SEMANA 5_INVESTIGACION_MERCADOS

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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS 
CICLO 2017-2 
Mg. OSCAR ALFREDO ROSAS TORRES 
 
UNIDAD I I I 
 
MÉTODOS DE ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN 
Y LA EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL 
 
 
 
2 
 
ORIENTACIONES 
 
 
•Lea previamente las orientaciones 
generales del curso. 
 
•Revise los temas afines a este en la 
Biblioteca Virtual de la UAP 
 
•Participe en los foros y de las 
autoevaluaciones. 
3 
DATOS PRIMARIOS 
Una vez que el investigador 
ha revisado las fuentes de datos 
secundarios, procederá a 
establecer los mecanismos para 
la obtención de los datos 
primarios para el desarrollo del 
estudio de mercado. 
PLANEACION DE LA RECOPILACIÓN DE DATOS PRIMARIOS 
ENFOQUES DE 
INVESTIGACIÓN 
MÉTODOS DE 
CONTACTO 
PLAN DE LA 
MUESTRA 
INSTRUMENTOS DE 
INVESTIGACIÓN 
• Observación 
• Encuesta 
• Experimento 
• Entrevista 
• Correo 
• Teléfono 
• Personal 
• Unidad de 
muestreo 
• Tamaño de 
muestra 
• Procedimiento 
de muestreo 
• Cuestionario 
• Instrumentos 
mecánicos 
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METODOS CUANTITATIVOS DE 
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS 
Finalidad de la Investigación Cuantitativa.- 
Recoger información primaria para estudiar elementos de una 
población, que poseen una determinada característica, cuántos son 
consumidores, las tendencias, las estrategias, etc. 
Estas técnicas se 
trabajan con grupos 
grandes de elementos, 
y persiguen extraer 
datos que sean 
representativos 
estadísticamente de la 
población objeto de 
estudio. Hay dos 
técnicas cuantitativas: 
Encuestas y paneles. 
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TIPOS DE ENCUESTAS 
Dependerá de los recursos disponibles, siendo las más caras 
las personales, de la longitud de la encuesta, de la complejidad 
del tema, de las dispersión geográfica de los individuos. 
ENCUESTAS POR CORREO 
Son encuestas postales, se envía al encuestado un cuestionario 
explicándole la importancia de la encuesta, así de la forma como 
cubrir el cuestionario y el agradecimiento por participar. 
Si el ámbito de estudio lo permite (ejm. Mercados industriales) 
conviene que las cartas se dirijan nominalmente. 
Los cuestionarios no deben ser demasiados largos, y que la carta 
de presentación sean lo conveniente (máximo 2 folios) 
Ventajas.- 
-Costo bajo 
-Permite llegar a un número grande de personas. 
Desventajas.- 
-Baja tasa de respuesta, pocas personas responden. 
-No se controla quién responde a las encuestas. 
-Imposible controlar la veracidad de las respuestas. 
-Tampoco se controla la influencia de 3eras. personas 
6 
DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Y 
MÉTODOS DE MUESTREO 
MUESTRA 
Conjunto de elementos de una población/universo del que se quiere 
obtener información. Permite el ahorro de tiempo y dinero, hay un costo 
beneficio respecto a la precisión de la información que se obtiene. 
Procedimientos o tipos de muestreo 
Probabilísticos. Todos los elementos de la población tienen 
la misma probabilidad de pasar a formar parte de la muestra 
y se conoce esa probabilidad. La selección de la muestra es 
aleatoria. Permite calcular el error muestral que se comete. 
Tenemos: muestreo aleatorio simple, sistemático, 
estratificado, o conglomerados. 
No Probabilísticos. No conocemos la probabilidad en que 
un elemento de la población pase a formar parte de la 
muestra ya que la selección de los elementos muéstrales 
dependen en gran medida del criterio o juicio del 
investigador. La muestra se hace mediante procedimientos 
no aleatorios. Tenemos: muestreo de conveniencia, 
discrecional, por cuotas. 
7 
DISEÑO DEL CUESTIONARIO 
Es el instrumento material de recopilación de datos, garantiza que se van a 
plantear las mismas preguntas a todos los encuestados. No existen recetas 
universales para su elaboración. Se recomienda que sea adecuado: 
1.Tener muy claro cuál es el problema a investigar 
2.Formular de forma precisa y clara las hipótesis de trabajo. 
3.Especificar adecuadamente las variables y las escalas de medida a utilizar. 
DISEÑO DEL CUESTIONARIO 
1. Datos del encuestador / investigador 
2. Petición de colaboración de estudio 
3. ¿? de introducción 
4. ¿? Sencillas e interesantes 
5. ¿? Sean el núcleo de la investigación 
6. Variables de clasificación 
7. Agradecimiento 
Tipos de preguntas 
1. ¿? Abiertas 
2. ¿? Cerradas 
3. ¿? Semiabiertas o semicerradas 
8 
MÉTODOS DE ANÁLISIS DE LA 
INFORMACIÓN: 
ANÁLISIS UNIVARIABLE Y BIVARIABLE 
Introducción, codificación y tabulación de datos 
en el análisis de la información. 
 
