Resumen A Paradigm For Developing

El paradigma del desarrollo de indicadores de medición de los constructos del marketing

En estudios anteriores se menciona que la poca calidad de algunos estudios de marketing se debe en gran medida ala mala calidad de las medidas que los vendedores usan para evaluar sus variables de interés: “Se utilizan medidas que son solo medidas porque alguien dice que son, no porque hayan demostrado satisfacer medición de validez, factibilidad o sensibilidad”.

Hoy en día los científicos sociales están enamorados de los números y las cuentas, raramente se detienen y preguntan: " ¿Qué se esconde detrás de los números ? "

Por lo general todo lo que realmente se sabe son las preguntas que se hacen y las respuestas que reciben. Los marketeros parecen estar ahogados en sus medidas, ¿De que sirve que un hallazgo sea significativo o que se hayan aplicado técnicas de análisis estadísticos , si el instrumento de recolección de datos con el que se generan los datos no es válido desde el principio ¿

La tesis básica de este artículo es que, aunque el deseo puede estar allí , el know–how no lo esta.

La situación en el marketing parece ser paralela al dilema que enfrentan los psicólogos, pero la sicología ha progreso desde una visión de sólo confiabilidad a una la que se agrega la validación.

Sin embargo, la literatura de marketing no ha logrado seguir este ritmo debido a que la literatura sicológica es dispersa, por lo que no se ha generado un marco de orientación acerca de las definiciones y medidas de la confiabilidad y validez. En este artículo se buscará generar ese marco.

El problema y el enfoque

Técnicamente el proceso de medición involucra “reglas para asignar números a objetos, con el fin de representar cuantitativamente sus atributos”. Esto conlleva (1) los atributos son medibles no los objetos en sí, y (2) La regla no especifica que números asignar. Sin embargo, el rigor y las habilidades con que usan las reglas determinan si el constructo fue capturado o no.

Imaginemos C: satisfacción del cliente/constructo arbitrario , en donde X_T:nivel real de satisfacción; y X_O:nivel observado de satisfacción. Las diferencias existentes entre X_T y X_Ose deberán ha:

Otras características relativamente estables: debilidad para decir su sentimiento real.

Factores personales: el humor de la persona.

Factores situacionales: que la entrevista se lleve a cabo en su casa.

Variaciones administrativas: entrevistas que se probaron de forma diferente.

Muestra: si se modificaran los ítems se modificaría X_O.

Claridad de los instrumentos de medición: preguntas ambiguas que se interpretan distinto.

Factores mecánicos: marcar la alternativa incorrecta.

X_O=X_T+ X_S+ X_R

X_S:error sistematico: caracteristicas estables que son afectadas por el mismo puntaje.Ej: la pesa siempre marca 2 kilos más.

X_R: error aleatorio:error que trasciende a factores personales.

Si X_O=X_T la medida es válida, es decir, la medida observada refleja la realidad. En cambio, si una medida es confiable si X_R=0. Por lo tanto si una medida es válida, también será confiable, pero que una medida sea confiable no quiere decir que será válida, en otras palabras la confiabilidad es necesaria pero no suficiente para la validez.

SERGIO

El objetivo fundamental en la medición es producir resultados de X_O lo más cercanos posibles a X_T, puesto que las medidas son siempre inferencias. La calidad de estas inferencias depende directamente de los procedimientos que se usen y de la evidencia que apoya su “bondad”. Estas pruebas en general toma la forma de algún índice de confiabilidad y validez, existiendo varios.

El analista trabaja para desarrollar una medida que debe contener alguna nociones como Split-half (divisiones - medias), test-retest (testear y re-testear), y formas alternativas de confiabilidad, así como la fachada (face), el contenido, predictividad, concurrencia, pragmatismo, construcción, convergencia y validez discriminante. Dado que se usa indiscriminadamente estos términos y de no muy buena forma, el analista que desarrolle una medida de alguna variable de interés en el mkt se enfrenta a la difícil decisión sobre cómo proceder, y a qué índices de confiabilidad y validez calculará. En la figura 1 se muestra la secuencia de pasos que se pueden seguir junto con una lista de cálculos que se deben realizar en el desarrollo de construcción de mediciones de mkt.

La secuencia sugerida ha funcionado bien en varios casos, pero puede que los lectores no estén de acuerdo con el proceso y anulen esta medición en caso de existir mejores alternativas, y en caso de usarse debe ser entendiendo sus deficiencias. El proceso sugerido sólo es aplicable con medidas que consideran múltiples elementos, y estas deficiencias no son tan grandes como parecen, y tiene mucho que aportar en la medición de múltiples elementos. En primer lugar, los elementos individuales tienen poca correlación con el atributo que se está midiendo. En segundo lugar, los elementos individuales tienden a clasificar a la gente en un número relativamente pequeño de grupos. Por ej, una escala de calificación de 7 alternativas, a lo más puede distinguir entre 7 niveles de dicho atributo medido. En tercer lugar, elementos individuales tienen un considerable error de medición, esto produce respuestas no confiables en el sentido de que la sola posición de la escala es poco probable de ser verificada de forma sucesiva por los administradores del instrumento.

Estas tres dificultades de medición pueden ser disminuidas con la medición de múltiples elementos: 1) la especificidad de los elementos puede ser promediada cuando se combinan, 2) combinando elementos, uno puede hacer distinciones más finas entre personas y 3) la confiabilidad tiende a aumentar y el error de medición disminuye en la medida que aumenta el número de elementos en una combinación. La locura en la utilización de un solo tema para establecer mediciones se ilustra con la siguiente pregunta: ¿Cómo nos sentiríamos si nuestra inteligencia fuese medidas en base a la respuesta de una sola pregunta? En resumen, la medición de varios elementos entregan mejor información para los marketeros, es por ello que deben tomar tiempo para ser desarrolladas. Esta conclusión es particularmente

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