 423 familias seleccionadas. En una carta de presentación adjunta al cuestionario, se informaba a los clientes de la compañía sobre el propósito general de la encuesta, además de incluir un billete nuevo de un dólar con cada cuestionario, como incentivo para que el cliente respondiera. Además, se garantizó el anonimato de los encuestados mediante la inclusión, con el cuestionario, de una tarjeta postal con porte pagado y dirección del destinatario impresa. Se pidió a los encuestados que enviaran por correo la tarjeta postal junto con el cuestionario. A quienes no habían devuelto la tarjeta postal en dos semanas, se les enviaba un recordatorio de que su cuestionario no había sido devuelto. La combinación de incentivos, anonimato garantizado y seguimiento llevó a la devolución de 342 cuestionarios, una tasa de respuesta global de 81%. (Una lista completa de los datos está disponible en el disco.)*

750


ANEXO VI.G.1

/. ¿Cómo se enteró de la casa prefabricada D Amigo o pariente D D Otro cliente D D Agente de bienes raíces D D Casa modelo D D Sección amarilla D D Revista de distribución nacional D

que compró? (Por favor, marque sólo una respuesta) Envío por correo Periódico Radio Televisión No recuerdo Otra (por favor, especifique)

2. ¿Era propietario del terreno donde está su casa antes de visitar al distribuidor de casas prefabricadas? D Sí

D No

3. ¿Durante cuánto tiempo ha vivido en su casa?

anos

4. ¿Dónde vivía antes de comprar su casa prefabricada? (Por favor, marque sólo una respuesta) D Rentaba casa, apartamento o casa móvil D Casa móvil propia D Casa convencional propia D Otra casa prefabricada propia D Otra (por favor, especifique) 5. Por favor, indique el grado general de satisfacción con su casa. (Por favor, marque sólo una respuesta) D Muy satisfecho D Moderadamente satisfecho D Moderadamente insatisfecho D Muy insatisfecho 6. ¿Cuan importantes fueron cada una de las consideraciones siguientes en la compra de su casa prefabricada? (Por favor, marque una casilla para cada consideración) Consideraciones Valor como inversión Calidad Precio Características energéticas Distribuidor Estilo exterior Plan arquitectónico Características interiores Tiempo de entrega

Muy importante

Importante

Poco importante

Sin importancia

D D D D D D D D D

D D D D D D D D D

D D D D D D D D D

D D D D D D D D D

7. A continuación, enumere otras casas que haya visto antes de comprar su casa prefabricada. Sea tan amable de indicar la razón por la que no adquirió esas otras casas. Nombre de la casa

¿Prefabricada? D D D D

Sí Sí Sí Sí

D D D D

No No No No

Razón para no comprarla

Casos de lo parte VI

flHB;

ANEXO VI.G.1

A continuación, nos gustaría conocer a usted y su familia un poco más. 8. ¿Cuántos hijos viven con ustedes?

hijos

9. ¿Cuál es la edad del ¡efe de familia? (Por favor, marque una respuesta) D Menos de 20 D 35-44 D 55-64 D 20-24 D 45-54 D 65 o más D 25-34 10. ¿Cuál es la ocupación del jefe de familia? (Por favor, marque una respuesta) D Profesional o funcionario D Obrero u operador de máquina D Técnico o gerente D Supervisor D Propietario D Trabajador de servicios D Granjero D Jubilado D Artesano D Otra D Empleado de oficina o ventas (por favor, especifique) //. ¿Cuál de las categorías siguientes corresponde al ingreso anual total de su familia? (Por favor, marque una respuesta) D Menos de 20 000 dólares D 50000-59999 D 20001-29999 D 60000-69999 D 30 000-39 999 D 70 000-79 999 D 40000-49999 D 80 000 dólares o más 12. ¿ Trabaja el cónyuge del jefe de familia? (Por favor, marque una respuesta) D El cónyuge trabaja tiempo completo D El cónyuge no trabaja D El cónyuge trabaja medio tiempo D No estoy casado Una pregunta final: 13. ¿Recomendaría esta casa prefabricada específica a alguien interesado en construir una nueva vivienda? D Sí D No Muchas gracias por llenar este cuestionario. Valoramos mucho su ayuda en este estudio.

Preguntas 1. Use los datos incluidos en el disco* y las técnicas analíticas de su propia elección para responder de la mejor manera posible a los objetivos que originaron por principio de cuentas la investigación.

2. ¿Considera que el diseño de investigación fue adecuado a los problemas planteados? ¿Por qué? "Este disco sólo se proporciona a los profesores que adopten este texto. Para mayores informes, comuniqúese a [email protected].

CASO VI.H Banco de Occidente Banco de Occidente es una de las principales instituciones de crédito comercial en una ciudad de tamaño medio. El banco tiene cuatro sucursales, localizadas en los cuatro puntos cardinales de la localidad. Su oficina matriz se localiza en el centro de la ciudad. Durante el decenio pasado, los cambios locales en el giro bancario han ido paralelos a los ocurridos en el nivel nacional, de modo que el entorno es cada vez más complejo y competitivo. 'Se agradece la contribución de David M. Szymanski al desarrollo de este caso.

La desregulación, innovaciones tecnológicas y tasas de interés cambiantes han dificultado a las instituciones bancarias atraer y conservar a sus clientes. Ahora, los bancos locales deben competir con compañías aseguradoras, empresas de inversión con servicios múltiples e inclusive con el gobierno para atraer a los clientes. En consecuencia, las instituciones de crédito enfocan cada vez más su atención en satisfacer las necesidades de los consumidores y elaborar estrategias para aumentar su base de clientes. Banco de Occidente no es la excepción.

752


En un estudio de la banca comercial en la localidad, realizado en 1992, se comprobó que Banco de Occidente tiene como clientes a proporciones mayores que el promedio de personas de edad avanzada, sujetos que residen desde hace mucho tiempo en la ciudad e individuos de clase media. Al parecer, el banco tiene menos éxito en atraer a familias jóvenes, personas recién egresadas de la universidad y nuevos residentes de la localidad. Por añadidura, el estudio reveló que quienes no son clientes de Banco de Occidente tienen una mala imagen de la institución, mientras que entre sus clientes el banco tiene imagen muy positiva. Los directivos del banco piensan que esos resultados tipifican igualmente la situación actual. Sin embargo, están en el proceso de desarrollo de un plan de mercadotecnia completo, de modo que necesitan información detallada y actualizada para desarrollar una estrategia de mercadotecnia apropiada. Así, los directivos contrataron a una agencia de investigación de mercados para que realice un estudio entre los clientes actuales del banco. Se trata de una pequeña agencia de investigación local encabezada por su fundador que cuenta, además, con un investigador principal que se encarga de muchos proyectos, y seis empleados de oficina. Los objetivos del estudio comunicados a dicha empresa fueron: 1) investigar los perfiles demográficos de los clientes actuales de la institución; 2) determinar la conciencia, uso y percepción global que tienen los clientes de los servicios actuales del banco, y 3) identificar los nuevos servicios bancarios que requieren los clientes. Método de investigación El despacho de investigación propuso que el estudio se realizara en dos fases, con lo cual estuvieron de acuerdo los directivos del banco. La primera fase se diseñó para que el equipo de investigación se familiarizara con la clientela y servicios actuales de la institución. Se usaron varios métodos de indagación, como entrevistas personales con los clientes y con empleados

y miembros del consejo de administración del banco, además de una búsqueda de estudios relacionados con el giro bancario en la literatura. A partir de la información recopilada por esos procedimientos, se elaboró un cuestionario para usarlo en la segunda fase del proyecto. La información que se buscaba era general al mismo tiempo que de naturaleza personal, de modo que se consideró apropiada una encuesta por correo para la recopilación de datos. A fin de lograr una tasa de respuesta alta, el presidente del banco redactó una carta de introducción, en que se describían los objetivos del estudio y la importancia de la respuesta de los encuestados, la cual se adjuntó a cada cuestionario junto con un sobre con porte pagado y la dirección del banco ya impresa. Además, quienes devolvieran el cuestionario podrían participar en un concurso para ganar uno de cinco billetes de 50 dólares. Con el fin de garantizar la confidencialidad, el nombre y dirección del encuestado se incluirían en otro sobre, también proporcionado por el banco, que se devolvería con el cuestionario. El cuestionario que se presenta en el anexo VI.H.l también se diseñó para fomentar la tasa de respuesta alta. En las instrucciones, se ponía en claro que la información es estrictamente confidencial, además de plantear al final las preguntas más delicadas. Por añadidura, el cuestionario fue sometido a una prueba extensa, en que se incluyó a clientes del banco de diversas edades y antecedentes. Varias semanas antes de enviar los cuestionarios, se notificó a los clientes mediante el boletín del banco acerca de la posibilidad de que recibieran el cuestionario. Plan de muestreo La población prevista del estudio se definió como todos los clientes no empresariales de Banco de Occidente que vivían en la ciudad y no eran empleados de la institución. El número

ANEXO VI.H.1

Este cuestionario está dirigido a quien normalmente se encarga de las operaciones bancarias en su hogar. La información siguiente será estrictamente confidencial y se usara SÓLO para análisis estadísticos. 1. ¿Durante cuántos años ha sido cliente de Banco de Occidente? años 2. ¿Por qué seleccionó a Banco de Occidente?

3. ¿Con qué frecuencia usa las opciones siguientes para sus operaciones bancarias? A veces Sucursales Cajero automático Banco en su automóvil Banco en el supermercado Banco por correo Banco por teléfono

Casi siempre

Nunca


-^tj^-

ANEXO VI.H.1

4. La siguiente es una lista de servicios bancarios GENERALES. Si piensa que uno de esos servicios está disponible en Banco de Occidente, por favor indique con una marca si lo utiliza o no. De no ser así, por favor ponga una marca indicando si piensa que el servicio no está disponible o no está seguro. Disponible y lo uso

Disponible y no lo uso

No está disponible

No estoy seguro

Cuenta de cheques Cuenta de ahorros Cuenta de ahorros mancomunada Cuenta AHORRA Cuenta de ahorros para el retiro Certificados de depósitos Bonos del ahorro Préstamos personales Crédito para compra de automóvil Hipotecas/hipotecas para mejoras a viviendas 5. ¿Cuan importantes son las consideraciones siguientes para su selección de un banco y su permanencia en la institución? En relación con cada elemento, coloque una X en la columna que indique el grado de importancia que le asigna. Por ejemplo, en el caso del primer elemento, "Cerca de la zona donde compro", poner una X bajo "Sumamente importante" significa que el elemento es de suma importancia para usted al seleccionar un banco y permanecer con él.

Sumamente importante

Muy importante


Noes importante pero es conveniente

No es importante

Cerca de la zona donde compro Cerca de casa Cerca del trabajo Cometen pocos errores Cajeros amables Institución líder en nuevos servicios Disponibilidad de préstamos personales Cargos bajos por servicios Conveniencia de estacionamiento Bajas tasas de intereses en préstamos Horario conveniente Es un banco grande Atiende satisfactoriamente mis quejas Paga intereses altos en cuentas de ahorro Tiene una amplia variedad de servicios Servicio rápido Me brinda información suficiente Personal amable Preocupado por la comunidad Institución moderna 6a. Por favor, califique a Banco de Occidente en relación con los PARES de características siguientes. Coloque una X en la columna que en su opinión describa óptimamente a Banco de Occidente. Por ejemplo, en el primer concepto una X al lado IZQUIERDO, en la columna "Muy descriptivo", significa que piensa que el banco está muy cerca de la zona donde compra. Una X bajo "Muy descriptivo" en el lado DERECHO indica que, en su opinión, el banco está muy lejos de la zona donde compra. continúa

754


ANEXO VI.H.1

Muy Moderadamente Moderadamente Muy descriptivo descriptivo Neutral descriptivo descriptivo Está cerca de la zona donde compro Está cerca de casa Está cerca del trabajo Cometen muchos errores Cuenta con cajeros amables Institución líder en nuevos servicios Tiene disponibles préstamos personales

Está lejos de la zona donde compro Está lejos de casa Está lejos del trabajo Cometen pocos errores Cuenta con cajeros poco amables Institución seguidora en nuevos servicios No tiene disponibles préstamos personales

Aplica cargos bajos por servicios Su estacionamiento no es conveniente Aplica tasas altas de interés en préstamos Tiene horario conveniente Es un banco grande Atiende insatisfactoriamente mis quejas Paga intereses altos en cuentas de ahorro Tiene gran variedad de servicios Brinda servicio rápido Me proporciona información suficiente

Aplica cargos altos por servicios Su estacionamiento es conveniente Aplica tasas bajas de interés en préstamos Su horario es inconveniente Es un banco pequeño Atiende satisfactoriamente mis quejas Paga intereses bajos en cuentas de ahorro Tiene servicios limitados Su servicio es lento No me proporciona información suficiente

Su personal no es amable Se preocupa por la comunidad Es una institución anticuada

Su personal es amable No se preocupa por la comunidad Es una institución moderna

6b. Puesto que existen muchas instituciones financieras en la ciudad, nos interesa saber si en su opinión Banco de Occidente está por arriba o debajo del promedio. Use las escalas de la pregunta 6a. y marque un O en cada línea si piensa que otras instituciones financieras tienen una mejor calificación. 7.

¿Cuáles de los servicios siguientes utilizaría si estuvieran disponibles en Banco de Occidente? Corretaje de descuento Preparación de declaraciones de impuestos Servicios de viaje Pólizas de seguros Asesoría financiera Banco en su casa (con su computadora personal)

Indique en cuál sucursal, si estuvieran disponibles los servicios: Oriente Poniente Norte

8

Sur

La siguiente es una lista de servicios bancarios ESPECIALES. Si piensa que uno de esos servicios está disponible en Banco de Occidente, por favor indique si lo utiliza o no. En caso contrario, marque las columnas de servicio no disponible o si no está seguro. Disponible y lo uso Caja de seguridad Tarjetas de crédito Servicio prioritario para personas de edad avanzada Depósitos las 24 horas Protección contra sobregiro Administración de inversiones Notario público Planeación financiera y de herencias


No está disponible

No estoy seguro

7 5 5 5

Casos de la parte VI A N E X O VI H

Disponible y lo uso


No esté disponible

No estoy seguro

Servicios de fideicomisos Pagos de servicios públicos Cheques de viajero Casa de cambio Tarjetas de débito Transferencia telefónica Transferencia por cable Depósito directo Bonos y certificados de tesorería 9. ¿Cuáles son sus fuentes Periódico Televisión Radio

de información financiera y bancaria local? (Por favor, marque todas las aplicables.) Personal del banco Amistades Boletín del banco Revistas Otra (por favor, especifique) Folleto en el estado de cuenta

10. ¿Es suficiente la información que obtiene de las fuentes arriba indicadas? Sí No Si su respuesta es negativa, ¿por qué? 11. ¿Tiene cuentas con otras instituciones financieras (sociedades de crédito inmobiliario, cooperativas de crédito, otros bancos, etcétera)? Sí No Si su respuesta es afirmativa, por favor conteste las dos preguntas siguientes (11 a y 11 b) antes de pasar a la pregunta 12. Si su respuesta es negativa, pase a la pregunta 12. 11a.; Cuáles servicios usa en esas otras instituciones financieras? Cuenta de cheques Tarjetas de crédito Cuenta de ahorro Servicios de fideicomisos Certificados de depósito Mercado de dinero Convenio de recompra Valores bursátiles y bonos Cuenta de ahorro para el retiro Crédito p/compra auto

Certificados y bonos de tesorería Caja de seguridad Préstamo personal Préstamo hipotecario Otro (por favor, especifique)

11b. ¿Por qué usa esos servicios en otras instituciones financieras y no en Banco de Occidente?

12. ¿Recomendaría Banco de Occidente a un amigo? Sí No No sé 13. En general, ¿cómo calificaría el servicio que ha recibido de Banco de Occidente? Excelente

Bueno

Aceptable

Deficiente

Inaceptable

14. ¿Tiene algún comentario o sugerencia de cambio en Banco de Occidente?

15. Por favor, indique su género y estado civil. Masculino Soltero(a) Femenino Casado(a)

Viudo(a) Divorciado(a)/separado(a) continúa

756 Capítulo 21: Análisis de datos: investigación de relaciones ANEXO VI.H.1

16. ¿Cuántas personas dependen económicamente de usted? O 1-2 3-5 Gomas 17. ¿Es usted la fuente principal de ingresos en su hogar? Sí No 18. Por favor, indique su edad y el nivel de estudios máximo que alcanzó. (Si es pertinente, le agradeceremos que indique la edad y nivel máximo de estudios de su cónyuge.) Edad (años)

Usted

Cónyuge

Estudios

Usted

Cónyuge

Secundaria Bachillerato inconcluso Bachillerato Escuela vocacional/técnica Licenciatura parcial Licenciatura terminada Posgrado

Menos de 18 18-21 22-30 31-40 41-50 51-64 65 o más

19. Por favor, indique la ocupación que corresponda más estrechamente a su actividad. (Si es pertinente, marque también la de su cónyuge.)

Usted

Cónyuge

Usted

Cónyuge

Artesano Empleado de servicios Obrero Jubilado Estudiante No trabaja actualmente

Profesional/técnico Granjero Administrador Propietario Empleado de oficina Ventas

20. Por favor, indique su ingreso familiar total calculado antes de impuestos en 1997. 0-19 999 dólares 20 000-29999 30 000-39999

40 000-49 999 50 000-59999 60 000-69 999

70 000-79 999

80 000 dólares o más

21. ¿Cuántas personas en su familia trabajan fuera de casa? 22. ¿Cuántos años ha vivido en esta ciudad? 6-10 años Menos de 1 año Más de 10 años 1-3 años 4-5 años Muchas gracias por dedicar tiempo para llenar este cuestionario. total de clientes con los cuales se cumplió este requisito fue de 10 300. Un impreso de esa lista de clientes reveló que aparecen enumerados en los registros del banco por manzanas, según el código postal. Los investigadores opinaron que se requerían 500 cuestionarios contestados para realizar un análisis adecuado. En previsión de una tasa de respuesta de 30-35%, tendrían que enviarse por correo entre 1500 y 1600 cuestionarios. Dados los 10 300 elementos de la población y el tamaño de muestra calculado de 1600, los investigadores decidieron enviar un cuestionario a

uno de cada seis nombres de la lista. El primer nombre se generó al azar con una tabla de números aleatorios. Luego, se enviaron cuestionarios a los nombres cuarto, décimo, decimosexto, etc., de la lista. En total, se enviaron 1547 cuestionarios y fueron devueltos 673, con una tasa de respuesta aproximada de 44%. En el anexo VI.H.2, se muestra el formulario de codificación, mientras que los datos primarios son parte del archivo BANCO.DAT del disco.* *EI disco se proporciona sólo a los profesores que adopten esta obra. Si desea más informes, comuniqúese a [email protected].


757

ANEXO VI.H.2

REGISTRO 1 Columna(s) 1-3 4-5 6

Descripción (pregunta) Identidad del sujeto Años en Banco de Occidente (núm. 1) Razones para elegir Banco de Occidente (núm. 2)

Frecuencia de uso de servicios (núm. 3)

7 8 9

10 11 12

1 = ubicación 2 = conveniencia 3 = recomendación/reputación 4 = contacto previo 5 = calidad del servicio 6 = cheques gratuitos 7 = variedad de cuentas 8 = préstamo 9 = otras razones 1 = a veces 2 = casi siempre 3 = nunca

Sucursales Cajero automático Banco en su automóvil Banco en el supermercado Banco por correo Banco por teléfono Uso de servicios (núm. 4)

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Codificación

1 = disponible/usado 2 = disponible/no usado 3 = no disponible 4 = no está seguro

Cuenta de cheques Cuenta de ahorro Cuenta de ahorro mancomunada Cuenta AHORRA Cuenta de ahorro para el retiro Certificados de depósitos Bonos del ahorro Préstamos personales Crédito para compra de automóvil Hipotecas/hipotecas para mejoras a viviendas Importancia de diversas características (núm. 5) 1 = sumamente importante 2 = muy importante 3 = moderadamente importante 4 = sin importancia, pero conveniente 5 = sin importancia continúa

758


ANEXO VI.H.2

Columna(s)

Descripción (pregunta)

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

Cerca de la zona donde compro Cerca de casa Cerca del trabajo Cometen pocos errores Cajeros amables Institución líder en nuevos servicios Disponibilidad de préstamos personales Cargos bajos por servicios Conveniencia de estacionamiento Bajas tasas de interés en préstamos Horario conveniente Es un banco grande Atiende satisfactoriamente mis quejas Paga intereses altos en cuentas de ahorro Tiene una amplia variedad de servicios Servicio rápido Me brinda información suficiente Personal amable Preocupado por la comunidad Institución moderna Calificación de diversas características en Banco de Occidente (num. 6A)

44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63

Está cerca/lejos de la zona donde compro Está cerca/lejos de casa Está cerca/lejos del trabajo Cometen muchos/pocos errores Cuenta con cajeros amables/poco amables Institución líder/seguidora en nuevos servicios Tiene disponibles/no tiene disponibles préstamos personales Aplica cargos bajos/altos por servicios Su estacionamiento es inconveniente/conveniente Aplica tasas altas/bajas de interés en préstamos Tiene horario conveniente/inconveniente Es un banco grande/chico Atiende insatisfactoriamente/satisfactoriamente mis quejas Paga intereses altos/bajos en cuentas de ahorro Tiene una amplia variedad de servicios/servicios limitados Brinda servicio rápido/lento Me proporciona información suficiente/insuficiente Su personal no es amable/es amable Se preocupa/no se preocupa por la comunidad Es una institución anticuada/moderna

Codificación

1 = muy descriptiva 2 = moderadamente descriptiva 3 = neutral 4 = moderadamente descriptiva 5 = muy descriptiva

Cosos de la parte VI

759

ANEXO VI.H.2

Columna(s) 64 65 66 67

68 69 70 71 72 73


Codificación

Servicios que utilizaría si estuvieran disponibles (núm. 7) Corretaje de descuento Pólizas de seguros Preparación de declaraciones de impuestos Asesoría financiera Servicios de viaje Banco en su casa Sucursal oriente Sucursal poniente Sucursal norte Sucursal sur

1 = sí; 2 = no

REGISTRO 2 Columna(s) 1-3

4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Descripción (pregunta) Identidad del sujeto Uso de servicios especiales en Banco de Occidente (núm. 8)

1 = disponible/usado 2 = disponible/no usado 3 = no disponible 4 = no está seguro

Caja de seguridad Tarjetas de crédito Servicio prioritario para personas de edad avanzada Depósitos las 24 horas Protección contra sobregiro Administración de inversiones Notario público Planeación financiera y de herencias Servicios de fideicomisos Pagos de servicios públicos Cheques de viajero Casa de cambio Tarjetas de débito Transferencia telefónica Transferencia por cable Depósito directo Bonos y certificados de tesorería Fuente de información financiera y bancaria local (núm. 9)

21 22 23 24 25 26 27

Codificación

1 = usado 2 = no usado

Periódico Televisión Radio Personal del banco Amigos Revistas Boletín del banco continúa

