IDENTIFICACIN DE ESCALAS MS COMUNES ESCALAS SE IDENTIFICAN

IDENTIFICACIÓN DE ESCALAS MÁS COMUNES ESCALAS SE IDENTIFICAN POR LIKERT ACUERDO/DESACUERDO DIFERENCIAL SEMANTICO PALABRAS BIPOLARES/ANTONIMOS DE IMPORTANCIA MUY IMPORTANTE/POCO IMPORTANTE DE CALIFICACIÓN EXCELENTE/MALO DE INTENCIÓN DE COMPRA DEFINITIVAMENTE LO COMPRABA/DEFINITIVAMENTE NO LO COMPRABA

IDENTIFICACIÓN DE ESCALAS MÁS COMUNES ESCALAS SE IDENTIFICAN POR DE FRECUENCIA VERBAL SIEMPRE/NUNCA DE JERARAQUIZACIÓN FORZADA JERARQUIZAR EN ORDEN DE PREFERENCIA: 1, 2, 3… DE COMPARACIÓN DE PARES PAR DE CANDIDATOS/VOTACIÓN LISTA CHECABLE DE ADJETIVOS QUE DESCRIBEN UN PRODUCTO O SERVICIO DE SUMA SE SUMA LO EVALUADO LINEAL, ESCALA NUMERICA MUY FAVORABLE/UY DESFAVORABLE

OBSERVACIÓN Es el registro en forma sistemática , de patrones conductuales de personas, objetos y sucesos a fin de obtener información sobre el suceso de interés. El observador no pregunta ni se comunica con las personas que observa. METODOS DE OBSERVACIÓN ESTRUCTURADA NO ESTRUCTURADA Observación estructurada: el investigador define con claridad los comportamientos que van a observarse y los métodos con los que se medirán. El problema de investigación de mercados está claramente definido.

Observación no estructurada: el investigador supervisa todos los fenómenos relevantes para el problema que se estudia. El problema de mercado está en una fase exploratoria. Observación oculta: los entrevistados no se dan cuenta que son observados. Esto permite que los participantes se comporten de manera natural. Observación abierta: los participantes estan conscientes de que son observados. Esto puede afectar los patrones de comportamiento. Observación natural: consiste en observar el comportamiento conforme se presenta en el ambiente. Observación artificial: se observa el comportamiento en un ambiente creado por el observador.

EXPERIMENTACIÓN Es la herramienta fundamental que se utiliza para ayudar a identificar relaciones causales. Diferencia entre el concepto de uso común manejado por todos de causalidad y el concepto científico. Objetivo: medir el efecto de variables explicativas o independientes sobre una variable dependiente, mientras se controlan otras variables.

Ej. ¿Cuál de las diferentes técnicas promocionales es la más eficaz para la venta de un determinado producto? ¿Es más eficaz un determinado anuncio publicitario en color que uno en blanco y negro en un periódico? ¿Podemos incrementar las ventas de nuestros productos en supermercados, al obtener espacio adicional en las estanterías?

Tratamientos Variables dependientes Experimentos Unidades de prueba Variables externas

Un experimento se realiza cuando una persona manipula o controla conscientemente una o más variables independientes y mide su efecto sobre la variable o las variables dependientes. Tratamientos: son las variables alternativas o independientes que se manipulan y cuyos efectos se miden. Ej. Niveles de precios. Forman escalas nominales. Unidades de prueba: son las entidades a las que se les presentan los tratamientos y se les miden las respuestas a dichos tratamientos. Ej. Personas o Entidades físicas (supermercados). Variables dependientes: son las medidas tomadas sobre las unidades de prueba. Ej. Ventas, Preferencias y Conocimiento. Forman escalas de intervalo.

Variables externas o extrínsecas: son todas las variables, diferentes de las variables independientes, que afectan las respuestas de las unidades de prueba. Ej. Tamaño de la tienda, Ubicación de la misma. Diseño experimental. Comprende la especificación de: 1. Los tratamientos a manipular. 2. Las unidades de prueba a usar. 3. Las variables dependientes a medir. 4. Los procedimientos para manejar las variables externas.

Población o Universo: es cualquier grupo entero completo de unidades estadísticas como por ejemplo todos los habitantes de un país. Se identifica con el carácter N. Otros ejemplos de población: • El conjunto formado por todos los estudiantes UNTEC. • El conjunto de personas fumadoras de una región. Muestra: es una parte representativa de la población. Se identifica con el carácter n. Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne aproximadamente las características de la población que son importantes para la investigación.

FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE LA MUESTRA Ø El margen de error que se esté dispuesto a tolerar. La muestra debe tener un número mínimo de unidades, para reducir el costo del estudio; pero al mismo tiempo amplia para que el error de muestreo tenga un valor admisible que esté entre +/- 3 y +/- 10. Ø Se distinguen dos tipos de poblaciones o universos estadísticos: finitos e infinitos. Es finito cuando el número de unidades es < 100. 000 e infinito cuando es > 100. 000. Ø El grado de homogeneidad. Si el universo es homogéneo el número de unidades muestreadas será menor y viceversa.

MUESTREO ¿QUÉ ES MUESTREO?

TIPOS DE MUESTREO • Muestreo no probabilístico: En este tipo de muestreo, puede haber clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Ejemplo: si hacemos una encuesta telefónica en horario laboral, las personas que trabajan, no podrán formar parte de la muestra. • Muestreo probabilístico: En este tipo de muestreo, todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra, en otras palabras es equiprobable que sean seleccionados para formar parte de la muestra.

TIPOS DE MUESTREO • Muestreos Probabilísticos: Aleatorio Simple Aleatorio Sistemático Aleatorio Estratificado Aleatorio por Conglomerados • Muestreos No Probabilísticos: De Conveniencia De Juicios Por Cuotas De Bola de Nieve

MUESTREO PROBABILÍSTICOS

Muestreo Aleatorio Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal, que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado. Los tipos comunes de muestreo aleatorio son el muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados.

Muestreo aleatorio simple. El procedimiento empleado es el siguiente: 1) Se asigna un número a cada individuo de la población. 2) A través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. ¿Qué pasa cuándo la población es muy grande?

Muestreo aleatorio sistemático. Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2 k, i+3 k, . . . , i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

Muestreo aleatorio estratificado. Se divide en dos etapas: 1. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica: profesión, municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc. Sexo: F o M. Edo. Civil: S, C, D, V. 1. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato. Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra.

Muestreo por conglomerados. Es parecido a el muestreo estratificado. Mientras que en el Estratificado los estratos se diferencian en una característica, en el de Conglomerados se diferencian en varias. Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la características a elegir. Ejemplos: UNITEC es un conglomerado. UJAP es otro conglomerado. UAM es otro conglomerado.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICOS

Muestreo de conveniencia. Busca obtener una muestra de elementos convenientes. La selección de las unidades de muestra se deja al entrevistador. Los elementos de la muestra se encuentran en lugar correcto, en el momento adecuado. Ejemplos: Muestreo de juicio o por juicio. También es un muestreo por conveniencia. Los elementos de la población se seleccionan en base al juicio del investigador. Ejemplos: 1. - Mercados de prueba para determinar el potencial de un nuevo producto. 2. - Testigos expertos que participan en juicios. (CSI).

Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. Ej. 20 estudiantes UNITEC entre 17 y 20 años de sexo femenino y residentes en Maracay. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión. Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficientes).