SEMANA 6_INVESTIGACION_MERCADOS

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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS 
CICLO 2017-2 
Mg. OSCAR ALFREDO ROSAS TORRES 
EL MÉTODO CIENTÍFICO EN LA 
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS. 
Inserte aquí el título o gráfico que represente al tema. 
ORIENTACIONES 
• Reconocer las principales líneas teóricas y 
metodológicas de investigación en 
comunicación social forma parte del espectro 
más importante en la formación de nuestros 
investigadores. 
• Ahora aprenderás a identificar las fuentes de 
información, la redacción de hipótesis, y otros 
procedimientos. 
• Un momento de mucho aprendizaje. 
CONTENIDOS TEMÁTICOS 
• Definición del marco teórico 
• Antecedentes del problema. 
• Revisión bibliográfica. 
• Formulación de la hipótesis. 
• Definición de variables e indicadores. 
 
Definición del marco teórico 
 
• Es la exposición y análisis de la teoría o grupo 
de teorías que sirven como fundamento para 
explicar los antecedentes e interpretar los 
resultados de la investigación. 
E s la etapa en la que se reúne información 
documental para confeccionar el diseño 
metodológico de la investigación, es decir, el 
momento en que se establece cómo y qué 
información se recogerá, y de qué manera se 
analizará y aproximadamente cuánto tiempo 
demorara. 
 
El fin que tiene el marco teórico es el de situar a nuestro 
problema dentro de un conjunto de conocimientos, que 
permita orientar nuestra búsqueda y nos ofrezca una 
conceptualización adecuada de los términos que 
utilizaremos. 
El punto de partida para construir un marco de referencia lo 
constituye nuestro conocimiento previo de los fenómenos 
que abordamos, así como las enseñanzas que extraigamos 
del trabajo de revisión bibliográfica que obligatoriamente 
tendremos que hacer. 
 El marco teórico responde a la pregunta: �qué 
antecedentes existen? 
 
 
 
Antecedentes del problemaLos antecedentes del problema 
tratan de hacer una síntesis de las investigaciones o 
trabajos realizados sobre el tema específico, con el fin de 
dar a conocer cómo ha sido tratado. Por ejemplo, qué tipos 
de estudios se han efectuado, las características de los 
sujetos, cómo se han recolectado los datos, en qué lugares 
se han llevado cabo y qué diseños se han utilizado. Los 
antecedentes son el punto de partida para delimitar el 
problema ya que permite aclarar, juzgar e interpretar el 
problema planteado. 
 
te. 
 
. 
Los antecedentes del problema que se diferencian de los 
antecedentes de la investigación. Los antecedentes del 
problema señalan la existencia de un problema, los 
antecedentes de la investigación indican lo que se ha 
hecho al respecto. Aunque obviamente hay correlaciones 
directas e indirectas entre ambas ideas, conviene 
diferenciarlas explícitamente 
Guía de redacción de antecedentes del problema: 
•Señalar que se ha dicho y hecho al respecto. 
•Indicar en dónde se presentan cuestionamientos ante 
diferentes perspectivas para atender a la problemática. 
•Situar el problema concreto. Para lograr esto hay que usar 
un estilo de redacción como si fuera un embudo partiendo 
de hechos, situaciones y datos más amplios y más lejanos 
en tiempo y conforme uno avanza en la redacción ir 
estrechando o delimitando en términos de un marco más 
estrecho de datos y cercano en tiempo (Datos de temática 
más amplia y general a una menos amplia y más concreta 
y tiempo del pasado al presente.) 
 
Revisión bibliográfica. 
 Una vez que hemos delimitado nuestra pregunta de 
investigación, resulta pertinente avanzar en lo que 
otros han estudiado acerca de nuestro tema de 
investigación mediante una revisión bibliográfica. La 
revisión de los estudios previos nos permitirá: 
Ahondar en la explicación de las razones por las 
que hemos elegido dicho tema de investigación. 
 
Conocer el estado actual del tema: qué se sabe, qué 
aspectos quedan por investigar. 
Identificar el marco de referencia, las definiciones 
conceptuales y operativas de las variables estudiadas. 
Descubrir los métodos para la recogida y análisis de los 
datos utilizados. 
Contar con elementos para la discusión, donde se 
compararán los resultados que obtengamos con los de los 
estudios previos 
Formulación de la hipótesis: Luego de formular un 
problema, el investigador enuncia la hipótesis, que 
orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones 
concretas del proyecto que recién comienza. 
La hipótesis bien formulada tiene como función encausar 
el trabajo que se desea llevar al efecto. Hayman (1974) 
cita: además que aclaran acerca de cuales son las 
variables, que han de analizarse y las relaciones que 
existen entre ellas, y permiten derivar los objetivos del 
estudio constituyéndose en la base de los procedimientos 
de investigación. 
 
 
. 
Tamayo (1989), señala que éstas se constituyen en un 
eslabón imprescindible entre la teoría y la investigación que 
llevan al descubrimiento de un hecho. Las razones 
anteriormente esgrimidas hacen suponer que éstas ocupan 
un lugar primordial en la investigación al proporcionar los 
elementos necesarios que permitirán llegar a los datos 
necesarios que permitirán llegar a los datos y resolver el 
problema planteado. 
Definición de variables e indicadores 
VARIABLES 
Son propiedades, características o atributos que se dan en 
las unidades de estudio (personas, grupos, etc.) o por 
derivación de ellas; siempre deben ser medibles. 
Las variables individuales corresponden a las unidades de 
estudio individuales, ejm. el nivel de instrucción de las 
personas. Las variables colectivas son propiedades de 
grupos y su medición se basa en las propiedades 
individuales que poseen sus miembros, por ejemplo el índice 
de analfabetismo. 
 