768


ANEXO VI.H.2

Columna(s) 28 29


Codificación

Folletos en estado de cuenta bancario Otra

30

¿Es suficiente la información? (núm. 10)

1 = sí; 2 = no

31

Tiene cuentas en otras instituciones financieras (núm. 11)

1 = sí; 2 = no

32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

Servicios usados en otras instituciones (núm. 11a) Cuenta de cheques Cuenta de ahorro Certificados de depósito Convenio de recompra Cuenta de ahorro para el retiro Tarjetas de crédito Servicios de fideicomisos Mercado de dinero Valores bursátiles y bonos Crédito para adquirir automóvil Certificados y bonos de tesorería Caja de seguridad Préstamo personal Préstamo hipotecario Otro (por favor, especifique)

1 = usado; 2 = no usado

47-48

Razones de uso en otras instituciones (núm.11b)

49

Recomendaría Banco de Occidente a un amigo (núm. 12)

1 = sí; 2 = no; 3 = no sé

50

Calidad general del servicio (núm. 13)

1 = excelente 2 = buena 3 = aceptable 4 = deficiente 5 = inaceptable

Comentarios y sugerencias de cambios (núm. 14)

1 = sucursales 2 = personal 3 = cargos por servicios

1 = ubicación de la sucursal 2 = conveniencia 3 = ya tenía cuenta 4 = carencia de servicios especiales 5 = cargos/saldo mínimo 6 = tasas altas de interés en ahorros 7 = tasas bajas en préstamos 8 = disponibilidad de préstamos 9 = diversificación del riesgo 10 = calidad del servicio 11 = necesidad de cuentas separadas 12 = otra

Casos de la porte VI

761

ANEXO VI.H.2 Columna(s)


Codificación

4 = horario 5 = desfavorable en general 6 = tasa de errores 7 = favorable en general 8 = neutral 9 = otras

53

Género (núm. 15)

1 = masculino; 2 = femenino

54

Estado civil (núm. 15)

1 = soltero(a) 2 = casado(a) 3 = viudo(a) 4 = divorciado(a)/separado(a)

55

Número de dependientes (núm. 16)

1 = ninguno 2 = 1-2 3 = 3-5 4 = 6 o más

56

Fuente principal de ingresos (núm. 17)

1 = sí; 2 = no

57-58

Edad del encuestado y su cónyuge (núm. 18)

1 = menos de 18 años 2 = 18-21 3 = 22-30 4 = 31-40 5 = 41-50 6 = 51-64 7 = 65 años o más

59-60

Estudios del encuestado y su cónyuge (núm. 18)

1 = secundaria 2 = bachillerato parcial

61-62

Ocupación del encuestado y su cónyuge (núm. 19)

65

Ingreso familiar calculado (núm. 20)

1 = profesional/técnico 2 = granjero 3 = administrador 4 = propietario 5 = empleado de oficina 6 = ventas 7 = artesano 8 = empleado de servicios 9 = obrero 10 = jubilado 11 = estudiante 12 = no trabaja actualmente 1=0-19 000 dólares 2 = 20 000-29999

3 = 30 000-39999 4 = 40000-49999

5 = 50 000-59999 continúa

762


ANEXO VI.H.2

Columna(s)


Codificación

66

Número de personas que trabajan fuera de casa (núm. 21)

67

Años de vivir en la ciudad (núm. 22)

6 = 60 000-69 999 7 = 70 000-79 999 8 = 80 000 dólares o más 1=0 2 =1 3 =2 4 = 3 o más 1 = menos de 1 año 2 = 1-3 3 = 4-5 4 = 6-10 5 = más de 10 años

Preguntas 1. Evalúe el diseño general de la investigación. 2. Valore el plan de muestreo. 3. Indique qué muestran los resultados en cuanto a lo siguiente: a) Características demográficas de los clientes de Banco de Occidente.

b) Conciencia, uso y percepción que tienen los clientes de los diversos servicios de la institución. c) La relación existente, si acaso la hay, de la edad e ingreso de los encuestados con su evaluación global de los servicios que brinda el banco. 4. ¿Qué nuevos servicios debe brindar, si acaso, Banco de Occidente?

CASO VI.I Bombas y Compresoras Especializadas, S.A. Bombas y Compresoras Especializadas, S.A., es un fabricante de bombas y compresoras cuyo propietario ha estado preocupado desde hace algún tiempo por la mejora de los procedimientos con los cuales selecciona su fuerza de ventas. La compañía siempre ha contratado a ingenieros recién titulados, ya que la venta de sus equipos requiere ciertos conocimientos técnicos del representante de ventas. Éste tiene que responder las preguntas técnicas del cliente acerca del equipo, además de explicarle cómo convendría diseñar su sistema de procesamiento. En el supuesto de que el candidato a representante de ventas tenga título de ingeniero (se prefieren las ramas mecánica o eléctrica, si bien se aceptan otras), la decisión de contratación se basa principalmente en una entrevista personal con varios directivos de la compañía. Los entrevistadores frecuentemente no concuerdan en cuanto a los tipos de características curriculares y candidatos aceptables.

La compañía estaba interesada en determinar si existían criterios más objetivos que pudieran emplearse en la decisión de contratación. El examen de la bibliografía de ventas hizo pensar que las características de personalidad e intelectuales de los representantes de ventas suelen ser determinantes primordiales de su éxito. Por tanto, la compañía decidió administrar pruebas de personalidad y coeficiente intelectual (CI) a cada uno de sus representantes de ventas, con el fin de determinar la relación entre esas características y su desempeño pasado, si la había. Los totales de ventas del año pasado, expresados en proporción a la cuota territorial como un índice, se usaron como criterio de desempeño, además de que el propietario de la compañía decidió que se controlaran las diferencias de desempeño que fueran atribuibles al tiempo en el puesto. Los siguientes datos son resultado de la investigación:


Representante índice de de ventas desempeño

Tiempo en Prueba de Calificación de el puesto Cl personalidad (meses)

Representante de ventas

• I

Tiempo en índice de Prueba de Calificación de el puesto Cl personalidad (meses) desempeño

1

122

130

86

78

21

99

116

69

53

2

105

100

62

48

22

102

113

82

89

3

103

93

85

81

23

98

109

81

75

4

95

81

72

62

24

100

86

68

71

5

97

98

78

98

25

99

92

61

74

6

106

114

68

63

26

99

92

75

79

7

100

87

79

72

27

113

81

71

87

8

115

82

67

85

28

114

103

79

84

9

78

115

70

59

29

110

114

76

106

10

101

114

64

55

30

98

92

83

109

11

115

92

84

117

31

92

105

81

80

12

120

81

84

103

32

106

81

79

85

13

88

89

56

49

33

103

81

84

95

14

110

82

87

110

34

111

85

55

67

15

96

92

82

77

35

102

98

54

61

16

93

85

65

60

36

102

84

74

83

17

92

85

70

74

37

88

109

65

45

18

103

114

64

82

38

105

85

66

93

19

121

85

83

115

39

94

91

62

64

20

95

99

84

102

40

108

81

79

63

41

84

101

59

41

Preguntas 1. ¿Existe relación alguna entre el desempeño de los representantes de ventas y su coeficiente intelectual? 2. ¿Acaso esa relación cambia cuando se mantiene constante la duración en el puesto? 3. ¿Qué proporción del desempeño es atribuible a los tres factores considerados simultáneamente?

4. Evalúe su método de análisis y también el procedimiento que utiliza la compañía para mejorar sus procedimientos de selección de representantes de ventas.

P

A

R

T

E

V

I

I

Informes de investigation

Capituto 22 Informe de investigation escrito Capitulo 23 Informe de investigation oral La parte VII consta de dos capitulos y un epilogo. En el capitulo 22 se analiza una de las partes mas importantes del proceso investigative: el de investigation. Es frecuente que sea la norma con que se evaliia toda la investigation, por to que reviste importancia que contribuya positivamente a tal evaluation. El capitulo 22 se enfoca en los criterios que debe satisfacer el informe de investigation y el formato adecuado para que ejerza un efecto positive sobre el proceso investigative. Luego, en el capitulo 23 se explica la presentation eficaz de informes orales, ademas de repasar algunos dispositivos graficos que pueden usarse para comunicar con mayor fuerza resultados importantes. En el epilogo se enlazan todas las partes del proceso de investigation. Se refuerzan los puntos senalados con ante: i en el texto, en el sentido de que los pasos del proceso de investigation estan muy relacionados y de que una decision tomada en una etapa tiene consecuencias en las demas, al demostrar \a naturaleza de algunas de esas interrelaciones.

EL MINT MUSEUM OF ART UTILIZA LA INVESTtGACION PARA PINTAR UN CUADRO DE su FUTURO El Mint Museum of Art, de Charlotte, Carolina del Norte. estaba en una encrucijada comun a is organizaciones. Su entorno estaba cambiando y atisbaba nuevas oportunidades. Si el museo las interpretaba correctamente y actuaba en consecuencta, su futuro seria brillante. Aunque el museo es una organization no lucrative, el desafio era •cadotecnia. Tenia que respander a las preguritas de mercadotecnia basicas: jQiiienes son nuestros dientes y que quieren? El museo form6 un comite de mercadotecnia y contrato a un despacho de investigation, InterActive Research, para encontrar las respuestas. El museo tiene una s6lida reputacion como institucion cultural del sureste de Estados Unidos. Posee una eclectica coleccion historica de vestimentas. pinturas de artistas europeos y estalenses, obras precolomhinas, africanas y de colonias hispanoamericanss, cera"mica regional y otros productos artesanales y porcelana, y ceramica eurapea y estadounidense. Ademas, se ubica en una ciudad que esta en crecimiento y recibio un nuevo espacio. El NationsBank le dono un edificio histbrico de cinco pisos que ocupaba la tienda de ropa Montaldo's. Los tomadores de decisiones del museo analizaron todos esos activos -su amplia colecci6n de arte, la poblacion cfeciente de la ciudad y el nuevo espacio- y encontraron muchas preguntas que precisaban respuesta urgente' ^que quiere el publico? iComo administrar su coleccion y enfocarse en adquisiciones futuras' tAcaso el publico entiende siquiera que le ofrece el museo? £1 equipo de InterActive Research, empresa con oficinas en Atlanta, disefio un estudio en dos Cases para medir la conciencia que tiene el publico del museo, sus actitudes hacia la institucion y su uso de ella. La piimera parte del estudio comprendifi 15 grupos de enfoque para identificar actitudes y problemas pertinentes. En la segunda parte se enviaron cuestionarios por correo para recopilar datos cuantitativos. En IDS grupos de enfoque se forma una muestra de participates disehada para que fuera representative de los visitantes actuales y potenciales del museo: miembros del museo y personas que no son miembros. profesionales jovenes que encajan en las caracterisiicas demogra'ficas habituales de IDS miembros y residentes de Charlotte que difieren del perfil caracteristico de los miembros.

Elcuestionariofueenviadoa 10000 habitantes de Charlotte, De ellos, respondieron 1300 En el infotme de investigation, InterActive Research comparo los dates con las nociones preconcebidas de los directives del museo. For ejemplo, comparo la muestra de visitantes del mu1 con los dates de sus miembros. lo cual dio a la institution una idea mas clara de su publico y de su base de miembros potential. Ademas, la comparacion ayudo a que el museo supiera por qu6 algunos visitantes no se habian converTido (todavfa) en miembros. En el informs se analizaron las actitudes y expeclativas de IDS encuestados. El interne senalo que muchos de los visitantes se sienten intimidados por la elegancia del museo. Alo,uno> ID consideran una institucion de elite, que no necesariamente les daria la bienvenida. La frfa reception rje marmol dei museo refuerzatal impresion Los tomadores de decisiones del museo aplicaron estos resultados a sus planes para el museo original y para el nuevo espacio en el Edificio Montaldo. A fin de hacer mas atractivo el museo "al. se decidib reorganizar sus colecciones con base LV tema "Arte en el continents americano" Se empezb por reubicar las colecciones de manera que las obras estuvieran agrupadas segiin su antigiiedad. Ahora se muestran en orden cronologico. desde el arte y artesania precolombmos hasta el arte moderno. Las obras europeas estan organizadas para mostrar su influencia en los artistss estadounidenses de la Spoca corresponrjifii El museo decidio subastar las piezas que no encajaban en ese tema. Ello constituyo" un apoyo adicional a su estrategia, ya que proporciono fondos para compras adicionales. En cuanto al Edificio Montaldo. sa planea croir un nuevu u que se llamara Mint Museum of Craft and Design. La investigation mostro que el publico se pronunciaba a favor de esa idea, sin entenderla pienamente. En particular, no hubo consenso respecto del significado de 'artesania". Asf, el museo se dio cuenta de que necesitaba planear un programa educative, ademas del nuevo museo mismo. Por anadidura. decidio que las instalaciones hicieran sentir bienvenidos a los visitantes, para In •. cieo un area de entrada de aspecto calido, con pisos de madera La investigation de InterActive Research tambien incluyo aspectos practices relacionados con los museos: costo de entrada. estacio-

namiento y servicios de alimentos. Los investigations senalaron que a los encuestados les preocupaba el costo, seguridad y disponibilidad de estacionamiento para el museo del Edificio Montaldo, localizado en un barrio elegante de la ciudad. Por fis directives se dieron cuenta de que tendrian que incluir planes para construir un estacionamiento publico en el desarrollo del museo de artesanias y diseno. Las respuestas sobre cuanto pagaria el publico permitieron qui, los investigadores elaborarsn recomendaciones especificas. Senalaron que los visitantes potenciales estarian dispuestos a pagar de cinco a siete dtilares por entrada. Ademas, descubrieron un inteies significative en los paquetes rte membresia conjunta con otros museos, IDS cuales confieren a los miembros el derecho de entrada a multiples institutions. El infoi • licfj un apoyo sblido para servicios de comida y bebidas en ambos museos. Sin embargo, estos operan con las estructuras que ya tienen, de modo que el personal de la institucion debe ponderar esta information a !a luz de las limitaciones de ambos edificios. Ninguno de los das esta equipado para brindar servicios de restaurante. de modo • ; la institution planeo proporcionar a sus visitantes un mapa de los restaurantes cercanos. • mo. InterActive Research informo que el publico queria ver exposiciones temporales, no s6lo ias colecciones permanentes. Asi. el museo satisfizo esa rtecesidad en la inauguracion de su nuevo local. Abrio el museo con una exposicion sobre la coleccibn de artesanias estadounidenses de la Casa Blisnca, presentada al final de una gira national de esa coleccirjn Despues de exponerse en el Mint Museum of Craft and Design, esa exposicion se instalara permanentemente en el Smithsonian Institute. Con exposiciones como esa, el nuevo museo de la institucion aparecio en el mapa de museos de interes publico. ademas de garantizarse un sitio en el corazon de los habitantes de Carolina del Norte en el futura.

• Review. H iKffl.bajado del sitio web de Quirt's, wwv.quirks.com. el ISdeagostode

C aapitulo 22

INFORME DE INVESTIGACIÓN ESCRITO O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Especificar el criterio fundamental con que se evalúan todos los informes de investigación. 2. Identificar y analizar los cuatro criterios que debe satisfacer un informe para lograr una comunicación eficaz con sus lectores. 3. Mencionar los elementos principales que componen un formulario de informe estándar. 4. Explicar el tipo de información que contiene el resumen. 5. Distinguir entre conclusiones y recomendaciones. 6. Describir el tipo de información que debe contener la introducción del informe. 7. Describir la información que debe presentarse en el cuerpo del informe. 8. Describir el tipo de información que debe incluirse en el apéndice del informe.

766

Un coso pora la investigación de mercados Eric O'Donnell había pasado un glorioso fin de semana veraniego en su oficina, ante su escritorio, trabajando en el informe del Oakhurst Hospital. Para empeorar las cosas, su superiora, Caroline Sords, le había pedido que llevara a su casa el primer borrador cuando lo tuviera listo. Fue de esa manera que estaba en la sala de ella el domingo por la tarde, estudiando su cara en busca de signos de una reacción. "Sabes -dijo Sords cuando finalmente levantó la vista del informe-, tu redacción se ha vuelto mucho más clara desde que empezaste; pero todavía no escribes para tu auditorio. Te pregunto, ¿quién leerá este informe?"

"Lo tiraré a la basura y empezaré de nuevo -dijo O'Donnell más que decidido a hacer bien su trabajo. "No tienes que tirar las secciones técnicas. Simplemente cambíalas al apéndice, donde Scanlon puede verlas cuántas veces quiera. Y no te sientas desalentado. Es difícil comprender por qué muchas personas se asustan ante todo lo que parezca matemáticas."

"¿Y quién más?"

"La verdad es que nuestro objetivo final es permitir que el hospital mejore su prestación de cuidados al actuar con base en nuestros resultados. Si no pueden entender qué descubrimos porque se confunden ante nuestro complejo análisis o se sienten abrumados por tu jerga técnica, entonces hemos fracasado, sin importar cuan buena haya sido nuestra investigación ni cuan válidos sean nuestros resultados."

"Probablemente, Anthony Walsh."

"No sé por qué me cuesta tanto trabajo esto -dijo O'Donnell.

"Puedes estar seguro de que Walsh lo leerá -exclamó Sords-, sin dejar de mencionar al director de finanzas del hospital, el consejo de administración, algunos de los jefes de departamento y, hasta donde sabemos, miembros de la congregación de María Auxiliadora."

"Te cuesta trabajo porque es realmente difícil. Pero te será mucho más fácil si te vas a casa y duermes bien esta noche. Sé que todo lo tendrás claro mañana por la mañana."

"George Scanlon -respondió de inmediato O'Donnell.

Temos poro análisis

"Piensas que el informe es demasiado técnico -exclamó O'Donnell.

1. ¿Cuál es el riesgo principal de un informe de investigación redactado en forma excesivamente técnica?

"Tú sabes que lo es -respondió amablemente su superiora-. Eric, estamos hablando de un grupo de personas que, aparte de Scanlon (que tiene una maestría de administración de empresas en mercadotecnia), desconocen qué es una tabulación cruzada."

2. ¿En qué diferiría un informe de investigación como el de este caso, que leerá un auditorio diverso con antecedentes distintos, de otro dirigido a un auditorio más pequeño y homogéneo?

Un frustrado directivo de una importante compañía señaló en una ocasión que estaba "convencido de que los informes son mecanismos mediante los cuales las personas informadas logran mantener en la ignorancia a las no informadas".l Evitar el informe en que pensaba ese directivo requiere muchos conocimientos, habilidad y atención a los detalles. Si la extensión definiera la importancia de un capítulo, habría una relación inversa entre éste y tal criterio. Aunque este capítulo es breve, su tema es vital para el éxito de la actividad de investigación. Sin importar cuan bien se realicen otras partes del proceso de investigación, el proyecto fracasa si ocurre lo propio con el informe final. La experiencia empírica indica que el informe de investigación es una de las cinco variables más importantes que afectan el empleo de la información de un estudio.2 Los pasos del proceso de investigación analizados en capítulos precedentes de esta obra determinan el contenido del informe, mientras que éste es lo único que muchos directivos ven de la investigación, por lo que se convierte en la base de su evaluación. El redactor debe lograr que el informe alcance el objetivo de informar sin desinformar. El informe debe señalar a sus lectores lo que necesitan y quieren saber. Es habitual que los directivos estén convencidos de la utilidad de los resultados. Están más interesados en los resultados que en los métodos empleados para lograrlos. Sin embargo, para actuar de manera eficaz con base en el informe, deben conocer los métodos usados en grado suficiente para reconocer sus debilidades y márgenes de error. Es responsabilidad del investigador transmitir esta información con detalles suficientes y en forma comprensible al tomador de decisiones. En este capítulo y el siguiente se presentan algunos lineamientos para elaborar informes de investigación. La atención de este capítulo se centra en los criterios con los que se evalúan los mismos y en las partes y formatos de los reportes escritos.

I Criterios del informe de investigación Los informes de investigación se evalúan con base en un criterio fundamental: su nivel de eficiencia para comunicar información al lector. Por ejemplo, la "ley de hierro" de la investigación de mercados afirma que "las personas prefieren vivir con un problema que no pueden resolver en vez de aceptar una solución que no entienden".3 El lector no solamente es la única razón para preparar el informe, sino que es la norma con la cual se mide su éxito. Ello significa que debe adaptarse a sus lectores, con la consideración debida de sus conocimientos técnicos e interés en el área temática, circunstancias en las cuales leerán el informe y uso que le darán. Los conocimientos técnicos de los lectores determinan su capacidad para entender las decisiones metodológicas, como las del diseño experimental, dispositivos de medición, plan de muestreo, técnicas de análisis, etc. Los lectores con pocos conocimientos técnicos con toda probabilidad se ofenderán ante el uso de jerga técnica no explicada. "Los lectores de informes son personas ocupadas y en muy pocos casos pueden barajar un informe de investigación, una taza de café y un diccionario."4 La jerga inexplicada podría hacer inclusive que los lectores tengan sus dudas acerca del redactor del informe. El investigador debe estar especialmente prevenido contra este riesgo porque, siendo una persona con conocimientos técnicos, podría no darse cuenta del uso de un lenguaje especializado, a menos que se le recuerde que preste atención al mismo. Los antecedentes de los lectores y sus necesidades de detalles metodológicos determinan el límite superior del contenido técnico del informe, mientras que las preferencias de esos lectores deben ser la guía del redactor.

Criterios de redacción

M^

Algunos directivos necesitan un informe mínimo; sólo quieren los resultados, no un análisis de cómo se obtuvieron esos resultados. Otros precisan información amplia acerca de los métodos de investigación usados en el estudio. Muchos conceden importancia a la brevedad, mientras que otros exigen un análisis completo. También los hay interesados sólo en los resultados estadísticos, no en las conclusiones y recomendaciones del investigador. Así, el auditorio determina el tipo de informe. El investigador debe esforzarse al máximo en conocer las preferencias específicas de su auditorio. No las debe considerar como inalterables, sino que ¡toda desviación respecto de ellas debe basarse en una razón, no en la ignorancia!5 [Cursivas, mías.]

Las dificultades del redactor del informe al adaptarlo frecuentemente se complican ante la existencia de auditorios diversos. Por ejemplo, un vicepresidente de mercadotecnia tiene una capacidad técnica y un interés diferentes del gerente del producto que es tema del informe. No hay una solución sencilla a este problema de diversidad de auditorios. El investigador debe reconocer las diferencias que puede haber entre esos auditorios y ejercer mucho ingenio para conciliarias. En ocasiones, resultaría necesario preparar varios informes, cada uno para un auditorio específico, si bien es más frecuente que se satisfagan necesidades diversas con un solo informe que contenga secciones técnicas y no técnicas para lectores distintos. De acuerdo con la experiencia de Ron Sellers, presidente de Ellison Research, los investigadores pueden adaptar el informe si preguntan con anticipación suficiente a sus clientes qué les interesa. Sellers recomienda que las personas para quienes se prepara el informe respondan unas cuantas preguntas: • ¿Cuáles son los cinco o 10 elementos más importantes en que quiere que se enfoque el estudio (por ejemplo, satisfacción con la calidad del producto o intención de compra de un producto competidor)? • ¿Qué espera que se demuestre con la investigación? • En su opinión, ¿qué revelará la investigación? Luego, en el informe se deben resaltar las comparaciones de los resultados con las esperanzas y expectativas del auditorio respecto de los elementos de datos clave. Tal enfoque sin duda alguna resulta significativo para el auditorio y atrae su atención.6

I Criterios de redacción Un informe que logra el objetivo de establecer una comunicación eficaz con los lectores generalmente satisface los criterios específicos de ser exhaustivo, preciso, claro y conciso,7 elementos que están relacionados estrechamente. A manera de ejemplo, un informe preciso también tiene que ser completo. Sin embargo, para fines de análisis es útil considerar los criterios por separado.

