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  • 1. ResumenInvestigación CuantitativaGabriel Labó
  • 2. Tipos de investigación • Precisar problemas y oportunidades Exploratorio • Formular líneas de acción alternativas • Metodologías cualitativas • Brindar características del mercado • Establecer relaciones de causalidad Concluyente • Predecir comportamientos • Elección de línea de acción • Metodologías cuantitativas 2
  • 3. Ventajas de la Investigación Cuantitativa Inv. Cualitativa Inv. Cuantitativa• Muestras pequeñas • Muestras grandes• No se pueden generalizar los • Los resultados se pueden resultados generalizar• No permite comparar • Permite comparar resultados a resultados a través del tiempo través del tiempo• La comparación de resultados • Permite comparar resultados entre segmentos es limitada entre segmentos• No permite dimensionar el • Permite dimensionar el mercado y los segmentos mercado y los segmentos• Permite profundizar en las • No permite profundizar en las razones del comportamiento razones del comportamiento ¿Por qué? ¿Cuántos? ¿Quiénes? 3
  • 4. Técnicas de recolección: Personas naturales En persona Otros canales Hogares Teléfono Email NSE A 100% Internet NSE A 80% NSE B 93% NSE C1 81% Locación Reclutamiento en Punto de venta Central oficinas AOM Correo Calle 4
  • 5. Técnicas de recolección: Personas jurídicas En persona Otros canales Centros de trabajo Teléfono Email Fax Correo 5
  • 6. Flujograma de procesos de investigación en Marketing PosiblePROBLEMA DE redefinición MARKETING del problema NO ¿Tiene suficientesBÚSQUEDA DE SI ¿Necesitamos ideas y conocimiento FUENTES más información del problema?SECUNDARIAS SI ¿Necesitamos INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN SI EXPLORATORIA más información CONCLUYENTE (CUANTITATIVA) (CUALITATIVA) NO DECISIÓN DE MARKETING 6
  • 7. Flujograma de procesos de la investigación cuantitativa 1 2 3 4 5 6Diseño del Coordinación Trabajo Procesa- Análisis Muestreo proyecto del proyecto de campo miento e informe Definición de Envío de DEM Central de DEM DEM objetivos, solicitudes a las universo y áreas de soporte Campo Elaboración Factores de Análisis técnica del muestreo Prueba piloto ponderación multivariado Asignación de Elaboración personal de Aprobación Elaboración del brief soporte Generación del Sistemas de hojas de de cuadros y ruta y cuestionario gráficosElaboración de Elaboración del Digitación listados propuesta y cronograma Entrenamiento Plan de Redacción presupuesto Supervisión cuadros del análisis Reunión con áreas de soporte para coordinación Recojo Programación Revisión del del cronograma participativo informe Tablas Edición y preliminares Aprobación del PresentaciónProceso levantamiento de resultados cronogramaCliente Revisión de Tablas deInvestigadores tablas Diseño del códigosÁreas de soporte cuestionario yControl de calidad tarjetas Codificación Tablas finales 7
  • 8. Tipos de preguntas AbiertasPregunta “Dicotómicas” Cerradas • Una sola respuesta De opción múltiple (100%) • Respuestas múltiples 8
  • 9. Tipos de respuestas•Las respuestas se pueden analizar de distintas maneras, dependiendodel tipo de escala utilizado y la información que se desea obtener DATOS CUALITATIVOS • Nominal No permiten realizar • Ordinal operaciones aritméticas, sólo clasificar y ordenar DATOS CUANTITATIVOS • Intervalo Permiten realizar operaciones • Razón aritméticas y crear nuevas variables 9
  • 10. Datos cualitativos: respuestas de tipo NOMINAL Los números asignados son “etiquetas” de categorías que sirven únicamente para clasificar Ejemplo: Universidades 1 = San Marcos 2 = Pacífico 3 = Católica 4 = Lima Sexo 1 = Masculino 2 = Femenino 10
  • 11. Datos cualitativos: respuestas de tipo ORDINAL Los números asignados a las categorías reflejan algún tipo de ordenamiento en la variable Ejemplo: Nivel Educativo Ejemplo: Preferencia de logo 1 = Sin educación formal Ordene del 1 al 3 los siguientes 2 = Primaria logos según su preferencia 3 = Secundaria Orden (Anotar) 4 = Técnica 5 = Universitaria Logo 1 6 = Post grado Logo 2 Logo 3 11
  • 12. Datos cuantitativos: respuestas de INTERVALO Los números reflejan una distancia conocida entre una categoría y otra, donde el valor CERO es arbitrario y no indica ausencia de la característica Ejemplo: Calidad de servicio -1 = Malo Aplicaciones 0 = Regular •Importancia 1 = Bueno •Satisfacción 2 = Muy Bueno •Acuerdo/desacuerdo 3 = Excelente 12
