SEMANA 8_INVESTIGACION_MERCADOS

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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS 
CICLO 2017-2 
Mg. OSCAR ALFREDO ROSAS TORRES 
 
UNIDAD IV 
 
EL ANALISIS MULTIVARIABLE Y EL 
DISEÑO Y PRESENTACIÓN DE INFORMES 
DE INVESTIGACIÓN 
 
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 los 
exámenes de autoevaluación 
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 
4 
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 5 
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 
6 
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 
7 
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 
8 
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. 
9 
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. 
10 
11 
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
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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 
13 
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 
Ejercicio. 
Una muestra aleatoria de 1000 personas responde a una cuestión 
sobre el gasto mensual en periódicos y revistas observándose una 
media de 3200 pesetas y una cuasi desviación típica de 320 
pesetas. ¿Entre que límites se encuentra el verdadero gasto en 
periódicos de la población con un nivel deseado de confianza del 
95%? La pregunta que se nos realiza es sobre cuál es la media 
profesional, es decir u. 
¿Cuál es el intervalo que se les pide? 
¿Qué hipótesis plantea? 
Ejercicio. 
Una empresa industrial está interesada en conocer si una nueva 
máquina de embotellado recibe una valoración superior a 7 en una 
escala de intención de compra de diez puntos. Para ello contacta 
con una muestra de 40 ingenieros responsables de compra de otras 
tantas plantasembotelladoras a quienes se les explica el 
funcionamiento del nuevo producto. Los resultados obtenidos son: 
media muestral igual a 7.9, cuasi desviación típica de 1,6. Será 
introducido ese nuevo producto en el mercado para un nivel de 
confianza del 95%? 
¿Cuál es la hipótesis nula? ¿Cuál es la hipótesis alternativa? ¿Cuál 
es la decisión factible a tomar respecto al lanzamiento del producto? 
Ejercicio. 
Un fabricante de patatas fritas decide realizar un test de prueba para 
un nuevo producto que son las patatas fritas al ajo. Una muestra de 
100 personas menores de 30 años le otorga una valoración media de 
4.9 con una cuasi desviación típica de 1,7 en un test de sabor que 
compara dicho nuevo producto con la elaboración de patatas fritas 
tradicionales. El valor medio de otra muestra a 100 personas 
mayores de 30 años es de 4,3 con una cuasi desviación típica de 1,8. 
¿Se puede considerar diferente la opinión de ambos segmentos de 
mercado para un coeficiente o nivel de confianza del 95%? 
¿Qué tipo de prueba se utiliza?, ¿Cuál es la hipótesis nula? ¿Cuál es 
la hipótesis alternativa? ¿Qué decisión tomaría respecto al nuevo 
producto? 
17 
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. 
18 
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. 
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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. 
20 
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. 
21 
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 
Para unidades de prueba homogéneas. 
-Diseño en bloques aleatorios 
Para controlar una variable externa. 
-Diseño cuadro latino 
Para controlar dos variables externas. 
-Diseño factorial 
Para dos o mas variables independientes. 
PROCEDIMIENTO DEL MUESTREO 
• PROBABILISTICO 
(Probabilidad mayor de 0 y 
conocida). 
– Muestreo 
Aleatorio Simple 
– SISTEMATICO 
– ESTRATIFICADO 
– CONGLOMERADO 
– AREAS 
– Por rutas Aleatorias 
• No PROBABILISTICO 
– Por Cuotas 
– De opinión o Intencional 
– Causal o Incidental 
– Bola de nieve 
– Discrecional 
Muestreo Aleatorio 
Simple 
Muestreo Aleatorio 
Sistemático 
Ejemplo: A un grupo de 100 
personas se les numera de uno 
a cien y se depositan en una 
urna 100 bolitas a su vez 
numeradas de uno a cien. Para 
obtener una muestra aleatoria 
simple Muestreo Aleatorio 
Sistemático de 20 elementos, 
tendríamos que sacar 20 bolitas 
numeradas de la urna que nos 