Exhaustividad Exhaustividad Criterio que se usa para evaluar los informes de investigación; en particular, si el informe propercíona to a a m ormación que necesitan los lectores con una redacción que entiendan

Un informe es exhaustivo o completo cuando proporciona toda la información que necesitan los lectores mediante una redacción que éstos entiendan. Ello significa que el redactor debe preguntarse continuamente si se respondió a cada una de las preguntas de investigación originales. ¿Cuáles opciones se examinaron? ¿Qué se descubrió? Que el informe esté incompleto significa la necesidad ¿e generar rep0rtes complementarios, molestos y que retrasan las acciones necesarias. TT • r j • i . • i ^ ^ •,, , iniorme puede ser incompleto por ser excesivamente corto o largo. Es factible que el redactor omita definiciones necesarias y explicaciones breves. Por otra parte, es factible que sea largo sin ser profundo, debido a la renuencia a excluir información recopilada. En un informe lleno de datos prescindibles es frecuente que los temas principales se pierdan en la masa. Además, si el informe es muy largo, los lectores pierden motivación para digerir su contenido. Por todo lo anterior, los lectores son la clave para determinar si el informe es completo. Sus intereses y capacidades indican las aclaraciones que deben añadirse y los resultados que deben omitirse. En general, la cantidad de detalles debe ser proporcional a la magnitud del control directo que los

779

Capítulo 22: Informe de investigación escrito usuarios tengan sobre las áreas que se analizan. Así, si el lector es el gerente de publicidad de un producto, en general sería aconsejable omitir el análisis detallado de posibles mejoras a las técnicas de producción. Este principio habría evitado una extraordinaria frustración si se hubiese aplicado a una investigación que emprendió un despacho para Turner Entertainment Group. Esta empresa contrató al despacho para realizar estudios de apoyo al desarrollo de sitios web para algunas de sus estaciones, como TBS, TNT y Cartoon Network. Después de mostrar su capacidad para proporcionar información útil para el desarrollo de los sitios, el despacho recomendó a la empresa que probara un nuevo servicio, consistente en la recopilación de datos en tiempo real continuos de visitantes a los sitios web, lo que incluía sus características demográficas, satisfacción y hábitos de consumo de medios de comunicación. El despacho señaló que estos informes continuos, basados en 100 encuestas por semana, permitirían que los webmaster adaptaran los sitios conforme a la información más reciente. Sin embargo, mostraron su desacuerdo ante la idea de tener que revisar un flujo continuo de informes de investigación, que aumentaría su ya de por sí pesada carga de trabajo de mantenimiento de los sitios. En tales condiciones, la empresa rechazó la idea de elaborar los informes de investigación en tiempo real. Dan Coates, del despacho de investigación, explica la decisión de esta manera: "El simple hecho de que sea posible obtener toda esa información y crear un informe en línea de gran magnitud, que abarque todo, no significa que deba darse ese paso". En su lugar, la compañía optó por recibir actualizaciones de investigación semestrales o anuales.8

Exactitud Es evidente que respetar los pasos del proceso de investigación es vital para lograr la exactitud; pero, a partir del principio de que se cuenta con información precisa, el informe de investigación puede

ANEXO 22.1 A. Errores sencillos de suma o resta "En Estados Unidos, 14% de la población tiene estudios de secundaria o menos, 51% asistió al bachillerato o lo terminó y 16% ha estudiado en universidades." El autor puede corregir fácilmente un error como éste (14 + 51 + 16 ^ 100%), pero no así el lector, quien no sabría si uno o más de los porcentajes es incorrecto o si se omitió por completo una categoría. B. Confusión entre porcentajes y puntos porcentuales "Las utilidades de la compañía con porcentaje de las ventas fueron de 6% en 1990 y 8% en 1995. Por ende, aumentaron apenas 2% en cinco años." Por supuesto, en este ejemplo el aumento es de dos puntos porcentuales, equivalentes a 33 por ciento. C. Inexactitud causada por errores gramaticales "La reducción de los apoyos gubernamentales al precio de los productos lácteos ha reducido el ingreso de los granjeros 600 millones a 800 millones por año." A fin de expresar un intervalo de producción, el autor debería haber escrito: "La reducción en los apoyos gubernamentales al precio de los productos lácteos ha reducido el ingreso de los granjeros en 600-800 millones de dólares anuales." D. Terminología confusa que lleva a conclusiones falaces "El ingreso anual de la familia Pérez aumentó de 10 000 dólares en 1969 a 30 000 en 1999, con lo que se triplicó su poder adquisitivo." Aunque es posible que el ingreso de los Pérez se haya triplicado en 30 años, sin duda alguna no ocurrió lo mismo con su poder adquisitivo, ya que el costo de la vida medido con el índice de precios al consumidor aumentó en más del triple durante el mismo periodo.


Exactitud

Criterio usado para evaluar los informes de investigación, de manera específica, en que el razonamiento del informe sea lógico y la información correcta.

771

generar inexactitudes por descuido en el manejo de los datos, razonamientos ilógicos o redacción deficiente.9 Así, la exactitud es otro criterio de redacción. En el anexo 22.1 se muestran algunos ejemplos de mentes de inexactitud en la redacción de informes. Que el nivel de estudios de la persona sea alto no constituye garantía alguna contra los riesgos detallados en el anexo 22.1. De hecho, cuanto más alto sea el nivel de estudios de un sujeto, tanto más propenso se vuelve al pecado de la verborrea excesiva. Considere al rector de una importante universidad, quien a finales de la década de 1960 escribió una carta para tranquilizar a alumnos ansiosos después de un incidente en el campus. "Probablemente sepan -comenzó- que tenemos expresiones de insatisfacción muy considerables y potencialmente explosivas sobre temas relacionados apenas parcialmente." Se refería a que los estudiantes habían estado presionando a la casa de estudios sobre diversos temas. 10 En la Ventana de investigación 22.1, el presidente emérito de la agencia de publicidad Ogilvy & Mather, Jock Elliot, muestra cómo un vicepresidente corporativo también se hundió en las arenas movedizas de sus propias palabras. Las inexactitudes también pueden surgir por errores gramaticales de puntuación, ortografía, uso de tiempos verbales, concordancia del sujeto con el verbo, etc.11 La atención minuciosa al detalle en estas áreas es indispensable para los redactores de informes.


Como redactar para no obtener un puesto

Jock Elliot, presidente emerito de la agenda de publicidaef Qgilvy & Mather, es un hombre que aprecia la buena redaccibn. Despufe de todo, su negocio se basa en la capacidad de sus empleados para comunicarse con sus clientes y con los consumidores. Elliot no pone cortapisas a la importancia de redactar bien para alcanzar logros profesionales. "Cuando una persona navega en su carrera -escribe-,la redaccibn deficiente actua como un ancla y la buena redaccion como un remotcador." En la cita siguiente, de un articuio que escribio Elliot, se relata el caso de un candidato a un puesto que se hundio bajo las olas por el peso del ancla de sus propias palabras. "El mes pasado, recibi una carta del vicepresidente de una importante empresa de consultoria administrate. Permitame leer dos parrafos. El primero: Hace poco, las companias de nuestro Marketing Services Group fueron adquiridas por una de las empresas ma's grandes de investigation de consumidores en Esiados Unidos, Aunque esta accirSn concuerda con el propfisitc basico de negocios y el enfoque de las unidades MSG adquiridas. es personalmente restrictive. Mas bien optaria por expandir mis oportunidades administrativas con un cambio rJe carrera en la mciustria.

"Lo que quiso decir: el trato es bueno para la companfa. no asl para mi. Estoy buscando otro traoajo.

"Segundo pa"rrafo: La base de logros adminislrativos y tScnicos ref lejada en mi curriculum vitae adjunto podria sugerir una oportunidad para satisfscer una necesidad administrativa de uno de sus clientes. Sin duda, mi experiencia promete un ritmo muy productive) para en tender las necesidades y d eta lies de cualquier nueva siiuacion por la que opte.

"Lo que quiso decir: Como pueden ver en mi curriculo, tengo experiencia amplia y adecuada. Soy rapido para aprender, ^Cree que alguno de sus clientes podria interesarse en mi? "Al menos, eso pienso que puiso decir. "El segundo parrafo indica que se trata de una persona pomposa. Podria no ser pomposa. Tal vez solo es muy mala para escribir. Sin embargo, no tengo el interes ni el tiempo para averiguar la razrjn. Hay muchas personas que buscan trabajo y no redactan en forma pomposa. "La mala redaccion seflo su rJestino, al menos, conmigo." Jock Elliott, "How Haid Ills To Write Easily", en Viewpoint: By, for, am! About Ogilvy & Mather 2,1980, p. 18. El usotte la jetgay expresses imprecisas se ha vuellotan comun que se han desarrollado prpgramas de computadoia que analizan la grandtica. legibiIidad y eslruclura de oraciones, ademas de proponer forma5 de redaccidn altemas Pur ejemplo, el paquele Microsoft Office 97 induye una funcifin de grama'tica. al igual que otros programas de procesamienio de textp muy usados. Vease Stephen H. Wildsirom. "Good Help Gets Easier to Find", en Business Week. 10 de febrero de 1997. p. 21.

772 Capítulo 22: Informe de investigación escrito Claridad Claridad

Criterio usado para evaluar los informes de investigación, a saber, que la redacción del informe sea precisa.

Es probable que se viole más veces el criterio de claridad en la redacción que en ningún otro. La claridad se logra con el pensamiento claro y lógico, así como con la precisión al expresarlo. Cuando la lógica es confusa o su expresión es imprecisa, el lector sufre para entender lo que lee. Podría verse forzado a adivinar, en cuyo caso se aplica el corolario de la ley de Murphy: "Si se brinda al lector la más mínima oportunidad de entender mal, entenderá mal."12 Empero, lograr claridad requiere esfuerzo. La primera y más importante regla es que el informe esté bien organizado.13 A fin de lograrlo, en primer término es necesario tener claro el propósito del informe y cómo se pretende alcanzarlo. Deben delinearse los puntos principales y ubicarlos en orden lógico, además de colocar en el sitio correcto los detalles de apoyo. Debe decirse al lector qué se incluirá en el informe y luego hacer lo que se dijo que se haría. Conviene usar párrafos y oraciones breves. No se debe ser evasivo ni ambiguo; una vez tomada la decisión de qué se quiere decir, hay que decirlo. Es imperativo seleccionar con cuidado las palabras, de modo que sean precisas y comprensibles. Véase algunas sugerencias de selección de palabras en la Ventana de investigación 22.2. No se debe esperar que el primer borrador sea satisfactorio. Es necesario suponer que será inevitable reescribirlo varias veces. Al hacerlo, intente reducir su longitud a la mitad. Ello obliga a simplificar y eliminar la paja. Además, fuerza a que el redactor piense en cada palabra y su propósito, que evalúe si cada vocablo le ayuda a decir lo que quiere decir. Jock Elliot tiene algunos comentarios muy puntuales acerca de la redacción clara: Las palabras que decimos y escribimos reflejan lo que somos. Si las palabras son brillantes, precisas, bien ordenadas y humanas, así es como nos ven los demás. Cuando escriba, debe preguntarse constantemente: ¿Qué intento decir? Si lo hace religiosamente, se sorprenderá de la frecuencia con que no sabe realmente qué quiere decir. Debe pensar antes de iniciar cada oración y tiene que pensar en cada palabra. Luego, debe ver lo que ha escrito y preguntarse: ¿Lo dije? ¿Resulta claro para alguien que se topa con este tema por primera vez? Si no es así, ello se debe a que algo confuso se abrió paso en la redacción. El escritor claro es una persona con claridad mental suficiente para ver en ello lo que es confusión.

Fuente: Caricatura de Harley Schwadron. Reproducido con autorización.


Ventnna de investigation 22.2

773

Algunas sugerentias para la selection de palabras en los informes de investigation de mercados

1. Utitice palabras cortas. Siempre deben usarse palabras cortas con preferencia sobre las largas, cuando tienen el mismo significado. Emplee

No se use

Ahora Iniciar Mostrar Acabar Usar Lugar

Actualmente Comenzar Indicar Finalizar Utilizar Posicitin

2. Evite los modificadores vagos. Hay que usar adjetivos y adverbios fuertes en lugar de los debiles. Se ha abusado de estos ultimos en algunos contextos a tal punto que se han vuelto lugares comunes. Seleccione unicamente los adjetivas y adverbios que confieran precision al significado. Modificadores vagos

Modificadores fuertes

Muybien Mjy agradable Basicamente precise Gran 6xito Claramente merecido Vitalmente importanle

Junta breve Exposicion nftida Instrucciones desconcertantes Aumenlo ininimo Apretdn de manos humedo Recomendaci6n lucida

3- Utilice expresiones concretas y especfficas. Debe evitarse la jerga tecnica. Siempre existe una palabra sencilla con que se dice to mismo que con ei termino de moda o la abstraction vaga. Jerga

Terming sencillo

Implantar Viable Suboptimo Proactive En resumidas cuentas

Realizar Prficlico, posible Punto menos que ideal Active Resultado

4. Escriba de manera sencilla y natural: de la manera en que habla. Deben usarse s61o las palabras, frases y oraciones qje se dirian al lector si se estuviera frente a frente con el. Si no se lo diria, si no es su forma de habiar. no lo ponga por escrito. Estirado

Natural

Las razones son cuadruples Lo trascendente es Visitaci6n

Hay cjatra razones Lo impartante es Visita

5. Elimine las palabras que realmente son innecesarias. Ciertas expresiones de uso comun son decara'cterredundante. Deben eliminarae las palabras innecesarias. Nose use

Utilice

Plan anticipado Emprender acciiSn Estudio en prof undidad Consenso de opinifin Hasta que llegue el momento de

Plan Acluar Estudio Consenso Hasta que

Fuente: AdaBladadelcapilulo 2 de Writing Thar Works, tie termem Roman vJoelRaphaalson. Copyiighl® 1381 Kenneih flomany Joel flaphaelson. Reproducido con aulwizacion de HarperCollins PuhlisHets, Inc.

!?*

Capítulo 22: Informe de investigación escrito Es difícil redactar una oración declarativa sencilla. La siguiente es una forma de lograrlo. Piense qué quiere decir. Escriba la oración. Elimine todos los adverbios y adjetivos. Reduzca la oración a su mínima expresión. Permita que los verbos y sustantivos se encarguen de transmitir el significado. Si esa oración mínima no expresa con precisión sus pensamientos, es que utilizó el verbo o sustantivo incorrectos. Busque los adecuados. Los sustantivos y verbos son la infantería de la buena redacción; los adjetivos y adverbios son figuras de campo decorativas.14

Concisión Concisión

Criterio usado para evaluar los informes de investigación; específicamente, que la redacción del informe sea breve y directa.

Aunque el informe debe ser completo, también debe ser conciso. Ello significa que el redactor tiene que ser selectivo sobre lo que incluye. El investigador no debe tratar de impresionar al lector con todo lo que descubrió. Si algo no es directamente pertinente al tema, hay que omitirlo. Además, deben evitarse los análisis prolongados de métodos muy conocidos. En el supuesto de que el material es apropiado, todavía es posible no ser conciso por efecto del estilo de redacción. Ello resulta habitual cuando el redactor busca a tientas las frases y palabras para expresar una idea. En vez de expresarla directamente, la rodea, reexpresándola varias veces en diferentes formas, con la esperanza de que la repetición contrarreste la expresión deficiente. Por otra parte, la redacción concisa es eficiente porque "si se aprovecha al máximo cada palabra [...] resulta imposible eliminar palabras en un análisis conciso sin limitar o destruir el funcionamiento de todo el texto [...] Ser conciso es expresar un pensamiento de manera completa y clara con el menor número de palabras posible."15 Una técnica útil para lograr que el informe sea conciso es leer en voz alta el borrador. Ello frecuentemente pone en evidencia ciertas secciones que se deben recortar o reescribir.16 La lectura en silencio permite [al escritor] leer por encima e imponer rapidez artificial y sencillez estructural a algo que en realidad es denso y enmarañado. La vista puede acostumbrarse al aspecto de una oración, mientras que es mucho más difícil que la lengua, los labios y el maxilar den como bueno algo que los ojos aceptarían fácilmente.

| Formularios de informe La forma de organizar el informe afecta a todos los criterios de su redacción. La buena organización no garantiza que sea claro, conciso, preciso y completo, mientras que la organización deficiente impide que lo sea. No hay una forma única de organización aceptable de un informe. Una vez más, el escritor debe guiarse por la naturaleza y necesidades del lector en la selección del formato más apropiado. El formato siguiente tiene flexibilidad suficiente para incluir o excluir elementos a modo de satisfacer necesidades específicas: 1. Portada (página de título) 2. Tabla de contenidos

Disyuntiva etitu 22.1 Su tarea como miembro de un equipo de investigacion independiente es redactar ei informe final para el clients. Uno de sus colegas le susurra al pasar: "Haz que parezca muy tecnico. Usa muchas palabras largas y jerga; sabes a que me refiero. Queremos que este claro que en este caso nos ganamos IDS honorarios."

iEs etico oscurecer la esencia de un inforrne con el uso de expresiones complejas? iSe irnpresionaran algunos clientes con palabras que no entienden plenamente?

Formularios de informe

775

3. Resumen a. Introducción b. Resultados c. Conclusiones d. Recomendaciones 4. Introducción 5. Cuerpo del informe a. Métodos b. Resultados c. Limitaciones 6. Conclusiones y recomendaciones 7. Apéndice a. Copias de los formularios de recopilación de datos b. Cálculos detallados que sustentan el tamaño de la muestra, pruebas estadísticas, etcétera c. Tablas o cuadros no incluidos en el cuerpo del informe d. Bibliografía

Portada La portada indica el tema del informe, nombre de la organización que lo solicitó y de la que lo elabora, y fecha. Si se encarga del informe un departamento u otra división de una compañía y va dirigido a otra división de la misma empresa, los nombres de las organizaciones se sustituyen por los del personal correspondiente. En esta página se enumera a los destinatarios del informe, así como a los departamentos o personas que lo elaboran. En el caso de informes confidenciales, reviste importancia especial que en la portada se indiquen los nombres de quienes estén autorizados para leerlo.

Tabla de contenidos En esta lista se enumeran, en orden de aparición, las divisiones y subdivisiones del informe, con referencias de páginas. En informes breves suele incluir simplemente los encabezados principales. También es habitual que en el contenido se enumeren los cuadros y figuras, así como las páginas donde aparecen. En muchos informes, el material adjunto se denomina cuadro, tabla o figura, categoría esta última en que se incluyen los mapas, diagramas y gráficos.

Resumen El resumen es la parte más importante del informe. Es su núcleo. Muchos directivos sólo leen esta parte. Aunque algunos leen otras secciones, incluso en tal caso usan el resumen como guía de las preguntas respecto de las cuales les gustaría tener más información. El resumen verdadero no es una abstracción de todo el informe en que se exprese de manera condensada el contenido de éste, una simple reexpresión del tema o una lista breve de resultados y conclusiones significativos. En un resumen verdadero deben incluirse los puntos culminantes del cuerpo del informe. Un resumen escrito correctamente ahorra tiempo a los ocupados directivos sin sacrificar su comprensión. Una buena prueba del mismo es su autosuficiencia. ¿Puede entenderse de manera independiente o se colapsa a falta del informe completo? Un buen resumen incluye los antecedentes necesarios y los resultados y conclusiones de importancia. Que contenga recomendaciones o no es algo que depende en gran parte del lector. Algunos gerentes prefieren que quien lo elabora recomiende las acciones apropiadas, mientras que a otros les parece mejor derivar sus propias conclusiones con base en los datos que proporciona el informe. Aunque un buen resumen contenga la información necesaria, pocas veces se divide mediante el uso de encabezados de diversos niveles. Cuando requiere estos últimos, es probable que el resumen sea excesivamente extenso. El resumen comienza con una introducción que debe proporcionar al lector los antecedentes necesarios para apreciar los resultados, conclusiones y recomendaciones del estudio. En ella debe ex-

776 Capítulo 22: Informe de investigación escrito presarse quién autorizó la investigación y para cual propósito. Además, se deben señalar explícitamente los problemas o hipótesis que guiaron la investigación. Después de la introducción debe haber una sección en que se presenten los resultados significativos del estudio. Por supuesto, deben concordar con los incluidos en el cuerpo del informe, si bien en el resumen sólo se presentan los resultados clave. Un enfoque útil es incluir una o varias oraciones en que se señale lo descubierto sobre cada problema u objetivo mencionados en la introducción. Las secciones finales del resumen son las conclusiones y recomendaciones, que siguen al análisis de los resultados. Cabe distinguir entre ellas. Una conclusión es una opinión basada en los resultados, mientras que una recomendación es una sugerencia sobre acciones futuras. Las conclusiones deben ser parte de la sección de resumen. El redactor está en mejor posición que el lector para basar sus conclusiones, ya que está más familiarizado con los métodos que se usaron en la generación y análisis de los datos. Comete un error si omite las conclusiones y permite que los lectores elaboren sus propias conclusiones. Empero, las recomendaciones son harina de otro costal. Algunos directivos prefieren determinar las acciones apropiadas y no gustan de que el redactor del informe les proponga recomendaciones. Otros consideran que el redactor, más cercano a la investigación, está en mejor posición para sugerir acciones. Por ejemplo, en Lipton Company se considera que es responsabilidad de los investigadores de mercados la interpretación de los resultados. En palabras de Dolph von Arx, vicepresidente ejecutivo de la compañía: "Pensamos que nuestros investigadores de mercados deben hacer más que presentar los hechos. Queremos que nos digan cuál es, en su opinión, el significado de los hechos, tanto con sus conclusiones como, si es posible, con las acciones indicadas. Los responsables de tomar las decisiones pueden aceptar esas conclusiones o recomendaciones, o no; pero queremos tener esa alimentación de nuestros investigadores de mercados."17 Tal posición es compatible con las tendencias actuales. Se pide cada vez más a los investigadores de mercados que interpreten el significado de los resultados para el cliente y que elaboran recomendaciones de acciones apropiadas.