Métodos de análisis de la información. 
 
Métodos de análisis univariables y bivariables 
 
Métodos de inferencia estadística 
9 
MÉTODOS DE ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN: 
ANÁLISIS UNIVARIABLE Y BIVARIABLE 
INTRODUCCIÓN 
En un proceso de I.M. una vez recogida 
la información, el paso que sigue es 
adoptar la metodología concreta o 
específica de análisis de datos, con el fin 
de que las decisiones que se tomen sean 
lo más objetivas. 
Supone trabajar y apoyarse en la 
estadística, donde se diferencia dos 
partes: la estadística descriptiva y la 
inferencia estadística. 
La E. descriptiva sintetiza la información contenida en los elementos de 
la muestra. Sólo nos proporciona medidas resumen como: la media, la 
moda, la mediana, la desviación típica, ya sea de posición o dispersión. Y 
la información sólo es valida para la muestra y no para toda la población. 
La Inferencia E. es generalizar los datos de la muestra al conjunto de la 
población investigada. Para esto es necesario contar con una muestra 
que sea representativa de la población. 
10 
CODIFICACIÓN Y TABULACIÓN DE DATOS EN EL ANÁLISIS DE LA 
INFORMACIÓN 
Para aplicar los métodos de la E. descriptiva o de la Inferencia E. 
primero hay que asignar valores concretos a las opiniones o 
comportamientos de las personas, empresas, marcas que se ha 
estudiado, para realizar mediciones. 
Tipos de escalas o medidas, para asignar 
valores: 
1. Escalas nominales 
2. Escalas ordinales 
3. Escalas de intervalo 
4. Escalas de razón 
Escalas concretas para la medición de 
actitudes: 
1. Escalas de clasificación por sumas 
constantes 
2. Escala diferencial - semántico 
3. Escala de Stapel 
4. Escalas de Likert 
11 
Tipos de escalas o medidas, para asignar valores: 
1. Escalas nominales. Clasifica en categorías a las personas, marcas, 
empresas. Luego, se asigna un nº a cada una de las categorías, para 
considerar que todos los elementos que se ha asignado el mismo nº 
son cualitativamente idénticos en la variable medida. Para saber si 
un elemento es igual o distinto a otros elementos de la muestra 
deben ser: exhaustivas (ningún elemento sin clasificar) y exclusivas 
(elemento de una sola categoría) 
Etiquetas identificativas 
Profesión 
Nivel de estudios 
Sexo 
Edad 
Ingresos 
Comunidad 
Estado civil 
Si conoce o no conoce 
Etc. 
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2. Escalas ordinales. Asigna a los elementos medidos un nº que 
permita ordenarlos según la cantidad de variable que poseen desde 
el punto de vista del encuestado. Los nsº permiten afirmar si la 
cantidad de variable que posee un elemento es mayor o menor que 
la del otro, no dice cuánto mayor o menor, o si es igual o distinto. 
Tipos de escalas o medidas, para asignar valores: 
Orden de preferencia de las marcas 
Cantidad de ventas 
Preferencia del público 
Rankings de preferencia 
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3. Escalas de intervalo. Define una unidad de medida, después 
asigna a cada elemento medido un nº indicativo de la cantidad de 
variable que posee según la mediad establecida. No existe el cero 
absoluto. La diferencia no son constantes. Afirma si uno es igual, 
mayor o menor que otro. Nos dice cuánto. 
Tipos de escalas o medidas, para asignar valores: 
Grado de satisfacción 
Acuerdo o desacuerdo 
Evaluación de actitudes 
Aprobación o desaprobación 
A favor o en contra 
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Tipos de escalas o medidas, para asignar valores: 