  • 13. Datos cuantitativos: Respuestas de RAZÓN Los números reflejan una distancia conocida entre una categoría y otra, donde el valor CERO es absoluto (NO es arbitrario) e indica ausencia de la característica Se registran como una pregunta abierta con un valor exacto o aproximado según el caso. Ejemplo: • Ingreso • Edad • Peso • Temperatura en grados Kelvin 13
  • 14. Tipos de respuestas: Ejemplo Escalas Número asignados 7 11 3 Meta Nominal a corredores Meta Ordinal Orden de clasificación de los ganadores Tercer Segundo Primer lugar lugar lugar Clasificación deDe intervalos desempeño con base 8.2 9.1 9.6 en una escala de 0 a 10 Tiempo hasta la meta, De Razón en segundos 15.2 14.1 13.4 14
  • 15. Análisis estadístico según el tipo de escala usada % Medio que utiliza para llamadas de Larga Distancia Nacional (LDN) 100 Total NSE A NSE B NSE C NSE D• Nominal: 80 distribución de 60 frecuencias y 40 40 30 30 moda 25 20 20 25 20 20 15 15 15 15 10 10 5• Ordinal: 0 mediana Teléfono fijo Teléfono celular Teléfono público Evaluación del costo de la tarifa para llamadas a LDN a través de una escala de 1 al 5 Muy alto Alto Justo Bajo Muy bajo • Intervalo 1 2 3 4 5 • Razón Tarifa de... Fijo Celular Público Promedio 2.5 1.8 3.5 mediana y Promedio Gasto mensual en llamadas de LDN según el medio Gasto en... Fijo Celular Público Promedio S/. 50.00 S/. 80.00 S/. 30.00 15
  • 16. Fuentes de Error Ambiguedad Error del entrevistadorPoblación Muestra Entrevistado Entrevistador Error No No habilidad Ambigüedad Muestral Respuesta No respuesta de respuesta 16
  • 17. Algunas definicionesPoblación o universo: el conjunto de todos loselementos del cual se desea obtener información Ejemplo: amas de casa en Lima Metropolitana que hayan consumido mayonesa en los últimos tres meses”·Unidad de análisis o elemento: sujeto delcual se obtiene información Ejemplo: una ama de casa de Lima Metropolitana que haya consumido mayonesa en los últimos tres meses 17
  • 18. ¿Cómo obtener la información? ¿Cómo obtener la información? • CENSO •MUESTRA• Un Censo permite obtener información de todos los elementos de la población (todas las amas de casa).• Una Muestra permite obtener información de algunos elementos de la población (algunas amas de casa ). 18
  • 19. Muestra vs. CensoVENTAJAS DE LA MUESTRA• Menor costo en tiempo y dinero• Mayor control sobre el trabajo de campo• Menor cantidad de errores en el trabajo de campo, edición, digitación, procesamiento y análisis de la información• Mayor precisión al obtener la informaciónDESVENTAJAS DE LA MUESTRA• Al no obtener la información de toda la población y trabajar sólo con algunos elementos, se añade el error muestral a la medición• La información que queremos obtener es muy sensible a errores en el diseño de la muestra 19
  • 20. El error es parte de la medición• Siempre que obtenemos información, necesariamente hay alguna forma de error en la medición.• Al usar un Censo, siempre existe el error no-muestral: problemas en el entrenamiento de encuestadores, en la aplicación de la entrevista, en digitación y procesamiento, etc. El error no-muestral no se puede calcular y puede afectar seriamente los resultados de un estudio.• Al usar una Muestra la medición presenta un error adicional al error no-muestral. Este error adicional se llama error muestral y se origina al no obtener la información de toda la población. 20
  • 21. Error muestral y nivel de confianza El 56% de las amas de casa de Lima Metropolitana recuerdan la marca de mayonesa “Hecha en Casa”.¿Exactamente? No, pueden ser tres puntos más o tres puntos menos MARGEN DE ERROR¿Estás seguro? Estoy 95% seguro de que el porcentaje está entre 53 y 59% NIVEL DE CONFIANZA 21
  • 22. Algunas definicionesMarco muestral: lista de todas las unidades de muestreo Ejemplo: manzanas de viviendas de Lima MetropolitanaUnidad de muestreo: algo que puede serseleccionado en una muestra y que contiene alos elementos de la población Ejemplo: un manzana de Lima Metropolitana 22
  • 23. Muestreo Probabilístico vs. No-Probabilístico Muestreo Muestreo No-Probabilístico Probabilístico• No se conoce la probabilidad • Se conoce la probabilidad de de selección de un elemento selección de un elemento de de la población la población• No se puede calcular la • Se puede calcular la precisión precisión de la estimación de la estimación• La estimación no se puede • La estimación se puede proyectar a la totalidad de la proyectar a la totalidad de la población población con cierto margen de error y confianza 23