Introducción En el resumen se toman en cuenta los intereses de los lectores, mientras que en la introducción formal al informe se consideran sus estudios y experiencia. La introducción presenta los antecedentes que necesitan los lectores para apreciar el análisis contenido en el cuerpo del informe. Casi siempre es necesario algún tipo de introducción. Sin embargo, su extensión y detalles varían según el grado de familiaridad de los lectores con el tema, la manera de abordarlo en el informe y su tratamiento.18 En general, un informe de distribución amplia requiere una introducción más extensa que otro dirigido a un auditorio reducido. La introducción frecuentemente sirve para definir términos inusuales o que se aplican de una manera específica en el informe. Por ejemplo, en un estudio de penetración de mercado de un nuevo producto, la introducción puede servir para definir el mercado y enumerar los productos y compañías a los cuales se considera "competidores" en la estimación de la participación del nuevo producto. La introducción también puede proporcionar información histórica pertinente, que responda a preguntas como las siguientes: ¿Qué estudios similares se han realizado? ¿Cuáles fueron sus resultados? ¿Cuáles circunstancias originaron el presente estudio? ¿Cómo se determinaron su alcance e importancia? Estos aspectos pueden omitirse, por supuesto, si los lectores están familiarizados con la historia del proyecto y la investigación correspondiente o con las circunstancias que dieron lugar a la investigación. Un informe para directivos que conozcan poco el servicio o producto probablemente tendría que incluir esos antecedentes. Los objetivos específicos de la investigación deben mencionarse en la introducción. También hay que señalar si el proyecto es parte de otro más amplio. Debe comentarse en forma explícita cada uno de los problemas o hipótesis. Tras la lectura de la introducción, los lectores deben saber qué abarca el informe y qué omite. Es necesario que aprecien el problema general y la relación que guarda con cada problema particular. Deben estar conscientes de la relación entre este estudio y otros trabajos afines. Además, deben apreciar las razones que hicieron necesario el estudio y su importancia. Mediante todo ello, la introducción sirve para lograr la confianza de los lectores y disipar los prejuicios que pudieran tener.


777

Cuerpo del informe El cuerpo del informe contiene los detalles de la investigacióna?sus métodos, resultados y limitaciones. Una de las partes del informe más difícil de redactar es la que detalla el método. En ella, el escritor enfrenta una verdadera disyuntiva. Debe presentar información suficiente para que los lectores aprecien el diseño de la investigación, métodos de recopilación de datos, procedimientos de muestreo y técnicas de análisis usados sin aburrirse ni sentirse abrumados. Empero, debe omitirse la jerga técnica, que frecuentemente es una forma concisa de comunicar una idea compleja, ya que algunos de los lectores podrían no entenderla. Ha de decirse a los lectores si el diseño fue exploratorio, descriptivo o causal. También deben saber por qué se escogió el diseño utilizado y cuáles son sus ventajas en relación con el problema de investigación. Asimismo, se les tiene que informar si los resultados se basan en datos secundarios o primarios. Si son primarios, ¿son de observación o de cuestionario? Y si son secundarios, ¿se administraron en persona, por correo o telefónicamente los cuestionarios? Una vez más, es importante mencionar las razones de la elección del método usado. ¿Cuáles son sus ventajas percibidas sobre métodos alternos? Ello entraña analizar brevemente las debilidades percibidas en otros métodos de recopilación de datos que se consideraron. El muestreo es un tema técnico y el escritor usualmente no puede esperar que le sea posible comunicar todos los detalles del plan de muestreo en el cuerpo del informe, de modo que tiene que ser hasta cierto punto selectivo en este aspecto. Han de responderse las preguntas siguientes, por lo menos: 1. ¿Cómo se definió la población? ¿Cuáles son sus límites geográficos, de edad, de género y otros? 2. ¿Cuáles unidades de muestreo se usaron? ¿Fueron organizaciones o directivos? ¿Se trató de viviendas, familias o individuos de una familia? ¿Por qué se seleccionaron esas unidades de muestreo específicas? 3. ¿Cómo se generó la lista de unidades de muestreo? ¿Acaso ello produjo alguna debilidad? ¿Por qué se usó este método? 4. ¿Hubo dificultades en el contacto con los elementos designados de la muestra? ¿Cómo se superaron esas dificultades? ¿Se introdujo algún sesgo en el proceso? 5. ¿Se usó un plan de muestreo probabilístico o no probabilístico? ¿Por qué? ¿Cómo se seleccionó la muestra? ¿De qué magnitud fue la muestra seleccionada? ¿Por qué se optó por ese tamaño de muestra? En lo esencial, el lector necesita entender, al menos, tres aspectos referentes a la muestra: ¿Qué se hizo? ¿Cómo se hizo? ¿Por qué se hizo? Es poco lo que puede decirse acerca del método de análisis en el comentario sobre métodos de investigación, ya que los resultados tienden a mostrar qué se hizo al respecto. Sin embargo, suele resultar útil el análisis del método en términos generales antes de detallar los resultados. Así, si la significancia estadística se determinó con el método de ji cuadrada, el redactor puede incluir los fundamentos generales y procedimientos de estimación del valor estadístico de ji cuadrada, además de los supuestos en que se basa esta prueba y el grado en que los datos confirman tales supuestos. Ello permite que los lectores separen lo descubierto de la forma de descubrirlo. La distinción no sólo ayuda a la comprensión del texto, sino que sirve para evitar repeticiones en el informe. El procedimiento y sus componentes clave se delinean una vez, tras lo cual simplemente se informa de los resultados con base en esos componentes. La sección de resultados del cuerpo del informe detalla hasta cierto punto qué se descubrió con la investigación, frecuentemente con cuadros (tablas) y figuras de apoyo, y es habitual que constituya gran parte del informe. Es necesario que los resultados correspondan a los problemas específicos de la investigación y se presenten con cierta estructura lógica.19 El primero de estos requisitos indica que se omite la información que, a pesar de ser interesante, no es pertinente a los problemas específicos que sirvieron de guía a la investigación. El segundo requisito precisa que los cuadros y figuras no deben constituir una colección al azar, sino reflejar cierto ordenamiento psicológico.20 Ello podría significar el ordenamiento por subproblema, región geográfica, hora u otro criterio que sirvió para estructurar la investigación.

778

Capítulo 22: Informe de investigación escrito Los cuadros y figuras deben usarse según se requieran en la presentación de los resultados. Ello reviste importancia especial en el entorno actual, en que los clientes están acostumbrados al contenido visual e inclusive el de multimedia, gracias a la capacidad de los programas de computadora para traducir los datos en gráficas y tablas. Los clientes esperan que ciertos puntos clave se ilustren claramente. Por ejemplo, en Ames Department Store, los gerentes pueden apreciar en sus computadoras coloridas gráficas de datos financieros y comerciales, así como información demográfica de clientes e incluso datos climáticos, en vez de tener que descifrar columnas de números.21 De igual manera, el equipo de mercadotecnia de NextCard, que ofrece tarjetas de crédito únicamente a través de mercadotecnia en línea (véase la figura adjunta), vigila el funcionamiento de sus anuncios en páginas web desde una computadora en sus oficinas de San Francisco. En ella, el funcionamiento de cada anuncio se representa en un gráfico, en el que se utilizan líneas de colores para indicar el número de nuevas cuentas y nuevos saldos. El informe se actualiza de manera automática cada 15 minutos. Si una línea muestra tendencia decreciente, el equipo de mercadotecnia debe actuar de inmediato.22 Los cuadros de los apéndices son complejos, detallados y aplicables a diversos problemas, mientras que los del cuerpo del informe deben ser resúmenes sencillos de esa información. Cada cuadro debe concernir a un solo problema; además, es necesario estructurarlo de manera especial para que aporte claridad sobre ese problema. Los siguientes son lineamientos para la elaboración de cuadros:23 1. Ordenar las columnas o filas del cuadro con base en promedios marginales u otra medición. Si existen cuadros similares, usar en todos el mismo criterio. 2. Colocar las cifras que se comparan en columnas, no en filas y, si es posible, las cantidades mayores al principio de las columnas. 3. Redondear los números a dos dígitos. 4. En relación con cada cuadro, incluir un resumen verbal breve, que guíe al lector en cuanto a las tendencias y excepciones principales. En el anexo 22.2 se ejemplifica la forma en que estos lineamientos ayudan a generar mejores cuadros.

La página de inicio de NextCard brinda a los consumidores la oportunidad de actualizar su tarjeta Visa, ahorrar tiempo mientras tienen acceso al crédito disponible, e inclusive aprender más acerca de la estructura corporativa de NextCard. La compañía, cuya misión es "redefinir la experiencia bancaria para los consumidores de internet", realiza transacciones de negocios únicamente en internet y usa informes escritos de mercadotecnia, recopilados electrónicamente, para informara sus propios mercadólogos sobre la situación actual. Asimismo, utiliza información de bases de datos electrónicas para preparar otra forma de informe escrito, el NextCard eCommerce Index, en que se presentan mensualmente los "25 primeros lugares de compras en línea". Fuente: NEXTCARD, la única Internet Visa (www.nextcard.com)

780 ANEXO

Capítulo 22: Informe de investigación escrito 22.2

En el cuadro A se muestran algunas cifras de ventas de un producto en 10 ciudades estadounidenses. Aunque a primera vista parece estar bien estructurado, conviene darle un segundo vistazo. ¿Cómo resumiría la información del cuadro a alguien con quien está hablando por teléfono? Cuadro A Ventas trimestrales del producto Y en diez ciudades VENTAS EN MILES DE DÓLARES Ciudad

Trimestre 1

Trimestre 2

Trimestre 3

Trimestre 4

540.4

507.6 64.0 61.1 71.5 162.8 660.3 517.2 72.8 227.6 179.3

528.4 55.4 52.9 59.0 122.8 580.8 446.0 63.0 198.5 166.9

833.2 64.5 61.5 70.5 185.7 662.7 672.4 73.3 235.2 207.1

Atlanta Chattanooga Des Moines Hartford Indianapolis Los Angeles Miami Omaha Phoenix San Antonio

68.9 65.7 61.1 153.2 700.2 553.6 78.3 196.8 168.2

Cuando se analiza más de cerca, el cuadro parece un embrollo. Aparentemente, no se pensó en comunicar el significado real de las cifras. La dificultad principal radica en la enumeración alfabética de las ciudades. No se observa tendencia alguna en las columnas. Ahora, observe la misma información en el cuadro B. Cuadro B Ventas trimestrales del producto Y en diez ciudades ordenadas por número de habitantes (redondeadas y con promedios) Ciudad Los Angeles Miami Atlanta Phoenix San Antonio Indianapolis Hartford Omaha Chattanooga Des Moines Promedio

Trimestre 1 700 550 540 200 170 150 60 80 70 70 260

Trimestre 2

Trimestre 3

Trimestre 4

Promedio

660 520 510 230 180 160 70 70 60 60 250

580 450 530 200 170 120 60 60 60 50 230

660 670 830 240 210 190 70 70 60 60 310

650 550 600 220 180 160 70 70 60 60 260

Note cómo el ordenamiento de la información, según los pasos recomendados, mejora la comprensión del cuadro. En el título del cuadro B se informa al lector que las ciudades están ordenadas por número de habitantes. Al contar con dicha información y examinar el cuadro, se empiezan a apreciar tendencias importantes: cuanto mayores sean las ciudades, tanto mayores las ventas, como cabría esperar. La única excepción corresponde a Atlanta, con ventas relativamente altas en relación con su número de habitantes. También es fácil apreciar tendencias cronológicas. Aunque no sea lo característico, los promedios de columnas permiten entender que las ventas en cada ciudad fueron más o menos estables de un trimestre a otro, si bien menores en los trimestres 3 y 4. Asimismo, se observa que los incrementos del cuarto trimestre fueron máximos en Miami y Atlanta. La diferencia entre los cuadros A y B es la que hay entre un cuadro bueno y otro deficiente. En un buen cuadro, las tendencias y excepciones deben ser evidentes a primera vista, por lo menos cuando se sabe en qué consisten. La próxima vez que tenga dificultades para leer un cuadro, pregúntese si la información podría ordenarse más adecuadamente. El problema tal vez no radica en su capacidad para entender la información, sino en el cuadro mismo. Fuente: adaptado de A. S. C. Ehrenberg, "The Problem of Numeracy", en The American Statistician 35, mayo de 1981, pp. 67-71. Reproducido de The American Statistician. Copyright 1981 The American Statistical Association. Todos los derechos reservados.


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Las figuras, al igual que los cuadros, deben presentar únicamente un problema secundario. Además, se deben seleccionar cuidadosamente, según el mensaje que transmitan mejor. Este tema se analiza en el capítulo siguiente. Es imposible realizar una investigación "perfecta", ya que cada una tiene sus limitaciones. El investigador sabe cuáles son estas últimas y no debe ocultarlas al lector. En ocasiones, se teme que la aceptación franca de las limitaciones de un estudio deteriore la opinión que el lector tiene de la calidad de la investigación. Es frecuente que ocurra lo contrario. Si no se expresan las limitaciones y el lector las descubre, podría cuestionar todo el informe y asumir una postura más escéptica y crítica que si se indican de manera explícita las limitaciones. Expresarlas también permite que el redactor analice si generan sesgo en los resultados y de qué magnitud. Excluirlas y su ulterior identificación hace que los lectores elaboren sus propias conclusiones al respecto. Cuando analiza las limitaciones, el expositor debe dar una idea de la precisión con que se realizó el trabajo. De manera específica, debe analizar las fuentes de errores ajenos al muestreo y la dirección supuesta de su sesgo. Ello suele entrañar que el investigador indique ciertos límites, según los cuales se deforman los resultados en virtud de tales inexactitudes. También se debe informar específicamente al lector sobre el grado en que los resultados son susceptibles de generalización. ¿A cuáles poblaciones puede esperarse que sean aplicables? Por ejemplo, si se realiza un estudio en Miami, debe advertirse al lector que no generalice los resultados a los estados del sur de Estados Unidos o a todos los estados de dicho país. El redactor del informe debe proporcionar las limitaciones apropiadas a los lectores, en vez de dejar que descubran las debilidades por su propia cuenta. Sin embargo, tampoco es necesario exagerar las limitaciones, sino presentar una perspectiva equilibrada.

Conclusiones y recomendaciones Los resultados llevan a conclusiones y recomendaciones. En esta sección, el redactor muestra el desarrollo de las conclusiones, paso a paso, y las expresa con mayores detalles que en el resumen. Debe haber una conclusión sobre cada objetivo o problema de investigación. Como se señala en una obra: "...debe ser posible que los lectores lean los objetivos, pasen a la sección de conclusiones y encuentren en ésta conclusiones específicas sobre cada objetivo".24 Si el estudio no generó datos suficientes para presentar conclusiones respecto de un problema de investigación, tal hecho debe manifestarse explícitamente. Las recomendaciones del investigador deben seguir a las conclusiones. Cuando se elaboran las primeras, el investigador necesita enfocarse en el valor de la información recopilada. Es necesario que interprete tal información en referencia con su significado para el cliente. Uno de las mejores formas de lograrlo es plantear recomendaciones específicas de acciones apropiadas -junto con las razones que las sustentan- dadas las evidencias disponibles. No todos los directivos gustan de las recomendaciones del investigador; pero muchos sí y el investigador debe estar preparado para proponerlas y sustentarlas.

Apéndice El apéndice contiene material excesivamente complejo, detallado o especializado para el texto, o que no es del todo necesario en el mismo. Es habitual que incluya una copia del cuestionario o formulario de observación usados en la recopilación de los datos. También puede contener los mapas que sirvieron de base para conformar la muestra, así como los cálculos detallados en que se sustentan la determinación del tamaño y diseño de la misma. Asimismo, suele incluir estimaciones detalladas de las pruebas estadísticas y frecuentemente los datos con los cuales se generaron los cuadros de resumen que son parte del cuerpo del informe. El redactor debe tener en cuenta que sólo los lectores más interesados y con mayor capacidad técnica leen el apéndice. Así, no debe poner material en él si su omisión en el cuerpo del informe puede crear huecos en la presentación.

Sinopsis El anexo 22.3 sirve como lista de comprobación de qué debe incluirse en los informes. Esa lista refleja los lincamientos disponibles para evaluar las investigaciones que sirven para propósitos públicos. Este tipo de investigación puede afectar los intereses de organizaciones y personas que no participan

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Capítulo 22: Informe de investigación escrito

ANEXO 22.3

A. Origen: qué está detrás de la investigación ¿En el informe se identifica a las organizaciones, divisiones o departamentos que solicitaron y pagaron la investigación? ¿Hay una declaración del propósito de la investigación, donde se afirme claramente qué se pretende lograr? ¿Se identifica a las organizaciones que diseñaron y ejecutaron la investigación? B. Diseño: concepto y plan ¿Se describe de manera completa y no técnica el diseño de la investigación? ¿Es el diseño compatible con el propósito expreso para el cual se realizó la investigación? ¿El diseño de la investigación está exento de preguntas que sugieren la respuesta y otros tipos de sesgo? ¿Se tomaron precauciones para evitar el sesgo de secuencia o tiempo u otros factores que podrían introducir prejuicios o deformaciones en los resultados? ¿Plantea preguntas que los sujetos participantes puedan responder? ¿Se incluye una declaración precisa del universo o población que supuestamente representa la investigación? ¿El marco de muestreo representa adecuadamente a la población en estudio? ¿Se especifica en el informe el tipo de muestra usado y se describe claramente el método de selección de la muestra? ¿En el informe se describe el plan de análisis de los datos? ¿En el apéndice o en archivos de disco se incluyen los formularios de cuestionarios, instrucciones de campo y de muestreo y otros materiales de estudio? C. Ejecución: recopilación y manejo de la información ¿En el informe se describen los procedimientos de recopilación y procesamiento de datos? ¿Se informa de manera objetiva acerca del cuidado con que se recopilaron los datos? ¿Cuáles procedimientos se usaron para minimizar el sesgo y garantizar la calidad de la información recopilada? D. Estabilidad: tamaño de la muestra y confiabilidad ¿Tuvo la muestra tamaño suficiente para generar resultados sólidos? ¿Se muestran los errores de muestreo, si es posible calcularlos? ¿Se describen los métodos de cálculo de los errores de muestreo o, si tales errores son incalculables, se señala y explica este hecho? ¿Se pone en claro el tratamiento de los límites de los errores de muestreo que no abarcan los errores ajenos al muestreo? ¿Se informa de las tolerancias de error de los resultados principales, basadas en el análisis directo de la variabilidad de los datos recopilados? E. Aplicabilidad: generalización de los resultados

¿Se especifica en el informe la fecha de recopilación de los datos? ¿Se indica claramente si los resultados son aplicables más allá de la fuente directa de los datos? ¿Está claro quiénes están representados deficientemente en la investigación o no están representados en absoluto? ¿Se señala, en el caso de investigaciones de aplicación limitada, a quiénes o qué representa y el periodo o condiciones en que es aplicable? F. Significado: interpretación y conclusiones ¿Se describen con lenguaje sencillo y directo las mediciones? ¿Tiene sentido lógico usar tales mediciones para el propósito al cual se dedican? ¿Se diferencian claramente los resultados de su interpretación? ¿Se ejercitaron la objetividad rigurosa y el juicio razonable en la interpretación de los resultados de la investigación? G. Sinceridad: información franca y revelación

¿Se incluye una descripción completa y directa de cómo se realizó la investigación? ¿Se presentó adecuadamente la investigación? Fuente: adaptado de Guidelines for the Public Use of Market and Opinion Research. © 1981 Advertising Research Foundation. Adaptado con autorización.


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en el diseño, ejecución o fmanciamiento del estudio. Por consiguiente, los criterios para su evaluación suelen ser más estrictos que los aplicados a investigaciones para uso privado. Empero, los conceptos generales y preguntas sirven como criterios útiles para juzgar todos los informes de investigación.

Disyuntiva etica 22.2 Un colega le comenta: "Acabo de reaiizar una encuesta para el propietario de un restaurante, quien ptanea iniciar un servicio de banquetes para fiestas, bodas, etc. Queria saber la mejor forma de hacer publicidad a! nuevo servicio. En el cuestionario, pregunte a IDS encuestados donde esperarian que hubiera anuncios de servicios de banquetes y la fuente mas comun fueron los periodicos. Ahora, me doy cuenta de que con la pregurtta solo se identifico donde, usualmente, las personas ven los anuncios pertinentes, no ddnde les gustaria verlos o donde seria mas productive su exposition a ellos. jLo iinico que sabemos ahora es donde se anuncian otros servicios de banquetes!

Sin embargo, estoy seguro de que mi cliente interpretara los resultados como indicatives de que los periodicos son el medio ma's eficaz. iDebo hacer explicitas las limitaciones de mi investigation?" tCuales son los costos de poner en claro las lirnitaciones de la investigation?

iCutiles son los costos de no hacerlo? (Acaso promover el uso correcto de la investigaci6n no es una de las obligaciones primordiales de los investigadores?

De regreso en el caso "Eric, !o mejoraste completamente -comento" Caroline Sords mientras terminaba la lectura del ultimo borrador del informe de investigacitin del Qakhurst Hospital-. Pienso que todo mundo, desde el director de finanzas del hospital hasta el jefe de pediatria, podran leerlo y entenderlo." "Gracias, Caroline -respondio Eric O'Donnell, suspirando de alivio. "Sin embargo, hay algo que me preocupa -anadi6 Sords-. No veo mencibn alguna de los proolemas que tuvimos durante la recopilacion de datos. En el primer borrador, se sefialaban en la seccibnde resultados." "Si, ssi es. Estuve pensando si debian mantenerse o no -contestb O'Donnell- Finalmente, consider^ que s6lo generarian confusi6n en los lectores del informe y disminuirian la confianza en nuestros resultados." "Debo aceptar que nuestros entrevistadores de campo tuvieron muchos probiemas para ponerse en contacto con familias en que

ambos c6nyuges trabajan -comento Sords-. Tambien fueron objeto de muchas negatives cuando trataron de entrevistar a anaanos. Ahora bien, te concede que muchas de las personas que leeran este informe no se darian cuenta de que omitirnos estos probiemas; pero George Scanlon tiene una mente muy despierta. Sin duda alguna, advertirla el hecho de que no senalamos las fuentes de sesgo ajeno al muestreo y ello haria que dude de todo el informe." Tor supuesto, estas en lo correcto, Caroline. Las noches de desvelo trabajando en el informe deben haber obstaculizado mi juicio. iAIgun otro cambio?" "Tan s6lo unos cuantos cambios de edicion que marqu6 aqui y alia. Por lo demas, me parece excelente. Dicho sea de paso, ipodrias acompafiarme el jueves, cuando presents los resultados a Scanlon? Me gustaria tenerte alii como apoyo, ademas de que nos daria la opcrtunidad de que te conozcan."

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Capítulo 22: Informe de investigación escrito

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Especificar el criterio fundamental con que se evalúan todos los informes de investigación. Los informes de investigación se evalúan con un criterio fundamental: la comunicación con el lector. Éste no sólo es la única razón para preparar el informe, sino también la norma con la cual se mide su éxito.

Objetivo de aprendizaje 2 Identificar y analizar los cuatro criterios que debe satisfacer un informe para lograr una comunicación eficaz con sus lectores. Los informes que logran el objetivo de comunicación eficaz con los lectores generalmente satisfacen los criterios específicos de ser completos, precisos, claros y concisos.

Objetivo de aprendizaje 3 Mencionar los elementos principales que componen un formulario de informe estándar. Un informe estándar generalmente contiene los siguientes elementos: portada, contenido, resumen, introducción, cuerpo del informe, conclusiones y recomendaciones, y apéndice.

