Investigación de Mercados e Inteligencia Comercial

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UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS

Facultad de Ingeniería

Carrera de Ingeniería de Gestión Empresarial

INTEGRANTES

• Cántaro Gonzáles, Jorge Aarón
• Casimiro Montes de Oca, Sandra Betsabe
• Espinoza Torres , Danilo Augusto
• Infante Ramirez, Sandra Yadhira
• Lo Say Yick Brandán, Heidi Meylin
• Vega Alvites, Melanie Lucia

CURSO

Investigación de Mercados e Inteligencia Comercial

SECCIÓN

GE71

PROFESOR

Castro Díaz, Esteban

TÍTULO DEL LIBRO

Investigación de Mercados

AUTOR DEL LIBRO

Naresh K. Malhotra

CAPÍTULO 7: DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAUSAL: EXPERIMENTACIÓN

• Definición de Causalidad

El concepto científico de causalidad es muy complejo y requiere de alguna explicación. Podemos definirlo cuando una ocurrencia X incrementa a la probabilidad de ocurrencia de Y. Este concepto podemos relacionarlo a los efectos del marketing, ya que son causados por múltiples variables y las relaciones entre causa y efecto tiende a ser probabilística. En la siguiente tabla, podremos diferenciar el concepto de causalidad desde dos puntos de vistas (una común y otra científica):

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• Condiciones para la Causalidad 

Se deben satisfacer 3 condiciones para suponer una causalidad:

• Variación Concomitante: Es el grado en que una causa X, y un efecto Y, ocurren o varían juntos de la manera en que predice la hipótesis considerada. La evidencia pertinente a la variación concomitante puede obtenerse de manera cualitativa o cuantitativa.
• Orden Temporal de la Ocurrencia de las Variables: Afirma que el evento causante debe ocurrir antes o al mismo tiempo que el efecto; no puede ocurrir después. Es decir, no es posible que un efecto sea producido por un evento que ocurre después de que el efecto tuvo lugar. Sin embargo, una variable puede ser una causa y un efecto en la misma relación causal.
• Ausencia de Otros Factores Causales Posibles: Significa que el factor o la variable que se investiga debería ser la única explicación causal posible

La evidencia de la variación concomitante, el orden temporal de ocurrencia de las variables y la ausencia de otros posibles factores causales, incluso combinados , no bastan para demostrar de forma concluyente que haya una relación causal. Sin embargo, si toda la evidencia es sólida y consistente, será razonable concluir que existe una relación causal. Los experimentos controlados suelen proporcionar evidencia sólida en las tres condiciones antes descritas.

• Definiciones y Conceptos

• Variables Independientes: Son variables que se manipulan, es decir el investigador cambia sus niveles y cuyos efectos se miden y comparan. Esas variables pueden incluir niveles de precio, diseños del empaque y temas de publicidad.
• Unidades de Prueba: Son individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las variables independientes o tratamientos se examinan. Estas unidades incluyen a consumidores, tiendas o áreas geográficas.
• Variables Dependientes: Son las que miden el efecto de las variaciones independientes sobre las unidades de prueba. Esas variables pueden incluir ventas, ganancias y participación de mercado.
• Variables Extrañas: Son todas aquellas distintas a las variables independientes que influyen en la respuesta de las unidades de prueba. Esas variables pueden confundir las medidas de la variable dependiente de una forma que debilita o invalida los resultados del experimento. Estas variables pueden ser el tamaño del mercado, su ubicación y el esfuerzo de la competencia.
• Experimento: Se forma cuando el investigador manipula una o más variables independientes y mide su efecto sobre una o más variables dependientes, a la vez que controla el efecto de las variables extrañas.
• Diseño Experimental: Es un conjunto de procedimientos que especifican las unidades de pruebas y la forma en que éstas van a dividirse en submuestras homogéneas, qué variables independientes se manipularán, qué variables dependientes se medirán y cómo van a controlarse las variables extrañas.