. 
 
INDICADORES 
Cuando las variables no presentan ninguna dificultad para 
su identificación se dice que tienen indicadores directos o 
unidimensionales. 
Las variables subyacentes (constructos) que no pueden 
medirse de manera directa como, requieren de indicadores 
que permitan su medición. En este caso estamos hablando 
de indicadores indirectos o multidimensionales. 
Los instrumentos utilizados para medir variables 
subyacentes, deben tener una validez de constructo que 
corresponde su definición operacional. Así, el estrés de 
Burnout queda definido operacionalmente cuando es 
medido por el test de Maslach. 
CONCLUSIONES Y/O ACTIVIDADES DE 
INVESTIGACIÓN SUGERIDAS 
• Nos adentramos ahora en las técnicas de 
investigación y en los procedimientos 
metodológicos. Puede decirse que es la 
etapa de mayoría de edad de la 
investigación. Es una etapa de arduo 
trabajo investigativo. Sin dudas, usted 
sacará mucho provecho de esta etapa en 
su formación profesional. 
 
UNIDAD I I I 
 
MÉTODOS DE ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN 
Y LA EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL 
 
 
 
17 
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 
18 
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 dela 
población investigada. Para esto es necesario contar con una muestra 
que sea representativa de la población. 
19 
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 
20 
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. 
21 
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 
22 
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 
23 
Tipos de escalas o medidas, para asignar valores: 
4. Escalas de razón. Son como la escala de intervalo, pero 
añadiendo 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 
24 
25 
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. 
26 
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 
27 
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 oscuro 
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 
28 
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 
29 
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 30 
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 
31 
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 
32 
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. Z es mayor que el valor 
crítico 14.201 
Habra que ver si la asociación se mantiene cuando 
se considera variables adicionales. Ejm. Sexo, 
como variable de control 
33 
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 con la menor varianza. 
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. 
34 
Ejm. 
n = 1000 personas 
X = 3200 s/. 
S1 = 320 s/. 
Nivel de confianza 95% 
3200 +- Z S1 = 3200 +- 1,96 320 
 
 
n 1000 
3200 +- 19.833 = ( 3180.167, 3219.833 ) 
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. 
35 
36 
a) Contraste de hipótesis para la media de una muestra 
Compara la media muestral con una hipotética media poblacional, y ver si 
hay diferencias significativas entre ellas. 
Z = X - u 
 S1 
 
 
n 
http://maralboran.org/wikipedia/index.php/Imagen:Contrastemedia.png
37 
b) Contraste de hipótesis para las medias de dos muestras 
independientes 
Nos permite comparar las medias muestrales de dos grupos de individuos 
distintos que han sido seleccionados aleatoriamente. 
Z = X1 - X2 - ( u1 – u2 ) 
 
 
 
(n1 – 1) S
2
1 + (n2 – 1) S
2
2 n1 + n2 
 
 n1 + n2 - 2 n1 n2 
38 
c) Contraste de hipótesis para las medias de muestras 
relacionadas. 
Un mismo grupo de entrevistados que valoran un producto o servicio en dos 
momentos distintos de tiempo, que valoran dos productos competidores, o 
atributos de un servicio. 
Z = D 
 SD 
 
 
n 
ENERO 
FEBRERO 
39 
ANALISIS CAUSAL: LA EXPERIMENTACIÓN 
COMERCIAL 
Desde el punto de vista del marketing, se analiza las relaciones “causa-
efecto”. Cuáles son las consecuencias de los cambios sobre el precio, el 
producto, la publicidad, promoción, fuerza de ventas, etc. 
Es una prueba o series de pruebas en las cuales se inducen cambios 
deliberados en una o más variables independientes. 
40 
TRATAMIENTO EXPERIMENTAL 
Se refiere a cada una de las variables independientes (modificación en los 
precios, presentación de un nuevo producto, cambios publicitarios, nuevo 
canal de distribución, etc.) cuyos efectos se someterán a prueba en un 
experimento. 
41 
UNIDADES EXPERIMENTALES 
Son las unidades que se observan cómo se comportan ante las manipulaciones 
en las variables independientes. Se consideran dos tipos: 
De prueba: todas aquellas personas o entidades a las que se le presentan los 
tratamientos y cuya respuesta se debe medir, es decir es el objeto de estudio. 
De control: son las unidades observadas durante el periodo de prueba, cuya 
respuesta es medida, pero sin ser sometidas al tratamiento. 
42 
VARIABLES DEPENDIENTES O DE RESPUESTA 
Son las medidas que se toman de las unidades de prueba, ejm. Las ventas, 
las cuota de mercado, el grado de recuerdo, la notoriedad, etc. 
VARIABLES EXTERNAS 
Diferentes a las independientes o 
tratamientos que también pueden 
afectar a las unidades de prueba, 
es decir, pueden influir sobre la 
respuesta de las unidades de 
prueba. 
43 
DISEÑO EXPERIMENTAL 
El método que se va a utilizar en la 
investigación comercial, para lo cual hay que 
especificar los siguientes datos: 
a. Variables independientes 
b. Unidades de prueba a elegir 
c. Variables dependientes a medir 
d. Modo en que se va a controlar la variables 
externas 
e. El enfoque estadístico que se adoptará para 
analizar los datos y garantizar la validez 
interna o externa de los resultados. 
TIPOS DE 
EXPERIMENTOS 
-Diseño complementario aleatorio 
-Diseño en bloques aleatorios 
-Diseño cuadro latino 
-Diseño factorial 
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 investigación por 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. 
45 
GRACIAS 
46 
GRACIAS