Objetivo de aprendizaje 4 Explicar el tipo de información que contiene el resumen. Un resumen verdadero contiene los puntos sobresalientes del cuerpo del informe, entre ellos los antecedentes necesarios, además de los resultados importantes y conclusiones.

Objetivo de aprendizaje 5 Distinguir entre conclusiones y recomendaciones. Una conclusión es una opinión basada en los resultados. Una recomendación es una sugerencia de acciones futuras apropiadas.

Objetivo de aprendizaje 6 Describir el tipo de información que debe contener la introducción del informe. La introducción debe proporcionar antecedentes, definir términos no familiares, delinear aspectos históricos pertinentes y señalar los objetivos específicos de la investigación. Además, debe servir para lograr la confianza de los lectores y disipar los prejuicios que pudieran tener.

Objetivo de aprendizaje 7 Describir la información que debe presentarse en el cuerpo del informe.


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Los detalles de la investigación son parte del cuerpo del informe. Entre ellos, se incluyen los detalles de métodos, resultados y limitaciones.

Objetivo de aprendizaje 8 Describir el tipo de información que debe incluirse en el apéndice del informe.

El apéndice contiene material excesivamente complejo, detallado o especializado o que no es del todo necesario en el texto. Es habitual que incluya una copia del cuestionario o formulario de observación usados para recopilar los datos.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuál es el criterio fundamental en el que se basan los informes de investigación? Explique su respuesta. 2. ¿Qué significan los criterios de que los informes deben ser completos, precisos, claros y concisos? 3. Por un lado se afirma que los informes de investigación deben ser completos y, por el otro, concisos. ¿Son incompatibles estos dos objetivos? Si lo fueran, ¿cómo los conciliaria? 4. ¿Cuál es el contenido esencial de cada una de las partes del informe de investigación que se enumeran en las líneas siguientes? a) portada b) contenido c) resumen d) introducción e) cuerpo del informe f) conclusiones y recomendaciones g) apéndice

Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Con base en la lectura de este capítulo, debe resultar claro que un investigador de mercados profesional debe poseer una alta capacidad para redactar de manera eficaz. Muchas instituciones de educación superior ofrecen diversos programas para ayudar a los estudiantes a mejorar sus habilidades de redacción. Esos programas pueden asumir diversas formas, como los talleres de redacción, seminarios especiales, clases de procesamiento de texto, clases de redacción uno a uno y clases de comunicación escrita normales. Prepare un informe de investigación de los recursos disponibles en su escuela que sirvan para mejorar las habilidades de comunicación escrita. Suponga que sus lectores serán los estudiantes de nuevo ingreso y el informe se incluirá entre sus materiales de orientación. Es imperativo que estructure el informe como se describe en el capítulo. 2. El propietario de una tienda de materiales para construcción de casas especializada en accesorios para baño del tipo "hágalo usted mismo" y sobre diseño solicitó a un despacho de consultores que prepare un informe sobre el perfil de los clientes del segmento de diseño de baños correspondiente al mercado de mejoras en el hogar. Evalúe los siguientes pasajes del informe: Pasajes del informe de investigación El mercado de clientes de la compañía puede definirse como el de los segmentos de diseño de baños y "hágalo usted mismo". A continuación, se presenta un breve perfil de cada uno. El segmento "hágalo usted mismo" está formado por personas de 25-45 años de edad con vivienda unifamiliar. Se trata principalmente de hombres, si bien, son cada vez más las mujeres que se están convirtiendo en miembros activos de este segmento. En forma característica, son personas con ingreso mayor a 20 000 dólares y mediana de ingreso de 22 100, con desviación estándar de 86. Estos clientes tienen cada vez más tiempo de ocio, valoran mucho la conveniencia y el costo, y muestran un deseo creciente de satisfacción personal.

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Capítulo 22: Informe de investigación escrito La edad media de los clientes del segmento de diseño de baños a la medida es de 41.26 años y su ingreso anual se ubica en el intervalo de 25 000 a 35 000 dólares. La mediana de ingresos es de 29000 dólares, con desviación estándar de 73. Estos clientes también suelen habitar en viviendas unifamiliares. La mujer ejerce más influencia y tiene función primordial en la toma de decisiones sobre el diseño de baños.

3. Analice la diferencia entre las conclusiones y recomendaciones en los informes de investigación. 4. Suponga que Wendy's International, Inc. pretende diversificarse a otra área de comida rápida. Se precisa que elabore un informe breve para los directivos de la compañía, en el cual ofrezca una oportunidad atractiva. En la preparación del informe siga los pasos que se enumeran a continuación: a) Decida el área de comida rápida específica que considera más apropiada. b) Recopile datos secundarios concernientes a dicha área y analice las tendencias de consumo durante los últimos cinco años (o 10 años). c) Decida la estructura del informe y sus diversas secciones. d) Elabore los cuadros y gráficas apropiados para sustentar su análisis. e) Redacte el informe. 5. Describa la información que debe contener el resumen y analice la razón de que sea la parte más importante del informe de investigación. 6. En la presentación de un informe a un grupo de gerentes de tiendas de abarrotes, un investigador comenta lo siguiente: "Se analizaron los datos de la muestra de juicio de 10 tiendas de abarrotes y los resultados indican que el intervalo de confianza de 95% para las ventas anuales promedio en la población de tiendas de abarrotes es de 1 000 000 ±150 000." a) ¿Cuál es el problema de esa afirmación desde el punto de vista del auditorio? b) Redacte de nuevo el comentario. Es imperativo que incluya toda la información pertinente, al mismo tiempo que corrija el problema. 7. Su despacho de investigación de mercados está preparando el informe escrito final sobre un proyecto que le encargó un importante productor de podaderas. Uno de los objetivos del proyecto era investigar la variación estacional de las ventas, tanto total como por región. Su cliente tiene interés especial en la amplitud del intervalo entre las ventas estacionales máximas y mínimas. Uno de sus analistas asistentes preparó el anexo 1. Analice dicho cuadro y prepare una versión adecuada para su inclusión en el informe.

ANEXO 1

VENTAS EN MILES DE DOLARES

Región de ventas Noreste Este Sureste Oeste Sur Altiplano Suroeste Pacífico

Primavera

Verano

Otoño

Invierno

120.10 118.80 142.00 100.20 80.77 95.60 105.40 180.70

140.59 142.70 151.80 139.42 101.00 120.60 110.50 202.41

50.90 61.70 134.20 42.90 90.42 38.50 101.60 171.54

30.00 25.10 100.10 20.00 78.20 19.90 92.10 145.60

Notas

787

Notas 1. Reproducido con autorización especial de William J. Gallagher, Report Writing for Management, p. 1. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., Reading, MA. Copyright © 1969. Todos los derechos reservados. Gran parte de esta sección introductoria también se tomó de esa obra excelente. Asimismo, véase Pnenna Sageev, Helping Researchers Write, So Managers Can Understand, Columbus, Ohio, Batelle Press, 1995. 2. Las otras variables son la magnitud de la interacción entre investigadores y gerentes, los objetivos de la investigación, el grado de sorpresa en los resultados y la etapa del producto o servicio en su ciclo de vida. Véase Rohit Deshpande y Gerald Zaltman, "A Comparison of Factors Affecting Researcher and Manager Perceptions of Market Research Use", en Journal of Marketing Research 21, febrero de 1984, pp. 32-38. La comprensión del informe de investigación también tiene efecto en la confianza de los directivos, lo que a su vez afecta el uso que dan a la información. Por ejemplo, véase Christine Moorman, Rohit Deshpande y Gerald Zaltman, "Factors Affecting Trust in Market Research Relationships", en Journal of Marketing 57, enero de 1993, pp. 81-101. 3. Walter B. Wentz, Marketing Research: Management, Method, and Cases, Nueva York, Harper and Row, 2a. ed., 1979, p. 61. Véase también Edward P. Bailey y Philip A. Powell, The Practical Writer, Orlando, Harcourt Brace College Publishers, 6a. ed., 1994. 4. Stewart Henderson Britt, "The Communication of Your Research Findings", en Robert Ferber (comp.), Handbook of Marketing Research, Nueva York, McGraw-Hill, 1974, pp. 1-90. Véase también Edward R. Bailey, The Plain English Approach to Business Writing, Nueva York, Oxford University Press, 1990. 5. Harper W. Boyd Jr., Ralph Westfall y Stanley F. Stasch, Marketing Research: Text and Cases, Homewood, IL: Richard D. Irwin, 7a. ed., 1989, p. 657. 6. Ron Sellers, "Interpreting Research Data: It All Depends on the Context", en Quirk's Marketing Research Review, enero de 1998, bajado del sitio web de Quirk's, www.quirks.com, el 27 de octubre de 1999. 7. Gallagher, Repon Writing, p. 78. 8. Joseph Rydholm, "Are We Getting Ahead of Ourselves?", en Quirks Marketing Research Review, julio de 1999, pp. 19,95-97. 9. Véase numerosos ejemplos de las inexactitudes que pueden surgir en Gallagher, Report Writing, pp. 80-83. Los ejemplos son especialmente interesantes, ya que se extrajeron de informes verdaderos. 10. Tomado de William Zinsser, On Writing Well, Nueva York, Harper and Row, 3a. ed., 1985, pp. 7-8, un clásico moderno para escritores que resulta tan útil como divertida. 11. Gallagher, Report Writing, capítulo 10, "Reviewing for Accuracy: Grammar", pp. 156-177, contiene ejemplos acerca de cómo estas inexactitudes pueden generar confusión y desinformar. 12. Gallagher, Report Writing, p. 83. 13. Kenneth Roman y Joel Raphaelson, Writing That Works, Nueva York, Harper and Row, 1981. Es una obra que brinda consejos excelentes sobre la manera de redactar informes, memorandos, cartas y discursos más eficaces. Véase también Simon Mort, Professional Report Writing, Brookfield, VT: Ashgate Publishing Company, 1995. El libro de bolsillo de William Strunk Jr. y E. B. White, The Elements of Style, Nueva York, Macmillan, 3a. ed., 1979, es un clásico sobre cómo escribir con claridad. 14. Jock Elliott, "How Hard It Is to Write Easily", en Viewpoint: By, For and About Ogilvy & Mather 2, 1980, p. 18. 15. Gallagher, Report Writing, p. 87. 16. Ibid.,p.84. 17. Dolph von Arx, "The Many Faces of Market Research", trabajo presentado ante el congreso de la Association of National Advertisers, Inc., en Nueva York, el 13 de abril de 1985. Véase también Arthur Shapiro, "Downsizing and Its Effects on Corporate Marketing Research", en Marketing Research: A Magazine of Management & Application 2, diciembre de 1990, pp. 56-59. 18. Gallagher, Report Writing, p. 54. 19. Algunas de las estructuras y condiciones en que se utilizan son parte de la obra de Jessamon Dawe, Writing Business and Economic Papers: Theses and Dissertations, Totowa, NJ: Littlefield, Adams,

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Capítulo 22: Informe de investigación escrito 1975, pp. 75-86. Véase también David Morris y Satish Chandra, Guidelines for Writing a Research Report (Chicago: American Marketing Association, 1992). 20. Véase un análisis del orden psicológico de los temas en los informes de investigación en Gallagher, Report Writing, pp. 50-68. 21. Jean Thilmany "Ames1 Gains", en Executive Technology, mayo de 1999, pp. 14-15. 22. "6: Direct Marketing: NextCard", en Fortune, 24 de mayo de 1999, pp. 122-123. 23. Véase análisis informativos, con ejemplos de cómo el acatamiento de estos principios puede mejorar de manera impresionante la capacidad de los lectores para comprender la información de cuadros o tablas en A. S. C. Ehrenberg, "Rudiments of Numeracy", en Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 140, 1977, pp. 277-297, y A. S. C. Ehrenberg, "The Problem of Numeracy", en American Statistician 35, mayo de 1981, pp. 67-71. Véase un análisis general del problema de los números en la interpretación de datos económicos en Ingrid H. Rima (comp.), Measurement, Quantification, & Economic Analysis: Numeracy in Economics, Nueva York, Routledge, 1995. 24. Boyd, Westfall y Stasch, Marketing Research, p. 663.

Lecturas recomendadas Véase tratamientos excelentes y concisos de cómo escribir mejor en: Edward P. Bailey, The Plain English Approach to Business Writing, Nueva York, Oxford University Press, 1990. Kenneth Roman y Joel Raphaelson, Writing That Works, Nueva York, Harper and Row, 1981. William Strunk Jr. y E. B. White, The Elements of Style, Nueva York, Macmillan, 3a. ed., 1979. William Zinsser, On Writing Well, Nueva York, Harperreference, 6a. ed., 1998).

INFORME DE INVESTIGACION ORAL

cAPITULO 23

INFORME DE INVESTIGACIÓN ORAL O B J E T I V O S

D E


Al terminar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de: 1. Especificar la primera regla que debe tenerse en mente al preparar un informe oral. 2. Describir las dos formas más comunes de organización de informes orales. 3. Analizar los puntos claves que el expositor debe tener en mente respecto del uso de auxiliares visuales. 4. Explicar cómo debe organizarse el tiempo asignado a una exposición oral. 5. Describir las circunstancias en que la gráfica circular tiene mayor eficacia. 6. Explicar el mejor uso de una gráfica lineal. 7. Describir las circunstancias en que tiene mayor eficacia una gráfica de áreas. 8. Citar las razones del uso frecuente de las gráficas de barras. 9. Describir las circunstancias en que tiene mayor eficacia una gráfica de barras agrupadas.

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Un caso para la investigación de mercados Si algo le preocupa a George Kerns, es mantener contentos a sus clientes. Es el ejecutivo a cargo de operaciones de redes en GTE Internetworking (GTEI), que instala, mantiene y opera servicios de Internet para otras organizaciones. Esos clientes contratan a GTEI para que les brinde conexiones confiables en Internet, prevenga el acceso externo no autorizado a sus sistemas y proporcione diversos servicios de sitios web. Como saben los buenos administradores, es necesario medir lo que se considera importante. Cuando los empleados saben que sus superiores estudiarán ciertas áreas de su desempeño, se enfocan en lograr resultados óptimos en esas áreas. Kerns pretende que su personal se enfoque en la satisfacción de los clientes y, por extensión, en la calidad del servicio, de modo que emprende mediciones periódicas de estas importantes áreas del desempeño. A fin de lograr la mayor satisfacción de los clientes, GTEI combina la investigación con un sistema de aplicación de los resultados. La compañía emprende con regularidad estudios de satisfacción entre sus clientes. Lo hace mediante una encuesta inicial de contacto con cada cliente nuevo al cabo de 30 días de que empieza a brindarle servicios. En ella, pregunta acerca de la puntualidad y calidad de la instalación, así como la impresión inicial que el cliente tiene del servicio. Otras preguntas se refieren a las interacciones de los clientes con los empleados de GTEI, como su percepción del soporte técnico, comunicación con el personal de GTEI y otras áreas que el cliente considere importantes. Dos meses después, GTEI realiza otra encuesta de los mismos clientes, enfocada en la calidad y rendimiento del sistema que instaló GTEI. En lo sucesivo, la empresa se pone en contacto con los clientes una vez por año, de nuevo con preguntas acerca de la calidad del sistema y el servicio a clientes. Así, en la encuesta se utiliza un censo de clientes, no una muestra. Puesto que

continúan agregándose nuevos clientes, la investigación es continua. En relación con cada área de servicio que se evalúa, en la encuesta se pregunta al cliente si está totalmente satisfecho, moderadamente satisfecho, moderadamente insatisfecho o totalmente insatisfecho. Cuando el cliente señala menor satisfacción que total, el entrevistador le hace un conjunto de preguntas diseñadas para sondear las razones de su satisfacción incompleta. Las áreas de servicio específicas que se incluyen en la encuesta suelen modificarse mensualmente para reflejar áreas de preocupación que expresaron los clientes en encuestas previas. Aunque ello hace que las encuestas sean menos útiles para medir las tendencias en el tiempo, apoya el objetivo principal de las encuestas mismas: identificar áreas de servicio en que se requieren mejoras. Una vez por mes, los investigadores exponen oralmente los resultados ante un grupo de directivos de GTEI y los difunden por escrito a otros administradores. En la junta con los directivos, los investigadores informan sobre la satisfacción como el porcentaje de clientes que señaló satisfacción total en cada área de servicio. GTEI considera que 70% de clientes totalmente satisfechos es el valor mínimo aceptable. Cualquier porcentaje menor indica la necesidad de medidas correctivas.

Temos poro anáfisis 1. Si realizara esta investigación para GTEI, ¿cuáles serían las ventajas de exponer oralmente sus resultados? 2.. ¿Cómo combinaría su exposición oral con los auxiliares visuales para comunicar de manera eficaz los resultados? 3. ¿En qué diferiría su informe oral de su informe escrito?

Además del informe escrito, muchas investigaciones de mercados requieren uno o más informes orales. Es frecuente que los clientes o los directivos de la compañía para los cuales se realiza el estudio necesiten informes de avance durante el proyecto. Casi siempre requieren un informe oral, que se expone al término del estudio. Los principios subyacentes a la preparación y exposición de este informe guardan paralelismo con los del informe escrito. Lo anterior significa que quienes preparan y exponen el informe oral deben tener en cuenta que muchos de sus oyentes no entienden verdaderamente las ramificaciones técnicas de la investigación y, sin duda, no podrán juzgar si es una "investigación de calidad" o no. Empero, sí pueden evaluar si la investigación se expone de manera profesional y que inspira confianza o de modo desorganizado y sin forma. Una exposición de calidad puede ocultar una investigación deficiente, mientras que una investigación de calidad no puede mejorar una exposición inadecuada.

I Preparación del informe oral Como se resalta en el capítulo precedente, el primer requisito es conocer al auditorio. ¿Cuál es su nivel de conocimientos técnicos? ¿Cuál es su participación en el proyecto? ¿Cuáles son sus intereses? Una vez más, los investigadores deben presentar informes más detallados a quienes tienen participación más directa en el proyecto o nivel de conocimientos técnicos más altos, en comparación con otras personas cuya participación o intereses son menores. Conocer al auditorio es más fácil si se otorga verdadera importancia al trabajo de equipo. Por ejemplo, Kellogg ha intentado mejorar el desarrollo de nuevos productos mediante el establecimiento de equipos multidisciplinarios, en que se reúnen investigadores de mercados con técnicos en alimentos e ingenieros. El objetivo es desarrollar productos que atraigan a los consumidores, además de ser económica y tecnológicamente factibles.1 Los investigadores asignados a esos equipos deben convertir su participación en una oportunidad para indagar el nivel de conocimientos técnicos y los intereses de sus compañeros de equipo. Ello permite que el investigador dirija adecuadamente sus informes y aumenta el valor de éstos para el equipo. En general, es mejor errar por el lado de los detalles técnicos insuficientes y no por el de su exceso. Los directivos desean escuchar y ver el significado de la información para ellos como administradores de actividades de mercadotecnia. ¿Qué hacen pensar los datos respecto de tales actividades? Pueden solicitar la aclaración necesaria de los detalles técnicos, si así lo prefieren. Paco Underbill, conocido por sus investigaciones de observación en tiendas, hace hincapié en las consecuencias mercadológicas. En una ocasión, dijo a un grupo de directivos de Wal-Mart (en su mayor parte hombres) que podía saber si cualquiera de sus sucursales tenía un gerente de sexo masculino o femenino con base en cuan recientemente había sido pintado el probador de mujeres. En los meses siguientes a esa junta, según Underbill, vio muchos probadores recién pintados en las tiendas Wal-Mart.2 Otra consideración importante es cómo se organiza la exposición. Hay dos formas muy usadas para ello. Ambas se inician con la declaración del propósito general del estudio y los objetivos especiales que se consideraron. Sin embargo, difieren en cuanto al momento de presentar las conclusiones. En la estructura más común, las conclusiones se exponen después de presentar todos los datos que sustentan ciertas acciones. Ello permite exponer el caso de manera lógica y secuencial. Al mencionar progresivamente los hechos, tiene la oportunidad de hacer frente a las preocupaciones y sesgos de su auditorio, conforme surgen, con lo que puede llevar a sus oyentes hacia la conclusión respectiva. En la estructura alterna, las conclusiones se presentan inmediatamente después del propósito y los objetivos principales. Es una estructura que tiende a hacer que los directivos se empapen sin demora de los resultados. No sólo les hace pensar en las acciones que indican los resultados, sino que requie-

Exposición del informe oral Ventano de investigation 23.1

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Die? consejos para la preparation de auxiliares visuales eficaces en la presentation de informes orales

Procure que sean sencillos. Comunique ideas complejas de un modo comprensible para su auditorio. Presente un tema por diaposiiiva, con el menor rmmero de palabras y Kneas posible. jchas diapositivas mientras habla, en lugar de hablar 10 por cada diapositiva. Menos es mas cuando se habla. :i a cada auxiliar visual. Las diapositivas y transparencias deben producir rapirjamente su efecto, para iuego seguir adelante. No mas de 10 palabras por diapositiva. Resalte IDS puntos significativos. Los paVrafos de bala funcionan con las transparencias en bianco y negro; las diapositivas son mas adecuadas para el USD de colores y graficas. Use una grdfica en cada pagina. Es usual que baste una. Aproveche ei 'espacio en bianco", en lugar de abarratar la pa"gina con material. Aumente gradualmente la complejidad. Si tiene que comunicar una nocion compleja, empiece por lo basico y use tres o cuatro diapositivas para completar la exposicibn de ese concepto.

Tenga cuidado en el uso de los colores. Pueden aumentar el interes y resaltar ideas; pera tambien pueden tener un efecto nocivo, si se usan sin planeaci6n. Planee su esquema de colores y uselo aprapiadamente. Prepare copias de las transparencias o diapositivas. Entreguelas a su audttorio antes o despuSs de la presentaci6n. Si sus oyentes tienen que tomar nolas, no observar^n ni escuchar^n atentamente. Numere las paginas. Tendra' una referenda para analisis o para la sesion de preguntas y respuestas. Haga que sus auxiliares visuales sean de fflcil lectura. Use tipos de letra grandes y legibles. Puede empiear hasta tres tamanos por cada tipo de letra; pero debe limitarse a uno o dos tipos. Aplique con libertad las negritas y cursivas para fines de e"nfasis. En el caso de las rjiapositivas, use tipos de ietra ligeras contra fondos oscuros. Fuenie: Colleen Paul, 'You're in Show Biz! 10 Tips for Presenters', en Micro Monitors. mayo de 1989. pp. 12-13.

re de su atención estrecha sobre las evidencias sustentadoras de las conclusiones. Este formato permite que los gerentes evalúen la fuerza de las pruebas a favor de una acción, ya que conocen anticipadamente las conclusiones derivadas de tales pruebas. La estructura que decida usar el expositor depende del estilo y preferencias de la compañía respectiva, así como del grado en que se sienta a gusto con cada forma de organización. Sea cual fuere el caso, las pruebas en que se sustentan las conclusiones deben exponerse sistemáticamente y las conclusiones deben ser congruentes con las pruebas. Un tercer elemento de importancia de una presentación oral eficaz es el uso de auxiliares visuales apropiados. De conformidad con el tamaño del grupo y el entorno físico donde se celebre la junta, pueden aprovecharse las gráficas, transparencias, diapositivas, gráficas computarizadas e incluso pizarrones con marcadores. Sin importar cuál sea el tipo de auxiliar visual utilizado, debe tenerse la certeza de que puedan leerlo fácilmente quienes estén al otro extremo de la sala. Además, los auxiliares visuales deben ser sencillos, de modo que se entiendan a primera vista. Siempre que sea posible, conviene usar figuras en lugar de cuadros, ya que son de más fácil comprensión. Además, es útil acatar los demás principios del diseño eficaz de auxiliares visuales que se enumeran en la ventana de investigación 23.1.