seleccionaran en forma 
completamente al azar a los 20 
elementos escogidos para que 
opine sobre un nuevo producto. 
Ejemplo: A partir de una lista de 
100 establecimientos de 
comestibles, deseamos 
seleccionar una muestra 
probabilística de 20 tiendas. La 
forma de hacerlo seria: 
Paso No 01: Dividir 100 entre 20 
para obtener 5, que es un salto 
sistemático. 
Paso No 02: Extraer un numero al 
azar entre 1 y 5. Supongamos que 
es el numero 2 el cual corresponde 
al primer elemento seleccionado. 
Paso No 03: Se incluyen en la 
muestra de establecimientos 
numerados: 2, 7, 12, 22, 111..,97. 
EDICIÓN 
Significa revisar la recolección de datos 
para asegurar la máxima exactitud y 
mínima ambigüedad 
• Es posible que los entrevistadores 
hayan incurrido en errores como: 
• No anotar los datos completos del 
entrevistado 
• No seguir el orden correcto de las 
instrucciones del formulario 
• Anotar algún dato de manera 
equivocada o bien hacer omisiones. 
PRESENTACIÓN 
Después de definir el problema 
de la investigación, formular un 
diseño de investigación 
adecuado y realizar trabajo de 
campo, se procede a la 
preparación y análisis de datos. 
Consiste en convertir los datos 
de recolección en una forma 
legible por el computador. 
Se hace uso de procedimientos 
computarizados de análisis de datos 
para extraer información de los datos. 
ASPECTOS DE LA 
EDICIÓN 
Legibilidad de los Datos 
Integridad 
Consistencia 
Exactitud 
Clarificación de la 
Respuesta 
Regreso al campo 
Asignación de los valores 
faltantes 
Eliminación de los 
Entrevistados no 
Satisfactorios 
RESPUESTAS NO 
SATISFACTORIAS 
Procesamiento y Presentación de los 
datos de Información 
“Una exposición de calidad 
puede ocultar una 
investigación deficiente, 
mientras que una 
investigación de calidad no 
puede mejorar una 
exposición inadecuada…” 
Presentación de Datos 
La Presentación de Datos es la última etapa del proyecto de 
investigación de mercados en la cual se va tener que tomar 
ciertas indicaciones y pautas para que las mismas sean 
efectivas, y no mucho menos aburridas, confusas o irrelevantes 
La estructura debe incluir una introducción, un cuerpo y un 
resumen. Además cada una de las principales secciones debe 
ser estructurada en una forma similar. 
Estos informes tienen que guardar 
paralelismo con los del informe escrito, 
es decir, 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 dudar, 
no podrán juzgar si es una 
“investigación de calidad” o no 
Importancia de la Presentación de los Datos 
Después de que el proyecto termina 
la gerencia toma la decisión, existen 
pocas evidencias de documentos 
del proyecto aparte reporte escrito. 
Este sirve como un registro 
histórico del proyecto Las 
decisiones de la gerencia están 
guiadas por el reporte y su 
presentación 
La participación de muchos 
gerentes de mercadotecnia en el 
proyecto se limita al reporte escrito 
y la presentación oral. 
Las decisiones de la gerencia de 
llevar a cabo investigaciones de 
mercado en el futuro. 
TABULACIÓN 
TABLAS 
Tabular es ordenar en filas y columnas la información obtenida en 
una investigación de mercado o de algún cuestionario aplicado. 
Tabular es un mecanismo de ordenamiento de datos por tablas, 
que facilitan la interpretación o toma de decisiones sobre un 
problema específico. 
Elementos básicos del Informe Escrito 
•Portada 
•Tabla de Contenido 
•Índice de las Tablas (o figuras, gráficas, etc.) 
•Resumen Gerencial 
a.- Objetivos 
b.- Resultados 
c.- Conclusiones 
d.- Recomendaciones 
•Cuerpo 
a.- Introducción 
b.- Resultados 
c.- Limitaciones 
•Conclusiones y RecomendacionesApéndice 
a.- Plan Muestral 
b.- Formatos de Recolección de Datos 
c.- Tablas de apoyo no incluidas en el cuerpo 
PAUTAS PARA LA ELABORACIÓN DE 
INFORMES ESCRITOS 
Tenga en cuenta la audiencia: Haga un informe claro; use sólo 
palabras que sean familiares a los lectores y defina todos los 
términos técnicos 
Tenga en cuenta las necesidades de información: Recuerde el 
informe de investigación está diseñado para transmitir información a 
las personas que toman las decisiones 
Estilo 
Escriba en un lenguaje de negocios, breve. 
Utilice palabras y frases cortas 
Sea conciso 