4. Escalas de razón. Son como la escala de intervalo, peroañadiendo el cero absoluto, puede haber ausencia total. Afirma si 
un elemento es igual o distinto a otro. Pudiendo decir cuánto. 
Los ingresos 
Edad 
Volúmenes de venta 
Gastos de consumo 
15 
16 
Escalas concretas para la medición de actitudes: 
1. Escalas de clasificación por sumas constantes 
Asigna un nº de puntos a distintos atributos según su importancia. Ejm. 
100 ptos. a repartir entre cuatro atributos por orden de importancia. Solo 
es posible trabajar con nº pequeño de atributos. 
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Escalas concretas para la medición de actitudes: 
2. Escala diferencial – semántico 
Utiliza palabras o frases bipolares, términos opuestos para que el 
entrevistado exprese su opinión en esos extremos. Diseña perfiles y 
realiza comparaciones, además de analizar los puntos débiles y fuertes 
de cada elemento. 
Muy bien decorado 
Soluciona mi problema 
Me inspira confianza 
Muy mal decorado 
No soluciona mi problema 
No inspira confianza 
-3 -2 -1 0 +1 +2 +3 
x 
x 
x 
Imagen o percepción de 
los consumidores respecto 
a las marcas o productos 
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Escalas concretas para la medición de actitudes: 
3. Escala de Stapel. 
Utiliza sólo una palabra, adjetivo o frase. Las puntuaciones van de -5 a +5, 
de forma que cuánto más se aproxime el término a la realidad, más positiva 
será la puntuación que reciba. Diseño de perfiles y comparación. 
-5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 
Sabor 
Color 
Precio 
Cantidad 
x suave 
x poco claro 
x poco barato 
x bastante 
4. Escalas de Likert 
El entrevistado indica su grado de acuerdo o 
desacuerdo en relación a una escala que va 
de 1 a 5. Discrimina los atributos. 
1 = Totalmente en desacuerdo 
2 = En desacuerdo 
3 = Ni en acuerdo ni en desacuerdo 
4 = Está de acuerdo 
5 = Totalmente en acuerdo 
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MÉTODO DE ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN 
OBTENIDA EN LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL 
Estadística 
Descriptiva 
Estadística 
Inferencial 
Univariables Bivariables 
Medidas de 
posición 
Medidas de 
dispersión 
Tendencia 
central 
Tendencia 
no central 
Cálculo de 
frecuencia 
Varianza 
Desviación 
típica 
Rango 
Contingencia 
Tabulaciones 
cruzadas 
Estimación 
de 
parámetros 
Contraste de 
Hipótesis 
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MÉTODOS BIVARIABLES 
Las tablas de contingencia permiten analizar la información de 2 
variables simultáneamente. Tienen que estar medidas con escalas 
nominales y tener un nº limitado de categorías. Mide la asociación que 
existe entre 2 variables. 
Ejm. Analizar la relación entre ir o no de vacaciones y el nivel de ingresos 
INGRESOS 
IR DE 
VACACIONES 
REDUCIDOS MEDIOS ELEVADOS 
TOTAL A1 A2 A3 
SI B1 34 45 55 134 
NO B2 53 52 27 132 
TOTAL 87 97 82 266 
87 con ingresos reducidos, más 
de la mitad no van de vacaciones 
y que 82 con ingresos elevados, 
más de la mitad si va. 
Si existe relación entre ir de 
vacaciones y nivel de ingresos. 
Para ver si esa relación es estadísticamente significativa, se calcula la Chi 
Cuadrado (X2) que compara 2 distribuciones de frecuencia: observada y esperada 
(que ha de calcular si las variables fuesen independientes) 
Si A y B son independientes (hipótesis nula) ⇒ P (A1 B1) = P (A1) P(B1) 
U
 