I Exposición del informe oral Respete el límite de tiempo establecido para la junta. No use más de un tercio a la mitad del tiempo para la presentación formal. Sin embargo, tenga cuidado de no apresurar la exposición de los datos contenidos en las gráficas. Recuerde que su auditorio los está viendo por primera vez. Ordene la presentación de manera que se tenga tiempo suficiente para el análisis de los resultados más importantes. Reserve tiempo adicional para las preguntas y el análisis ulterior.

794

Capítulo 23: Informe de investigación oral Uno de los beneficios exclusivos de la presentación oral es que permite la interacción. La sesión de preguntas y respuestas podría ser la parte más importante de la presentación. Permite aclarar toda confusión que haya surgido durante la exposición, resaltar puntos que merezcan atención especial y darse una idea de los temas de interés o preocupación especiales para el auditorio. La naturaleza de las preguntas planteadas durante un informe de avance ayuda a estructurar el informe final de la manera más ventajosa. La investigadora Michele Molieran ha experimentado de primera mano estos beneficios en pequeñas y medianas empresas, donde su auditorio tiende a incluir al director o vicepresidente de mercadotecnia, que consideran la investigación en referencia con los objetivos globales de la compañía. A manera de ejemplo, presentó los resultados de un estudio multifacético a los directivos de una compañía fabricante de productos para constructoras de casas. En el estudio, se consideraron diversos temas, desde cuál debería ser el grado de importancia otorgado a la publicidad de la empresa hasta cómo ampliar la mezcla de productos de la compañía. Los investigadores se las arreglaron para combinar los resultados de entrevistas y grupos de enfoque en un solo informe. En su presentación verbal, resaltaron lo que en sus conclusiones era la información clave. Resumieron lo descubierto y luego preguntaron a los directivos cómo encajaba en lo que ya sabían. El resultado fue una presentación interactiva, en que todas las partes contribuyeron con sus conocimientos. En diversos momentos, los directivos pidieron a los investigadores que sustentaran los resultados contrarios a sus expectativas. Gracias a este proceso, el cliente hizo a un lado algunos conceptos erróneos que tenía sobre el mercado y desarrolló varias estrategias de crecimiento.3 Al comunicar el mensaje, aplique los principios de la oratoria pública de utilidad comprobada por el tiempo: que la presentación sea sencilla, no recargada, de modo que el auditorio no tenga que regresar mentalmente a pensar en lo que dijo, además de seleccionar palabras y oraciones apropiadas para la expresión oral. Ello equivale a utilizar su vocabulario, así como frases sencillas.4

I Presentación gráfica de los resultados El antiguo adagio de que una imagen vale más que mil palabras conserva su validez en los informes de negocios. Una imagen, llamada gráfica en el caso de un informe de investigación, en verdad puede valer mil palabras cuando es apropiada a la presentación y está bien diseñada. En caso de ser inadecuada o que su diseño sea deficiente, podría disminuir el valor del informe, ya sea oral o escrito. En esta sección se analizan brevemente algunos de los tipos de gráficas más utilizados y cuándo es más conveniente usarlos.5 En los informes de investigación, las ilustraciones generalmente consisten en presentar una cantidad variable de gráficas. Su eficacia requiere que sean más que la simple conversión de un conjunto de números en una imagen, es decir, que ésta brinde a los lectores o auditorio una comprensión precisa de comparaciones o relaciones que de otra manera tendrían que buscar en las cifras del informe y quizá no apreciarían. Si se diseña adecuadamente, la ilustración posibilita que los lectores o auditorio tengan una comprensión más rápida, clara, completa y precisa que de cualquier otra manera.6 La presentación gráfica no es la única forma de mostrar información cuantitativa ni tampoco la mejor en todos los casos. En ocasiones, es mejor recurrir a texto y cuadros. Las gráficas deben usarse sólo cuando desempeñan su función mejor que éstos. En general, el material escrito es de utilidad máxima para explicar, interpretar y evaluar resultados, mientras que las tablas son particularmente buenas para resaltar o mostrar de manera vivida resultados importantes. En especial porque algunos lectores u oyentes tienden a rechazar las presentaciones gráficas como "demasiado técnicas", es importante usarlas con discreción y diseñarlas con cuidado. En otros tiempos, las presentaciones gráficas eran costosas y demoraban la presentación de informes, ya que los auxiliares visuales tenían que ser dibujados por artistas gráficos. Eso ha cambiado con las gráficas de computadoras. El desarrollo de software para la presentación gráfica de los resultados de estudios ha hecho que la preparación de auxiliares visuales sea rápida y barata. No se tienen ya excusas para omitir las gráficas cuando resultan apropiadas.

Presentación gráfica de los resultados

•i

Disyunliva etiea 23.1 Los resultados de una im/estfgaci6n que supervise son desaleniadores. Se respondio claramente solo una de las cuatro preguntas ba"sicas que motivaron el estudio. Las respuestas a las otras tres preguntas son equfvocas, pese a la planeacion minuciosa de investigaciori y a la erogacion de una cuantiosa sunia en el esludio. Dificultades imprevistas en el contacto telefonico con los elementos de la muestra aumentaron el costo per contacto, lo cual signific6 que la muestra obtenida fue menor que la planeada, de tal suerte que los datos obtenidos distan de ser claros. Junto con su equipo de investigacion, esta preocupado por la posifailidad de una evaluation desfavorable a causa de esta situacitin. Los rniembros de su equipo plantean que en la presentacion del informe oral al cliente se intente ocultar de alguna manera el hecho de

que solamente se respondio a satisfaction una de las cuatro preguntas basicas. Los miembros proponen una presentation de multimedia, con mucho "oropel", en que se dedique tiempo maxima a la presentacion formal y tiernpo mmirno a las preguntas. • iEs etico ocultar de esa rnanera los resuitados desalentadores? • i,Cuales serian las consecuencias de hacerlo? • iEs correcto usar mucho oropel para generar interes en el tema que se presenta, al grado de que se opaque ta esencia de los resultados? jDeberia omitirse por cornpleto el oropel?

Son tres los tipos básicos de ilustraciones: las gráficas, que muestran cuánto, los mapas, que muestran dónde, y los diagramas, que muestran cómo. Puesto que los primeros son los más usados, el análisis siguiente se enfoca en algunos de los tipos más comunes de gráficas.

Gráfica circular Gráfica circular Círculo que representa una cantidad total, dividido en sectores, cada uno de los cuales muestra el tamaño del segmento en relación con el total.

FIGURA 23 1

La gráfica circular, o de pastel, probablemente una de las más conocidas, es simplemente un círculo dividido en sectores, cada uno de los cuales corresponde a una porción del total. Puesto que esos sectores se presentan como partes del todo, este tipo de gráfica es particularmente eficaz para ilustrar tamaños relativos o resaltar comparaciones estáticas. Por ejemplo, en la figura 23.1, en la cual se resumen los datos del anexo 23.1, se muestra el desglose de las erogaciones de consumo personal por

BB

Capítulo 23: Informe de investigación oral

ANEXO 23.1 BIENES DE CONSUMO DURADEROS

Año

Total de gastos de consumo personal

Total de bienes de consumo duraderos

1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996

976.4 1084.3 1204.4 1346.5 1507.2 1668.1 1849.1 2050.7 2234.5 2430.5 2629.0 2797.4 3009.4 3238.2 3450.1 3659.3 3887.7 4095.8 4378.2 4628.4 4957.7 5207.6

132.2 156.8 178.2 200.2 213.4 214.7 235.4 252.7 289.1 335.5 372.2 406.0 423.4 457.5 474.6 480.3 446.1 480.4 538.0 591.5 608.5 634.5

BIENES DE CONSUMO NO DURADEROS

Total de Vehículos y Mobiliario bienes de refacciones y equipo consumo para automóviles doméstico no duraderos Alimentos 55.8 72.6 84.8 95.7 96.6 90.7 101.9 108.9 130.4 157.4 179.1 196.2 197.9 212.2 215.5 213.0 185.4 203.7 228.0 251.2 254.8 261.3

53.5 59.1 65.7 72.8 81.8 86.3 92.3 95.7 107.1 118.8 129.9 139.7 148.8 161.8 171.4 176.4 170.4 180.9 208.9 229.7 240.2 252.6

407.3 441.7 478.8 528.2 600.0 668.8 730.7 771.0 816.7 867.3 911.2 942.0 1001.3 1060.0 1130.0 1193.7 1251.5 1290.7 1339.2 1394.3 1475.8 1534.7

213.6 230.6 249.8 275.9 311.6 345.1 373.9 398.8 421.9 448.5 471.6 500.0 530.7 562.6 595.3 624.7 617.7 630.9 649.7 679.6 735.1 756.1

Ropa Y zapatos

Gasolina

69.6 75.3 82.6 92.4 99.1 104.6 114.3 124.4 135.1 146.7 156.4 166.8 178.4 191.1 204.6 213.2 209.0 221.8 235.4 246.5 254.7 264.3

40.4 44.0 48.1 51.2 66.6 84.8 94.6 89.1 90.2 90.0 90.6 75.3 75.3 77.3 83.8 93.8 105.5 105.4 105.6 107.2 114.4 122.6

SERVICIOS

y

aceite 437.0 485.7 547.4 618.0 693.7 784.5 883.0 1027.0 1128.7 1227.6 1345.6 1584.7 1584.7 1720.7 1845.5 1983.3 2190.1 2324.7 2501.0 2642.7 2873.4 3038.4

categoría principal en 1996. La conclusión es evidente. Los gastos en servicios constituyen la mayor parte del consumo. Además, si se suman a los de bienes de consumo no duraderos, hacen que los gastos en bienes de consumo duraderos parezcan mínimos. La figura 23.1 contiene tres secciones y es fácil de interpretar. Si la información se hubiera desglosado en categorías más específicas (por ejemplo, si se hubieran detallado cada uno de los componentes de los bienes de consumo duraderos y no duraderos), se habría requerido un número mucho mayor de secciones. Aunque se habría comunicado más información, también se habría perdido la intención de destacar ciertos aspectos. A manera de norma general, no deben usarse más de seis secciones en las gráficas circulares; la división de éstas se inicia en la posición de las 12:00 horas del reloj, y las secciones se ordenan en la dirección de las manecillas del reloj por magnitudes decrecientes, además de incluir los porcentajes exactos en la gráfica.7

Gráfica lineal Gráfica lineal Gráfica bidimensional que se elabora en papel para gráficas, con una variable (usualmente, el tiempo) en el eje Xy otra variable en el eje Y.

La gráfica lineal es una herramienta de investigación utilizada para realizar, mediante un sistema cartesiano, comparaciones estáticas de un fenómeno en diversos puntos del tiempo. La gráfica lineal es una representación bidimensional particularmente útil para mostrar relaciones dinámicas, como las fluctuaciones de series en el tiempo. Por ejemplo, la figura 23.2, elaborada a partir de los datos del anexo 23.2, muestra que las ventas de automóviles nuevos importados en el periodo 1975-1994 estuvieron sujetas a fluctuaciones mucho menores que las de vehículos nacionales. Es probable que las gráficas lineales se usen incluso más que las circulares. Suelen elaborarse en papel para gráficas, con el tiempo en el eje Xy los valores de la o las variables en el eje Y. Cuando se usan dos o más variables, se recomienda que las líneas correspondientes sean de colores o formas dis-

FIGURA


M

23.2

ANEXO 23.2

Año

Nacionales

Importados

Total

1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994

7.0 8.5 9.0 9.2 8.2 6.6 6.2 5.8 6.8 8.0 8.2 8.2 7.1 7.5 7.1 6.9 6.1 6.3 6.7 7.3

1.6 1.5 2.1 2.0 2.3 2.4 2.3 2.2 2.4 2.4 2.8 3.2 3.2 3.1 2.8 2.6 2.3 2.1 1.8 1.7

8.6 10.0 11.1 11.2 10.5 9.0 8.5 8.0 9.2 10.4 11.0 11.4 10.3 10.6 9.9 9.5 8.4 8.4 8.5 9.0

Fuente: Statistical Abstract of the United States.

•i


Una gráfica lineal es una representación bidimensional trazada en papel para gráficas o producida electrónicamente en una computadora, de modo que cada uno de los dos ejes corresponde a una variable. Este tipo de gráfica, como el que se observa en la foto adjunta, es de uso común en presentaciones orales de juntas de negocios. Fuente: © Guísela Murat

tintivas (puntos y guiones, en combinaciones adecuadas), identificadas cada una mediante una leyenda adjunta.

Gráfica de áreas Gráfica de áreas Conjunto de gráficas lineales en que las cantidades se agregan o el total se desagrega, de modo que la distancia entre dos líneas represente el valor de una cierta variable.

La gráfica de áreas es, en cierta forma, una gráfica circular dinámica, ya que sirve para destacar la importancia relativa de cada sector (por ejemplo, cantidad consumida por clase de usuarios), y los cambios de la misma en el tiempo. Consiste en un conjunto de gráficas de líneas cuyas cantidades se agrupan (o un total que se divide en sus componentes). También se llama gráfica de líneas apilada. A manera de ejemplo, la figura 23.3 muestra los datos del anexo 23.1, de gastos de consumo personal por categoría principal en el periodo 1975-1996. La línea inferior corresponde únicamente a los gastos en bienes de consumo duraderos, y la que sigue hacia arriba, a los gastos en bienes de consumo duraderos y no duraderos. Así, los gastos personales en bienes de consumo no duraderos se muestran en el área que existe entre las dos líneas. Lo mismo ocurre con las demás áreas. Se necesitarían varias gráficas circulares (una por cada año) para ilustrar la misma información y el mensaje no sería tan evidente. Es habitual que el tiempo se represente en las gráficas de áreas en el eje X, y el valor de las variables en el eje Y. El uso de colores o tramas distintivas se recomienda ampliamente para distinguir los componentes en una gráfica de áreas. Al igual que en la gráfica circular, en la de áreas no deben mostrarse más de seis componentes.

Gráfica de barras Gráfica de barras Gráfica en que la longitud relativa de las barras indica cantidades también relativas de variables u objetos.

La gráfica de barras puede ser de una o dos escalas, característica que, aunada a otras variantes, probablemente explique su uso generalizado. Por ejemplo, la figura 23.4 es una gráfica de una escala. También muestra los gastos de consumo personal por categoría principal en un punto cronológico. En ella, se presenta la misma información que en la figura 23.1, si bien es más reveladora, al menos en un aspecto: no sólo permite apreciar los gastos relativos por categoría principal, sino que indica la incidencia de las erogaciones por categoría. Dado el total de gastos de consumo personal

Hipótesis de una media FIGURA 23.3

^Q^^QH9^^H

799

800

Capítulo 23: Informe de investigación oral en 1996, por supuesto, también podría mostrarse esta información con una gráfica circular. Sin embargo, ello requeriría de estimaciones adicionales. Por otra parte, la figura 23.5 es una gráfica de barras de dos escalas. Se usan los datos del anexo 23.2 para mostrar las ventas totales de automóviles en el periodo 1976-1994. El número de vehículos se representa en el eje Y, y el tiempo en el eje X. Las figuras 23.4 y 23.5 muestran que las gráficas de barras se pueden trazar vertical u horizontalmente. Cuando se quiere resaltar el cambio de la variable en el tiempo, se prefiere la forma vertical, en que el tiempo se representa en el eje X. Se usa cualquiera de las dos formas cuando el tiempo no es una de las variables.

Variaciones de las gráficas de barras Pictograma

Gráfica de barras en que ciertas imágenes representan cantidades, por ejemplo, pilas de monedas en el caso de ingresos, imágenes de automóviles en el de la producción de vehículos y una fila de personas en el de una población.

FIGURA 2 3 . 5

Como dijimos, las gráficas de barras son susceptibles de ser presentadas de muchas maneras. Una de las variantes es su conversión en pictogramas. En vez de usar la longitud de la barra para indicar la cantidad, ésta se muestra con pilas de monedas en el caso de los ingresos, imágenes de automóviles en el de producción de vehículos, una fila de personas en el de población, y así sucesivamente. Ello puede constituir un cambio útil para el lector si el informe contiene muchas gráficas (sin embargo, los pictogramas son particularmente susceptibles de deformación perceptiva: los usuarios de los informes tienen que ser especialmente cuidadosos al observarlos, para no llegar a conclusiones incorrectas). Una variante de la gráfica de barras básico -la gráfica de barras agrupadas- sirve para mostrar el cambio de dos o más series en el tiempo. Por ejemplo, en la figura 23.6 se muestra el cambio de los gastos de consumo de las tres categorías principales en el periodo 1988-1996. De igual modo que los símbolos distintivos sirven para diferenciar las series en una gráfica de líneas, los colores y tramas distintivos son igualmente útiles en las gráficas de barras agrupadas.


801

FIGURA 2 3 6

También existe una gráfica de barras equivalente a la gráfica de áreas: la gráfica de barras divididas o, como se le llama a veces, de barras apiladas. Su elaboración e interpretación es similar a la gráfica de áreas. Por ejemplo, en la figura 23.7 se muestra una gráfica de barras divididas de los gastos de consumo personal por categoría principal (se ilustran los gastos totales y relativos en el tiempo, con uso de colores distintivos para cada componente).

Mapas Los mapas enfocan la atención en regiones geográficas. Es usual llamarlos mapas de datos cuando se utilizan para mostrar información cuantitativa o estadística por áreas geográficas.

802


figura 23.7

Disyunliva etko 23.2 EstS preparando el informe final para altos directives, el cual justifica que su nueva campaha publicitaria ha aumentado considerablemente las ventas en las areas de prueba. Sus argumentos a favor de la nueva campaha son muy convincentes. Aunque ha liabido incremento constante de las ventas en las areas de prueba, las graficas de barras tienen aspecto m^s bien desalentador:

61 500 unidades en el primer mes, 61 670 en el segundo Y 61 820 en el tercero. jEl aumento es apenas visible! Luego, se da cuenta de lo interesante que se verian los resultados si se dividiera el eje Varriba del origen, de mode que la gr^fica se inicie en 50 000 unidades, • (iDonde termina la capacidad de ventas y comienza e! engano?

Los mapas de datos son especialmente prácticos para la presentación de datos de tasas, razones y distribuciones de frecuencias por áreas. En su elaboración, es habitual que la cantidad de interés se divida en grupos y se usen diversas tramas, sombreados o colores para indicar el grupo numérico al que pertenece cada área. En general, es útil mantener casi iguales los intervalos de grupo y referirse a un número limitado de éstos: cuatro a siete y, sin duda, no más de 10. Por añadidura, las tonalidades de los colores deben aumentar progresivamente de lo claro a lo oscuro, además de que todas las áreas deben pertenecer a algún grupo. Dejar un área en blanco o aplicarle el color blanco tiende a debilitar su importancia. Por ejemplo, en la figura 23.8 se muestra el incremento del empleo en el mundo, signo de vitalidad económica, durante un periodo de 10 años. En la Ventana de investigación 23.2 se presentan otras sugerencias sobre el uso de gráficas en presentaciones de diapositivas.

Presentación gráfica de los resultados FIGURA 23

Fuente: Sitio de la International Labor Organization.

803

804


Ventuito de investigation 23.2

Uso de las grafkas en diapositivas

Diapositivas con texlo • Use textos breves: recurra solo a las palabras clave. • UtJiice pSrrafos con balas y colores para resaltar puntos clave. Divicta la informacion en un conjunto de diapositivas (una serie pragresiva). Use un color para mostfar la nueva linea anadida a cada diapositiva.

r

Diapositivas tabulares

• Empteetas para mostrar listas. • Haga que los elementos sean tan breves como resulte posible; orde'nelos para llenar el area de la diapositiva, de modo que el tipo de letra sea el mas grande posible.

Graficas de cuadro

• Uselos para organigramas o flujogramas. • Simplifiquelos para mantener su legibilidad. • Divida las graficas cornplejas en una serie Imuestre el flujograma dividido por periodos; muestre el organigrama general y luego el "acercamiento" departamental). Graficas de barras • Use las graficas de barras para presentar datos ordenados por segmentos (mes, ano, etcetera ) • Seleccione barras verticales u horizontales (ambas en el formato horizontal de diapositiva). • Ahada sombras caidas para barras dimensionales.

• Muestre con claridad los hechos complejos mediante barras multiples odivididas. • Divida los datos extensos en una serie progresiva. Graficas circulates

• Uselas para destacar la relacibn de las partes con el todo. • Seleccione el USD de uno o dos drculos.

• Considere opciones, como la sombra caida para efecto bidimensional, secciones separadas del circulo, etcetera. • Ordene las secciones para resaltar el punto que le interesa. • Divida el circulo en una serie, si ello mejora su eficacia. Graficas lineales y de areas • Use las graficas lineales y de areas para mostrar tendencias o datos continues. • Decida si uno u otro tipo de graficas muestra mejor el punto que le interesa. • Seleccione la linea de base y escala para lograr maxima eficacia.

• Use leyendas para identificar puntos claves en la grafica. • Divida los datos extensos en una Eerie de grSficas.

fueme: Leslie Blumberg. "For Graphic Presentations. Managers Focus on Slides', en Daf3lWaMgemenr.mayDde!933.p 22

De regreso en e( caso Al comienzo de cada mes, los representantes del despacho de investigacion presentan los resultados del mes previo a los directives responsables de los servicios de GTEI. Se analizan IDS datos estadisticos de cada categoria de medicion, ademas de los comentarios que hacen los ctientes. En forma conjunta, las participates de la reunion analizan las consecuencias de los resultados. Observan las tendencies y praponen factores que podrian haber causado ciertos resultados. Los directives usan este analisis como punto de partida para emprender mejoras. Se reunen con su personal y analizan los resultados, establecen objetivos y formulan planes. GTEI considera que inclusive la insatisfaccion parcial es inaceptable. Basta que un solo cliente exprese su insatisfaccion total con un area de servicio o que al menos tres clientes digan que estan hasta cierto punto insatisfechos para que la persona encargada del area de servicio atienda inmediatamente el problema.