Tenga en cuenta la apariencia 
Evite los clichés 
Escriba en tiempo presente 
PRESENTACION ORAL 
• No lea 
Las ventajas del uso de un escrito en la presentación son que el 
tiempo de la presentación y la elección de las palabras no son 
dejadas al azar y el presentador queda protegido de un ataque de 
"pánico de escenario". 
• Uso de apoyos visuales 
Los apoyos visuales incluyen transparencias, gráficas, información 
entregada por escrito, diapositivas, películas, muestras, 
demostraciones, y el desempeño de papeles 
Las desventajas son que deben ser preparados físicamente y la 
audiencia se ve tentada a mirar hacia adelante. 
Presentación de gráfica de datos 
Los datos pueden presentarse en forma tabular o gráfica. La forma 
tabular (tablas) se compone de una presentación numérica de 
datos. 
La forma gráfica comprende la presentación de datos en términos 
de tamaños interpretados visualmente. Las gráficas de torta, de 
barras y de líneas son los formatos que se utilizan con mayor 
frecuencia en la comunicación de negocios, ya que proporcionan 
una representación visual directa de datos complejos. 
Todas las ayudas gráficas deben incluir los siguientes elementos: 
1. Número de la tabla o figura. Esto permite una fácil ubicación en 
el informe. 
2. Titulo el título debe indicar claramente el contenido de la tabla o 
figura. 
3. Título de la columna y título de la fila El título de la columna 
contiene los encabezamientos en una tabla, mientras que el título 
de las filas incluye la información a tabular en las filas. 
4. Notas de pie de página. Las notas de pie de página explican o 
califican una determinada sección o tema en la tabla o figura. 
Tipos de gráfica 
GRÁFICA DE TORTA: Es un círculo dividido en secciones de 
manera que el tamaño de cada sección corresponde a una 
proporción del total. 
No debe colocar mucha información en la gráfica. 
Mantenga entre 5 o 6 segmentos, y agrupe los que representan 
porcentajes muy pequeños. 
Una técnica elegante que se ha vuelto popular en las 
presentaciones de negocios es la práctica de separar segmentos 
de la torta del resto del dibujo. 
Limitar a uno o dos el número de segmentos que separa. 
Resaltar los segmentos importantes con colores brillantes y 
sólidos. 
GRAFICA DE BARRAS: En las siguientes situaciones se prefiere 
una gráfica de líneas a una de barras: 
1. Cuando los datos abarcan un largo periodo. 
2. Cuando se comparan diferentes series en el mismo diagrama. 
3. Cuando se hace énfasis en el movimiento más que en la 
cantidad real. 
4. Cuando se presentan tendencias de la distribución de 
frecuencias. 
5. Cuando se utiliza una escala de cantidades múltiples. 
6. Cuando se van a mostrar estimativos, pronósticos, 
interpolaciones o extrapolaciones. 
Se han desarrollado paquetes especiales de software de gráficas 
por computador que complementan los populares paquetes de 
software de análisis de datos y de hojas de cálculos. 
GRAFICA LINEAL: Las Gráficas lineales o de Líneas muestran de 
manera efectiva las tendencias durante un periodo de tiempo. 
En las siguiente situaciones se prefieren una gráfica de línea: 
- Cuando los datos involucran un largo periodo de tiempo. 
- Cuando se comparan diferentes series en un mismo diagrama. 
- Cuando el énfasis esta en el movimiento y no en la cantidad real 
- Cuando se presentan las tendencias de la distribución de 
frecuencia. 
- Cuando se emplea una escala de cantidades múltiples. 
- Cuando se quieren presentar pronósticos. 
GRAFICA DE AREAS: Consiste en un conjunto de gráficas de 
líneas cuyas cantidades se agrupan (o un total que se divide en 
sus componentes). 
Junto con el gráfico de líneas, el gráfico de áreas es el único tipo 
de gráfico que muestra datos contiguos. Por esta razón, el 
gráfico de áreas se usa normalmente para representar datos que 
tienen lugar durante un período continuado de tiempo. 
GRAFICAS DE MAPAS: 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 su 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. 
CONCLUSIONES Y/O ACTIVIDADES DE 
INVESTIGACIÓN SUGERIDAS 
 
¿Preguntas? 
 
Alguna inquietud u observación 
 
Algún concepto que no haya quedado claro y 
tengamos que mejorar. 
GRACIAS