P (A1) P(B1) = 87 134 
 266 266 
La frecuencia esperada de que suceda (A1 B1) = n P (A1 B1) 
U
 
U
 
= 87 134 
 266 
n P (A1) P(B1) = 266 87 134 
 266 266 21 
INGRESOS 
IR DE 
VACACIONES 
REDUCIDOS MEDIOS ELEVADOS 
TOTAL A1 A2 A3 
SI B1 34 45 55 134 
NO B2 53 52 27 132 
TOTAL 87 97 82 266 
P (A1) P(B1) = 87 134 
 266 266 
La frecuencia esperada de que suceda (A1 B1) = n P (A1 B1) 
U
 
U
 
= 87 134 
 266 
n P (A1) P(B1) = 266 87 134 
 266 266 
Si A y B son independientes 
(hipótesis nula) ⇒ 
P (A1 B1) = P (A1) P(B1) 
U
 
 INGRESOS 
IR DE 
VACACIONES 
REDUCIDOS MEDIOS ELEVADOS 
A1 A2 A3 
SI B1 87 * 134 / 266 = 43.83 97 * 134 / 266 = 48.86 82 * 134 / 266 = 41.31 
NO B2 87 * 132 / 266 = 43.17 97 * 132 / 266 = 48.14 80 * 132 / 266 = 40.69 
La frecuencia Esperada se calcula con la siguiente expresión 
Eij = nAi * nBj 
 n 
22 
Eij = nAi * nBj 
 n 
 INGRESOS 
IR DE 
VACACIONES 
REDUCIDOS MEDIOS ELEVADOS 
A1 A2 A3 
SI B1 87 * 134 / 266 = 43.83 97 * 134 / 266 = 48.86 82 * 134 / 266 = 41.31 
NO B2 87 * 132 / 266 = 43.17 97 * 132 / 266 = 48.14 80 * 132 / 266 = 40.69 
Para ver si esa relación es estadísticamente significativa, se calcula la Chi 
Cuadrado (X2) que compara 2 distribuciones de frecuencia: observada y esperada 
(que ha de calcular si las variables fuesen independientes) 
X2 = ∑ (Frecuencias observadas – Frecuencias esperadas) 2 
 Frecuencias esperadas 
INGRESOS 
IR DE 
VACACIONES 
REDUCIDOS MEDIOS ELEVADOS 
TOTAL A1 A2 A3 
SI B1 34 45 55 134 
NO B2 53 52 27 132 
TOTAL 87 97 82 266 
X2 = ( 34 – 43.83 )2 + … + … + … + … + ( 27 – 40.69 )2 = 14.201 
 43.83 48.86 41.31 43.17 48.14 40.69 
Se compara el valor de 
Chi-cuadrado 
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Se compara el valor de Chi-
cuadrado con el valor en tablas: 
INGRESOS 
IR DE 
VACACIONES 
REDUCIDOS MEDIOS ELEVADOS 
TOTAL A1 A2 A3 
SI B1 34 45 55 134 
NO B2 53 52 27 132 
TOTAL 87 97 82 266 
Grados de libertad: 
( nC – 1 ) ( nF – 1) 
nc = número de categorías de la variable columna 
nF = número de categorías de la variable fila GL = ( 3 – 1 ) ( 2 – 1) = 2 
Nivel de confianza: 95% 
X2 (2, 0.05) = 5,991 
Por lo tanto se rechaza la hipótesis nula que era 
que no existía asociación entre las variables… 
que eran independientes. 14.201 3.769 
Habra que ver si la asociación se mantiene cuando 
se considera variables adicionales. Ejm. Sexo, 
como variable de control 
24 
MÉTODOS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA 
ESTIMACION DE PARAMETROS 
Puntual. Se asigna un valor concreto al parámetro poblacional que se 
desea estimar. Ejm. Utilizar la media muestral. 
Por intervalos. Determina un intervalo de confianza o un rango de 
valores entre los que se crea que puede estar el parámetro poblacional 
a estimar con una probabilidad determinada alta. Se suma y resta al 
estimador una cantidad concreta que se denomina error máximo. 
VELOCIDAD Kms / hora 
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CONTRASTE DE HIPOTESIS 
Prueba de significación, método de toma de decisiones que parte de un 
enunciado o proposición acerca del valor o conjunto de valores que toma 
un parámetro de la población, y trata de averiguar si se sostiene o se 
rechaza según los datos muestrales disponibles. 
Al enunciado o proposición de la que se parte se llama hipótesis nula. 
En Marketing a la hora de redactar un enunciado, se parte de un 
parámetro que tiene un menor riesgo para la empresa que va a tomar las 
decisiones. 
La hipótesis alternativa son los enunciados que recogen lo que interesa 
aceptar si se rechaza la hipótesis nula. 
El error tipo 1 sería rechazar una hipótesis nula siendo esta verdadera. 
El error tipo 2 sería aceptar una hipótesis nula siendo esta falsa. 
El nivel de error con que se trabaja es de 0.05, por lo que 1 – α = 0.95 
Al 1 – α se le llama nivel de confianza. 
Contrastes Paramétricos sobre medias 
a) Contraste de hipótesis para la media de una muestra 
b) Contraste de hipótesis para las medias de dos muestras independientes 
c) Contraste de hipótesis para las medias de muestras relacionadas. 
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CONCLUSIONES Y CONSIDERACIONES 
1ero. El análisis de datos de la investigación consiste en codificar los datos 
recolectados y reunirlos en una base de datos. Generalmente se utilizan 
números. 
2do. Después de construir la base de datos, se procede al análisis 
estadístico. 
3er. El análisis estadístico univariado para el caso de variables no métricas, 
hay que obtener distribuciones de frecuencias. Para las variables métricas, 
se calculan diferentes estadísticas descriptivas que informan medidas de 
tendencia central y variabilidad. 
4to. El análisis de los datos de investigaciónpor lo general su pone el 
estudio de relaciones entre dos variables, es decir el análisis estadístico 
bivariado. La mayoría de las técnicas bivariadas permite el análisis de 
relaciones de dependencia y de interdependencia. En general, corresponde 
al investigador definir el tipo de relación que une las variables consideradas. 
 
 
CONCLUSIONES Y/O ACTIVIDADES DE 
INVESTIGACIÓN SUGERIDAS 
 
¿Preguntas? 
 
Alguna inquietud 
 
Conceptos que debemos mejorar. 
28 
GRACIAS 
29