El proceso de analisis de los resultados ayuda a que los investigadores y los directives de GTEI diagnostiquen problernas, aun en los casos en que las explicaciones no son evidentes. Por ejemplo. considere el sen/icio Internet Advantage de la compania. que brinrJa conexiones de internet a otras empresas. Aunque este sen/icio mcluye el equipo para el sitio weh, la compania telefonica local, no el personal de GTEI. instala la linea telef6nica indicada. Las encuestas de satisfaccibn inicial de los clientes muestran que apenas 48% de los clientes esta'n totalmente satisfechos con la instafacion de la linea. muy por debajo del minimo aceptable de GTEI. de 70%. Los investigadores y directives analizaron las razones de la baja satisfaction con las tineas telef6nicas. Los comentarios de los clientes mdicaron que estaban descontentos por el tiempo necesario para la instalaci6n de las lineas, a veces de 45 dias o mas. jDebe buscar GTEI una forma de reducir el tiernpo de instalacion? Los investigadores recomendaron que los directives buscaran una

Resumen

solucibn en otra parte. Se analizaron los datos usando una tecnica llamada analisis de red neuronal, que no s6lojerarquiza las fuentes de salisfacci6n, sino que muestra la magnitud que tendria el efecto de cambiar uno de estos factores en la satisfaction general de los clientes. El analisis revelo que habia algo ma's que tendria mucho mas efecto en la satisfaction con la mstalacion: la comitnicacion con el Network Operations Center de GTEI, que coordina Network Advantage. Los gerentes estaban desconcertados inicialrnente por esta relation, si bien, despues de analizarla llegaron a una hipotesis: el personal de GTEI estaba dando a los clientes una idea incotrecta del tiempo de instalacitin. los cuales estafaan descontentos porque sus expectativas no eran realistas. A fin de probar esta idea, los investigadores modificaron la encuesta del mes siguiente para preguntar sobre las expectativas relacionadas con la instalacion.

WE

Por supuesto, en la junta siguiente los resultados mostraron una diferencia notable entre las expectativas y la realidad. En consecuencia, mucbos clientes estaban insatisfechos con la instalaci6n. Aunque GTEI no tenia control sobre la companfa telefonica, podia controlar sus propias comunicaciones. Empez6 a establecet expectativas mas reaiistas y la satisfaccidn global aumento considerablemente, en menos de un ano, hasta 83 por ciento. Este enfoque corporativo de revisar v aplicar los resultados de la investigation ha generado resultados impresionantes. En algunas areas de desempeno, el porcentaje de clientes que afirma estar totalmente satisfecho es mayor de 90%. Tal proportion es inusual en el area de la investigaci6n de mercados, y un tribute a la pasi6n de George Kerns por la calidad. Fuente: Robert Brass. "A Strong Connection", en Quirt's Marketing Research Pevievr, oclubrede 1998. fiajado del sitio de Quirk's, www.quirts.com, el 27 de oclubre de 1999.

I Resumen Objetivo de aprendizaje 1 Especificar la primera regla que debe tenerse en mente al preparar un informe oral. Al igual que en los informes escritos, la primera regla en la preparación de un informe oral es conocer al auditorio.

Objetivo de aprendizaje 2 Describir las dos formas más comunes de organización de informes orales. Hay dos formas muy usadas de organización de informes orales. Ambas se inician con la declaración del propósito general del estudio y de sus objetivos específicos. En la más utilizada de las dos, las conclusiones se presentan después de las pruebas que sustentan ciertas acciones específicas. Ello permite que el presentador estructure un caso lógico demanera secuencial. En la estructura alterna, las conclusiones aparecen inmediatamente después del propósito general y los objetivos específicos. En este formato, los gerentes pueden evaluar la fuerza de las pruebas o evidencias que sustentan ciertas acciones, ya que conocen anticipadamente las conclusiones que se derivan de tales pruebas.

Objetivo de aprendizaje 3 Analizar los puntos claves que el expositor debe tener en mente respecto del uso de auxiliares visuales. Los auxiliares visuales usados en un informe oral deben ser comprensibles y fáciles de ver para quienes están en el otro extremo de la sala.

80» '

'is,

Capítulo 23: Informe de investigación oral .'.

Objetivo de aprendizaje 4 Explicar cómo debe organizarse el tiempo asignado a una exposición oral. Se debe respetar el tiempo establecido para la junta. No más de una tercera parte debe dedicarse a la presentación formal. El tiempo restante se dedica a preguntas y análisis.

Objetivo de aprendizaje 5 Describir las circunstancias en que la gráfica circular tiene mayor eficacia. La gráfica circular es una representación de una sola escala, particularmente eficaz para comunicar una comparación estática.

Objetivo de aprendizaje 6 Explicar el mejor uso de una gráfica lineal Una gráfica lineal es bidimensional y sirve para mostrar relaciones dinámicas, como las fluctuaciones en el tiempo de una o más series.

Objetivo de aprendizaje 7 Describir las circunstancias en que tiene mayor eficacia una gráfica de áreas. La gráfica de áreas es, en cierta forma, una gráfica circular dinámica, ya que puede usarse para mostrar la importancia relativa de un sector y el cambio relativo del mismo con el paso del tiempo.

Objetivo de aprendizaje 8 Citar las razones del uso frecuente de las gráficas de barras. La gráfica de barras puede ser unidimensional o bidimensional. Esta característica, y otras de sus variaciones, probablemente expliquen su amplio uso.

Objetivo de aprendizaje 9 Describir las circunstancias en que tiene mayor eficacia una gráfica de barras agrupadas. La gráfica de barras agrupadas, que es una variación de la gráfica de barras básica, sirve para mostrar el cambio en dos o más series con el paso del tiempo.

Preguntas de repaso 1. ¿Cuáles son los aspectos clave en la preparación de un informe oral? 2. ¿Qué es una gráfica circular y para qué tipos de información resulta especialmente eficaz? 3. ¿Qué es una gráfica lineal y qué tipos de información utiliza? 4. ¿Que es una gráfica de áreas y con qué tipos de información resulta particularmente apropiada? 5. ¿Qué es una gráfica de barras y con qué tipos de problemas es eficaz? 6. ¿Qué es un pictograma? 7. ¿Qué es una gráfica de barras agrupadas y cuándo se usa? 8. ¿Qué es un mapa de datos y con qué tipos de información resulta particularmente eficaz?

807

Preguntas de análisis, problemas y proyectos Preguntas de análisis, problemas y proyectos 1. Sello Hermético, S.A., fabricante de latas, le presentó la información siguiente: SELLO HERMÉTICO, S.A.: ESTADO COMPARATIVO DE PÉRDIDAS Y UTILIDADES DE LOS EJERCICIOS FISCALES 1995-1999

1995

1996

1997

1998

1999

$40 000 000

$45000000

$48000000

$53000000

$55000000

Costos y gastos Costos de las mercancías vendidas 28 000 000 Gastos de ventas y administrativos 4 000 000 Depreciación 1200000 Intereses 800000

32850000 4500000 1350000 900000

33600000 4800000 1440000 960000

39750000 5300000 1590000 1060000

40150000 5500000 1650000 1100000

$34000000

$39600000

$40800000

$47700000

$48400000

6 000 000

5400000

7200000

5300000

6600000

Impuestos calculados

$2 400 000

$2160000

$2880000

$2120000

$2640000

Utilidades netas

$ 3 600 000

$3240000

$4320000

$3180000

$3960000

Ventas netas (en dólares)

Utilidades de las operaciones

a) Desarrolle un auxiliar visual para presentar la distribución de ingresos por ventas de la compañía en 1995. b) Elabore un auxiliar visual en que se compare el cambio de las utilidades netas con el de las ventas netas. c) Prepare un auxiliar visual en que se presenten los gastos siguientes (sin incluir el costo de las mercancías vendidas) durante el periodo quinquenal: gastos de ventas y administrativos, y gastos de depreciación e intereses. d) Los directivos de la compañía tienen los datos de ventas siguientes, relativos a sus dos competidores principales: 1995

Compañía Metálica, S.A. Latas de Calidad, S.A.

$35000000 $41000000

1996

$40000000 $43000000

1997

$42000000 $45000000

1998

$45000000 $46000000

1999

$48000000 $48000000

Se requiere que prepare un auxiliar visual para facilitar la comparación de las ventas de las tres empresas. 2. Muchas instituciones de educación superior tienen a disposición de sus estudiantes una amplia variedad de software de gráficas por computadora en los laboratorios de computación de los campus. Investigue la disponibilidad de este software en su campus. Prepare un informe en que exponga sus resultados. Es importante que incluya la información siguiente para cada paquete disponible: a) b) c) d) e) f) g)

Nombre y funciones básicas del paquete Ubicación de los puntos de acceso Horarios disponibles para uso Nombre de los contactos para información adicional Requisitos especiales para uso de los paquetes y disponibilidad de capacitación, si es necesaria Cuotas de acceso, si las hay Formatos impresos disponibles (por ejemplo, impresora de matriz de puntos, impresoras láser, grafícadores de color, transparencias, diapositivas. 3. Visite la biblioteca de su escuela y detecte ejemplos de cada una de las ilustraciones gráficas descritas en el capítulo. Búsquelos en publicaciones como Business Week, Fortune, Newsweek y

808

Capítulo 23: Informe de investigación oral The Wall Street Journal. Saque una fotocopia de cada gráfica y critíquela con los criterios señalados en el texto. Por ejemplo, ¿excede la gráfica circular el número máximo recomendado de divisiones? ¿Se muestran los porcentajes? En cada caso, ¿es apropiada para el uso que se le dio o sería más informativo otro tipo de gráfica? ¿Recomendaría cambios si la gráfica se usara en una presentación oral?

Notas 1. Alex Taylor III, "Kellogg Cranks Up Its Idea Machine", en Fortune, 5 de julio de 1999, bajado del sitio web de Northern Light, www.northernlight.com, el 6 de agosto de 1999. 2. Paco Underbill, Why We Buy: The Science of Shopping, Nueva York, Simon & Schuster, 1999, p. 241. 3. Michele Holleran, "Research Should Be Integrated and Lead to Strategic Decision-Making", en Quirk's Marketing Research Review, junio de 1998, bajado del sitio de Quirk, www.quirks.com, el 27 de octubre de 1999. 4. Hay libros excelentes sobre la forma de lograr presentaciones orales eficaces. Por ejemplo, véase Dorothy Sarnoff, Make the Most of Your Best: A Complete Program for Presenting Yourself and Your Ideas with Confidence and Authority, Garden City, NY, Doubleday, 1983; Jan D'Arcy, Technically Speaking: Proven Ways to Make Your Next Presentation a Success, Nueva York, AMACOM, 1992; Rudolph F. Verderber, The Challenge of Effective Speaking, Belmont, CA., Wadsworth Publishing Company, 10a. ed., 1997. 5. Por ningún concepto se incluyen todas las formas de gráficas que podrían usarse, sino únicamente algunas de las más usadas. Quienes estén interesados en más detalles deben leer a Mary E. Spear, Practical Charting Techniques, Nueva York, McGraw-Hill, 1969; Edward R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire, CN, Graphics Press, 1983; Edward R. Tufte, Envisioning Information Cheshire, CN, Graphics Press, 1991. 6. American Management Association, Making the Most of Charts: An ABC of Graphic Presentation, Management Bulletin, 28, Nueva York, American Telephone and Telegraph Company, 1960. Véase también J. M. Chambers, W J. Cleveland, B. Kleiner y P. A. Tukey, Graphical Methods for Data Analysis, Boston, Duxbury Press, 1983; William S. Cleveland, The Elements of Graphing Data, Murray Hill, NJ, AT&T Bell Laboratories, ed. rev., 1994). 7. Jessamon Dawe y William Jackson Lord Jr., Functional Business Communication, Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall, 3a. ed., 1983. Véase también Gene Zelazny, The Executive's Guide to Visual Communication, Burr Ridge, IL, Irwin Professional Publishing, 3a. ed., 1996.

Lecturas recomendadas Véase análisis excelentes para lograr presentaciones orales eficaces en: Jan D'Arcy, Technically Speaking: Proven Ways to Make Your Next Presentation a Success, Nueva York, AMA-COM, 1992. Dorothy Sarnoff, Make the Most of Your Best: A Complete Program for Presenting Yourself and Your Ideas -with Confidence and Authority, Garden City, NY, Doubleday, 1983. Rudolph F Verderber, The Challenge of Effective Speaking, Belmont, CA, Wadsworth Publishing Company, 10a. ed., 1997. Véase análisis de cómo generar gráficas eficaces en: William S. Cleveland, The Elements of Graphing Data, Murray Hill, NJ, AT&T Bell Laboratories, ed. rev., 1994). Edward R. Tufte, Envisioning Information, Cheshire, CN, Graphics Press, 1990. Leland Wilkinson, SYGRAPH, Evanston, IL, Systat, Inc., 1990, particularmente las pp. 38-61.

EPILOGO El tema de la investigación de mercados puede abordarse de maneras muy diversas. En esta obra se usó el enfoque de proyecto como base del análisis. A partir de esa perspectiva, se enfocó la atención en definir el problema y luego desarrollar la investigación necesaria para responder a él. Puesto que se dividió el proceso de investigación en componentes de incidencia suficientemente pequeña como para analizarlos uno a la vez en un capítulo, parecería que se trata de un conjunto desarticulado. Sin embargo, como dijimos en el capítulo 3, el proceso de investigación dista mucho de ser eso. Todos sus pasos están relacionados y una decisión tomada en una etapa también tiene consecuencias en las otras. Luego de examinar de cerca los componentes del proceso de investigación, en este epílogo se estudia la forma en que se conjuntan. También se analizan algunas decisiones fundamentales que deben tomarse a medida que avanza el proceso. Un proyecto de investigación no debe considerarse como un fin en sí mismo. Los proyectos surgen porque existen problemas administrativos que necesitan solución. Los problemas mismos podrían concernir a la identificación de oportunidades de mercado, la evaluación de acciones alternas o el control de las operaciones de mercadotecnia. Estas actividades, a su vez, son la esencia de la función administrativa, de modo que la actividad de investigación también puede verse desde la perspectiva más amplia del sistema de inteligencia mercadológica de la compañía. Por consiguiente, el capítulo 2 se enfoca en la naturaleza y estado actual de la inteligencia mercadológica.

I Regreso al proceso de investigación En partes previas de la obra se planteó que la investigación de mercados consiste en la recopilación, registro y análisis sistemáticos de datos relativos a problemas de comercialización de bienes y servicios. Se resaltó que estas actividades se conceptúan lógicamente como una secuencia de pasos, llamada proceso de investigación. Las etapas de ese proceso son las siguientes: 1. Formular el problema. 2. Decidir el diseño de la investigación. 3. Determinar el método de recopilación de datos. 4. Diseñar los formularios de recopilación de datos. 5. Diseñar la muestra y recopilar los datos. 6. Analizar e interpretar los datos. 7. Preparar el informe de investigación. Como es lógico, lo primero es el problema de decisión, pues de él dependen el problema de investigación y el diseño del proyecto. Sin embargo, la transición del problema al proyecto dista de ser automática. Por lo general, el investigador pasa de la especificación del problema a un diseño de investigación tentativo y luego redefine el problema y modifica el diseño de la investigación. Este proceso bidireccional es perfectamente natural y, de hecho, refleja una de las funciones más importantes del investigador: definir y redefinir el problema, de modo que sea posible investigar y, lo que es más importante, responder al problema del tomador de decisiones. Aunque esa tarea podría parecer sencilla en principio, puede volverse formidable en la práctica y requiere la especificación clara de objetivos, alternativas, restricciones y factores de influencia ambientales. El tomador de decisiones no proporciona necesariamente dichos elementos al investigador, que en tal caso debe indagarlos para diseñar una investigación eficaz. En algunos casos la investigación podría ser innecesaria. Si el punto de vista del tomador de decisiones tiene una perspectiva firme que no hay información que pueda cambiarla, la investigación sería un desperdicio. Está en manos del investigador determinar tal hecho antes de emprender la investigación, no después. Esto se consigue haciendo preguntas del tipo: "¿qué pasaría si...?" ¿Qué pasaría si la reacción de los consumidores al concepto de producto es abiertamente favora-

810

Epílogo ble? ¿Si es desfavorable? ¿Y si es apenas favorable? En el supuesto de que el tomador de decisiones indique que su decisión será la misma en cada uno de esos casos, podría haber objetivos importantes que nunca se mencionaron explícitamente y que son datos críticos. Cada proyecto de investigación debe tener uno o más objetivos y no debe encarar los otros pasos hasta que se definan explícitamente. También es importante preguntarse en este punto si es probable que los beneficios previstos de la investigación superen sus costos esperados. Sería un error suponer que la investigación se justifica simplemente porque, como resultado, algo cambiaría. Podría ser que las probabilidades de encontrar algo que genere un cambio en la decisión sean tan remotas que la investigación continúe siendo un desperdicio. Tanto investigadores como tomadores de decisiones deben preguntarse constantemente: ¿Por qué debe emprenderse esta investigación? ¿Qué podría descubrirse que todavía no se conozca? ¿Serán los beneficios esperados de la investigación mayores que sus costos? Si las respuestas indican que la investigación se realice, la pregunta siguiente es: ¿De qué tipo debe ser? Procede una investigación exploratoria cuando resulta imposible formular el problema como relaciones de conjeturas del tipo "si... entonces". El objetivo principal de las investigaciones exploratorias es recopilar ideas y perspectivas del fenómeno. Los resultados de esas investigaciones no son respuestas, sino preguntas específicas o definiciones tentativas de relaciones. La búsqueda de tales perspectivas requiere un diseño de investigación flexible. Las preguntas estructuradas y los planes de muestreo probabilístico no se usan en las investigaciones exploratorias, cuyo fin no es obtener datos estadísticos resumidos, sino una perspectiva más amplia del problema. Las entrevistas personales son más apropiadas que las telefónicas, que a su vez lo son en mayor grado que las encuestas por correo, ya que las preguntas no estructuradas revisten utilidad máxima en las encuestas de experiencia. Debe seleccionarse a los entrevistados para que puedan proporcionar la información necesaria. En tales casos, procede una muestra de conveniencia o de juicio, que estaría totalmente fuera de lugar en investigaciones descriptivas o causales. Los grupos de enfoque también pueden ser productivos. Asimismo, convendría que el investigador emprenda una búsqueda en la literatura o el análisis de casos escogidos. Estos pasos pueden resultar ventajosos en la investigación exploratoria, en particular cuando el investigador sabe que el objetivo de tal investigación es descubrir ideas y explicaciones tentativas del fenómeno, además de tener en mente que no debe aferrarse a una idea como la explicación única y definitiva. El análisis de los datos publicados podría ser muy provechoso si revela contrastes francos u otras características sobresalientes que ayuden a aclarar las razones del fenómeno que se investiga. En el supuesto de que la investigación exploratoria genere una o más hipótesis de investigación específicas, el paso siguiente sería un estudio descriptivo o causal. El diseño que seleccione el investigador depende en gran parte de cuan convencido esté de que la explicación tentativa es, en verdad, la explicación correcta del fenómeno. Por supuesto, la factibilidad y costo del experimento también son factores importantes en la decisión relativa al diseño de investigación. Aunque los experimentos suelen aportar pruebas más convincentes de relaciones causales, también suelen ser más costosos que los diseños descriptivos. Ésta es una de las razones de que el formato descriptivo sea el más usado en la investigación de mercados. Los diseños exploratorios son flexibles, mientras que los descriptivos son rígidos. Éstos requieren la especificación clara de quién, qué, cuándo, dónde, cómo y el porqué de la investigación antes de iniciar la recopilación de datos. En general, en los diseños descriptivos se usan cuestionarios estructurados o escalas, los cuales resultan útiles en la codificación y tabulación. En estos diseños se otorga gran importancia a generar una imagen precisa de las relaciones entre variables. Son aconsejables los planes de muestreo probabilístico, pero en caso de recurrir a métodos no probabilísticos es importante usar una muestra de cuota. Los diseños descriptivos suelen basarse en los análisis de tabulación cruzada u otros métodos para investigar la relación entre variables, como el análisis de regresión, si bien es posible que el análisis se centre en la búsqueda de diferencias. Aunque muchos estudios descriptivos son transversales, en algunos se utiliza información longitudinal. Los experimentos son la mejor forma de lograr inferencias sobre relaciones de causa-efecto, ya que, si se diseñan correctamente, proporcionan las pruebas más convincentes sobre la variación simultánea, orden cronológico de las variables y eliminación de otros factores. Una característica clave del experimento es que el investigador puede controlar a quiénes están expuestos al estímulo de experimentación, o sea, la causa supuesta. De conformidad con la naturaleza del experimento, los sujetos pueden ser consumidores, miembros de paneles u otros elementos de la población que in-

Epílogo

811

teresa. El muestreo tiene una relevancia mínima en los experimentos más allá de determinar cuáles objetos se asignan a cuáles condiciones de tratamiento. Se intenta poner a prueba una relación específica, de modo que los diseños causales también requieren de la especificación clara de qué se medirá y cómo se piensa medirlo. Es frecuente del uso de instrumentos estructurados de recopilación de datos, como los cuestionarios o escalas. Además, con frecuencia los investigadores recurren al método de observación para recopilar datos, ya que tiende a producir información más objetiva y precisa. El objetivo principal del análisis de los resultados experimentales es determinar si hay diferencias entre los elementos expuestos al estímulo experimental y los no expuestos. Aunque los investigadores aplican el análisis de la varianza para investigar y medir tales diferencias, también es posible la utilización de otras técnicas, por ejemplo, la prueba t respecto de la diferencia entre las medias de muestras independientes o correlacionadas. Los párrafos precedentes deben indicar cuan significativa es la interrelación de los pasos del proceso y, en particular, la forma en que la naturaleza básica del diseño de investigación tiene consecuencias en diversos aspectos de la estructura de los formularios de recopilación de datos, del diseño de la muestra y en la recopilación y análisis de los datos. Por supuesto, una decisión acerca del tipo apropiado de investigación no determina por completo las consideraciones ulteriores, sino que únicamente apunta a su naturaleza básica. El analista todavía debe determinar su formato específico. A manera de ejemplo, ¿se usará un cuestionario estructurado con ocultamiento o sin él? ¿Será la muestra probabilística sencilla, estructurada o grupal? ¿Cuan grande debe ser la muestra? ¿Acaso el instrumento de recopilación de datos requiere procedimientos de análisis de datos nominal, ordinal, de intervalo o de razones? A su vez, estas preguntas dependen en gran parte de la manera de enmarcar la pregunta de investigación, si bien, el ingenio del diseñador de ésta determina su forma definitiva. El investigador tiene que equilibrar las diversas fuentes de error posibles en el proceso al determinar las preguntas definitivas. Para lograr este equilibrio debe preocuparse por evaluar y minimizar el error total, lo cual frecuentemente significa aceptar un error de mayor magnitud en una de las partes del proceso para disminuir el error total.