  • 24. Tipos de Muestreo Muestreo Muestreo No-Probabilístico Probabilístico • Conveniencia • Aleatorio simple • Criterio • Aleatorio sistemático • Bola de nieve • Conglomerados • Cuotas • Estratificado • Muestreos Sucesivos • Secuencial • Bifásico 24
  • 25. Técnicas Probabilísticas: Muestreo Aleatorio Simple • Se necesita contar con un listado completo de los elementos de la población • Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados • Menor control sobre la selección de la muestra 25
  • 26. Técnicas Probabilísticas: Muestreo Aleatorio Sistemático • Se necesita contar con un listado completo de los elementos de la población • Se necesita ordenar el listado según una variable relevante para el muestreo • Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados • Mayor control sobre la selección de la muestra 26
  • 27. Técnicas Probabilísticas: Muestreo por Conglomerados• La población se divide en conglomerados o agrupaciones de elementos• Se asume que los elementos de un conglomerado son similares entre sí y 1 2 que los conglomerados también son 5 similares entre sí 3 4 6• Se seleccionan algunos 7 conglomerados para la muestra y otros no 9 10 11 8• Se puede hacer un censo o una 14 15 muestra en los conglomerados 16 seleccionados 12 13 17• Todos los elementos tienen alguna 18 probabilidad conocida de ser seleccionados• Menor costo en tiempo y dinero 27
  • 28. Técnicas Probabilísticas: Muestreo Estratificado Población C1 B A Muestra 30% 57% 12% ESTRATO B ESTRATO A Mayor homogeneidad Menor homogeneidad Menor muestra Mayor muestra 28
  • 29. Muestreos Sucesivos• Se realizan muestras sucesivas independientes. El objetivo de la primera muestra es conocer la penetración de la categoría. Primera Muestra : 1000 casos, aplicación Segunda Muestra: 400 casos, aplicación de cuestionario reducido de cuestionario amplio. ¿Tiene usted alguna cuenta o tarjeta a título personal Bancarizados en algún banco? 70 100% 60 80% 33 50 57 59 60% 80 77 40 86 96 No (%) Si 30 40% 67 20 25.5 20% 43 20 23 10 14 15.5 0% 4 0 TOTAL A B C D E A B C1• Una vez obtenida la información de la primera muestra, se optimiza la recolección de la información para la segunda muestra. Incluso se puede redefinir el universo de la segunda muestra y establecer cuotas de trabajo. 29
  • 30. Muestreo Secuencial • Se inicia el estudio en la población total y se analiza la información a medida que es recolectada (secuencialmente). • Por lo general, el trabajo de campo termina cuando se logra un tamaño de muestra adecuado para el análisis del segmento de interés. • El tamaño de muestra adecuado para el segmento de interés es definido antes de iniciar el campo. Ejemplo: Estudio de población fumadores y no fumadores1 El número total de contactos no se conoce hasta completar 400 casos de fumadores. Número inicial de 3 Número final de contactos=22002 No contactos=1000 No fumadores fumadores Fumadores Fumadores Muestra inicial = 140 Muestra final = 400 30
  • 31. Muestreo Bifásico• En la Fase 1 se realiza una muestra extensa (700 a 1000 casos) de la población total con la finalidad de identificar a una muestra de la población objetivo. En esta fase se aplica un cuestionario reducido.• En la Fase 2 se vuelve a contactar a los elementos de la población objetivo identificados en la Fase 1 con la finalidad de aplicar un cuestionario más amplio. Población Objetivo Población Total Muestra de la fase 2 Muestra de la fase 1• Este método es especialmente útil con poblaciones difíciles.• El proceso puede extenderse a más etapas, y las distintas etapas pueden tener lugar en forma simultánea o en momentos diferentes. 31
  • 32. Muestreo de HogaresEtapa I• Especificación del ámbito• Especificación del NSE• Selección de conglomerados (manzanas) de manera sistemática o aleatoriaEtapa II• Selección sistemática de hogares• Selección del entrevistado a) por cuotas b) método del cumpleaños / tabla de Kish 32
  • 33. Muestreo de Hogares: Etapa I 1 2 5 6 3 4 7 9 10 11 8 14 15 16 12 13 17 18 NSE predominante en la manzana NSE A NSE C NSE B NSE D/E 33
  • 34. Muestreo de Hogares: Etapa II MANZANA dividida en HOGARES 1 2 2 <-- 5 4 5 6 Esquina Sentido Puerta 3 7 4 1 . . . 9 10 11 8 14 15 . x 16 12 13 17 . Salto .4 18 . 3 .3 . 2DISTRITO dividido en MANZANAS clasificadas por NSE . . 1 3 2 34

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