• Definición de los Símbolos

Para la revisión de las variables extrañas y de diseños experimentales, se han definido un grupo de símbolos de uso común, los cuáles son:

• X: Exposición de un grupo a una variable independiente, tratamiento o evento, de los cuales se deben hallar sus efectos.
• O: Proceso de observación o medición de la variable dependiente en las unidades de prueba.
• A: Asignación aleatoria de las unidades de prueba a tratamientos separados.

Asimismo se han clasificado tres convenciones referentes al uso del grupo de símbolos:

• El movimiento de izquierda a derecha indica movimiento a lo largo del tiempo.
• La alineación horizontal de los símbolos implica que todos ellos se refieren a un grupo de tratamiento específico.
• La alineación vertical de los símbolos implica que éstos se refieren a actividades o eventos que ocurren al mismo tiempo.

• Validez en la Experimentación

La experimentación tiene dos fines, el primero es sacar conclusiones válidas acerca de las variables en estudio, la cual se relaciona con la validez interna; y la segunda es crear generalizaciones válidas para la población objetiva, es decir, la validez externa.

• Validez interna:

La validez interna revisa si los efectos observados en las variables dependientes fueron causados o no por las variables distintas al tratamiento. Asimismo, la validez interna es un requisito mínimo e importante que debe estar presente en una experimentación, ya que si las variables distintas influyen los efectos observados, no se puede realizar inferencias válidas.

• Validez externa:

La validez externa evalúa la posibilidad de generalizar los resultados del experimento más allá de la situación experimental ya dada. Examina poblaciones, escenarios, tiempos, variables donde se puedan proyectar los resultados de la misma manera. Sin embargo, las variables extrañas también afectan o amenazan a la veracidad de los resultados.

• Variables Extrañas

• Historia: se refiere a los eventos que suceden al mismo tiempo que el experimento, y que pueden afectar a la variable dependiente.

• Maduración: relacionadas a los cambios que ocurren con el paso del tiempo, que se dan en las unidades de pruebas en sí.Son más vulnerables a este tipo de variables, los estudios de mercado que se prolongan por varios meses.

• Efectos de la prueba: son los que ocurren al realizar una medición de la variable dependiente. Existen dos tipos: el efecto principal de la prueba,que se da cuando una observación anterior afecta a una posterior; y el efecto interactivo de la prueba, que ocurre cuando una medición previa altera las respuestas de las unidades de prueba.

• Instrumentación: se refiere a los cambios que se producen en los instrumentos de medición, observadores o en las mismas puntuaciones. Estos efectos son más frecuentes cuando los entrevistadores hacen mediciones antes y después del tratamiento.

• Regresión estadística: los efectos de la regresión estadística se dan cuando, durante el experimento, las puntuaciones extremas de las unidades de prueba se acercan a la respuesta promedio.

• Sesgo de selección: ocurre cuando las unidades de prueba son asignadas a grupos de tratamiento que cuentan con diferentes características o condiciones de tratamiento.

• Mortalidad: se refiere a que, por diversas razones, se pierden unidades de prueba en el transcurso del experimento.

• Control de las Variables Extrañas

Las variables extrañas perjudican la validez externa e interna de un experimento, por lo cual existen cuatro formas de controlarlas:

• Aleatorización: se designan al azar las unidades de prueba a los grupos y condiciones de tratamiento, por lo que existe una igualdad previa en tamaños de muestra grandes. Cuando este es pequeño, solo se garantiza que los grupos sean iguales en promedio.

• Pareamiento: antes de asignar a las unidades de prueba a las condiciones de tratamiento, se comparan en base a un conjunto de variables clave. Este tipo de control será inútil si las características sobre las que las unidades de prueba han sido comparadas, son irrelevantes para la variable dependiente.

• Control estadístico: se trata de eliminar o reducir los efectos de las variables extrañas mediante un análisis estadístico.

• Diseño de control: se diseñan experimentos específicamente para controlar ciertas variables extrañas.

• Clasificación de los Diseños Experimentales

• Diseños Preexperimentales:

- Estudio de caso único: Un solo grupo de unidades de prueba se expone a un tratamiento X y luego se realiza una sola medición de la variable dependiente.

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