PARTE VII PROYECTO DE INVESTIGACION

La séptima y última parte del proceso de investigación es la preparación del informe de la investigación. Como se señala en los capítulos de estaparte, el proyecto fracasa si el informe de investigación es un fracaso, sin importar qué se haya hecho en las fases previas del proceso de investigación. Puesto que dicho informe es lo único que muchos directivos ven del proyecto, es la vara de medición con la cual se juzgan los resultados de la investigación. El informe de investigación estándar generalmente incluye la portada, contenido, resumen, cuerpo del informe, conclusiones y recomendaciones, y apéndice. Muchos proyectos de investigación también concluyen con un informe oral. Las presentaciones orales más eficaces son las que incluyen detalles técnicos mínimos y aprovechan los auxiliares visuales apropiados. Tanto los informes escritos como los orales se juzgan con base en un criterio fundamental: cuan buena sea la comunicación con el auditorio, trátese de lectores u oyentes. El informe debe adaptarse a ellos, con la consideración debida a su grado de conocimientos técnicos, su interés en el tema, las circunstancias bajo las cuales leen o escuchan el informe, y el uso que hagan de él. En el caso continuo que se ha presentado al final de cada parte se analiza gran cantidad del material que conformaría un informe de investigación. Por ejemplo, mucho del material que se incluiría normalmente en la introducción aparece al final de la parte I, en la que se estudia la primera etapa del proceso de investigación, la formulación del problema. La información relativa al diseño del estudio, que es tema del cuerpo del informe, se presenta en las secciones ulteriores sobre el diseño de la investigación, método de recopilación de datos, diseño del formulario de recopilación de datos, diseño de la muestra y proceso de recopilación de datos. De igual modo, la información que habitualmente se incluiría en la sección del informe referente a las conclusiones se analiza al final de la parte VI. Se omitieron ciertos elementos, como las pruebas estadísticas, estimaciones, cuadros y bibliografía por restricciones de espacio. No obstante lo anterior, es importante que el estudiante vea cuál sería el aspecto en resumen ejecutivo de un informe de investigación, ya que en muchos sentidos encapsula el resto del documento. Un buen resumen ejecutivo contiene los antecedentes necesarios y los resultados y conclusiones importantes, de modo que es una parte del estudio que verdaderamente se entiende por sí sola. Este proyecto de investigación tuvo el patrocinio de la Centerville Área Radio Association (CARA). Su propósito fue identificar problemas específicos que tienen las empresas del sector en relación con la publicidad, de modo que los representantes de ventas de publicidad de CARA puedan trabajar en resolverlos mediante sus actividades mercadotécnicas. Los objetivos de la investigación fueron los siguientes: 1. Identificar las actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los siguientes medios publicitarios: periódicos, radio y televisión.

2. Identificar las actitudes de los tomadores de decisiones empresariales hacia los representantes de ventas de publicidad de los periódicos, radio y televisión. Se desarrolló un cuestionario de cinco páginas para medir esas actitudes. El cuestionario tuvo como fin probar varias hipótesis, la primera de ellas, que existen percepciones distintas sobre los diferentes tipos de medios publicitarios. Los miembros de CARA estaban interesados en estudiar las diversas percepciones sobre los periódicos, radio y televisión como medios publicitarios, ya que son los tres grupos principales de competidores por los presupuestos publicitarios en las empresas del sector. Otra hipótesis planteaba que los representantes de ventas de publicidad de los tres tipos de medios son percibidos de manera distinta. Tales percepciones se midieron con calificaciones de escala de los atributos individuales pormenorizados de: 1) el medio publicitario, y 2) el representante de ventas de cada medio. Se planteó la hipótesis de que las actitudes se diferenciarían adicionalmente con base en el nivel de gastos publicitarios anuales de la compañía del encuestado. Por añadidura, los atributos específicos de los representantes de ventas y medios publicitarios se pusieron a prueba para determinar la importancia que revestían para los encuestados. Además, se planteó la hipótesis de que las diferencias en las actitudes de los hombres de negocios hacia los tres medios se reflejarían en sus actitudes hacia los representantes de ventas de cada medio. El puesto del encuestado, que tome decisiones publicitarias o no y que la empresa utilice una agencia publicitaria o no se usaron para clasificar a los individuos para el análisis de datos final y, cuando fue necesario, excluirlos. El método de investigación consistió en enviar por correo un cuestionario a 600 empresas del área. Se obtuvo una muestra probabilística sistemática de 600 elementos de la lista de empresas de la sección amarilla identificadas por CARA como representativas de las compañías con las que hace negocios o le gustaría hacerlos. Dichas empresas fueron agrupadas en 10 amplias categorías: 1) materiales de construcción y ferretería; 2) ventas y servicio automovilísticos; 3) tiendas de ropa; 4) mobiliario y accesorios para el hogar; 5) restaurantes y bares; 6) salud y acondicionamiento físico; 7) instituciones financieras; 8) entretenimiento en el hogar; 9) servicios profesionales, y 10) una categoría de diversos, consistente en floristas, impresores, librerías, joyerías y tiendas de venta y servicio fotográficos.

Con el fin de lograr una tasa de respuesta adecuada, se incluyó un billete de un dólar en 300 de los cuestionarios enviados por correo, no así en los otros 300. Los cuestionarios se codificaron con colores crema y blanco, respectivamente, de modo que fuera posible calcular las tasas de respuesta de los dos grupos. También se usó un muestreo probabilístico sistemático para determinar cuáles empresas recibirían el cuestionario con el incentivo.

Porte Vil: Proyecto de investigación Los cuestionarios se enviaron por correo el 8 de abril. La fecha límite para la recepción de cuestionarios llenados fue el 24 del mismo mes. Se recibieron ciento sesenta y cinco (165) cuestionarios color crema y cuarenta y siete (47) de color blanco, es decir, 212 en total. Los resultados indicaron que la inclusión del incentivo generó una diferencia. Treinta y cuatro de los cuestionarios devueltos (25 color crema y 9 blancos) fueron inútiles en virtud de su llenado incompleto. La hipótesis de que había diferencias en las actitudes hacia los tres medios publicitarios no se sustentó con los datos. Tampoco hubo diferencias significativas en las actitudes de los encuestados hacia los periódicos, radio y televisión como medios publicitarios. En lo concerniente a la hipótesis de que había diversidad entre las actitudes hacia los representantes de ventas de los periódicos, radio y televisión, tampoco hubo diferencias significativas, salvo cuando se incluyó a los individuos cuya empresa utiliza una agencia publicitaria con los que no la requieren. La clasificación de las calificaciones de actitudes por gasto publicitario mostró una relación lineal inversa: a medida que

813

aumentan los gastos en publicidad, se vuelven cada vez más negativas las actitudes hacia los representantes de ventas de publicidad. Hubo diferencias significativas en las calificaciones de la importancia de las diversas características de los medios publicitarios y los diversos atributos de los representantes de ventas. En particular, el análisis de las calificaciones de importancia por elemento indicó que sería valioso que los representantes de ventas de la radio conocieran en mayor grado las áreas de negocios de sus clientes y tuvieran mayor conciencia y preocupación por las necesidades publicitarias específicas de los mismos. Además, dichos representantes deben poner en claro a sus clientes que la publicidad radiofónica puede generar reconocimiento de las empresas tan bueno como el de la publicidad televisiva o incluso mayor. Por añadidura, deben indicar claramente a sus clientes que la publicidad en la radio puede incrementar el volumen de ventas de una empresa y llegar a su mercado previsto de maneras más satisfactorias que la publicidad televisiva y tan buena o mejor que la publicidad en periódicos.

APÉNDICE TABLA 1

Valores de P correspondientes a Z para la curva normal. Z es la variación normal estándar. El valor de P para -Z equivale a la unidad menos el valor de P para +Z (p. ej., el valor de P para -1.62 es igual a 1 - 0.9474 = 0.0526).

Z

.00

.0 .5000 .1 .5398 .2 .5793 .3 .6179 .4 .6554 .5 .6915 .6 .7257 .7 .7580 .8 .7881 .9 .8159 1.0 .8413 1.1 .8643 1.2 .8849 1.3 .9032 1.4 .9192 1.5 .9332 1.6 .9452 1.7 .9554 1.8 .9641 1.9 .9713 2.0 .9772 2.1 .9821 2.2 .9861 2.3 .9893 2.4 .9918 2.5 .9938 2.6 .9953 2.7 .9965 2.8 .9974 2.9 .9981 3.0 .9987 3.1 .9990 3.2 .9993 3.3 .9995 3.4 .9997

.01

.02

.03

.04

.05

.06

.07

.08

.09

.5040 .5438 .5832 .6217 .6591 .6950 .7291 .7611 .7910 .8186 .8438 .8665 .8869 .9049 .9207 .9345 .9463 .9564 .9649 .9719 .9778 .9826 .9864 .9896 .9920 .9940 .9955 .9966 .9975 .9982 .9987 .9991 .9993 .9995 .9997

.5080 .5478 .5871 .6255 .6628 .6985 .7324 .7642 .7939 .8212 .8461 .8686 .8888 .9066 .9222 .9357 .9474 .9573 .9656 .9726 .9783 .9830 .9868 .9898 .9922 .9941 .9956 .9967 .9976 .9982 .9987 .9991 .9994 .9995 .9997

.5120 .5517 .5910 .6293 .6664 .7019 .7357 .7673 .7967 .8238 .8485 .8708 .8907 .9082 .9236 .9370 .9484 .9582 .9664 .9732 .9788 .9834 .9871 .9901 .9925 .9943 .9957 .9968 .9977 .9983 .9988 .9991 .9994 .9996 .9997

.5160 .5557 .5948 .6331 .6700 .7054 .7389 .7704 .7995 .8264 .8508 .8729 .8925 .9099 .9251 .9382 .9495 .9591 .9671 .9738 .9793 .9838 .9875 .9904 .9927 .9945 .9959 .9969 .9977 .9984 .9988 .9992 .9994 .9996 .9997

.5199 .5596 .5987 .6368 .6736 .7088 .7422 .7734 .8023 .8289 .8531 .8749 .8944 .9115 .9265 .9394 .9505 .9599 .9678 .9744 .9798 .9842 .9878 .9906 .9929 .9946 .9960 .9970 .9978 .9984 .9989 .9992 .9994 .9996 .9997

.5239 .5636 .6026 .6406 .6772 .7123 .7454 .7764 .8051 .8315 .8554 .8770 .8962 .9131 .9279 .9406 .9515 .9608 .9686 .9750 .9803 .9846 .9881 .9909 .9931 .9948 .9961 .9971 .9979 .9985 .9989 .9992 .9994 .9996 .9997

.5279 .5675 .6064 .6443 .6808 .7157 .7486 .7794 .8078 .8340 .8577 .8790 .8980 .9147 .9292 .9418 .9525 .9616 .9693 .9756 .9808 .9850 .9884 .9911 .9932 .9949 .9962 .9972 .9979 .9985 .9989 .9992 .9995 .9996 .9997

.5319 .5714 .6103 .6480 .6844 .7190 .7517 .7823 .8106 .8365 .8599 .8810 .8997 .9162 .9306 .9429 .9535 .9625 .9699 .9761 .9812 .9854 .9887 .9913 .9934 .9951 .9963 .9973 .9980 .9986 .9990 .9993 .9995 .9996 .9997

.5359 .5753 .6141 .6517 .6879 .7224 .7549 .7852 .8133 .8389 .8621 .8830 .9015 .9177 .9319 .9441 .9545 .9633 .9706 .9767 .9817 .9857 .9890 .9916 .9936 .9952 .9964 .9974 .9981 .9986 .9990 .9993 .9995 .9997 .9998

Fuente: Paul E. Green, Analyzing Multivariate Data, Chicago, Dryden Press, 1978.

Apéndice

1 8.

ble 2

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Fuente: adaptado con autorización de W.J. Dixon y F.J. Massey Jr., Introducían to Statistical Analysis, 2a. ed. © 1957 McGraw-Hill. c

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815

816


TABLA 3

1-A V

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 40 60 120 00

.75

.90

.95

.975

.99

1.000 .816 .765 .741 .727 .718 .711 .706 .703 .700 .697 .695 .694 .692 .691 .690 .689 .688 .688 .687 .686 .686 .685 .685 .684 .684 .684 .683 .683 .683 .681 .679 .677 .674

3.078 1.886 1.638 1.533 1.476 1.440 1.415 1.397 1.383 1.372 1.363 1.356 1.350 1.345 1.341 1.337 1.333 1.330 1.328 1.325 1.323 1.321 1.319 1.318 1.316 1.315 1.314 1.313 1.311 1.310 1.303 1.296 1.289 1.282

6.314 2.920 2.353 2.132 2.015 1.943 1.895 1.860 1.833 1.812 1.796 1.782 1.771 1.761 1.753 1.746 1.740 1.734 1.729 1.725 1.721 1.717 1.714 1.711 1.708 1.706 1.703 1.701 1.699 1.697 1.684 1.671 1.658 1.645

12.706 4.303 3.182 2.776 2.571 2.447 2.365 2.306 2.262 2.228 2.201 2.179 2.160 2.145 2.131 2.120 2.110 2.101 2.093 2.086 2.080 2.074 2.069 2.064 2.060 2.056 2.052 2.048 2.045 2.042 2.021 2.000 1.980 1.960

31.821 6.965 4.541 3.747 3.365 3.143 2.998 2.896 2.821 2.764 2.718 2.681 2.650 2.624 2.602 2.583 2.567 2.552 2.339 2.528 2.518 2.508 2.500 2.492 2.485 2.479 2.473 2.467 2.462 2.457 2.423 2.390 2.358 2.326

.995

63.657 9.925 5.841 4.604 4.032 3.707 3.499 3.355 3.250 3.169 3.106 3.055 3.012 2.977 2.947 2.921 2.898 2.878 2.861 2.845 2.831 2.819 2.807 2.797 2.787 2.779 2.771 2.763 2.756 2.750 2.704 2.660 2.617 2.576

.9995 636.619 31.598 12.941 8.610 6.859 5.959 5.405 5.041 4.781 4.587 4.437 4.318 4.221 4.140 4.073 4.015 3.965 3.922 3.883 3.850 3.819 3.792 3.767 3.745 3.725 3.707 3.690 3.674 3.659 3.646 3.551 3.460 3.373 3.291

Fuente: tomado de la tabla III de R. A. Fisher y F. Yates, Statistical Tables for Biological, Agricultural, and Medical Research, publicado por Longman Group UK Ltd., Londres, 1974.

ble 4

continúa

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817

Apéndice

818


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TABLA 4 82$ SSISSm 588£8 EqSiSDvS 3$S8S £2288 58SS8

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Fuente: adaptado con autorización de E. S. Pearson y H. 0. Hartley (comps.), Biometríka Tables for Statisticians, vol. 1, Cambridge University Press, 2a. ed., 1958.

TABLA DE COMANDOS DE LOS PRINCIPALES PROGRAMAS ESTADÍSTICOS NOTA: fhame = nombre del archivo o base de datos, var = nombre de la variable, var$ = letra de la variable, c = columna, 1 = valor menor, h = valor mayor, n = número.

Procedimiento

SAS

SPSS

Minitab

SYSTAT

Funciones de la base de datos Especificar un conjunto de datos/subconjunto DATA fhame; [SET fhame:]

FILE HANDLE fhame/description GET FILE mame

USE mame

RETRIEVE 'FILENAME' READC1-C10

Leer datos de fila

INPUT vari [c[-c]] var2[$] [c[-c]].

DATA LIST varl[c[-c]] var2[$] [c[-c]]... INPUT var 1 var[2]...

Transformación de datos

vari = 4 + (var2-var3)*var4/var5;

COMPUTE var 1 = 4 + (var2-var3)* var4/var5;

LET vari = 4 + (var2-var3)*var4/ var5

Expresiones lógicas

IF vari = var2 THEN var3 = var4; [ELSE var3 = 2;]

DO IF (vari = var2) COMPUTE var3 = 4 [ELSE COMPUTE var3 = 2) END1F

IF vari = var2 THEN LET var3 = 4 [ELSE LET var 3 = 2]

Generar una muestra aleatoria (aprox. 1/3 del total de la muestra)

DATA fhame; SET fhame; IF RANUNI(0)<0.33;

SAMPLE .33

IF URN> 33 THEN DELETE

RANDOM 50 obs. into CI-C10

Listado de frecuencia

PROC FREQ; TABLES varl[-var3];

FREQUENCIES VARIABLES = vari [TO var3]/

TABLES TABULATE vari [,var2]/LIST

TALLY C1-C10 TABLE C1-C2

Histograma

PROC CHART; VBAR vari [/TYPE=PERCENT];

FREQUENCIES VARIABLES = var 1 /HISTOGRAM [MIN(n)] [MAX(n)] [PERCENT[(n)]J

GRAPH HISTOGRAM vari [,var2]

HISTOGRAM Cl-CIO

Gráfica de barra

PROC ChART; HBAR vari [/TYPE = PERCENT];

FREQUENCIES VARIABLES = vari /BARCHART [MIN(n)] [MAX(n)] [PERCENT[(n)]]

GRAPH BAR vari [,var2]

HISTOGRAM C1-C10

Gráfica X Y

PROC PLOT; PLOT vari *var2;

PLOT /PLOT = vari WITH var2

GRAPH PLOT vari *var2

PLOTC1VSC2

Resumir estadísticas (n, media, desviación estándar, error estándar, suma, minimización maximización, intervalo, etcétera).

PROC MEANS/MAXDEC = 4N MEAN STD STDERR SUMMIN MAX RANGE; VAR vari [-var3];

DESCRIPTIVES [VARIABLES = ] vari [TO var3] /STATISTICS MEAN STDDEV SEMEAN MIN MAX SUM RANGED

STATS STATISTICS vari [,var2]/N MEAN,SD,SEM,SUM,MIN, MAX RANGE

DESCRIBE C1-C10

Tabulación cruzada con \

PROC FREQ; TABLES varl*var2/ CHISQfEXPECTED CELLCH12];

CROSSTABS TABLES = vari BY var2 /CELLS STATISTICS = CHISQ PHI

TABLES LONG TABULATE vari *var2

CHISQUARE Test on Table stored in C1-C5

Prueba i de dos medias (muestras independientes)

PROC TTEST; CLASS vari; VAR var2 [-var3];

T-TEST GROUPS = vari /VARIABLES = var2 [TO var3]

STATS TTEST var2[,var3]*varl

TWOSAMPLE Test samples in C1-C2 TWOT Test data in Cl, groups in C2

Prueba / pareada

var5 = var3-var2; PROC MEANS/N MEAN STD T; VAR var5;

T-TEST PAIRS = vari var2

STATS TTEST vari var2

TTEST[mu = K], data in

Análisis de varianza

PROC ANOVA; CLASS vari [var2]; MODEL var3 = varl[var2 varl*var2];

ANOVA VARIABLES = var3 BY vari (Lh) fvar2(I,h)]

MGLH CATEGORY vari = n[var2 =n] MODEL var3 = CONSTANT + vari [+var2+varl *var2] ESTIMATE

AOVONEWAY samples in C1-C10 ONE WAY data in Cl, subscripts in C2

Análisis de varianza (recomendado para diseños complejos y desbalanceados)

PROC GLM; CLASS vari [var2]; MODEL var3 = vari [var2 varl*var2];

MANOVA var3 BY var(I,h) [var2(I,h)]

MGLH CATEGORY vari = n [var2 = n] MODEL var3 = CONSTANT + vari [var2+varl *var2] ESTIMATE

GLM

Correlaciones (covarianzas)

PROC CORR [NOMISS COV]; VAR vari [-var3]; [WITH var4-var5];

CORRELATIONS VARIABLES = vari [TO var3] [WITH var5 varó] [/MISSING = LISTWISE] [/STATISTICS ALL]

CORR PEARSON varl-var4 [/PAIRWISE PROB] [COVARIANCE varl-var4]

CORRELATION C1-C2

Análisis de regresión

PROC REG; MODEL var4 = vari [-var3] [/STB];

REGRESSION VARIABLES = var 1 TO var4 /DEPENDENT = vari /ENTER var2 TO var4

MGLH MODEL var4 = CONSTANT + vari [ + var2 + var3] ESTIMATE

REGRESS C l o n 3 pred. C2-C4; STEPWISE C l o n pred. C2-C10

Análisis residual con regresión

PROC REO; MODEL var4 = vari [-var3] [/P R CLM CLI];

REGRESSION VARIABLES = vari TO var4 /DEPENDENT = vari /ENTER var2 TO var4 /CASEWISE = DEFAULTS ALL

MGLH MODEL var4 = CONSTANT + vari [ + var2 + var3] SAVE fname/[MODEL] RESIDUALS ESTIMATE

REGRESS C l o n 3 pred. C2-C4; RESIDUALS put into C20.

CORR SPEARMAN vari -var4 [or vari, var4] TAU vari-var4 [or vari, var4]

CORRELATION C1-C2

NPAR SIGN vari, var2 WILCOXON vari, var2 KRUSKAL vari *var2

STEST [median = K] data in C1-C10 WTEST [median = K] data in C1-C10 KRUSKAL-WALLIS data in Cl, subscripts in C2

LET Cl = 4 + (C2-C3)*C4/C5

Procedimientos estadísticos

Cl

GLM

Estadística no paramétrica Correlación de Spearman y Kendall

PROC CORR [SPEARMAN KENDALL]; NONPAR CORR VARIABLES = vari VAR vari [-var3]; [TO var4] [WITH var4-var5]; [/PRINT KENDALL]

Signo de Wilcoxon y de Kruskal-Wallis

Copyright © 1996 por The Dryden Press. Todos los derechos reservados.

NPAR TESTS SIGN vari WITH var2 NPAR TESTS WILCOXON = vari var2 NPAR TESTS K-W = vari BY var2(I,h)

Directorio de direcciones web Nota: Las direcciones de internet tienden a cambiar con frecuencia. Si no encuentra el sitio incluido en la lista, necesitará entrar a la página principal de la organización y realizar una búsqueda desde ahí, o bien, rastrearla por medio de un buscador. Capítulo 1

Capítulo 5

Capítulo 11

www.amazon.com www.mbinteractive.com www.mercurycenter.com www..amai.org/espanol.shtml

www.barnesandnoble.com www.CDNOW.com www.excite.com www.northernlight.com

www.acnielsen.com

Capítulo 2

Capítulo 6

www.ceoexpress.com www.cio.com www.compuserve.com www.dnb.com www.dowjones.com http://home.microsoft.com www.lycos.com www.modusoperandi.com www.moodys.com www.news.com www.rubricsoft.com http://search.washingtonpost.com www.sec.gov www.uspto.gov www.wal-mart.com

www.att.com www.bluemountain.com www.cnet.com www.ebay.com www.mediametrix.com

Capítulo 3

Capítulo 8

www.dowjones.com http://newslibrary.krmediastream.com www.npr.org

www.wholefoods.com

Capítulo 4

www.americanexpress.com www.life-line.org www.shrm.org

www.PlanetAII.com

Capítulo 12 www.aramark.com www.lazboy.com www.quirks.com Capítulo 13 www.fmi.org www.forbes.com

Capítulo 7

Capítulo 14

http://altavista.digital.com www.bankofamerica.com http://biz.yahoo.com www.hotbot.com http://infoseek.go.com www.infotechmarketing.net/ thesource.htm

www.millwardbrown.com

Capítulo 9

Capítulo 10 www.inc.com

Capítulo 15 www.nielsennetratings.com www.psu.edu Capítulo 16 www.quirks.com Capítulo 19 www.atmmagazine.com Capítulo 20 www.baiglobal.com Capítulo 22 www.nextcard.com

Investigación de Mercados - Churchill G - 4 Ed

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