Los efectos de marketing son causados por múltiples variables

299-307

CONDICIONES PARA LA CAUSALIDAD 

El concepto científico de causalidad es complejo y requiere una propia explicación, una afirmación como Cuando la ocurrencia de X incrementa la probabilidad de la ocurrencia de Y. Por otro lado, El significado de causalidad para la investigación de mercados se fundamenta en Los efectos de marketing son causados por múltiples variables, y la relación entre causa y efecto tiende a ser probabilística.

Para suponer causalidad, deben satisfacerse tres condiciones: 1. variación concomitante, 2. orden temporal de la ocurrencia de las variables y 3. eliminación de otros factores causales posibles. Estas condiciones son necesarias, pero no suficientes, para demostrar causalidad.

Variación concomitante

La 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 a la variación concomitante puede obtenerse de una manera cualitativa o cuantitativa

Por ejemplo, para el caso cualitativo, la administración de una tienda departamental cree que las ventas dependen en gran medida de la calidad del servicio dentro del establecimiento. Esta hipótesis podría examinarse evaluando la variación concomitante. En este caso, el factor causal X es el servicio dentro de la tienda, y el factor del efecto Y son las ventas. Una variación concomitante que apoye la hipótesis implicaría que las tiendas con un servicio satisfactorio dentro del establecimiento también tendrían ventas satisfactorias.

Orden temporal de la ocurrencia de las variables

La condición del orden temporal de ocurrencia afirma que el evento causante debe ocurrir antes o al mismo tiempo que el efecto; no puede ocurrir después. En otras palabras, no es posible que un efecto sea producido por un evento que ocurre después de que el efecto tuvo lugar. Es decir, una variable puede ser una causa y un efecto en la misma relación causal. Por ejemplo, es más probable que los clientes que compran con frecuencia en una tienda departamental tengan la tarjeta de crédito de esa tienda. Además, es probable que los clientes que tienen la tarjeta de crédito de una tienda departamental compren ahí con frecuencia

Ausencia de otros factores causales posibles

La ausencia de otros factores causales posibles significa que el factor o la variable que se investiga debería ser la única explicación causal posible. Un ejemplo de ello es, El servicio dentro del establecimiento puede ser una causa de las ventas, si podemos asegurar que se mantuvieron constantes o se controlaron de otra forma todos los otros factores que afectan las ventas, como los precios, la publicidad, el nivel de distribución, la calidad del producto, la competencia, etcétera

DEFINICIONES Y CONCEPTOS

En esta sección se definen algunos conceptos básicos sobre el Diseño de la investigación causal:

Variables independientes. Las variables independientes son variables o alternativas que se manipulan y cuyos efectos se miden y comparan. Esas variables, pueden incluir niveles de precios, diseños del empaque y temas de publicidad

Unidades de prueba. Las unidades de prueba son individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las variables independientes o tratamientos se examina. Las unidades de prueba incluyen, a consumidores, tiendas o áreas geográficas.

Variables dependientes. Las variables dependientes son las que miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba. Esas variables incluyen ventas, ganancias y participación en el mercado.

Variables extrañas. Las variables extrañas son todas aquéllas distintas a las variables independientes que influyen en la respuesta de las unidades de prueba. Las variables extrañas incluyen el tamaño de la tienda, su ubicación y el esfuerzo de la competencia.

Experimento. Un 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

...